【統計分析】機械学習・データマイニング22

2019/01/13(日) 09:13:37.19

機械学習とデータマイニングについて語れ若人

■関連サイト
機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
http://ibisforest.org/
DeepLearning研究 2016年のまとめ
http://qiita.com/eve_yk/items/f4b274da7042cba1ba76

■前スレ
【統計分析】機械学習・データマイニング21
https://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1541309676/

VIPQ2_EXTDAT: default:vvvvv:1000:512:----: EXT was configured

2019/01/20(日) 07:23:03.54

>>72
>>76
ん～～
あまりに的外れなこと言ってるとおもうぞ

2019/01/20(日) 09:27:25.68

>>78
どの医者にも得意分野、不得意分野がある
パターン認識くらいしかできないAIでも、実用上、診断は人間ではかなわないレベルに来てる
それを使ったら医者の責任って言われてもね
患者ガチャだわな

**デフォルトの名無しさん** (ｽﾌｯ Sd33-KHva) · 2019/01/20(日) 09:35:26.29

この書籍は買いですか？

人工知能育成ブック
https://shop.nikkeibp.co.jp/front/commodity/0000/271490/

2019/01/20(日) 09:52:29.32

>>82
それは、話が違う方向になってるよ。
病気かどうかが医師の責任という話ではなく
それは判断材料の一つにつかうだけで、
治療方針などについて患者との間で決定していかないといけない
それについて、なにを判断材料に好かった場合でも医師に責任が
あるという話だから。

2019/01/20(日) 10:19:39.41

google翻訳みたいに使われるということか
誤訳があっても使う人の責任だ

2019/01/20(日) 10:20:53.88

>>84
99%以上信頼のおける判別機をもつAIがレントゲンみて胸部に癌ありますと診断したとする
開胸したら正常でした
これは使った医師の責任だという
なんだかなぁってことだよ

2019/01/20(日) 10:21:39.87

診断は投薬や処置などの治療方針につながる。
投薬にはどんなものでも少なくともアレルギーの可能性があり、
単なる点滴でも針の穿刺など傷を付けるなど、医療は基本的に
加害行為になります。

加害行為となり得る医療行為が医師などに許されているのは、
その医療行為によるメリットとデメリットを判断するための
最低限の知識などが、国家試験・国家資格などを通して国に
より一定の基準が保証されていることによります。

そのため、診断を補助する機器に対しても薬機方など様々な
規制が有り、安易に提供できません。
その為、下記の様なソフトでも指摘を受ける場合があります。
（現在は再度公開しているみたいです）

「糖尿病リスク予測ソフト、公開翌日に厚労省「未承認の医療機器」指摘で中止に」
ttps://yomidr.yomiuri.co.jp/article/20181105-OYTET50009/

現在のAIのレベルは特徴量を主体とする単なるパターンマッチングに過ぎず、
遺伝子異常など特定の限定された診断基準に基づくだけでできる診断には有効ですが、
「息苦しい」などの複数の原因が考えられる内容の診断はできません。
「息苦しい」には肺が原因の場合もあれば、喉などの気道の狭窄、心機能の低下、
貧血、疲労、低酸素環境など様々な原因がありますが、これらの全てをパターンとして
学習させるのは無理で、診断の成績も報告の限りでは相当に悪く実用に耐えません。

恐らく現在のAI技術は、診断基準が明確な分野のみに特化して一部使用されることが
今のところ期待されています。

2019/01/20(日) 10:50:54.03

>>86
要は、そういう使われ方しないという話ですよ。
他の検査などをやったうえでしか行わない。
今のAIはそこまで進歩もしていないし、患者との対話もできない。

2019/01/20(日) 10:53:37.47

>>86
そんなもん医者でもあるんだろ。
AIの言いなりの医者なんて意味ないから責任があるのは当然。
分からなかったら他の医者と相談しろ。
そのための病院組織ってことだ。
至極真当では

