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昨年秋、「ディープラーニングラボ」という、深層学習について様々なビジネス分野の人たちが学ぶことができる面白いコミュニティが誕生しました。すでに参加者は2000人を突破しており、イベントもすごく盛り上がっています。

NewsPicksでは今回、この新しいAIコミュニティの仕掛け役でもあるプリファードネットワークスと日本マイクロソフトの両トップに、最先端の人工知能テクノロジーがもたらす未来について対談をして頂きました。

週明け以降、このディープラーニングラボが開いたセミナーの内容などを、動画番組にしてお届けします(アカデミア会員向け)。自動運転、セキュリティ、アート、製造業まで、あらゆるビジネスに入り込むこの技術の広がりを、NewsPicksも後押ししたいと思っています。今さら聞けない!という方も、コミュニティに入りたい!という方も、ぜひご一読を。

https://dllab.connpass.com/
AIの根っこは「数学力」

まさにその通りだと思います。中高生の段階でAIに対応するにはどうしたらいいですかというご相談を受けることが多々ありますが、学校で習う数学をちゃんとしておいてください、と申し上げることにしています。

他に大事なのは論理力のもととなる国語。そして、AI関連の情報(に限らないですが)は英語で出回るのでそれを読むための英語力。
そうでしょうねぇ、抽象度の高い適用分野が一巡するまでは その後は現場コトバと数学の間の翻訳できる方々が
数学は論理的思考力を養う為の素養として必要とかそういう曖昧なものではなく(それは副次的に得られるもの)、科学やテクノロジーの本質を簡潔に表現し、人種国籍年齢性別問わずコミュニュケーションを取るための言語です。その意味で、得手不得手はあると思いますが、数学の研究者をのぞけば特殊な才能は必要ありません。
金融の世界でも、AIでも、いいえ、どの世界でも数学の才能が重用になってきています。昔は「数学は苦手」と言ってすんでいた話が、今はそんなことを言っていられません。
今後の教育で重要なのは突き詰めると、知識を得る為と知識を伝える為の語学と数学だと思います。
早い時期から数学と英語をしっかり学べる環境を作り、次世代に役立つ人材育成が必要だと感じました。
"自分たちが面白いと思えるテーマであること。とくに競合企業がやっていないテーマをきちんと設定して、それを事業の主軸に置いていくのが極めて重要だと感じています。"
西川さんやPFNの凄いところは高いエンジニアリングは当然として、このマーケティング視点があるところ。どこを尖らせ、少ないリソースを集中するか。事業面だけでなく、採用にも生かしているところが素晴らしい。
数学が得意な父親に感謝です。
中学校から数学の楽しさを教えられる先生の絶対量を増やすことを本気で取り組まないと、日本のテクノロジーは終わると思う。
論文の最先端を追うなら、数学者ほど役に立つ社員はいないかもね!

何かの専門 + プログラミングやデザイン

が重要かも🤔
数学者の需要が高いのは、ここ最近ずっとですね。

ケンブリッジ大学院に留学時代に、理数系で博士号を取得している友人達と仲良くなりましたが、博士号取得後にアカデミックな世界に進まなかった人間は、殆どが当時勢いのあった金融系に高額で引き抜かれていました!