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アメリカ大統領選
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嘘をつくことに抵抗のない人がいる 二週間ほど前に「底辺校」出身の田舎者が、東大に入って絶望した理由という記事が話題になりました。 『地方で育つ人間は東京で育つ人間と比べて相対的に教育機会に恵まれていない』という著者の阿部幸大さんの主張自体は一つの意見として貴重です。 その後、彼の文章には嘘が紛れ込んでいることを指摘されたのですが、阿部幸大さんはその行為自体を続編の「底辺校出身の東大生」は、なぜ語られざる格差を告発したのかという記事で、自分の主張を伝えるためには必要なことだったと嘘をつくことを肯定したのがとても気になりました。 マジレスすると、事実の記述が間違っていることについて、その目的や意図を説明することは記述の誤りを正当化しないし、むしろ偽を嘘に変えることなんだよね。それが正しいことだと考えているなら少なくとも学者になるのは辞めた方が良い。 https://t.co/0kK491ZB6
数学の勉強はとにかく進まない 最近仕事のために数学の論文を真面目に読む機会がありました。 私は面倒くさがりなので、論文や教科書を読んでいても、仕事に必要な部分だけを抜き出して、証明など知らなくても困らなさそうな部分は大抵スキップするのですが、今回は必要に駆られて全部を真面目に読む必要がありました。 数学の教科書や論文を真面目に読むと、1ページどころか１行進むのに数日かかったりします。 その１行を理解するために他の論文をゼロから読む必要があったりするからです。 そのような過程を久々に経験する中で、数学がまったく理解できなかったの頃を思い出しました。 以前文系少年がアメリカ理系大学院でPh.Dをとりシリコンバレーのプログラマになったきっかけという記事にも書いたように、20歳頃まで数学がさっぱりわかりませんでした。 私はどうやら大抵の人よりも記憶力がよいようで、英語の単語を覚えたり、歴史や地理の
新井紀子教授のプロフィールは胡散臭い 新井紀子さんが学部からドクターまで6年で卒業のソースが欲しい。 いろいろな記事のプロフィール見てて思ったけど、新井紀子さんの学歴はなんかショーンK臭がするんだよね。。 https://t.co/Ln6wGwLD8A — yu. (@yu_phd) November 7, 2017 新井紀子教授のプロフィールではイリノイ大学で博士課程修了 Amazonの著者プロフィールより（2018年2月2日取得） 東京都生まれ。一橋大学法学部、イリノイ大学数学科卒業。イリノイ大学大学院数学科博士課程修了。博士（理学）。 イリノイ大学大学院数学科博士課程修了。 公式には新井紀子教授はイリノイ大学で博士課程を修了していない イリノイ大学のこちらからtranscripts@illinois.eduに直接問い合わせてみたところ、以下の学位証明を送っていただきました。 新井紀子
この記事は前回のつづきです。 ご覧になっていない方はまずこちらからお読みになってください。 相変わらず反論が的外れな新井紀子教授 「偶数と奇数をたすと奇数になることを示せ」と求められているのに、「2+1も4+9も偶数になる」というのを山のようにプレゼンして示して悦に入る人に対して、名のある方は距離を置き、安易に「いいね」しないことをお勧めしたい。これで終了でいいですか？ — 新井紀子/ Noriko Arai (@noricoco) March 15, 2018 悦に入るもなにも、それで解けてしまうのだからしょうがないでしょう。 それとも先生の言う通りの方法で答えにたどり着けないと不正解なのでしょうか？ そういう指導を行う先生に対するバッシングはTwitter上でよく見かけますし、そういう誰も得をしない教育方法は辞めた方がいいと思います。 たとえばこんな問題です。 「平面上に四角形がある。
新井紀子教授のAIやコンピュータに関する知識は素人に毛が生えた程度 新井紀子教授の『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』という本が大変売れているようです。 私も本を購入し精読させていただきました。 一言で感想を言うと、新井紀子教授のAI技術に関する知識はせいぜいAI関連ニュースに詳しい人レベルであり、そのベースであるコンピュータに関する知識もほぼ素人だということがわかりました。 『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』で彼女が描く未来のビジョンに共感するかどうかは読者それぞれの自由ですが、彼女のことをAI技術に関する専門家だと勘違いしている方が多いのは問題があると私は考え、こちらの記事を書くことにしました。 『コンピュータはすべて数学で出来ている』という勘違い 『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』からの引用です。 コンピュータはすべて数学でできています。AIは単なるソフト
進むべき道をうまく選ばないと勉強が出来る能力が生かせない 本来とても賢い人でも、私には必要以上に難しい人生を送っているように見える人は多くいます。 賢いながらもそれをうまく生かせず苦しんでいる人は珍しくなく、そういう人生を送ることを他の（特に若い）方々には避けてほしいと考えて始めたのがこのブログです。 正直私自身がそのようになってしまっていた可能性は大いにありますし、またそれを避けられたのは運の要素も多分に大きかったので、私の経験をぜひシェアできればと思い書いています。 競争によるセレクションを好むならば研究者は目指すべき道ではない あえて自分をプロ野球に例えると、ちょっと遅めの24歳で下位球団にプロ入りして、26歳にはチーム最高打率だったのに、給料は依然として球団最低レベル、スタメンにも起用されず、この球団勝つ気あんの？的な。そりゃ内野安打も多かったけどさ。。プロ研究者の世界ってほんと不
