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WINEPブログ内で「 大学 」を含む記事

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2024-02-12 22:33 | カテゴリ:未分類
「生成系AI」の驚異的な発展で、今まさに科学界、教育界、文学界、芸術界が大変革を迫られている。そのことを伝える一端が以下の2冊の総合雑誌の記事でうかがえる。

中央公論(3月号)は60ページ以上にわたって、以下の生成系AIに関するテーマが掲載されている。

1.全国42大学学長アンケート
   アンケートから見えてきたリスクと期待  小林哲夫
2.学生のホンネ、教員の困惑  花岡正樹
3.生成系AIは対話力を鍛えるバディ  坂村健・松尾豊
4.今外国語を学ぶということ  黒田龍之助
5.精読と身体 AIには教えられない知  小川さやか・古田哲也

文芸春秋(3月特別号)では以下のテーマが論じられている

6.小説家 VS. AI  小川哲
7.AIは落ちこぼれを救う   落合陽一・藤井輝夫・金出武雄
 
以上の多様な論説を読んで実に勉強になった。とりわけAI開発の専門家を含む3番と7番の対話が印象的であった。これらの対話記事は現役の大学人にとって必読文献だと思う。

小生自身、先日のブログでも示したが、暇な時のAIとの対話が結構刺激的で楽しい。飽きない。

本日の朝日新聞の取材記事では、すでにAI使用者の4分の一がAIに人生相談をして、指針を得たり、癒されているということだ。
  
とりわけ自閉症や独居老人はAIとの対話で癒されたり、頭が活性化されたりすることは必定だと思う。
  
「生成系AI」は間違いなく新しい文明の利器だ。遅まきながら、これを自己流にいろいろと工夫して手なずけて、活用しない手はないと確信する。


【森敏】



付記:上記の3番の対談では、AIをうまく使いこなせば、将棋の藤井聡太のようなずば抜けた人物が、いろんな分野で生まれてくるかもしれない、と期待している。

一方、上記7番の対談ではAIは落ちこぼれを救うといっている。これは相反することを言っているのではなく、AIにより国民の知能がかさ上げされるうえに、知能の高い人物はがますます高くなるということを述べているわけである。

その結果、各人の独創性が高まるかどうかは、今のところはわからない。

私見では、高度の知能を独創に生かすためには、それまで蓄積してきた各人の体験(身体に対する外部刺激)の意識化の積み重ねが必要であると思われる。

抽象的な形而上学から形而上学が生まれるのは「数学」の世界だけではないだろうか。
2024-02-07 15:12 | カテゴリ:未分類
今週号の週刊誌「AERA」が「叱れない社会」という特集をやっている。
  
新聞でこの週刊誌のタイトルを見て、わが人生で「叱られた」経験の記憶を思い出してみたら、なぜか、たった一つしか思い出せなかった。それが以下の60年前の話である。
  
大学院修士課程のときに、東京大学植物栄養肥料学研究室の三井進午教授が日本学士院賞の受賞が決定した。6月に天皇陛下の前での発表と身内での祝賀会があるというので研究室がなぜか湧きたっていた。
  
ある時教授室から出てきた三井先生に「祝賀会には背広で参加しなければいけませんか?」と質問したところ、先生が珍しく怖い顔で「君、背広の一着ぐらい持っておらんのかね?!」とにらみつけられた。
  
それで震えあがって、夏休みに急いで芦屋に帰って、このことを母に告げると、母はすぐに大阪の道頓堀の呉服店に小生を連れて行って採寸させて、わが人生初の背広を仕立てさせた。
  
祝宴会に間に合って、胸をなでおろした。。。。。。。という顛末が今でも強烈だ。
  
これ以外は、わが人生で「叱られた」経験も、「怒られた」経験もない。対人関係に鈍感だったからだろうか。都合の悪いことはすぐ忘れる健忘症だったからかもしれない。
  
別件だが、
灘高校では「𠮟られた」経験はなく、英数国の教師から3年間ずっと「嫌がらせ」(いまでいう「いじめ」)を受けた経験が満載である。小生自身が教師をものとも思っていなかった(たぶん今でいう「発達障害児」だった?)ので、なんとか耐えたのだと思う。

