はてなブックマーク

2018年5月に、CNETブログに投稿した記事の再掲です。CNETブログは、2023年1月にサービスを終了しました。 （注意：長いです。お時間のある時にどうぞ。） 私は「情報技術が私達の社会にどのような影響を与えるか」という問題に興味を持っています。ここでは、最近進歩が著しい深層学習が、科学の営みにどのように影響を与えるかを考えてみたいと思います。「高次元科学」とでも呼ぶべき新しい方法論が現れつつあるのではないか、と思うのです。 １．深層学習と科学そもそも、この考えに行き着いた背景には、私が統計数理研究所で過ごした5年間がありました。統計数理研究所は大学共同利用機関として、自然科学の様々な研究を推進するための統計的手法を研究しています。ご存知の通り、統計的仮説検定や統計モデリングは、現代の科学における重要な道具立ての一部です。そのような道具立てが、科学の方法論の長い歴史の中でなぜそのような

MIT Technology Reviewに2月に掲載されたRebecca Ackermann氏の表題の記事を読みました。 https://www.technologyreview.com/2023/02/09/1067821/design-thinking-retrospective-what-went-wrong/ 世界を変えるはずだった「デザイン思考」はどこで間違ったのか、という記事です。日本語版もあるのですが、最後まで読むには課金しなければなりません。この記事は、最後まで読む価値があると思うので、英語版で読むことをお勧めします。 デザイン思考は、デザインのような創造的な仕事を1人の天才が行うものから多くの人の協調的な作業に変えた、という意味で画期的な方法論です。シリコンバレーのIDEO社や、スタンフォード大学のdスクールの名前を聞いたことがある人も多いでしょう。よく知られた、ポスト