数年前、AIが流行り始めた時に機械学習がなんぞやと調べて時に出たったShieShareのイントロの「識別・認識とは？」の説明が、詩的ででもわかりやすくて、その時ゾクゾクと来たのを思い出したので、備忘録がてら引用しておきます。
ちなみに本文は数学者の方のスライドなので難しくてよくわかりませんでしたが(笑)
上記SlideShareのP19-32から引用
認識とは、不要な情報を捨てること
特徴選択・特徴抽出が
識別・認識の本質色々な特徴や次元を
考えることは
とても役に立つことですが知っている特徴や次元を
何も考えず全部手元に置いておくと
人間は高次元ユークリッド空間で
迷子になってしまいます高次元ユークリッド空間は
私たちの感覚と乖離しやすくもしあなたが無限次元の
ユークリッド空間に放り出されたら
見渡す限り全てのものが
あなたからはるかに遠くにあって
何も見分けがつかなるくなるような
そんな空間ですこれは「次元の呪い」
と言われていますいいものも悪いものも
好きなものも嫌いなものも
関係あるものも関係ないものも見分けがつかなくなってしまう
恐ろしい「呪い」ですね！つまりあなたか
アヒルと白鳥の
雑多な集団の中から
白鳥を探し出しないのならまずあなたはあなたが
白鳥の
どの特徴を選択・抽出して
白鳥を白鳥と
認識しているのか
なるべく正確に
見つける必要があります