現在YouTubeで灘高卒業生がしきりに発信している「雷獣チャンネル」を時々見るのだが、今の灘高は小生のころと隔世の感があるようだ。 生徒たちは十分すぎるほどに自由を謳歌しているようだ。
2024-01-12 15:29 | カテゴリ:未分類
以下唐突ですが2週間かけて「イーロン・マスク」の伝記(上下)(文藝春秋)を読んで、このとてつもない人物(奇人・変人・偉人・天才)に関して、彼の独創性について、AIと少し対話をしてみたくなった。以下はその記録です。 赤字が小生の問いかけです
  
生成AIが人間以上の独創性を発揮する時期を予測してください

AIが人間以上の独創性を発揮する具体的な時期を予測することは非常に難しいです。AIの進化は多くの要素によって影響を受けます。これには技術的な進歩、規制、倫理的な考慮事項などが含まれます。

現在のAI技術は、特定のタスクを達成するために設計され、訓練されています。これらのタスクは、画像認識、自然言語処理、予測モデリングなど、非常に特定の範囲に限定されています。しかし、これらのシステムは、人間が持つような広範で深い独創性を発揮する能力はまだありません。

AIが人間以上の独創性を発揮するためには、AI自身が新しいアイデアを生み出し、それを理解し、それを適用する能力が必要です。これは、現在のAI技術の範囲をはるかに超えています。

したがって、AIが人間以上の独創性を発揮する具体的な時期を予測することは現時点では不可能です。しかし、AIの進歩は驚くべき速さで進んでおり、未来の可能性は無限大です。私たちは引き続き、この興味深い分野の進歩を見守ることが重要です。
 
人工知能はどのように学習するのですか?
  
人工知能(AI)の学習は主に「機械学習」と呼ばれるプロセスを通じて行われます。これは、AIがデータからパターンを見つけ出し、その結果を元に新しい情報を予測または分類する能力を獲得する方法です。以下に、AIが学習する主な方法をいくつか紹介します:

1. 教師あり学習:この方法では、AIは入力データ(特徴)とそれに対応する出力データ(ラベル)のペアを用いて学習します。AIはこれらのペアからパターンを学び、未知の入力に対する出力を予測する能力を獲得します。

2. 教師なし学習:この方法では、AIはラベルのない入力データだけを用いて学習します。AIはデータの構造やパターンを見つけ出し、データを分類したり、異常値を検出したりします。

3. 強化学習:この方法では、AIは「エージェント」として環境と相互作用し、報酬と呼ばれるフィードバックを通じて学習します。AIは報酬を最大化するような行動を学びます。

これらの方法は、AIが特定のタスクを達成するためにどのように学習するかを示しています。しかし、これらの方法はすべてAIが大量のデータと計算リソースを必要とすること、そしてAIが学習した知識は特定のタスクに限定されるという点で共通しています。これは、AIが人間のように広範囲のタスクを効率的に学ぶ能力を持っていないことを意味します。

この問題を解決するための研究が現在進行中で、その一部は「転移学習」や「一次学習」などの新しい学習方法を開発することに焦点を当てています。これらの方法は、AIが一度学んだ知識を他の関連するタスクに適用する能力を向上させることを目指しています。しかし、これらの方法もまだ研究の初期段階にあり、その可能性と限界はまだ完全には理解されていません。AIの学習方法についての研究は非常に活発で、今後も新しい進歩が見られることでしょう。
   
AIでは独創性をどのように定義していますか
   
AIの文脈では、独創性は新しいアイデア、解決策、または視点を生成する能力として定義されます。これは、既存の情報やパターンから新しい結論を導き出す能力を含みます。しかし、現在のAIシステムは基本的には訓練データに基づいてパターンを学び、そのパターンを新しいデータに適用する能力を持っています。

