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勉強させていただきます。
6:38~ 本論ゆくイロスクールさんとか葉一さんとかと対談していただきたいな
私は大学や研究所で、物理学、統計学、機械学習の研究をしてきた者です。メジャーな雑誌や会議にけっこう論文を通しているほうですが、一方で昔から哲学が好きで、学部生の頃はウィトゲンシュタインや大森荘蔵なんかにハマっていた、まあ言ってしまえば典型的な大二病の大学生でした笑。そんな私ですが、以下少々コメントします。「真実から遠い統計モデルの方が、よりうまく未来を予測できるという可能性はないのだろうか。意外なことに答えはイエスである」とか、その他いろいろ書かれているのですが、私は少し変だと思いました。例えば、E=mc^2を真実として、この真実よりも遠い統計モデル（e.g., 物理実験したデータを大量に集めて、何か特徴ベクトルでも作って、それを入力とした線形回帰モデル）が、よりうまく予測できるなんてことがあるのでしょうか？真実をどう定義するかなのかもしれませんが（「真実の定義」ってすごい哲学的ですね）、統計学や機械学習は、「限られたデータ」から何が言えるか、あるいはどれくらい予測できるか、というのが大前提です。限られたデータに対してピッタリ合うことを真実とするなら、それはただの過学習であって、過学習しない統計モデルの方が未来（未知データ）を予測できるのは、学部生でも習う当たり前の話でしょう。「過学習しない方がいい」という話を「真実から遠い統計モデルの方が、よりうまく未来を予測できる」と言っているわけでは、さすがにないと思うのですが、私にはよくわかりませんでした。この手の誤解が本書では他にもたくさんあり、例えば「深層学習は、あるノイズを加えたパンダの画像をテナガザルだと誤認識する」という有名な話（頻繁に引用される論文）があるのですが、それを「深層学習モデルは、我々とは異なる存在論を持つ可能性がある」とか言っていて、これはさすがに噴飯ものでした。画像はただの数値（RGB）で、深層学習はただの（込み入った）行列計算で、入力データのノイズに敏感なモデルの出力ラベルがたまたまテナガザルになっただけで、どうしてそれが存在論なんて大げさな話になるのでしょう？人工知能がタイポグリセミア（単語中の文字の順番がある程度入れかわっても正しく読めてしまうあの現象）をちゃんと処理できないからと言って、「人工知能は違う言語論を持っている！」とか言ったら、失笑されるだけでしょう。哲学者は存在論だとか認識論だとか、何事も大げさに言うのが常です。私も大二病で哲学徒ぶってた頃はそうでしたから、気持ちがすごくよくわかるので、こういう話を聞くと、ものすごくこっ恥ずかしい気持ちになりますｗまあ、これはこれで別にいいとして、私が本当に驚いてしまったのは、企業でデータ分析の実務経験がある人や、神経科学や計量経済学を専門にしている研究者や大学教員などが、Twitterでこの本を大絶賛してツイートを連投していたことです…まるで宗教にハマった人のように。本当にびっくりしてしまいました（あるいは、私のように大二病を経験してこなかったんだなあ…と思いましたｗ）。ポストモダン哲学以降、こういう話は呆れられるものだと思っていたので、まさか専門家の人も上の存在論みたいな話に感心するんだと知れて、本当に良かったと思います。これはまったく皮肉ではなくて、見えない他人の頭の中を覗けたような気分になれました。この動画の後半では、けっこう呆れ顔で質問している聴衆の人もいますね…まあ、これが普通の人の反応なのかなと思います…
😊
Amazonのレビューと同じ事こっちに書いてて、ちょっと笑ってしまった。
そのような批判の仕方をするならばせめて実名で業績も出すべきでは？匿名性が担保されている中で、確認しようのない業績やらなんやらを掲げて外野から石を投げるというのは側から見て愚かです。
勉強になるなあ、ハーバーマスのコミュニケーション論とかニコラスルーマンの社会システム論とか経済学の制度論とかに接続できるかも?
