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はてなキーワード: サイエンティストとは
他人を変えようとするな。他人に変えられるな。自分は好きにしろ。変わりたきゃ良い仲間を見つけろ。以上。
左翼は右翼の頑固さにイラつき、右翼は左翼を啓蒙しようとする。自分の正義を振りかざして他人を変えようとする連中だ。
SNSを見ていると、そういう奴らが溢れかえっている。「Aを支持するやつはバカだ」とか「Bを知らないなんて勉強不足だ」とか、偉そうに言ってくる。
俺も自称データサイエンティストや自称プログラマーに「KaggleやAtCoder、基本情報の勉強ぐらいはやっとけ」なんて言われて、時間を無駄にしたことがある。やってみりゃわかる。Kaggleなんて、データセットと実行環境が使えるだけで、コンペのモデルに実用性なんてない。ただのオンラインゲームだ。
こういう「アドバイス」をする奴は、他人の時間の価値を全く理解していない。
茂木さんの言う「変われるのは自分だけ」ってのは、確かに正論だ。アダム・グラントも似たようなことを言っている。謙虚に学ぶ「学習者」が一番貴重で、その対極にいるのが「主張の激しいカルト」だってな。
でも、盲点がある。謙虚な学習者は洗脳されやすい。ちょっとリベラルな考えに触れただけで「なるほど」って受け入れちゃう。自分の意志じゃなく、流されて変わっちまうんだ。
かといって、完全に自分だけのアイデアで変わるのも難しい。変わるには新しい情報や刺激が必要で、それは他人からもたらされる。つまり、他人の影響なしに変わるなんて無理なんだ。
現状に満足してるなら、変わる必要なんてない。倫理的に問題があるなら変わった方がいいかもしれないが、倫理なんてどうでもいいと思ってる奴が自分から変わるわけがない。
ある種のセル・オートマトンのシミュレーションでは、セル同士のコミュニケーション範囲によって空間の様子が変わる。たくさんコミュニケーションを取らせると均一なグレーになる。逆に少なくすると、強い白、強い黒、グレーが混ざる。
つまり、「他者から学ばない」姿勢は、極端に良くも悪くもなる可能性がある。社会の圧力に屈すると均一なグレーになって、自分の判断基準を失う。
「強い白」、つまり良い方向に向かうには、「少数の良い人間関係」が必要だ。これは「エコーチェンバー」とも言えるが、社会の雑多な悪影響を減らすのに役立つ。
1. やりたい趣味を見つける
例えば、ボードゲームが趣味なら地元の愛好会を探す。英語が趣味なら興味のある国の人が教える英会話教室に参加する。こういう人間関係は「良い」と言える。
SNSのダメなところは、処理しきれない大量の意見に慣れてしまうこと。斬新な意見も含めて全てに慣れて、思考がグレーになる。繰り返しの情報は「ウザい」と切り捨てるようになる。そうやって均一化されると、気づかないうちに洗脳され、他人に変えられてしまう。
要するに、自分の頭で考えろ。でも、良い仲間は大事にしろ。それだけだ。
22世紀、人間の食生活は大きく変わり、合成食品が主流となった未来。しかし、伝統的な食文化を守るため、特定の「食品擬人化プロジェクト」が進行していた。その結果、生成されたのが「ドーナツ人間」、愛称「ドン」。彼はドーナツの見た目と性格を持ちながら、人間と同じ知性と感情を備えた存在である。
ドンは、22世紀に生きるドーナツ擬人化第1号。彼の夢は地球上のあらゆる「伝統的な食文化」を探訪し、ドーナツ文化の起源を見つけ出すことだった。しかし、彼は自分がいつか腐敗してしまうという「賞味期限」という運命を背負っている。彼の旅は、時間との戦いでもある。
