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集合知技術の探求

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集合知技術の探求

情報科学の歴史と現在

歴史上の情報科学

情報科学は計算機の目覚しい発展に伴ってでてきた新しい学問だと思われがちですが、実はその発想自体は古くからあります。一番有名なお話は「ラプラスの悪魔」ではないでしょうか。

もしもある瞬間における全ての物質の力学的状態と力を知ることができ、かつもしもそれらのデータを解析できるだけの能力の知性が存在するとすれば、この知性にとっては、不確実なことは何もなくなり、その目には未来も(過去同様に)全て見えているであろう。
— 『確率の解析的理論』1812年
— Wikipediaより参照

ある瞬間の宇宙中の全ての物質の位置と速度、加速度がわかれば、そこから未来がどうなるか、過去がどうであったかがわかるはず、ということです。当時は情報科学という言葉がなく、また今のような計算機もありませんでしたが、今なら情報科学のカテゴリーに入れて差し支えない問題です。

「あり得ない仮定」を現実に

さて、残念ながらラプラスの悪魔はまだ実現できそうにありません。しかし、情報科学は凄まじい勢いで進歩を重ねております。ついこの間まで非現実的とされてきた問題が、気が付いたら簡単にできるようになっていた、そんなスピードで動いております。

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身近な例で言えば音声認識の技術。つい十数年ほど前、音声認識をする機械を見た記憶がありますが、とても使えたものではありませんでした。しかし、今手元にあるスマートフォンの音声認識機能はどうでしょう。「ここから京都駅までのルートを教えて」と言えば即座にその意味を理解し、GPSで現在地点を割り出して交通機関から到着時刻まで教えてくれます。

学術領域でも進歩は目覚ましく、ラプラスの悪魔と同じレベルに不可能の代名詞として語られてきた「マックスウェルの悪魔」がもはや不可能ではないと思われる論文も発表されています。一方で、もはや十分に成し得る技術、ソフトウェアがあるにもかかわらず、それが普及していないものも多々見られます。

ITバブル崩壊後、と言われて久しい今日においてもまだまだ多くのビジネスチャンスが埋もれているのが情報科学の世界です。

 

データマイニングと知識ベース

 

リレーショナルデータベース

情報管理と新たな要求

questdb1データマイニングとはその言葉の通り、データから価値のある情報を掘り出す(マイニング)ことを指します。ここでいうデータとは大雑把に言うならば表の集まりです。このような表の集まりを処理するのが得意なのはRDB(リレーショナルデータベース)です。職場内のシステムに限らず、情報を共有するようなシステムには必ずと言っていいほど使われております。

しかし、旧来のRDBでは扱いにくい情報処理の要求が高まりつつあります。
それは情報同士の関連性という「情報」です。

 

知識ベース

情報同士の関連付け

RDBはあくまでデータの基礎であって、その関連性は使用者が個別に定義して使用する必要がありました。しかし、その情報は本来関連する情報を持っていたはずです。それがデータベースにまとめられた時点で抜け落ちてしまうと、それを再構成するのは至難の技です。それを克服し、新たな情報の持ち方でかつてないサービスを提供するのが知識ベースです。

 

可能性

より良い知識ベース構築のための探求

単なるデータの集まりでなく、その関連性も含めた情報を探索することでこれまで想像もしなかったサービス・価値を生み出せる可能性が秘められております。ファーマサイエンスは知識ベースとビジネスを結びつけるパイオニアたるべく、日夜研究を重ねております。

 


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