桜井恵三氏が運営する商用サイト、www.eikaiwanopl.jpにおけるコピペ疑惑追求 第4弾です。
これまでに確認した桜井恵三氏作成の上記サイトを含む流用・コピペ疑惑については下記を参照下さい。
今回 流用・コピペ疑惑を追求するのは、このページです。
学習方法と脳の関係
www.eikaiwanopl.jp/information/saitekiriron/gakushutobrain.html
http://megalodon.jp/2011-1212-2201-18/www.eikaiwanopl.jp/information/saitekiriron/gakushutobrain.html
（2011年12月12日時点でのウェブ魚拓）
：桜井恵三氏の商用サイトにおける表現
：流用元と思われるサイトでの表現
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例22
「１．教師あり学習
これは小脳の誤差信号をもとにした教師あり学習になります。問題と解答を教えてもらいながら学習します。学校での授業のような感じの学習です。
２．教師なし学習
大脳皮質は、信号の統計的性質をもとにした教師無し学習に対応します。データだけを受けとりもっともらしく分類したりします。データにはラベル(教師)がついていません。クラスター分析などが当てはまります。
①「脳と学習システムの関係として、小脳は誤差信号をもとにした教師あり学習に、大脳基底核は報酬信号をもとにした強化学習に、大脳皮質は、信号の統計的性質をもとにした教師無し学習に対応するらしい。」
②「教師あり学習
問題と解答を教えてもらいながら学習します。
学校での授業のような感じの学習です。
ニューラルネットワークなどが当てはまります。
教師なし学習
データだけを受けとりもっともらしく分類したりします。
データにはラベル(教師)がついていません。
クラスター分析などが当てはまります。」
【例22の流用元と思われるサイト】
①人工知能に関する断創録 強化学習は教師あり学習？
http://d.hatena.ne.jp/aidiary/20021126/1122782557
②早稲田大学 理工学部 電気電子情報工学科 村田研究室 学生研究「強化学習」（現 先進理工学部 電気・情報生命工学科）
http://www.murata.eb.waseda.ac.jp/ryotaro.nishino/openhouse/reinforce.php
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例23
３．強化学習
この強化学習は大脳基底核と密接な関係があり、報酬をえるための行動などの、目的志向行動を起こし、試行錯誤を繰り返し数値化された報酬信号を最大にする事を目指します。何をするべきかを目指し、学習していく教師なしの学習です。学習はエージェントと呼ばれる学習、意思決定を行うものと環境との相互作用によって進んでいきます。」
①「大脳基底核はその破壊による運動機能の異常が生じることから運動の実行や計画にかかわり、また報酬をえるための行動などの、目的志向行動を形成するための重要な役割を担うと考えられ、これまで多くの研究者がその機能の解明を目指して研究している。」
②「強化学習とは、試行錯誤を繰り返し数値化された報酬信号を最大に
するために何をするべきかを学習していく教師なしの機械学習である。
学習はエージェントと呼ばれる学習、意思決定を行うものと環境との
相互作用によって進んでいく。」
【例23の流用元と思われるサイト】
①鮫島和行; 銅谷賢治. 強化学習と大脳基底核. バイオメカニズム学会誌, 25, 4, 167-171, 2001
http://www.cns.atr.jp/~samejima/papers/biomechanism.pdf
②立命館大学 情報理工学部 知能情報学科 研究プロジェクト Reinforcement Learning ─ 強化学習 ─
http://www.sys.ci.ritsumei.ac.jp/project/theory/rl/rl.html
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例24
「ニューラルネットワークの強化学習の特徴は問題の答(最善の行動)は指定しなくてかまいません。
行動に対して報酬を設定します(取って欲しい行動に報酬を多く)。
エージェント(行動を取る何か)は多くの報酬を得ようとします。
エージェントは目の前ではなく全体で多くの報酬を得ようとします。
エージェントが学習を繰り返すとやがて最善の行動に近い行動が取れるようになります。」
「強化学習の特徴は
問題の答(最善の行動)は指定しなくてかまいません。
行動に対して報酬を設定します(取って欲しい行動に報酬を多く)。
エージェント(行動を取る何か)は多くの報酬を得ようとします。
エージェントは目の前ではなく全体で多くの報酬を得ようとします。
エージェントが学習を繰り返すとやがて最善の行動に近い行動が取れるようになります。」
