新井紀子のレビュー一覧
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購入済み
独自に開発したテストがすごい
前作の「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」で、能力が高いとはいえないAIに負けてしまう子供たちの読解力の低下を報告していた著者。今回はそこから話を進めて、独自に開発したリーディングスキルのテスト(RST)について詳しく説明している。世の中には、文章をキーワードだけ拾って読んだ気になっている読解力に問題を抱える人たちが思いのほか多く、学校教育でこの弱点をどのように改善してゆけるのか、多くの提案がなされている。読者もサンプルのテスト問題を解くことで、読解力を測ってみることが出来る。
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Posted by ブクログ
忘備録 シンギゅらりてぃはしばらくこない。
ディープラーニングは、力技。
これまで、人間が手作業でしてたことをしてくれる。
画像処理は、コンピュータの得意技。
目的や目標と制約条件が記述できる課題では、こうした強化学習による最適化がうまくいく。
いい感じの政治や人の幸福は数値化できないから、政治ロボは無理、
ほんとにそうか？
多くの仕事がこれまでもなくなってきた。
目覚まし、本屋、牛乳配達、タイピスト、窓口業務
オックスフォード大雇用の未来
仕事がマニュアル化しやすい、決められたルールに従う仕事は代替されやすい
全雇用の半数が職失う恐れあり
統計的手法が主流
ロボットは、将棋の名人に勝てても、近所のおつかいすら行けない
AIは計算機
統計に光を当てたのはナイチンゲール
論理、確立、統計が数学で表現できるほぼ全て
数学は意味を記述できない
自分への批判や誰かへの批判を本を使い行っている印象は受ける。
AIには意味がわからない。
AIにできない仕事が人間にできるのか？
日本は世界にも稀な移民の少ない国
それゆえのマジックもある
人生を左右する問題？これは、数学に詳しいかそういう思考を鍛えられているかどうかだけでしょ？
微妙にイラっとする表現を随所に感じる。
数学的言葉の意味がわからなくて読み取れてないのでは？
1を聞いて10を知る。それが推論。
? ? 読解力をつけないと成績は伸びない
読書と読解力に相関はないという調査結果だけど、読書と学力の強い相関はあることが調査で証明されてるしな。
? フレームが決まっていると、そこに合わせた妙なスキルを身につけてしまう。それがAIドリルの欠点。
こんな、読解状況では、アクティブラーニングは困難。
? 教育の最重要課題は、中学の教科書が読めるようになること。
? 大学入試の目的は学生のスクリーニング。
大学入試を突破できる能力は、汎用性がある。
? 知的な単純な労働は、低賃金の国へ。日本へはそもそも仕事がなくなる。
? AIは新しいものを生み出すわけでなく、ただコストを減らす
? 欧米では、ビッグデータが人間の価値を測り、判断を支援している。
? ディープラーニングには、教師データがいる。
? つまり、誰かが基準をつくることになる。過去の判断を踏襲することになる。
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Posted by ブクログ
表題通り。
コンピュータが進歩してきて、
人間が取って代わられる、という危機について、
具体的な近況を紹介している。
さらに、
コンピュータに代わられる仕事とそうでないものの違いを分析するために、
コンピュータの特徴とは何か、という展開から、
省みて「人間らしさとは何か」の追求に帰着するところが、
アンドロイド研究と共通していて興味深い。
やや数学寄りだけど、
物事を厳密に記述する数学ならではの、
論旨をぼやけさせない文体がよい。
帰納と演繹、という両アプローチについても、
面白い議論が沸き出している。
さらに、数学や科学技術全般について、
「暗記と計算で追いついた日本」を取り上げている。
「なぜ」その論理や学問が生まれたのか、という、
必然性を伴わない学問の弊害と、
今後望まれるイノベーションにも言及している。
「まだ言語化されていない『何か』を言語化する」
これが、コンピュータにはできない、
人間の目指すべきイノベーションだ。 -
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Posted by ブクログ
ネタバレ＜読んだ目的＞
コンピュータに奪われない仕事へ移動するために
クライアント企業メンバーとの情報共有のために
営業・広報のアンビエント化の概念補強のために
＜内容＞
◆結論
①「なくなる仕事」と「なくならない仕事」、「コンピュータの下働き（低賃金。人間には簡単にできるがコンピュータにはできない仕事。クラウドソーシングによって貧しい国の雇用となる）」に別れる。