• ドン：ドーナツ人間。好奇心旺盛でポジティブだが、賞味期限を気にしている。
• マキ：未来のフードサイエンティスト。ドンの製造に関わった科学者で、ドンに親しみを抱きつつも、科学者としての冷静さを保とうとする。
• シバ：AIガイド。ドンの旅をサポートするが、時折皮肉屋。
ドンは、22世紀の東京で「伝統的な食文化博物館」を訪れ、古代のドーナツやスイーツの展示を見て心を動かされる。そこで彼は、かつてのドーナツ職人たちが、何世紀も前からドーナツを愛し続けたことを知る。マキは、彼の夢を応援し、ドンの旅の計画を手伝うことを決める。
ドンとシバは、時間と場所を超えてさまざまな料理を体験する旅に出発する。彼らは、イタリアの伝統的なデザート、南米の揚げ菓子、フランスのクロワッサンなど、さまざまなデザート文化を探求していく。ドンは、各地で自分と似た「スイーツキャラクター」たちと出会い、友情を築いていくが、次第に自分の賞味期限が迫っていることを感じ始める。
旅の途中、ドンは自分がゆっくりと劣化していくことに気づく。彼の表面にひびが入り、少しずつ硬くなっていくのだ。それでも彼は旅を続ける決意を固めるが、賞味期限が迫るたびに自己存在の意味について悩むようになる。シバは、冷静なAIとして「記録を残すことで不滅になれる」と助言するが、ドンは「記録」だけではなく「体験」が大事だと反論する。
ついにドンは、ドーナツの「起源」を探し出すために、かつてのアメリカへ向かう。そこで彼は、現地の人々と交流し、古代のドーナツ作りを見学しながら、自分が「愛される食べ物」として生まれたことに喜びを感じる。
ドンの劣化は限界に達し、崩れ始める体を感じながらも、最後のメッセージをマキとシバに送る。彼は、自分がただの「食品」ではなく「愛された存在」として旅を終えたことを感謝する。そして、ドンの残した記録と旅の思い出が、次の世代の「擬人化食品」のプロジェクトに活かされ、新たな「スイーツキャラクター」が生まれる。
ドンの旅は終わったが、彼の存在と記録は後世に語り継がれる。マキとシバは、ドンを思い出しながら、彼の遺志を継いだ新たな擬人化キャラクターたちの旅が再び始まる場面で幕を閉じる。
「ドーナツ人間22世紀の旅」は、有限な命の中で自分の存在価値を問い、自らの意義を見出していく物語。ドンは、人間と同じように存在の意味を探し、限られた時間の中で何を残すかというテーマを描いている。
かわいそうだから調べてきてやったぞ
システムアナリスト（ITで顧客の問題解決を提案する職種。文系でも活躍可能）
ポイントとしては、希少性があることや難易度が高い資格やスキルを有すること、高額の商品やサービスを扱う（大きなお金が流れる）業種であること、インセンティブ制度の恩恵を受けやすいことなどが上げられます。
研究開発職
アクチュアリー（生命保険や企業年金などの金額算定を行う職種）
技術士（航空、化学、建築など科学技術に関連する国家資格保持者）
ポイントとしては、希少性があることや難易度が高い資格やスキルを有すること、インセンティブ制度の恩恵を受けやすいことなどが上げられます。
Xで、最初は好きな人からフォローするけど、徐々にフォローする界隈が好きではない度合いが高まっていって、ある時点から嫌いな界隈になる
俺の場合、まず友人からフォローし、その次に海外数学者、海外物理学者、海外コンピュータサイエンティスト...
