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Web系関連記事: プログラミング、開発関連

1gあたり214PB。高信頼性と高記録密度を達成した「DNAストレージ」技術

1: Noz ★ 2017/03/06(月) 21:54:14.73 _USER9
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コロンビア大学の研究チームは2日(米国時間)、DNAを用いた高い信頼性と記録密度をあわせ持つストレージ技術についての論文を発表した。実際にDNAを用いた実験を行なって合計2.15MBほどのデータを正確に記録し、従来より記録密度を高めつつ、一切のエラーなく読み出すことができたというもの。

発表された手法は、DNAを用いた理論上の記録密度の86%にも及ぶ高効率を実現しつつ、塩基配列の操作中に生じうる欠失に対応した冗長性が特徴。DNAを構成する単位であるヌクレオチド(デオキシリボースに塩基が結合したもの)1つあたり、平均すると1.98bit記録可能であり、このままスケールを拡大すると、理論上の記録密度は1gあたり214PB(214,000TB)にも達する。また、DNAの超コンパクトで、非常に保存期間が長いという特性がストレージデバイスに好適だという。

発表論文の著者であるYaniv Erlich氏の研究チームは、バイナリファイルを加工してDNA塩基配列に変換するための新手法を考案。「DNA Fountain」と名付けられたこの手法は、まずバイナリファイルを4bitごとのセグメントに分割する。その上で、乱数発生器によりランダムに選び出されたセグメント同士の真理値を加え、それに乱数発生器の状態を記録した「seed」と呼ばれる領域を付加し、「droplet」と呼ばれる記録の基本単位を得るというものだ。

さらに、得られたdropletは{00,01,10,00}を{A,C,G,T}と2値情報を塩基に変換されるが、その過程でホモポリマー(AAAAAA…のように同一配列が続くもの)の排除や、冗長性に関わるGC含量の確認が行なわれ、必要に応じて再生成することで信頼性が高められる。

こうして決定された配列を用い、オリゴヌクレオチド(比較的短いDNA鎖)を生成するのだが、今回の実験では約2.15MBのテキストやPDFファイルなどを含んだgzipアーカイブを塩基配列に変換、実際に72,000単位のオリゴヌクレオチドに記録した。

続き
http://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/yajiuma/1047964.html
引用元: http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1488804854/


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ポーカーのプロにAIが圧勝、見えないカードを「直感」でカバー

1: 海江田三郎 ★ 2017/03/03(金) 12:33:59.50 _USER
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http://buzzap.jp/news/20170303-poker-deepstack/

AIは不完全な情報を「推測」や「直感」でカバーする事までも覚えてしまいました。詳細は以下から。
AI棋士「Master」が昨年末から今年頭に掛け、インターネット上の囲碁サイトで世界的な棋士を次々と打ち破ったこと
はまだ記憶に新しいところですが、なんとポーカーでもAIがプロに圧勝するという事態になってきました。


囲碁はオセロやチェス、将棋などと同じように相手の駒の全てを把握しながら戦うゲームです。
しかし、ポーカーで知ることができるのは自らの手札と相手手札の一部(ルールによって異なる)のみ。
不完全な情報を元に相手の手札を推測し、自らが賭けに伸るか反るかの判断をしなくてはなりません。
そのため、ポーカーでAIが人間に勝つのは囲碁と同じくらい難しいと考えられてきました。
しかしカナダのアルバータ大学のマイケル・ボウリング研究チームはAI「DeepStack」がポーカーのプロに圧勝したことを
3月2日に米科学誌Scienceに発表したのです。
DeepStackはディープラーニングによって無数のシチュエーションを学習し、
人間の「直感」にも似た判断基準を獲得したとのこと。これによって11人の人間の対戦相手との
3000局にも及ぶ勝負で10人に勝利、獲得チップの数で圧勝となったということです。

なお、今回のポーカーで使われたルールは「Texas Hold’em」という2人対局のもの。それぞれ自分だけに見える2枚の手札が配られ、
さらに配られる全員に見える5枚の共通カードの中から選んで役を作り、その過程でチップを掛けてゆきます。
対戦者のひとり、アイルランドのプロポーカープレイヤーのDara O’KearneyさんはIndependent紙に対し、
DeepStackはゲームのセオリーに則って人間のように戦ったと証言しています。
人間と大きな違いはなかったよ。もしコンピュータだと知らされていなかったらそうとは気付かなかったと思う。
私はずいぶんうまくやったと思う。でもコンピュータの方が私よりもちょっとうまかった。でも、ものすごくうまかったわけではないかな。

