AI研究、冬の時代に学ぶ 基礎や人文系に投資を
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短い記事ですが、非常に重要な教訓があるのではないでしょうか。
AIブームは初めてのことではなく1980年代にも起きていました。当時、一過性のブームとして技術のみに投資・注力した結果、日本は第三次以降の技術の波に出遅れてしまった実績があります。
生成AIに加熱する今、また同じような現象が起きつつあります。必要な知識・ノウハウは技術力のみではないことを思い返すべきときなのかもしれません。第2次AIブームの生き残りとして、冬の時代の厳しさを痛切に感じました。当時培った技術を活かして、数理最適化やオープンソースに転身して何とか生き延びた感があります。AIブームが復活するとは考えもしませんでした。
リベラルアーツが大事なのは同感です。若い頃に趣味で学んだ現代哲学や認知心理学は、AIにも案外役立っている気がします。知らないことを気軽に学ぶ間口も広がったかもしれません。後半は正しいのに自分では革新せず他人のに乗ろうとする日本教育結果が滲み出ちゃってる。自分が面白いと思う事をバンバン研究するだけで良さそうだけど。AI含めて科学技術は論理だから、ふわっとした人文に逃げようとするのも良くない。
「深層学習のような技術革新はいつどこで起きるか予測はできないが、技術革新（イノベーション）が起きたときにその価値を理解し、次のステップに踏み出す能力を備えた人材の存在が重要になる。
AIが数学基礎論のような基礎科学の上に発展したことを考えれば、基礎研究を地道に続けることが欠かせない。日本は最先端技術の活用には関心が高いが、それを支える基礎科学への投資を怠りがちなことが結果的には大きな技術革新を生み出しにくい環境をつくっている。幅広い基礎科学に地道な投資を続けることは、結果的に大きな技術革新を生み、いざというときの対応力も育てることにつながるはずだ。」