②データを蓄積した企業とそれをうまく利用した企業に有利な世界になる
③コンピュータと人間が得意分野を掛けあわせた新しい「生命体」は生まれないP.202
◆前提とする世界観
人間も天候も、運命の領域とランダムな領域の中間にあり、部分的に計算でき、部分的にサイコロが振られ、残りはその混合物で構成されている。
◆なくなる仕事：
コンピュータがコスト削減や精度向上（統計学、帰納による機械学習・チューニングテスト）につなげられる仕事。限られた探索空間で思考する仕事（しらみつぶし）。身体性が不可欠な一部の第三次産業の他は、第一次・第二次・第三次すべて消える可能性がある。ホワイトカラーは半分弱はなくなる。チェスだけでなく将棋や囲碁もいずれ敗れる。確定申告の数字の羅列から“脱税の疑い”のある書類を選別するベテラン税務署職。文字おこし（手書き、音声）。2～3年日本語を勉強した人レベルの翻訳業。
計算機が得意な分野（数学的帰納法）の知的活動は5～10年でなくなる。
パターン、マニュアル対応の仕事。
◆なくならない仕事：
相手を「観察」して「判断」して「対処」する仕事。医師・看護師・保育士・介護福祉士・俳優・接客業など。
「誰もが暗黙のうちに知ってるけど言語化（抽象化）されていない何か」を売る仕事。デジタル化されないのが望ましい。
発言者のニュアンスまで訳せる翻訳者（表情や仕草からのメッセージはコンピュータは読み取れないから）。
◆仕事を失わないためにすること：
コンピュータの得意分野に手を出さないこと。
近未来にコンピュータが人間の力を凌駕する分野が何かを論理的に把握すること。連想は禁物。ヘリコプターがあるならタケコプターもできるはず、はありえない。科学技術（数学）のトレンドを把握（人間の能力範疇のブラックボックスがアルゴリズム・数式化・モデル化された事実）し、ビジネスとの間のコミュニケーション・ギャップを埋める時間を短くすること。トレンドと人間凌駕分野の予想を立てるときに相関関係と因果関係を間違えないこと。
抽象化の能力向上（コミュニケーション能力、文脈理解、状況把握、洞察力など）。
抽象化した「思い」をプログラムにモデル化する能力（演繹法）。サンプルデータ等から変数間の関係を読み解く→変数間の関数を式で表現→変数に数値を入力して計算
※教育面
第二言語として数学が話せる能力を身につける。
コンピュータの不得意なことで、しかもその能力によって労働の価値に差異が生まれるタイプの能力を磨く。
コンピュータはインタフェースが向上するので使い方を覚えるのは簡単。時間を要さない。ネットワークに繋がって思考が中断されない環境（集中を阻害されない）を確保すること。
文化的多様性が極めて低い（空気読み過ぎ）日本だから、「ふつうはそうする、みんながしてる」というパターン認識で達成できない（帰納頼り）課題に意欲的に取り組む。「なぜそうなるか？」言語化する機会を増やす。計算と暗記のウエイト下げる。
◆コンピュータの強み・得意なこと：
演繹（三段論法）と帰納のどちらかを瞬時に選んで（または組み合わせ）問題解決を図ること。手順どおりの作業。大量データから傾向をつかむ。暗記と計算とパターン認識。
未来予測すること①規則的な運動は、微分方程式P.158②ランダムな動きは、ブラウン運動P.163③規則、不規則のどっちつかずの運動は、確率微分方程式P.166
◆コンピュータの弱み・不得意なこと：
人間でもどう解決したらいいかわからないこと。言語化され、数式化されないことには動けない。
事象から意味を抽出すること。抽象化。写真に写っているモノの判別（セマンティックギャップ）。五感（見る・聞く・感じるなど）を使った情報処理。
論理と言語を駆使して高度に思考し表現すること。
データマイニングにより「あなたは将来、中学英語で躓くでしょう」と忠告できても「だから☓●してください」という処方箋は出せない -
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Posted by ブクログ
仕事でお世話になっているシステムベンダーさんのお薦めの書。システムについて詳しくなりたいというニーズでいくつか図書を教えてもらったのだが、本書は読み物として面白かった。内容としては、どのような知的活動がコンピュータに取って代わられるのか、あるいは取って代わられないのか、計算機と数学の理論から解説するとともに、子どもたちが、職業人としてコンピュータに脅かされずに生き抜くには、どんな能力が必要で、それにはどのような教育が必要かについて記している。子持ちの自分にとっては本書の終盤が非常に興味深かった。以下、本文より。
「敬愛する小学校教師の有田八州穂さんに、『数学文化』という雑誌で、かつてインタビューをしたことがあります。有田さんは、どんなに崩壊した学級でも一学期の間に必ずまとめてみせるという高い教室運営能力を持つと同時に、担当したクラスが東京都や国が実施する学力テストで抜群の成績を取るというので伝説的な先生なのですが、算数の授業を見ると、特に奇をてらうわけでも、最新の電子機器を導入するわけでもなく、非常にオーソドックスな、まさに王道を行く授業をするのです。彼に、授業のコツを尋ねると、こんなことを教えてくれました。
