本日は気になった記事について
以前、解像度のスライドを拝見しました。
shu10038.weblog.to同作者の方が新しいのを出しました。
要点は下記の通り。
- 最初の仮説が微妙だと良いフィードバックがもらえないうえに、途中で詰んでしまう
- 仮説とは”事実”と”推論”から成り立つ「例:雲雨傘」
- ”事実”の要素としては「把握」「生成」「解釈」「再解釈」
- 事実のインプットを増やすことが最初に行う事であり、さらに事実の解像度を高めることで構造などを把握する
- アウトプットをフィードバックすることで新しい情報や事実を得る
- 主な推論方法は「演繹法」「帰納法」「アブダクション」
- 仮説のチェックには「言語化」「人に話す」「時間を使う」
一方で最近AIを使う事で仮説を立てるプロセスを省けるんじゃないかという話もあるんですよね。
【AIが変える“科学のあり方”『人間の理解超えた“ブラックボックス”』】
— 報道ステーション+サタステ (@hst_tvasahi) 2024年10月10日
東京大学大学院 松尾豊教授(@ymatsuo)
「科学は今まで、人間が〈仮説〉を立て、〈実験〉をしてトライ&エラーを繰り返すことで〈結果〉を出してきた」… pic.twitter.com/v2IidAnaz6
最近アッサリ気味ですがこんな感じで。クオリティはともかく、頻繁に更新するのが大事だと思っています。
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