ゼロショットホットドッグ

親としての私の人生のいくつかの状況が私の仕事にどのように関係しているかは興味深い（そして面白い）です。大好きです。

ある日の午後、朝、あるいは夕方（新しい親にとって、時間は境界が曖昧になり、非直線的な構造になります）、当時まだ生まれ始めた幼児が新しいボードブックをめくっていました。

彼女は音や音、音節を発し始めた年齢でしたが、まだ口からたくさんの言葉が出ていませんでした。その本は、さまざまな種類の動物、おもちゃ、食べ物の写真を集めたものでした。彼女はそれらのいくつかを知っていて、アボカドの「A」、バナナの「BA」、牛乳の「M」、牛の「KA」のように呼びかけていました。

彼女はホットドッグの写真を見るまで、見慣れた写真に名前を付け続けました。彼女はそれを少し眺めてから、「ヤムヤム」と言いました。

私は彼女にホットドッグの写真を見せたことも、それが食べられることを知らせたこともありません。私はできる限り彼女に砂糖とジャンクフードについて学ばせないように努めました。あなたは、私が彼女に携帯電話を持たせたり、お気に入りの親にノーノーの名前を付けたりすることで、私が経験するであろう同じ苦労を知っています。あなたが惨めに負けて、それがイエス・ワイ・ノーになるまで。

後で私は夫に、ホットドッグが何であるかを彼女に見せたことがあるかどうか尋ねました。彼女が見ていたホットドッグが出てくるアニメも思い出せませんでした。したがって、どう考えても、彼女はホットドッグを見たことも、試したこともありません。彼女はそれが食べられるものであり、「ヤムヤム」だということを知らなかったはずです。しかしどういうわけか、彼女はそうしました。彼女はそれが自分が食べられる食べ物であることを知っていました。

同じ週に、私たちのチームの誰かが、ゼロショット学習を使用した取り組んでいるプロジェクトについてプレゼンテーションを行いました。そして私は、「それだけだ」と思いました。私の娘はそれを実生活で実証しました。ビンゴ！ゼロショット学習について聞いたことがない人にそれを説明する方法を考え出したところです。

私たち人間は、周囲の世界を観察し、その世界の見方を構築するパターンを発見します。私たちが見たり、聞いたり、触れたりできるものは限られています。制限には、人間の性質に固有のもの (感覚能力の制限など) もあれば、年齢によるもの、周囲の環境に起因するものもあります。しかし、制限があるにもかかわらず、私たちは目に見えない何かをその世界の一部として認識し、その何かがパズルのどこに当てはまるかを正確に知ることができます。

私たちが機械学習や AI に使用するプロセスやフレームワークの境界は、人間がこの世界について学ぶときに遭遇する制限に似ています。機械学習モデルのトレーニングに使用するデータ、計算リソース、現実的にラベル付けできる例の数にはすべてコストとスケールの上限があります。そう考えると、これまで目に見えなかったオブジェクトを（可能な限り最善の方法で）分類してラベル付けする人間の能力をエミュレートし、最終的にこの概念につながる多数のモデルや手法を開発できることに一部の賢い人々が気づいたのは素晴らしいことではないでしょうか。ゼロショット学習の?

しかし繰り返しになりますが、私たちは母なる自然を模倣するのが大好きですよね。脳→ニューラルネットワーク、進化理論→進化アルゴリズム…