給料は会社への貢献度ではなく純粋に需要と供給で決まる 私がPh.Dを取得後、最初に勤めたのは大手ハードウェア企業でした。 その会社での私の肩書はソフトウェアエンジニアでしたが、ハードウェア企業なので当然会社の主役はハードウェアエンジニアです。 私の所属していたチームが開発するソフトウェアは、究極には似たようなものを社外から買ってくることが可能なものでした。 つまり私のチームはその会社には不可欠ではありませんでした。 それにも関わらず、マネージャー曰く私の所属していたチームは社内でも平均年俸が高く、会社のハードウェアエンジニアの平均的な年俸を大きく上回っていたようです。 その理由は単純に需要と供給の問題で、多くのお金を出さないとソフトウェアエンジニアは雇えないからでした。 既に3年以上前なので少し情報が古いのですが、私が過去にもらった最高のオファーはAppleの (基本給 $135,000)
アメリカの大学はとにかく学費が高い 東大の代わりにMITに通うことにすると、大学学部在学4年間で2000万円多くの費用がかかります。 この2000万円の差にまったく問題を感じないような裕福な方は、日本の大学でもアメリカの大学でも好きなところに行けばいいと思います。 しかし現実にはそのような恵まれた家庭はほとんど存在しないと思います。 東大の学費は年間約54万円。年間200万円を負担すると考えれば、月12万ほどの生活費をねん出でき、バイトでもなんとか賄えるレベルでしょう[ref]現実的には、20歳前後の時間は非常に貴重なので、すべてをバイトで賄わずに必要に応じて貸与の奨学金も合わせて使うのがいいと思います。[/ref]。 逆にこちらの授業料は東大の10倍 それでも米MITを選ぶ理由の例にみられるように、MITでは年間学費が46,000ドル（約500万円）です。 生きるのに最低レベルの年間13
学校の勉強しかできないことにコンプレックスを持っていますか？ 90年代後半に思春期を過ごした勉強だけが取り柄の私は、10代のころにそのようなコンプレックスを持っていました。 コミュニケーション能力が大事、学校の勉強しか出来ない奴は社会では使えない、などとしばしばメディアや学校の先生から聞される度に、コミュ障の私は自分の将来に対してとても悲観的になったものです。 私は現在30代半ばですが、これまでの経験から、学校の勉強ができるあなたは、世界中で重宝され、ストレスなく大きなお金を稼ぎ、とても豊かな生活を送ることができるポテンシャルがあると断言できます。 少し難しいのは、大人が歩む道は10代が歩む道と異なり一本道ではないため、進むべき道をうまく選ばないとあなたの勉強が出来る能力が生かせないことです。 世の中は日々大きく変化し、敷かれたレールはもうありませんが、きれいに舗装された道はいくつかありま
論点は『AIは東大に合格できないことを証明する方法』 私の書いた記事「ロボットは東大に入れるか」の新井紀子教授は研究者としてすごいは、11/9日現在、12,000人以上の方に読んでいただけたようで大変ありがたいです。 皆様のおかげで私の記事が新井紀子教授に届いたようです。 「本当は最初は東大合格できると思ってたくせに、ダメだとわかったら趣旨を変えた」というデマが飛んでいるようです。2012年から「東ロボ」で講演のご依頼を頂いていますが、「東大は入れないでしょうが、それなりの大学には入学できる。AIの技術限界の見極めが重要です」とお話しています。 — 新井紀子/ Noriko Arai (@noricoco) November 8, 2017 新井紀子教授が反論すべきはそこではありません。 もともとこちらの記事を書いたきっかけは私の以下の質問でした。 記事中で一つ気になったことがあります。"
アメリカ西海岸におけるプログラマの採用は一般的に以下のような流れになります まずリクルータと電話をして応募条件にマッチしている人材かチェックされます。 1.を通過すると、エンジニアと電話でCoding Interviewというものを行います。Coding Interviewは、コンピュータサイエンスの教養があるかをチェックするためのテストで、Google Docsのようなブラウザ上でテキストを共有できるサービスを使って、電話で会話をしながらプログラムを書かされます。 2.を通過すると、実際に会社に行き2.と同じプロセスを４、5人のエンジニアと繰り返します。違いはGoogle Docsの代わりにホワイトボードを使うだけです。 3.を通過すると、採用になります。 Coding Interviewの出来が99%で学歴は関係ない 私が出席したことのある採用決定の会議で、出身大学や博士号の有無が話題
私がアメリカに行くことに決めたのは給料が高いからです 私がアメリカに行こうと決めたのは2002年頃、私が大学3年生のときでした。 当時の２ちゃんねるには、日本のエンジニアは文系就職と比較してあまり収入的に報われないといった書き込みがよくありました。 特にプログラマは激務、理不尽な上司の命令、かつ収入的に報われない。しかしアメリカに行けば自由な職場環境で、初任給年収1000万も難しくないといった情報も書き込まれていました。 私はこの情報を真に受けてアメリカに行くことにしました。 それから既に15年が経ちましたが、状況は今でもあまり変化していないように見えます。 お金がすべてではない 知人には日本のメーカーで働いているエンジニアもたくさんいます。 彼らの収入はアメリカのエンジニアに比べて大抵とても低いですが、能力的に劣っているわけではありません。 むしろ大手メーカー等で数年おきに部署を移る習慣
はじめに 本記事は「数学者→専業主婦→AI研究者」。私が研究で伝えたい“違和感”という文章を読んでの感想です。（読んでいない方は先に読んでいただけると、以下の流れがわかりやすいと思います。） 大まかな感想としては、私はあまり内容に同意できませんでした。 多額の税金を投下されている国立機関に所属する新井紀子教授の発言は影響力があると思いますし、またコメント欄でも科学の教養がそれなりにあると思われる方々が賛同しているのを見ると、本当にその結論でいいの？という疑問が拭えないのがこの記事を書いたきっかけです。 注意：本記事では、AIの定義をwikipediaの”any device that perceives its environment and takes actions that maximize its chance of success at some goal”に由っています。 主張
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