読書メモ： あなたを支配し、社会を破壊する、AI・ビッグデータの罠（キャシー・オニール著） - 重ね描き日記（rmaruy_blogあらため）
あなたを支配し、社会を破壊する、AI・ビッグデータの罠 作者: キャシー・オニール,久保尚子 出版社/メーカー: インターシフト 発売日: 2018/06/18 メディア: 単行本 この商品を含むブログ (1件) を見る 原書タイトルは"Weapons of Math Destruction"。 「大量破壊兵器」をもじった造語で、訳書本文中では「数学破壊兵器」と訳されている。「兵器」というワードに一瞬ぎょっとするが、いわゆるAI（人工知能）やビッグデータが社会や個人に与える悪影響を強調するために、あえて選ばれた言葉なのだろう。 AIの危険性については、今回のAIブーム開始直後から議論されてきたし、本もたくさん出た。最初は拡散していた論点も、だんだんと整理されてきている*1。 2016年末に、このテーマについてはブログに書いた。 この記事では、データを分析する側と、データ分析の影響を被る側の
「ヘンタイよいこ」新井紀子は明日への希望を忘れない。 - ほぼ日刊イトイ新聞
AI研究を続けるうちに、 子どもの読解力が気になりはじめた新井さん。 その出発点は、お母さんの数学教室にありました。 ずーっと一本道 早野 大学で法律を学んだあと、 アメリカで数学基礎論を学んだ新井さんが、 いまは、国立情報学研究所におられます。 どういう経緯だったんですか？ 新井 私自分は、『ヘンタイよいこ新聞』を愛読していた 高校生の頃から今まで何も変わっていないんですよ。 ずーっと一本道で来たつもりなんです。 自分ではブレていないつもりなんですけど、 そのときどきで「これは法学部です」とか 「数学です」とか言われる。 でも私は法学と数学基礎論って 同じだと思っているんです。 「言葉のことだよね」って。 そして、 言葉には社会に与える影響があると思っているんです。 糸井 いやあ、そうですね。 新井 社会に与える影響の責任を考えるのは、 法学部でも数学基礎論も一緒だと思ったから、 より厳
「ヘンタイよいこ」新井紀子は明日への希望を忘れない。 - ほぼ日刊イトイ新聞
新井さんお手製のケーキをいただきながら 数学基礎論の話はつづきます。 （ケーキは「ミンスミート」。 干しぶどう、干しいちじく、干しプルーン、 自家製オレンジピールなどをスパイスとお酒と いっしょに１年漬けて熟成させたものだそうです） 新井 数学の危機に話を戻すと、 さっきお話したように、 数学者たちはすごく困ったんです。 それで、２千年さかのぼって、大元のもとから 「これって正しいよね、これって正しいよね」と、 ひとつひとつ洗い直していったら、 機械にもわかるぐらい精密な、 「数学とは何か」っていうことの 学問体系ができていったんですよね。 糸井 物事がややこしくなったときに、 「機械にも分かるぐらいに解きほぐす」っていう発想は あらゆる場面でされますね。 新井 そうかもしれませんね。 糸井 でも、それが逆に命取りになる場合がある。 新井 良い面と悪い面が出ますね。 で、コンピュータの原理
「ヘンタイよいこ」新井紀子は明日への希望を忘れない。 - ほぼ日刊イトイ新聞
「はじめまして」の座談会。 少しずつ数学の本質に迫ります。 ラッセルのパラドックス 早野 アメリカで大学院まで行かれて、 そこで学んだ数学基礎論がどういうものか、 簡単に説明していただくことはできますか？ 新井 数学って、たとえば物理と相性のいい「解析」とか、 いろんな分野にマッチした数学があるんですけど、 そのいろんな数学をたばねる 「全体の数学」を「数学する」ところなんです、 数学基礎論って。 早野 ええ。 新井 数学基礎論がどうして生まれたかというと、 数学が、19世紀のおわりに一度 深刻な危機に陥ったからなんです。 糸井 ほぉ。 新井 数学はギリシャ時代からずっと整備されてきて、 科学の言葉として使われてきました。 近代科学や現代科学は ぜんぶ数学の上に成り立っています。 早野 うん。 新井 それなのに、20世紀にはいってすぐ、 バートランド・ラッセルという人が 明確な形で問題を提
「ヘンタイよいこ」新井紀子は明日への希望を忘れない。 - ほぼ日刊イトイ新聞
「ロボットは東大に入れるか」という名の 人工知能（AI）プロジェクトがあります。 通称・東ロボくんはソフトウエアなので、 体はありません。記述試験を受けるときは、 「東ロボ手くん」という筆記装置が手伝ってくれますが、 東ロボくんに姿はないのです。 IBMのワトソンや、 プロ囲碁棋士と互角の勝負をするアルファ碁と同じです。 2011年にプロジェクトが始まってから７年が過ぎ、 東ロボくんは大きく成長しました。 模擬試験で好成績をおさめるようになったのです。 でも、東ロボくんの育ての親・新井紀子さんは、 「うちの子」の偏差値があがったことを喜ぶ “教育ママ”ではありません。 なぜなら、頭のいい人工知能を育てることが プロジェクトの目的ではなかったから。 人工知能に何ができて、何ができないのか？ その限界をわかりやすく示すことで、 人間はこの先どうやって生きていけばいいか、 一緒に考えたい。 新著
