From:山極綾子
ありがとう、コード。
とっても助かったよ。
でもまさかこんなお別れになるなんて…。
私の不注意で、本当にごめんね…。
もっと気を付けていれば、これからも活躍してもらえたはずなのに…。
先日、私は1年ほど使った電源コードに別れを告げました。
PCで作業するときはいつも手元にあってスマートフォンやイヤホン、
いろいろなものを充電してくれました。
microUSB、USB-typeC、Lightningと3種類使い分けられたのがとても便利でした。
確かに最近接続不良の気はあったのですが、それでもまだまだ現役だったはずなのです。
事件は、少し大きめで重めの、電子ペーパーを充電しているときに起こりました。
腕にぶつかり机から落下していく電子ペーパー。
壊れたら大変！ととっさにつかんだのは充電コードでした。
そして変な角度で急制動。
間一髪電子ペーパーは無事でしたが、充電コードは冒頭の写真のように、
根元からもげてしまいました。
瞬間接着剤で付けてみようと思うものの、無駄なあがきでした。
ごめんねコードくん…。
いつまでも眺めていても復活しないので、アマゾンで新しいものを買うしかない！
と思い検索していたのですが、そこには驚きの情報が。
何と、一日で届くらしいのです。
アマゾンやいろいろな通販をさせる運輸網、恐るべしです。
ところで運輸と言えば、最近興味がわいて
タクシーの配車システムに関する論文を読んでみました。
①タクシーを配置しておく場所について
②依頼があった時にどのタクシーを配車するか
この二つの異なる問題を一緒に扱うのが難しい、
というようなことがかかれていたように思います。
タクシーの配車システムと言えば、ウーバーなども有名です。
彼らはダイナミックプライシングの仕組みを使って、忙しい時には高く、
比較的空いているときには安めの価格で用意してくれる…、
といったことをしていると聞いたことがあります。
ダイナミックプライシングや、状況に応じた値下げを行っている会社はとても多いのですが、
その効果検証で一つ、大きな問題があります。
それは、値下げや値上げをしなかった時の未来が見えないこと。
そういった効果をきちんと測定する方法として、因果推論が注目されているのですが、
いかんせん「起きなかった未来」を評価するという、とても難しい問題になっています。
そのためには、同じような属性の人であれば同じような行動をする、という仮定に基づき、
共変量と呼ばれる属性情報を活用するのですが、
起きなかったことを評価するのが難しいことには変わりありません。
山極綾子
P.S.
起きなかったことと言えば、もし博士課程に進学しないでそのまま就職していたら
どうなっていただろうか、と不意に考えることがあります。
もちろん、その起きなかった未来は観測できないので、
いまの自分の選択を正解にするべく頑張るしかないわけではありますが…。
そういった意思の力はAIにはない、人間だけの強みである気がします。
P.P.S.
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