人生は「仮説駆動型」から「データ駆動型」へ・・・

「データ駆動型への転換で科学は自動化できるか」という記事が週刊ダイヤモンド(2018年4月7日号)に掲載されていた。


科学研究の方法論が「仮説駆動型」から「データ駆動型」へと転換しつつある、という話が興味深かった。
これまで数百年間にわたって、科学者は、「仮説駆動型」の方法論に基づいて研究を進めてきた。

仮説駆動型研究においては、研究者が仮説、またはモデルを構築する。モデルは、多くの場合、微分方程式によって表現される。その方程式を解いて得られる結果を、実験によって得られたデータで検証する。そこで棄却されなければ、仮説は受け入れられる。

また、研究者は科学的方法論の基本として、「相関関係は因果関係ではない」とたたき込まれる。重要なのは、変数をつなぐメカニズムだ。それが分かって初めて、データを評価できる。モデルなきデータは、雑音にすぎない。

データ駆動型では、モデルを固定することなく、データを用いて、現象を説明できるモデルをコンピューターが自動推定する。このため、モデルを作るのが難しい現象も扱える。そして、研究者が想像もしなかった新発見が可能となる。

相関関係があればよい。因果関係は分からなくてもよい。整合的なモデルなしに科学は進歩し得る。理論やメカニズムの解明は必要ない。

「仮説駆動型」は人間の頭を使った科学研究、「データ駆動型」はAIを使った科学研究というイメージだろうか。

すなわち、人間は「仮説」と「因果関係」を使って判断する(→仮説駆動型)、一方、AIは「ビッグデータ」と「相関関係」を使って判断する(→データ駆動型)、というようなイメージ。


例えば、インデックス投資をするべきかどうかの判断を例に考えてみる。

人間の場合、「世界経済は長期的に成長するだろう」や「経済成長は株価の上昇をもたらすだろう」などの仮説や因果関係を持ち出して結論付ける。

一方AIの場合、様々なデータからインデックス投資と資産形成の間の相関関係を導き出して結論付ける(というようなイメージだろうか)。


なお、AIがますます進化していくと、人間が「仮説×因果関係」で判断するよりも、AIが「ビッグデータ×相関関係」で判断した方がより良い結果が得られるようになるのだろうか(さえない自分はなおさらだ・・・)。

仮説駆動型からデータ駆動型への転換で人生も自動化できるのか・・・。
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2019-08-11 16:18 : 雑記 : 編集
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