【話題】ＡＩ活用人材、年間２５万人育成へ…政府目標［03/29］
ＡＩの活用は、インターネット上のデータ分析など、日常生活の様々な場面で増えていくことが予想される。このため、戦略ではＡＩをデジタル社会の「読み・書き・そろばん」と位置づけ、ＡＩ教育の改革を大きな柱にすえた。
教育改革では、文系、理系を問わず、大学、高等専門学校の学生ら約５０万人を対象に、初級レベルのＡＩの知識を習得できる教育課程の導入や教材の開発を進める。うち理工系や保健系を中心とした約２５万人は、より高度な知識も学べるようにする。ＡＩに関する習熟度を国が認定する仕組みも作り、就職などで活用できるように産業界と連携。社会人が学び直せる教育の機会も作る。
また、研究開発に関しては、理化学研究所や産業技術総合研究所などを中核に「ＡＩ研究開発ネットワーク」を構築。大学や官民の研究機関と連携し、ＡＩを使った有望な研究を支援するとした。
BIGLOBEニュース
https://news.biglobe.ne.jp/trend/0329/ym_190329_4897941453.html
ところでプログラミングが普及すると、旧来の数列の書き方でなく
Pythonのリストの書き方で書いても意味が通じるようになるよなあ
でも、学校の数学教員はテストでその書き方を見たら不正解にするよなあ
漸化式なんて「どっちでもOK」にしても良いんじゃないかと思うが、
ここは数学の場である！って言って融通利かないんだろうなあ
そして2通りの表記を覚える方に国民の脳容量を無駄遣いさせると
犠牲者多すぎるわ。
博士号増やすとか（就職先なし）
法科大学院つくって弁護士ふやすとか（就職先なし）
留学生増やしてグローバル化とか（東京福祉大等エセ大の跋扈&外人の不法滞在）
もうさ、政治業者とか行政業者ががんばるほど日本が悪くなるという「１億総コント」だよ(笑)
血税使ってまじめにふざけるのそろそろやめてくんない？戦前からずっとやってるよ？
もうさ文化とか伝統かよ(笑)
AI活用人材を活用できる企業はそれほどないという矛盾
なんでもかんでもAIに丸投げで解決する訳でもないのに
各分野で数字の強い人は必要だけど、
AIがすんなり使える分野はそうは多い
とは思えない。
専門ごとの約束事があって、その中で勉強なり
研究するんだから、それは当たり前。数学は、
だれも共通の数を扱うから数字自体もロジック
も分野ごとに違う技法やルールがあるんだよ。
数学やってたなら群とか知ってるでしょ。勿論
つかう数字は普遍的だけど、群の種類を表す
記号がたくさん出てきて、他の分野じゃな使えない。
ちなみにプログラムの文法は、一つのデータを
複数の記法で書けるけど、バージョンごとに
記法が微妙に違う。高級言語だと、例えば
数値を文字列にそのまま連結できてたバージョン
の後継が、できなくなるなんてことも結構ある。
AIの意味がねー
あと学部用意はともかく政府がいちいちやるのもどうなん
官製サムライ商法
普通に専門家たくさんつくってai活用させるだけでええだろ
英語や統計手法と同じで道具やで
活用に徹してれば良いほどの万能なもん出来てないぞ
みんな路頭に迷いそう
従来のやり方じゃ通用しない分野なのにな
従来通りの「行・列」データを投入すれば
事前準備をほぼしなくても傾向分析すると
いう趣旨のAI製品もあるよ。
さほどAI専門の業界ってのは広がらないと
俺も思う。でも五年前に言われてたデータ
アナリストも、一般の世界で専属の人が
増えるなんてのはなかったけど、いち早く
アナリストとして活動した人らはいろんな
業界のデータ解析のノウハウを吸収して、
各分野で重宝されているから、タイミング
遅くなきゃ実際に触ってみる価値はあると
思うよ。いまならね。
触りも学びもしないで否定的なことだけを
考えて見ないこと決め込んでる人には関係
ないけどさ。
そのあいた時間に給金もらえる制度があれば
まあがんばるだろうが結局人の判断だからな
基礎教育としてあるのは二重チェックにおいていいが
博士号、大学院の専門家がいかに社会に必要とされる水準に社会にせんと
日本経済新聞 2018/7/13 22:00
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO32974860T10C18A7L60000/?n_cid=SPTMG002
筑波大学などの研究グループは人工知能（AI）を活用した皮膚の腫瘍の診断補助システムを開発した。
90%以上の診断精度を持ち、腫瘍の良性や悪性を専門医よりも正確に判別できるという。専門医が不足する
地域で皮膚がんの早期発見につながるとし、2〜3年後の実用化を目指す。
研究グループは筑波大の藤本学教授と藤沢康弘准教授、京セラ子会社の京セラコミュニケーションシステム
（京都市）で構成。システムの開発には筑波大が持つ臨床写真のなかで病理検査で皮膚の腫瘍の診療が確定
