「AIと社会」思考整理ノートVol.1：AI問題のタクソノミー - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
本連載について AIの社会的影響について考え始めたのは、8年ほど前。当時は「ブームだしちょっと考えてみよう」というつもりだったが、社会的の関心は落ち着くどころかどんどん大きくなっていき、私自身も考え続けることになった。いまでは、AI関連の新聞記事に目を通すのが日課になってしまった。 「AIと社会」に関してどんな論点があり、何を知っておくとよいのか。すでに膨大な文献があるのは承知しているが、自分なりの考えを文章にしておきたい。「AIと社会」思考整理ノートと題した、2～3回の連載をやってみる*1。 第1回は、AIがもたらす「問題」について考える。 Vol.1：AI問題のタクソノミー AIと社会の関係、とりわけその負の側面に関する議論は、たいてい「問題の列挙」から始まる。人工知能（AI）という用語でくくられる技術範囲は広く、大規模言語モデルや強化学習など技術の範囲に絞っても、その応用範囲が広く、
鑑賞メモ：映画『In Silico』――巨大科学プロジェクト10年の顛末と教訓 - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
映画『In Silico』（2020年、映画サイト）を見た。一般公開はされていないため、権利者と契約を交わして「バーチャル上映会」を実施する形となった。知り合いに紹介したりソーシャルメディア等で募るなどして、数十人の方に視聴いただいた（2022年3月11～12日に実施）。 その後2022年9月にストリーミング配信が始まり、いつでも見られるようになりました！ 22歳の映画監督による「10年プロジェクト」 『In Silico』は、全脳のシミュレーションを目指す科学プロジェクトを追ったドキュメンタリー映画。当時22歳だった映画監督Noah Hutton氏が、2010年から10年かけて取材を続け、映画に仕上げた作品である。2021年には、科学系ノンフィクション作品を対象とした映画賞も受賞している*1。 若きHutton氏をこの10年がかりのプロジェクトに駆り立てたのは、2008年のTEDトークだ
読書メモ：学術出版の来た道（有田正規 著） - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
学術出版の来た道 (岩波科学ライブラリー 307) 作者:有田 正規 岩波書店 Amazon 何気なく手に取ったこの本、非常に面白く、ためになる内容だった。タイトルに「学術出版」とあるが、「学術書」というよりは「学術誌」（いわゆる「ジャーナル」）が主題だ。 私の予備知識は以下のようなところだった。 研究者は、論文を書くことで成果を発表し、そのことで業績を認められる。 論文は、エルゼビア、シュプリンガーなど一握りの出版社が刊行する学術誌に掲載される。 近年はインターネット上でアクセスできるようになっているが、論文数の急増、雑誌の購読料の高騰など、様々な構造的問題が指摘されている。 …ここまでは、自分も何となく知っていた。 しかし、ではそうした学術界と出版界の関係がどのように構築されてきたのか。なぜ、大手出版からたびたび研究者から非難を浴びながらも、そのビジネスを続けられているのか*1。学術書
読書メモ：The Science of Science (Dashun Wang, Albert-László Barabási) …「科学的生産性の科学」の到達地点 - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
The Science of Science 作者:Wang, Dashun,Barabási, Albert-László 発売日: 2021/03/25 メディア: ハードカバー ネットワーク科学の第一人者として知られるラズロ・バラバシと、組織論を研究するDashun Wangによる共著書。タイトルのScience of Science（科学の科学）とは、科学的生産についてデータをもとに定量的に分析する新しい学際分野だという。 科学者の「生産性」は何が決めるのか？ 「インパクト」のある科学研究はどんな要因で生まれるのか？ 高インパクトな研究を生みやすいのは、どんな形のコラボレーションか？ Science of scienceの研究者たちが答えようとするのはこうした問いだ。 この分野が依拠するのは、21世紀に入って研究者たちが手にし始めた、既刊論文についてのビッグデータ。何百万、何千万と
どうすれば脳を「理解」できるのか：「コンピュータチップの神経科学」から考える - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
今回は「探求メモ」の特別版といった位置づけで、長めの記事を投稿します。2017年に出た神経科学についてのちょっと面白い論文を読み、友人と議論しながらあれこれ考えて書いたものです。昆虫の神経科学と合成生物学を研究している、鈴木力憲（@Mujinaclass）氏との共著です。この文章は、鈴木氏の研究ブログにも同時掲載されています。（同ブログには、研究者として本稿を書いた意図をまとめた「序文」がありますので、このテーマのご専門の方はまずそちらをご覧ください。） どうすれば脳を「理解」できるのか：「コンピュータチップの神経科学」から考える 文章：丸山隆一（@rmaruy）・鈴木力憲（@Mujinaclass） 近年、神経科学の進歩がすさまじい。さまざまな技術革新によって、脳に関して得られるデータは飛躍的に増えた。「記憶を書き換える」「全脳をシミュレーションする」といった華々しい研究の数々は、神経科
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