エビデンスで教育を考えた

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今週の小ネタ〜2020年のAIはどうなる?〜

 DQWにはまっている男です。


不定期ながらも続けている小ネタ集です。主に海外のメディアからとった記事を3つほど。


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2020年代のAIのトレンド10講

The Top 10 Artificial Intelligence Trends Everyone Should Be Watching In 2020


 2020年代のAIはこうなるねーという話は毎回出るんですが、割と今回は現実に即したのが出てきたかなと。AIの学習は個人のおすすめなんかと相性がいいので、より安価に、パーソナライズされていくという予測です。開発側としてはセキュリティへの応用が気になるところ。


STEM教育

STEM and coding aren't enough to prepare kids for the future — Quartz


 いわゆるSTEMが熱いと言われてひさしいですが、実際はあまり統一されていないなーというのが率直な感想。
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紹介している記事ではさらに突っ込んで、コーディング能力自体にも疑問符を投げかけております。

 確かに現場で下請けやっている身としても、コーディングができるだけじゃダメなんですよね。大きい会社ほど単なるコーディング自体は外注していっているので、グローバル経済ではより人件費のかからないところへと仕事が行きます。コードできるだけでやたら人件費の高い日本人は今後雇われないでしょう。まあ、プログラミング教育は失敗します。


機械学習はカオスを超えられるか

Machine Learning Can't Handle Long-Term Time-Series Data - LessWrong 2.0


 予測の仕事なんていうのをやっていると、『まあ完璧な予測は無理だよなぁ』と体感します。上の記事はフラクタルというキーワードをもとに、そんなことを教えてくれます。

 今とその前後を鑑みて、「あれ、これは過去にもこんなことあったな」が自己回帰なんですが、「こんなこと」レベルでは予測に限界がきます。まあ天気くらいならなんてこともないのかもしれませんが、自動運転などのダイレクトに命が関わることだと不安が残るでしょう。そこで昔と似てるなぁ出なく「昔と相似や!」くらいまでいくと良いよねっていうことで自己相似化(フラクタル)の登場というわけなんでしょう。情報幾何は今結構熱いようです。うーん、気になる。