計算量理論入門 ―複雑さをとらえる―
50 計算能力の階層 令和4年5月13日 河村 現代の数学と数理解析 50 計算量理論 「どれほど計算し難いか」という尺度で 複雑さを測る Complexity Theory (Computational) 1 50 １．問題と機械 50 1 5 6 3 4 2 7 × ○ × ○ × ○ ○ ここでは 与えられた正整数（十進法で書く）が素数か答えよ （入力は文字列で表される） 与えられた文字列に「aba」が現れるか答えよ 0 1 … 9 からなる文字列 a と b からなる と考えることにする 例えば 問題 PRIME 問題 ABA 計算して問題を解くことの難しさを論じたいので…… まず 問題とは？ 各入力に対して 答が○か×か定めたもの 答 入力 2 50 ここでは 与えられた正整数（十進法で書く）が素数か答えよ （入力は文字列で表される） 0 1 … 9 からなる文字列 と考えること
「コンピューターが間違ったんだな」AIの顔認識で誤認逮捕される
AIによる顔認識システムで万引き犯に間違われ、妻や幼い娘たちの見ている前で誤認逮捕されてしまった――そんな事件が波紋を広げている。 AIによる顔認識は、白人と黒人やアジア系では最大100倍と言われる精度のばらつきがあり「AIのバイアス（偏見）問題」として知られている。 だが米デトロイト在住の42歳の黒人男性は、別人と間違われるだけでなく、実際に万引きの容疑者として誤認逮捕されてしまったのだという。 By Sheila Scarborough (CC BY 2.0) 顔認識の誤判定による誤認逮捕が捜査当局も認める形で表面化するのは、米国では初めてと見られている。 男性は30時間後に釈放され、起訴猶予処分となったものの、6月24日、市公安委員会に対して、公式の謝罪や捜査での顔認識システムの使用停止などを求める申し立てを行った。 顔認識のバイアスの問題は、米ミネアポリスの黒人男性死亡事件をきっか
Troubling Trends in Machine Learning Scholarship
By Zachary C. Lipton* & Jacob Steinhardt* *equal authorship Originally presented at ICML 2018: Machine Learning Debates [arXiv link] Published in Communications of the ACM 1 Introduction Collectively, machine learning (ML) researchers are engaged in the creation and dissemination of knowledge about data-driven algorithms. In a given paper, researchers might aspire to any subset of the following
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