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はてなキーワード: 情報科学とは
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC045XS0U2A001C2000000/
良い大学・大学院を出て「学んだ情報科学・工学を生かして、バリバリ仕事するぜ～」という気持ちで入社しても、
「あれ、ソフトウェアが重要って上の人は言ってるけど、ソフトウェアの良し悪しが業績に直結する事業が、あんまり無いな？
というか自分の専門領域だと無いな？じゃ、今研究開発やってる○○技術って、あんまり世の中へのインパクトが無い？」
という悩みの森に突入して、自分の専門が活きそうなところへ転職するのよね。
趣味としてのそれら活動を否定するわけではないが、中途半端にWebサービスとかゲーム作ったり競プロやるくらいなら、興味ある分野の本の通読の方がよっっっっぽどためになるし、筋肉のように自分の身に付くよ。
個人によって実装力には差があるから一概には言えないものの、つよつよプログラマは「0.6人月だから大したもの作れないかも」とは言わないのではないかと判断した。つよつよなら、自分のやりたい作業に対して最低限必要な時間くらい分かる。
興味ある分野がないなら、強い静的型付けの関数型プログラミング入門とかどう。浅井健一著「プログラミングの基礎」でも読んだら。演習をやればゲームも作れるし。新刊の「コンピュータを操る」は情報科学的な考え方(プログラミング的思考と言われがちなもの)を押さえつつブロックプログラミングを紹介してるから、自分の勉強だけでなく子供の教育のためにもなるよ。
最初に呼んだのが去年の秋ごろだから、3/4年位で単行本になってるの一通り読んだ事になるのかな。
個人的に、一番難解なのは「充たされざる者」で(多分これにはほぼ異論ないはず)、大きく開けて時点が「わたしたちが孤児だったころ」。
簡単な作品(というと語弊がありそうだが)は、短編集の「夜想曲集」と、「わたしを離さないで」「日の名残り」あたりかなぁ。情報科学系の知識がそれなりにあるなら「クララとお日さま」も。
個人的なお勧め順は「クララとお日さま」「忘れられた巨人」「遠い山なみの光(女たちの遠い夏)」。
ノーベル賞受賞時は日本出身なだけで名誉日本人みたいな報道の仕方すんなと思ってたけど、思ってたより日本的な所があるように感じた。日本的なんじゃなくてただ普遍的なだけなんだろうか？日本が舞台の「遠い山なみの光」「浮世の画家」だけじゃなくて、イギリスが舞台の「日の名残り」も結構日本臭がしたんだよなぁ。
でも、その後の作品はそうでもないかも。最初に読んだのが「日の名残り」だったので、思ってたより日本臭さを感じた印象が強かったのかな。
あまり本を読むという事をしなくなって久しかったんだけど、カズオイシグロ作品読んで見ようと思ったのがきっかけで他にもあれこれ読み始めた。記録を見れば月3冊くらいのペースで読んでる人から見たらゴミみたいなもんなんだろうけど、いい習慣がついた気がする。
高校2年生の息子の成績が良い。これまで進路の話をあまり真剣にしてこなかったが、国立医学部も目指せる成績をキープしており、向上心もあって誇らしかった。
最近進路の話をしたのだが、息子が大学で学びたいのは情報科学、計算機科学なのだそう。小学生の頃レゴマインドストームで遊んで以来、コンピュータ好きなのは知っていたが、趣味程度だと思っていた。
もちろん否定するつもりはないし、「じゃあ一生懸命頑張りなさい」と穏やかに声を掛けたが、内心ではがっかりしてしまった。後から聞いたら夫も同様だそう。私と夫世代は就活シーズンに不景気や就職難を経験しており、「大学進学するなら工学部。成績が良いなら迷わず医学部」という思い込みがあった。まあ息子の進路だから決めるのは息子だけど。
というか「医学部」のインパクトってやっぱり半端ないよなぁ〜。「情報科学」って言っても、知らない人（大学に興味ない人とか）には伝わらないけど、「医学部」が通じない人は殆どいないし。はぁ。
