人工知能研究者として私たちがすべきこと:Hiroshi Maruyama's Blog
1.技術悲観論 英Economist誌のクリスマス特集号は、”Pessimism v progress” というタイトルの技術悲観論[1]から始まります。新しい技術は私たちの社会をよりよくしていくはずだったのに、顔認識技術によってプライバシーが侵害され、フェイクニュースによって民主主義の根幹が脅かされ、UberやAmazonのビジネス最適化によって労働者の労働環境が悪化し、貧富の格差が増大し、新たな管理国家が生まれようとしているのです。 産業革命時代のラッダイト運動など、技術革新に悲観論はつきものです。しかし「新しい技術には必ず陽の部分と陰の部分があり、技術そのものには責任はない」と突き放してはなりません。現状の情報技術、特に機械学習や最適化については、曖昧な報道や誤解によって過度な期待や行き過ぎた悲観論があり、その結果、技術のもたらす真の脅威が見えにくくなっています。私たちは人工知能研究
よくある夢の内容と、それらが意味すること10パターン
たとえ起きた時にそのことを忘れていたとしても、人は誰しも眠ると夢を見ます。大多数の人が共通して見る夢の内容を、研究者がつきとめたということです。 それらの「よくある夢」に対して、研究者の協会が与えた解釈が紹介されていました。かなり幅のある解釈が与えられていますが、夢見が悪かった日や脈絡のない夢を見た日に参考にしてみると、自分でも気づかないうちに抱えていた心配事などを探る手がかりになるかもしれません。 詳細は以下から。Top 10 Common Dreams And Their Meanings - Listverse 1：自動車事故 このタイプの夢の中では、コントロール不能になった自動車が迫ってきたり、激突しそうになったりするなどの内容がありますが、運転できる人にもそうではない人にも見る可能性はあります。生活している中で無力感にさいなまれていたり、何らかの原因でパニックを起こしていることを
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