サイエンス
AIの「見方」は人間とは異なる。これが物体やシーンを分類する際に問題が生じさせる可能性がある
フレームに毛が映っていなくても、毛のないスフィンクス猫の写真を見れば、それが猫であることはすぐにわかる。象と見間違えることはないはずだ。 しかし、多くのAIビジョンシステムはそうした誤りを犯す。なぜか。AIシステムが物体 […]
別名: Representation alignment
AIモデルが内部で構築するデータの構造(表象)を、人間の知覚や認知の構造と一致させることを指す。単にラベルの正解率を上げるだけでなく、物体間の関係性や類似性の判断基準を人間に近づけることで、より堅牢で予測可能なAIシステムの構築を目指す研究分野。