#深層学習

JAXとは、自動微分と並列化の魔術を掲げ、研究者とエンジニアの望む未来を約束しながら、たびたび謎のバグとエラーで約束を反故にするライブラリの仮面。数理モデルの闇を覗かせ、GPUとTPUの魂をもてあそびながら、ひたすら速さと柔軟性の幻想を煽る。動けば神、動かなければ悪魔という両義性を体現し、インポートするだけで信仰と絶望がセットでインストールされる。

アテンション機構とは、入力データの重要部分を探すふりをしつつ、しばしば無関係な情報に目を奪われる選択的忘却装置である。Transformerという名の迷宮で、多頭の手を広げ“集中”を演じるが、その実態は確率的な気まぐれ屋。膨大なパラメータを前にすれば、自我に近い存在感を醸し出しながらも、結局は教師データという名のカリスマにしか従わない。注目すべきはその矛盾であり、情報を絞り込む構造が、実は注意散漫の要塞となっていること。

バッチ正規化とは、ニューラルネットワークの内部共変量シフトという自己中心的なデータのばらつきを一時的に凍結し、学習を落ち着かせる魔法の儀式である。業界では安定化の救世主と呼ばれるが、実際には新たなハイパーパラメータの沼を生み出し、研究者の胃を痛めつける皮肉な神にも等しい。バッチサイズという名のしがらみに縛られつつ、各レイヤーを連帯責任で均し続ける。万能の処方箋を装いながら、現実にはさらなる問題を量産する、AI時代のトリック。

深層学習とは、人間よりも複雑に層を重ねた神経ネットワークを用い、人類の思考を模倣しようとする試みである。多層にわたるパラメータの海で答えを探しあてる様は、宝探しと言うよりも迷路の中でさまよう囚人のようだ。最先端の議論では、人間の脳を超えた知性を手に入れると謳われる一方で、実際には大量の計算資源と電力を浪費する魔法の箱と揶揄される。そして学習が完了するまで、開発者はひたすらログと格闘し、結果の予測はいつも期待と裏腹にズレる。