2019/01/20(日) 14:04:16.68

>>87
長文乙

2019/01/20(日) 14:54:58.33

医師の負担が軽くなって、かつ精度も数値としてきちんと提示できれば、需要はあるんじゃない
ただ医療に関することだから責任の所在をはっきりさせないと、それはね

AI診断で医療ミスが起きて訴訟になったら、やっぱAIベンダーにも責任は問われるかと

2019/01/20(日) 15:26:54.01

実際に治療を行うのは医者だよ
だから結果がどうなっても責任は医者にしかない
文献を元に治療したけど実は今回の患者は文献で考慮されてなかった例外で本当は真逆の対処をしなければならなかった、間違ったのは文献著者のせいだから責任とれ、なんてあり得ない

2019/01/20(日) 15:31:14.38

AIが診療行為として認められ診療報酬が決められば実用化される、それだけの話

2019/01/20(日) 15:34:48.46

>>86
誤診なしで100%の診断ができるAIは存在しないから、AI診断を鵜呑みにして処置をするのはあり得ないよね
それで医療が成り立つなら人間の医者の存在意義がなくなる
AIが癌があると言うなら医者もレントゲンを目で見てその上で判断を下すべき

2019/01/20(日) 15:41:46.88

2020年から実用化に向けた研究がはじまるらしい。まだ普通に診療に使われるのはまだまだ先の話。
https://www.mhlw.go.jp/content/10601000/000337597.pdf

2019/01/20(日) 18:05:07.63

だいたい、AIで出た結果自体をAI専門家でさえ、なぜそうなるか理由がわからないのが
今のAIだから、それで最終判断しそのまま処置なんてありえない。

2019/01/20(日) 18:53:50.31

自動運転の車と違って考える時間あるからツールの一つってことで、まあよろぴこ

2019/01/20(日) 19:27:57.92

>>96
ニューラルネットワークだけ考えるとそうかもしれないが、決定木は既存のモデルから確率的に理由付けが可能だよね
定石によって解決可能な病気はコンピュータが医師となって医療行為のGO判断をできるようになると思うんだよね
そういう時代はまだ先ってのは分かるけど、薬の販売が段階的に規制緩和されていったところを見ると、徐々に適用範囲が広がっていくことを見据えて、法律は整備するもんじゃないの？

2019/01/20(日) 19:59:01.80

>>98
話しの流れを見てもらえばわかるけど、ここでは決定木とは違う世界の
話を想定した。自動化に近いものの話になっているので、ちと違うので
それとは別ね。

決定木を用いた自動化は金融などでは長く行われているけどね。
どうもそういう話とは違いそうなので。

2019/01/20(日) 19:59:05.99

決定木なら解釈可能って言うけどニューラルネットも決定木と解釈可能度合いは変わらないよ

2019/01/20(日) 20:05:02.78

>>100
それは、おそらく >>98　の方が言われていることとは、解釈という言葉自体
が異なっていると思うよ。

2019/01/20(日) 20:15:26.42

>>98
>徐々に適用範囲が広がっていくことを見据えて、法律は整備するもんじゃないの？

法律整備は、そのレベルと対象により違いますね。
先にルールがないと、どう扱っていいか進められないものがありますから。

2019/01/20(日) 23:54:47.19

ＡＩ診断が医師の責任になるとしたら、学習に使ったデータをユーザー個人が精査しないといけなくなるぞ

2019/01/21(月) 00:00:14.85

X線画像を精査できるのか、すごいな

2019/01/21(月) 00:18:39.09

>>103
なぜ、そういう発想するのかが不思議だが、
医師は、AIから出てきた判断の結果を1つの提案のような見方をするだけで
それが正しいかどうかは、別な検査をもって検証する。

たとえば、最初に血液検査をして陽性と出た。それを探るために血液検査機器を
調べたり、どんなアルゴリズムで血液検査を要請と出したのかなどを考えること
はない。それと同じですよ。検査で陽性と出たら、他の手段でそれが正しいか
どうかを調べる。

