これからは､情報空間はますます広がっていく｡
信用の質も変わっていく｡
そして､もうひとつ気づいている点がある｡
きのう演繹と帰納について書いた｡
きょうは､「演繹から帰納に視点の比重が移ってきているかも知れない」という話に触れたい｡
機械学習（AI）は､日を追って､そのアプリケーションが充実してきている｡
Gメールのスパムの排除､（文字キーワードだけでなく）画像による検索､そして自動の文字起こしや翻訳など､そのアプリケーションは様々だ｡
余談になるが､いままで､文字起こしや文字の読み上げ､自動翻訳はワンフレーズごと､といった感じだった｡
しかしGoogle Assistantなら､今年中に､連続する発話に対応できるようになる｡
当面､Android対応だが､その後､iPhone版も出るかもしれない｡
この種の機械学習のカテゴリーは､たぶん､「推測」と「分類」に大別される｡
これ､間違っているかも､ですけれど…
機械学習では､所与のデータが与えられ…それに適応するアルゴリズムや関数により､データが学習/訓練され（モデル化され）…あらたにインプットされるデータに対して「推測」「分類」がなされている…こんな感じだとおもう｡
で（説明が､まだ､こなれていないけれど）機械学習は､いっそ帰納的と言っても良いのでは､と言ってしまいたいんだね､俺は｡
「統計学は最強の学問である」という本は､とても興味深い｡
著者は､機械学習を統計学の延長として位置づけている｡
本書を読むと､統計というのも､演繹よりむしろ帰納的な印象を持つ｡
いずれにせよ､機械学習も統計も､これからの最重要科目になっていくでしょう｡
そもそも演繹､すなわち原因→結果というのは､個人のバイアスが大きくかかってしまっている｡
（このへんは「ファスト&スロー」（ダニエル・カーネマン）に大いに啓蒙された）
みんながダマになって､同じというなら､演繹は有効かもしれないけれど､バラバラになっている現在､そして､なっていく将来､帰納の方が有用だとおもったりしているわけネ｡