ゲームが違う以上比較はできませんが、イ・セドルを倒したAlphaGoが人間では考えられないような打ち筋を見せたこととは対照的です。
なお、多人数で行うポーカーでは情報の不完全性がさらに増すため、
そうしたルールで行うポーカーで勝利するアルゴリズムが作られるのはもう少し先になりそうとのこと。

ただし、不完全な情報を元に「直感」で判断するという能力は軍事戦略の立案や、病気の治療方針の決定といった分野で応用が期待できるとのこと。

BUZZAP!では以前2000万件の医学論文を読み込んだIBMの人工知能Watsonが特殊な白血病を10分で
見抜いたという事例を報じましたが、大量の知識と「直感」が組み合わさった時、より大きなブレイクスルーが生まれることは間違いなさそうです。
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1488512039/


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世界と同じ土俵に建てず…なぜ日本はこれほどまでにAI開発で遅れをとってしまったのか?

1: 海江田三郎 ★ 2017/03/01(水) 21:44:51.33 _USER
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http://jbpress.ismedia.jp/articles/-/49271
アマゾンから発売(日本未発売)されている家庭用スピーカー「Amazon Echo(アマゾンエコー)」が
英語圏で大ヒット中だ。アマゾンエコーは、音楽を再生するでだけでなく、音声認識機能を持った
AI(人工知能)「Alexa(アレクサ)」によって、音声でさまざまな操作が可能になっている。
たとえば、「アレクサ、今日の天気を教えて」とたずねれば天気予報を音声で教えてくれる。
さらに、現在は人の声でテレビをつけることや、ピザの注文までできる。
業界関係者からは、アマゾンエコーの登場はスマホ時代に終止符を打つ可能性があるほどの
革新的な製品との見方も多く、米国の各IT企業がこの市場のプラットフォームになるべく熾烈な技術競争をはじめている。
グーグルはアマゾンに対抗して、音声認識機能を持つ家庭用スピーカー「Googleホーム」を
2016年11月に発売。さらに、マイクロソフトも同様の家庭用デバイスを開発中であることを公表している。
このように米国ではAI技術の実用化が進んでいるが、日本では社会に影響を与えるほどの音声認識デバイスはいまだ登場していない。
人工知能研究の第一人者であり、東京大学特任教授の中島秀之氏(以下、中島氏)はその理由として、
「日本のAI開発は米国と比べると1年遅れている」と指摘する。
2010年から2014年の間に各国が出願したAI関連特許数をみても、
米国15317件、中国8410件、日本2071件というように、日本は断トツで少ない。なぜ、日本はこれほどまでにAI開発で遅れをとっているのだろうか。

「1番の理由はAIを学習させるデータをもっていないことです。現在のAIはディープラーニングと呼ばれる機械学習技術の進化によって、画像や音声の認識率が格段に上がりました。ただ、学習には大量のデータが必要不可欠。日本企業は膨大なデータを収集できるビジネスモデルがなく、学習データがありません」(中島氏)
米国では、GAFA(グーグル、アップル、フェイスブック、アマゾン)と呼ばれる4大IT企業が、世界中のユーザーがスマホやパソコンなどのインターネット上で入力するテキストデータや、音声や映像などの膨大なバーチャルデータを収集し、画像認識や音声認識などのAI開発に役立てている。
中国では国主導で大量のデータを確保している。たとえば、中国の国家公務員に採用されるためには標準的な中国語を話せることが必須のため、年間100万人以上がスピーキング試験を受験している。中国政府はその音声データを収集できるのだ。
「日本には大量にデータが集められるような仕組みがほとんどありません。それどころか、個人情報保護の観点から企業が持っているデータの利活用が厳しく制限されています」(中島氏)
実際にJR東日本がICカード乗車券「Suica」の乗降履歴を日立製作所に販売したところ、個人情報保護法に違反する可能性があるとユーザーからの指摘があり、販売中止にまで追い込まれた。個人情報が漏れているわけではなかったが、ユーザーから許諾が取れていないデータを使用することはできなかったという。
そのほかにも大量のデータをディープラーニングで学習させるには大規模なサーバ設備や、高性能の計算機、大量の人材が必要になる。そのため、資金力に余裕があるグーグルなどの米国企業がどうしても強い。

