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はてなキーワード: 最先端とは
生成AIでのパチモンが売られるようになってもう1年以上に経つがまったく規制される気配がなくて本当にイライラしてくる。最初の頃は法整備が間に合わないからとか生成AIってスゴイ感があって一時的なもんだろうと思ってたけどずっと完全放置。そもそも割れとかマジコンやら漫画村みたいなただ乗りビジネスだから大半の奴はこそこそ隠れてやっておかしなやつが目立つくらいと予想してたらそんなレベルじゃなかった。パチモン作ってマネタイズしてる分際でなんで堂々と活動してるんだよと。常識的に考えていつか規制されるか下手すれば逮捕されかねんものを売るって発想には至らんだろ。絵柄に著作権はないとかは百歩譲って現行法で逮捕できないのかもしれんが、なんで版権絵だけで学習されたloraでまんま版権絵っぽいものを出して売るバカまでＯＫなんだよと。
政府としては海賊版は規制するんじゃないのか？Amazonとかヤフオクの海賊版売ってた連中のほとんどは生成AIにしっかり切り替えてるぞ。生成AI使ったら海賊版でもOKなのか？それとも生成AI使ったら海賊版じゃなくなるのか？
生成AIを進めたい政府的にはそんな瑣事に構っていられないってことかもしれんが、そもそも生成AIの中心はほぼアメリカと中国じゃねーかと。"生成AI 東大松尾豊教授“日本は劣勢だが最善手続いている”"の記事で「このまま最善手を指し続け、相手がミスをすれば16パーセントが65パーセントと逆転するシナリオがあると思う」なんてまったく追い付く要素がない中で相手の失敗を今後の展望に組み込んでいる時点でもう日本に勝ち目ないって言ってるようなもん。
そもそもオープンAI社単独で1000億ドル（約10兆）調達 しているのに対して、日本政府は数十億円も研究に補助出すぞ（全体で）って・・・・。生成AI以外のまだかろうじて世界に噛り付いている分野ですら日本の研究力低下がヤバいって散々言われてて研究費や人員が足りないとわかってる。どうして既に負けてる分野で同じことやってそれで大丈夫だと思ってるんだと。一部の天才のいかれた頑張りでどうにかなってた時代だったらいいが、もうそんな時代じゃないだろ。宝くじじゃないんだから金をケチっても成果でないってのを理解してくれ。
だから研究費じゃ勝てないからって学習し放題にってことなんだろうけどそううまくいかんだろと。日本のコンテンツが学習データとして魅力的（マネタイズしやすい商品に使いやすい）なのかもしれんが、その原材料を”タダで使い放題！！”ってやって日本に利益があるのか？。みんなが欲しがる原材料だったらむしろ高額な利用料を設定して（海外向けには）、日本で進めたい生成AI企業には良質なデータを倫理的かつ合法的に収集しやすい環境を整えたほうがいいのでは？（もう無理だろうが）。ただで原材料使えるんだったら、日本由来の機能のしょぼい生成AIじゃなくて海外の最先端の生成AIで日本のコンテンツ学習させて金稼げばいいじゃんってなる（というかなってる）。
なによりクールジャパン（）政策での失敗からの学びがまったくない。マレーシアでジャパンストアが大失敗した記事で指摘されている
と同じことを繰り返そうとしている。生成AIを使って商品を作ったからといってそれだけで売れるわけがない。売れるモノを綿密に研究しないしようともしないでコンテンツを作ってどうやって人気の出るモノを作れると思うのか。どんなコンテンツが売れているのか？どういう商品が売れるのか？人気がでやすいのか？を少しでもたとえ表面的にでも分析をしたか？生成AIで勝とうっていうのなら海外での生成AIへの評価・認識・環境はどうなのか？具体的にどうしたら生成AIで今から海外に勝てるか考えたのか？
もう受験生でもない自分が高校レベルの参考書や問題集をいつまでも解いたりするべきなのか分かりません。
解いたりするべきだと思う以下の持論を持っているのですが、この持論が正しいかどうか全く確信が持てません。
以下から持論です。
まず、高校で習うことを理解していなければ、大学以降のより専門的なことが理解できないことがあるというのは確かだと思います。
