2016年06月

2016年06月27日

コンピュータと「巨大頭脳」

日本科学史学会「コンピュータと「巨大頭脳」

という案内をいただきました。

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計算機と脳の類比は、計算機に関わる研究者のあいだで1940年代から1950年代にとくに流行した。

『巨大頭脳』の著者であるエドモンド・バークリーは、デジタル計算機の持つ「推論をする能力」に着目し、計算機と論理の関係性、また計算機の社会的意義に関する啓蒙活動を行った。

本講演では、バークリーが重要視した論点を整理し、彼が数学者や工学者らの協力をどのように得ながら活動を行ったかについて論じる。

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産業革命以降、蒸気機関による鉄道、船、あるいは飛行機が発明、開発されていくのですが、人間が計算を行う限界をはるかに超えるようになりました。

この辺の経緯は、

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数学は理性の音楽、数楽しましょう


・物事を数理的に分析すると、幻想が取り払われ、やるべきことが明確になる。 

19世紀まで数学と物理に明確に区別はなかった。当時の数学は紙と鉛筆でする学問。20世紀初め、非線形問題などについて、ポアンカレですら、人力による定量的追求を放棄し、数学は定性的、理論的な研究が指向される。

20世紀後半、コンピューターの発達により、定量的追求だけでなく、これまで見えなかった時空間が可視化され、人々が容易にイメージできるようになり、応用する道具としての数学だけでなく、研究対象としての数学も急速に進むことになった。


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工学の自然科学化から社会科学化、そして人間科学へ


建築物、船などは、昔からありましたが、その設計、建造に、科学的知見が取り入れられるようになったのは、日本では明治以降、世界でもニュートン、ベルヌーイ、ライプニッツらの自然科学的知見が出てくる近代になってからで、それまでは大工、職人の経験、勘によるものでした。

産業革命以降、蒸気機関による鉄道、船、飛行機あるいは鉄、コンクリートによる建築物ができると、飛行機の空気による揚力、抵抗、船と波の相互作用、建築物の耐震、耐風など、これまでは考える必要のなかった、新しい自然と人工物の関係が生まれてきました。

この、新しい自然と人工物の関係は、理学ではなく、主として、これら鉄道、船、飛行機、建築物、をつくった工学が担当することとなりました。

そこで、流体力学、材料力学などの学問が生まれました。


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システム理論、システム思考、そしてシステム科学


歴史を振り返ると、産業革命により、モノの生産性が大幅に向上し、交通、物流も大量、高速になりました。

すると、人、モノの流れ、動きが劇的に変化し、これまでの配置、ストックでは対応できなくなりました。

そこで、線形計画法、オペレーションズ・リサーチなど計画、オペレーション、システムを扱う必要が出てきました。


と書いたとおりです。

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1940〜50年代にリレー式、真空管式など大型コンピューターが出現し、人が行っていた大量の計算を瞬時で行うようになりました。

これまで、大勢の人が数か月かかっていた複雑な計算を瞬時に行ってしまうこと自体、当時劇的だったのですが、コンピューターは情報を処理し、計算し、結論を出し、選択することができるのだから、自ら考えることができる、という考えが出てきて、1956年には人工知能という言葉が生まれます。

最近、話題の人工知能ですが、生まれは1956年とかなり古いものです。

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当初は、コンピューターは人間が作ったプログラムで、与えたデータを大量高速に処理するだけ、という見方が大勢でしたが、「論理的仕事」「知的労働」はコンピューターに向いているのでは、という考えもありました。

「人工知能」は、人の職業を奪うのでは、と言われますが、実際に、そろばん、計算尺で仕事をしていた大量の人々は、その職を失い、コンピューターに置き換わりました。


人工知能のこれからについては、


人工知能への情報理工学の取り組み

シンギュラリティー・人工知能から超知能へ




ロボット、人工知能は、大きな出力、繰り返し作業は得意だが、

・「巧みの細かい作業はできない」とされていましたが、今では3Dプリンターで製作

・「1か所の判断はできても、複数、大局の判断ができないので、将棋、チェスは初級レベル」だったはずが、名人、世界チャンピオンを破る

・「瞬時、とっさの判断は難しいので、自動車の運転アドはできない」とされていましたが、自動運転は実用段階

と、人間しかできない、人間の方が得意、とされていた分野で人工知能が上回っています。

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人が判断するのではなく、コンピューターが判断する社会は間違いなく、進んでいきます。