このように現状のAI開発事業は、大量のデータと資金力(大規模なサーバや計算機)を所持している企業や国が優位なパワーゲームと化している。日本がアメリカや中国と同じ土俵で勝負するのは無謀といっても過言ではない。
しかし、総務省は「日本の研究機関や民間企業には、日本語の自然言語処理技術、日本語の文献や類義語辞典などを大量に保有しているため、日本語に関しては海外企業にはない強みを持っているのではないか」と語る。
さらに総務省は「国立研究開発法人『情報通信研究機構(NICT)』が開発した世界最高峰の音声認識、日本語の自然言語処理技術を技術移転し、NTTドコモやトヨタ自動車などの民間企業にも活用してもらうことで、高性能な日本語音声認識機能を持つAI開発を促していく方針」だという。とはいえ、悠長に開発している時間もあまりない。
「アマゾンエコーなどの海外製品が日本のプラットフォームになれば、膨大な日本語のデータが海外企業に収集されることになります。そうなると日本製品は土俵にも上がれなくなる」
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1488372291/


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世界基準には程遠い? なぜ日本のフリーWi-Fi環境は遅れているのか

1: 海江田三郎 ★ 2017/02/27(月) 20:24:27.46 _USER
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http://u-note.me/note/47506676


 2020年の東京オリンピックを控え、外国人観光客のニーズにいかに応えるかが課題となっている。
今回は世界に比べ対応が遅れているといわれがちな日本のフリーWi-Fiの現状について紹介する。
実は盲点だった:外国人観光客の不満

 2013年に、2020年夏季オリンピックの開催地に東京が選出された。多くの人が日本中が期待に沸いたのを肌で実感していたはずだ。
 一方でスタジアムの建設費問題、エンブレムの盗用疑惑、宿泊所不足の問題など、
様々な課題も浮き彫りになっていった。華々しく夢のあるプロジェクトには常に現実的な問題点が付きまとうが、
中でも外国人訪日客のニーズという点で、フリーWi-Fiの整備というのは大きな問題の一つである。

 日本はフリーWi-Fiが少ない、という問題は外国人を対象とした観光庁の調査などから明らかになっていったが、
なぜ先進国である日本がそのような状況となっているのだろうか。

1.キャリア契約の問題
 日本の場合、パケット通信の利用を前提としたプランで通信キャリア各社と契約をする、というのが一般的だろう。
そのためメインとしてはLTE回線などで済ませ、自宅でゆっくりインターネットを利用するためにWi-Fiを利用する、というスタイルなどが定着している。
 しかし海外の場合、移民であるなどの問題でキャリアと契約できない人々も多く存在し、
そうした人々はプリペイド携帯(パケット通信ができない)を利用することになる。その対応としてフリーWi-Fiの拡充が図られていくと
キャリアとの契約が可能な人々の中にも、プリペイド携帯を選択して安い料金プランで済ませようという人々が現れるのは必至だ。
こうした社会構造から、一層フリーWi-Fiへの要請が高まっていった。

2.セキュリティ問題
 海外で実際多くのフリーWi-Fi環境が実装されているという現状があるなか、日本では警察の情報開示請求を乗り切るために、
スポットを提供する側はセキュリティ対策を固めなければならない、という障壁がある。
 これをしないと、そのフリーWi-Fiを利用している端末の情報が盗まれるといった犯罪が想定される。本人認証システムの
整備を提供者側が怠れば、こうした犯罪があったり、身元不明のアクセスがあったりした場合に責任を問われることになってしまう。
そのうえ認証システムの整備にかかる高いコストという問題もある。
 こうした背景から、日本では無料とうたいながらも事前登録や手続きが必要なものが多くなっていた。

2014年のWi-Fi整備についての総務省の調査では、日本のフリーWi-Fiの設置数自体に対する不満は大幅に減少しているものの、
手続きや登録など、利便性の面でやや低い評価となっている。オリンピック特需に伴う訪日外国人のこうした
要望に応えることが第2段階となっていくだろう。

