哲学とデータサイエンス−データについて深く考える

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第1部：決定論

データサイエンスは非常に技術的で専門的な作業です。私たちはよく特定の問題に集中して取り組んでいます – これは良いことです。私たちは私たちの集中力とスキルを組み合わせて問題を解決することで、ほとんどの付加価値を提供しています。しかし、時折一歩下がって大きな絵を見ることを試みるのは良い習慣だと思います。

哲学の研究は、私がデータサイエンスについて深く考えるのに非常に役立つツールだと感じています。哲学の casual な学生として、私は哲学的思考の一部がデータサイエンスときれいに絡み合っていることを観察してきました。具体的には、形而上学、因果性、認識論には非常に適用可能な理論が多く存在すると気付きました。

これはデータとデータサイエンスにおけるさまざまな哲学的視点とその影響について議論するマルチパートシリーズの最初のインストールメントです。私は魅力的な形而上学的理論である決定論から始めます。

決定論とは何ですか？

決定論は、私たちの宇宙の本性についての哲学的理論です。決定論には複数の微妙なバリエーションがあります¹が、概念の根本的なアイデアは、私たちの宇宙にランダム性はないということです。すべての出来事には、その出来事を完全に説明する一連の原因があり、これらの原因自体にも一連の原因があります。原因の連鎖は宇宙の始まりから途切れることはありません（または、宇宙の始まりがないかもしれません²）。

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以下は、物理的な世界における決定論的な視点を網羅するラプラスの引用です：

「私たちは、宇宙の現在の状態をその過去の結果、そしてその未来の原因と見ることができます。もし、ある瞬間において自然界を運動させるすべての力と、自然界が構成されているすべての要素の位置を知る強力な知性があったとすれば、さらにそのようなデータを分析するために広大な知性を有していれば、宇宙の最大の物体の運動と最小の原子の運動を1つの公式に結びつけることができるだろう。そのような知性にとって、何も不確実なことはなく、未来も昔も目の前に存在するであろう。」

Pierre-Simon Laplace, A Philosophical Essay on Probabilities（1814年）

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