次のコラムの執筆の為に、簡単なシミュレーション実験をやっています。

For writing the next column, I am doing a simple simulation experiment.

「深層学習済みニューラルネットワークの『破壊実験』」です。

"Destructive experiment of deeply learned neural network".

見方によっては、

On the other hand, I can say,

―― 人間側からのAI技術への破壊工作

"Destruction work from the human side to AI technology"

という言い方もできるかもしれません。

但し、やっていることは、アホみたいに簡単なことですが。

However, what I am doing is easy as stupid.

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実際のところは、

Actually,

■ニューラルネットワークが、外部攻撃または自壊に対して、どの程度のロバスト性を持つのか

"How robust a neural network has against external attacks or self-destruction"

あるいは、

or

■ニューラルネットワークが、どこまで破壊されれば、使いものにならなくなるか

"How much can I stop a neural network if I break it.

の結果を、ザックリ知りたかったのです。

I wanted to know the result approximately.

一応、このような試みをしている論文等を探してみたのですが、見つけられませんでした。

I tried searching for papers about the above trial, but I could not find it.

実際のところ、自分で試したいですし。

Actually, I also try it by myself.

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今月の、働き方改革シリーズの「介護」の最終回として、その結果を開示する予定です。

I plan to disclose the results as the final round of "nursing care" of this month's "work way reform" series.

今回のコラムも『極めて不快』な内容となる予定です。

This column will also be "extremely uncomfortable" content.