2019/01/21(月) 00:19:11.48

>>103
それAI使わず医者の頭脳単体で診断する場合はその医者がこれまの学習に使ったデータを精査するってことだぞ
そんなことできないから現実的にはペーパーテストとかで判断するしかない
AIの場合はテストデータに対する正答率などをチェックするのに相当するわけで学習データをチェックする必要などない

2019/01/21(月) 00:27:42.54

どこか、勘違いされてる感じですね。

2019/01/21(月) 00:46:31.92

>>103
医療現場ではvgg16のように出来合いのモデルを使うだけだと思うよ
説明責任とかあるだろうからCNN系ならGrad-CAMで患部のところを強調させて終わり
これらを実装した医療メーカーが使いやすいもの提供するので、医師はソフトウェアにレントゲン画像食わせるだけ

2019/01/21(月) 01:34:10.16

日本の現場では学習済みモデルの転用でビジネスするのがメインになりそうだけどどうなんでしょ

転用だけだと、適用範囲のところを喰らい尽くしたところでビジネスが頭打ちになって、どこかが新規のアルゴリズムを開発するのを手をこまねいて待ってるような状況になりそうで
それならば、米中みたいに基礎研究にリソース投じるのが得策のような気もする

2019/01/21(月) 16:20:17.26

手術前とか特に、最終的に微細なリスクでも徹底して患者に説明してリーガルリスクを下げるようにするから、そのためのプロセスを効率化してくれると有り難い

2019/01/21(月) 17:28:10.82

>>87
読売新聞ってことは記事元は共同通信あたりだろうが、記者の勉強不足が酷いな

2019/01/21(月) 21:21:15.62

NARってRNNの一種って言っていいの？

2019/01/21(月) 21:32:21.47

>>111
まあ、専門じゃないでしょうから
とはいえ、記事のどの部分について言ってるの？

2019/01/21(月) 23:04:17.12

＞現在のAIのレベルは特徴量を主体とする単なるパターンマッチングに過ぎず、
そもそも科学がそうだろうがよおぉぉぉ～～～～～

2019/01/21(月) 23:17:51.00

まあ、記事を読む対象が誰かによって見方が変わるでしょう。
一般の人のにはＡＩ自体がすごいことをやっていると思う人も
多いでしょうから、そんな人知を超えたものじゃないんだよ
ということを言いたいと思えば、いいんじゃないかな。

2019/01/21(月) 23:20:25.38

AIは科学じゃないんだが

2019/01/21(月) 23:25:48.29

科学はパターンマッチじゃないどん

2019/01/21(月) 23:26:50.07

計算機科学は科学ではなかったのか

2019/01/22(火) 00:39:35.36

>>114
違います。

2019/01/22(火) 00:45:24.28

科学は
公理系からスタートするのか、
経験則・実績からスタートするのか
で二つに分けられます。

扱っている事象が帰納的に導かれたものなのか、演繹的に導かれたものなのかの区別ぐらいは明確に分けましょう

2019/01/22(火) 00:54:13.78

順が逆

演繹的に～、帰納的に～

2019/01/22(火) 01:03:35.67

>>120
天気予報はどっち？
公理の基礎方程式にしたがって非線形の流体計算だけど、データ同化しないと使えない
もしかして科学じゃない？

2019/01/22(火) 01:04:52.75

演繹的

2019/01/22(火) 01:06:04.92

最悪なのは
経験則を公理としてスタートした理論

2019/01/22(火) 01:06:55.90

わらわら

2019/01/22(火) 01:07:36.88

>>123
天気予報こそ計算機科学の代表例だと思うんだけど、科学じゃないと言われて草葉の陰で泣いてるはず

2019/01/22(火) 01:08:58.21

どんまい

2019/01/22(火) 01:13:22.77

無理やり係数などを自然法則に当てはめるのは完全に経験則の側。

◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d347-hFsF) · 2019/01/22(火) 01:24:11.62

