研究メモについて

読みかけの論文のまとめとかを「下書き」モードで入力しているが,下書きの内容はエントリーの編集画面からしか閲覧することが出来ない.EgoChat番組表の個人ページのように自分しか見ることのできない個人用日記ページも通常のweblogと平行して欲しい.
日記を「個人用」とわざわざ形容してしまうあたりに混沌を感じる.

RNA

別のミーティングが入ったため,20日の第1回blog勉強会に参加できなかった.
使っているうちにシステムの特徴はある程度判ってきたが,Trackbackがまだ判らない.
資料にあったRNAを使いたいが,そういうこともあってまだ理解できていない.

Communicable Knowledge

K橋先生のご指摘により,Pat Langleyの会話型知識(Communicable Knowledge)というものがあることを知った.

専門家の積極介在としては,Pat Langleyの会話型知識(Communicable Knowledge)が代表的で,機械的には困難でも,専門家に気づきを与えるようなインタラクションが知識獲得システムの重要な機能である,という考え方である.

情報処理Vol.44 No.10(2003年10月)自然言語特集p.1010

知識発見分野における成果を自然科学分野へ広く適用するため,
機械学習によって獲得したモデルを,人工知能の専門家でなくとも読み解ける(つまりcommunicable)ようにすることを狙いとする.
Pat LangleyのPublicationを見る限りでは,1998年頃に提案された模様.
国際会議Computational Discovery of Communicable KnowledgeからDiscovering Communicable Scientific Knowledge from Spatio-Temporal Data in Earth Scienceをざっと読んだ.
例えば,地球科学分野に対する機械学習の適用では,以下の知見が得られたとしている.
・Communicability : 機械学習によって獲得されるモデルの形式を,地球科学分野の専門家になじみの形式に合わせることが重要である.
・Understandability : (地球科学分野のように)空間的データを扱う場合は,モデルによる予測値と実測値とのずれを地域と対応付けて視覚化すると判り易い.
・Quantitative errors : (地球科学分野のように)時系列データを扱う場合は,モデルによる予測値と実測値とのずれを期間毎に比較することによって,実測値の計量エラーを発見することができる.
空間的時系列的データを扱う他の分野にも応用できるとしている.

1986年にMark Stefikが提唱したKnowledge Media(Mark Stefik. The next knowledge medium. AI Magazine, Vol. 7, No. 1, pp. 34-46, 1986. ) を思い出させる.Stefikは,知識ベースシステムにおける知識獲得の課題を計算機と人の系のなかで捉え,人の知識流通プロセスを計算機が支援することによって,知識獲得が促進されるとした.

勧誘

K原氏をweblogに勧誘したら,「D論が書けたら」と一蹴されてしまった.
いや,私もとっとと書かねばならんのだが.
「D論が書けたら」やりたいことリストがあまりに山積みであるが,
全てを先送りにするわけにもいかない.
将来投資と気晴らしと執筆のバランスが重要である,としつつも,
どうも前者2つに逃避しがちである.