これは…？これはですね実は ＡＩが作ったレシピをもとに人間が作った料理ですね。 たくさんのレシピのデータを分析しこういうものと こういうものを組み合わせたら いい実は 料理のレシピを考えたのはシェフワトソンというＡＩ。 食材の組み合わせを入力するだけであらゆる調理法と人間の味覚データ食品の安全性などを瞬時に照合し最もおいしくなおかつ食材を無駄にしないと思われるレシピを考え出します。
そういうのが料理で起きちゃいけないなと思うんで人工知能が それを どこまでいろんなデータを入れてこれとこれを入れたら 確実にこうだから おいしくなるっていうのが わかってるのか何か さっきみたいなちょっと 奇をてらった韓国風のシーザーサラダとかただ何となく データを当てはめてそうなったのかが知りたいというか…思いますよね。 それも 我々のセンサーで分析した結果が こちらにあるんですね。
ビジュアルだけだとこれ のりで巻いてあるから軍艦巻きだなとは思うんですけどもしかしたらシャリの部分がシャリじゃないかもしんないですしそういうところは ＡＩそこまでわかんないですよね。 大体 料理の判別においても本当に文化的な差異ってめちゃくちゃ大きいですので日本の中でデータを集めるのと海外のデータ使うの全然 結果違ってきますね。
勉強してた時に練習問題を解いて…練習問題訓練データっていいますけども練習問題では １００点取りました。 本番のテストになると ２０点でしたという人がいて別の人は練習問題では ８０点でしたと。 ところが 最近はＲｅＬＵっていってマイナスの時はゼロなんだけどもプラスになるとｘっていうこれ ドロップアウトっていうのは何かっていうと先ほど過学習っていうのがありました。
わざと データを汚くして難しくして学習させるとそれは人間も一緒なんでしょうか？どうですか？笠原さんとか そういう…過酷な環境っていうのを設定して精度を上げていくみたいなのって今までの人生の中でありましたか？料理の修業なんかで…。 ディープラーニングによってＡＩの能力が更に高まるとやっぱり まだまだデータが少ないのでそこまで いってませんけども基本的には データ数が増えてくればこれは 人間の判断 認識能力を超えるようなところまでいくはずだと。
ある業務を特定の人が担当しその人にしか やり方がわからない状態になる事をこれは どちらかというと人間の レベルの高い人の半分 日本はそういう国になってるというか料理ガイドで二つ星を持つ腕利きシェフです。 でも そのベースを知らないその条件 環境を知らないコンピューティングが そこでベストと思った答えを出したとしてももしかするとその瞬間に一番おいしいものではないかもしれないっていう感覚からしますと人間の方が まだ それを感じとる能力は優れているなと。