適応性
で自動学習について書いていたけど，Balancingだけでなく過度に学習結果を反映する場合には，次の危険がありますね．
パラメータ調整ってかなり大変そうに思えます。それでも、Google 研究者は頑として手動調整を続けてるんだそうな。
その理由を Norvig は二つ挙げてて、
機械より研究者自身の方が名人芸的な微調整ができる
機械に自動学習させた場合、学習に使ったデータと大幅に異なる状況に直面すると壊滅的(catastrophic)な事態を引き起こす恐れがある
なのだそおです。後者がポイントだな。
極端に言えば，最適化を進めてターミネーター作って壊滅的になっちゃうというかんじかなぁ
また現在の環境に適応することで，環境変化への適応性がなくなるロバスト性の欠如のようなことは昔に次のように書いていました．
