[PDF]「なぜ私たちはいつも締め切りに追われるのか。」松尾 豊 独立行政法人 産業技術総合研究所
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MATSUO Yutaka
東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻 教授。「知能を創る」ことを目的に、人工知能、特に深層学習に関する研究を行っています。 また、アカデミアの研究内容が、研究それ自体に閉じることなく、スタートアップやサービスという形で世の中に広がり、その経済活動の中で成長した人材や得られた知見や課題、そして未来のための資金が大学に還流され一層研究が進んでいく。このようなエコシステムを東大・本郷で実現したいと考え、松尾研究室では基礎研究、講義、共同研究、インキュベーションという４つの活動を進めています。 「知能を創る」ことをビジョンに掲げ、ディープラーニングの研究を推進しています。特に、世界モデルやロボット研究、大規模言語モデル、脳×AIに関する研究を進めています。 人工知能は約60年の歴史がある分野ですが、これまでの研究では、知能の仕組みや脳の構造についてほとんど分かって
強い松尾ぐみのために：研究の指導とステップアップ
松尾ぐみができてから今まで、１０人以上の学生にアドバイスしながら一緒に研究を進めてきました。そのなかで、研究がうまくいく場合とうまくいかない場合があります。もちろん個人の資質によるところは大きいですが、成功例、失敗例にはいくつかの傾向があるように思います。典型的なパターンを類型化し、それぞれの分析と対策を行うことで、よりよい研究の指導、ひいては研究室内外と自分自身のレベルの向上にもつながるはずだと思います。 以下では、うまくいくパターンとうまくいかないパターンの類型化を行います。まず、うまくいかないパターンから分析してみましょう。 研究がうまくいかないパターンとして、次のようなものが挙げられる。 1. 学生が自分のやりたいことを主張して、どうかなぁと思いつつ任せているとやっぱりうまくいかないパターン。 2. アドバイスして「やります」と言ってるのに、やらないパターン。話すと結構きちんとした
MATSUO Yutaka
東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター／技術経営戦略学専攻 教授。「知能を創る」ことを目的に、人工知能、特に深層学習に関する研究を行っています。 また、アカデミアの研究内容が、研究それ自体に閉じることなく、スタートアップやサービスという形で世の中に広がり、その経済活動の中で成長した人材や得られた知見や課題、そして未来のための資金が大学に還流され一層研究が進んでいく。このようなエコシステムを東大・本郷で実現したいと考え、松尾研究室では基礎研究、講義、共同研究、インキュベーションという４つの活動を進めています。 「知能を創る」ことをビジョンに掲げ、ディープラーニングの研究を推進しています。特に、世界モデルやロボット研究、大規模言語モデル、脳×AIに関する研究を進めています。 人工知能は約60年の歴史がある分野ですが、これまでの研究では、知能の仕組みや脳の構造についてほとんど分かって
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