#ディープラーニング

画像分類とは、ピクセルの海から個別の物体を抽出し、それぞれに意味を与えたと豪語する行為である。人間の視覚のように「理解した」と主張しながら、データセットとハイパーパラメータの気まぐれに翻弄される、見せかけの知能の猿芝居とも言える。大量のアノテーションされた画像を使って訓練したモデルは、フォルダの整理ができただけで自らを万能と誤認する。分類結果に一喜一憂する研究者たちの姿は、砂金探しに夢中になる錬金術師の群れだ。最終的に「完璧に分類できた」と言い張るまでが、この滑稽な儀式の結末である。

拡散モデルとは、ノイズの海に沈めたデータを再構築し、『創造性』という名の幻を見せる深層学習の魔法装置である。膨大なGPUリソースと電力を餌に、パラメータの迷宮を彷徨いながら未知の画像を生成し続ける。日夜チューニングという名の試行錯誤を強いられ、完成形にたどり着いた喜びは瞬きのように儚い。生成物は時に驚異的な精度を誇るが、その裏では膨大なログとエラーが研究者の心を蝕む。そして、最終的にはノイズから生まれた幻想に人々が歓声を上げるという大いなる皮肉を刻む。

転移学習とは、昔の勉強をかじり回して新しい問題の解決を狙う、怠惰なAIの愛読書。別のタスクで身につけた知識をこっそり借りてきては、あたかも自分のもののように披露する行為である。まるで宿題を友人にコピーさせてもらい、試験で満点を狙う学生のようだ。成功すれば「賢い」と褒められ、失敗すれば「丸写し」と冷笑される、賞賛と嘲笑の狭間を彷徨う技術である。