論文の概要: A Plea for History and Philosophy of Statistics and Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.22236v2
- Date: Fri, 11 Jul 2025 07:26:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-14 14:01:06.086516
- Title: A Plea for History and Philosophy of Statistics and Machine Learning
- Title（参考訳）: 統計学と機械学習の歴史と哲学
- Authors: Hanti Lin,
- Abstract要約: 歴史と統計哲学の統合は、これまで以上に緊急である。
機械学習の最近の成功は、主に機械学習によって推進されている。
ケースは機械学習(および形式推論)における哲学的考えの1つであり、そのルーツは、しばしば過小評価されるピアソン古典に遡ることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The integration of the history and philosophy of statistics was initiated at least by Hacking (1965) and advanced by Mayo (1996), but it has not received sustained follow-up. Yet such integration is more urgent than ever, as the recent success of artificial intelligence has been driven largely by machine learning -- a field historically developed alongside statistics. Today, the boundary between statistics and machine learning is increasingly blurred. What we now need is integration, twice over: of history and philosophy, and of two fields they engage -- statistics and machine learning. I present a case study of a philosophical idea in machine learning (and in formal epistemology) whose root can be traced back to an often under-appreciated insight in Neyman and Pearson's 1936 work (a follow-up to their 1933 classic). This leads to the articulation of an epistemological principle -- largely implicit in, but shared by, the practices of frequentist statistics and machine learning -- which I call achievabilism: the thesis that the correct standard for assessing non-deductive inference methods should not be fixed, but should instead be sensitive to what is achievable in specific problem contexts. Another integration also emerges at the level of methodology, combining two ends of the philosophy of science spectrum: history and philosophy of science on the one hand, and formal epistemology on the other hand.
- Abstract（参考訳）: 統計学の歴史と哲学の統合は、少なくともHacking (1965) によって開始され、Mayo (1996) によって進められた。
しかし、人工知能の最近の成功は、統計と共に歴史的に発展した分野である機械学習によって大きく推進されているため、このような統合はかつてないほど緊急である。今日では、統計と機械学習の境界はますます曖昧になっている。私たちが現在必要としているのは、歴史と哲学の2倍、そしてそれらが関与する2つの分野 ― 統計と機械学習 ― の統合である。
本稿では、Neyman と Pearson の1936 年の著作(1933 年の古典の追随)において、その根源をしばしば理解されていない洞察に遡ることができる機械学習(および形式的認識論)における哲学的考えのケーススタディを示す。
これは認識論的な原則(主に暗黙的だが共有されている)の具体化につながります -- 頻繁な統計学と機械学習のプラクティス -- 私がアキバビリズム(achievabilism)と呼んでいます — 非導出的推論メソッドを評価するための正しい標準は修正されるべきではなく、特定の問題コンテキストで達成可能なものに敏感であるべきだ、という仮説です。
別の統合は方法論のレベルでも現れ、科学スペクトルの哲学の2つの端、一方の科学の歴史と哲学、他方の形式的認識論を組み合わせたものである。
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