したものを中心に使った。
14種類の皮膚腫瘍に関する約6000枚の画像のうち4800枚をAIの一種、ディープラーニング（深層学習）の
学習データとして使い、残りはテスト用に使った。画像はぼかしたり、明るさを変えたりして撮影時の状況の
ばらつきも学習させた。
臨床写真の大半が診断が確定しているため、これまでAI学習に必要とされる画像の数の半分以下でも、
皮膚の腫瘍の良性や悪性を識別する割合が90%を超すシステムが構築できたという。
システムを評価するため、日本皮膚科学会が認定した専門医13人と比べたところ、専門医による良性と
悪性の識別率が85%前後であるのに対し、システムは92%前後と高かった。今後は臨床現場で使えるように
性能を評価するほか、非常にまれな皮膚の腫瘍や、他の皮膚の病気も診断できるようにする。
皮膚の腫瘍の診断を巡っては、悪性黒色腫（メラノーマ）と呼ばれる皮膚がんは発見が遅れると死に至る
こともあるが、ほくろと見た目が似ており、一般的な臨床写真では判断が難しいなどの問題があった。
今回のシステムが実用化できれば、専門医が不足している地域でも皮膚がんの早期発見が可能になる。
エレクトロニクス ヘルスケア AI
日本経済新聞 2019/2/25 18:28
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO41715870V20C19A2X12000/?n_cid=SPTMG002
オリンパスは25日、内視鏡と組み合わせて大腸がんなどの早期発見に使う人工知能（AI）
診断ソフトウエアを3月8日に発売すると発表した。価格は450万円で、同社が昨年に発売した内視鏡
と組み合わせて使う。関連機器と合わせて今後3年間で30億円規模の売上高を見込む。さらに他社とも連携し、
病気の診断で使えるソフトをそろえていく構えだ。
オリンパスのＡＩ診断プログラム「エンドブレイン」
オリンパスのAI診断プログラム「エンドブレイン」
オリンパスのAI診断ソフト「エンドブレイン」は大腸のポリープを撮影し、後にがんになる恐れがあり切除
しなければならない「腫瘍性ポリープ」かどうかの確率を判定する。内視鏡を使った診断は熟練した技術が必要。
AIを使えば若手医師らでも病気を的確に診断しやすくなる。
内視鏡関連のAI診断ソフトとして、国内で初めて医療機器の承認を得た。最大520倍に拡大し、細胞の核まで
観察できるオリンパス製の内視鏡と組み合わせて使う。ポリープの血管や色素を散布して染色した細胞核の
画像から、腫瘍性であるかを判定する。熟練医以外の検査では正答率が7割前後なのに対し、AIでは9割以上だった。
熟練医の判断と比べても精度は互角だという。
不要な作業を減らす効果も見込める。内視鏡の観察で判断できないポリープは通常、組織を採取して精密に検査する。
実際には腫瘍ではない組織まで検査に回されているのが現状だ。AIを参考に現場での判断の質が高まれば、検査に
携わる医師らの人手不足解消につながる可能性がある。
それ以上の領域は日本じゃ無理だろう
人口減の日本
無人化、自動化の技術開発にお金使わんと、他に何に使うんや
――雇用なき経済成長と認知アーキテクチャ 日 立
http://www.hitachi.co.jp/products/it/it-pf/mag/bba/31/index.html
人工知能は未来の経済をどう変えるか？ - 人工知能学会
https://www.ai-gakkai.or.jp/jsai2018/wp-content/uploads/2018/06/invited-talk_inoue_jsai2018.pdf
情報科の学生にだけ投資しろ
https://business.nikkei.com/atcl/interview/15/230078/091300101/?P=3
https://r.nikkei.com/search?keyword=%EF%BC%A1%EF%BC%A9&volume=20
だいたい誰が教えるのさ？
高校の授業でも「情報」は必修なのに、
その実態は学校で教えておらずに
ザルなのは有名（国や自治体は、私立も含めて
情報用パソコン教室の設備に補助金だしたり、
高い教科書に補助金出しているのにだよ）。
大学でAIを必修化したとして、それに当てる授業時間を
捻出するためには、従来の必要な科目などを削ることに
もなりそうな。
https://gendai.ismedia.jp/articles/-/48670
AIは数学者にとってかわれない、これはチューリングが既に証明済み
https://blog.goo.ne.jp/masaoreport/e/49c11482a68159d05b11be6dd349de44
https://blog.goo.ne.jp/masaoreport/e/290962f3e15a530756f68ad80857072c