日本の数学者、日本の物理学者、日本のプログラマー、という具合に遷移していったのだけど、この時点で「ひろゆき」にたどり着いた
ひろゆきは嫌いではないのでフォローしたが、その次から「茂木」「成田」「落合」「よびのり」など、嫌な雰囲気に到達してしまったため、フォローをやめた
この時点でフォロー人数100人。世間には100人しかフォローするに値する人間がいないということか（ちなみに、科学者やプログラマーも、俺が知らない奴はフォローしていない）
必死に働いた結果、払う税金だけが増えていくこの制度に嫌気が差した。
読みやすさ重視で、若干脚色いれるぞ。
オレは田舎の高卒家系に生まれた。ジアタマってのは無かったけど、勝ち組になりたい一心で一浪して理2に入った。
トーダイセーになったら無条件で勝ちかと思ってたのに、さらに、ジョーホー系ってヤツに進振りで行く必要があると知った。うんざりした。
引き続き勉強した。名門校の奴らに数理能力で及ばず、絶望して、寝れない日々を過ごした。この頃鬱病と診断された。ただ、滑り込むことはできた。
書くのも疲れたな。まぁ同じノリで博士前期まで終了して（後期は諦めた）、データサイエンティストというやつになった。これが稼げるらしいと聞いたから。
とにかく、学生時代を振り返ると、
向き不向きってのは（あえて）考えず、勝ち組/金持ちになれると聞いた道に全力投球してきた人生だった。
社会人になった。
これまで、全ての勝負に勝ってきたのに金持ちになる未来が見えなくて絶望した。今の給料ではタワマンに住めない。
もう一踏ん張りしてみるかとおもって、仕事に熱中した。データサイエンティストっていうと聞こえはいいけど、ほとんどコンサルみたいなもんで、ストレスしかたまらんかった。けど耐えた。副業も沢山した。
3年目で年収が1500万円を超えた、
サラリーマンの上限はこのくらいだと聞いて絶望した（歩合は知らん）。生まれ育った環境と、生活水準にほとんど変化がなかった。素直に驚いた。
どうやら、人には向き不向き、とやらがあるのに、その特性に応じて給料が変わるのは不平等らしい。
オレは、持つもの/持たざるもので、分けるとしたら後者に位置すると思っていた。
むしろ、その壁に立ち向っていく者、として仲間（後者派閥）から称賛されるとすら思っていたから、前者として憎悪されることがあると知ってショックだった。
つーか、サラリーマンしてる時点でお前と生活大きく変わらんだろ。流石に口に出さなかったけどさ。
（東京に住み続けられるかさえ怪しい）
な？
せめて、シコシコ努力（副業と読み替えてもいいぞ）で稼いだ分くらいそのまま懐に入れさせてほしいよ。
くらいにはなりてえよ。
自称保守・ネトウヨ・アンチフェミもぜんぜん話通じるし、ちゃんと調べてるじゃねーかって改めて思いました
というか某界隈の人、あのレベルでちゃんと調べられるのに陰謀論にハマるって本当にある？って思いました
まぁ学者やデータサイエンティストでもハマる人はハマるので、関係ないっちゃないのでしょうけど不思議です
なんか、サークル活動としてやっていて、わかってて乗っかっている人いるのでは・・・？って気がしました
差別発言が多いノスタルジーに酔ってる某界隈も、どうしてその発想・配慮を普段も持てないのか？ってなりました
なんだろうな、教祖の動向やサークル活動のノリの方がプライオリティ高いってやつですかね
まぁ主義主張はともかく、ゲーマー・ゲーム好きは自律思考する人が比較的多いからかもなって思いました(ソシャゲだとまたそれは異なる)
自律思考するのと批判思考というのが主義主張よりも前に来るのかなって思いました
やっぱ、『どう見られるかだけしか考えてない人』、『文字読まないけどいっちょがみだけはしたい人』ですね
俺私何も知らないし調べる気も読む気もないけどXXだと思う！！(突撃)
う～んどうにもなら～ん😫(オリンピックと同じ)
出来たら、あんまセンシティブな話題でそいうことはしない方が、みんな幸せになるんじゃないかな？って思いました
国問わず、母語以外の発言をチェックしてる人がそこそこ多いようだったので。やっぱゲーマーってそういう気質の人多いのかな？
あと、🥷パワーか？
英語コミュニティでは概ね否定の反応なんですけど、都知事選での政治厨の暴れぶりにドン引いてたサイレントマジョリティの気配を感じてます
騒ぎにドン引いてる無言の多数派は、日本オタクだったり、身内にアジアがいない限り、話題に死ぬほど興味がなくて、とりあえずゲームは買うって人多そうって思いました
日本と海外(特に欧米)の消費者の意識は違うとかよく言われるので、最終的にどんな売り上げになるのか気になるところです
現代って技術の発展はすさまじいけどその恩恵を受けるために相応のコストがかかるから、発展するだけ負担感も増してるよね
