●番組についての素朴な疑問
・30年間の時系列データを(も)扱っているとすると、
XY変数間の共変関係は、時系列Tという第3の変数との共変(X-T、Y-T)であって、
XYの本来の関係とは無関係のはず。
たとえば、20年間、子どもの身長と毎年の教育費とは、見かけ上は強い共変関係にあるはずだが、それは時系列という第3の変数が
介入していることによる見かけの共変関係にすぎない。
そこのところはどうなっているのだろうか。奇妙な共変関係が出てきているうちのいくつかは、それではないか。
・共変関係には、線形、非線形、いずれの関係も意味ある関係として存在する。相関係数は、線形の関係だけしか、数値に反映されない。社会現象では、
非線形の関係が重要になる場合もある。景気循環説などがその例。どうやって、共変関係の定義をしたのか気になる。たくさんの新聞記事などを学習させて、質的に共変関係を抽出したのかなー
・AIには、目的関数、つまり勝敗とか、特定の人の顔だとか、概念だとかが必要のはず。このAIは社会問題解決が目的関数?
その定義さえはっきりしない。
・アンカーの話のほとんどが、因果関係になってしまっている。そのほうがわかりやすいし、おもしろいから。
話題が膨らむからこれでいいのかも。
●意欲的、斬新な番組であることは間違いない。次回、期待。
@@@
AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン番組hpより
総合 2017年7月22日(土)
前編 午後7時30分/後編 午後9時00分
01.健康になりたければ病院を減らせ
02.少子化を食い止めるには結婚よりもクルマを買え
03.ラブホテルが多いと女性が活躍する
04.男の人生のカギは女子中学生の“ぽっちゃり度”
05.40代ひとり暮らしが日本を滅ぼす
番組について/出演者
課題山積の閉塞した状況を打破するため、NHKは世界にも例を見ない「社会問題解決型AI」を開発した。AIが学習したのは、経産省や総務省の公の統計から、「ラブホテル」の数や「ラーメン店舗数」といった身近なデータ、さらには20代から80代までの個人を10年以上追跡調査している大学のデータなど700万を超えるデータ。それをAIの得意技である“ディープラーニング”や“機械学習”、そして“パターン認識”を駆使することで、日本社会の知られざる姿を明らかにした。
ゲスト
坂田 一郎
東京大学教授
専門はデータサイエンスによる意思決定の支援。
経産省を経て08年より現職。
ネットワークの切り口で社会を分析している。
ゲスト
柴田 悠
京都大学准教授
専門は社会学。社会保障や教育、少子化対策などの政策効果を統計分析を用いて研究している。東京都出身。
・30年間の時系列データを(も)扱っているとすると、
XY変数間の共変関係は、時系列Tという第3の変数との共変(X-T、Y-T)であって、
XYの本来の関係とは無関係のはず。
たとえば、20年間、子どもの身長と毎年の教育費とは、見かけ上は強い共変関係にあるはずだが、それは時系列という第3の変数が
介入していることによる見かけの共変関係にすぎない。
そこのところはどうなっているのだろうか。奇妙な共変関係が出てきているうちのいくつかは、それではないか。
・共変関係には、線形、非線形、いずれの関係も意味ある関係として存在する。相関係数は、線形の関係だけしか、数値に反映されない。社会現象では、
非線形の関係が重要になる場合もある。景気循環説などがその例。どうやって、共変関係の定義をしたのか気になる。たくさんの新聞記事などを学習させて、質的に共変関係を抽出したのかなー
・AIには、目的関数、つまり勝敗とか、特定の人の顔だとか、概念だとかが必要のはず。このAIは社会問題解決が目的関数?
その定義さえはっきりしない。
・アンカーの話のほとんどが、因果関係になってしまっている。そのほうがわかりやすいし、おもしろいから。
話題が膨らむからこれでいいのかも。
●意欲的、斬新な番組であることは間違いない。次回、期待。
@@@
AIに聞いてみた どうすんのよ!?ニッポン番組hpより
総合 2017年7月22日(土)
前編 午後7時30分/後編 午後9時00分
01.健康になりたければ病院を減らせ
02.少子化を食い止めるには結婚よりもクルマを買え
03.ラブホテルが多いと女性が活躍する
04.男の人生のカギは女子中学生の“ぽっちゃり度”
05.40代ひとり暮らしが日本を滅ぼす
番組について/出演者
課題山積の閉塞した状況を打破するため、NHKは世界にも例を見ない「社会問題解決型AI」を開発した。AIが学習したのは、経産省や総務省の公の統計から、「ラブホテル」の数や「ラーメン店舗数」といった身近なデータ、さらには20代から80代までの個人を10年以上追跡調査している大学のデータなど700万を超えるデータ。それをAIの得意技である“ディープラーニング”や“機械学習”、そして“パターン認識”を駆使することで、日本社会の知られざる姿を明らかにした。
ゲスト
坂田 一郎
東京大学教授
専門はデータサイエンスによる意思決定の支援。
経産省を経て08年より現職。
ネットワークの切り口で社会を分析している。
ゲスト
柴田 悠
京都大学准教授
専門は社会学。社会保障や教育、少子化対策などの政策効果を統計分析を用いて研究している。東京都出身。