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国公立大や公的機関の研究者 来年3月に約3000人が大量雇い止め危機 岐路の「科学立国」
東京新聞 TOKYO Web
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 准教授
「そもそも、13年4月施行の改正労働契約法では、同じ勤務先での有期雇用契約の期間が通算5年を超えた場合、労働者が求めれば無期雇用に転換できるルールが定められた。研究者については任期法などで、通算10年という特例が設けられた。」 研究者以外では5年前に同じことが叫ばれていたはずで、そこからの学びはないのでしょうか。 まったく違う視点で議論させてください。記事中では「諸外国からでもオファーがあればいく」といった論調があり、それを頭脳流出であると問題視しています。 まずは諸外国のことを軽視しすぎている可能性を指摘しておきたいです。少なくとも、諸外国であっても研究者のポジションは大変枯渇しており、取り合いになっています。世界のいわゆるトップ大学で優秀な成績をとった人たちですら危ういといった状況で「外国だったらポジションがあるかも」というのは、多くの場合隣の芝が青く見えるどころか、よく知りもしないで青いと思っているだけという可能性があります。 もう一つはすでに記事中で指摘されていますが、日本は人材の流動性が低すぎるのではないかと危惧しています。海外で活躍して名をなした研究者が数年~数十年後日本に戻って再度活躍するというパスがあってもいいはずです。実際、記事で取り上げられている中国を例にすると、国外で超有名になった中国人大学教授をそれこそ中国内の有名大学や有名企業が兼任教授・兼任研究者として受け入れ、大成功している例を沢山知っています。 そもそもとして大学は少子化と定年延長の影響を受け、もしかしたら昔より若手にチャンスが回ってきにくい状況にあるかもしれないことも指摘しておきたいです。私の身の回りでも「いまの職場に未来はないから」と、この10年の期限とは全く関係のないところで新天地を求めて動く人材、まだ決まらずに非常勤講師などでつなぎながら次を虎視眈々と狙う人材がたくさんいます。私の知る限り、10年ルールで苦しむ人の数よりこちらのほうが多いです。
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通訳機「ポケトーク」スマホアプリ版を提供開始
Impress Watch
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 准教授
昔フランスの田舎町にいったとき、英語を話せないUberドライバーが出してきたのはGoogle翻訳でした。空港に到着するまでの40分くらいの間、ずーーーっとアプリで翻訳しながら話していました。このようなすでにある無料アプリとどう差別化していくのか注目です。 見るからに英語ネイティブではない私に向かってなぜフランス語-英語翻訳機能を使い続けるのか、なぜ私は翻訳ソフトなのに日本語ではなく英語で話しかけているのかは移動中ずっともやもやしていたのはいい思い出です。 思い返せば上海万博が開催されいる期間の上海では、タクシーに乗った瞬間ドライバーがどこかに電話をかけて「この電話にでろ」といい、頭の中が「???」となっていたのですが、電話にでたら「はいー、こんにちはー。どこにいきたいですか?」と通訳が出てきて感動したことがあります。「そうか、外国人が大量に訪れるからこんな電話通訳サービスを提供しているのか」と。それだけでも大変思い出深いサービスだったのですが、それすらもいらない時代になったというのは衝撃的です。 「翻訳はクラウド上の最新エンジンを使用、高い精度で素早く出力する。」とあるので、通信が必要になると推察されます。海外では通信料金が高くなるとか、繋がらないとかあるのでこの点注意が必要です。
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世界最高精度を達成、東芝が開発した画像認識AIの実力
ニュースイッチ
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 准教授
生意気な発言をお許しください。 東芝の正式なリリースをみると、CVPR2020の論文と性能比較がなされていて、格段に性能がいいことが示されています。しかし、他の学会で発表がなされるようです。 学術の世界に生きる人しか興味ないことだとは十分理解しますが、例えばスポーツがオリンピックやワールドカップを頂点として、それ以外の国際大会や国内大会や地方大会が多数あるように、学会にも「格」があります。CVPRはh-index5という指標でNature, Scienceなどに継ぐ第4位です。医療や宇宙やその他様々な分野の学術系の雑誌・国際会議の中でも特に注目されているメジャースポーツのワールドカップ級の学会と言えます。 この技術がそれを大きく上回る性能を出しているのだから、是非同じくCVPRか、それに匹敵するような学会で発表してほしかったと残念でなりません。ビジネスのことを考えれば学会発表なんて取るに足らないおまけみたいなものです。しかし、世界中の企業に目を向ければ「我々は今年○○という学会にX本受かりました!」と喧伝しては優秀なインターンや社員を引き付けます。○○という学会にチャレンジできる実力があるということと、それに参加するためのサポートをしてもらえるということを示せるからです。日本の企業にはただでさえ優秀な人材が来てくれない経済や言語の特殊性があります。せめて、皆が戦っている場所と同じ場所に出ていって戦うということは切にお願いしたいです。そうしないと、誰にも見向きされなくなってしまいます。 下記は、CVPRで採択された論文の5%がsensetimeからだったと大騒ぎになった時のものです。これを見たら世界中の優秀な人材が「そうか、いま行くとしたらsensetimeか」と思うのは当然ですよね。 CVPR 2018に44本の論文が採択 https://www.sensetime.jp/single-post/2018/05/15/CVPR-2018%E3%81%AB44%E6%9C%AC%E3%81%AE%E8%AB%96%E6%96%87%E3%81%8C%E6%8E%A1%E6%8A%9E
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【データ】職種別「年収の高い人のスキル」を初公開
NewsPicks編集部
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 准教授
私の教え子たちはびっくりするほど様々な業界に就職します。IT、電機、ゲーム、通信はもちろんのこと、銀行、広告、SNS、報道・放送、コンサル・・・などいま思い出すだけでこれだけ出てきます。 もちろん、それだけ多種多様な業界に就職すると求められるスキルも様々です。また、IT業界にいたとしてもいつまでAI人材が重宝がられるかわかりません。なので、巣立っていく人にはこの様に言っています。 「付け焼き刃や表層的な知識やテクニックはいらない。本質を理解すべき。」 ディープラーニングのテクニックをたくさん学びたい、ディープラーニング以外は学ぶだけ時間の無駄という人材がいます。そんな人材はディープラーニングが他の技術をすべて置き換えてしまったように、ディープラーニングがなにか別の技術に置き換えられたときにその実力がいきなり無に帰してしまうリスクがあります。そうではなく、その技術の裏にある数学や情報理論を勉強して理解しておくと、実はディープラーニングもこれまでの決定木やSVMと本質的な考え方は同じであり、数学的最適化手法が異なるだけであることに気づけます。そうすると、逆にディープラーニングだけが今までの技術と違って爆発的な性能を発揮できた本質的な違いがどこかということにも気づけます。そのような根本的な実力持っておくと、新しい時代が来てもついていけると思います。もっと言えば、その裏にある問題発見能力、問題解決能力、プレゼン能力はどの業界にいっても普遍的なもので、これを鍛えてあげたいと常に願っています。 スポーツで例えると、特定のスポーツの特定の体の動かし方を学ぶのではなく、基礎体力と応用力の聞く体の動かし方のメカニズムを学んでおく、というのに近いかもしれません。
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