(続きはサイトで)
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1488194667/


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AIで仕事はなくならない ―― なぜか過剰被害妄想の日本の本当の危機

1: 海江田三郎 ★ 2017/02/23(木) 18:30:56.47 _USER
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https://www.businessinsider.jp/post-827

「今の機械学習ベースの人工知能(AI)には、そもそもあまり語られていない『不都合な真実』があるんです」。
そう話すのはヤフーのチーフストラテジーオフィサー(CSO)安宅和人氏。今、AIが語られる時に必ず出る文脈が
「AIはどこまで人間の仕事を奪うのか」という点だが、安宅氏は 「AI vs 人間のように語ること自体、そもそも間違い。
業務の何かが自動化されることは大量に起こるが、大半の人間の仕事がまるごと消えることは起きない。むしろ新しい仕事が色々増える可能性が高い」と話す。

そもそも「不都合な真実」とは何か。
安宅氏は日本ではAIに関する認識が大きく「ずれている」と指摘する。万能のように思われているAIだが、
そもそもAIは計算環境と機械学習(深層学習を含む)、自然言語処理などの情報科学、訓練データを組み合わせて人間が実現を目指す
ゴール(「イデア」と安宅氏は表現する)に過ぎない。実際、「できない」ことはたくさんあり、むしろ、人間に比べてできることは限られている。
ただ、できることが極端によくできる、そのことが万能に近いと誤解されているのだと。
「多くの仕事は大局的には問題解決です。まずは、どうなりたいか、という姿や目標、志を決める。現状を見立て、解決すべき点(問題)を整理する。
問題を切り分け、それぞれ分析し、全体を俯瞰し、結論を出す。その上で、『こうやればいいよね』と関係する人たちに伝える。AIには意思がないので、
人間が『こういう軸で判断をしてね』と目的を与えないと動けない。また、そういう『ガイドラインに沿って数値目標を単に設定する』とかではなく、
『そもそもどうすべきだ』『この事業はどんな形にしていきたい』などという複合的かつ定性的で心に響くビジョンや最終型のイメージを描くことはAIには望むべくもありません」
「今、述べた問題解決の多くの段階でAIは『人間のように知覚する』ことが必要です。しかし、知覚は人間の身体(からだ)がなければできないことが随分多い。
色や肌触り、味といった質感を得るには我々の身体を通した入力が必須です。我々と同じような知覚センサーを同じような密度で持つ、
同じような固さや同じような動きをする身体で得ないと同じような入力にはならないからです。更に『知覚』は脳の中にしかありません。
例えば、色や味、肌触りは物理量ではないのです。つまりAIは、わりと素朴な理由で、我々人間とは置き換えられないのです」
「また、我々の仕事の大部分は生産現場であろうが企画/販売の現場であろうが『対話』です。でも、AIには常識と呼ばれる
我々の判断を置き換えることは極めて困難です。人がひとり入れ替わるだけで変わるような微妙な状況のセッティングや
過去の経緯などのコンテキスト(文脈)を理解するのは当面ほぼ不可能です。したがって、正しいタイミングで、正しい相手に、
正しく問いかけることはそのまま我々の仕事として残ります」
「意味を与えるのは人間なのです。AIには常識と文脈を踏まえた判断もできないし、人に伝える力もない。みなさんが思っているような問題解決マシーンじゃないんです」

「AI=ドラえもん」は日本の非常識?
総務省の調査(「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」平成28年)によると、日本の就労者の抱くAIのイメージは
「コンピューターが人間のように見たり、聞いたり、話したりする技術」(35.6%)であり、「コンピューターに自我(感情)をもたせる技術」(27.4%)だという。
安宅氏は、こうした傾向は日本にかなり色濃く存在するバイアスだと指摘する。
AIといえばヒューマナイズした姿だけを当然のように妄想しているのは日本特有だと思います。AIと表裏一体の構造にあり、現在の革新のもう1つのドライバーである
ビッグデータがもたらしている変化に目を向けたり、AIと呼んでいるものの実体に目を向けず、
AI、AIとばかり言っているのも極めて危なっかしい。AIと言った時にイメージしているものも、欧米とは相当違う。他の国の人の多くはもっと
コンピュータやソフトウェアによる情報処理、自動化だとちゃんと理解している人が多い。人工知能といって、いま生まれつつある変化として、
ドラえもんみたいなのを想定するというのは、夢としては正しいが、危な過ぎると言わざるを得ない」


