Servant or Master

Application of classification trees for improving optical identification of common opaque minerals

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0098300418310604

決定木を用いた鏡下での不透明鉱物の分類です。

決定木がどのように判断・分離したかを、人が解釈できます。が、完璧に区分しようとして多岐に渡ると煩雑になります。

この文献では、人が判断しやすいように3つの特徴量のみで答えを出すように加工されています。機械学習の王道とも思える利用法です。

機械学習で多種多様、多量のデータを人が解釈しやすいようにうまく加工する。その結果を用いて、これまで通り技術者が何らかの意思決定を行う。扱える情報量が格段に増えた現状において必要とされる裏方技術が増えただけです（今月の実践ビジネス英語では「servants working in the background」と表現されています）。

このような裏方作業の結果を、さらに機械が判断するようにもなりつつあります。製品化目前の自動運転などがその例です。人と共存する技術に高まりつつあります。

もちろん、人がスキルを放棄しないことも重要です。機械とは一線を引き、利用するが依存しない状態でとどまることも必用でしょう。

何かしら自分を助けてくれる Servant を手元に置いておくことは今後必須です。その時、利用者としての Master の能力がより問われるのでしょう。

将来、どちらが Master になれるかの争いは、既に始まっています。