AIが「コツのコツ」を学べば「科学的発見」が自動化できる？
リリース日:
ゲストプロフィール：SyntheticGestalt CTO 神谷幸太郎
今回のキーポイント：
・AI創薬を行っているSyntheticGestalt - いずれは価値ある発見を自動化したい
・「統計学に毛が生えたようなもの」である機械学習と、計算量が莫大になりがちな基礎法則の融合
・AI創薬を一つの入口として、今後はAIによって「発見すること」を自動化したい
・過去のデータを基に予測を行う機械学習が新しいものを見つける上での限界をどう突破するのか
・何がディスカバリー行為をオートメーションするのか
・インテリジェンスとはなにか、インテリジェンスを作るインテリジェンスとはなにか
・AIにおけるメタメタラーニングとは「コツのコツレイヤー」を学び自ら解き方を提案できるようになること
・圏論は統合的AI（第5の科学）を実現する為の「言語」になりうる
・創薬研究においてDeepMind Alpha-foldが解決してくれたこと
・AIが学習するためのデータをシミュレーションによって生成していく
・この世のあらゆる課題は制約付きオプティマイゼーション問題として捉える出来る？
・世の中のあらゆる事象はコンストレイント付きのオプティマイゼーション問題と捉えられる？
・制約条件を認識・設定し記述する能力は人間後性が必要とされる
・オプティマイゼーションとしてフレーミングできない「課題」をAIで「解く」
・「模倣」をクリエイティブな行為としてとらえる
AIが「コツのコツ」を学べば「科学的発見」が自動化できる？