だから私を含めそういう専門的なことを理解したい人は、高校レベルのことの穴を埋めるべきだと思います。
それをせずに大学レベルのことの学習に手を付けても理解できることがある可能性はありますが、その理解したという感じに錯覚の場合が混ざるおそれがでてくると思います。
つまり理解してないのに知った気になる、いわば「何がわからないかわからない」状態に陥る可能性が出てくると思うのです。
そのうえで、そのような大学レベルのことを理解していないと理解できない、より高度な理論を学ぼうとすると、今度はわからないという自覚はあるが「なんでわからないのかわからない」という状態に陥ることになります。
つまりその高度な理論を理解するのに必要なそれに比べれば相対的に基礎的な理論や概念は複数あることも当然考えられ、そのどれを理解してないのかがわからない、特定できない、ということが考えられるわけです。
理解しなければならないこととしては当然高校レベルの部分に穴がある可能性もあるでしょう。
しかし学ぼうとするものを見ても、その理論等の全容を見て、具体的にどんな知識が必要か余すことなく把握することは意外に難しいでしょう。
単に用語の意味を知らないといったことなら、その用語をネット検索で、その用語を使っている理論のなかでもっとも基礎的なものが何かということを目星をつけて、そこから学ぶという方法がとれるでしょう。
しかし学術的文章が理解できない原因は必ずしも「単にこの言葉がわからないから」というような、わかりやすい輪郭を持ったものに由来しているとは限らないと思うわけです。
大学レベルの参考書(学術書)や論文を書く人は受験競争を経験した人なわけですが、受験勉強で得た「考え方のひな型」のようなものが、少なからずその後の思考やそれに基づく文章に影響を与えていると私は考えます。
それはもはや自覚的に認識できるものではない、無意識下にある思考の体系であるわけです。
その「枠組み」を共有していない人にとっては、より言葉を尽くさないとわからないことでも「既知の事項として」という感覚すら持たずに、その部分の言語化をせずに文章を書いている部分があると思います。
特に幾何学が絡む記述は、センス=ひな型・枠組みを持つ著者自身には空気のように当たり前のことであるために記述がシンプルになってる説明に対して、枠組みの無い人にはなんでそうなるのということがまるでわからないということが起こり得ます。
それは著者すれば「なんかこいつすごく察しが悪いな」としか思えないほど逆に理解しがたいことです。
これは大学と高校の話ではなく高校とそれ以下の話なのでたとえが悪いかもしれませんが、たとえば高校物理である部分の角度と別の部分の角度が同じという事実から式を導出することにおいて、なぜ角度が同じといえるかということの説明まではされてないみたいなことがあります。
これは、角度のことについてなら、中学受験の算数の難問を数多く解いてきたりその答に対する解説を見た経験が、まさに有機的に思考の枠組みとして血肉化した書き手自身には、条件反射的に当たり前のように角度が同じだと認識できるが、そうでない人には説明がないとわからない、という枠組みの有無による断絶ともいうべきことが生じているのだと考えられます。
しかし書き手にはすべての読者のレベルに対応することは不可能ですし、そもそも「枠組み」がある当人には1+1=2のレベルで当たり前のようにしか思えない角度の同じさを説明しようという発想すら起こらないから、こうしたことが起こると思うわけです。
そしてこの枠組みは「枠組みが足りてないから理解できないのではないか」という必要性の認識に応じて選択的に必要十分なものを特定して身に着けられる、という性質のものでないわけです。
上記は高校とそれ以下のレベルでの話ですが、大学とそれ以下のレベルという場合でも同じ構造的問題を共有していると思います。
因数分解や極限値を求めるための式変形の定石や、その他証明問題などに対して定石と呼べるような解法から定石ではない解法まで、その問題をこなしてきた人たちにとってはその経験が枠組み化しています。
なのでその人たち自身が見てきた高校レベルの参考書では途中過程として式変形など書かれていたものが、当人が研究者になって書く大学レベルの本ではその本人の主観的に自明性が強すぎてその途中過程を書くような発想すら存在しないわけです。