人は、どうしても、表面に見える情報をもとに、過去にうまくいったパターン、自分が知っているパターン、「直感」で解こうとします。

一方、コンピューターはデータをもとに、高速大量演算を行い、その結果を示します。

「そもそもソフトウェアは人間が作成したものなのだから、人間の知恵を超えるものではない」と思われるのですが、

人間が設定したルールを、1秒間に数万回、演算、検索すると、人間にはもやは予測不能な結果がもたらされます。

加えて、上記のように、人間は試行錯誤、表面に見える情報をもとに、過去にうまくいったパターン、自分が知っているパターン、「直感」で解こうとしますが、

コンピューターは、瞬時にすべてのパターンを検索します。

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人工知能、ロボット、コンピューターは人間の感情、感覚などは、これまで「扱うことができない」「計測できない」「ブラックボックス」とされていました。

ところが、人間の感情、感覚が計測できる、そしてコントロールできるようになれば、大きく、深く、人間に踏み込んできて、人間の生活、行動が大きく変わってくる、ことになりそうです。

カメラ付きのメガネで視線が追ったもの、食べたものをを自動的に記録する、簡単なイア・センサーで聞いた音、話したことを録音する、など、センサーデータをリアルタイムで処理しながらのSFのような生活がすぐそこまで来ています。

「人間が人工知能に取って代わられて、やることがなくなる」「人間が人工知能と競争する」よりも、人間は人工知能が得意なことを利用、活用して、「人間が人工知能と協奏する、協創する」時代が訪れる、と考えています。

どんな時代が来るか?予測するよりも、時代を協奏、協創していくことになりそうです。


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上記のように、1940〜50年代にリレー式、真空管式など大型コンピューターが出現し、人が行っていた大量の計算を瞬時で行うようになってから、そろばん、計算尺で仕事をしていた大量の人々をはじめとして、多くの人間の作業をコンピューターが行うことになり、多くの人が職を失ったのですが、コンピューターを恨む声はあまり聞こえません。

それよりも、コンピューターのおかげで、上記の大量高速計算のように、これまで人間では、とてもできなかったことが可能になり、その結果、人間ができることが飛躍的に大きく広がりました。

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科学史を学ぶと、科学の未来が見えてきます。





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2016年06月26日

再生可能エネルギー導入、地球温暖化防止だけでなく石油、ガスマネー削減による経済対策のため

再生可能エネルギーの最新の動向と課題への対応

という案内がきました。

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エネルギー・セキュリティー、地球温暖化防止の観点から、太陽光、風力などの再生可能エネルギー導入の必要が叫ばれてから、久しくたちます。

今回は、再生可能エネルギー導入が進むドイツ、スペインなどの欧州の事例が紹介されたのですが、興味深かったのが、

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・ロシアがウクライナとのトラブルにより、ガスパイプラインを停止し、結果として、下流側のヨーロッパで供給支障が頻発、これらの対策

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・ロシア、中東へ支払っている石油、ガスマネーを削減し、そのマネーをEU内で循環させ、経済を活性化

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・再生可能エネルギー導入技術開発によるイノベーション

など、地球温暖化防止を長期的な大目標として掲げながらも、もっとわかりやすくて身近な目標を掲げていたことです。

これは各家庭でも、光熱費は削減しにくい、支払わざるを得ない支出ですが、これを構造的に組み替えてしまうことで、大幅に削減できれば、その分の費用を教養、文化、交友などに回すことができます。

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ただ、再生可能エネルギーは単に増やせばよい、という訳ではなく、インフラ、施設側にも対策が必要、

電力は1日のうちでも、足りない時間帯、余っている時間帯があり、需給状況により、価格が変動することが将来的には予想され、余っている時間帯に蓄え、足りない時間帯に放出することにより、経済効果も期待できます。

これらについて、これまでも考えていますので、まとめてみます。

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再生可能エネルギー導入のための次世代グリッド技術と制度とは?

に書いたように


単純に太陽光発電、風力発電などの設備を増強すればよい、というものではなく、

(1)受け入れ側の送電設備

(2)買取価格制度、市場の整備

(3)スマートメーターなど、双方向モニタリング、コントロール設備の整備

などの課題があります。

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それぞれについて、検討してみましょう。

(1)受け入れ側の送電設備

電力は顧客の需要に応じて、適切に需給バランスを取り、発電所から顧客へ供給するものですが、送電設備に、天候条件に左右される太陽光発電、風力発電などが入ってくると、制御、管理が大変難しくなります。

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太陽光発電導入の長期戦略を考える


に書いたのですが、

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●電圧上昇に伴う出力減少(配電系の問題)

晴れた日には多くの太陽光発電が行われ、各家庭で使い切れない余剰電力が配電系に大量に流入します

すると、電圧が上昇します

電圧は101±6ボルトの範囲に収めなければなりません。これ以上の電圧が加わると家電機器に悪影響のおそれがあります

そのため、各太陽光発電システムに107ボルトを上回らないよう、発電出力制限が加わります

各需要家にすれば、本来買い取ってもらえるはずの余剰電力が、買い取ってもらえない、という不満がでるでしょう

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●電力需給バランスが取れるか?(送電系の問題)

