山崎 俊彦
東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
ジャンル:
AI・IoT
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東京大学工学部電子工学科卒業。東京大学工学系研究科電子工学専攻修了。博士(工学)。学生時代は半導体物性を活かしたアナログVLSI研究に従事。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻教授。マルチメディア、コンピュータビジョン、パターン認識、機械学習などの研究を行っている。
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創造分野でAIが今｢できること｣と｢できないこと｣
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
「このように、「非常に多くの組み合わせの中から役立ちそうなものを選んでいく」というのが、AI的な創造なのだろうか？」
興味深い議論なので、ちょっと視点を変える議論を。
将棋や囲碁をはじめとするAIはまさにアプローチで発展しました。プロ棋士等はAIの力を借りることで今までにない手を生み出し、実力を飛躍的に向上させました。創造か、創造をたすけているのか。
言葉は新しい単語が生み出される言葉は稀です。即ち、我々は既存の単語を無限に組み合わせて言葉を紡いでいるに過ぎません。フレーズや文章を書くという視点で、人間が行っていることと、AIの行っていることの本質的な違いはなにか。
【深層】MicrosoftとOpenAIを繋ぐ「巨大研究所」の正体
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
この記事で取り上げられているマイクロソフト研究所。たくさん友人がいますし、中で活躍する日本人研究者も多分ほとんど存じ上げています。自分の人脈の多さをここで自慢したいのではありません。それだけマイクロソフトが学生のインターンを受け入れたり、研究者同士の共同研究や交流の機会を多く提供したりしてくれてきたことをお伝えしたいです。マイクロソフトとの交流を通じて知り合ったマイクロソフト以外の研究者も多数います。他の企業にはなかなかない文化だと感じます。
この記事にない情報をしては2015年に発表された画像認識AIのResNetも当時MSRAにいたHe氏らによって実現された技術です。ある報告で人間の画像認識誤差率は約5%とされ、それが大目標とされてきましたがResNetは初めてその数字を下回って、ある意味で「人間よりも高い画像認識性能」を達成しました。画像認識系のAI技術者であれば必ずお世話になったことのある技術でもあります。
東大生は板書しない!? 頭がいい人が授業中にやっていること
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
あくまでも自分がやっていたことのご紹介ですが、講義中にノートに取りながら数式の意味や行間を追いかけて見る（本当にその数式になるかその場で計算してみる）ということをやっていました。
心を無にして写経するのは、ただ書き写すだけで脳みそを使っていないので「タイパ」が悪いと思います。
さて、このIT/AI時代にあってノートをまだ取るのかと思わなくはないですが、私がもつ講義では、内容によって板書とスライドを使い分けています。理論と数式ごりごりの講義では未だにタブレットに板書し、みんなにノートを取ってもらうことを求めています。もちろん、その板書はPDFにして後で配布するのでサボろうと思えばサボれます。内容によってはスライドのみの講義もあります。
それでも、私は紙のノートに書くことを推奨しています。理由は上記の通り手と脳みそをフル回転して理解したほうが頭に入りやすいという信念と、自分自身いまであっても学生時代に作ったノートが紙として残っていて、どの教科書にも書いていない内容が少なくなく、未だに学びのために重宝しているからです。デジタルデータでも散逸させずにきちんと管理できれば良いのかもしれませんが、別途その時使っていたソフトウェアがもうサポートされていないなどの問題が起きることがあります。
「ボタン電池」パッケージ、素手で開けられないのはなぜ？ パナソニックが理由を解説
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
ボタン電池は単に大きさが危険というだけではなく、その化学的性質から体内の粘膜を傷つけてしまう危険性もあり、取扱を厳重にしなくてはなりません。
ボタン電池や医薬品、タバコなど子供の誤飲事故にご注意を！
https://www.gov-online.go.jp/useful/article/201509/2.html#:~:text=%E9%A3%B2%E3%81%BF%E8%BE%BC%E3%82%93%E3%81%A0%E3%83%9C%E3%82%BF%E3%83%B3%E9%9B%BB%E6%B1%A0%E3%81%8C,%E3%81%93%E3%81%A8%E3%81%8C%E3%81%82%E3%82%8B%E3%81%AE%E3%81%A7%E3%81%99%E3%80%82
【データ】ChatGPTは、もう「あなたの仕事」を奪っている
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
インターネットが登場したときも「仕事が奪われる」という議論はありましたが、結局どうだったでしょうか。
私見ですが、インターネットにしても生成AIにしても道具なので、ただ単にうまく使えば良いだけのこと。自転車に例えるなら、ギア付きや電動自転車はノーマル自転車より便利だし楽ですよ、ということと同じでしかないと思っています。どこかに行きたいという目的を持つのは人間。自転車はそのための手段でしかない。
ただ、生成AIに関して言えばインターネットと同じくらい汎用性と破壊力があって、ピンとくる人と来ない人の差は大きいかもと感じてしまいます。ピンとくるひとは「これってすごい！無限の可能性を感じる！あんなことやこんなこともできるじゃん」と思うでしょう。ピンと来ない人はちょっと検索してみて「ふーん。調べられるのか。」で終わりの可能性も。
実は最近企業の感度の高いマネージャークラスの方から「生成AIってこれだけ使い物になるのに、若手であっても現場の人が積極的に使ってくれないのだけど、どうしたらよい？」という相談を受けることも増えてきています。
NORMAL
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