The Imposed and Emergent Pieces of Convolution Under an Energy Budget
本論文は、エネルギー予算の下での進化論的探索を用いて、畳み込みニューラルネットワークを課された事前分布と創発的な構造へと分解し、疎な連結性と重み共有が自然に発生する一方で、コンパクトなフィルタには特定の突然変異メカニズムが必要であり、チャネル軸上での合成は教師あり学習なしでは容量の壁に突き当たることを明らかにしている。
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顔認識、言語翻訳、自動運転を行う現代の人工知能の奥深くには、畳み込みネットワークと呼ばれる特殊な種類の数学的エンジンが存在する。何十年もの間、科学者たちは人間の脳が視覚を処理する方法を模倣するように、これらのエンジンを手作業で構築し、注意深く配線してきた。彼らはコードの中に、近くのピクセルはつながっているべきであること、画像の左側で見つかったパターンは右側でも認識されるべきであること、そして同じフィルタが画像全体をスキャンすべきであること、といったルールをハードウェアとして組み込んできた。これらのルールは「事前知識（プライア）」、すなわち既存の仮定と呼ばれ、それによって機械は効率的になっている。しかし、一つの疑問が残り続けている。これらのルールはシステムに強制されなければならない不可欠な成分なのか、それとも、システムを放置して進化させれば自然に成長していく自然な特徴なのだろうか。もし私たちが人間の指示を取り除き、ネットワークを混沌とした全結合の塊から成長させたとしたら、それは自然に畳み込みネットワークの優雅で組織化された構造を発見するのだろうか、それとも絡まり合った結び目のまま留まるのだろうか。
ヴァシリ・ガヴリロフという研究者は、ネットワークを調整すべき機械としてではなく、進化させるべき生命体として扱うことで、この問いに答えようとした。彼は、すべての可能な接続が存在し、構造のない絡み合ったウェブを作り出している、完全に高密度な「シード（種）」ネットワークから始めた。次に、彼はこのネットワークに厳格なエネルギー予算、つまり、維持されるすべての接続に対してコストを課すルールを課した。目標は、できる限り少ないエネルギーを使いながら、生き残り、タスクを解決することであった。研究者たちは自然選択に似たプロセスを用いた。そこでは、ネットワークはタスクを遂行する能力を維持しようとしながら、役に立たない接続をランダムに削ぎ落とし、時には新しい接続を成長させる試みを繰り返す。どの部分のネットワークがこの圧力の中で生き残るかを観察することで、畳み込みネットワークのどの部分が人間の設計によって課されたものであり、どの部分が効率性のための闘いから自然に現れたものかを正確にマッピングすることができた。
実験の結果、ネットワークの一部は確かに自律的に成長することが明らかになった。ネットワークがエネルギーを節約することを強制されると、ネットワークはすぐに不要な接続を切り捨て、タスクにとって重要な入力だけに集中することを学んだ。これは「特徴選択」として知られており、クリーンかつ確実に実行された。また、ネットワークは、同じ数値のセットを使用して入力の異なる部分をスキャンするという「重みの共有」というルールも自然に採用した。これは、パターンがどこに現れても認識できる能力である「並進不変性」の核心である。しかし、研究者たちは、この効率性には代償が伴うことも発見した。ネットワークは重みを共有したいと考えていたが、共有されるフィルタを自力でコンパクトかつ整列させる方法を見つけることができなかった。フィルタは幅広く、乱れたままだった。
突破口は、研究者がネットワークに許可する「突然変異」の方法を変えたときに訪れた。最初の試みでは、ネットワークは一度にたった一つの接続をカットするか追加することしかできなかった。しかし、重みが共有されていたため、一つの接続をカットしても、その同じ重みが他の場所でも使用されているため、実際にはエネルギーを節沢できなかった。ネットワークは行き詰まったのである。解決策は、単一のエッジだけでなく、共有された特徴全体を一度に突然変異させるようにすることであった。これは、生物学における遺伝子が、単一の細胞だけでなく、それが構築する特性のあらゆるインスタンスに影響を与えるのと似ている。研究者が、共有された接続の全グループを一つのユニットとして編集することを許可すると、ようやくコンパクトで整然としたフィルタが出現した。ネットワークは自発的に焦点を絞り込み、人間が手作業で設計したフィルタと全く同じように、入力をスキャンする小さく効率的なウィンドウを作り出した。
この研究は、これらのネットワークがいかにして深さと複雑さを構築するかについても調査した。タスクがより広い領域を見ることを要求すると、ネットワークは視界を広げるために層を積み重ね、自然に背を高く（深く）なった。しかし、ネットワークは必要以上に層を構築するというオーバーシュートの傾向があった。タスクが二種類の異なるパターンを組み合わせることを要求すると、ネットワークは仕事を分割する方法を見つけるのに苦労した。もし研究者が単に結合されたタスクに対して単一のラベルを与えた場合、ネットワークは二つの専門化されたチャネルへと組織化できず、一方に崩壊するか、あるいは冗長な第三のチャネルにエネルギーを浪費することになった。ネットワークが仕事を分割することに成功したのは、研究者が追加のガイダンスを提供し、最初のパターンを見つけてからそれとは別に二番目のパターンを見つけるよう教えたときだけであった。これは、ある明確な境界を示した。すなわち、一部の構造は自然に現れるが、複雑なタスクを独立した部分へと分解する能力は、監督なしには現れないようである。
最後に、研究者たちは、彼らの指導された進化探索を、純粋なランダムアプローチと比較した。彼らは、エネルギー予算を用いてより良い解へと登っていく指導された探索が、ランダムな偶然よりも一貫して、よりクリーンで効率的な構造を見つけ出すことを発見した。それは、より組織化され、わずかに精度の高いフィルタを生み出した。これは、エネルギー予算が、ランダムな運がちょうど良いとされるような平坦な風景ではなく、ネットワークが従うべき真の経路を提供したことを裏付けている。この研究は、人工知能を構築する問題を解決したと主張するものでも、これらの小さな合成タスクがすぐに現実世界のビジョンに変換されることを示唆するものでもない。むしろ、それは自然のような進化が、単独で何を達成でき、何を達成できないのかについての精密な地図を提供している。効率性の圧力は疎性と重みの共有を生み出すことができるが、特定の、コンパクトな畳み込みフィルタのアーキテクチャを実現するには、特定の種類の突然変異が必要であり、複雑な問題を独立した部分へと分解する能力には、しばしば導き手となる教師が必要であることを、この研究は示している。
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