意外と似ている？ 物理学とＡＩ

物理学を含む自然科学では大量の観測データからその背後に潜む物理法則を発見します。
ＡＩでは大量のデータを学習することで、その背後に潜むパターンを見つけ出します。
物理学とＡＩは少し似ています。
概念的な相似以上に用いる手法の面でも、物理学とＡＩは重なる部分があります。
そこでキーワードとなるのは確率です。

確率と推論と物理学

例えばある画像データに映るのがネコなのか、それともイヌの写真なのか、
判断したいとき、どうすればいいでしょうか？
はっきり映っていればいいのですが、映りが悪くて判断しづらいとき、
「たぶんネコである」とか「おそらくイヌである」という言い方をするでしょう。
ここには確率の概念が現れています。

一方で、物理学でも確率が現れることがあります。
例えば空気の状態を物理的に考える際、分子の一個一個について調べていては、
コップ一杯の空気の状態を調べるために、
膨大な量の方程式を解く必要があります。
この方法はどう考えても非効率でしょう。
このようなとき全ての分子の運動を調べるのではなく、
分子の状態が従う確率分布を調べることで、問題を単純化できます。
このような物理学を統計力学と言います。

確率の計算を簡単にするためには？

確率が簡単に計算できればいいのですが、
ＡＩでも物理学でも、現れる確率はそんなに簡単ではありません。
複雑な確率の計算をコンピュータを使って高速に実行したい！
そう思って開発されたのが、
モンテカルロシミュレーションです。

この講座では、モンテカルロシミュレーションによる確率の計算を、
プログラミング言語 Python を使って実装することを目指します。
Python を使ったことない人や、物理学を履修していなくても大丈夫。
基礎から進めるので一緒に学んでみましょう。