たとえばスマホ。機種代だけで安くても3万円〜。通信費は月数百円〜数万円まであって、情報に強いか弱いかでその辺は変わってくる。最近は学校からの連絡がスマホに来るから親には必須だし、就活もスマホ必須の体制の企業がほとんどだから子どもにもひとり1台必要になってくる。こりゃ子ども作るのが負担になるわって感じ
対して産業革命における技術の発展って、基本的にコストを下げる方向に進歩したんだよね。綿製品を作る織り機や動力を生む蒸気機関など、時間と人手を大量に削減できる発明のおかげで日用品が安くなり、生活のコストは下がった。だからこき使われる労働者層のQOLや治安の悪化と引き換えに、影響の少ない層の生活はより豊かになったわけで、これは技術の発展と文明の進歩が同時に進んだって感じがある
そうなるとAIはどうなるんだろう、新たな蒸気機関になるんだろうか。文や絵を秒で生成すること、写真や絵画の特徴的な部分を検出すること、それらはコストを下げ、費用削減へ繋げられるのだろうか
文や絵については大量生産が可能なようでいて、実は本質的には量ではなく作家性が求められていることが分かり、機械が綿製品を支配したようなパラダイムシフトまではまだまだ調整が必要そうだ
写真や絵画の分析については伸び代があると感じられる。病理検査や監視カメラの解析、地図の測量なんかに使えるんじゃないかな、専門家じゃないから分からないけど。発展するならこっち方面かな
そういや音声データの合成なんてのもある。リアルタイム翻訳と吹き替えがまとめてできるAIが開発されていて、これはかなり伸びそう。語学教師や翻訳家を駆逐してしまいそうだ
クレームへの対応なんかも今後はAIに取って代わられるだろうな。クレーマーへの対応は細かい機微なんて必要なくて、会社の規定通りの対応しかできないってことを折れるまで話すだけだから。きっとAIによる対応と振り分け→一部を人間が対応→クレーマーと判断された場合は専用AIへ、という流れが定番化するだろう
意外に伸び悩んでいるのが、買い物履歴からのサジェストだな。消費者が複数店舗をまたいで買い物したりしていて良いデータが取れてないんだろうか。むしろオススメされたいんだけどな…
天気予報なんかはデータさえ揃えばAIの得意分野っぽいのに、未だに正答率が上がらないのは何故なんだろう？ワールドワイドなデータが取れないのか、はたまたデータ化されていない因子が存在するのか
データサイエンティストという職業は今後、分析はAIに出力させるとして、食わせるデータの選定や出力方向の決定が主な業務になりそう……って、これは既存の業務か。データ収集能力の方で差がつくようになったりするんだろうか？
なんにせよAIというやつは、世界に網目を被せたとき、その網目のマスの情報一つ一つを言葉で区別できるなら何でも扱えてしまう怪物だ。できれば味方にしたい
githubでなにか作ったものをアップロードするのは、自分向きではないことに気がついた。
私が仕事で作っているようなwebアプリケーションというのは、誰でも使える一般性の高いものではなく、もっと特定のビジネスに依存した特殊なものである。
だから一般的な誰でも使えるようなものを作るというのにはあまり慣れていないのだ。
なにか作る場合はkaggleのほうが遊び場として向いていると思っている。
kaggleで「コンペ」に参加するつもりはないし、あれはBERTが出現したぐらいからは、少なくともNLP(自然言語処理)界隈は不毛な場となってしまった。
指標があれば不毛なハックがある。それが現実というものである。
それに業務で実用レベルで使えるモデルというのは、もっと運用のしやすいシンプルなモデルである。
モンスターアンサンブルで精度がSOTAでーすピロローン！なんてことには興味がないが、コンペはそれを目指している。
ではなぜkaggleが良いかと言うと、データセットが転がっていて、notebookも簡単に作成できるからである。
「このデータをこうやって使うとこういうツールが作れる」「このデータをこうやって分析するとこういう知見が得られる」というのは、「web開発用のMVCフレームワークを作ります」よりも具体性がある。
そして特定のデータに対するモデリングをするために論文を調べるようなことになった場合は、勉強にもなる。
私は昔、自然言語処理のブログを書いていたが、実験したことのコードを載せるタイプの記事が多かった。
ところが自称データサイエンティストや自称NLPエンジニアがツイッター上で「ゴミのようなブログを書くな」と言っていて、自分が言われている気がして怖くなったのでブログを閉鎖した。
そういう「政治おじさん」との接触を最大限減らすには、ブログというフォーマットではダメだと思うわけである。
私のマグカップには"Talk is cheap, show me the code."と書かれている。
これはリーナストーバルズの名言だが、政治おじさんが近寄らない場所というのは、具体的なコードが存在する場所であると言えよう。