>>120
＞経験則・実績からスタートするのか
ということは、ニュートン力学とかは、こっちの方に当てはまりますね

>>120
＞扱っている事象が帰納的に導かれたものなのか、演繹的に導かれたものなのか
>>121
その扱っているものが「公理」なのか「実在するもの」かを、>>120 のこの文にてはっきり示していないので、>>120 だけではどちらともいえませんね

87 (ﾜｯﾁｮｲ 699c-G1wx) · 2019/01/22(火) 01:25:08.03

>>114
医学は機序が不明な分野では「○○症候群」や膠原病の様に、確率論や
パターンマッチングの考え方が使用される領域もあるが、
基本的には解剖学・生理学・薬理学・分子生物学・病理学などの基礎医学、
更にその元となる物理学・化学・生物学などをベースとした理論や論理で
成り立っている。

決して「特徴量を主体とする単なるパターンマッチング」ではない。

ついでに「AI診断？」についていえば、機械がどんなに正確或いは不正確な
診断を提示したとしても、その採用・不採用を含めた診断の最終決定権は
法律上医師に属するため、医師の責任になる。
まぁ、医師・病院から開発メーカーにクレームがいくけどね。

更に臨床診断に関わる機器やプログラムは基本的に薬機法が適用されるため、
製造販売には厚生労働大臣の許可が必要。
診断までいかない「予測」や、無料での「公開」も法的にグレーであるから、
87の例のように厚労省から指摘を受けることがある。

2019/01/22(火) 01:26:49.62

>>129
前半イエス
後半何が言いたいのかよくわからん
一般論を言っただけに過ぎん

2019/01/22(火) 01:27:38.23

>>128
無理矢理と言われましても、みんな観測から基礎方程式の係数決めてるでしょ？
科学の代表例って何だろう

2019/01/22(火) 01:30:55.74

んなこたーない

◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d347-hFsF) · 2019/01/22(火) 01:32:27.17

>>130
＞基本的には解剖学・生理学・薬理学・分子生物学・病理学などの基礎医学、
＞更にその元となる物理学・化学・生物学などをベースとした理論や論理で
＞成り立っている。

それはそのとおりなのですが、お手軽診断システムでは「英語のペーパー」という文字列的記述だけでなんとかしようとしている風に考えていました
その基礎医学（生理学、病理学等）の記述を計算機に落とし込むことすらめんどくさいのでやっていない、ときいています

◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d347-hFsF) · 2019/01/22(火) 01:33:52.48

>>124
どう考えても、力学とか電磁気学とかからして、これにあてはまる気しかしないのですが…

◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d347-hFsF) · 2019/01/22(火) 01:35:14.77

>>131
＞後半何が言いたいのかよくわからん

>>120 の真偽は　>>120 の記述が不足しているという理由により、>>120 の内容だけでは判断できないかと

2019/01/22(火) 01:36:30.65

ニュートン力学も電磁気学も一般相対性理論から見れば近似式。
あるいは量子力学からスタートせよ。

2019/01/22(火) 01:37:48.05

>>136『公理系』としっかり明示したはすだが‥。

2019/01/22(火) 01:42:03.70

>>392
一般相対性理論が真実かも分からんのに、なんで公理になるの？光速度一定の法則だって経験則かもしれないのに？

2019/01/22(火) 01:44:35.23

『公理系』の定義をちゃんと見てから反乱しろっての

2019/01/22(火) 01:46:32.52

F=maからスタートすることとc=一定からスタートすることの違いがわからんと言っている

◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d347-hFsF) · 2019/01/22(火) 01:48:38.42

