サイエンスパラダイム3.5

コンピュータを用いてサイエンスが行われるパラダイムをサイエンスパラダイム3と呼び、
データドリブンでサイエンスが行われるパラダイムはサイエンスパラダイム4と呼ばれます。
ところが、AIを開発しようと思ったときに、適切なデータを大量に持っているということは稀です。
データが少量である場合、深層学習を実施することは難しいため、そのような状況でも賢くAIを育てる方法が必要です。
常識や理論を数式にして表すことができれば、AIに組み込むことができます。

説明可能性の向上

深層学習は大量のパラメータを自動でチューニングすることで、色んな関数を近似しています。
大量の数値を見て、初等関数や微分方程式の解を特定する方法はFeyman AI 2や記号回帰という分野で知られていますが、
これらは直接AIに数値を入れて、関数の特定を試みるものです。
私の目指していることは、深層学習器と初等関数の自由な変換です。