「ゲーデルの哲学 不完全性定理と神の存在論」高橋昌一郎 再読メモ
https://blog.goo.ne.jp/masaoreport/e/e0cd808c56854d76fa4e0924ca72efdd
今バブル期の大量採用と就職氷河期の失敗の繰り返しをリアルタイムで見てるんだろうな
https://gigazine.net/news/20161124-ai-q-and-a/
この人はAI開発人材ですって決めて良いもの？
その人はAI開発を仕事としてやるのが義務になっちゃうの？
基本的にシステム屋はありとあらゆる分野の仕事をする。
システムとして何が必要かわからない時はその分野の専門家に判断を仰ぐ。
プログラマーもSEもお金の計算から電光掲示板、スマホゲームに至るまで、企画絡まなきゃ同じように進めるのが仕事だよ。
だからAI専門家もAIに特化した専門家ではあるものの、多岐な分野でAIの運用やカスタマイズをすると思う。
もちろん、得意分野はあると思うけどさ。
https://minnanods.net/blog/entry-995.html
批判されるべきは25万という現実味のない数字で、活用人材を育成するという試みは悪いものではないと思うけど。
変われば、自然とそこに才能が集まる。
社内政治や世渡りのうまさだけで出世するようような
今の日本は衰退する一方だろう。
IT分野みたいに安く買い叩かれて搾取される分野になっちゃうんだろうな
ここで言ってる活用人材ってやっぱりAIサービスの開発人材っぽいけどな
既にGoogleやMSのプラットホームに載ったAI実装を活用してるところはかなり多いよ。
日本国内でもね。
プラットホームやクラウドが何かって調べてごらん。
ごめんその分野の人間
日本てプリファードネットワーク以外
再生産や追試止まり
AI分野は潰すべき
具体的にどういう風に地方におりてくるの？
産業振興財団とか商工会議所に？
それとも大学に？
そこらへんの仕組みがようわからん。
オレに直接相談してくれれば企画立ててやってもいいが。
国 ﾔﾚｺﾞﾙｱ
↓交付金・補助金
県とか市町村 ﾔﾚｺﾞﾙｱ
↓委託
民間企業（パソナ等）ｼﾒｼﾒ
昔、人材育成を目的とした緊急雇用創出事業というｸｿがあってだな…たぶんそれやるよ
期待している向きがあるのだろうな。0を一つ下げようということで。
時給1000円台の派遣AI技術者とか派遣データサイエンティスト(ジュピター使い)が
大量生産されるのか
でもそんな人を海外に連れ出したり国内で在宅ワークで海外案件を取って来させたら
物凄い高給取りになるなあ
https://gigazine.net/news/20190328-turing-award-2018/
プログラマー20万人
ゴミ屑60万人
どうやったら25万人のAI人材を育てられるんですかね
日本の大学では、たとえば受講生の半分を「不可」判定したとして、
大量の留年生や中退者を出したりすることが文科省によって推奨されていない
というか、そういう状態を作ると指導が入ってしまう。
また再度履修をするとなると、だんだんと履修者の数が積もって増えてしまい、
教材や教室や教育を行う人員の観点から破綻する。だから結局ところてん方式で
合格を出して（実質は全然合格水準ではなくても）しまわざるを得ないのだ。
そうなると、教科のレベルをうんと落として、実質的には座って出席さえして
いれば、頭の中には何も入って居なくても単位合格するような、そういう糞教科
になってしまうだろう。
あるいは高校の「情報」の科目と同様に、必修で設定はされていて表向き教えている
ことになっているが、実際には別の内容にあてられて実態としては全然習っていない
という偽装・扮飾工作が行われるだけなのではなかろうか？
AIの基礎となる、ライブラリー
ここにコードを落とすやつらが増えないと。。
欧米の人、むしろ最近は中国人が多い
>>36
政府が計画するときって見栄とか出世のためだから、だいたい大風呂敷広げる。
だから失敗するのが当たり前で規定路線。
○か年計画とか○人輩出とか、もう失敗するのがお約束だしコント。
まあ、事業終了の頃には今回の統計事件みたく適当に数字いじって
「達成した！成果だ！」「すごいでしょ！見て見て！」って騒ぐのもお約束。
壮大に大コケした
本当にやりたいならいいけど、流行りに流されていったら将来苦労する。
マジやで、そこの若い人。
もう一段階高度にして、DCNNの deep または convolutional または neural networks の、どれか一つだけでも修めた人材と定義すると足りなくなる
理由は教えられる人が少ないから
まず、教師なし学習を人間に対して実用化するのが近道
AWSやMATLABの教材を安価に提供してくれればそれで良いんじゃね
同じ会社なら
東大卒でも日大卒でも、同じ土俵・同じ待遇で２０年間下働き