>>138
＞『公理系』としっかり明示したはすだが‥。

>>120 を再度掲載してみます

＞科学は
＞公理系からスタートするのか、
＞経験則・実績からスタートするのか
＞で二つに分けられます。

ここまでは問題ないと思います。

＞扱っている事象が帰納的に導かれたものなのか、演繹的に導かれたものなのかの区別ぐらいは明確に分けましょう

ここで、この文のいうところの「扱っている事象」が「公理」なのか「経験則・実績」なのか、は、判別できないのではないでしょうか？
>>120 が指している分野が物理学だったとして、物理学は「公理系」を扱うものか、それとも「経験則・実績」を扱うものか、私は判断ができずにいます
>>120 が指している分野が数学だったとすると、数学では公理を扱うものなのか、それとも経験則・実績を扱うものなのか？たとえば数学上の公理を導くために思考するときは、じつは経験則・実績に対して思考しているのではないでしょうか？

>>120 のいうところの「扱っている事象」が「事象＝event」という言葉だけでは抽象側なのか具象側なのか判断がつきかねる、と考えました

2019/01/22(火) 01:54:43.66

>>142
お前は文系か？
スタートの仮定を示せばよいと言っている。

>判断できないのではないでしょうか
数学的に演繹されたかどうかで判断したらよいと思います。

2019/01/22(火) 01:56:57.47

>>141
ニュートンは最初に『質量と加速度は力に比例する』と仮定し勝手に係数を決めた。だから経験則だと述べた

◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d347-hFsF) · 2019/01/22(火) 02:13:12.06

>>143
＞スタートの仮定を示せばよい

その「スタートの仮定」が抽象側か具象側か、>>120 の文面・「事象」=event という語句から判断できるのでしょうか？
「事象」＝event という語句は、ほどよく抽象的かつ同時に具象的だと思います

>>143
＞数学的に演繹
演繹、とは普遍的な命題から特殊な命題を導くことですが、数学的な成果物を出力するとき、「定義」「定理」そして「証明」自体を出力する活動も含まれるのではないでしょうか？
そういったときには、それらは数学においてもきわめて帰納的な活動だと考えています

2019/01/22(火) 02:16:05.73

定理から定理を求めることを演繹的じゃないと言われると、もうID:zFHfz07h0には何も通じないと考えたほうが良さそう。

2019/01/22(火) 02:17:07.60

だからあなたは文系ですか？と
問いたい。

◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d347-hFsF) · 2019/01/22(火) 02:20:07.42

>>146
理解が足りなくて申し訳ありません

「定理から定理を求める」というのは、数学の本を読むときの話というのなら理解します。
でも数学ってそんなものだけですか？実は、何もない空っぽな空間から「定義」「定理」そして「証明」を、あたかも手品のように取り出すことも含まれるのではないでしょうか？

◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d347-hFsF) · 2019/01/22(火) 02:24:40.35

>>147
一応数Ⅲ＝微積分は高校時に履修しています、大人になってからは
https://ja.wikisource.org/wiki/%E5%88%9D%E7%AD%89%E6%95%B4%E6%95%B0%E8%AB%96%E8%AC%9B%E7%BE%A9/%E7%AC%AC1%E7%AB%A0/Euler%E3%81%AE%E5%87%BD%E6%95%B0%CF%86(n)
に注釈をつけてみたりしてしましたが、今読み返してみると間違いもあり、なかなかうまくいきませんね…

2019/01/22(火) 02:25:48.31

>>148
含まれない。
演繹法とは最初の仮定が一緒ならば、たとえ地球の裏側の人でも同じ道筋を辿れること。普遍性のある道筋。

◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d347-hFsF) · 2019/01/22(火) 02:31:12.72

>>150
では、その演繹法を生産する人の思考も同様に演繹的ですか？
たとえば、ハミルトンが
i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1
を1843年10月16日に発見したとき、その思考方法は演繹てきですか？それとも帰納的ですか？

