大学入試改善へ、国が初の指針…「経済学部の受験科目に数学」など想定（2023年1月）｜掲示板スレッド

> AIロボティクスで実験実証過程を効率化できれば、科学の現場での人員の削減も可能になってくる。

科学の現場での人員って、具体的に何をする人を指しているの？まさか、このご時世に同じような実験を条件を変えて手当たり次第行っているとは思ってないよね。理系の分野では数十年前からコンピューターシミュレーションが使われており、そこで目星をつけてから、最終的に実物を使った実験をしている。それにAIやロボットを適用できるのは規則や基準が決まっているものや理論が確立したものまでであり、未知なものには人間が対応しなければならない。
つまり、科学実験の現場でAIやロボットを使っても効率化できる量は微々たるものでしかない。だから、科研費が大幅に節約できるといった夢物語はありえない。

＞それにAIやロボットを適用できるのは規則や基準が決まっているものや理論が確立したものまでであり、未知なものには人間が対応しなければならない。

人間がやっても機械がやっても効果が変わらないものであれば、機械にやらせた方が効率的だ。未知なものだから人間がやらなければならないというルールは根拠がない。希望的観測で物を語ってはいけません。

> 未知なものだから人間がやらなければならないというルールは根拠がない。

今のAIを理解していないのに横から口を挟むのはやめときなよ。AIが効率よく処理できるのは既知のことでしかないんだよ。未知のことをAIが独りで解決することはできない。そこでは必ず人が介在して何かしらの指示を出す必要がある。AIを買いかぶりすぎだよ。

理系は甘くないな。文系の一部では物理学主義などと言って物理を否定的に見る向きもあるけど（個人的には物理にはネガティブなイメージはない）、経済物理学などという分野もあるくらいだし、数物系は重要だね。

文理選択について
https://www.inter-edu.com/forum/read.php?1646,7140331

ある理系の方が、自称「数学的観点」から高校、大学の入試を論じている記事を読んだ。たしかにその筆者は、自信満々に所論を述べていた。しかしながら、その論理はいささか独善気味であり、しかもその結論になると、なぜか「国立大学や公立高等学校入試にも複数受験を認めよ」との陳腐なものでしかなかった。そこには、なぜ当局がそれを認めて来なかったのかとの政策学的観点が欠落していた。それゆえ、この方には公共政策学の視点が必要ではないかと思われた。

なぜなら、それに「政策学」を始め、「公共哲学」「立法学」「環境哲学・倫理学」などの文系学問が包摂されるからだ。換言すれば、人間を扱う領域は必ずしも数学的、あるいは計量経済学観点でのみ判断してはならないということである。われわれ人間は、物理学でのごとき単なる「同質的な粒子」ではないからだ。それぞれが異なる「活きた人間」である。したがって、同じ力が作用すれば、みな同じく動くとは限らないのである。

そうした当たり前ともいえる人間の機微が理解できない者が、往々にして機械的、マニュアル的思考に陥りがちだ。そして、この方の所論の読後に浮かんだものは、女子学生の複雑な気持ちが理解できず、彼女らに肘鉄砲をくらい困惑。挙げ句の果て、それを「方程式で説明してくれ」と懇願した東大理系のバカモノたちのありさまである。そうした彼らに必要な教材は、現実に女性に振られて流す涙の量であろう。

一方的に抽象的に批判してるが、その記事のありかやせめて抜粋をちゃんと紹介しないとフェアじゃない
君が内容を理解できていないだけかもしれない

それも、ある意味で機械的、マニュアル的な受け取り方では有るまいか。私の書き込みの主意は、彼の記事自体の紹介にあるわけではないからだ。また、それを卑見と併せて詳細に記せば、さらに量的に過大になる。だからこそ、あえて筆者名を含め、割愛したのである。むしろ、フェアなあり方だとさえいえる。したがって、君の御意見には同意しかねる。なお付言するに、そうした形式的な反発よりも、卑見そのものに対する具体的な御意見を頂戴したい。その方が建設的なはずである。もっとも、知的にそれが困難ならば、無理は求めない。

＞女子学生の複雑な気持ちが理解できず、彼女らに肘鉄砲をくらい困惑。挙げ句の果て、それを「方程式で説明してくれ」と懇願した東大理系のバカモノたちのありさまである。そうした彼らに必要な教材は、現実に女性に振られて流す涙の量であろう。

こういう悪意に満ちたカリカチャーをこれ見よがしに示して、理系人を揶揄するのは考えものですね。
この問題は、哲学的に論理的に真摯に議論されるべきです。
まず、女心はゲシュタルト（要素の総和に還元されない内的分節を持った有機的全体）であるという認識から始めなければなりません。女心の理解は、数学の難問を解くみたいに要素に分解して、一つ一つの要素を方程式で解析して、最後にそれを総和して解に辿り着くという手順では解けない問題です。
けれど、女心を数学的統計学的に解析して、女心に似たモデルを作り、それを手掛かりにして女心を近似的に理解することはできます。
まず、女心を要素に分解して、それぞれの要素を方程式で解析できるシステムとして把握します。次にそれらのシステムを組み合わせて全体を模索するのだけれど、それぞれの要素間での誤差が大きすぎて、全体として機能するシステムはなかなか作れません。
それで、統計学的に誤差を最小にするようなサブシステムをそれぞれの要素システムの間隙に埋めて要素システム間の誤差を管理します。その時、システムの間隙をできるだけ小さくするように要素システムを追加しり、再構成したりの行為を繰り返していけば、誤差は極限まで最小化され、ほとんど女心と見まがうような女心のモデルが出来上がります。
特に、誤差を最小にするサブシステムの創出はAIが得意な分野なので、十分可能です。
サイバネティクスやフィードバックを知っている人だったら、女心を方程式で解析することは近似的には可能であることは十分理解できると思います。