(続きはサイトで)
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1487842256/


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なぜ人工知能は東大に合格できないのか? 「東ロボくん」プロジェクトで分かったAIの弱点

1: 砂漠のマスカレード ★ 2017/02/07(火) 21:44:34.24 _USER9
■なぜ人工知能は東大に合格できないのか?(上)
 いずれ人工知能(AI)が人間の能力を超えるシンギュラリティ(技術的特異点)が訪れる、とまことしやかに語られる昨今。であればAIが東大に合格するなど簡単そうだが、挑戦してわかったのは、AIの弱点だった。プロジェクトを率いた新井紀子氏が明かす。

 ***

 ロボット(AI)は東大に入れるか――。AIの東ロボくんが挑んできたプロジェクトに一区切りがついた。
この5年間、毎年模擬試験を受け、偏差値も少しずつ高くなり、有名私大に合格できるレベルには達したが、東大合格レベルに届く見通しは立たないという。
ある種の問題には対応できても、所詮AIには読み解けない問題が数多く残ることがわかったのだ。

 むろん挑戦が無駄だったわけではない。新井教授によれば、浮き彫りになったのは近未来への意外な不安だったという。

 ***

人工知能(AI)には、できることとできないことがあると思っています。シンギュラリティは起きませんし、AIのおかげで人間が労働から解放されることもない。
とはいえ今後、一定の仕事はAIが代替するようになるはずです。
そのことをわかりやすく伝えるために「ロボットは東大に入れるか」というプロジェクトを始めたのです。

事の始まりは2010年、私が『コンピュータが仕事を奪う』という本を書いたことです。国立情報学研究所(NII)には、画像処理や画像認識、音声認識や音声合成、
自然言語処理、ロボティクスなど、今日AIとして一括りにされている分野の研究者が大勢います。
09年当時、私は数学者としてこの人たちと話して、彼らの言うことが10%でも達成されれば、いまのホワイトカラーの仕事の半分程度はAIに代替されてもおかしくない、と思った。
そこで1年かけて、そのことを本に書いたのです。

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実は、これは同様の予測としては世界で初めてのものでした。ところがこの本は書店で、ビジネス書ではなくSFの棚に置かれてしまった。
10年にはまだ、日本人がだれもそんなことを考えなかったのです。しかし、私が書いたのは必ず訪れる未来像。
日本人がAIに対して無策のままそういう状況に突入したらどうなるでしょうか。

世界が今のまま続いていくと思っている教育界はもちろん、企業も政策も変わらない間に、お金もデータもAIを開発したところに集まってしまう。
AIはどこでサービスをしてもインターネットを介して利益を得られるからです。日本の企業がそれに対応できなければ、買収または吸収されてしまう。
サービスの対価として日本から吸い上げられたお金も、外国へ行ってしまいます。

■労働の二極化

それでも労働は残ります。残るのはまず、AIを使いこなしてAIには不可能なことを実現する、高度なクリエイティビティ能力と重い責任を要する労働。
残りは、KYすなわち空気が読めないAIにはできない労働。人間にしかできないことがあるので、それを低賃金で下働きさせる、という理由で残ります。

つまり、今存在している仕事全体から真ん中部分がAIに奪われ、人間が担う労働は上と下とに二極化されると思います。
結果、ただでさえ少子化なのに、失業と人手不足が同時に起こるという最悪のシナリオが現実になり、とくに高度なほうの仕事に就く人が不足するのではないか、と危惧を抱いたのです。

AIには、実はたいしたことができませんが、データ分析や最適化はできます。つまり道具にすぎないけれど非常に高度な道具なので、AIには負えない責任を負いながら使いこなす人が不可欠です。
ところが、このままではエネルギー問題を最適化したり、自動運転でリスクを分散したりするためにAIを使いこなす人がいなくなってしまうかもしれません。それは原発の説明書を読める人がいなくなるようなものです。

そういうことを本に書いたのですが、だれも実用書だと思ってくれませんでした。そこで、毎年AIが勉強してそれなりの大学に入るようになったら、AIと人間の間になにが起こるのか、だれにでもわかるだろうと思ったのです。

http://news.livedoor.com/article/detail/12640468/
2017年2月7日 8時0分 デイリー新潮

引用元:http://ai.2ch.sc/test/read.cgi/newsplus/1486471474/


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イスラエル、中国、米国の「3国連合」で進むスタートアップ育成 日本は蚊帳の外

