高次元科学

筆者が考える「これから来るんじゃね？」な方法論

例いくつか挙げてる

統計的仮説検定では仮説を固定してた

が、深層学習を使えば「実験結果を固定した上で」「この実験結果によく合う仮説は何か」を探せる

たとえば東洋的な美は還元主義では説明できない

PFNでは、がん診断において「血液中に含まれるRNAの断片（4000種類ある）」を一つずつ調べる → 「4000種類全部同時に見て診断すればよくね？」をした

「全体を同時に見る」というブレイクスルー

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還元主義が通用しない世界では、「部品の組み合わせ」だけではたどり着けない領域がある

そこにたどり着くには「部品が組み合わされた全体」それ自体を扱うしかない

ということか？

数学

数学でさえ、その発想は人間に直感的に理解できる発想に制約されている、といえるのかもしれません。

高次元科学という新しい科学の道具を手に入れた今、「科学の究極の目的は何か」について、もう一度見直してみる時期に来ているのではないでしょうか。

深層学習のおかげで「帰納的に攻められる新しいアプローチ」が開拓されたってわけか

細部はよーわからんが「全体」を莫大な試行回数で調べれば色々見えてくるねん、と

wctm: 占い

このように「今までとは違ったブレイクスルーもまだまだありえるねん」と