ノーフリーランチ定理というのを聞いたことがあるでしょうか。 汎用的な人工知能が研究される中、この定理についてもう一度見つめなおす意義は大きいと思います。ノーフリーランチ定理とは非常に簡単に言えば、全て問題に対して高性能なアルゴリズムは存在しないということを言っています。 (図:wikipediaより) ノーフリーランチ定理とは ノーフリーランチ定理は コスト関数の極値を探索するあらゆるアルゴリズムは、全ての可能なコスト関数に適用した結果を平均すると同じ性能となる と説明されています。上の図がとてもわかり易く可視化されていますね。 メタヒューリスティックなアルゴリズムで色々な問題を解こうとすることへの反証として使われることが多いようです。つまり、問題が変わればアルゴリズムも変えるべきで、できる限り先見知識を使ってその問題に特化した解法を考案すべきということです。いくらデータ解析の手法が脚光を