電力は供給量と需要量をリアルタイムでバランスさせなければなりません。これがうまくいかないと周波数が変動します。

特に、原子力発電はベース電力と言われ、急な発停は困難です。

ゴールデンウィークなど、工場などが操業せず、電力需要が特異日で少ない日に、晴れて大量の太陽光発電が創出されると、ベース電力分まで食い込んでしまい、調整不能のおそれがあります。

●単独運転対策と瞬時停止対策

これは専門用語で、わかりにくい、と思います。

極めて簡単に言うと、停電にしなければならない時に、太陽光発電が出力してしまい、感電するおそれがある、ということです

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(3)スマートメーターなど、双方向モニタリング、コントロール設備の整備

電力会社から消費者に一方的に供給する場合は、供給量を計測するだけのメーターでよかったのですが、消費者から電力会社にも供給する、季節、時間帯により、価格が変動する、のであれば、様々なモニタリング、コントロール機能が必要になります。


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再生可能エネルギー導入のためにはマイナス価格も導入?

モノの価格は一定ではなく、コメ、野菜、果物などの農産物、魚などの海産物でも、たくさん取れる豊作、豊漁では、価格は安く、逆に、あまり取れない不作、不漁では価格は高くなる、のは、大昔から経験していることです。

原油、鉄鉱石などの資源についても、不足している時は高騰し、余剰の時は暴落します。もっとも、これに投機マネーも入るので話が複雑になるのですが。

これらは主として季節ごとのサイクルですが、電力は季節に加えて、1日の中のサイクルで、この価格の高騰、下落があります。

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以前から、電力需要が少なくなり、原子力発電が止められない深夜は、割安な深夜電力が適用され、主に給湯に活用されてきました。

ところが、大震災以降、原子力発電は、そのほとんどが稼働を停止し、一方、太陽光、風力などの再生可能エネルギーが導入されるようになりました。

原子力発電が、発電量が昼夜を問わず、ほぼ一定であるのに対し、太陽光、風力は、日が照っている時、風は吹いている時には、多く発電し、そうでない時は少なくなります。

すると、発電技術に加えて、余剰電力を蓄え、不足時に放電する、蓄電技術が重要になります。

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上の農産物、海産物、資源の例では、どんなに、余っても、価格は下落しまし、限りなく0に近づくことはありますが、マイナスになることはありません。

ただ、電力系統ネットワークでは、供給電力が需要電力を上回ることはできないので、供給が多過ぎて、需要が少ない時には、使ってくれた方がいいので、価格がマイナス、と言うことも起こり得ます。(再生可能エネルギー先進国ドイツなど)

冷蔵庫などは、1日中つけっぱなしにせざるを得ませんが、今後、普及する電気自動車の充電などは、電力価格の安い時間帯を選択して行うことになるでしょう。




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2016年06月23日

人工知能、ビッグデータ時代の知的財産とは

IoT、BD、AI時代の知財戦略を考えるシンポジウム。データとノウハウの保護・共有と活用のために

という案内がきました。

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IoTのシステムを支える重要な課題として、人工知能の栄養とも言うべきデータの共有が円滑に進むかどうかという点があります。

しばしば個人データを含むことから、個人情報保護の観点でしばしば議論されてきました。

しかし今後は企業の現場や製品から発生するデータの重要性が格段に増していきます。

これらのデータは、企業間の契約によってそのデータを利用する権利が発生します。

一般的なデータそのものは知的財産権の保護対象には当たらないが、契約によって発生する事実上の知的財産ともいうべき権利は、IoTにおける技術戦略上極めて重要になってきています。

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知的財産制度の代表である、特許の歴史を調べると、

特許(実用新案)制度の歴史


中世ヨーロッパにおいて、先見の明のある国王や政治家が報償又は恩恵の手段として特権を付与することがありましたが、あくまでも制度として確立していた訳ではありませんでした。近代特許制度は、中世ベニスで誕生し、イギリスで発展したといわれています。

ベニス共和国、1443年には、発明に対して、特許が与えられたとされますが、1474年、世界最古の成文特許法として「発明者条例」が公布されました。

イギリス、1624年、「専売条例」が成文特許法として制定され、これにより今日に至る特許制度の基本的な考え方が明確化されたとされています。

技術を守る特許制度の役割

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技術開発によって生まれたアイデアや発明を、財産として守ってくれるのが「特許権」という知的財産権です。特許制度は、発明者に発明の独占を認める一方で、その代わりにその発明を公表して、それをヒントに新たな技術開発を促進する制度です。