「東ロボ」を主導した数学者が「読解力がない子どもにプログラミングを教えても、意味がない」と主張する理由
「東ロボ」を主導した数学者が「読解力がない子どもにプログラミングを教えても、意味がない」と主張する理由：特集：小学生の「プログラミング教育」その前に（8） 2020年度から小学生のプログラミング教育が始まる。官庁や教育機関、企業を巻き込んだ教材開発やデモ授業などが進む中、国立情報学研究所の新井紀子教授は、AIや全国の子どもを対象にした研究活動の成果から「プログラミング教育以前に、学校は子どもの『読解力』を伸ばすべき」と主張する。その理由とは。 こんな状況を想像してほしい。あなたは小学生の子どもを持つ親で、AIの導入やモノのデジタル化が進む将来を見据えている。そのため、自分の子どもには、 最新の環境で、優秀な講師によるプログラミングの授業を受けさせるつもりだ。20年後、あなたの子どもは、プログラミングを深く使いこなし、自分のアイデアをコンピュータで形にできる大人に育つだろうか？ 2000年代
教育のための科学研究所
リーディングスキルテスト (RST) とは、 「日本語のルールに従って教科書の文章を読むことができない生徒がいるのではないか」 という仮説のもと、診断法や教授法の開発を目的に設計及び調査が進められている 基礎的な読解力を測るテストです。 RSTとは？
数学系向けDeepLearning/Tensorflow入門 - Qiita
DeepLearningは最近ブームであり,その有名なライブラリとしてTensorflowがあります． この記事ではDeepLearningの基本的な部分を数式を使って書き下すこととTensorflowの使い方を紹介します. 今更っていう気もしますが…，そこは気にしないでおくことにします 主な対象はベクトル空間やテンソル積等をある程度知っているけれど，DeepLearningは知らない人です. なので表記も大学の数学でよく出てくるものしています. なおニューラルネットワークの積分表現には触れません. 三層パーセプトロン ニューラルネットワークの基本的な形の一つである三層パーセプトロンを定義します. 定義 (三層パーセプトロン) 行列$W_1 \in M_{n_0 n_1}(\mathbb{R}),W_2 \in M_{n_1 n_2}(\mathbb{R})$とベクトル$b_1 \in \
統計学と機械学習を支える数学が、「全く一緒」と言えるわけ （ダイヤモンド・オンライン） - Yahoo!ニュース
ビジネス書大賞（2014）、統計学会出版賞（2017）を受賞し、累計48万部を突破した大ヒットシリーズの最新刊『統計学が最強の学問である［数学編］』が発売されました。 著者の西内さんは、統計学の数学を学べば、人工知能の重要技術である機械学習の数学もマスターできるといいますが、そのわけは…？ ● 数学者アーサー・ベンジャミンの主張 アメリカの数学者アーサー・ベンジャミンはTEDトークなどの場で、「高校までの数学教育では微積分などより統計学を教えるべきである」と主張しています。 理工学系の学生にとって、確かに微積分は重要です。しかし、それ以外の一般的な人々が日常生活で使うことはほとんどありません。それよりも統計学の方が、全ての人が日々使うものだという理由から、彼はこのような考えに至ったのだそうです。 私はこの話に対して、賛否両方の意見があります。賛成する点はもちろん「統計学は全ての人が学ぶべき
Googleが最強のチェス・将棋AI「AlphaZero」を発表 わずか24時間の自己学習で最強AIを上回る
404 NOT FOUND 指定されたページが見つかりません。 お手数ですが、次のいずれかの方法でページをお探しください。 ブラウザの再読み込みを行う 入力したURL（ページアドレス）にタイプミスがないか確認する ブラウザの「戻る」ボタンを押して前画面からやり直す
「数学者→専業主婦→AI研究者」。私が研究で伝えたい“違和感”
ビジネスの現場でAIの導入を模索する動きが活発化している中、このような状況に警鐘を鳴らす1人の研究者がいる。国立情報学研究所の新井紀子教授だ。「ロボットは東大に入れるか」をテーマに約5年の研究を進め、2016年にプロジェクトの一時凍結を決めた通称「東ロボプロジェクト」のリーダーである。 AIの研究者と聞くと、学生時代からコンピューティングの専門家をひた走ってきたとイメージする人が多いはず。しかし、新井教授の専門は数学であり、一時は結婚・出産を機に専業主婦の道を歩み、その後、研究職の道に復帰したという異色の経歴を持つ。 他のAI研究者にはないユニークなキャリアを誇る新井教授がAIに対する昨今の風潮や「東ロボプロジェクト」に秘められた思い、研究者としてなすべきことを語った。 私の専門分野は数学ですが、数学が好きだったから今の道に進んだわけではありません。幼い頃から「社会」に関心があると同時に、
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（輝く人）ＡＩ・脳、常に先端研究 数理脳科学者・甘利俊一さん：朝日新聞デジタル
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