問題を解決しようとしていると想像してください。 帽子から一つ選びましょう:交通事故! これは非常に稀な問題なので解決が難しいです。 アメリカの道路インフラや文化的に定められた運転ルールの文脈では、人間はかなり優れています。 70万マイルごとに事故が発生し、5つの9! 事故を計算的に「解決・理解」するためには、その特定の事故を約100回観察する必要があると想像してください。 事故の分類法を作成しましょう。おそらく10の典型的な頻繁な事故タイプが存在し、それらを学び理解する必要があります。10番目に多い事故タイプは、最も頻繁に起こる事故タイプの約10分の1の頻度で、3〜4%の事故はこの10番目に頻繁なカテゴリーに該当します。 つまり、約2,000万マイルごとに10番目に多い事故の種類を目にすることになるでしょう。 しかし、その10番目に多い事故の種類の事故を100件必要とする必要があります。 20億マイル。 10番目に多い事故タイプへのアプローチを決定づける30分のデータを記録するために、20億マイルのデータにアクセスする必要があります。 重要なのは収集されたデータの生の量ではなく、そのデータが提供するオプション価値です。 (現実は明らかにそれよりもずっと複雑です。なぜなら、事故解決は単なる事故解決以上のものであり、道路利用やナビゲーションの非常に複雑な文法が健全な防御運転を生み出し、安全な自動運転につながるからです。それでも、この数学は有益な説明になると思います。特定の問題に対して艦隊を調査できるオプションがあるのは超能力です)