"情報科学"研究者の姿勢について

現在の機械学習やAI関連のムーブメントに水をさすことが危惧され、個人的にも苦労したことがあるのでごく一部の人かと思いますが一言述べておきたいと思います。

• 自らデータを集める実験屋と違ってデータに向き合う姿勢に乏しいようで、自分の提案手法の証明に都合のよいベンチマークセットを使い、現実のデータや計算負荷を考慮しないので実際には役に立たない手法ができる。うまくいかないとデータのせいにする。
• ベンチマークで精度が上がりさえすればいいというスタンスでチューニングする。ハイパーパラメータのチューニングとテストは別にすべきことも理解しない。
• 都合のよい他手法と比較して自手法が優位と主張。
• トレース可能なようにメソッドを説明するという、科学の基本を理解していない。