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【非常事態】過激化するカリフォルニアの「ホームレス排斥」
NewsPicks編集部
Goodyear JunkoAgentic LLC Co-Founder
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【橘玲】持たざる者はモテない。私たちが生きる「不都合な現代」
NewsPicks編集部
塩崎 悠輝静岡県立大学国際関係学部 准教授
格差を縮小するものとして「戦争、革命、統治の崩壊、疫病」が挙げられています。実際、中東などでは、あまりの格差に対してこういった解決が望まれているところがないとはいえません。元々公共サービスが貧弱ということもあります。  日本を含め先進国では、公共サービスが全て崩壊するような戦争や革命をしてまで格差を縮小したいという人は少ないでしょう。というわけで、戦争や革命、疫病は解決の選択肢には上がりません。  他に格差を縮小、緩和する方法を考えてみると、古典的には、福祉政策と教育が挙げられます。少なくとも出産や育児、病院の治療、学校教育は格安で済む、学校に行って就職すれば親よりも出世できる、という仕組みにすることで、先進国は格差を緩和してきました。福祉政策と教育がナショナリズム(金持ちも貧困層も我らは同じ「~人」だ)によって、社会の分断を抑止してきました。それが、多くの途上国が社会の分断の果てに内戦に陥ったような事態を避ける手段でした。  今起きている問題は、先進国で、福祉・教育・ナショナリズムのセットが実施されなくなったか、機能しなくなっていることです。もっとも、日本は先進国の中ではこのセットが最も維持され、機能している国です。  なぜこのセットが機能しなくなったのか?「自己決定・自己責任」のようなリベラルのイデオロギーが普及したためという見方もありますが、より本質的には、先進国で経済成長が止まったからでしょう。最先端の米国では、福祉が削られ、大学に行っても親より豊かになれるとは限らなくなりました。世界大戦の時代は終わり、先進国が戦争をやるとベトナム戦争のようなことになるので、ナショナリズムと戦争のセットも使えません。移民の流入が合わさると、福祉と教育のセットはさらに機能不全になります。  社会の分断はいずれ統治の崩壊を起こします。生物の新陳代謝のようなもので、世界中の歴史で繰り返されてきたことです。求められている処方箋は、技術と制度による、できるだけ秩序だった新しい社会への移行でしょう。
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【本音】2年で黒字化。美的と組んだ「東芝」は何が変わったのか
NewsPicks編集部
東 春樹NewsPicks, Inc. 記者
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急ピッチで進行する、歯科治療の「デジタル革命」
NewsPicks編集部
成田 久人ユース出身歯科医師(ただいま修行中)
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【橘玲】「下級国民」はなぜ大富豪トランプを支持するのか
NewsPicks編集部
加藤 史子WAmazing株式会社 代表取締役社長:経営者
すごくわかりやすい。 Brexitの話も、結果が出てから、驚いてるイギリス人は多かった。 トランプ大統領当選の話も現実のものになってから、驚いているアメリカ人は多かった。 それは、外国人や外国メディアからコンタクトしやすい人々(おそらく、ここで言うところの上級国民)の反応なのだと思います。 Brexit支持層も、トランプ大統領支持層も、日本から、外国からは見えにくい。なので、いつも世界は驚きをもってそのニュースを知ることになる。 なぜなら、その結果を支持する人たちが、ジョーカーのように「社会から見えにくい」から。 ▼インタビューより イギリスは伝統的に階級社会なので、白人はもともとエスタブリッシュメントとワーキングクラスに分かれていました。 それを労働党のブレア政権の時に、「イギリスをミドルクラス(中流階級)の国にする」という改革をやって、移民出身者も含め多くの国民が、これによって「下流」から「中流」に上がることができました。 ところがそれでも、下流のままとどまってしまう白人たちがいる。彼らにとっては、いまや「ミドルクラス」になった移民出身者のほうが自分たちよりも「上」です。 その上低賃金の仕事を求めて東欧などから移民労働者が流れ込んできたことで仕事を失い、わずかに残った(白人としての)既得権をBrexit(ブレグジット)で守ろうとしているのです。 イギリスでも白人で高学歴のリベラルは、貧しい白人労働者層を「チャブ(Chavs)」と呼んで徹底的にバカにしています。まさに、イギリス版「上級国民/下級国民」の構図です。
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【核心】最高権威が明かす、「人間にできて、AIにできないこと」
NewsPicks編集部
塩崎 悠輝静岡県立大学国際関係学部 准教授
20世紀は、人間の知能(人間にとって知るというのはどういうことか)についての理解が、革命的に変化した時代でした。主役を果たしたのは数学ですが、哲学と数学の合同(数理哲学)、そこに言語学も参加したことによります。20世紀前半に起きた数学の革新では、フランスのブルバキ集団による抽象代数学や位相空間論、そして集合論が、数学的に画像や言語、空間を飛躍的に容易に表現する方法に道を開きました。ベンジオ氏が述べている、(非)線形変換で、AIに画像や言語、空間を認識させる(そして自動翻訳や監視カメラの動画データのスクリーニング、自動運転に応用する)というやり方は、このブルバキ集団による数学の革新から始まっています。  20世紀初め、言語学者のソシュールが、人間の言語は恣意的に音と意味を結びつけた以上のものではない、という主張をしました。そして、哲学者のウィトゲンシュタインは、人間が言語で真に示しうることは(それまでの形而上学などは除外されて)非常に限られるということを簡明に整理しました。ベンジオ氏も「科学はソーシャルなもの」と述べておられますが、20世紀前半ヨーロッパの数学、哲学、言語学の交流が、人間の知能を数学的に表現できるものにしました。AIは、その数学的処理に必要な大量の計算を効率的にやる道具です。  ベンジオ氏は、AIをつくっていくことを通して人間の知能を理解する、というのはどういうことか、わかりやすく説明してくれています。最もシンプルに説明されている箇所は、 「知能というのは「学び(learning)」の過程で副次的に生まれてくるものであり、シンプルに説明する原理があるはず」 というところでしょう。知能というのは、人間と同じ「学び」をすればAIにも身につく、という発想でしょう。  人間と同じ「学び」を機械がするのは決して容易なことではなく、漫然とデータを大量注入すればいいということは全くありません。「抽象化」や「因果関係の理解」まで機械ができるようになるには、人間が生まれた時からどういうふうに学んでいるのか、解き明かす必要があります。ベンジオ氏の、人間は世界についての「高次的な理解」を持っているから、というのは興味深い指摘です。宗教や世界観などの広義の文化が人間の知能形成に果たす役割が重要なポイントになるでしょう。
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