「プログラマー志望なら大学なんて行く必要ない、高卒か専門学校で十分」
こんな話を聞いていたからプログラミングはさぞ簡単だろうと思っていたのに、実際に勉強してみるととても難しかった。
なんとか勉強してようやくWebシステムやモバイルアプリをいくつか完成させたが、正直あー簡単だったとは思えなかった。
言語仕様、フレームワーク、英語、アルゴリズム、ハードウェア等学ぶことは山積みで、勉強のための勉強が必要な状態が続いた。
一方、その後の就活ではプログラミングの経験が評価され、いくつかの大手自社開発系IT企業からプログラマーとして内定をもらった。
「単純作業」であるはずのプログラミングに苦労するレベルでも大手からある程度の評価がもらえるのである。
社内のプログラマーの9割は国立大学以上の情報科学系修士卒であり、これもプログラミングの難易度に対する肌感覚と違わない。
正直なところ、（成績不良で）大学ではなく専門学校に進学した層・高卒で就職した層が同じシステムを構築できるとは感じなかった。
大学と専門学校で学ぶ内容にどれくらい差があるか分からないが、大学の授業で学んだ内容はそれなりに役立っている。
でも、世間ではプログラマーなんて悪い意味で誰にでもなれて、大学に行く必要もなくて、つまらない単純作業員だと言われる。
いろいろしくじってきたが、その後のことも考えると、人生で一番大きなしくじりだったと思う。
を検討していた。
コンピュータと人工知能に関心があったということが候補を選んだ理由だった。
当時、LinuxやFirefoxなどのオープンソース活動に興味を持っていた。
また、脳科学や認知科学、人工知能など人間の知能に関する分野にも興味を持っていた。
研究分野としてはOS・コンパイラなどのコンピュータの基礎研究という印象を受け、
工学の方が自分の嗜好に近いと考えて工学部の学科を検討することにした。
工学部機械情報学科はロボティクスを中心とした情報を扱っていて、
ロボットのハードウェアへの興味が低かったことから優先順位を下げた。
そして、
を候補として考えた。
機械系のカリキュラム・研究も含まれていて、2つの学科が扱っている分野が共通していた。
違いとしては、システム情報工学では応用物理系の内容を中心に扱い、
知能社会システムでは機械系から社会工学・経済工学まで扱っているという違いがあった。
そして、次の理由から知能社会システムコースを候補として考えた。
私は教養学部での講義からゲーム理論やシェリングの分居モデルなどの話題に触れ、
また、当時行動経済学や経済への物理学の応用などの書籍を読み社会科学系にも興味を持っていた。
人工知能やマルチエージェントや進化計算などの複雑系にも興味を持っていた。
また、自分の関心がある講義が他学科にも分散していたことから、
講義を取りやすいことも良いと考え、自立して科目を選択できると考えた。
また、製造業や電器メーカーの不調から従来の工学系学科に進んでよいのかと悩んでいた。
できて数年の学科だということで新しいことができるのではないかと無根拠に考えていた。
そうして工学部システム創成学科知能社会システムコースに進むことにした。
そうして、システム創成学科知能社会システムコース(PSI)に進学したが、
思うようにはいかなかった。
幅広い分野を扱いつつ、講義数が少ないということで全体的に内容が薄く、未消化気味だった。
また、講義間の関連性が薄く、体系的に学べることが少なかった。
などの工学の基礎となりうることは扱うのだが、基礎に留まっていた。
また、講義を受けてのレポートが中心で理工学の演習は少なかった。
工学部だから機械や電気ではなくても理数系を基礎として扱うのだろうと考えていたが、
予想とは違い少なかった。
統計は理工系でも社会系でも重要なものだからもっと力を入れて欲しいと思う。
そのため、ディスカッションやプレゼンテーションなどの機会があったが、
幅広い分野を扱っているということもあり、学生層が広かった。
その分、興味が合いそうな同級生を見つけにくかった。
カリキュラムが少ない分、就職活動を頑張って学部で外資などに就職しようという
