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読解力が将来を決める理由とその養い方~AI vs 教科書が読めない子供たち~

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疑問:今何を勉強して、何を後世に伝えるべきなのか?

回答:ストーリーの力を伝える。ストーリーを使って、世の中を変える

 

「知識と知識は繋がってこそ、新たな世界が想像できる。その瞬間が、とてつもなく楽しい」

「人々がAIを簡単に使えるプラットフォームを作れば、儲かるよね(投資でも、情報でも、何でも)」

 

AIは計算や暗記が得意だが、創造や読解は得意じゃない。

しかし近年、ヒトも創造や読解が得意じゃなくなってきている。

未来に生まれる仕事が、AIもヒトも不得意な仕事しかないかもしれない。

 

 

第1章:MARCHに合格

AIはまだ存在しない。

「ディープラーニングなどの統計的手法の延長では、AIは作成できない。それは統計そのものに限界があるから?」

「AI技術:AIを実現するために用いられる技術」と「AI」という言葉が混合して使われている。

シンギュラリティは「真の意味でのAIが,ヒトの力を借りずに自分よりも能力が優れた真の意味でのAIを作り出すこと。Technological Singularity」

ビッグデータ:人ほどの物体認知能力を機会に身につけさせるために必要なもの

ディープラーイング:抽象的な概念で特徴を抽出し,物体認識能力を格段に向上させる。深層学習。

YOLO:1画像の認識速度を0.02秒にする技術

The future of employment how susceptible~

ブロックチェーンは帳簿に関する革新的なイノベーション。金や物の取引の記録を電子的にまとめながら、ブロックとして集約する。そのブロックを連鎖させながら、分散台帳として記録する。

 

第二章:桜散るーシンギュラリティはSF

日本は徹底的に失敗を学ばないが、米国は違う。

米国のAI技術開発には、大企業のニーズが後押しをしている。

ヒトが単純だとか常識だとか思うことは、AIにとっては複雑すぎる。

会話するAIの実現に躍起になっているところが多いが、それはできないだろう。

「ディープラーニングはうまくいかない」

「AIは計算機」

AIが計算できないもの、AIが数字と計算式に変換できないものは、AIにはできない。

統計の可能性に光をともしたのは、ナイチンゲール

「数学は論理、確率、統計という3つの言葉しか持っていない」

AIやコンピューターは意味を理解できない。
情報処理と検索では、AIは論理ではなく、(確率と)統計を利用している。
(確率は論理を基にしているが、統計はデータを基にしている)

確率過程と統計:予測変換など。意志などのよく分からないものを無視して、確率と統計を意図的に混合する。

「科学を過信せず、科学の限界を認識すること」

「マイクロソフトのOSのように、AIをパッケージにして大きな利益が得られることはない、とグーグルやマイクロソフトが決断している

 

第3章:教科書が読めない

読解力を基盤とする、コミュニケーション能力や理解力をヒトが備えているのか?

「例示と証明の違いが分かっていないのでしょう。」

知らない単語があると、とばして読むという習性がある

意味が理解できない。

単語力をつければ、文章を読む気になる。

 

基礎読解力が人生を決める

読解力はどうすれば身につく?(読解力を身につけない限り、そこから先の成績は伸びない)

「さあ?」
多読ではなく、精読、深読に意味があるのかもしれない

 

中高校生は教科書が読めているのか?

教科書が読める生徒は、読解力がある

優秀な大学に行ける

 

格差は教科書を読めるかどうかで決まってくる。

読解力はいくつになっても養うことができる。

「1に国語、2と3が体を使った遊び、4が数学」

RST

 

第4章:最悪のシナリオ

ITやAIでは代替不可能な存在。意味が分かり、フレームにとらわれない柔軟性があり、自ら考えて価値を生み出せるような人材。

クラウドソーシングがこれから普及していくことになるだろうが(優秀な人材が手に入らないので)、一方でクラウドソーシングは最低賃金の制限を軽々と突破する。

AIが一般化すると、誰もが平等な知識と情報を持つことができる。

非対称性の更なる減少。

安値や価格の統一を強いられ、認知度が低い企業は負けていく

低価格競争なんてしなくていい。

ストーリーの力(なんだ、結局同じ結論だな)

 

おわりに

ビックデータ解析は人間の将来の可能性を摘み取る

 

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