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例25
「ニューラルネットワークと強化学習
ニューラルネットワークではこの手法で強化学習が可能です。ところが実際にやろうとすると素直にできないことがわかります。強化学習では状態の価値をエージェントが求めていくことで、最善の行動がわかるわけですが、1回その状態の価値を計算したからといって100%信頼できません。なぜならその状態に遷移できるルートが1通りとは限らず複数ある可能性があるからです。」
「ニューラルネットワークと強化学習
手法で説明した強化学習を用いて、 学習を行わせます。
ところが実際にやろうとすると素直にできないことがわかります。
強化学習では状態の価値をエージェントが求めていくことで、
最善の行動がわかるわけですが、
1回その状態の価値を計算したからといって100%信頼できません。
なぜならその状態に遷移できるルートが1通りとは限らず
複数ある可能性があるからです。」
【例24～25の流用元と思われるサイト】
早稲田大学 理工学部 電気電子情報工学科 村田研究室 学生研究「強化学習」（現 先進理工学部 電気・情報生命工学科）
http://www.murata.eb.waseda.ac.jp/ryotaro.nishino/openhouse/reinforce.php
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例26
「それでは母親の模倣をするような学習は教師あり学習なのでしょうか。例えば母親から言葉を習う場合はどうでしょうか。もし教師あり学習だとすると、母親の発音の音と自分の発音の差をフィードバック得て、母親の発音になるべく近くなるように学習する事になります。こういった方法をとるためには、母親からのフィードバックが誤差信号に変換されなければなりません。ここには、複雑な知覚問題が存在することになる。ここで大変に複雑な知覚の問題が存在しますが、母親の発音と自分の発音の誤差を知るのは難しい事は分かります。」
「価値の原理（注：自分は強化学習のように価値に基づいて学習する方法と捉えている）は、自己組織化の原理に基づいて、教師を自己に内在した学習法を用いるべきであるということを述べている。これに対し、教師あり学習を擁護する議論として、母親が子供に教えるような方法に似ているというものがある。この議論は一見するともっともらしいが、よく考えてみるとおかしい。こういった方法をとるためには、母親からのフィードバックが誤差信号に変換されなければならないからである。ここには、複雑な知覚問題が存在することになる。
知の創成（p.515）」
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例27
「子供は最初から大人の周波数とは違いますから、取り敢えず発音してみる、そして相手に通じるか、また自分で聞いて良いのではないかの判断も必用になります。すると言語を話すには強化学習は目標指向型の学習である事が分かります。つまり、ある目標があってそれを達成すれば報酬が与えられて嬉しくなります。そして、その報酬を得るためにはどう行動すればよいかを試行錯誤を通して探すのが目的になります。」
「で、次にこれを強化学習としてみるとどうなるのか考えた。強化学習は目標指向型の学習である。つまり、ある目標があってそれを達成すれば報酬が与えられてHappyになる。そして、その報酬を得るためにはどう行動すればよいかを試行錯誤を通して探すのが目的」
【例26～27の流用元と思われるサイト】
人工知能に関する断想録 強化学習は教師あり学習？
http://d.hatena.ne.jp/aidiary/20021126/1122782557
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流用・コピペ疑惑のある文章/桜井恵三氏の文章 ＝ 1070/1569（各々スペース不含の文字数）。
流用・コピペと思われるボリューム：68.2%。
この章でも、文章上でのタイトルとweb上でのそれが異なるという初心者レベルの過ちを犯しています。
教師あり学習における解説「これは小脳の誤差信号をもとにした教師あり学習になります。」はトートロジーであり、説明の体を成しておりません。論理的思考が不得手だと思われる桜井恵三氏の特徴が具現化されています。
また、早稲田大学 村田研究室の学生のサイトからの流用・コピペは無料pdf教材でも行われています。
桜井恵三氏の無料配布資料は流用・コピペだらけ？13
例26,27においては、サイトの管理者が「知の創成―身体性認知科学への招待」
（原書名：Understanding Intelligence(Pfeifer,Rolf;Scheier,Christian)【監訳】石黒 章夫 小林 宏 細田 耕：共立出版）を読み色々と思案しているのですが、桜井恵三氏は軽々と流用に及んでいます。
（2011/01/21 14:47 一部修正を施しました）