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2018/9/25

AI x ビッグデータの本質  科学技術


最近、AIとビッグデータの言葉を聞かない日はありません。  しかしながら、ビッグデータが何故騒がれているのか、正しく分かっている人は、技術者でも多くはいません。


AIを述べる時、統計学の話なしには語ることはできませんが、現在の統計学は1920-1930年代に統計学者のフィッシャーネイマン、ピアソンらが推計統計学を確立し、真実は一つであるという客観性を重視した正統派の「ネイマン・ピアソン統計学」が主流です。



AIが使っている統計学は、ネイマン・ピアソン統計学とベイズ統計学の融合ですが、ベイズ統計学とは、「Aである場合、Bの確率はどのくらいか?」という問いを繰り返し、答えを絞ってゆき、「最も高い確率パターンを、今与えられた情報から考えられる真実とみなす」というものです。


これは客観的真実は一つであるという発想はなく、主観的なものです。  これ故に、誰からも相手にされてこなかったのです。



ベイズ統計学は、ベイズ牧師(1702-1761)が一片の論文を残したものの、長い間バッシングを受け、忘れ去られたものでありましたが、「無尽蔵にデータが追加されるインターネット空間では、ベイズ統計学を駆使すれば、誰も知りえなかった真実にたどり着くのではないか? 」と考える若者がいました。  マイクロソフトのビル・ゲイツです。


彼は2001年に「ベイズ統計学をわが社の経営戦略とする」と宣言、これ以降、忘れ去られていたベイズ統計学は息を吹き返し、ネイマン・ピアソ統計学と融合し、AI第3次ブームが起こりました。




ベイズ統計学の特徴は、主観的確率を用いるので、データ数が少なくても成立する事が言われていますが、あくまでも主観的確率であり、客観的でないことを忘れてはなりません。 膨大なデータ(ビッグデータ)で真実(あくまでも客観的なものではない)に近づくという考え方です。





      



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