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他所起稿記事の転載。

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COVID-19へのBCG有効性にしてもなんにしても
迷信的な流布になるのはバカの所業だが、
何かをしてたら発症抑制効果があったとか
何かは発症後の症状抑制になったとかいう
一般事例にも一定の利用価値を見出すべきでは？と思うんだな
。

演繹的(=理論先行型)研究機関のリソースには限界があるし
(リソースになれるだけの知能を持った人材が
そもそもそんな高い割合では発生しないからな)、
自然界の法則である普遍ルールは
人間ごときにそんなにアッサリ認知されない。

んで、事前専門性を考慮しない一般事例を平坦に集めて
何に使うかと言うと、
こういうときこそのAIなんじゃね？ってな。

人工知能は帰納的手段の最たるものである。
帰納的手段は設計従事者がそれそのものの専門技能を得なくても
有効性が期待できる対応策をかなり高度に絞り込むことができ、
同種の検討を多数並列に走らせられるリソース量も期待できる。

※帰納的手段の最大のネックは相当な規模が必要だということ。
　経費予算的にも収集インフラ的にも
　多少金持っている程度の個人には手も足も出ないので、
　既に規模を得た法人や超富裕が担い手の現実条件になる。

伝達関数を立式できないんだけど、
何がどんな重みを伴って
相関を形作る要素になってるかわからないんだけど、
でも多数の学習サンプルから因果や有効性を分析するのが
特徴分布マップ型や形式神経回路型、確率分布型などの
知的認識モデルの活躍の場なのに、
こういうときにAI、AIって騒いでいた某SBG社のS氏とか
すっかりだんまり。

バカじゃねーか？

こういうときにこそAIやビッグデータの活用を
声高に叫べよ。
お得意のスマホで一般情報収集インフラも持っているくせに。

学習サンプルに多少のガセがあっても
無効データも推定されたモデルとの相関が低いものを
除外することが出来るのも
多数標本からの総体モデリングの長所だし。

「ビッグデータ」「ビッグデータ」って騒いでいた企業や
報道、政治家、経済アナリストを自称する奴らは
山程居たはずなのに、
肝心な活用モデルがあるのにだんまり。

バカじゃねーか？

とマジで思うわ。

結局、
AIも学習がサチったかどうかを客観判断をすることが困難で
構成/向上の途上では「失敗」(=誤認識)が出るので、
フレームワークを推す時点だけなら声高でも
実地では責任取りたくないからトーンダウンする。

AI浮かれしていたクズこそこの機会に死ね、ってな(嗤)。