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この問題の根幹にあるのが、一つの新たな事例をどう理解するか、即ち、N=1とどう向き合うか、だと思う。
 大事なのは、N=1では統計的には決して有意にならないことである。だから、この結果を持って、仮にうまくいかなくとも、だめだった、失敗だったと思ってはいけない。たまたまかもしれないからである。だから、簡単に失敗のレッテルをはるべきではない。
 一方、うまくいったとしても、これもたまたまかもしれないので、成功とと思ってはならない。しかし、少なくとも、有望な兆しが、この方向に見えたことには違いない。この方向の探索を加速すべきである。
 以上述べたことは、一見当たり前のように見えて、実は意外に現実にはできない。一度悪い結果がでると、失敗のレッテルを貼りがちだし、予期せぬ成功をしても、それにふさわしい予算拡大をしない場合が多い。
 これらの正しさは数学的に示せる。科学的な判断ができるよう、企業を変える必要があると思う。
限られた領域での経験より、難易度が高い挑戦をする。

同じことを繰り返すのは簡単。実はさほど進化していないのだが、既知の領域での経験により過信してしまう。

AIを少し意識しつつ、自分を進化させたければ、未知の領域でも挑戦して、知の探索をすることが大切ですね。
探索と深化をした上での、知の攪拌が必要だと思うな〜