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日本での特許の歴史は、

日本での特許制度は、専売特許条例が施行された1885年(明治18年)7月1日から始まりました。

ただし、それ以前の1871年(明治4年)に専売略規則が公布されましたが、施行されることなく翌年に廃止されています。

日本の特許制度で、保護の対象になるのは、「発明」です(特許法29条1項柱書)。

特許制度の概要 「発明」と「特許」

特許制度について

特許制度の概要

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特許法の条文を読むと、

(目的)
第一条  この法律は、発明の保護及び利用を図ることにより、発明を奨励し、もつて産業の発達に寄与することを目的とする。

(定義)
第二条  この法律で「発明」とは、自然法則を利用した技術的思想の創作のうち高度のものをいう。

と、自然法則の利用と、強くかかわっています。

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ベニス、イギリスで特許が始まった頃は、カラクリ、仕掛けを作った人を保護するものでしたが、産業革命を経て、モノづくりの時代に、自然法則と強くかかわるようになりました。

工学の自然科学化から社会科学化、そして人間科学へ




建築物、船などは、昔からありましたが、その設計、建造に、科学的知見が取り入れられるようになったのは、日本では明治以降、世界でもニュートン、ベルヌーイ、ライプニッツらの自然科学的知見が出てくる近代になってからで、それまでは大工、職人の経験、勘によるものでした。

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産業革命以降、蒸気機関による鉄道、船、飛行機あるいは鉄、コンクリートによる建築物ができると、飛行機の空気による揚力、抵抗、船と波の相互作用、建築物の耐震、耐風など、これまでは考える必要のなかった、新しい自然と人工物の関係が生まれてきました。


と書いたとおりです。

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そこにも書いたとおり、


歴史を振り返ると、産業革命により、モノの生産性が大幅に向上し、交通、物流も大量、高速になりました。

すると、人、モノの流れ、動きが劇的に変化し、これまでの配置、ストックでは対応できなくなりました。

そこで、線形計画法、オペレーションズ・リサーチなど計画、オペレーション、システムを扱う必要が出てきました。

と工学は自然科学だけでなく、社会科学とも深くかかわることになります。

さらには、工学は人間の能力の拡張にも深くかかわります。

最近、話題の人工知能のように、人間の視覚、聴覚、運動などの身体的能力だけでなく、知的能力にも関わります。


と工学は、自然科学から社会科学、人間科学へとかかわりを広げていくのですが、特許法を読む限り、対応が追いついていない感があります。

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すなわち、特許など知的財産は、モノづくりにおける自然科学現象の活用、材料力学、流体力学、機械力学、熱力学、電磁気学などを主な対象に、薬学、生命科学などにも対応し、ソフトウェアなどにも何とか対応してきましたが、ビッグデータ、人工知能の時代を迎え、現行法制度では対応が難しい事態が想定されます。

例えば、ビッグデータは個人データの集積ですが、誰に属する権利なのでしょうか?

例えば、あなたがグーグルで検索した履歴データは、あなたのものでしょうか?グーグルのものでしょうか?それとも、それ以外でしょうか?

新たな時代の知財戦略はどうなっていくのでしょうか?

早速出たお話をまとめます。

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シリコンバレーとスタンフォード大学、成功事例は2000年以降。アップルはつぶれかけていた。

破壊的イノベーション、王者が競争相手ではなく、無関係な第三者に倒される。IBMがマイクロソフトに、モトローラがグーグルに。

モノの生産には、人、スキル、ノウハウだけでなく、設備が必要だが、情報の時代は、キーパーソンが移ると、それに合わせて、多くの人が移る

交通事故で年間120万人の人が死ぬ。自動運転になれば1/10になる。

日本は人が足りないので、人工知能の活用が向いている。ヨーロッパは移民で人が余っているのでやりにくい。

日本の労働生産性の低さは、大きな伸びしろ。

イノベーションの加速は、基礎研究と社会実装のスパイラルによる。社会実装によるトラブルにより、フィードバックをもらい、ルールを作っていく。

イノベーションの時代には迅速な決断が不可欠。稟議書による決済は向かない。

日本の一流の人材は官庁、大企業にしかいない。

19世紀、匠の技の産業化。20世紀、モノの大量生産と、モノと自然科学の法則の産業化。21世紀、デジタル、ソフトウェアの産業化。

デジタル産業で起きたことが、他の産業にも起きる。

コア領域からサプライチェーンへの影響力

フィジカル・データを発生する装置がエンジン

データの分析、加工により、価値を創出

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人工知能、ビッグデータ時代の知的財産はどうなっていくのか?

