｢PDCA･コスパ･KPI｣が第4次産業革命を潰す理由
コメント
注目のコメント
突っ込みどころ満載。
＞AI、ビッグデータ、IoT、ロボットといった革新的なデジタル製品・サービス・システム
どれもただのバズワードではないか
＞「数学（数学的な表現を必要とする理論物理学なども含む）」
そんか括り方は聞いたことがない。理論物理学者で数学者でもある人はたまにいるが、理論物理学だけをやっている人で自分が数学の研究していると考えている人はまずいないだろう。物理学ではあくまで対象は自然であり、数学は自然を扱う枠組みを提供することはあっても、自然そのものを対象とはしない。
＞デジタル技術を根本で支えているのは、数学だから
数学と呼べなくもない領域も一部あるが、殆どは情報科学かベイズ統計学
＞深層学習という新たな機械学習のアルゴリズムの根幹にあるのは、言うまでもなく数学だ
どこがいうまでもなくなのかわからない。深層学習を数学的に扱おうとしたり、ブラックホールの情報を深層学習で扱おうとするアプローチはあるが、数学から深層学習が生まれたわけではない。
＞現下の「第3次AIブーム」になると、大学3～4年で学ぶ数学の知識まで必要とされている
何学部何学科の3-4年生？数学科であれば3-4年生から更に専門に分かれるので、そんな言い方はできない
＞素数が無限にあることとあらゆる整数が一意に素因数分解できるということに基づいているのだが、これを発見・証明したのは、2500年前のピタゴラス
間違い。証明したのは2300年前のユークリッド。
＞純粋数学と応用数学の区分がなくなりつつある
そんな話は聞いた事がないし、リンク先の森先生はそんな事は言っていない。そして、数学の根っこはデジタルではなく、むしろアナログだと言っている。
＞数学が国富の源泉となる「数理資本主義」の時代が到来しつつある
それならなぜ「数学資本主義」としないのか。実は数学ではないと自覚しているからか。
数学と、数理科学や情報科学、ロジカル思考やデジタル技術とを分けるのは、無限を演繹的に扱えるかどうか（無限公理や選択公理を含むか）だと思う。この差は大きく、数学はこの特性によってのみ、演繹で厳密に一般化を行うことができる。
デジタルな世界で求められるのは、大抵の場合こうした数学ならではの特性を持たない世界なので、求められる世界観や能力がそもそも全然違う。大場さんのコメントは、リンク先へのアクセス率を80%ぐらい下げる効果がある。もちろん褒め言葉。笑
本とかあったら是非読んでみたい。
