2018年9月18日のブックマーク (2件)

  • なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”

    ――米国や中国に比べ、日人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ!」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない

    なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
    tohnishi
    tohnishi 2018/09/18
    うーん確かに、地方でもAIへの興味は高くてシンポジウム自体は盛況だけど、懇親会では皆「どうやったらいいのか分からない」「検討中」というばかりで全く参考にならない有様だったしなぁ。この現状どうにかせんと。
  • ググるのをやめるとプログラムの生産性が上がるかもしれない - メソッド屋のブログ

    今日はプログラミングの生産性に対して気づきがあったのでシェアしてみたい。 なぜ米国の人は生産性が高いのだろう プログラミングの生産性に関しては以前から興味がありいくつかのポストで考えたことをシェアしてきた。私は職業柄、いろんな国でいろんな人々とプログラミングを一緒にする機会が多い。その時に頻繁に感じるのは、平均的に言うと、アメリカの人プログラマが生産性が高い確率が高くて、しかもコードもきれいだという傾向にある。アメリカでお客さんと一緒にコードを書くと、お客さん自体が物凄く良く知っているし、実行力もある。アメリカの次と言うことでいうと、英語がネイティブの国もそれに近く、フランスなどの言語が近いところが続く感じなので、英語が物凄く影響すると思っていたし、実際すると思う。そのあたりの話はこちらのポストに書いてみた。 simplearchitect.hatenablog.com 定義での理解と、例

    ググるのをやめるとプログラムの生産性が上がるかもしれない - メソッド屋のブログ
    tohnishi
    tohnishi 2018/09/18
    最近は「とりあえず試してみようと思ってググったら数年前のコードで、最新環境では動かない」→「公式リファレンスを読んで修正」→「以降慣れてきたら最初から公式に当たる」というケースが多い。