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オーバーテクナナシー
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139

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(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
287 :オーバーテクナナシー[]:2018/10/19(金) 12:10:43.93 ID:hzsgfMlU
>>274
それはどういった
定量的なデータから導いたんだ?

データを出せ。

なんて言ったら、
話が進むか?
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
288 :オーバーテクナナシー[]:2018/10/19(金) 12:11:35.64 ID:hzsgfMlU
最近、
定量的という言葉を覚えたてなのか、
やたらと使いたがる人が出ているようだが、

定量的なデータを求めることが、
絶対的に正しいわけであるはずもなく、

単に話の進行を阻害しているだけに過ぎない事もある訳で、

定量的なデータを求めること自体の合理性を、
もうちょっと考えるべきなんじゃねーか?
と言う話だな。

特にオランダの幸福度が大麻合法化によって、
どれくらいの影響があるのかなんて、

典型的にダメなパターンで、

そんなもん金と時間さえかければ、
どちらに優位な定量的な数字であって算出することが可能な、
曖昧なものでしかない。
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
290 :オーバーテクナナシー[]:2018/10/19(金) 12:12:33.93 ID:hzsgfMlU
まずそもそも、
本質的に余分な情報を排除した
定量的な分析は

人間の認識と理論構築のプロセス的に不可能だし、

認識したものを理論として構築する際に、

隠れ関数、
理論の飛躍、
思い込み
のどれか、

もしくは全部が含まれてしまう訳で、

特に複雑系に対して、
やたらと定量的なデータを出せってのは、

コイツ何も考えてないか、
もしくは何も分かってないかの
どっちかだろうな?とは思ってしまう。
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
291 :オーバーテクナナシー[]:2018/10/19(金) 12:13:14.94 ID:hzsgfMlU
じゃあ、
定量的な分析といった所で、

隠れ関数、
理論の飛躍、
思い込みを、

排除しきれないのなら、

定性的なモノとの違いと、
境界線はどこにあるんだ?

と言う話になってくる。
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
292 :オーバーテクナナシー[]:2018/10/19(金) 12:13:57.58 ID:hzsgfMlU
結局、
そのデータや情報やらから、
生み出された理論が、

ある程度の範囲で
通用するかしないかが重要であって、

その理論の元になるデータや情報が、
定量的であるか、
定性的であるか、

何てものは、さほど重要ではない。
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
293 :オーバーテクナナシー[]:2018/10/19(金) 12:14:54.58 ID:hzsgfMlU
ただまあ、
ほとんどの論文が使い物にならないという状況は、

もうちょっと、
定量的に分析した方が良いのかも知れないと言うのは、

なかなか皮肉な状況ではある。
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
295 :オーバーテクナナシー[]:2018/10/19(金) 12:20:07.65 ID:hzsgfMlU
まあ要は、
定量的ってのは、

定性的なものを、
数字やデータを使って、
数学的に記述しようとしているだけで、

数学的に記述できるから正しい訳でもないし、

逆に、
数学的に記述できないなら間違っているという訳でもない。
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
298 :オーバーテクナナシー[]:2018/10/19(金) 12:36:29.03 ID:hzsgfMlU
>>296
んー?

何でもかんでも、
定量的なデータを出せとか言うのは、

何も分かってないか、
何も考えていないだけだと言うのが、

主な主張であって、

科学的な物の積み上げ
全てを否定するような、
発言をしてたか?


それこそ定量的な分析をするなら、
論文は使い物にならないというのが、
妥当な結論になってしまうわけだが、

都合の悪いところだけ、
定量的な分析を無視して、


複雑系に対して、
やたらと定量的なデータを出せとか言い出すのは、

ご立派な考え方だよと言う、
話をしているよ。
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
300 :オーバーテクナナシー[]:2018/10/19(金) 14:03:09.25 ID:hzsgfMlU
もうちょっと、
突っ込んだ方が良いのかな?

まあ論文は
ほとんどの分野で6割以上が再現性が取れず使えないと言う
結果が出だしている。

要は
使える論文の内
よく活用されたり引用される様な論文というのは、
残りの4割未満の中の
更に一部でしかない。

分野によっては、
9割近くが使えなくて、
よく活用される論文なんて、
ほんのごく一部になってしまう。

しかしながら
その極一部の論文が使えるから、
論文は役に立たないと言うのはおかしい、とするのなら、

それは、
十分に定性的な判断や分析をしている訳で、

自分が行う定性的な判断や分析は、
目をつむって欲しいけど、

他人の定性的な分析は、
定量的なデータがないと許せないと言ってるのと
大して変わらないよ。
(強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ139
301 :オーバーテクナナシー[]:2018/10/19(金) 14:38:28.15 ID:hzsgfMlU
すまん、
ちょっと元データの読み取りをミスってるな。

再現性の実験をした研究者の中で、
他人の研究の再現性を取ろうとした場合に、

失敗した割合が、
6割以上で、
分野によっては9割近いという事だから、

論文全般の6割以上が再現不可能と言う調査結果ではないな。

まあ逆を言えば、
再現性を取りたい実験ってのは、
有名もしくは有用だと思われてる
実験の可能性が高い様な気もするから、

箸にも棒にもかからない様な論文は
恐らく調査対象が行った実験の対象から外れてるとは思われる。

まあ、ちなみに、
自分の研究の実験の再現にも、
約半数、分野によっては、
6割以上が失敗しているから、

まあ5割くらいの論文は
結局使えないというのが、
おおよその着地点になるか?


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