2019年 05月 03日
日本人の思考法を機械学習を越える次のAI開発に活かせないか
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日本のIT産業は、なぜ世界に通用しないのか｜中島聡｜note
知り合いから紹介されて、「あるソフトウェア工学者の失敗、日本のITは何故弱いか」という論文を読みました。京都大学の林普博士が書いた文章です。
数学からITの世界に入り、関数型プログラムの自動生成の方法などを研究していた方ですが、最後には「日本のITが世界で通じない理由は、技術的・産業的なものではなく、社会的・文化的なものである」と結論づけている点は素晴らしいと思います。しかし、その違いがどこにあるのか、というもっとも大切な部分に踏み込んでいないため、ちょっと消化不良を起こしてしまいます。
そこで、補足として、私なりのその社会的・文化的な違いを列挙してみたいと思います。
今回は上記の中島聡さんのnote記事をヒントに私たちの会社が考えていることを以下にまとめてみました。
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欧米流の科学は還元主義的です。
癖なのでしょうが、分析して要素に分けていってしまいます。
それが科学的ということでもあります。
それに対して量子力学はとんでもない絶望を近代的西洋的知性に与えました。
量子の世界は確率論であり、還元主義とは逆のホーリズム的考え方だからです。
すなわち小さく小さく切っていっても最後には素粒子に至りますが、その素粒子の世界はどうにも捉えどころのないものです。
よく曼荼羅（まんだら）の世界が引き合いにだされます。
禅（ZEN）が憧れを持って注目されるのもそうです。
たとえばマインドフルネスなどが禅的発想です。
日本は文化的に環境がそうしたものですから、自然と生活の中でそういう思考法に慣れ親しんでいます。
何気ない考え方にその傾向があり、それが近代社会では不都合であったりするのでしょうし、西欧優位の会社にしても科学技術にしても押し殺している部分かもしれません。
特に近代的科学的知性に基づく教育の世界はその傾向が強く出ています。
無理に思考法を西欧流に変えてきました。
日本人とすれば違和感を感じながらも、それに合わせてきました。
教育改革期に日本人が得意とする発想法・思考法を取り入れた教育を模索してみようとしています。
令和の幕開けとともに具体的に第一歩を歩みだそうと思います。
ところで
中島さんが紹介しておられる論文が面白いですね。
http://www.shayashi.jp/myfailures.pdf
【参考】
パーセプトロンからニューラルネットワークへ｜野口悠紀雄｜note
素粒子論とは？│東京大学 駒場素粒子論研究室 大川 祐司
2019年 04月 30日
国立大学のAI教育に傾斜配分について思うこと
どんなに、財政出動しても、今のAIを理解するためには機械学習・ディープラーニングの理解のためにはニューラルネットワークで使われる数学（確率論やベイズの方程式）を理解しなければなりません。今の中等教育の数学で重視されていない分野です。入試にも出ないで来たのでほぼ捨てられてきました。
100%厳密に正しいことを求めてきた純粋数学に対して実利的に正しい、すなわち80%正しければ「ひとまずまあ正しい」として答えとするという確率的な正しさは学問の世界（アカデミア）では長く気持ち悪がられてきました。
何度も何度も失敗を繰り返すことでデータを集めて正解に近づいていく（たとえばスパムメールの判定の精度をあげるためにスパムメールを大量に収集し処理し、特徴をコンピュータが抽出していきます。ベイズ更新をかける）ということがコンピュータの性能が上がることで可能になりました。トライアンドエラー、エラー、エラーを何万回と行うことでほぼ正解に近いものに近づくことになります。
ちっともエレガントではありません。と私も思います。９０％の正しさなんて虚数よりも気持ちがわるいかもしれません。
でもどうしてもこの確率的な正しさの理解がAIには必要です。
この点をただしく感覚的に理解する訓練を小さい時からしないとAIを御することは困難ですが、私は今の日本の統計教育（学習指導要領で示される）では足りないと思っています。
統計学を変えるということは、実はこれまでのアカデミズムで行われて来たことを変えなければならないということです。和算から西洋数学に変わったくらいの転換が必要ですが、日本の統計教育は和算でなんとかしようとしているように見えます。
だからベイズ統計学を基礎とする研究所を作り、そこで教育カリキュラムを作ラなければならないというのが私たちの起業の動機であり、目標でもあります。
運営費交付金、AI教育重視の国立大に重点配分 政府 :日本経済新聞