ですから、大学レベルの本を理解するには、およそ考えられるかぎりのあらゆる高校レベル以下の問題を解いて理解することを片っ端から行いその経験を積んで枠組みとする必要があると思うのです。
でなければ結局「何がわからないかわからない」「なんでわからないかわからない」という状況に陥ると思うわけです。
予備校講師の数学のアドバイスで「数3は数1Aと数2Bの知識がなければ理解できないというが、だからといって数1A・数2Bを完璧してから数3に取り掛かる必要はない。完璧は難しいのだから同時並行でよい」という趣旨のことを書いていたのを見たことがありますが、まずこれは受験勉強に関してのアドバイスであるということに注意するべきだと思います。
つまり点を取るためなら、完璧でない理解でも、ふわっとした理解でもパターンとそれへのあてはめとして、問題は解けてしまうということは十分考えられるからです。人口無能、あるいは中国語の部屋のようなものかもしれません。
一方で学問として理解するということにおいては、厳密に完璧に理解していなければ、ただの知ったかで、それは全く理解してないのと同じ価値しかないのではと思うわけです。まさに論理として理解しているのではなく「受験で点が取れる感覚」でパターン認識としてわかった気になっているだけだと思うからです。
また、大学以降のより専門的なことが理解できれば、高校で習うことはすべて理解できる、というわけでもないと思います。
先ほどの高校物理の例にあるように、高校レベルのことが当たり前になってる人が書いた大学レベルの文章には、高校レベルのことは書いてないことがあるわけです。
そして、どの大学レベルの理論を学ぼうとするかによっては、自分の持つ枠組みで十分にその理論が理解できるということはありえます。ありとあらゆる高校レベルの枠組みを網羅している必要はないわけです。
なので、大学レベルのことは理解してるが、その大学レベルの文章に高校レベルのことは書いてないかもしれないので、その後大学レベルのことにしか触れなかった場合、高校レベルだけど初見だと解けない問題が死ぬまで解けないままであるということが起こり得ると思うわけです。
たかが高校レベルだから、初歩的なんだから受験生じゃなくなっても真面目にとりくむほどではないと思うかもしれません。
しかしそのように単なる初歩的なこととされるかは、意義深いこととされるかは、時代次第の相対的なことではないでしょうか。
2000年以上前ならピタゴラスの定理を理解することも十分意義深いことだったでしょう。
時代が進むことによって、より高度な定理や理論が発見され、既存の定理はそれを理解するためのより初歩的なことと規定し直されるというだけです。
このような文脈での主語はあくまで「人類」です。言い換えれば、人類のうち誰かひとりでも知っていたり理解していたりするようなことを全て知っているような、仮想的な知性にとっての意味付けだと言えると思います。なかば無意識的にこのような仮想的な知性と自分を主語のうえで同化させてこのような「初歩的/意義深い」という価値判断をくだしているにすぎないのではないでしょうか。
あるいは「文明」を擬人化して主語においているとも言えるかもしれません。「文明」にとって、容易に理解できる初歩的なことかどうかということです。
一方実際に世界を経験する主体の単位は「個人」であり、わたしであり、あなたです。
ある時代にとって意義深いけれど今は初歩的なことを理解してない個人がいるならば、人類や文明が主語である場合、それが最先端の知識=未知であるか、または既知となって間もないか、で意義深いかどうかの価値が規定されていたのですから、個人を主語にした場合も同様に考えればよいのではないでしょうか。
つまりその個人が理解してないのなら、それはその個人にとって意義深いことなのだと思うのです。
大学レベルとか高校レベルとか関係なく、「自分が知らないという意味で意義深い」解ける問題を増やしていくことは、この世界や現象に対する理解の解像度をあげると思うのです。
