論文の概要: Off-the-shelf deep learning is not enough: parsimony, Bayes and causality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.01557v1
• Date: Mon, 4 May 2020 15:16:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 00:30:00.299146
• Title: Off-the-shelf deep learning is not enough: parsimony, Bayes and causality
• Title（参考訳）: 既成のディープラーニングでは不十分:パーシモニー、ベイズ、因果関係
• Authors: Rama K. Vasudevan, Maxim Ziatdinov, Lukas Vlcek, Sergei V. Kalinin
• Abstract要約: 材料科学における深層学習の実現に向けた機会と障害について論じる。 私たちは、ディープラーニングとAIは、因果関係が知られている分野に革命をもたらすのに十分な位置にあると論じています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8602553195689513
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep neural networks ("deep learning") have emerged as a technology of choice to tackle problems in natural language processing, computer vision, speech recognition and gameplay, and in just a few years has led to superhuman level performance and ushered in a new wave of "AI." Buoyed by these successes, researchers in the physical sciences have made steady progress in incorporating deep learning into their respective domains. However, such adoption brings substantial challenges that need to be recognized and confronted. Here, we discuss both opportunities and roadblocks to implementation of deep learning within materials science, focusing on the relationship between correlative nature of machine learning and causal hypothesis driven nature of physical sciences. We argue that deep learning and AI are now well positioned to revolutionize fields where causal links are known, as is the case for applications in theory. When confounding factors are frozen or change only weakly, this leaves open the pathway for effective deep learning solutions in experimental domains. Similarly, these methods offer a pathway towards understanding the physics of real-world systems, either via deriving reduced representations, deducing algorithmic complexity, or recovering generative physical models. However, extending deep learning and "AI" for models with unclear causal relationship can produce misleading and potentially incorrect results. Here, we argue the broad adoption of Bayesian methods incorporating prior knowledge, development of DL solutions with incorporated physical constraints, and ultimately adoption of causal models, offers a path forward for fundamental and applied research. Most notably, while these advances can change the way science is carried out in ways we cannot imagine, machine learning is not going to substitute science any time soon.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワーク(deep learning)は、自然言語処理、コンピュータビジョン、音声認識、ゲームプレイの問題を解決するための選択技術として出現し、わずか数年で超人間レベルのパフォーマンスにつながり、新たな「ai」の波に導かれた。 これらの成功を受けて、物理科学の研究者たちは、それぞれの領域にディープラーニングを組み込むことで着実に進歩した。 しかし、そのような採用は認識され、直面しなければならない重大な課題をもたらします。 本稿では,機械学習の相関性と因果仮説駆動型物理科学の関係に着目し,材料科学における深層学習の実践への機会と道のりについて論じる。 我々は、深層学習とAIは、理論上の応用と同様に、因果関係が知られている分野に革命をもたらすのに十分な位置にあると論じている。 合流因子が凍結または弱く変化した場合、実験領域における効果的なディープラーニングソリューションの道を開く。 同様に、これらの手法は、縮小表現の導出、アルゴリズムの複雑さの導出、または生成的物理モデルの復元を通じて、実世界の系の物理を理解するための経路を提供する。 しかし、因果関係が不明なモデルに対する深層学習と「AI」の拡張は誤解を招く可能性があり、誤った結果をもたらす可能性がある。 ここでは,事前知識を取り入れたベイズ的手法の広範な採用,身体的制約を組み込んだDLソリューションの開発,究極的には因果モデルの採用が,基礎的および応用的な研究の道筋をたどる。 最も注目すべきは、これらの進歩は、私たちが想像できない方法で科学の実施方法を変えることができるが、機械学習はすぐに科学を置き換えるものではない。

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