未知の領域で、答えを創っていくことになりそうです。







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2016年06月21日

イノベーション教育は、東工大の未知のポテンシャルが面白い

人間中心イノベーション方法論、大学が変わる、社会が変わる

に書いた、

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イノベーション教育学会「産業界に資するイノベーション教育とは何か」大学における教育改革と将来のイノベーション教育のあるべき方向性

では、EDGEプログラム

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東京大学i.schoolにおける イノベーション教育 2.0

のように、参加している各大学から事例紹介がありました。

東京大学i.school、慶應SDM(慶應義塾大学大学院システムデザイン・マネジメント研究科)などは、早い時期から芸術系大学の学生を受け入れ、コラボをしてきて、実績も上がっています。

東工大も

東京工業大学と武蔵野美術大学 教育研究交流に係る連携協定締結へ

のように、3年前から武蔵野美術大学と協定を結びましたが、上記大学に比べると、日が浅いものです。

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東工大リベラルアーツ研究教育院シンポジウム「役に立つ」からではなく、「人間に基礎を築く」ため

に、


東工大のグループワークは、専攻は異なっても、結局、みんな理工系です。

法、経、文、医など、他学部はいない、女子が圧倒的に少ない、などの潜在的な欠点があります。

このような潜在的問題を抱えつつも、東工大リベラルアーツ研究教育院が今後どう展開していくのか、それにより、東工大がどう変わっていくのか、楽しみです。


と書きました。

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東工大は社会人、留学生は豊富にいるのですが、他分野の学生、女子学生が少ないのが悩みです。

ところが、上記協定などにより、東京工業大学EDGEプログラムである「チーム志向越境型アントレプレナー育成プログラム(通称CBECプログラム)」

では、もともと豊富な社会人、留学生に加えて、美大生、特に女子学生の美大生も参加することになりました。

この学会の事例紹介では、東工大の発表が、「初恋」のような、初々しさを感じる、興味深いものだったので、紹介します。

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異なる発想や視点。「出来そう」の工学系と「面白そう」の芸術系。「論理」と「直感」。論理で締める。発想のジャンプは直感から。

アンカーとしてのインサイト。イメージの言語化。プロトタイプによる可視化。

価値創造に唯一解はない。価値は受け取る人が現れて、初めて生まれる。

アイデアが価値を生むかは、先に進まなければ、わからない。

異なる発想がゆえの葛藤。頭がよさそうな、論理的なしゃべり方。頭がいい、とは違う。

「現実」を重視する、逆に言うと、「現実」に縛られる、社会人。「現実」を知らない学生。

「現実」とは何か。技術的実現可能性と心理的制約。

分業と協業の違い。「得意分野での貢献」と「外注化の危険性」は表裏一体。

現実と格闘しながら、発想のジャンプとしての、アイデアの実装。価値創造の一気通貫「発想から市場まで」

工学、美術、学生、社会人をつなぐ、新たな「教養」

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もちろん、他大学事例の、

やったことがあることには手を付けるが、やったことがないことには手を付けない。

やったことを記録する。感想ではない。取りあえず、前向きの感想を書いておけば、をなくす。

クライアントがいないと、デザイナーは仕事ができない。

デザイナーは意地悪な問題に取り組まなければならない。

デザイナーは、クライアントの表向きの要望と、表に出ていない、本当の要望を知らなければ、いい仕事ができない。

問題は与えられるものではなく、また明確に定式化できるものでもなく、とにかく解決していくもの。

楽しいからではなく、時には敵と手を組んで、何とか実現する。

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なども興味深かったのですが、遅まきながらの、美大女子学生とのコラボによる、東工大の未知のポテンシャルが面白い、

と感じました。





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2016年06月17日

リベラルアーツ教育、「層が厚く、豊富な人材」の東大、「知の巨人たち」の東工大

東工大リベラルアーツ研究教育院シンポジウム「役に立つ」からではなく、「人間に基礎を築く」ため

で、東工大のリベラルアーツ教育の取り組み、今後の展開について書きました。

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東工大は理工系大学のトップとして、東大と比較される立場ですが、

東大の教養教育について、

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自ら広く体験し、迷うこと、課題を「解く」よりも「発見する」こと




教養学部での2年間は、これをどう過ごすかによってその後の長い人生が変わると言ってもよいほど、大切な期間です。

まず、自分の世界を拡げる努力をしてください。それは、できるだけ広い学問分野に触れ、その中に入り込み、迷いを重ねることです。


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大学で何を学ぶのか?




