2023.11/12 AI時代の問題解決法

Pythonのプログラムを書くときにChatGPTは重宝する。アルゴリズムを質問すれば適切なコードを教えてくれる。それが正しいかどうかは、動作させれば確認できるので、誤った回答をそのまま採用するミスを防ぐこともできる。

科学の方法を厳密に実行しようとすると否定証明となる、というのはイムレラカトシュの言葉だが、アカデミアでさえも科学の方法を厳密に実行していないので、企業の研究所では、なおさら科学からかけ離れた方法でも科学的とごまかしている時代である。

ｉＰＳ細胞は非科学的なあみだくじ方式で生み出された技術であり、「科学」として完成していない。ゆえに、まだまだこれからも研究を続けなければいけない分野である。

ChatGPTでも非科学的な回答をしたりするので、その使用には気をつけなければいけないが、AIでさえもとんでもない回答を出してくる時代に、TRIZやUSITを使い問題解決している人が、まだいるとは思えない。

AI時代の問題解決法というよりもトランスサイエンス時代だからこそ新発想が可能な問題解決法が求められている。新発想と言っても根拠のないアイデアでは説得力が乏しいので、企業では採用されないだろう。

そこで、データサイエンスの活用となる。世の中にあるデータをうまく活用して新たな知のシーズを導き出す問題解決法が必要である。マテリアルズインフォマティクスはその一例となりうるが、これはデータサイエンスの一分野にすぎない。

当方は、５０年近く前の情報工学の黎明期から、大型コンピュターを使い、データサイエンスを実務で使用してきた。

学問ができていないのに、その分野を問題解決に使用してきたことを胡散臭い、と思わないでいただきたい。情報工学の一分野には、データをどのように使いこなし、そこから知を取り出すのか、という学問があったにもかかわらず、日本の情報工学ではそれを研究してこなかったのだ。

しかし、当方は日曜プラグラマーとして、それを実践してきた。その結果ゴム会社を辞めざるを得なくなったのだが、転職してセラミックスの専門家から高分子の専門家にパラダイムシフトできたのは、１２年研究してきた情報工学のおかげである。

マテリアルズインフォマティックスを５０年近く実践してきたわけだが、第三次AI時代にアカデミアが騒ぎ出したので驚いた。さらに情報工学分野で新しい講座を設置するブームも起きたのでもっとびっくりした。

当方が実践してきた、情報工学で問題解決する方法を日本では誰も研究してこなかったことに気がついた。当方のセミナーでは、当方が５０年近く実務で使用してきた情報工学の事例からいくつかを紹介している。

ゆえにアカデミアのマテリアルズインフォマティクスのようなピンポイントの学問ではなく、実務全般に情報工学を使いこなすノウハウになっている。

その無料セミナーを１２月に開講する準備をしているので、開催希望日を２－３知らせていただきたい。受講者一人でも希望に添えるようにしております。

時間帯は１０時から１６時で、お昼休みは４０分です。セミナープログラムは後日ここでお知らせいたします。蛇足だが、アカデミアではないので、シラバスという言葉を用いません。

セミナーもこのような調子です。受講後の成績評価はもちろんアンケートさえも要求しませんが、感想をメールで送付して頂ければありがたいです。

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