学生も多かった。
全員が全員そうだということはなく、修士も進むことを考えている学生もいた。
他学科聴講は思ったよりもできなかった。
受けたいと思った講義の時間が被っていたり、前提知識が不足していたりして、受講が難しい場合があった。
学科での講義に関心が持てず、モチベーションが下がっていたということもあった。
研究室には学部3年後期に配属される。カリキュラムの少ない分をそこで補う想定らしい。
しかし、私が所属していた研究室では、学部就職する学生が多く、
他大学からの院生やポスドクが中心であまり教育が受けられなかった。
システム創成は機械情報学科や計数工学科と違い、情報理工学系研究科ではない。
進振り時点ではそこまで差を考えていなかったが、講義の内容やPCなどの設備が違っていた。
大学院でより専門性を高めたいと考えて情報理工学系研究科に進んだが、
実力の不足から、大した実績を上げることができなかった。
学部では幅広い内容を身に着けて、大学院で専門性を高めるということを考えていたが、
他の研究室に進学するならば、その研究室と密に連絡を取って、院進学前から
必要な勉強・研究計画作成をしないと、講義や就活で研究に必要な時間が取れなくなる。
このようなことから、大学院では成果を出せず、就職活動もあまりうまくいかなかった。
振り返ると、それまでの人生で初めて大きな意思決定をする機会だったが、そのことを十分に認識できていなかった。
取捨選択するということができず、幅広いカリキュラムがあるということから選択肢がありそうな道を選んでしまった。
安易に考えず、具体的にメリット・デメリットを書き出して、検討すべきだった。
それまでどれかができるということではなく、どれもできるようになろうとしてきたことがあり、
立花隆さんの影響を受けていて、文理ともに学ぶことに憧れていたが、
その難しさを分かっていなかった。
意思決定をするために必要な情報を集めて、裏を取るということができていなかった。
まあ、サークルに工学部の先輩がほぼいないという事情もあった。(普通工学部は忙しいからな。)
もう少し聞けていれば、進学先を再検討していたと思う。
自分が目指すような幅広い分野を学ぶということを行うのであれば、基礎を幅広く身に着けることを
念頭において進学先を選ぶべきであった。
そう考えると、情報科学科や計数工学科に進むことを考えるべきだったと思う。
理学部情報科学科については小中高からプログラミングを扱っている人が多いと聞いていて気遅れしていた面もあった。
独学で学ぶようにはしていたが、学科に進学した方が教育や同級生など成長できる機会は多かった。
学部で情報系の基礎を身に着けて、大学院で応用に広げることも十分考えられたが、当時はその想定ができなかった。
あと、当時情報科学科や電子情報学科が進振りの最低点(底点)が非常に低く、避けた方がよいかなと思っていたところもあった。
進振りで高い点のところを目指していたわけではないが、つい点数に左右されてしまった。
今の機械学習やディープラーニングは自分が当初やりたかったことに非常に近かった。
大学院でそちらに進もうとしたが、実力不足から挫折してしまった。
情報科学科や計数工学科に進学していれば、その分野に進むチャンスが大きかったと思う。
教養学部時代に自分がやりたいことについて、教授に相談したり、一般書籍ではなく学会誌を読むなどしていれば、
進路を明確に決めて、進振りでの失敗も避けられたのではないかと思う。
進振りでは点が足りなくて進学できなくて失敗したという話を良く聞くが、
これは進学先の選択を誤ったという話である。その分、あの時選んでいればという後悔が大きい。
システム創成について、自分の失敗から悪い面ばかり記載してしまった。
私の進振りでのしくじりを具体的に書くことで何か参考になればということで書いたものである。
自由度が高い分、自分で計画を立てて行動できる人にとっては良い面もあると思う。
私自身は進路・キャリアを良く決めないまま進学してしまったため、うまくいかなかった。
