人間と過学習：AIから学ぶHuman Overfittingの考察
前回は過学習について述べました。
この過学習ですが、人間にあり得るのではないか？
と、ということを今回は述べたいと思います。
【前回の記事】
過学習（Overfitting）とは
過学習（Overfitting）とは、トレーニングをすることで、あるパターンを学習してしまい、新規的なことに対応できなくなることを言います。
以下、ChatGPTの説明です。
「過学習が発生すると、モデルは訓練データのノイズや偶然のパターンまで学習してしまい、本質的なパターンや一般化能力を欠いてしまいます。結果として、訓練データでは高い性能を示すかもしれませんが、新しいデータに対しては予測が不正確になる可能性があります。」
人間の過学習（Human Overfitting）
日本には昔、「学歴社会」「受験戦争」と言う言葉があり、受験勉強が今よりも格段に重要な時期がありました。そこでは思春期というある一定の時期に、大量の知識を詰め込むことが行われていました。
人生に必要のないもの、自分の必要としないこと、興味あるない関係なくインプットし、それをアウトプットすることで報酬系が働く、これを繰り返すことは、特定の思考パターンができてしまうのではないか、と思うのです。
そうしたことをChatGPTに聞いてみました。
それが以下になります。
これは、詰め込み型学習のマイナス面になりますが、
「1.理解の欠如」は、物事の表面上し捉えない認知となります。要するに、回答が正解すればよいという思考パターンになります。
「3.アプリケーションの困難さ」は、いわゆる「マニュアル人間」ということでしょうか。決まったパターンを繰り返す場合にはよいと言えます。
大量生産・大量消費の時代には、それでもよかったかもしれませんが、こうした仕事は、今後、それこそAIがやっていくでしょう。そこで、これからは、やはりコミュニケーション能力や創造性が重要になると思われます。
あるパターンに偏らず、人間のバランス感覚が重要となります。その上で、自己の強みを伸ばしていくことが必要となると思います。
新しいことに挑戦できない、変化する柔軟性がない、とご自身が感じた場合、人生のどこかである一定のパターンを過剰に学習してしまっている可能性があります。
しかし、ChatGPTに聞くと、人間は自己調整力があるため、この問題は自分自身で乗り越えていける、とのことです。
過適合（偏重学習）
ここで私が思ったのは、用語としては「過学習」ではなく、「偏重学習」や「過適合」が適正なのではないか、と思うのです。そのやりとりを、自分の記録として以下に残して、今回のお話を終わりたいと思います。
それでは、また。
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