頭の中の膨大な蓄積データと暗黙知から導かれる最適条件のチョイス（スキル）

今日はプロフェッサーから研究に対する取り組み方を説かれた。興味深い話だったのでまとめておく。

研究は概ね、"パラメータ設定→実験→評価→フィードバック（考察）"が１サイクルだ。
時間は限られているので、最小のサイクルで成果にたどり着く事が重要である。
特にこの１サイクルに膨大な時間を要する研究では、絶対に無駄な実験をしたくない、すべきでない。

実験では、初めの一発はどうしても直近のデータがないため直感に近い決め方をしがちであるが、そこで一発で当たりを引くパラメータの振り方のコツはあるのだろうか？と考える。

どうパラメータを振るべきかわからない状態でも
一発でストライクゾーンに当てることができるワザがある（！）と、プロフェッサーは僕に説く。

そのためには、まず膨大なデータ（例えば過去〜５０回に渡る実験結果）を頭に入れておくことだ。
そうすれば、自分で特に意識せずに、なんとなしに行なった実験が上手くいくらしい。さらにその上手くいったパラメータ付近で実験をしてグラフを作製するとまさしく"初めに勘（※）で設定したパラメータが最適解であった"という事が往々にして起こるらしいのだ。熟練した研究者はこのように実験を進めていくと言う。

※ここで言う"勘"の意味は単なる"当て勘"とは少し違う。暗黙知に導き出された"予感"に近い

論文ではほとんどのケースで"○○の考察に基づきパラメータを振って、最後に（ようやく）最適解にたどり着いた"と主張している。しかし、実際は一発目の実験が"たまたま"上手くいき、その前後のパラメータを振って、あたかも"最後に最適解にたどり着いた"ように見せかけているケースがほとんどだと言うのだ。

これは熟練の研究者が辿り着いた一種の境地と言える。
なぜか？はわからない。人間の頭は不思議なもので、なぜ"こんなことができるんだろう"ということが多い。この現象もその１つだ。ただ１つ言えるのは、"予感"を得るために必要な事は"過去の膨大なデータを統計的に整理して、頭に叩き込んでおく事"らしい。

つまり、空で「あの時はこうして実験した」、ということを５０個前のサンプルまで言える（！）という事である。実に生半可なことではない。しかし熟練した研究者はみなやっている事らしい。
そうして、"限られた実験回数で結果を出す"と言うわけだ。