駒場の人文・社会科学の幅広い、豊富な人材、講義が非常に素晴らしいのですが、駒場の時はその良さをわからずに講義をさぼってしまい、大学院、あるいは社会に出てから、必要性、重要性に気づいて、聴講に来ることがよくあります。

教養課程で勉学をさぼってしまい、専門課程で思い直してしっかり勉強したとしても、教養科目の欠如は補うことができません。

タイミングを逃してしまうと、取り戻すのが難しいことがたくさんあります


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知をひらく、知をつなぐ。『知の技法』新たな普遍性をもとめて


東大駒場の教養学部のカリキュラムは、人文科学、社会科学、自然科学が幅広く、内容も豊富で、講師陣も多様です。

特に、人文科学、社会科学は優れたもので、これだけの陣容を誇るのは、東大ならでは、です。

ただ、20年前までは、ほとんどの授業は、「確立された知」を先生が、学生に教える、ものでした。

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この『知の技法』は、学問のやり方、を教えるもので、「知」をもとに、考える、議論する、活用する、という、当時としては画期的なものでした。

学問のやり方、「知」をもとに、考える、議論する、活用する、ということは、それまでは、授業で教わるものではなく、先生、先輩から盗み見て、身に着けるものでした。

教わるだけではなく、教わったことをもとに、考えて、活用する、文理融合「知の技法」を作成された小林康夫先生。同じく「知の技法」を作成された船曳建夫先生らも駆けつけ、あらためて駒場のリベラルアーツの層の厚さを感じます。

東大の強さは、この駒場の人文・社会・自然科学、文理融合俯瞰プログラムなど教養課程の充実にある、と考えます。

この駒場のリベラルアーツを築き上げた先生方は卒業されますが、多くの後進の方々を育てられてきました。

この先輩を引き継ぐ、若い方々の一層の活躍が楽しみです。


と書いてきました。

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そして、東工大については、

理工系大学のリベラルアーツ、教養教育はどうする?



東工大は理工系のトップクラスの大学ですが、人文、社会系の研究部門でも、KJ法の川喜田二郎氏、江藤淳氏、橋爪大三郎氏ら、現在も池上彰氏がいます。

マイノリティーなのですが、他方、希少価値もあります

しかし、東工大は人文、社会系の研究を進めるのに適した研究環境とは言えず、新進気鋭の教員は他大学へ転出するのを、よく見かけます。

この先生たちをひきつけておく大学側の取り組みも課題です

「TAK」さんの見解としては、リベラルアーツ、教養、人文、社会系の教育について、東工大内でまかなおうとするよりも、

この分野に豊富なスタッフを有する、東大、慶応などと単位交換制度などを活用して、コラボ、交流する方がよいのでは、と考えるのですが、

「日本の理工系大学のトップ」としての「意地と面子」もあるようです。

「理工系のトップ」として、活躍、展開していくためには、リベラルアーツ、教養が大切、という、一見、逆説的な話でした。


と書きました。

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「TAK」さんは東大と東工大を修了したのですが、教養教育を受けたのは、東大だけで、東工大では受けていません。

「TAK」さんのトーンとしては、理工系大学のトップとして、単に、理工系大学に特化するのではなく、リベラルアーツも充実させたい気持ちは、良くわかるけれど、

どうあがいても、人文科学、社会科学、自然科学について、幅が広く、層が厚く、内容も豊富で、講師陣も多様な、東大駒場の教養学部には、かなわないのだから、

自前でやろうとするよりも、東大とのコラボを考えた方がよいのでは、というものでした。

ところが、これについて、東工大で教養教育を受けた方々から、大いなる反論がありました。

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これまでの東工大の教養、スター教授の「一本釣り」「点」の集まりで、つながっておらず、「線」「面」にはなっていなかった。

その一方で、鶴見俊輔、江藤淳、宮城音弥らの「知の巨人」の影響は、受講した東工大生にとって計り知れないほど大きかった。

絶望しかけた時、深い悲しみの淵に立たされた時、役に立つのは、いつもは役に立たない、文学、哲学、誌だったりする。

「役に立たないもの」は、ある位相において、非常に意味があることがある。

戦場に1冊だけ持って行った「岩波文庫」のゲーテの詩に救われた。


東工大卒業生も、東大卒業生と同様、社会で技術だけでなく、経営者として活躍されている方がたくさんいます。

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この方たちのマインドの基礎を築いたのが、鶴見俊輔、江藤淳、宮城音弥らの「知の巨人」によるものでした。

自前では輩出できず、寄せ集めであっても、集まった「知の巨人」たちは、学生たちのその後の人生に計り知れない影響を与えました。

だから、私たちは理工系大学であるにもかかわらず、「文系廃止、理工系重視」の追い風にもかかわらず、あえて、リベラルアーツ教育を充実させたいのです。

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「層が厚く、豊富な人材」の東大、「知の巨人たち」の東工大

