1963年、群馬県生まれ。作家・ジャーナリスト、KDDI総合研究所・リサーチフェロー、情報セキュリティ大学院大学客員准教授。東京大学理学部物理学科卒業。同大学院理学系研究科を修了後、雑誌記者などを経てボストン大学に留学、マスコミ論を専攻。ニューヨークで新聞社勤務、慶應義塾大学メディア・コミュニケーション研究所などで教鞭を執った後、現職。著書に『ゼロからわかる量子コンピュータ』『仕事の未来～「ジョブ・オートメーション」の罠と「ギグ・エコノミー」の現実』『AIの衝撃～人工知能は人類の敵か』『ゲノム編集とは何か～「DNAのメス」クリスパーの衝撃』（いずれも講談社現代新書）、『「スパコン富岳」後の日本～科学技術立国は復活できるか』（中公新書ラクレ）、『ゲノム編集から始まる新世界～超先端バイオ技術がヒトとビジネスを変える』（朝日新聞出版）、『AIが人間を殺す日～車、医療、兵器に組み込まれる人工知能』
■ 本講座の位置づけ 何らかの事業を起こすにしろ、会社に入るにしろここから先の時代においてデータドリブンな分析力、問題解決力、データ利活用に対する皮膚感覚的な理解は不可欠である。 本講座は、高校1-2年程度の数学の知識、スキル、Excelで基本的なことができる程度の素養はあるが、データ分析、データの利活用についてさして経験のあるわけではない人に対して、データの大切さと力、分析の楽しさを実感してもらうことを通じ、現代社会を生き抜くため最低限、基礎となるデータリテラシー、データで考える力を身につけてもらうことを目指す。 ■ 身につけてもらうことを目指す技能 - データ社会に対するパースペクティブ - 各種関連バズワードの適切な理解 - データの意味合いを理解するための基礎となる力 - データに騙されないようになるための基礎となる力 - 数字のハンドリング力、数量的分析力 - 基本的な問題解決能
秩序があると混沌よりも良いんじゃ(プロジェクト遂行における創発段階においても段取りや問題探索空間の縮小が必要という話) - Lambdaカクテル
同僚と1on1していて面白い話をしたのでメモ。 プロジェクトの不確実性 前提として、自分はソフトウェアエンジニアとして働いているのだが、0→1的な仕事の場合、プロジェクトは最初は不確実で混沌とした状態にあり、しばらくの創発的な状況を通過していくことでいずれ不確実性が減っていき、最終的にはプロダクトとして結実する、という流れを辿る。 最初のうちは不確実だし、様々な可能性に目を向けることが必要な段階なので、ブレインストーミング的な感じでランダム性やクリエイティビティを誘導したりすることが多い。一方、これはビジネスなので、最終的にはプロダクトとして結実させなければならない。したがって道筋を描くための段取りはしなければならない。 よくある不確実性コーンみたいなのを思い描いてほしい。 不確実性へのアプローチ 自分は理数系の正式な教育を受けておらず、どちらかといえばいわゆる人文系な発想をしがちである。
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
AIの権威すら「生成AI」を恐れるのは、意識を生み出す「創発」が起きているから
データ・ドリブン社会の創発と戦略 | 安宅 和人 | SFC-GC