勉強させていただきます。
6:38~ 本論
ゆくイロスクールさんとか葉一さんとかと対談していただきたいな
私は大学や研究所で、物理学、統計学、機械学習の研究をしてきた者です。メジャーな雑誌や会議にけっこう論文を通しているほうですが、一方で昔から哲学が好きで、学部生の頃はウィトゲンシュタインや大森荘蔵なんかにハマっていた、まあ言ってしまえば典型的な大二病の大学生でした笑。そんな私ですが、以下少々コメントします。
「真実から遠い統計モデルの方が、よりうまく未来を予測できるという可能性はないのだろうか。意外なことに答えはイエスである」とか、その他いろいろ書かれているのですが、私は少し変だと思いました。例えば、E=mc^2を真実として、この真実よりも遠い統計モデル（e.g., 物理実験したデータを大量に集めて、何か特徴ベクトルでも作って、それを入力とした線形回帰モデル）が、よりうまく予測できるなんてことがあるのでしょうか？
真実をどう定義するかなのかもしれませんが（「真実の定義」ってすごい哲学的ですね）、統計学や機械学習は、「限られたデータ」から何が言えるか、あるいはどれくらい予測できるか、というのが大前提です。限られたデータに対してピッタリ合うことを真実とするなら、それはただの過学習であって、過学習しない統計モデルの方が未来（未知データ）を予測できるのは、学部生でも習う当たり前の話でしょう。「過学習しない方がいい」という話を「真実から遠い統計モデルの方が、よりうまく未来を予測できる」と言っているわけでは、さすがにないと思うのですが、私にはよくわかりませんでした。
この手の誤解が本書では他にもたくさんあり、例えば「深層学習は、あるノイズを加えたパンダの画像をテナガザルだと誤認識する」という有名な話（頻繁に引用される論文）があるのですが、それを「深層学習モデルは、我々とは異なる存在論を持つ可能性がある」とか言っていて、これはさすがに噴飯ものでした。画像はただの数値（RGB）で、深層学習はただの（込み入った）行列計算で、入力データのノイズに敏感なモデルの出力ラベルがたまたまテナガザルになっただけで、どうしてそれが存在論なんて大げさな話になるのでしょう？人工知能がタイポグリセミア（単語中の文字の順番がある程度入れかわっても正しく読めてしまうあの現象）をちゃんと処理できないからと言って、「人工知能は違う言語論を持っている！」とか言ったら、失笑されるだけでしょう。
哲学者は存在論だとか認識論だとか、何事も大げさに言うのが常です。私も大二病で哲学徒ぶってた頃はそうでしたから、気持ちがすごくよくわかるので、こういう話を聞くと、ものすごくこっ恥ずかしい気持ちになりますｗ
まあ、これはこれで別にいいとして、私が本当に驚いてしまったのは、企業でデータ分析の実務経験がある人や、神経科学や計量経済学を専門にしている研究者や大学教員などが、Twitterでこの本を大絶賛してツイートを連投していたことです…まるで宗教にハマった人のように。本当にびっくりしてしまいました（あるいは、私のように大二病を経験してこなかったんだなあ…と思いましたｗ）。ポストモダン哲学以降、こういう話は呆れられるものだと思っていたので、まさか専門家の人も上の存在論みたいな話に感心するんだと知れて、本当に良かったと思います。これはまったく皮肉ではなくて、見えない他人の頭の中を覗けたような気分になれました。
この動画の後半では、けっこう呆れ顔で質問している聴衆の人もいますね…まあ、これが普通の人の反応なのかなと思います…
😊
Amazonのレビューと同じ事こっちに書いてて、ちょっと笑ってしまった。
そのような批判の仕方をするならばせめて実名で業績も出すべきでは？
匿名性が担保されている中で、確認しようのない業績やらなんやらを掲げて外野から石を投げるというのは側から見て愚かです。
勉強になるなあ、ハーバーマスのコミュニケーション論とかニコラスルーマンの社会システム論とか経済学の制度論とかに接続できるかも?