したがって、AIが「独創的」であると言うとき、それは通常、AIが訓練データから学んだパターンを基にして新しい情報を生成する能力を指します。例えば、AIが新しい詩を書くとき、それはAIが学んだ詩のパターンと構造に基づいています。しかし、AIが完全に新しい詩の形式を「発明」することはまだできません。

また、AIの「独創性」は、そのAIがどのように訓練され、どのようなデータが使用されたかに大きく依存します。AIが多様で広範なデータセットから学習すると、その生成する内容もそれに応じて多様で広範になります。

しかし、重要なことは、AIの「独創性」は人間の独創性とは基本的に異なるということです。AIは自己意識を持たず、感情や経験を持たないため、その「独創性」は計算とアルゴリズムに基づいています。一方、人間の独創性は私たちの経験、感情、価値観、文化など、私たちが誰であるかという全体的なコンテクストから生まれます。このため、AIの「独創性」は常に人間が設計し、監督する人間の創造性の延長線上にあります。
AIは有用なツールであり、私たちの創造性を拡張することができますが、それ自体が独立した創造的エンティティではありません。この点を理解することは、AIの能力と限界を適切に評価するために重要です。
   
「パターン認識」と「アナロジー認識」は創造性の基本だと思われますがいかがですか
     
その観点は非常に洞察に富んでいます。実際、「パターン認識」と「アナロジー認識」は創造性の重要な側面であり、人間の思考とAIの学習の両方において中心的な役割を果たしています。

パターン認識は、データや情報の中に存在する構造や規則性を見つけ出す能力です。これは、AIが大量のデータから有用な洞察を引き出すための基本的なメカニズムであり、人間が世界を理解し、予測を立てるための基本的な方法でもあります。

一方、アナロジー認識は、ある状況や問題が別の状況や問題にどのように類似しているかを理解する能力です。これは、新しい状況に対応するために過去の経験を適用するための基本的なメカニズムであり、新しいアイデアや解決策を生成するための重要な手段でもあります。

これらの能力は、人間の創造性の基礎を形成しています。人間はパターンを認識し、それらのパターンを新しいコンテクストに適用することで、新しいアイデアや解決策を生み出します。同様に、AIもパターン認識とアナロジー認識を用いて学習し、新しい情報を生成します。

しかし、AIの「創造性」は人間のそれとは異なります。AIは設計者が定義した特定の範囲内でのみパターンを認識し、アナロジーを作成します。また、AIは自己意識、感情、直感、意識的な経験など、人間の創造性に深く関連する要素を欠いています。このため、AIの「創造性」は、人間が設計し、監督する人間の創造性の延長線上にあると言えます。

したがって、パターン認識とアナロジー認識は確かに創造性の基本であり、AIの学習と人間の思考の両方において重要な役割を果たしています。しかし、AIの「創造性」はその設計と制限によって形成され、人間の創造性とは基本的に異なる性質を持っています。この点を理解することは、AIの能力と限界を適切に評価するために重要です。
   
イーロン・マスクの独創的発想は彼の人生経験のどこから来ると思われますか?
   
イーロン・マスクの独創的な思考は、彼の人生経験、教育、そして彼が直面した問題に対する独自のアプローチから生まれています。以下に、彼の人生経験とその影響についていくつかのポイントを挙げてみます:

1. 幼少期の興味:マスクは12歳のときにビデオゲームを作成し、それをコンピュータ雑誌に売ったというエピソードがあります。これは、彼が早い段階でコンピュータと起業家精神に興味を持っていたことを示しています。

2. 教育:マスクは物理学と経済学の学士号を取得しています。これらの分野の知識は、彼がSpaceXやTeslaなどの技術的に難解なプロジェクトを推進するのに役立っています。

