言語学の世界でも統計と機械学習という2つの文化が対立 - Qiita

機械学習と統計学、予測と因果など、これまでにもこうした違いについて何回か取り上げてきました。 実は言語学、自然言語の研究分野でもこうした違いに関しての論争があります。その中でも有名なのは、近代の言語学の父とも言われるノーム・チョムスキーと、AI分野の第一線の研究者でGoogleの研究部門のディレクターでもあるピーター・ノーヴィグの間でのものです。 そのことについて触れている「Predicting vs. Explaining」というおもしろい記事があったのでここで紹介します。 以下は一部の要約です。 チョムスキーは、言語というデータのなかにある法則性を説明することができないのであれば、それはサイエンスではないと主張します。 それに対して、ノーヴィグはそもそも言語とは説明できるほど単純なものではなく、逆にその複雑性を受け入れたモデルを作ったからこそ、近年の自然言語の分野で見られる飛躍的なイノ

[pathos95606]

生成文法だけが言語学というわけでもないので…。

[psychophy]

科学は予測するだけでなくメカニズムを説明してなんぼというのは分かる気がする。日本でNN系機械学習が一足遅れてるのも、メカニズム主義の人が多いから。逆に第4次ブームの時には一歩先に行けるかもしれないなあ。

[Yagokoro]

演繹だけでなく帰納も大事なの、学者なら当然理解していると思っていたのだが。

[craftone]

チョムスキーって歴史上の人物かと思ってた…

[takehikom]

『「データモデリング文化」と「アルゴリズム文化」』