など学科の色がはっきりしてきて、その方面に目指す人にとっては良い学科と思う。
(カリキュラムはあまり変わっていないらしいという話も聞くが。)
失敗したと思っても、将来どうなるかは分からない。
現に情報系学科は過去は非常に底点が低かったが、今は高騰している。
システム創成ではないが、大学院で他分野に進んで研究者として業績を上げている知り合いもいるので、
あまり後悔せず、前を向いて進んで欲しい。
何を知っていて、何を語ることができれば教養があるといえるのかを考えたとき、
例えば文学、音楽、絵画、物理学、数学、化学、生物学、医学、地球科学、歴史学、言語学、地理学、情報科学、日常生活に関する知識、芸能、スポーツ、時事問題……とかがあって、
流石に「これら全部において平均的な人より大幅に詳しい人」ってほぼいないと思うんだけど、そうすると「教養があると自称すること」とか、ましてや「他人を教養がないと批判すること」なんて出来やしないと思うんだよな
もし「自分は教養がある」と感じている人がいたら、そう感じる理由と自分が詳しいこと、詳しくないことについて聞いてみたい もしかして存在しない？
ホームレス死ね発言でメンタリストDAIGOって奴が絶賛炎上中だが、意識高い系不労所得民なんて生き方してる奴のテンプレみたいなもんだ。
10年前にその一歩先のホームレス殺人を唱導して名を馳せたAutomatons Hacking Guideというはてな日記があった。
ブロガーは「華殉」というビジュアル系っぽい名前を付けた自称東大卒国内一流会社勤務で大学院に通う20代後半という設定の男性。平成初期のトレンディドラマの設定みたいな生活をする人がこの世には居るんだね。
「Automatons Hacking」のAutomatonはオートマタとも言い自動人形のこと。原爆とコンピュータの父、ノイマンが提唱したセル・オートマトンという概念があり、これはそのままライフゲームのアルゴリズムなのだが、フランス現代思想が流行するとこれら情報科学の概念を借用してこねくり回す議論が流行した。
その過程で個人を特定アルゴリズムを持って社会的活動をする自動人形と扱う社会学的手法などが出来た。この辺まではAIの自動学習のベースでもある。
するとこれが人文系に逆輸入されて罵倒や見下しに使われるようになる。自分で考え経験してアップデートし続ける人生を送る人間じゃなくて、与えられたアルゴリズムに社会的入力（引数付き関数）を与えると安定した反応を出す人形として扱う。それは群衆のアナロジーでもある。群衆に属さず上から俯瞰する観察者が自分だ。だから「俺は他の大衆とは違う」と思いたい意識高い系の若者はこのソーカルにコケにされたポモの概念無断借用的な考えに靡きやすい。
ビジュアル系みたいな名前でトレンディドラマみたいな生活を送る華殉は人文家ポモの薫陶を受けている事が判るね。
ハッキングはコンピュータハッキングの事だからこのオートマタに普段の処理とは違う入力を直接与えて愉快犯的に恐慌状態にしたり自分の思うままに操縦する事を表す。
おや？メンタリストっていうのに似ているね。やってる事も知的スノッブの基礎もフォロワーを釣ったり釣られたりする部分も。
オートマタハッカーを名乗る華殉だったがかなり誠実な性格だった。自意識に。
実存の強さ、自意識の高さ故に「群衆の俯瞰者」に惹かれるのであるから自意識に誠実なのはありがちだ。
例えば
・批判されてメタから見ている姿勢は崩さないが相当数のレスをする。
・「安全地帯から言うだけで実際には殺せないだろう」と挑発され熱くなり「自分は実際ホームレスを殺す」と言ってしまう。
・ブログ副題に「〇〇劇場」と書いていたのだが、ホームレス殺人エントリなどで風呂無駄氏にはっきりと拒絶を受け、直後に外してしまう。
・Twitterで「痛い」ツイートをした直後に「ちんこまんこちんこまんこ」というツイートを十数回して流す。
そういえばメンタリスト君も動画の炎上コメントを数百個削除しているようだ。コメントが数百になると閲覧も大変なのに熱心だよね。
