>[Re:1] Qさんは書きました :
> OutlierやMercorといった企業のAIモデルは学術的なリソースをインプットに博士号取得者のフィードバックをくりかえすことで、仮説設定から実証実験の提案、結果の解釈のサイクルを学者と同等にこなす能力がすでにあるようにも思えます。これは、研究機関がそのようなAIモデルをサブスク契約して研究を回すビジネスへと道を開く可能性があります。
>
> これによって大多数の並のPIは淘汰され、
> これを読んでいる人は確実に22世紀には寿命が尽きているので好き勝手なことを書いていますが、遠くない将来にAIが専門家の地位や特権を再構築することはありそうに思いますが、どうでしょうか？
それまでのデーターから解釈が可能な仮説とかなら大きな科学的進展には繋がらないし、それで食っている人はその価値をどのように評価されてきたのか、将来されるのか。個人的には科学的進展という意味であまり高い評価をつけれないと思うし、そういう科学者は少ないと思う。
また、蓄積されたデーターを組み合わせると多数の仮説が成り立つ事があり、それぞれ反対、全く違った矛盾のある仮説を建てれる。その中で何がもっともらしいのか、やる価値があるのかは研究者の判断によることがあると思うし、それはその研究、実験をしてきた感覚などにもよるところもある。学術的なリソースにはそういうものが含まれていない。蓄積されたデーター自体が矛盾をはらみ、解決してない問題を含んでいるとも言えるでしょう。
ノーベル賞を取ったような研究はAIが提唱できただろうか。ペニシリンの発見はバクテリアを培養していたプレートにカビがコンタミしたことでその存在が明らかになった。AIがコンタミを実験に取り入れるだろうか。
蛍光蛋白GFPはオワンクラゲから単離されて、その応用が大きく科学に寄与した。オワンクラゲが蛍光で光ることがわかっていてもそれだけでは何が実態かわからないので応用の仕方もAIですら導き出されないだろう。また新種の生物が発見されその特徴から新たな発見、科学への寄与が期待されるかもしれないが、見つかってない新種の生物の情報なんかAIが集められるわけもない。
もう一つ興味があるのはPCRの概念がない状況で、AIがPCRを提唱しただろうか。
理論物理学は解決できてない問題に対して新しい概念を導入することで進む学問だと思える。学術的なリソースはおそらくすでにある概念で成り立っていると思うので、新しい概念を創造することをAIができるだろうか？
概念でもう一つ思うことは数学の虚数など。そういう概念がない時代にAIがあったとして虚数を数学に導入しただろうか。x軸に交わらない放物線は解がない世界線で解がある世界線を描けただろうか。そしてこのような数学の概念の導入は物理学の進展に大な貢献をしてきた。
科学というのは蓄積したデーターから答えを見つけるという話以上のものがあると思います。 |
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