だから大学レベルのことには書いてない高校レベルの問題の解法も赤本や難関大を意図した参考書には無数にあるので、それを解き続けることには、それを飛ばして大学のことを学び始めることを通じては経験できない意義深さがあると思うのです。
まとめれば、高校レベルのことが足りないために大学レベルのことが理解できないこともあれば、大学レベルのことでは身に着けられない高校レベルのこともあるので、結局この世の中をよりよく理解する手段として高校レベルのことも大学レベルのことも等しく有効なら、まずは高校レベルのことを完璧にしなければならないのではないか、と思うわけです。
ここまでが持論の全容です。ですが世の中の成果をあげている科学者の全てがこのようなことをしているとは到底思えないので、自分の考えが合っているなどという確信は全く持てないわけです。
なので、ぜひ、反論できるところがあったら教えてください。
もちろん最先端の道具で問題を解こうとするのも立派な選択だと思う(その道具を形作る理論が私には理解できなそうだが)
高校レベル以下の「使える概念に制約があるなかで限られた道具をフル活用・して解く」みたいな態度、その活用・応用の仕方についてしばしばみられるアクロバティック具合に惚れるんだよね
最先端の論文でも「高校までに習ったことだけでどこまでの問題が解けるか」なんてことを研究する内容のがあれば参考書にこだわるまでもなくそっち読んでみたいが、そんなある意味で学問の目的とは正反対な退嬰的？反進歩的？なことに研究費使うこと許してくれるところなんてあるのかな…と思うとなさそうだけどどうなんだろ。
と言うことで、NVIDA一強みたいなのは今がピークで、今後は変わってくるんじゃないかな。ただ需要が全然満たせてないから、伸びるとは思うけど、多様化していくと思う。
テレビ番組でエクセル関数を使って業務効率化している女が紹介されたところ
勘違いイキリITオタク君どもがワラワラと群がってきて、エクセル関数如きで業務効率化（笑）と散々バカにし始めた
しかし日本のIT化を妨げているのはこういう中途半端な技術進歩史観に洗脳されたバカどもなのである
はっきり言って連中が平伏して崇め奉っている先端IT技術はほとんど役に立たない
適用できる場面は少なく、導入コストは半端なく高い、その割にエクセル関数に比べて世の中の生産性向上にどの程度寄与するかと考えたらその差は微々たるものだ
連中はエクセル関数をアホでも使える技術だからという理由でバカにするが、
IT世界の最先端技術を苦労して導入するより、世の中の手計算をサクッとエクセルに置き換える方が世の中全体の生産性向上に影響がでかい
頭が未熟な技術屋は技術的難易度が高ければ高いほどその技術を盲信してありがたがる傾向にあるが、それは単なる専門バカのオナニーである
今回のエクセル関数騒動で日本のIT屋は俺って頭良いぜアピールをしたいだけの、木を見て森を見れないタイプのバカが死ぬほど大勢いることが明らかになった
名誉教授は文字通り名誉称号なわけで、基本的には退職後、つまり第一線から遠のいている人の肩書である。個人や分野にもよるが、最先端の研究からは距離がある人間だ。
しかし、なまじ「教授」とついているからさも権威があるように思われる節もあり、第一線を退いた分時間に余裕があるのでメディアに専門家として呼ばれたり、何かしらの活動の箔付けに起用されたりする。
昨今、コロナワクチンへの反対活動に精を出す名誉教授や、地震対応について微妙に認識のずれたコメントを述べる名誉教授など、その肩書の弊害が目立つように思える。彼ら名誉教授の自尊心を損なわない程度に、かつ誤解を与えないような呼称はないだろうか。
誰も気にしていない。
でも最近のAppleは「革新的な製品を出してないから駄目」らしい。
スマートウォッチで圧倒的なシェアを占めるAppleWatchは、
彼らにとっては革新ではないらしい。
いや彼らは言うかもしれない。
「ワイヤレスイヤホンはAirPods以前からあった」「スマートウォッチを発明したのはAppleではない」
しかしスマートフォンだってiPhoneが最初だったわけではない。
パソコンもMacintoshが最初ではないし、MP3プレイヤーもiPodが最初ではない。
革新とは何か、何がAppleの革新性を生んでいるのか、彼ら自身もわからないのだと思う。