今後の展開が楽しみです。






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2016年06月13日

はじめての真空展、「ない」をさがす時間

「はじめての真空 お弁当から宇宙まで」

という案内が来ました。

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「無」のひとつのかたちである「真空」。

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古くより人々は「何もない空間」についての思いをめぐらせてきました。

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近代以降、実際に真空状態がつくれるようになってからは、真空技術は科学、産業、医療、とさまざまな分野を支えてきてました。

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例えば、病院でレントゲン撮影ができるようになったのも、エジソンが電球を発明できたのも、お茶の間に万国博覧会の映像が流れたのも、魔法瓶の中のお茶が冷めないのも、宇宙の仕組みが少しずつわかってきているのも、真空技術のおかげなのです。

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この展示会ではトークショーも開かれます。

「はじめての真空展」「ない」をさがす時間

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数字のゼロ、宇宙のはじまり、そして真空も、「ない」のかたちのひとつです。

ただ、この「ない」が奥深く、果てしなく興味深いモノだったりします。

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トークショーでは、「真空」「ない」をキーワードに、いくつかのテーマについて、トークが展開します。

では、出たお話をまとめます。

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同じ実験で同じ現象を再現しても、「見える人」と「見えない人」がいる。「見える人」がノーベル賞を受賞。

発見は発見者の、それまでに持っている知識、前提としている知識で大きく違ってくる。

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現象、パターンを言語という記号で表現する。表現する言語が、英語、日本語、中国語かにより、表現されるものも大きく異なる。

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知識だけでなく、想像が大切。ただ、知識が十分にないと、面白い想像はできない。

日本、中心を欠く街、中心があるようにみえて、実はない。

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すきやき、作るプロセスと、食べるプロセスが、同時に進行する。

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作品は、作家、アーティストが完成した時点で、その手を離れる。どう解釈されるかは受けて次第。

学校の科目、国語、社会、数学、理科、道徳、英語など、個別に積み上げると時間が足りない。組み合わせると十分対応可能。




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2016年06月10日

電線、充電が不要なワイヤレス電送とは?

東大イブニングセミナー「ワイヤレス電力伝送の最新動向について」

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IoT・ウェアラブル向けの無給電動作する柔らかい電子機器

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と、続けて、ワイヤレス電送、無給電電子機器に関する講演の案内をいただきました。

電気は電線を使って送るのが当然とされておりますが、ワイヤレスで電力を送る時代が近づいてきています。

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バッテリーの高容量化、高エネルギー密度化の技術開発が急速で、スマフォから自動車まで、バッテリーが広く活用されていますが、充電が面倒なのは、日頃よく経験することかと思います。

電気自動車については、電気が少なくなってきたら、充電所で充電、時間がかかる、ではなく、走行中に充電、

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スマートフォーンについても、適宜充電されて、バッテリー残量を気にしなくてもよい、

ということであれば、どんなに便利かと思います。

このように考えていた折に、上記のように、電線、充電が不要なワイヤレス電送に関する講演の案内をいただきました。

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ワイヤレス電送の原理は、マイケル・ファラデーの電磁誘導(1831)にさかのぼります。

電磁誘導

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コイルと磁石を近づけたり遠ざけたりすると、コイルに電流が流れます。コイル内の磁場が変化すると、電流が流れるのです。

この現象を電磁誘導といい、生じた電圧を誘導起電力、流れた電流を誘導電流といいます。

ただし磁場(=磁力線)があるだけで電流が流れる、というわけではなく、磁場が”変化”したときだけ電流が流れる、のです。

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この現象自体は、小学校から習うことですが、復習の意味で、

電磁誘導

電磁誘導 基礎知識

電磁誘導現象

などを見ていただければ、と思います。

この電磁誘導現象はモーター、発電機などに広く利用されています。

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ワイヤレス電送という観点からは、

夢の「無線電力伝送システム」は実現可能か

ニコラ・テスラが1900年代はじめにロングアイランドの海峡側の海岸に、『ウォーデンクリフ・タワー』という塔を建設し、電線を使わずに電気を送る無線電力伝送を試みますが、

テスラに協力していた投資家たちが、計画が完成する前に手を引いてしまい、残念ながら、テスラの計画は頓挫してしまいます。

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ワイヤレス電送実現化のための研究が活発になるのは、その80年後の1980年代からです。

電磁共鳴という現象がポイントなのですが、「TAK」さんは専門ではないので、

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暮らしを支える新しいワイヤレス送電技術 ?磁気共鳴伝送の仕組み?

