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2007年2月 9日 (金)

グーグルの体表と正の帰還



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脊髄による自分の反応をメモ.


学習機械が自身の内部に構築する外界モデルには,外界だけではなく学習機械自身が含まれている.また,そのモデルは内部と外部の境目にあるセンサーから入力される計測データが構築する.グーグル内部のモデルを構築するのは利用者が入力した検索語で,学習が最適化する評価関数には検索結果のうち第何位を利用者がクリックしたか,その順位が含まれていると想像する.つまり,検索結果の上位を利用者がクリックする確率が高くなるような学習が好まれる.検索語は,利用者がその属性の一部のみを知っている事柄がほとんど.検索により表示したい事柄は,利用者が知らず,でも知りたいと思っている事柄が多い.そのような事柄のうち統計的に代表的なものが検索上位にくるように学習をおこなう結果,対象の属性のうち,どのような属性が利用者に流布して,どのような情報が流布しにくかったり正確に伝わらなかったり隠蔽されたりするか,そして,それら後者の流布しない情報のうちどのような情報を利用者は知りたがるかを予測できるようになる.そして,そのような情報を検索結果の上位にもってくるようにする.予測の確度が向上すると,グーグルは,利用者が入力した検索語を見て,その利用者が知りたいと思っているであろう事柄を検索語の一部を示されただけで予測できるようになり,それを提示し利用者の便宜を図ることができるようになる.そして利用者は,その提示に影響を受ける.その影響により検索行為の類型化が進んだりすると学習結果が偏るかもしれないが,仮に偏っても利用者の検索行為の類型化の結果なので,利用者の多くは不満を持たないかもしれない.でも類型化するかどうかは分からない.


グーグルを道具として(もしくは強力な相棒として)使いこなすために,その「癖」を利用者が習得するような場面が昔はあったが,最近はグーグル側が利用者の「癖」を習得した,ということか.


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