数値計算の研究をしている学生が"数値計算に潜むとんでもないリスク"について話してみる - Qiita
筆者は「精度保証付き数値計算」という分野で研究をしている大学院生です． 「数値計算は分かるけど」「精度保証付き数値計算？ナニソレ？」という方がほとんどだと思います． 「精度保証付き数値計算」の研究自体は30年ほど前から盛んに行われていますが，世間に浸透しているとは言えない状況です． 自分の研究分野が世間に知られていないのは何か少し寂しい感じがするので「精度保証付き数値計算」を少しでも広めるべく記事を投稿することにしました．(シリーズ化するかも知れません) 本日は「精度保証付き数値計算」というワードだけでも覚えていただければ幸いです． 今回は"数値計算に潜むとんでもないリスク"に関してカジュアルにお話します． そして筆者の研究分野である「精度保証付き数値計算」の必要性を知ってもらえればなと思います． この記事を読み終える頃には計算機を信頼できなくなっているかも知れません(笑) ※不安を煽るこ
人工知能が絶対にできないこと――AI研究の難問「フレーム問題」を考える
ハーバード・ビジネス・スクールのクレイトン・M・クリステンセン教授が書いた『ジョブ理論』（現訳は『Competing Against Luck』。日本語訳は2017年に刊行）には、私のような“ひよっこデータサイエンティスト”が仕事をする上で忘れてはならない教訓が記されています。 データは、顧客が「なぜ」ある選択をするのかについては、何も教えてくれない 教授は自身の身長や家族構成などのデモグラフィックを例に挙げ、「今朝、ニューヨーク・タイムズを買うという行動を私に選択させたのは、こうした特徴のせいではない」として、相関関係と因果関係を取り違えてはならないと強く訴えます。 この話を思い出すたびに、「手元にあるデータが世界の全て」だと思い込んで分析するとロクな結果にならないと、身につまされる思いでいっぱいになります。 苦労してたどり着いたダンジョンの奥にある宝箱には、絶対に強い武器や防具が入って
プログラミング教育なんてやっている場合ではない――高校までに必要な本当の学力
近年、21世紀型スキルとして、コミュニケーションスキル、問題解決能力などを伸ばすため、アクティブラーニングや反転学習、初等教育での英語必須化、プログラミング教育といった手法が注目されている。しかし、新井氏はこれからの時代、本当に必要なのはこれら表面的な知識やスキルではないという。 国立情報学研究所社会共有知センター長 新井紀子氏 東ロボくんが目指したもの 新井氏は2011年からAIにセンター試験の問題を解かせ、東大に合格できるかどうか、というプロジェクト「東ロボくん」をスタートさせた。2016年、センター模試で総合偏差値57.1の成績で、2次試験の基準を満たさなかったため、結果としては東大合格は実現しなかったが、実力としては全大学の75％が合格率80％の圏内に入るほどのAIを作り上げた。80％圏内には、23の国立大学、512の私立大学が含まれる。MARCH／関関同立ならば十分合格できるレベ
バグ修正のための変更の40%が新たなバグを混入するという研究結果 - Googleのバグ予測方法との共通点：森崎修司の「どうやってはかるの？」：オルタナティブ・ブログ
Googleで実施されているというバグ予測の方法がブログで公開され（こちら）、ツールも利用できるようです（こちら）。Publickeyの記事での紹介で端的に紹介されていますので、時間がない方にお勧めします。ソースコードの変更（コミット）履歴から高い頻度でバグ修正されているコードは今後もバグが出る可能性が高いというものです。 類似の研究結果がたくさん報告されているので、この分野の研究者の1人として紹介したいと思いエントリを書きました。興味のある方には本エントリ末尾に示すこの分野の論文も読んでいただきたいです。 一例として2000年にICSMで発表された以下の論文を紹介します。 Mockus A, Votta LG. Identifying reasons for software changes using historic databases. International Conferen
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