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はてなキーワード: 特異値分解とは
AlphaFoldが昔は2年かけて決定してた構造解析を数分に短縮ってやつとか、次元の縮約には主成分分析と特異値分解しかなかったところに、新星のように速くて高性能なUMAPが出現したときの衝撃に比べると、便利だけどなんに役立つの？
に回答しただけだよ。
そりゃ使うだろうけど、そんな革新的か？って話。
AlphaFoldが昔は2年かけて決定してた構造解析を数分に短縮ってやつとか、次元の縮約には主成分分析と特異値分解しかなかったところに、新星のように速くて高性能なUMAPが出現したときの衝撃に比べると、便利だけどなんに役立つの？
って感じしない？
ジャンルにもよるけどさ、自然科学って、90年代2000年代には測定器の性能が爆上がり。しかし、吐き出す情報の数が桁違いになり情報を処理しきれなくなった。
すげーデータはあるけどまとめられない、人間が理解できるところに落とし込めないって感じ。
多変量解析だヤッホーい、コンピュータならそれができる！というムードだったけど、情報爆発に解析技術が追いつかなくて、結局、ちゃんと考えて実験しないとダメダメ
それが、2000年代から2010年代にかけて、実験の目的とか意味とか抜きに、「とりあえずディープでポンすりゃよくね？アクセスログとかに比べりゃ科学のデータなんかビッグでもなんでもねーから」って感じで、計算機科学の連中が革新的な技術をくれた。
でChatGPTに話を戻す。
でも、科学の世界で困ってることって、言語情報をどう処理するかじゃなくない？分野にもよるだろうけど。
ChatGPTをどう活用するかみたいな話が盛んだけど、営業ならコールセンターくらいやってくれるだろうけど、それ以上どうなんだろ。
結局、営業って、人脈と人の心にどう入り込むかで仕事してるでしょ？AIが接待ゴルフしたりしてくれるわけじゃなし。
採用面接や人事考査したり、だれをどこに配置するって決めたりは高いかもしれないけど、そういうのってホワイトカラーは絶対にそういう仕事を手放さないでしょ？責任をとるのは誰だ的な話で。
も無理。経理は置き換わるかだけど、経理ってそもそも入力が文字情報じゃない。会計ソフトで十分。
