プロフィール

yuji0517

Author:yuji0517
氏名、野崎雄二(YUJI NOZAKI)
経歴、1947年、新潟県生まれ
 1970年、早稲田大学政治経済学部卒
 1970~1994年、住友信託銀行
 1994~2014年、住信投資顧問(現三井住友トラストアセットマネジメント
 2014年、退職
30年余にわたり、株式のファンドマネージャーを続けて来た経験から、書き残してみたいものが、多々あり、ブログを始めてみた。
<初めて、読む方に>
左下の「過去の掲載記事のテーマ一覧」で、「初めに」に、ブログの全体像を、次いで、テーマ別に、頭に、目次を付けていますので、興味あるテーマを選んで、読んでいただけたらと思います。

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AI考(10) AIと入試問題

国語は、「問題を解くではなく答えを当てる」
センターの英語は、「不自然な英語」     
                     2018、5、26
新井氏の「AI vs 教科書を読めない子供たち」より。

新井氏は、東大合格を目指して、人口知能「東ロボくん」で挑戦した。
結果、東大はギブアップしたが、MARCHレベルには達したと。
そのやり方に、笑ってしまうところが多い。

数年間挑戦し続けた結果、
2016年度進研模試での偏差値は、
数Ⅰ 57・8  数Ⅱ 55・5  世界史 66・3
2016年度東大入試プレの偏差値は、
数学 76・2 世界史 51・8 英語 50・5  国語 49・7
であったと。

得意科目は数学と世界史
数学は、論理の教師データをどこまで落とし込めるか
これは、= ≠ IFの展開をどれだけ、コンピュータに教え込むことができたかである。
世界史は、ウェキぺデアの検索技術をつかい、統計処理を行うことで、ある程度、対処できたそうである。
デープランニングに直結する世界である。
そして、苦手科目が、国語と英語であった。

国語では、コンピュータは、意味を理解できないので、常識が通じない。
例えば、傍線部に対応する選択枝問題では、意味が理解できないのならと、
問題文と選択肢で、文字の重複の多いものを選び、それだけで、正答率5割を超えることができた、と。
でもそれ以上、正答率を引き上げる目途がたたないとのことである。

「問題を解く」ではなく、「答えを当てる」である。
それでも、4択問題で、正答率が5割なら立派なものである。
鉛筆を転がしたら、25%であるのだから。

株式運用にも、似たような話はある。
クオンツ運用で、株式市場のアノマリーを捕捉して運用するやり方というのがあるが、そこそこのパ^ーフォーマンスの成果は得られる。
競馬では、各種データを集めて、パソコンで統計処理し、儲けていた人がいる。
それを、国税庁がケチをつけて、外れ馬券の損金処理を認めないと言い出し、裁判になった。
裁判では、さすがに国税庁のごり押しを排除してくれたが、最近の事例である。
論理とか、原因と結果ではなく、何らかの関連性を捕捉するやり方である。
(これを、統計的に有意であると言う)

AIは、「論理或いは推論で答えを求めるのか」、それとも、「統計で答えを当てるのか」で、アプローチは大きく違う。
論理、推論は、コンピュータに、大量の教師データを与えなければならず、作業が膨大になる。
それに比べて、統計は、データさえ集まれば、コンピューターの方が、勝手に作業をしてくれる。
最近は、コンピュータでの大量・高速処理が可能となったため、後者の方に急傾斜していいるようであり、それをAIと言っているような感じがしないでもない。

尚、同じ国語でも、古文・漢文は、データ数がすくなすぎて、手も足も出ないようである。

英語も、国語より、もっと難敵であるそうである。
センター試験の英語文は特殊で、不自然な英語だそうである。
その理由は、チャンとした単語を、文法的に正しく使われているからだと言う。
そんな文章は、データが少な過ぎて(過去問は、絶対数が少ない)、統計処理ができないとのことである。
ネット上大量の英語分が流れている。
しかし、それらの情報をいくら拾い集めても、文法的に完璧な方がマイナーとなってしまい、統計処理ができないのだそうである。

また、コンピュータは、グラフや図表が全く認識できない。
世の中には、色んなグラフ・図表がある。そして、試験に、どんなのが出るか予測できない。
そのすべてのグラフ・表を、教師データとして、コンピュータに覚えさせるのは、気の遠くなる作業のようである。

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