一流の研究者の「長所は短所で、短所は長所」
「ああ、あの研究者ですか。彼は有能です！ アメリカの高校でも大学でも A 以外の成績をとったことはないでしょう！ そしてプロになっても○○を任せたら右に出る人はいませんな！」 伝説の研究者の先生と話していて、ときどきつらくなってしまうのは、先生とその周囲の一線の研究者たちがどんなに優秀かという話が繰り返し出てくるときです。 先生はもちろん日本で一番有名な国立大学を卒業されていますし、周囲の人たちは、プリンストン、イェール、ハーバードからやってきたり、全米の有名州立大学から集められたプロ集団です。 過去50年にわたる武勇伝を何度も繰り返し楽しそうに先生は語られるのですが、そのなかに登場する人々はそれこそ一流中の一流で、非の打ち所のない学歴の人ばかりです。そうした人たちが頭をしぼり、知恵を絞って新しい領域を切り開いてきた話を拝聴していると、自分なんて取るに足らない人間なのではないかと、自信がな
寺田寅彦 科学者とあたま
私に親しいある老科学者がある日私に次のようなことを語って聞かせた。 「科学者になるには『あたま』がよくなくてはいけない」これは普通世人の口にする一つの命題である。これはある意味ではほんとうだと思われる。しかし、一方でまた「科学者はあたまが悪くなくてはいけない」という命題も、ある意味ではやはりほんとうである。そうしてこの後のほうの命題は、それを指摘し解説する人が比較的に少数である。 この一見相反する二つの命題は実は一つのものの互いに対立し共存する二つの半面を表現するものである。この見かけ上のパラドックスは、実は「あたま」という言葉の内容に関する定義の曖昧（あいまい）不鮮明から生まれることはもちろんである。 論理の連鎖のただ一つの輪をも取り失わないように、また混乱の中に部分と全体との関係を見失わないようにするためには、正確でかつ緻密（ちみつ）な頭脳を要する。紛糾した可能性の岐路に立ったときに、
これから研究をはじめる人へのアドバイス
研究の世界 上の文章はもちろんネタですが、研究を続けていくと本当にここに書かれたような、トップジャーナルに通ってなければ…、という世界が待っています。実際、僕自身もいつもこのような心づもりで研究しています。ただ、ひとつ気になったのは、自分自身の経験や、周りの様子を見る限り、Cell, Nature, Science (CNSと俗に言われます)などは、自分一人の実力だけで採録されるわけではありません。この人がいなかったらここまでの成果は出なかった、という貢献は確実にあるけれど、大抵は多くの人の長年の努力の積み重ねの結果acceptされています。 研究のインパクトの大きさ だから結果として、団体で金メダル！くらいには誇れますが、これを個人の功績と考えるのはあまりに決まりが悪いものです。僕が情報と生物の融合分野にいながら、情報系でかつ腕一本でできる研究も続けているのは、この決まりの悪さを避けたい
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来年も作りたい！ふきのとう料理を満喫した 2024年春の記録 春は自炊が楽しい季節 1年の中で最も自炊が楽しい季節は春だと思う。スーパーの棚にやわらかな色合いの野菜が並ぶと自然とこころが弾む。 中でもときめくのは山菜だ。早いと2月下旬ごろから並び始めるそれは、タラの芽、ふきのとうと続き、桜の頃にはうるい、ウド、こ…
2008-12-26(Fri): 日進市立図書館が「Amazonで買う」「Amazonで書評を見る」ボタンを設置している - ACADEMIC RESOURCE GUIDE (ARG) - ブログ版
今日、知人に教えていただいた。2008年10月1日に開館した ・日進市立図書館 http://lib.city.nisshin.lg.jp/ ・日進市立図書館施設紹介 http://www.city.nisshin.lg.jp/shisetsu/shisetsukyoiku/toshokan/ が、蔵書検索（OPAC）の書誌詳細ページにAmazonの情報を取り込んで表示している。 ・例：『夢をかなえるゾウ』 http://lib.city.nisshin.lg.jp/opw/OPW/OPWSRCHTYPE.CSP?SID=419372_3e2elHkf00_54392&DB=LIB&MODE=1&PID2=OPWSRCH1&FLG=LIST&SRCID=1&SORT=-3&HOLD=NOHOLD&WRTCOUNT=50&PAGE=1&LID=3 現時点で確認した範囲では、Amazon We
まさおのChangeLogメモ / 2008-12-19 / NTCIR-7成果報告会から帰ってきて思ったこと
この10年に渡って続いてきたNTCIRプロジェクトは、情報検索や質問応答、 自動分類といった情報アクセス要素技術の研究コミュニティの基礎評価デー タを提供するために行われ、各タスクで配布された共通データセットを元 に新しい要素技術の開発を行ったうえで、その評価を行い、タスク終了後 にはそのデータセットを一種のベンチマークとして、実験の再現性を確保 しつつ、新たなアイデアの創出を促すというものだった。 今週、東京の国立情報学研究所において、一年半ごとの開催としては7度 目の成果報告会が開催された。 今回は、以下の4つの主要タスクで行われた成果が報告された。 - ACLIA（言語横断質問応答） - MOAT（意見抽出） - PATENT（多言語特許の翻訳とマイニング） - MuST（動向情報の抽出と可視化） 4日間フルに参加したらかなりグロッキー状態になったので、NTCIR自体の 説明は酒井さ
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The importance of stupidity in scientific research