>>273
AIってのはフォン・ノイマンのmin-Max法の時代からあるやつだよ。

ニューラルネットワーク（ディープラーニング）とかは、所詮評価関数に使用する１部品。
ここは、
１．ヒューリスティックス（AI作成者が適当にでっちあげたそれっぽい式）
２．線形な評価式を（適当に）設計し、統計を使用して係数を自動生成
３．非線形なニューラルネットワークを設計し、統計を使用して係数を自動生成
４．３＋強化学習
という流れ。２と３の違いは線形と非線形の違いだけと考えて良い。

人間における直観とか言うのが、経験に裏打ちされた類推ないし、本人の意識の表面に
出ないだけの記憶、ないし、脳みそ形成過程でどこかに形づくられた何回やっても同じ
選択をしてしまうものという事なら、まあたぶん原理的にはAIに同じような事が起きている
とは思うけどね。

ただ、AI開発は科学なので、そういう誤った判断での結果オーライみたいなのは信用して
いないのだよ。

ちなみに、過学習が起きる原因は、評価関数の複雑さに対して教師が圧倒的に不足して
いる事が原因。その状態で何度もトレーニングするから過学習が起きる。一方、誤学習
というのが何なのか、僕は知らない。