人工知能：東大入試からシンギュラリティまで - Active Galactic : 11次元と自然科学と拷問的日常
メディアや他の方がいくつか報告を上げているが、土曜日に『ロボットは東大に入れるか』の講演を聞きに行ったので気づいたことなどをメモしておこう。 人工知能にとっては、センター数学よりも東大二次数学の方が解きやすいことや、図形や文の構造を理解することがどうしようもなく難しいことなど、AIと人間の違いに関するいくつかの側面を興味深く受け取った。 「人間のように思考する」といった曖昧で高すぎる目標ではなく到達度を客観的に評価しやすい入試問題をターゲットに選んだのはよい着眼点だと思う。もし2021年までに、東大入試クラスの読解力や問題処理能力を獲得したならば、技術文書を要約したり、国会答弁を自動生成したり、様々な産業応用が可能になるだろう。 模試の結果はもっと惨憺たる有り様になると思っていたが、センター試験では 387/900、2次試験は（今回は数学のみだが）合格者平均を超えるなど、予想していたより結
プリントアウトした方が間違いに気づきやすいワケ - A Successful Failure
2012年09月24日 プリントアウトした方が間違いに気づきやすいワケ Tweet もう随分前の話になるが、モニタ上で見るよりも、紙で確認したほうが間違いに気づきやすいのはなぜかという議論が盛り上がった。 どうして紙にプリントアウトした方が圧倒的に間違いに気付きやすいのか なぜ｢画面｣より｢紙｣のほうが間違いに気づきやすいのか? 考えうる理由についてはおおよそ挙げられているようだ。既出の論点の中では、身体性に関する指摘が重要であるように思われる。身体性とは、認知科学において近年注目されている概念で、身体という物理的存在が周囲の環境とインタラクションすることによって、学習や知識構築を行うことを指す。物理的な紙にプリントアウトされた情報を読むときには、本を持つ、ページをめくる、文字をなぞるなどの物理的なインタラクションを行なっており、ページの厚みや重さといった電子情報には無い要素が間違い発見の
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