科学は「わかった」から「見えた」「役立つ」まで何十年も
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身近なものをいくつか。
スマホやデジカメで使われているCMOSイメージセンサは1960年代、しかもCCDよりも早く原理は提案されていましたが実用化は1990年代にはいってから。半導体の製造技術が成熟する必要がありました。
CMOSイメージセンサ
https://ja.wikipedia.org/wiki/CMOS%E3%82%A4%E3%83%A1%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%BB%E3%83%B3%E3%82%B5
いまの深層学習の原型と呼ばれる福島先生のネオコグニトロンは1979年に発表されていますが実際に世界で大ブームになったのは2012年。GPUのおかげで計算能力が向上したのがきっかけ。
ネオコグニトロン
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%8D%E3%82%AA%E3%82%B3%E3%82%B0%E3%83%8B%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%B3#:~:text=%E3%83%8D%E3%82%AA%E3%82%B3%E3%82%B0%E3%83%8B%E3%83%88%E3%83%AD%E3%83%B3%EF%BC%88%E8%8B%B1%3A%20Neocognitron,%E3%81%AE%E5%85%83%E3%81%A8%E3%81%AA%E3%81%A3%E3%81%9F%E3%80%82これまたよく言われることですが、やったらすぐに役に立つものは、黙っていても誰かがやるので、その時々の何の役に立つかわからない不思議なことを少しずつ解きほぐしていくのがアカデミアの役割かなと。
機械学習の先生とかも、話を聞けば聞くほど、今すぐ役に立つことはやっていない、という感じです。この時代だからこそ次の基礎を、というフィロソフィーを感じています。科学はオワコンかもしれません.もう画期的な発見は残されておらず,そろそろネタ切れが近いのではないでしょうか.一方,それを組み合わせて役立つものにすること(工学)のネタの数は,組み合わせなので元ネタの「科学」の個数よりは多いはずです.とはいえ,「科学」が有限の可算集合であるののなら,「工学」も有限でしかなく,いつかネタ切れを起こします.