英語を勉強する一番の目的は英語でしか提供されない情報を手に入れるため
言語能力と一般に言った場合、読む（Reading）、聞く（Listening）、書く（Writing）、しゃべる（Speaking）の４つに分類されると思います。
ReadingとListeningは情報を手に入れるため、WritingとSpeakingは情報を発信するためです。
賢く生きていくために一番大事なのは、情報を手に入れることなので、英語の勉強は前二つ、特にReadingを重視していくべきだと私は考えています。
勉強する理由は自分の頭で判断できる部分を増やすため
無償で世の中のために働く人がたくさんいることが可視化された時代
こんなやりとりがありました。
オープンソース全盛の現代においては説得力のないご意見です。
— yu. (@yu_phd) November 10, 2017
利用料を取る理論は使われないのでそのまま廃れます。似たような代替理論を出すことが難しくないことも多いです。
それを発明者が望むならばそれでいいですが、普通は社会で使われることで幸せを感じるのが研究者ではないでしょうか？無理だと思いません。
大半の数学者は公金がなくても、無償で理論を社会に提供し続けると思います。
なぜなら数学者の大半はお金が欲しくて数学をやっているのではなく、数学が好きだから数学をやっていると、私は思うからです。
新井紀子教授が反論すべき点と女性研究者について
論点は『AIは東大に合格できないことを証明する方法』
私の書いた記事「ロボットは東大に入れるか」の新井紀子教授は研究者としてすごいは、11/9日現在、12,000人以上の方に読んでいただけたようで大変ありがたいです。
皆様のおかげで私の記事が新井紀子教授に届いたようです。
「本当は最初は東大合格できると思ってたくせに、ダメだとわかったら趣旨を変えた」というデマが飛んでいるようです。2012年から「東ロボ」で講演のご依頼を頂いていますが、「東大は入れないでしょうが、それなりの大学には入学できる。AIの技術限界の見極めが重要です」とお話しています。
アメリカでプログラマとして就職するための戦略
アメリカ西海岸におけるプログラマの採用は一般的に以下のような流れになります
- まずリクルータと電話をして応募条件にマッチしている人材かチェックされます。
- 1.を通過すると、エンジニアと電話でCoding Interviewというものを行います。Coding Interviewは、コンピュータサイエンスの教養があるかをチェックするためのテストで、Google Docsのようなブラウザ上でテキストを共有できるサービスを使って、電話で会話をしながらプログラムを書かされます。
- 2.を通過すると、実際に会社に行き2.と同じプロセスを４、5人のエンジニアと繰り返します。違いはGoogle Docsの代わりにホワイトボードを使うだけです。
- 3.を通過すると、採用になります。
Coding Interviewの出来が99%で学歴は関係ない
私が出席したことのある採用決定の会議で、出身大学や博士号の有無が話題にあがったことはありません。
私も過去に何人も面接をしましたが、彼、彼女らの学歴が採用の決定に影響を及ぼしたことはありません。
すべてCoding Interviewの出来不出来が採用かどうかを決めます。
頭脳労働者は人を必要としなくなった
従来の『ものづくり』はたくさんの人が1つの仕事に関わっていました
自動車や家電など、いわゆる従来の『ものづくり』の世界はたくさんの人が必要な産業です。
日本の会社に勤めていた時の上司の話ですが、彼は大学卒業後大手メーカーに就職し、最初の仕事は大卒の人間のみが割り当てられる電卓の設計だったそうです。
1975年頃の話です。
アメリカへの出稼ぎのすすめ
私がアメリカに行くことに決めたのは給料が高いからです
私がアメリカに行こうと決めたのは2002年頃、私が大学3年生のときでした。
当時の２ちゃんねるには、日本のエンジニアは文系就職と比較してあまり収入的に報われないといった書き込みがよくありました。
特にプログラマは激務、理不尽な上司の命令、かつ収入的に報われない。しかしアメリカに行けば自由な職場環境で、初任給年収1000万も難しくないといった情報も書き込まれていました。
AIは現段階で既に人類の脅威になる
頭脳が賢くなくても物理的には十分に脅威になる
前の記事で取り上げた「数学者→専業主婦→AI研究者」。私が研究で伝えたい“違和感”という文章から引用します。
AIは万能ではない （中略）いずれは人類の知能を抜き、私たちはコンピューターに支配される。シンギュラリティや現在の仕事を失うことを本気で論じる人が目立つようになりました。これは違和感ではなく数学者としての意見ですが、「そんな時代は来ない」と断言します。AIの仕組みを正しく理解していない人の幻想に過ぎません。
AIは万能かどうか？シンギュラリティはやってくるのか？などについて、私はわかりません。
しかしAIが賢くないからといって人類の脅威とならないわけではありません。
「ロボットは東大に入れるか」の新井紀子教授は研究者としてすごい
はじめに
本記事は「数学者→専業主婦→AI研究者」。私が研究で伝えたい“違和感”という文章を読んでの感想です。（読んでいない方は先に読んでいただけると、以下の流れがわかりやすいと思います。）
大まかな感想としては、私はあまり内容に同意できませんでした。
多額の税金を投下されている国立機関に所属する新井紀子教授の発言は影響力があると思いますし、またコメント欄でも科学の教養がそれなりにあると思われる方々が賛同しているのを見ると、本当にその結論でいいの？という疑問が拭えないのがこの記事を書いたきっかけです。
人生の7割くらいは運で決まる
私はとても手先が不器用なので化学の実験が上手にできません
化学の実験は注意しないと大きな怪我をする可能性があります。また器具も高価なものが多いので、私はそれらを壊してしまうことをいつも恐れていました。
高校時代の私の狭い頭の中は『理系＝化学の実験をやる人』だったので、理系は向いていないと思っていました。
現在の自分が曲がりなりにも理系にカテゴライズされていることが本当に不思議です。
高学歴でないと就けない職業が高学歴に向いているわけではない
学校の勉強と政治家という職業
選挙が終わりました。
私は選挙のたびに政治家になろうする人たちは大したものだと思います。
表面的には問題のある方もいますが、根幹の部分では多くの人を引き付けることができるとても魅力的な人たちに違いないでしょう。