「チューリング賞」が贈られるAI研究の先駆者たちは、“時代遅れ”の研究に固執した異端児だった
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成功すれば称賛され、しなければいつまでも「時代遅れ」扱いのまま。こだわり続ければうまくいくという保証もないけど、成功している人は例外なくすごい執念で研究している。十分ではないけど、必要条件。
そういえば、青色ダイオードを最初に実現された中村修二氏も「それだとうまくいかない」といわれていた手法でした。
【動画】青色LEDの仕組みが52秒でわかる 常識覆すその発想
https://withnews.jp/article/f0141008001qq000000000000000G0010401qq000010953Aそうねー。2008年にMITで機械学習の授業を取った時はカーネルメソッドの全盛期で、ニューラルネットワークは完全に時代遅れ。25回ある授業のうちニューラルネットが取り上げられたのは一回のみでした。しかしそのときにはすでに、革命は静かにはじまっていました。
この↓伝統はcomputer scienceという比較的新しい分野を、既存の"厳密な"分野の研究者に認めてもらうために培われた伝統だと思いますねぇ この伝統は、CS研究者の価値観となり、computer scienceという特殊数学（ワタシの造語）の一派を、独立した科学分野と学者社会に認めさせた功績があると思いますねぇ ただ、計算機という工業製品に基づくが故に避けられない工学側に、（とうとう）大振り子が振れてきたのは興味深いです（小さいのは今までもありましたが） そして、もうすぐ大振り子は戻って行くでしょうねぇ （ご参考: https://newspicks.com/news/3740119）
私見ではありますが、医学・工学の大きな進歩の流れにも同様の側面（振り子の現位置はそれぞれですが）を見て取ることができますねぇ
「この学問分野には、数学的に証明された解決策を重視するという伝統がある。これに対し機械学習のアルゴリズムでは、現実的にうまく機能する方法を探る上で統計的な道筋をとにかくたどってみるという、少しばかり乱雑な手法を採用する。具体的にどのようなことが行われているのか理解できなくても、それは大きな問題にはならない。」
