誰もがニューラルネットワークに答えるのではなく、質問させることを考えましたか？

ほとんどの人は、ニューラルネットワークで質問に答えようとしています。しかし、質問に答えるのではなく、ニューラルネットワークに質問をさせる方法について考えている人はいますか？たとえば、CNNがオブジェクトが属するカテゴリを決定できる場合、分類を支援するために何らかの質問をすることができますか？

おそらくニューラルネットワークはこれに最適なツールではありません。

「分類を支援する質問」の概念に相当するのは、機械学習（ML）を使用して、分類を実行する人間が読み取れるルールセットを取得することです。考えは、適用可能な一連のルールに従って最後まで進むと分類器があり、その前に停止すると、入力のどの機能がより粗い分類を与えるかを示すインジケータがあるということです。 「分類に役立つ」漸進的に詳細な一連の質問として見ることができます。

MLを使用してルールセットを作成するためのさまざまなオプションの詳細については、この質問に対する私の回答を参照してください。

これに対する1つの解決策には、マルチレベル分類のための決定ツリーとANNの融合が含まれます。

決定ツリーは、分類するインスタンスの可能なカテゴリを予測するのに役立ちます。次に、ツリーの葉のANNが最終的な分類を生成できます。

たとえば、画像認識では、ツリーはどのカテゴリのオブジェクト（たとえば、風景、人、車両など）を識別するかを決定でき、適切なタイプのANNはそれがどのオブジェクトであるかを正確に予測できます。車両、たとえば、車、バス、自転車など

いい質問ですね。今日、AIシステムは「ワンバースト」モードで動作します。1つの入力を取得し、1つの出力を生成します。私たちの脳はそのように働いていません。

最初のステップは、ネットワークの「ヘルパー」との通信方法を学習することです。そのため、ネットワークは結果ではなく質問を生成し、ネットワークは結果が見つかるまで繰り返されます。

ネットワークは、質問/回答サイクルの間に必要な内部状態に対して再帰的でなければなりません。