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データをとにかく蓄積して帰納的に答えを導くgoogleに対して、
演繹的に答えを導くWolframAlphaという検索エンジン？が紹介されていました。
実質今は高度な数式の計算機と言う感じですが、
演繹的に答えを導くというコンセプトは面白いので、今後の発展が気になります。
今のところ帰納的な仕事は機械の方が断然得意ですから、一概に言えませんが、人間ならではの仕事といったら演繹的な思考になるのでしょうか。
あとはよくよく考えると、こんなにデータが公開・記録されていて、それを扱えるコンピュータを
個人が持てるという状況はいまだかつてないことなので、積もった情報からうまくデータマイニング・
情報処理する能力というのも、機械の発展とともに人に求められていることなのかもしれません。
メモ：
・指数爆発 ー 膨大な計算必要 ー 暗号処理に使える
・人口知能会話 ー jabberwacky
・「同様に」といった繰り返し処理に落とし込めるかがプログラムで表現できるかの境界
・HALが意味を考えて、船長が実行するプログラムのように、人と機械の関係も逆転するか
・言語化されていない知識の言語化 ー 言語化することで共有される ー イノベーションに
・ページランク ー 線形代数の固有ベクトル
・似てるか似てないかを図る ー 距離の概念が近いかな、という発想 距離で表そう
・人のワーキングメモリは7桁まで
・Nグラム ー 機械的に文章切る 2グラムなら2文字ごとに切る
・30億対の塩基から意味のある単位を取り出す → 形態素解析（隠れマルコフモデル）
・ヤフー翻訳 演繹型、 グーグル翻訳 帰納型
・セマンティックギャップ ー 画像をデジタル化すると、色は分かるが、海、灯台などの情報は消えてる
・メカニカルタルく ー 人がタグ付けの下働きに
・Lancers ー クラウドソーシング ー 営業マンなしで受注できる
・みんなが出きる仕事は安い ー 世界の最低賃金までさがる
・数学 ＝ オープンソース
・人口予測式
現在の人口*10^3*2.718^(出生率ー死亡率*n年後)
・クロスワード ー 言葉知らないと解けない 数独 ー 考え続ければ解ける
・人間にしかできない子育て
・数学は昔からある ー 21世紀の違いはコンピュータがあること