2019/01/22(火) 02:38:49.67

>>134

ご指摘の通り、学習内容を限定しているため、一般用途としては
かなりいい加減なものがたくさんある。

ただこのいい加減なものでも役に立つ場合が有る。
例えば膨大な情報を学習させ、稀な疾患を特定するのには
有効な場合が有り、下記の記事のような事例が好例。

「AI、がん治療法助言　白血病のタイプ見抜く」
ttps://www.nikkei.com/article/DGXLZO05697850U6A800C1000000/

プログラム内部を確認していないため、推測でしかないが、
これはGoogleで複数キーワードで特定のHpを検索するのと
あまり変わらない可能性が考えられる。
その場合、このプログラムで明確な特徴がないがんの診断では、
人間の診断能力に及ばない可能性が高い。

また、類似物のマッチングによる認識技術も顔認証などで活用されているように
かなり有用になってきたため、下記の様な活用事例がある。

「東大発！AIの画像解析でガン発見率9割」
ttps://president.jp/articles/-/25195

2019/01/22(火) 02:39:15.38

前述の例はコンピュータの得意領域に限定された条件だから成績がいいだけで、
現在の公開されているAIの文献などを見る限りでは診断プログラムは人間の
一般的診断力にはほど遠い。
また診断には適切な診察が必要だが、人間ほど多種・多機能・高性能なセンサーの
開発にも時間がかかるため、人に置き換わるのは当分無理。

基本的に診断は自動運転技術の認識機能より複雑なため、実用性は推して知るべし
というところ。

より一般的に使える精度が高くて診断用途のものを作るのには、
医者をつくるのと同じで、物理学・化学・生物学に基づいた仮想世界に、
解剖・生理・薬理・病理・生化学などに基づいたモデル人間を作り、
それに内科学・外科学・小児科学・婦人科学などの知見から病態生理を当てはめ、
さらに日々の診療データで肉付けすることになると思う。
遺伝や感染症など集団の要素がある場合は、分析には複数モデルを作成することも必要。

このようにデータ量・計算量ともに膨大で今の技術ではとても作れないから、
限定された簡易版を作り、限定された範囲で補助的に活用されるのが現状。

2019/01/22(火) 02:39:21.28

何を前提にスタートしてるか、数学的に演繹されたものか、
その道程には、経験則や実験による実績が混じってないかで判断したらよい。
クォータリオンはハミルトンが定義した理論です。その公理系は私は知りませんが演繹的なものです。

2019/01/22(火) 02:41:33.24

>>153
経験則で頑張って下さい

2019/01/22(火) 02:44:06.44

>>155

経験則の他に、各医学を勉強して頑張ってマス。
ただ年齢的に限界を感じておりマス。

◆QZaw55cn4c (ﾜｯﾁｮｲ d347-hFsF) · 2019/01/22(火) 02:47:37.54

>>154
＞クォータリオン

○クォタニオン

＞クォタニオンはハミルトンが定義した理論です。その公理系は私は知りませんが演繹的なものです。
クォタニオンの定義は >>150
＞i^2 = j^2 = k^2 = ijk = -1
がすべてです。

＞その道程には、経験則や実験による実績が混じってないかで判断したらよい。

なるほど…少しわかってきました、たとえば
i^2 = j^2 ~ k^2 = ijk = ^1
を「発見」するときの思考内容を再現することはできず、そもそも数学者は「定義」「定理」を生み出したときの思考方法は明らかにしてくれないことが大半ですね
それは物理学とかとは大きな違いですね、たしかに

2019/01/22(火) 06:31:25.27

AIは工学だよな。理学部でやる科学ではないな

2019/01/22(火) 07:41:52.31

>>158
>>120

2019/01/22(火) 07:47:52.53

う～～む。
『パイパン議論』だな

無毛な言い争い

2019/01/22(火) 08:18:44.43

伸びてるからどうせコテ+αだと思ったら案の定コテ+αである
これがパターン認識よ

2019/01/22(火) 08:39:35.73

勝手に定義してそこからスタートしたら演繹で科学というとか自己矛盾だな
酔っ払いだろw
数式だけで閉じる世界に意味を与えるのも立派な科学だ
クォータニオンは便利な道具であって行列と変わらん
行列は科学だ言われてもポカーンだわ

