人工知能が絶対にできないこと――AI研究の難問「フレーム問題」を考える

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ハーバード・ビジネス・スクールのクレイトン・M・クリステンセン教授が書いた『ジョブ理論』（現訳は『... ハーバード・ビジネス・スクールのクレイトン・M・クリステンセン教授が書いた『ジョブ理論』（現訳は『Competing Against Luck』。日本語訳は2017年に刊行）には、私のような“ひよっこデータサイエンティスト”が仕事をする上で忘れてはならない教訓が記されています。データは、顧客が「なぜ」ある選択をするのかについては、何も教えてくれない教授は自身の身長や家族構成などのデモグラフィックを例に挙げ、「今朝、ニューヨーク・タイムズを買うという行動を私に選択させたのは、こうした特徴のせいではない」として、相関関係と因果関係を取り違えてはならないと強く訴えます。この話を思い出すたびに、「手元にあるデータが世界の全て」だと思い込んで分析するとロクな結果にならないと、身につまされる思いでいっぱいになります。苦労してたどり着いたダンジョンの奥にある宝箱には、絶対に強い武器や防具が入って

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