政府は18日の総合科学技術・イノベーション会議（議長・安倍晋三首相）で、人工知能（AI）など先進的な技術の教育・研究に積極的に取り組む国立大学に運営費交付金を重点的に多く配分する方針を決めた。2025年までに年間で約25万人のAIを使いこなす人材を育成するための大学改革を進めていく方針も確認した。
2019年 04月 28日
最近のGoogleの検索エンジンン対策と業者のプラットフォーム
2019年 04月 05日
家庭クラブとエシカル消費教育のこと
デザイン&アートスタジオ
Studio16 Art & Design（スタジオ16）のInstagramより。
ホームページはこちら
代表の渡邊里詩亜さんは
日本では数少ない #エシカルアーティスト #エシカルデザイナー としても活動中です。
（エシカルについては後半に書きます）
私がstudio16さんをお勧めするのは洗練されたデザインと
とても良心な料金設定にあります。
料金はコチラ
http://bit.ly/2VmqxZL
力のあるデザイン事務所をお探しの方、お仕事のおつなぎは私の方でもいたします。
(連絡先 blackcoff@gmail.com )
もう少しリシアさんの紹介をしておきます。
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Studio16 代表 渡邊 里詩亜（ワタナベ リシア）
アーティスト／デザインコンサルタント
山梨県出身。
幼少期より、芸術家であった父より厳しい指導を受けて育つ。
様々な企業で、現場仕事や専属のデザイナーとして活躍後、Studio16として独立。
多摩美術大学彫刻科出身。
形式的なデザインよりも、アーティスティックなデザインに定評がある。
デザインしたアイテムは映画やドラマでも使用され、本人もデザイナーとしてテレビ出演経験あり。
独自の感覚を用いたヒアリングで、クライアントの「本音」を引き出し視覚化する特技を持つ。
クライアントには、経営者・アーティストなどが多く、世界観を大切にしたフレキシブルなデザインと、結果の速さに定評がある。
”レザーやファーは使わない”ことや”Clean Based Plant Food”など、日本ではまだなじみの少ないEthical Artistのひとりとして活動中。
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さて
エシカル消費と教育について
昨年、弊社シンクアップは全国の高校の家庭科教育に関わる仕事をしました。家庭クラブとホームプロジェクトという他の教科にはないユニークなカリキュラムをもっています。
家庭科の家庭クラブこそ昔からアクティブラーニングだと各方面に働きかけをしています。
（参考）
全国高等学校家庭クラブ連盟(ＦＨＪ) https://kateikurabu-renmei.jp/
その中で徳島県などが力を入れているエシカル教育のことを取り上げて企画書を書きました。新年度になりましたので動きがあるでしょうか。楽しみにしています。
2019年 03月 24日
わが社の主張「確率統計教育を小学生から生活の中で」
確率の問題を扱ったディスカバリーチャンネルの動画。
「確率統計教育を小学生から生活の中で」
が株式会社シンクアップの主張です。
わが社の顧問である松原望東大名誉教授の株式会社ベイズ総合研究所と共同で教材づくりや統計に関するの相談（IRなどのコンサルテーション、アンケートの設計）やセミナーの実施などを4月からスタートします。手始めにリーフレットを作ってAI展で出展各社を回ってみようと考えています。
日本のAI人材育成には
柔軟な確率頭（かくりつあたま）を育成する必要があります。
統計頭（とうけいあたま）といってもいいのですが
データをできるだけ集めて分析するというパソコンを使ったデータ解析とビジュアル化がデータサイエンスと狭く理解されている節があります。
実はゲーム理論（映画ビューティフルマインドのジョン・ナッシュなど）や暗号解読（アラン・チューリングのエニグマ解読）、スパムメール判定、機械学習、ディープラーニングには確率統計学が使われています。少ないデータや薬の治験、原子力の安全性のように数少ない実験しかできない結果から推測するためにはベイズの公式のような確率論に馴染む必要があります。この部分の教育が日本ではアメリカ、中国に比べて遅れています。かなり。マイクロソフトがベイズ統計学者を世界中から集めてウィンドウズのヘルプ機能やeメールのスパムフィルターを開発し始めたのが1990年代。そこからGoogleの自動翻訳機能、そしてAmazon のリコメンド機能などどんどん研究開発が進みましたが日本ではそれに気が付くのに２０年かかっています。しかし教育現場はまだその底流の変化に気が付いていません。古いままの統計教育（数理統計学主体）が幅を利かせているのです。
どうしてもこの10年で流れを変えていきたいと考えています。
