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日本の受験制度の中で、いわゆる良い大学に合格するのは３つのタイプがある。
１．受験勉強に特化するように親とかに誘導された人
２．受験に限らず、目標達成に向けた攻略が上手い人
３．好きなことが勉強だった人
どのタイプで子供時代を過ごしていたから、大人になってからの面白さが違う。
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世の中ではLGBTQとかマイノリティへの配慮が推進されているが、言語的マイノリティと能力が平均より少し低い人は、依然として低く見られ、差別構造さえ意識されていない。
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非英語ネイティブの人は、ChatGPTのようなAIツールを使って論文を書く権利を主張するべきではないかと思う。さらには、自動翻訳も十分な精度があると思えるから、論文を投稿するときには言語は問わないというのがフェアなのではないだろうか。
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この記事、全文読んでみたのだが、まるで占い師が適当言って為政者を騙しているような説明が「ヤバかった」。こういう風に脳科学を使うのをやめましょうというのを訴えていきたい。
岸田首相の脳波を測定してみたらヤバかった！ #文春オンライン bunshun.jp/articles/-/618…
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博士持ちの人が日本企業で活用されていないという話がある。高尚な仕事を持たない日本企業が悪いかのような言い方があるが、仕事って、博士がやりたい仕事を企業が作ってくれるのを待つのではなく、自分でやりたいことに沿った仕事を生み出す意識が重要。博士ならできるだろ。
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日本にいて日本語で情報を得ていると、この国には先がないから、他の国に移住するのが合理的な判断に見えるかもしれない。でも、あちこち住んでみた感想としては、実は、どの国にもそれぞれの問題があるから、知らないだけで似たりよったりだなと思ったりもする。
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将棋のことはよく知らないが、「AIが指さない手順を深く研究する」ということが行われているのが興味深い。他の場面でも有効かもしれないし、すごい世界になってきたと感じる。
羽生善治九段が藤井聡太五冠下す 「AI外す戦い」、王将戦第4局: 日本経済新聞 nikkei.com/article/DGXZQO…
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AIが戦争で使わられてドローンで攻められたらどうしたら良いかといつも脅威を感じている。この記事だとダンボール箱の中に隠れて移動すれば見つからなかったようで、マンガみたいで元気が出る。
U.S. Marines Outsmart AI Security Cameras by Hiding in a Cardboard Box petapixel.com/2023/01/30/u-s…
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惰性でベンチャーを続けてしまう日本人のメンタリティーの話、最近ちょうどしていた。サクッとやめればよいのに、そこで人材もスタックしてしまう。日本の大学発ベンチャーの存続率が95%というのは異常。
大学発ベンチャー1000社計画を振り返る｜ANRI #note note.com/anri_vc/n/n8b2…
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能力という観点もあるかもしれないが、自分からアクションを起こして、その道を選んでいるかというのが大きな要素ではないかと思う。何か目的をもって、国や地域を移動しようという行動力があることが、勉強が少々できるとかよりも大事かもしれない。
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世界中から才能ある人が集まってきたくなる場所を作れるというのがアメリカの強みだと思う。中国の躍進は目覚ましいが、この部分が弱いように思う。でも、そこを意識して戦略的に海外からの人材を受け入れようともしている。日本もそういうのやれると良いのにな。
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もちろん、トップレベルの大学だから、上の方はすごくできる人は、いるらしい。でも、平均すると、国際的なレピュテーションから想定されるほどレベルが高いものでもないということらしい。
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このまえMITの教授の方と話していて、MITとか学生のレベルが高くて楽しいのではと聞いたら、実はアメリカの高校教育が微妙だから、学部の学生のレベルは高くないと言っていた。世界中から人がくるから、大学院からレベルが高くなると言っていたのが興味深かった。多様性は大事。
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アメリカのテック企業はレイオフの嵐で、これはインフレ対策の利上げで株価が下がったことからの連鎖が主要因だが、実はこれはきっかけにすぎず、テック人材は沢山いらなかったという気づきも反映しているのではと思ったりする。
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この話、人が恣意的に選んだものよりも、アルゴリズムに選ばれたものの方がフェアだという認識がすでにできつつあることが面白い。信頼されるAI技術をどう作るかというのはよく話題になるが、実はAIの方が信頼される世の中になるのではないか。 twitter.com/itmedia_news/s…
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研究者になる人にとっても、勉強フェイズから研究のフェイズへの遷移は難しい課題だ。勉強すると、短時間でたくさんの知識を蓄積できるのに、研究をすると、ほんの少しの知識を生み出すのに、無駄に終わるかもしれない行動をたくさん取らないとならない。
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だから、何かを勉強してできるようになったら挑戦するとか、自分自身にとって大事なことを先延ばしにしている人には、あなたの人生も本番が始まってますよと言ってあげたい。勉強が得意な人生を歩んできた人ほど、この事実に気づきにくい。
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二十台半ば、既に人生は本番中だったと気づいた。その頃は、まだ人生の準備中で勉強したり経験を積んで力を蓄えているのだと思い込んでいた。でも、それでは何もできないで終わると気づいた。今も時々思い出さないと、勉強や成長の快楽に逃げてしまう。
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学部よりもブランド力のある大学院に行き箔をつけるのを学歴ロンダリングと呼んだりするようだが、研究に興味があって選択するのは自由でないかと思う。一方、ビジネスの世界では、学部の経歴を見えないようにしている人がいて、そういう人は実際に変な行動を起こす傾向があることを知った。
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最近、選択と集中という言葉を再解釈して、研究者が本業を選択して、事務作業とかどうでもいい仕事を切り捨てて、研究に集中したら、生産性がめっちゃ上がるよと主張しているのだが、中国は既に気づいてたんだね。 twitter.com/takanzai/statu…
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国レベルでの研究競争を考えると、投資金額に上限があると考えると、「選択と集中」は自然な考えかもしれないが、一人あたりの研究生産性を上げるという方向もある。そのためにやれることは、研究者に研究以外に時間を取らせないことと、研究の作業的な部分をAIや機械化して徹底的に自動化すること。
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本田宗一郎が、戦後の経済成長で日本人ががんばれたのは、上の人の小言がないってことだって言っていた。マッカーサーが上の世代をパージして文句を言う人がいないから、自分がやりたいことを一生懸命やれた。現代日本の停滞を考える際に興味深い視点だ。
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この神谷さんの資料、内容が充実していて勉強になる。全大学これ使って講義したら良いのではないか。
実験データ解析再入門：論文を「フェイクニュース」にしないために speakerdeck.com/ykamit/shi-yan…
