東北大が長期的志願者数減少していることについて　地方人口の減少がもたらすもの　地方大学の将来

＞ここでポイントとなるのは、「機械学習モデルを物理・化学等の専門的な知見を持つ開発者が考察することで熱電性能に関係する主な要因を絞りこみ、効率良く実験を進めることで性能向上を実証」です。 
まず、第一に専門性が重要です。 
その上で 
・技術関連実験を効率化するアプリケーション開発 
・技術関連実験データを管理するアプリケーション開発 
・各種実験データやサンプルデータを管理するためのデータベース構築 
等、プログラミングで効率化を図る

あなたが言及している領域は、もともと、実験実証を重視する20世紀型科学の方法論が主流である分野で、そこでもプログラミング（AI）を活用する21世紀型科学の方法論が浸透していることを例示しているに過ぎないと思います。
これが、IoT になると、ずっと21世紀型寄りになってきます。
インターネットに接続するという時点で、クラウドの技術が介入してくる。
もちろん、機械制御の点では、以前にあなたが解説したように20世紀型の実験実証の方法論が健在であり、それがなければプログラミング（AI）による自動運転は成り立ちませんが、IoT である以上、21世紀型の守備範囲内と考えられます。
これからますます、21世紀型＞20世紀型、になっていく。
これが今起こっている科学のパラダイム転換です。

ポイントは、ここ「第一に専門性が重要」ですよ。


「ロボティクスよる自動実験データに含まれている不完全性」で、「多くの要因の内、どれが主要因なのかを絞りこむ事が難しい」という課題がありました。

例えば、スピン熱電材料の特性向上に際しては、数十～百個程度の要因が関係しているとの示唆が得られたものの、特性改善に向けた材料探索を、数多くの要因に対して順に実施する必要があったため、材料開発の効率を上げられなかった。

それを踏まえて、

個々の実験データの不完全性を排除するためにに、「ロボティクスデータを基に自動で材料シミュレーションを実行し、大量のデータを蓄積するハイスループット計算技術」→「解釈可能な機械学習(異種混合学習）を組合せたシステムを活用し、スピン熱電材料の特性向上に関係する物性値などの要因探索」です。

この「機械学習（異種混合学習）」で、「機械学習モデルを物理・化学等の専門的な知見を持つ開発者が考察することで熱電性能に関係する主な要因を絞りこみ、効率良く実験を進めることで性能向上を実証」です。

勘違いされている様ですが、この課程にはあなたの意図する様な20世紀型の実証実験は入っていませんよ。

専門性を持たなければ、プログラミング技術だけあっても使い物にならない〜と言う事です。

↓

機械学習モデルを物理・化学等の専門的な知見を持つ開発者が考察することで熱電性能に関係する主な要因を絞りこみ、効率良く実験を進めることで性能向上を実証。

他の方もご指摘であったが、君はしばしば矛盾したことを記す。今回も同様だ。非自然科学からの批判を頑なに拒んできたのは、他ならぬ君ご自身のはずだ。他方で先述のように、われわれは他分野との交流を行ってきた。実際に、文系学問に素人な君のお相手も致してきたではないか。そもそも科学哲学にとって、自然科学に関する詳細な専門知識など必ずしも必要性ではない。なぜなら、あくまでそれは一般科学たる哲学の見地から、客観的に科学のあり方につき問うべきものだからだ。

そうでなければ、科学哲学の存在意義すら失われかねない。また、専門が細分化された自然科学において、そこにそれぞれにつき専門知識を求めることは現実的でもない。悪いこと言わぬから、先に紹介した伊勢田哲治京大准教授の著作に目を通しなさい。君の基本的な誤解が氷解することであろう。

アルゴリズムとプログラミングは全く別物なのにそれを同じように扱おうとするから無理が出てくるんだよ。アルゴリズムはコンピューターを使うものに限らず、もっと広い意味で捉えるべきだね。確かにアルゴリズムは手続きだが、手続きの良し悪しによって性能を大きく左右することもあるのだから、当然その背景にある理論を含む。
装置を使った実験にしてもプログラミング&実行にしても理論を実証する手段でしかないのだから、効率的かどうかの違いであって19世紀型とか21世紀型とか騒ぐほどのことでもない。それにいくらデジタルの世界で上手くいっても、この世はアナログの世界なんだから、最後はアナログで確かめるのが常だよ。

本掲示板はもとより、私の人生や生活圏でそれらの知見を切実に必要としていなかったということである。たとえば、私にとって外国語文献購読は不可欠であっても、本掲示板における多くの方々には事情が異なるものと同じである。

その料簡の狭さを拝見するに、君には「学問論」の系譜に対する基本的知見が欠如しているらしい。せっかくだから、少し講義をして差し上げよう。

そもそも君には、科学といえば「自然科学」だけとの先入見があるようだ。むろん、科学は自然科学に限られるものではない。また、自然科学だけで現実の世界が割り切れるものでもない。したがって、社会の法則をつかむには法律学や経済学といった社会科学に待たなければならない。また、それら自然科学や社会科学は一般に、特殊科学とよばれている。

しかしながらそれは、自らが対象とした領域に関する限りの法則をつかむことは可能としても、存在のあらゆる領域ならびに段階を貫く法則につき、それを統一的に把握することは困難である。ここに、自然科学等の限界がある。たとえば、植物や動物の世界は「進化論」で説明できても、人間の世界はそれでは説明できるものではあるまい。なぜなら、動物としての人間は説明可能としても、人間としての人間、さらには現実の人間全体は自然科学だけでは説明できないからである。たとえ不勉強な君とて、動物と現実の人間との共通部分だけをして「人間」全体がつかめたなどと、さすがに無謀なことを放言はしまい。

そして、ここに特殊科学たる自然科学の限界があり、その自覚の上に自然科学はその科学性を発揮することを可能せしめるのである。換言すれば、そうした統一的な存在の把握を目指すものが一般科学たる「哲学」である。そのうえで、自然科学や社会科学といった特殊科学相互間の関連もつかまれ、有機的に統一されるのである。そうした大前提の上に、科学に関する哲学的な考察を行うものを「科学哲学」という。

そのうえで、京都大学の伊勢田哲司准教授によれば、「科学哲学」の問題領域は次のように分けられるという。

①科学の論理学では、「帰納的推論」が論理的に正当化できるのか
②科学的知識とは何か
③科学理論で存在すると考えられる対象は、真に実在するのか
④科学的であることの価値、さらに社会における科学の位置づけ

以上、君にもお分かりになるように、「高校生レベル」で記してみた。

（以上、一部訂正で再掲）

> 非自然科学からの批判を頑なに拒んできたのは、他ならぬ君ご自身のはずだ。

それが横柄なんだよ。学術会議があれだけ責められたのも自分の専門外ことに上から目線でものを言って煙たがられたのをわかってないね。自分の専門外のことなら、もっと謙虚になって教えをこうか、自ら勉強して相手の懐に入っていくかどちらかだよ。