世界標準から外れた、日本独自の人事制度 終身雇用・年功序列・新卒一括採用
日本は社会主義国家だから当然
コネがないとそれ以下は入れないよ
地獄に居て空から蜘蛛の糸が降りてきたからこれで高いところに登れて地獄から
脱出できると思って登っていたら、ふと下をみると大勢が同じ糸にぶら下がっていて
それで重みで糸が切れて代無しになってしまうというような（ちょっと違うが）。
大勢が参加してしまうと、胴元だけは利益を得るが、後で参入した者たちは
賃金が下がるし、大勢がやっているとなると他人がやったことを知って読んで
理解してというオーバーヘッドがどんどん増える。自分ひとりがやっていれば
その分野の第一人者だし、他人の動向や業績を気にする必要も無いのに。
結局大勢が参入して砂金を掘っていると、ひとりあたりが得られる期待値が
ワリカンで下がるだけ。無駄に競争をして、みんなが疲弊するだけ。
僅かな成功者がいてそこにスポットライトがあたってマスコミに登場したり
もてはやされもするだろうが、その他大勢はそういった英雄の肥やしになるだけ。
一将為りて万骨枯るる
世界を牛耳れるアイデアが突破口
ttps://gengou-hantei.site/
頭いいな
>>大勢が参加してしまうと、胴元だけは利益を得る
政治屋(経営者の票目当て)と官僚屋(出世目当て)だけがおいしい思いをする。
若者よ、乗せられて公営レースに参加したらあかん。疲弊するだけや。
｢AI人材とは何だったのか｣って本を今のうちから書いて、三年後に出版して印税ゲットもいいね。
と主張すればいいのかな。
大勢が参加すればその中からひときわでっかい空に輝く巨人の星のような
名選手が生まれるわけだろうから。宿願の大リーグを越えるような。
でも、大勢は二軍、三軍、で日雇いしながら酒を飲んで荒れて、
子供を精神的、肉体的に虐待しながら、俺だって名選手になれたはず
だったんだ、と恨みごとを言いながら、プロ野球の中継を観ながら
くだを巻く人間だらけになるんだぜ。
機械学習も、AIの実装の一つだよ。
あなたのAIの定義教えて？世間とちがうと思うから。
日本人がプロ野球中継好きな理由がよく分かった
少年野球にクラブに部活とを通じて、一人のイチローと大量の落伍者が生まれた。そのシステムもう完成されてるよ。
ＡＩを教える教員って
どの程度いるんだ？
なんかレベルの低いＡＩの教員が教えることになる
レベルの低い技術者が乱造されるかもな
文科省が格大学のカリキュラムに口を出すってことで
それが大学の補助金の大きさにつながる
その絶望的な状況のさ中に、世.界教師マ.イトレーヤが、匿名でテレビ出演します。
彼は、分ち合い、原発の全廃、を説きます、世界中のあらゆる言語で語ります。
その間、世界でＵＦＯが益々、目撃されるでしょう。
そして『大宣言』というテレパシー世界演説を行います、１４歳以上に、世界同時生放送されます。
【令和】 徳仁 VS 世.堺教師マiトL-ヤ 【分合】
http://egg.2ch.sc/test/read.cgi/emperor/1554258711/l50
【踏み間違え】 コンビニ駐車、車庫入れに、赤信号
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/conv/1553840010/l50
特攻機パイロットをＡＩで代替
ってことかもな
Python勉強してみるかな
そうやって闇雲に数を増やせたとして、AI人材の年間給与
が300万とか400万になるのを狙っているんだろうか。
むしろ、優れた経営者が不足しているのが日本だから、
年間25万人の経営技能者を大学から出すようにしたら
どうだろうか？
日本は特に多いっしょ
日本人が大好きなフォーマットが決まっている書類仕事はAIも大好物ですし
＞むしろ、優れた経営者が不足しているのが日本だから
経営者をＡＩで代替
ちゃんと議長・菅官房長官が目標達成できたか年毎に25万人の名簿を検証するんだよね。
誰がやるのかな
こういう問題のスレに書き込むAIも必要だ。
AI,AI、
お猿さんだね
というよりも先行してる米中に少しでも対抗したい
っていう政府の願望だよ
＞AI分野は潰すべき
働き手が減るからその代替にＡＩというのが政府の方針
＞ちゃんと議長・菅官房長官が目標達成できたか年毎に25万人の名簿を検証するんだよね。
＞誰がやるのかな
ＡＩにやらせるっていうのが筋だと思う
25万番には記念品が出るよ。
優秀な層はまともな待遇してくれる米中企業に流れていくんだから無駄なのにな。
いずれくるであろうその反動が怖い。
興味があるのは予算取りだけでしょｗ
予算を取って消化すれば後は野となれ山となれ、これが日本の行政。
合格者番号第何番という賞状を発行するようになり、そこには役人が天下っていて、
政府の仕事を引き受ける際にはその資格を持った人間が何人いないと応募できない
