一橋のSDSと東工の情報ではどっちが将来有利になりますか？｜掲示板スレッド

君は本当にわかってないね。

マテリアルサイエンスでも創薬でも、ありとあらゆる組み合わせで試しているわけではないんだよ。基本的な理論があって、それに基づかないものは除外して検証すべきパターンを絞り込んでいる。それに仮にデータから効果がありそうな構造を予測できたとしても、その構造がなぜ効果があるのかを考察せずに、そのまま実用化することはない。大量のデータからAIが導いた結果ですから安心してください、との説明で納得する人はいないから。
フェイクデータはいくらでも作れてAIをごまかせるのだから、データのみに依存するのは危険だよ。

君は本当に暗愚だね（笑）

工学分野で実証研究せずに製品化するやつなんて1人もいるわけないやん。

ここで問題となっているのは、君の貧困な頭脳が考えた「理論w」予測から有力実証化候補を絞り込んだ場合の成功率と、AIの予測から有力実証化候補を絞り込んだ場合の成功率の比較で、後者の成功率の方が高く、今後はさらに開いていきそうということだよ。

君は読解力がないな。

AIが予測しそれを実証できたとして、それをそのまま他人に説明するのかと言っているのだよ。どうしてうまくいったのかはわからないけど、データを大量に投入してAIが導き出したものだし、実証したら良好な結果が出たからいいんじゃない、と言われて他人が納得すると思っているんだな。呆れるよ。

どうしてうまく行ったかはわからんってどういうことだよ？
例えばタンパク質系なら畳み込み構造がうまく適合したの一択に決まってるやん？

あまりにも頓珍漢過ぎない？実ビジネスは何に関わっているの？二○川さんみたいな読書して終わりの哲学者じゃないの？w

懸念さんの議論はいつもふわふわしていて、具体性がないよね。

懸念さんがしっかり理解している分野での、具体的なAI（統計）モデル vs 旧来解析モデルの話をしないと、話が前に進まなそう。

> 例えばタンパク質系なら畳み込み構造がうまく適合したの一択に決まってるやん？

「うまく」ってなんなのさ。他のがなぜダメで、それだけが適合した理由を解明する必要があるだろ。

> 体内の特定のタンパク質を標的として作用するため、間違って折り畳まれたタンパク質の構造についての情報にアクセスすることが、薬の開発を促すと同時に、標的とするタンパク質に正確に結合し、その機能を変える薬剤の設計を可能とします。

だから先に理論があるじゃん。その理論に基づいて、合致するものをAIで探したんだろ。何にクレームをつけているかわからんよ。

東工大じゃなくて「神山まるごと高専」かな？
共に今年新設したけど、話題性ややっている内容では圧倒的に敗けているしね。
東工大の学長も元高専生だし、他の大学もそうだけど認められるのは名前よりも実績だからね。
名前だけが頼りじゃこれから生きていくのは辛そう。