華殉はそもそも最初はgoogleの開発がどうとかアップルの製品哲学がどうとか、ニーチェの超人がどうとか、今では意識高い系のテンプレみたいな事ばかり書いていた。でもPVが伸びなかった。そこに「ホームレスの人権なんて行使される事も無い状態だろ」佐川ニキ「ホームレスに人権無いとかいい年してバカじゃねーの」という誤解みたいな論争があり、そこにホームレス殺人エントリで割り込みPVを浚ったのであった。
こんな華殉だったが最後はギーグ精神論的なものにシフトしてフェードアウトしていった。ホームレス殺人や偽善批判などの挑発的エントリから手を引いた理由は増田が見たところ以下による
善への挑発をしたらはてなのリベラルが直情的にひどいと吹き上がる反応をする事を期待していたがネットには宮勤め以外の人間も居り特に不良の経験を持つ人間は喧嘩慣れしている。更にポモ以前の思想の素養がある人間は同系の人間の実存をむき出しにして効果的に怒らせ誘導する術を持つ。これらによって「劇場」が状況劇場になってしまい、実存を開陳しすぎ、刺さり過ぎた。思想系の人間が実存の剥き方を知っているのは自分がその動機（実存のカバー）で思想なんてものに惹かれているから。
・自分への賛同者に底辺のテンプレネトウヨみたいなのが多かった。
ニーチェ援用したりしてるのにルサンチマンで歪んで挑発されると安定した出力する連中に擦り寄られたら立場が無い。というかなまじっか思想なんてやってるので羞恥心で「あ゛あ゛あ゛ー」となる。同意されて懸命に距離を取りたがる姿は侘び寂びが漂っていた。でもこれは華殉も悪くて過去エントリやTwitterではテンプレ的なデマや「自分の税金が外国人の生活保護に吸われて」みたいなテンプレを良く書いていた。そもそもそれってニーチェのルサンチマンそのものじゃね？
子供の主体にとって世界は暴力であり規範を強制してくる装置だ。特に「若者」になり大学や院に進むと知で征服した自分の世界と隷従を求められる外の世界の格差は大きくなる。オートマトンハッキングとメンタリストの行動が似ているのは共にこの需要を相手にするものだからだ。
今回のメンタリストの炎上を見てデジタルタトゥーを持つ華殉はどうしているのだろうか？
大学の専門課程ではじめてプログラミングに触れるケースを想定する。
情報科学専攻で半年か一年かけてやる程度の内容だが、他のほとんどの科目でもそうであるように、要領の良い奴なら数週間でマスターできる。
実際、世の中にはこのレベルの奴なんか珍しくもなくいる一方、Pythonチュートリアルレベルの文献を数ヶ月かけても前半数章すら読めないような奴もいて、そういう奴が「プログラマになりたい」とか言ってる。本当に社会の迷惑。やめてくれ
ちなみに年齢は数え年で36。
元キモオタの教諭がずっと中学時代の担任だったし、高校は偏差値60弱だけど進学校並みに体罰が多かった。中には空き教室に一人だけで何分も閉じ込めて授業に出させないという会社のパワハラ紛いの体罰をする教員もいた。
おまけに高校時代の3年間一緒だった担任の数学教諭は元女性暴走族気取りで、同学年の別のクラスの人からすら異様さを知らない生徒はいなかった。
私も私ですごいことをしていて、高校入試は社会の公民だけでたらめな解答で提出して残りの科目は満点を取って受かったし、大学センター試験は物理と数学1A2Bで満点を取った。ちなみにセンター試験でリスニングのなかった時代の話ね。
ちなみに最終学歴は某政令指定都市の国立大の情報科学系(某鉄道系YouTuberが卒業予定のところ)ね。偏差値は早稲田や慶応や上智にボロ負けしていてGMARCHよりは上の方。
この冬に予定されている院試受験者と、来年度以降の受験者のために内容をメモしておく。
前提として私の背景は下記となる
研究科のページから教員一覧に目を通して、やりたい研究に近い研究室で学生ウェルカム感のあるウェブページをもつ先生に連絡した。
そのあとオープンキャンパスに出席し、そこでの座談会で事前に連絡させてもらった先生と話したが、どうも研究テーマが研究室とミスマッチ感がでていたので、その先生に他の先生を紹介してもらった。最終的には、紹介してもらった先生を第一希望で受験申し込みをおこなった。