EV・PHEVがワイヤレス給電で進化する−磁界共鳴方式と電磁界シミュレーション

ワイヤレス給電の次なる課題、「電源ケーブルが消える日」はくるか

カバンのモバイルバッテリーから無線でスマホを充電可能な技術「電磁共鳴型ワイヤレス電力伝送」

を参考にしますが、

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共鳴現象を使ってワイヤレスで送電できることは、米MITの研究グループが2007年に初めて実証しました。

このMITの実証実験では、送電距離が2mの場合で40%、1mの場合には90%の伝送効率を得ています。

伝送距離が数mm〜10cm程度の電磁誘導方式に比べると長距離でも伝送できることが大きな特徴です。

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スマートフォーンのワイヤレス充電などは、既に実用化していますが、MITの実験により、離隔距離があっても電送が可能なことが実証されました。

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さらに、

エネルギーハーベスト技術


周りの環境から微小なエネルギーを収穫(ハーベスト)して、電力に変換する技術

光・熱(温度差)・振動・電波など様々な形態で環境中に存在するエネルギーを電力に変換するエネルギーハーベスティング技術は、充電・取り替え・燃料補給なしで長期間エネルギー供給が可能な電源として、「いつでも、どこでも、誰でも、何でも」ネットワークにつながるユビキタスネット社会や、モノのインターネット(Internet of things)の実現に必須の技術


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を利用すれば、今後普及が期待されるウェラブル・コンピューターは充電不要になるかもしれません。

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なお、もっと長距離の離島への電送、宇宙発電の地上への電送には、マイクロ波あるいはレーザーを使ったワイヤレス電送になりますが、これについては、また場所をあらためて。









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2016年06月05日

先端研究の場でデザインが果たす新しい役割〜プロトタイピングが開く未来

東大駒場リサーチキャンパス公開2016

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では、研究室、研究成果の公開だけでなく、いくつかの旬のテーマについての

講演会

も開催されます。

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プロトタイピングが開く未来 〜先端研究の場でデザインが果たす新しい役割

を聞きに行きます。

案内文によると、

デザインは単なるスタイリングではなく、人と人工物とのあらゆる関わりを計画し、統合的に幸福な体験を実現するための技術になりました。

研究の場においても、新しい技術がもたらす価値を共有し、様々な人材を巻き込み、社会に対して未来の姿を訴えてゆくために、デザインが大きな役割を果たすようになりつつあります。

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まず、出たお話をまとめます。

デザイン:人とモノの間で起こる、ほぼすべてのことを計画し、幸福な体験を実現すること

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美しいロボットとは何か?:構造が美しい。ふるまいが美しい。わかりやすい。

なぜ美しくないとダメか?:究極の人工物の姿を探る。未来の姿。

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まだ「カタチ」になっていない技術が、「カタチ」を与えられたがっている。

技術に「カタチ」を与ると、社会とつながる。

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チタン、一般に高価だが、レアメタルではなく、9番目に多い元素。多くは酸化チタンで存在し、純チタンにするのにコストがかかる。

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義足、第1次大戦で需要が急増し、量産体制へ。人と人工物が調和する未来。

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プロトタイプは単なる実験機ではない。

ユーザー体験を事前に提示し、技術がもたらす価値を共有するもの。

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同じく、山中俊治教授の

美しく見せるってなんだろう 研究の面白さの伝え方

も興味深かったので紹介します。

案内文によると、

アーティストやデザイナーだけでなく、最近は研究者にとっても増えてきた「展示」の機会。まだまだ、研究成果を机の上に置くだけの方も多いかもしれません。

展示に共通するのは「研究をわかりやすく、そして美しく見せる」ということ。

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研究者は、論文を書いて、発表するだけでなく、研究成果を「展示」し、説明する機会が増えています。

研究成果を知ってもらい、活用してもらい、フィードバックも得る、絶好のチャンスだったりします。


さて、出たお話をまとめます。

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与えられた情報を、与えられた場所に、しっかり美しく、収めることの大切さ。

イベントの企画、どれだけ当事者ではなく、シロウトでいられるか?参加者の立場で見る。

研究は「すべて」伝える必要はなく、「コア」を伝えることが大切。

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専門家になる必要はないが、本質がわからないとデザインできない。

クリエーション。「表現」を与える。

展覧会、主役は展示物。参加者がどれだけ、展示物を楽しめるか?

ちょっとしたことで、参加者のストレスが全く違う。

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研究室とギャラリーの境界がなくなる。ギャラリーでプレゼンすることも研究の一環。

「わかるから、面白い」ことがある反面、「わからないから、面白そう」だったりすることもある。わかってしまうことによる、つまらなさ。

展示会、準備を含めて、コミュニケーション










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