理論と感覚の間。- ディープラーニングの生成モデルをみた所感

ディープラーニングで色々なものが生成できるようになってから、数年が経ちました。人や風景を代表とした画像に多く使われています。

GAN：敵対的生成ネットワークとは何か　～「教師なし学習」による画像生成 - アイマガジン｜i Magazine｜IS magazine

リアル写真と判別不能なレベルの偽画像をAIが生成可能になるGANs向けアーキテクチャをNVIDIAが作成

最近は、NVIDIAからでたスケッチをリアルタイムで写真に変換するデモンストレーションが大きな話題を集めていました。

スケッチを数秒でリアルな写真に変えるNVIDIAのAI | TechCrunch Japan

（・・・すごい！！）

いろいろな生成の例が出始めていた数年前、「建築の生成モデルなんてできたら面白いなぁ」とぼんやり思っていました。

どうやら最近出てきたみたいです。

建築デザインとAI。GANを用いた間取り図生成の紹介建築デザインとAI。GANを用いた間取り図生成の紹介

そもそも、なぜ建築の生成に興味があったかというと、大量のデータから学習した統計量から生成する今のディープラーニングが、理論的な創造物をどうやって作るのかに興味があったからです。

なんとなく家には見える画像を作っても、実際に家がたつとは限りません。人がすみやすいとも限りません。一方で、既存の理論通りルールベースで家を作っても、人間の設計を超えるようなものが出てくる気はしません。

つまり、理論と感覚の統合という点を越えていけるような性能が実現するか、に興味があったわけです。

理論を織り込む部分と大量のデータから学び取る部分とを別々に作って統合するのか、
それとも、大量のデータから理論をも学び取ってしまうのか。

今後の展開に大いに期待しています。