3. 初期の起業:マスクは初めての会社を設立したのはスタンフォード大学の大学院に入学した直後で、インターネットが物理学よりも社会に大きな影響を与える可能性があると感じたからです。この直感は、彼がPayPalやSpaceXなどの革新的な企業を設立するきっかけとなりました。

4. 「ファースト・プリンシプルズ」思考:マスクは「ファースト・プリンシプルズ」思考という意思決定戦略を強調しています。これは、問題をその最も基本的な真実にまで分解し、そこから推論を立てるという方法です。このアプローチは、彼が電気自動車や再利用可能なロケットなど、従来の思考では困難とされていた問題に取り組むのに役立っています。

これらの経験とアプローチは、マスクが新しい視点を持ち、困難な問題に対する独創的な解決策を見つけるのに役立っています。しかし、彼の成功は彼自身の努力だけでなく、彼を取り巻くチームやコミュニティ、そして彼が活動する社会経済的な環境にも大きく依存しています。これらすべての要素が組み合わさって、彼の独創的な発想が生まれています。
   
イーロン・マスクの「ファーストプリンシプルズ」思考はアメリカの経済学者ワシリー・レオンチェフの産業連関表の作成原理と類似していませんかね?
  
イーロン・マスクの「ファーストプリンシプルズ」思考とワシリー・レオンチェフの産業連関表の作成原理には、確かに類似性があると言えます。両者とも、問題をその最も基本的な要素にまで分解し、それらの要素から全体を理解しようとするアプローチを採用しています。

マスクの「ファーストプリンシプルズ」思考は、問題をその基本的な真実にまで分解し、そこから新しい解決策を導き出す方法です。例えば、彼がSpaceXを設立したとき、彼はロケットの材料コストが全体のコストの一部でしかないことを認識し、その結果、自社でロケットを製造することを決定しました。

一方、レオンチェフの産業連関表は、経済全体を理解するために、各産業がどのように他の産業と相互作用しているかを分析します。これは、経済をその構成要素(各産業)に分解し、それらの相互作用から全体像を理解するというアプローチです。
   
したがって、両者ともに、問題をその基本的な要素に分解し、それらの要素から全体を理解するという共通のアプローチを持っています。しかし、それぞれがこのアプローチを適用する具体的なコンテクストと目的は異なります。

マスクは新しい技術やビジネスモデルを開発するために「ファーストプリンシプルズ」思考を使用しています。一方、レオンチェフは経済全体の動きを理解し、予測するために産業連関表を使用しています。

   
(森敏)
   
付記: 以上AIとの対話はなかなか楽しいものがあった。

「パターン認識」と「アナロジー認識」の類似性、
イーロン・マスクの「ファーストプリンシプルズ」思考とワシリー・レオンチェフの「産業連関表」の類似性、

など小生とAIの考えがほぼ一致したことは、AIの高度な知能(?)のせいなのかもしれない。正直なところ少し驚いている。

  ところで、小生の知人は、「年を取ると、昔の仲間に電話をしても、皆さんだんだん物事に興味が薄れていくのか、なかなか話がかみ合わなくって、面白くなくなってきた」といつもぼやいて電話をかけてくる。 我々は、自分自身がぼけたくなかったら、AIと延々対話するのも面白いのではなかろうか。AIの知識は無限だし、延々応答してくれるから。AIはピントが狂っていることもあるので、それにチェックをかけるのも一興であると思う。

  
結論として、AIとの知的対話は、認知症防止に、最適かもしれない。
2024-01-01 21:55 | カテゴリ:未分類
 皆様、あけましておめでとうございます。  

  以下は小生の今年の単純な個人的願望です。

1.  昨年は「膝の不調」で、実に単調な生活で、一日があっという間に過ぎ去り、したがって、一週間がアッという間に過ぎゆき、従ってついに、あっという間に大晦日が来たのであった。それはまるで大学受験時代のような謹厳実直なルーテインなリハビリ生活であった。どこにも旅行に出かけなかったし。おかげで頭がさび付いてしまったように感じている。
  