1: 海江田三郎 ★ 2017/02/06(月) 14:48:28.50 _USER
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http://forbesjapan.com/articles/detail/15099

イスラエル工科大学の学長、ペレツ・ラビエと同大学がコーネル大学と共同で設立したテックキャンパス「コーネル・テック」
の責任者ダン・フッテンロッハーは、テクノロジー教育の拠点をイスラエルからニューヨークに移転すると表明した。

イスラエル工科大学は応用科学の大学院をニューヨークに設置すると同時に、中国の広東省にもキャンパスを置く。
イスラエルと中国、米国というテックハブを結ぶ“テック・トライアングル”は、次世代のテクノロジー開発に強力な推進力を与えるだろう。
イスラエル工科大学はトップレベルのエンジニアと起業家らを集めており、現地のスタートアップシーンを主導してきた。
一方で中国は、バーチャル・リアリティ(VR)から人工知能まで、革新的なテクノロジー分野で急速に存在感を高めている。

保有特許件数においても首位の米国の250万件に対し、中国は120万件で世界3位につけている。VC投資額においても
中国は世界2位の500億ドル(約5兆6,600万円)で、トップに立つ米国の720億ドル(約8兆1,100億円)に迫っている。この分野においてイスラエルは4位につけている。

かつて欧米ブランドのコピーが得意で、世界の工場と位置付けられていた中国は、急速に発展し
バイドゥ、アリババ、テンセントのようなIT企業が勃興。維港投資(ホライゾンズ・ベンチャーズ)などのVCは、
イスラエルと米国の両国でテック企業への出資や買収を行い、R&Dセンターを作ってきた。
また、中国系のインキュベーターやアクセラレータがイスラエル、シリコンバレーで活動し、VCには中国資本が流れ込んでいる。

イスラエル企業は今後の拡大のためにより大きなマーケットを必要としている。中国企業は最先端テクノロジーへの接近を求めている。
そしてシリコンバレーは昔から、VCやテクノロジーのノウハウが蓄積されている。
ニューヨークと広東省にキャンパスを持つイスラエル工科大学のようなプレイヤーが、今後のテクノロジー分野で大きな役割を果たすことになりそうだ。
編集=上田裕資
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1486360108/


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小学校でのプログラミング教育、6割の教育関係者が「不要」と回答

1: 海江田三郎 ★ 2017/02/05(日) 09:51:23.96 _USER
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http://internet.watch.impress.co.jp/docs/news/1039766.html

デジタル教科書や1人1台のタブレット端末による授業、小学校におけるプログラミング教育の必修化などについて、
教育関係者にアンケート調査した結果をデジタルアーツ株式会社が12日、公表した。

 これは、同社が提供する情報モラル教育の学習資料をダウンロードした教育関係者71人
(小・中・高等学校・教育委員会などに勤務)が回答したもの。サンプルが少ないため統計データとして傾向を語ることはできないとしているが、
教育へのICT活用に対する現場の温度差が感じられるとしている。

 まず、プログラミング/タブレット導入についての考えを聞く設問では、
「自主的に学び、問題解決する力が身に付くことを期待」(47.9%)、
「日本の教育がどう変化するのか、具体的な方針やプランが知りたい」(39.4%)
、「ITを駆使した新しい知識や経験が身に付くことを期待」(36.6%)、「創造力や表現力が身に付くことを期待している」(35.2%)
、「物事をあらゆる視点から捉える力が身に付くことを期待している」(31.0%)といった項目が多く挙げられた。

