ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua

日本銀行が毎年、国債を80兆円買い増すことで、国民の期待に働きかけて物価2％引上げを目指しましたが、今でも物価はプラスマイナスゼロ。あげくの果てに、マイナス金利まで導入しても、銀行の収益を悪化させただけです。 さらに、年金基金（GPIF)の運用ルールを変えて、リスク資産の株式の割合を25％から50％に引上げ、これまでに36兆円の資金を東京証券取引所に投入しました。また、先進国では例を見ないことですが、日銀に毎年6兆円の株を買わせて、すでに東証に17兆円を投入。ユニクロの筆頭株主は日銀というブラックジョークのような状態で、上場企業の4分の1は日銀とGPIFが筆頭株主です。 国債は、満期になれば、何もしなくても現金になります。株は売らなければ日銀の帳簿に残ったままです。とんでもないバブルでも起きない限り、日銀が株を売るそぶりを見せただけで、株価は暴落します。そして、来年も6兆円買い続けることに