４つの項目について２ページ以内で書かないといけない。
いわゆる"研究計画書"・"論文"みたいな仰々しいフォーマットではなく、見出しはフォント大きく、太字にして、必要なところはリスト形式にして、と、口頭試問前提の読みやすさ重視のフォーマットにした。
例えるならGitHubのREADMEのようなフォーマットで書いた。といっても下記については一般的なレポート記法に従った
半ページ強を使った。内容としてはざっくり下記の３点を記載した。
半ページ弱使った。卒業研究はどうも書きづらかったので、幸い長いこと取り組んでいるプロジェクト（研究ではない）があり、そのプロジェクトについて、研究ぽいとこだけ抽出して概略を書いた。
２行程度書いた。博士後期課程行きたいけど、そのときの金銭事情にもよるから未定ということを書いた。
２枚目丸々１ページを使った。
背景・方法・成果で1/4ずつ、加えて残りの1/4に研究テーマの概略図（パワポ１枚みたいな）を載せた。
下手なこと書いて口頭試問で痛い目に合わないことを意識して、とにかく専門用語・具体的なアルゴリズム名は避けるようにした。
統計・機械学習なら、平均・分散までしか使わない。SVM・ディープラーニングなんて言葉は避ける。可能な限り高校生でも知っていそうな言葉だけ使うようにした。そうすると参考文献を書く必要もなくなり全体的にスッキリした体裁になった。といいつつ専門用語まったくないのも薄っぺらい気がしたので、確実に解説できる１語だけを記載して、その１語には参考文献の番号振って、ページ末端に小さいフォントで参考文献を記載した。
あと、提案手法の評価方法だけはすごい意識した。このあたりは"研究計画書の書き方"で、グーグル検索してもらったほうが詳しい。
会場は大きめのホールで受験生は３０名ほど。多くの受験生はスーツだったが、Tシャツジーンズの受験生もいた。試験当日の座席配置と合格発表の番号を見るに私服の受験生も受かっていた。
問題は２問でた。
必答１問 A4 1枚
"研究科で何を学んで何に活かすか"みたいなテーマだった。私は具体的な志望業界があるので、データ分析に関する研究をして、その業界の研究職でこういう仕事がしたいということを書いた。
選択１問 A4 1枚
私は２を選んだ。具体的なシチュエーションを想定したうえで、下記のような観点で、ストーリーを作った。AIビジネス/ビッグデータビジネスの事例の本で読んだことを項目にあてはめて回答した。
待合室として教室に移動させられる。１人３０分で、口頭試問は３会場あって１人ずつ呼ばれる。試験時間は当日に案内があった。一番遅い人は４時間待ちだと思う。待合室は比較的出入り自由。待合室にスタッフがいるわけでもない。自分の試験時間に待合室にいればよいと案内あったが、途中、試験時間の時間変更があった。受験生は各々スマホいじったり、トイレにたったり、おそらく外出もしていた。すごい暇なのでスマホの充電は十分にしていったほうがいいと思う。
試験会場は少し狭めの教室。希望をだした先生+3~4名の先生方が長机に並んでいて、その前にパイプ椅子がおかれているような形式。先生方はおそらくコース混合だったと思う。
希望の先生から、研究計画書に書いた統計用語から発展した内容の用語について説明できるかという質問があり、教室の黒板を使って説明した。たまたま口頭試問対策でヤマはってた質問だったが、対策していなければ答えられない用語だった。必修講義の統計基礎レベルではでてこない用語で、統計応用レベルの教科書でこんなこと書いてたなという内容を説明した。といっても決して"専門書"レベルの範囲ではないので、私が勉強不足なだけかもしれない。分からないことは分からないで通して、しどろもどろになりつつ自己採点100点満点中40点ぐらいの説明になった
そのあと他の先生方も含めて、いろいろ質問を浴びせられた、なぜこの研究科を選んだのかとか、なぜこのテーマをやるのか、どうやるのかとか面接に近い感じ、研究計画書に書いた、これまでの研究・希望進路についてはとくに聞かれなかった。終始、なごやかな雰囲気ではあった。
こんな雑多なメモだが、役に立つと嬉しい。