小学校におけるプログラミング教育については、「必要だと思う」(45.1%)と「必要だと思わない」(54.9%)がほぼ半々。
アンケート回答者の年代は30代〜60代だが、50代が約半数を占めていたことから、消極的な結果になった可能性も考えられるという。
 必要だと思う理由は、「自分で考え、問題を解決する能力が身に付くから」(78.8%)、「論理的思考を身に付けることができるから」(66.7%)、
「これからの時代に求められるスキルだから」(57.6%)などが上位。
 不要だと思う理由は、「他に優先して学ぶべき科目があるから」(76.9%)が多く、以下、「児童・生徒の適性によって選択制にするべき」(53.6%)
、「小学校からの導入は早すぎると思うから」(38.5%)、「教員の負担が増えるから」(30.8%)、「プログラミングを学ぶことでどのような力が身に付くのか疑問だから」(28.2%)。
 このほか、社会人になる前に児童・生徒に積極的に経験しておいてほしいことについても聞いている。多く挙がったのは、
「積極的にコミュニケーションする」(94.4%)、「人前で発表・発言する場を経験する」(80.3%)、「本をたくさん読む」(73.2%)、
「ディスカッションの機会を経験する」(71.8%)、「考えたことを文章で表現する」(67.6%)など。
 一方で、ICTに関連する「タブレットやスマートフォンの操作に早くから慣れる」(15.5%)、「インターネットを積極的に活用する」(14.1%)、
「プログラミングを学ぶ」(11.3%)といった項目はあまり重要視されていないという。

 アンケート調査の結果からデジタルアーツでは、「教育現場ではICTの活用において温度差が感じられ、
教育関係者の多くがプログラミング/タブレットの導入で得られる効果に期待はするものの、将来、子ども達にとって必要となる『考える力』
や『人間関係を形成する力』『コミュニケーション能力』『表現する力』といった本来の基本的な教育をベースに、
その上で『知識としてタブレットを操作する力』や『プログラミングを通して物事を論理的に考える力』を身に付けて欲しいという思いが根底にあるのではないか」と分析している。
引用元: http://anago.2ch.sc/test/read.cgi/bizplus/1486255883/


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AI(人口知能)でホワイトカラーの「知的」労働者が失業する

1: アトミックドロップ(宮崎県)@\(^o^)/ [US] 2017/02/04(土) 11:04:24.31 ● BE:512899213-PLT(27000) ポイント特典
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AIの恐ろしさは、今まで人間にしかできない知的な労働だと思われていたホワイトカラー専門職の仕事が、機械によって
簡単に置き換えられてしまうことがわかってしまったことです。例えば、弁護士、会計士、アンドマネージャーといった高度な
専門職の仕事の大部分は、実は単に複雑で難しそうに見えていただけだったという訳です。AIには知的労働者と呼ばれて
高給で仕事をしてきた人の中から、人間にしかできない仕事をしている「本物」を選抜し、知的に見えていただけの「フェイク」を排除するのです。

機械化というとこれまではブルーカラーが合理化の対象になってきましたが、これからはホワイトカラーも機械との仕事の
奪い合いが始まると言うことです。AIの進化は、人間がやるべき仕事とは何かについて深い問いかけをしてくれます。

いかそ
http://blogos.com/article/208672/
引用元: http://hayabusa3.2ch.sc/test/read.cgi/news/1486173864/


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IT土方って給料いいのに、余りのきつさに人が去っていくらしいぞ(´・ω・`)

1: ファイナルカット(神奈川県)@\(^o^)/[GB] 2017/01/29(日) 13:28:14.03 BE:695656978-PLT(12000) ポイント特典
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http://zasshi.news.yahoo.co.jp/article?a=20170127-00021207-president-bus_all

炎上必至の面接質問「残業できる?」に今、学生はこう切り返す

■なぜIT企業は残業や休日出勤にこだわるのか? 

 ひとつは残業なくしてはビジネスが成り立ちにくい企業側の事情にあるかもしれない。

 24時間フル稼働の運輸業や発注先での常駐勤務もあるIT・ソフトウェア業界だけではなく、取引先・顧客に対応する営業や販売主体の業種では定時に帰ること自体が難しい。
残業が多いことを理由に短期間に辞められては困るという“予防措置”もあるだろう。

 もうひとつはこうした業種も含めて、残業が常態化し、場合によっては長時間残業が蔓延している企業かもしれない。その背景には人手不足もあって業務量が異常に多いという事情もあるだろう。

 いずれにしても「残業はできますか? 」と聞いて「はい、できます」との答えを得る(できませんと言う人はほとんどいないだろう)ことで、長時間残業で音を上げても「きみはできると言ったよね」という“証拠”にしたいに違いない。
引用元: http://hayabusa3.2ch.sc/test/read.cgi/news/1485664094/


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