年配社員をリストラすれば企業は強くなるのか？ 優秀人材から解雇した八田與一の教え：朝日新聞GLOBE＋
2010年頃の話だが、ある台湾の大手部品メーカーを訪れた時の話だ。 「どうぞリラックスして、日本語でお話下さい」と、日本名が記された名刺を渡されたことがある。肩書きは技術担当の副総経理（副社長）と、相当な重職だ。 台湾では誰もが知るような有名上場企業なのに、なぜ日本人がこんな要職に就いているのか。 驚き戸惑いながら名刺交換し着席すると、程なくして董事長（会長：CEO）も入室し、人懐こい笑顔で語りかけてきた。 「ようこそ、はるか日本からよくお越し下さいました」 その日本語は淀みなく、発音を含めて全く違和感がない。そんな驚きが顔色に出ていたのか、董事長は自己紹介を兼ねて話し始めた。 「日本語は松下幸之助の著書で覚えました。翻訳本では彼の本当のメッセージがわからないので、原著を取り寄せ読んでいるうちに覚えたんです」 「正直、驚きました。しかし発音はどこで身につけられたのですか？日本に留学されてい
人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋
【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？ おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味
未征服の最高峰「リーマン予想」 裾野を歩く (1)
[Part1] 未征服の最高峰「リーマン予想」 裾野を歩く (1) 151年になる。 世界の数学者を悩ませ、魅了してきた難攻不落の「リーマン予想」のことだ。 美しく高い峰は、頂上に立とうとする数学者たちの挑戦を、拒み続けている。 ドイツ人数学者のベルンハルト・リーマン（1826～1866）が1859年に論文で披露。この「予想」は、人類が初めて目にした際立った峰だ。1900年の国際数学者会議では、当時の数学界のリーダー、ドイツのヒルベルトが世界中の数学者に解決を促したが、未解決のまま21世紀に持ち越された。米国のクレイ数学研究所は2000年、この問題に100万ドルの懸賞金をかけたが、いまだその賞金を手にした者はいない。 ただ難しいというだけではない。分子や原子よりもさらに小さな素粒子の振る舞いや、宇宙の全体像など、未知の領域を解き明かすかぎを握っているかもしれない、とも言われている。頂上を極
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