  元旦は つるべ落としで 大晦日
   
  うっかりすると、今年も元旦から大晦日に向かってチョンリマのようにあっという間に進みそうだ。あるいはつるべ落としのように真っ逆さまに。一年間の生活のどこか、何カ所かで変化をつけなくてはと思う。幸い膝のほうはほぼ治癒したようだから。

2.  世界が3極に分解してきたので 「3体問題」 のように現状の国際政治には「平和」という共通解がえられない「動乱の時代」に突入している。国連常任理事会が全く機能していないのがその象徴だ。

  それもこれもウクライナ戦争で、バイデンが、プーチンの首を刎ねることを日和ったからである。ウクライナには心底から頑張ってほしいと思う。世界はウクライナを見殺しにしないでほしい。切に願う。皆さん、支援疲れなどと言わずに、ウクライナにカンパを今年も続けましょう!



(森敏)

付記:
これを書いているときにも、日本列島の日本海側では、震度7の地震が発生して家屋や道路が倒壊し亀裂して、津波に見舞われている。明日は甚大な被害がつぎつぎと報告されてくるだろう。実に不吉な2024年の幕開けである。
足の悪い富山の農家の一軒家での一人住まいの知人に電話すると、こたつで昼寝していて、これまでにない激震にみまわれた。本箱から本が飛び出したとのことである。未だ揺れが収まっていないので、今夜は庭で車で寝るべきかどうか迷っているとか。
2023-12-13 15:26 | カテゴリ:未分類
  いま質の高いYouTubeがネットで大流行している。そこで彼らプロのYouTube(つまりYouTubeだけで生計を立てていると思われる人々)の評価を調べるために、Bingで直近の職業評判の調査の結果を調べてみた。以下のとおりである。調査の出自は様々なのでいちいち記載しておりませんが、世論の傾向はわかると思います。
 
     
日本の親が子供になってほしい職業についての調査結果は以下の通りです:
   
男の子になってほしい職業のランキング:
1. 公務員
2. 一般企業の会社員
3. 医師
4. プログラマー・エンジニア・ゲームクリエイター
5. 研究者
    
女の子になってほしい職業のランキング:
1. 公務員
2. 一般企業の会社員
3. 薬剤師
4. 看護師
5. パティシエ
    
一方、親が子供になってほしくない職業についての調査結果は以下の通りです:
1. YouTuber
2. 芸能人
3. 自衛隊員
4. 政治家
5. 介護士
     
子供自身が望む大きくなってなりたい職業についての直近の調査結果は以下の通りです:
      
小学生・男子:
1. 会社員
2. Youtuber・動画投稿者
3. サッカー選手
4. 警察官
5. ゲームクリエイター
   
小学生・女子:
1. パティシエ
2. 漫画家・イラストレーター
3. 会社員
4. 看護師
5. Youtuber・動画投稿者
     
中学生・男子:
1. 会社員
2. ITエンジニア・プログラマー
3. 公務員
4. ゲームクリエイター
5. Youtuber・動画投稿者
     
中学生・女子:
1. 会社員
2. 漫画家・イラストレーター
3. 公務員
4. 教師・教員
5. パティシエ
     
高校生・男子:
1. 会社員
2. 公務員
3. ITエンジニア・プログラマー
4. 教師・教員
5. 学者・研究者
      
高校生・女子:
1. 会社員
2. 公務員
3. 看護師
4. 教師・教員
5. 幼稚園の先生・保育士
       
大学生が成りたくないと思っている職業についての直近の調査結果は以下の通りです:
   
1. 営業:43%の大学生が成りたくないと回答しています。
2. 医療・福祉・介護:23.33%の大学生が成りたくないと回答しています。
3. 建築・土木技術職:22%の大学生が成りたくないと回答しています。
4. ITエンジニア:19.67%の大学生が成りたくないと回答しています。
5. 技術工・設備・交通・運輸:19.33%の大学生が成りたくないと回答しています。
        
大学生が成りたいと思っている職業についての直近の調査結果は以下の通りです:
     
