はじめに

はじめまして。12月からAIリサーチセンターに配属されました土屋です。
今月から不定期ではありますが、こちらでAI関連のテクノロジーのお話を書かせていただくことになりました。 宜しくお願いいたします。

ここで、突然ですが、質問です！

論文は学会に採択されたものを選ぶ

「論文を読むと良いことがある」と言われても、まず論文をどのように見つけていいかがわからないかと思います。
例えば、AI系の論文が集まる場所としては、arXiv(https://arxiv.org/)などがありますが、そこで”AI”と検索をして、AI系の本当に良い情報を見つけるのは、ほとんど不可能です。

世界にはたくさんの研究者がいて、論文を公開しているので、そういった媒体は一日数百件の単位で論文が更新されていきます。
なので、そんな媒体だけで、本当に価値のある論文を探すのは、横浜の中で本当においしいラーメン屋さんを探すのと同じくらい大変なことです。

では、どのように論文を探せばよいでしょうか？

おすすめは、AI系の学会に採択された論文から、価値のある論文を探すことです。 AI系の学会はいくつかありますので、概要を説明します。

AI系の学会

AI系の学会といっても、それぞれの特徴がありますので、こちらにそれぞれの学会の特徴をまとめました。

※2018年12月調べ。学会の時期は全て2018年のものです。自然言語処理に特化したものには、ACLやEMNLPなどがあります。

各々目的にそって、学会を絞りましょう。

例えば、「機械学習やDeep Learningに関する最先端の情報を知りたい」というニーズがあるのであれば「NeurIPS2018」と検索をして、NeurIPS2018に採択された論文を探しましょう。

または、コンピュータビジョンの最先端にキャッチアップしたいのなら、「CVPR2018」と検索して、CVPR2018に採択された論文を読むのがおすすめです。

AI系の学会活用方法

学会の活用方法としては、実際に行ってみるというのは非常に価値のあることなのですが、人気過ぎてチケットは簡単には入手できません。
ただし、学会のホームページを見れば、学会に採択された論文や、今年のAIトレンドを説明しているチュートリアルを見ることができます。

また、論文にはgit hubのURLがついていて直ぐに試せるものもありますので、どれだけ有効かを簡単に確かめることもできます。さらに、チュートリアルは動画がついている場合もあるので、そちらも確認すると良いでしょう。

どのように論文を効率よく読むか？

論文を読むのであれば、読み方は非常に大事です。

効率的に論文を読むには、論文を読む順番を意識する必要があります。
個人的には、論文は小説と違って大切に読むものではないので、アウトプットを前提に読むと良いと考えています。
私は、現筑波大学 学長補佐の落合陽一先生流の論文の読み方を採用しています。

まず、論文を読む順番に関してですが、論文は普通、以下のように構成されています。

1. アブストラクト　→　2. 関連研究　→　3. 実験　→　4. 結論

ここで、前から順に読まないことに注意です。なぜなら、実験はしたけど結論としてよく分からない結果になりました。みたいなこともたくさんあるからです。
なので、おすすめの読み方は、以下の通りです。

1. アブストラクト：概要を知る
2. 結論：どのような結果が得られたかをまず知る
3. 実験：何を以てその結論が得られたかを知る
4. 関連研究：他に何の研究を知れば知識を深められるかを知る

まとめ

ここでは、「AIの最先端は論文で学ぶ」というところから、「どのように論文を選び」「どのように選んだ論文を読むか」について説明しました。

続いて、先日12/3 ~ 12/9に統計的機械学習・Deep Learningに特化した学会”NeurIPS2018”が開催されたので、
次回の記事では NeurIPS2018のまとめ を投稿していこうと思いますので、宜しくお願いいたします。

論文を活用した事例はこちら

アイシン・エィ・ダブリュ株式会社様事例