データ科学を調べてみると
データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチのこと
であり、その中でデータを扱う手法である情報科学、統計学、アルゴリズムなどを横断的に扱う。
データサイエンスを、統計的、計算的、人間的視点から俯瞰することができよう。とあり、
それぞれの視点がデータサイエンスを構成する本質的な側面であるが、これらの3つの視点の
有機的結合こそがデータサイエンスという学問の神髄といえる。ともあります。
散らばったデータの集合を分析して、何かの脈絡、法則性を探索し、その科学的データに基づき
何らかのデータの傾向やデータの法則性の発見を提示表示するといった意味合いですが、データ
洞察の科学といっても良いかもしれません。
それとロボットビジネスやロボットその物と何の関係があるか言及しましょう。
僕の考えるロボット群は大いに関係してくるのでする。ロボットが人工知能と人工精神搭載、
インターネットやエクストラネットなどと連携したコミュニティーを通した通信環境下にあるロボットです。
しかし、そもそもIoT社会は何を標榜としているのでしょうか、よく言われる犯罪撲滅的な監視社会なの
でしょうか。
僕はIoT社会は、社会生活の明確化あるいは家族個人間の透明化を標榜するのではないかと考えます。
そしてロボット間での相互のデータ交流とコミュニティーでの活動によって、人工精神の発達を促進
させるのです。
すべてのロボットの知能がクラウド上にあるのとは違って、コミュニティーごとなので、コミュニティに
よる知能や精神発達の差異は出ると思いますが、そにれによって独特なコミュニティーごとのロボットが
出来ると考えています。
また、コミュニティー同士の差異の埋め合わせなども考えられ知能や精神の平準化も図れるかもしれません。
また、職能集団的なコミュにティーのロボットは、専門知を開発蓄えることができるはずです。
僕のこのような考えによれば、ロボット、人工知能、IoTモノのインターネットそれぞれの長所を助長する
だけでなく明確な社会意識をもった総合的でかつ相互にインタラクティブな開発ができると思います。
更に、統計と確立を基礎的なバックグラウンドとしたデータサイエンスの発展にも貢献するでしょう。
ビックデータの時代に、売り買いするほどの大量のデータの山を手に入れるというのは、考えてみれば
山積したデータの山から金脈やダイヤモンドを発掘する行為と変わりないように思います。
目的はやはり、ビジネス上の金脈だったり、社会生活での個々人のもつ傾向や集合的予知をしたいので
あってそれらは、危機リスク管理と連続して宝石に値するデータ価値を持つのでしょう。
今月は、そのようなことを思考しました。
２０２１．０７．２５ Sun Kansai Ebihara
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