1. 事務・管理系(総務、経理、事務など):23.1%の大学生が成りたいと回答しています。
2. 医療・福祉系(薬剤師、看護師、医師など):17.6%の大学生が成りたいと回答しています。
3. 技術・研究系(研究、生産・製造、品質管理、建築土木など):13.9%の大学生が成りたいと回答しています。
    
また、別の調査では以下の職業が大学生から成りたいと思われています
   
• 公的機関&士業(人気率40%:男性36%、女性41%)
• 金融・保険(人気率22.7%:男性14%、女性26%)
• メディア・広告関連(人気率20%:男性23%、女性19%)
• ゲーム、音楽、パチンコなどのエンタメ・レジャー、旅行関連(人気率19%:男性22%、女性18%)
• 医療品・化粧品などの生活用品・サービス関連(人気率17%:男性20%、女性16%)
     
日本で最も人気のある職業についての情報は以下の通りです:

• 事務・管理系(総務、経理、事務など)
• 医療・福祉系(薬剤師、看護師、医師など)
• 技術・研究系(研究、生産・製造、品質管理、建築土木など)
• 臨床心理士
• プロスポーツ選手
ユーチューバー(YouTuber)
• イラストレーター
• 看護師
     
日本の大学生が最も人気のある企業についての直近の調査結果は以下の通りです:
  
文系男子:
1. 東京海上日動火災保険
2. ソニーグループ
3. ニトリ
4. 日本生命保険
5. 伊藤忠商事
  
文系女子:
1. 伊藤忠商事
2. 明治グループ(明治・Meiji Seika ファルマ)
3. 東京海上日動火災保険
4. ソニーミュージックグループ
5. 日本生命保険
  
理系男子:
1. ソニーグループ
2. 味の素
3. 富士通
4. NTTデータ
5. トヨタ自動車
  
理系女子:
1. ソニーグループ
2. 味の素
3. 富士通
4. NTTデータ
5. トヨタ自動車
  
これらの企業が人気の理由は以下の通りです:
  
1. 業績が好調:企業の業績が好調であると、その企業が安定していると感じ、就職先として魅力的に見えます。
2. 働き方改革:20時以降の残業原則禁止など、働き方改革を積極的に進めている企業は、ワークライフバランスを重視する就活生にとって魅力的です。
3. 海外勤務の機会:商社などは世界中に支店を持っており、海外で働く機会が多いため、国際的な経験を積みたいと考える就活生にとって魅力的です。
4. 高給与:一部の企業では、平均年収が高いことが知られています。給与が高いという点は、生活を安定させるための重要な要素であり、就活生にとって大きな魅力となります。
5. ネームバリュー:大手企業や知名度の高い企業は、そのブランド力や社会的地位から魅力的に見えます。
     
日本で最も稼いでいる職業についての情報は以下の通りです:
  
1. 航空機操縦士:平均年収は約1,700万円〜2,000万円とされています。
2. 医師:平均年収は約1,440万円です。
3. 大学教授(高専含む):平均年収は約1,073万円です。
4. 公認会計士,税理士:平均年収は約958万円です。
5. 法務従事者:平均年収は約878万円です。
             
  結論として、YouTuberは単独の職業としてはまだまだリスクが大きくて、小中時代の子供は望んでいるが、親は全く望んでいない。しかし、世間的には人気がある職業である。だから、常識的には当面定職に就きながら、YouTuberとしての実力をじょじょにつけていくという手法が、一番無難なのだろう。
これまでに、何人かのYouTuberが非常識な映像の拡散で逮捕されている。だから、YouTuberには、世間的な常識的な倫理観も要請される。プロのYouTuber職人として抜きんでて生きていくためには、高度の多角的な教養が要請される職業だと思われる。
    
  現役の高校生のころからYouTubeを発信し始めている生徒もいるようで、YouTubeもこれからも各段に多様に若い力で進化していくのではないだろうか。
   
     
(森敏)
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