『子どもとの関係って生身の人間のぶつかりあいなんですよね。山で猿に出会ったときに、ひるむとまずい、っていうのがあるでしょう。あれに似ている。最初に目の力で負けたらだめですね。そこは真剣勝負です。そればかりはノウハウではどうしようもないところですね。それから、僕は、絶対に大声は出さないんです。そして、たたかないし、立たせない。割合、小さな低い声で話します。それは、わざとそうしている。そして、１回しか言わない。
１回しか言わないと、『忘れた』とか『聞いてなかった』という子が出るのでは、と尋ねると、有田さんはこう答えました。
『それは、後で聞けばいいや、って思うから、その時聞かないのです。なので、僕のクラスでは、聞いていなかったら、困ることになる、ということを徹底的に理解させる。国語の授業で、僕はよく文章の朗読をします。教科書を出させて、僕が全文を朗読し、子どもたちは教科書の上を目で追っていく。読み終わったら、教科書を閉じさせる。そして、原稿用紙に、そこに何が書いてあったか、書かせます。集中力のない子は、最初の部分しか書けないことが多い。そのときに、『全部覚えようとしても、長い文章を覚えることはできない。どんな情景なのかを頭の中でしっかりイメージして、書くように』と指導します。『今、このとき』を逃したら、とりかえしがつかないんだ、ということを子どもに繰り返し体験させると、子どもたちの間にものすごく集中力がつくようになります。』
有田さんのクラスの子は、学校から帰ると、『くたびれた』と言って寝てしまう子が少なくないそうです。それほどまでに授業中に集中して、脳を酷使しているということでしょう。」
人材育成と言えば、個人的に自分の支柱となっているのは、アドラーである。しかし、アドラーの教えは実践しようにもやりきることが難しい。そういう意味で、勝手な解釈かもしれないが、有田先生はアドラーを見事に実践しているように感じた。驚きである。
また、脳の酷使と言えば、昨年の船川先生の研修を思い出した。もっと脳を酷使しなくては。
「教育学者はいろいろなことを主張しますが、『どのような教育がよい教育か』ということをデータで実証することは極めて困難です。『九九を覚えさせる方法』のような短期決戦のものならデータを取りやすいのですが、『生きる力を育てる教育』のような長期戦のものは、データで立証するのは不可能だといってよいでしょう。
子どもの成績は学校の教育によってのみ左右されるわけではありません。体調が悪ければ集中力が低下するでしょうし、家庭の中に不安な材料があれば勉強に手がつかないかもしれません。たまたま偉人伝を読んで発奮したり、テレビのニュースで何かに興味を持ったりすることもあるでしょう。特定の教育方法が子どもの成長に及ぼす影響を測定するのは極めて難しいのです。
私にもこんな経験があります。
私は、自分の考える教育方法の効果を検証するために、いえ、それ以上に、実際の中高校生を見てよく知るために、しばしば公立の中学校や高校で実際に授業をします。一番力を入れているのが、先ほども触れた『論理的な表現力を強化する授業』です。たとえば、『傾きが同じで切片が異なる二つの一次関数のグラフはどのような位置関係にあるか。それはなぜか』とか『対頂角はなぜ等しくなるのか』とか。手をあげて発表をするだけでなく、それぞれの子が、あるいはグループで、文章でまとめるという活動です。
その実践をしたとあるクラスに、期末試験で突然数学の点が20点も上がった子がいました。実践の効果を確認すべく、勇んでその子に話を聞いたところ、『最初の授業のときに『上手に書けているね』と先生にほめられたのがとても嬉しかった（ので勉強にやる気が出た）』というのです。成績が上がったのにもかかわらず、結局のところ、何によって成績が上がったかは特定できませんでした。それを隣で聞いていた中学校の先生方は、『まぁ、子どもの成績が上がるなんていうのは、そんなものです。』と笑って慰めてくれました。
授業を受けた子ども自身が『よくわかった』『興味がわいた』と答えたからといって教育効果が高いとも限りません。短期的に教育効果の高い方法を組み合わせたからといって、長期的に高い教育効果が得られるとも限りません。短期的に教育効果の高い方法を組み合わせたからといって、長期的に高い教育効果が得られるとも限りません。
結局のところ、教師と子どもは、互いに対して耳を澄ますことで(形式ではなく)意味をわかりあったほうが、遠回りのように見えて、結局は早道だということです。そして、その『耳を澄ます』という能力こそが、結局のところ、コンピュータに対して、私たち人間が勝てる分野なのです。
医者も教育者も研究者も、商品開発者も記者も編集者も、公務員もセールスマンも、耳を澄ます。耳を澄まして、じっと見る。そして、起こっていることの意味を考える。それ以外に、結局のところ、コンピュータに勝つ方法はないのです。」 -
