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Similaire à 『鼎談:新しいプログラミングパラダイムとしての深層学習』 資料(萩谷 昌己) (20)
『鼎談:新しいプログラミングパラダイムとしての深層学習』 資料(萩谷 昌己)
- 4. 𝑃 𝑐 {𝑄}
事前条件 事後条件
プログラム
Hoare triple
𝑖 𝑜
c 𝑖 ↦ 𝑜 ? property-based test
model-based test
𝑃(𝑖) 𝑄(𝑖, 𝑜)
- 5. Imai triple 𝑃 [𝑐] {𝑄}
事前条件 事後条件
プログラムスキーマ
{ 𝑖, 𝑜 }
𝑐
テストデータ
最適プログラム
𝑃(𝑖) 𝑄(𝑖, 𝑜)
𝑡学習器
- 7. ℙ 𝑚 {ℚ}Hagiya triple
ℙ : 対象や仕様 𝑃, 𝑄 に関する条件
ℚ : 学習されるプログラム 𝑐 が満たすべき条件
𝑐 は 𝑄 を100%満たすわけでもない
さらなる条件があるかもしれない
Software 1.0 Software 2.0
𝑃 𝑐 {𝑄} のプログラミング ℙ 𝑚 {ℚ} のプログラミング
- 8. ℙ 𝑚 {ℚ}Hagiya triple
𝑚 への⼊⼒には機械学習エンジニアも含まれるのでは?
(機械学習プロセスプログラミング?)
Software 1.0では⼈間とプログラムは別であった
(プログラミングとプロセスプログラミングは別であった)
Software 2.0では⼈間も探索リソースのうち?
𝑚 𝑃, 𝑄, {𝐸} ↦ 𝑐 , 𝑖, 𝑜 , 𝑡 ↦ 𝑐
𝑚 𝑃, 𝑄 ↦ {𝐸} ↦ 𝑐 , 𝑖, 𝑜 , 𝑡 ↦ 𝑐
- 9. 𝑃 𝑐 {𝑄′}
事後条件
witnessed Hoare triple
𝑄′(𝑜, 𝑤) ⟺ 𝑤 ⊢ 𝑄(𝑖, 𝑜)
𝑤 は 𝑖 と 𝑜 が仕様を満たすことの witness (explanation)
学習されたプログラム 𝑐 は 𝑤 も返すようにする (XAI?)
𝑐 の中の 𝑤 の痕跡を汎化することにより
𝑐 の正当性証明を構成できないか(例による証明?)
「𝑐 は 𝑄 を100%満たすわけでもない」と書いたが、
𝑄 を100%満たす(満たさねばならない)こともあるはず
どうやって 𝑐 の正当性を⽰すのか?