きのうのブログでは､モデル化について書いた｡
モデル化とは､実際のデータから数学的な関係をみいだすことだ｡
評判の良い､うるし塗りの職人を想像してみる｡
うるしを上手に塗るための手や指の動きがあるだろう｡
温度､湿気､気圧も関係あるかもしれない｡
そのほかにも､いろいろ､あるでしょう｡
いずれにせよ､その各種データにより機械学習され､さらにはロボット化もできる､とおもう｡
電気さえあればロボットは休まない｡夜なべだって､ぜーんぜん平気だ｡
需要に対して､供給が多くなれば､価格は安くなってゆく｡
そのとき､うるし塗り職人は､どうしたらよいだろう｡
オッケー｡ここでモデル化について､あらためて考えてみようか｡
職人からデータを取りモデル化できても､逆にデータから職人は作れないはずだ｡
ある絵をみて感動した｡なぜ感動したのか分析してみる｡分析はできるが､その分析を組み立てても､その時の感動は戻らないと同様だ｡
つまり､職人は「データにならないようなことは､なんだろう」と思いめぐらすことから､はじめたらよいのでは､ないか｡
構造化できないもの､というと､なにやら､むつかしいけれど､ま､要は､そのひとにしかないものネ｡
ロボットを使う側からしても､たったひとつのことのために､機械学習を組むなど､コストにあわないと思うし｡
職人でも､サラリーマンでも､誰でもできることを､毎日同じように繰り返すのは､ほーんとにヤバイよな｡
いちばん機械学習が得意とすることだぜ｡