などという形で利権を図ろうとするのだろうな。民間技能資格試験がまた一つ増えるな。
滅茶苦茶ありそうだなｗ
小中高で鍛えられた平均的なアメリカのCS学士（二流・三流大学）は、インド・中国の生え抜きのCS学士エリートと同等以上
幼少期からコーディングしてきた平均的な学力の熟練者のほうが、大学に入ってから学んだ連中よりも圧倒的に強いという事実を認めるべきだろう
Elite Chinese Computer Scientists Don't Outperform Average Americans
But when elite students go head to head, it's another story.
https://www.inverse.com/article/54133-computer-science-grads-competitiveness-by-country
The results of the new study show that American computer science graduates are still vastly outperforming peers in China, Russia, and India, the
three countries who, along with the United States, produce more than half of the computer science graduates worldwide.
But despite the institutionalized emphasis on computer science graduates, the study found that US graduates out-performed
peers from China, Russia, and India — and not just slightly out-performed.
“‘Slightly’ is an understatement,” said Liu.
American students in average CS programs (as in, non-elite) performed as well as the elite Russian, Indian, and Chinese students.
When comparing top students from each country, US students surged ahead of the pack. The findings were dramatic enough to
even prove surprising to the study’s researchers, including Tara Beteille, who served as the team leader for the World Bank’s
Technical Education Quality Improvement Project initiative with the Indian government.
“We hadn’t expected to see our elite colleges, not just India but China and Russia, so far behind elite colleges in the US,” Beteille tells Inverse.
Though a follow-up study will hopefully illuminate the “why” behind the study’s findings, both Beteille and Liu suspect that
American students show up to college on their first day already better prepared than their global peers. All those fourth grade
“hack-a-thons”? All the coding classes? They’re working. So even though Indian students may make the greatest strides once
they get to a higher education setting, the head start in a long-term investment of developing computer science skills early may
help create an unbridgeable gap.
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