2019/01/22(火) 08:49:00.49

そういえば改正著作権法(機械学習に他人の著作物を無断使用できる)ってもうスタートしてたんだな
これ利用して面白いこと始める人いないかな

いよいよ施行された「改正著作権法」は、弁護士や学者にとってビジネスチャンスとなるかもしれない
http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1901/22/news011.html

2019/01/22(火) 09:21:46.60

長文が続き過ぎてマトモに読めないｗ

2019/01/22(火) 09:42:08.45

どうでもいいポエムで草。
そういうのはツイッターでやってくれ。

2019/01/22(火) 09:51:41.62

公理と演繹のハイブリッドタイプも存在するというかむしろ普通なわけだが。

2019/01/22(火) 10:09:07.96

>>165
意外とどうでもはない。
会社で上司が経験則だけで持論噛ましてるとホントにうざい。

2019/01/22(火) 10:30:30.08

アートかサイエンスかは、演繹だなんだ～とかじゃなく
本来に戻ってかんがえた方が良いかもしれない。
議論自体がアートの世界になっているので

2019/01/22(火) 10:38:13.27

すれが伸びてると思ったらあぼーんか

2019/01/22(火) 11:36:37.80

公理系と推論から導き出されるのしか科学じゃない、ってのは極端で、
科学の中でも形式科学というものは公理系と推論から導き出されるものだ、
だろう。
経験則からスタートしたものだからって劣るわけじゃない。
物理学は量子力学や一般相対論含め全部経験則でしょ。経験則になってないものは、むしろ「予測」でしかなく、
事実とはみなされない。最近まで重力波とかヒッグス粒子とかそうだったでしょ。
取り扱っている対象が現実世界な以上、どこまでいっても経験則(実験結果)に合わせて理論が修正されていく。

2019/01/22(火) 11:48:08.53

経験則が間違っているというなら
それが間違っているということを公理を使って証明を見せてくれよ

2019/01/22(火) 12:38:45.26

>>171
まあ、それはむしろ簡単なそうだな

2019/01/22(火) 14:11:21.18

氷で頭冷やせよ

2019/01/22(火) 14:17:09.65

ヘソで茶を～

2019/01/22(火) 14:59:05.34

くずれ

2019/01/22(火) 16:59:56.76

線路に落ちたスマホを拾おうとして

2019/01/22(火) 17:31:19.50

>>171
形式科学以外の科学では、現実と一致しない間違った経験則かどうかは
実験で結果が一致しない条件があるかどうかでしか判断できないんじゃないかな。

公理なんて人間が勝手に決めたものなんだから、究極のところ実在性もないし
無矛盾性だって確かめられない。

証明でなんとかなる範囲というのはかなり限られた枠組みの中でしかないんじゃないかな。

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%95%B0%E5%AD%A6%E3%81%AE%E5%93%B2%E5%AD%A6
数学の哲学 - Wikipedia

この辺が読み物としては面白いよ。

2019/01/22(火) 18:05:03.52

wikiを持ち出す○○

2019/01/22(火) 18:38:36.78

>>153
は、非SEなのかな？
単一のAIが全て網羅することが前提になってるのが違和感

2019/01/22(火) 19:17:17.78

>>178
理系の場合はwikiでも良くないか
政治やアイドル系は終わってるけど

2019/01/22(火) 22:59:24.88

Wikipediaだからってレッテルを貼るのは、中身を吟味するだけの能力、知識がないってことの表れだな。

よく知らない分野を網羅的にざっと押さえるのにはかなり良いのだけど。だから読み物と書いたのにな。

詳しく知りたいことは調べなおすのが当然だろうし。