2017年11月16日

歴史の教科書から「坂本龍馬」が消える?

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「大学入試で歴史の細かい用語が出題され、高校の授業が暗記中心になっているのは問題」だとして、高校と大学の教員らで作る「高大連携歴史教育研究会」が用語の精選案を発表。

というニュースを見て、驚いています。

これは、試験を穴埋め問題にしなければよいだけのことです。

歴史上の人物を教科書から削除することとは全く別のことです。

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人工知能が合格できない難関大学へ進むには?



人工知能が合格できるレベルの大学は、計算ドリル、穴埋め問題で対応できてしまう、ということでもあります。

文章の読解力が、大学入試の偏差値と、極めて強い相関がある、ことも興味深い事実です。

人工知能の時代には、計算ドリル、穴埋め問題が全く不要、とは言いませんが、勉強の主体は読解力を磨くことに据えた方がよさそうです。

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人工知能が合格できるレベルの大学と、それ以上のレベルの難関大学では、求められるものは何が違うのでしょうか?

前者のレベルの大学に進む人は、上記のように、主に、計算ドリル、穴埋め問題を「勉強」してます。

計算ドリル、穴埋め問題の質を高め、量を増やすことにより、計算力を磨き、知識を増やします。

計算ドリル、穴埋め問題は、手軽で、教材もたくさんあり、それなりに頭は使い、達成感はあり、勉強した気になります。

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一方、それ以上のレベルの難関大学に進む人たちは、計算ドリル、穴埋め問題を「トレーニング」として行います。

このレベルの人たちは、苦も無く、計算ドリル、穴埋め問題をこなしてしまいます。

すると、体力を落とさないための「トレーニング」として、計算ドリル、穴埋め問題を一定分量だけ行います。

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この人たちにとっての主な「勉強」とは、

それぞれの知識をつなぎ合わせ、俯瞰し、再構築すること

数学、物理では、求められた状況を整理し、計算するプロセスまでに導くこと

だったりします。


と書きました。

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歴史は穴埋め問題で、人名、年号を問うのではなく、状況を俯瞰したうえで、なぜこのような状況が起きたのか?などを考察することが大切です。

にもかかわらず、

人工知能時代に求められる読解力

に書いたように


穴埋め問題は、手軽で、教材もたくさんあり、それなりに頭は使い、達成感はあり、勉強した気になるため、いまだに多くの教育現場で多く使われています。


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世界史の読み解き、史実と解釈・伝承を区別する




世界史は地理的にエジプト、ギリシャ、ローマ、中国、ヨーロッパに渡り、時系列も古代、中世、近世、近現代に渡るため、内容が膨大で、高校の3年間で教えるのは難しく、人名、固有名詞、年号の暗記科目、になりがちです。

ただ、国際政治、経済、例えば、

・国際連盟から国際連合が設立されて、世界平和を目指そうという動き

・紙切れでしかない「通貨」は金と交換される金本位制で価値を担保されていたが、ヨーロッパ、アメリカはなぜ金本位制をやめたのか?基軸通貨のドルはどのように担保されているのか?

・世界最強国はいつ、なぜ、どのようにイギリスからアメリカに代わったのか?

などは、近現代の世界史を学ばなければ、正しく理解できません。

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また、古代から中世のヨーロッパ、中国の歴史を学ばないと、文化・文明の発達、人文・社会・自然科学などの成立過程がわかりません。

高校時代は大学受験があるのでやむを得ないとして、世界史は大学入学後に、広く全般的、かつ、興味がある分野、時代は深く、あらためて学ぶとよいのでは、と考えます。


と書きました。

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ただ、「大学入学後に、広く全般的、かつ、興味がある分野、時代は深く、あらためて学ぶ」ためには、大学入試程度の知識が必要です。

上記のような国際平和の枠組み、金本位制から変動相場制などの国際経済、だけでなく、

例えば、ニュートリノ振動、重力波などについて学ぶには、ニュートン力学、相対性理論の基本知識が必要です。

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知を学ぶ楽しみを獲得するためには、その前提となる基本知識が必要で、その基本知識とは、大学入試のために、勉強するから得られる、というのも事実です。

勉強と知を学ぶ楽しみのバランスが、近視眼的ではなく、中長期的に図られることを期待します。








2017年11月07日

人工知能時代に求められる読解力

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人工知能の発達がめざましく、人の仕事の多くが人工知能によって代替される、と言われています。

つまり、人工知能を活用しながら、生きていく時代になります。

人工知能の方が人よりも、はるかに得意な「計算」「検索」「照合」は人がやるよりも、人工知能に任せてしまった方がよさそうです。

一方で、人工知能の検索、照合、は大量高速ですが、文章の意味を考えてはいません。

それゆえ、文章の読解力こそが、人に求められる能力です。


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人工知能は、「だいたい」正しい判断をするけれど、意味を考えない




人工知能の検索、照合、は大量高速ですが、文章の意味を考えてはいません。

人工知能は、「だいたい」正しい判断をする。

一般論としては「正しい」けれど、状況、文脈では必ずしも正しくない、ことがあります。


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要約すると、

「人工知能の検索、照合、は大量高速ですが、文章の意味を考えてはいません。

人工知能は、「だいたい」正しい判断をする。一般論としては「正しい」けれど、状況、文脈では必ずしも正しくない、ことがあります。」


この、人工知能の制約、限界を十分に考慮した上で、活用すると、物凄い威力を発揮する、というのが今日のテーマです。

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酒造醸造、繊維業などの軽工業では、機械化による大量生産が始まり出していましたが、

熟練職人の経験、技、勘は機械では無理、とされていました。

確かに、機械化の初期は、品質、性能は熟練職人に遠く及ばないのですが、

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破壊的イノベーション、新たな成長事業をどのように生み出すのか

に書いたように、機械の品質、センサリング技術の上昇が進み、次第に追いつくようになり、逆に、質のばらつきが少なく、

また、生産力、コストは機械の方が圧倒的に有利で、ほとんどが機械化され、現在では、熟練の職人技は、工芸品に限定されるようになりました。

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東大社会連携・産学協創推進室シンポジウム

で松尾豊先生らによる、人工知能ワークショップがありました。

人工知能に大学、産業、ビジネスはどう対応する?




従来の画像パターン認識では、人工知能は人間の目にに勝てませんでした。

つまり、コンピューターによる画像認識よりも、人間の目視の方が確実でした。

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2012年に人工知能にディープラーニングというシステムが誕生しました。

ディープラーニングのシステムは、人間の脳についての知識を利用して階層的に認識を行うシステムです。

2015年2月に、なんとディープラーニングは、画像パターン認識において人間の精度を超えました。

人工知能が人間の目の精度を上回る「目」を持った、と言えます。

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これは地球の歴史45億年、生物の歴史40億年における、5億4000年前のカンブリア爆発、史上初めて、目を持った生物、三葉虫が誕生し、進化が急速に進んだ、になぞらえたりしてます。


人工知能が人間の目の精度を上回る「目」を持つと、これまで人間の目視を前提としていた作業が、人工知能に置き換わります。

リンゴ、トマトなど果実の収穫、建設現場での工事、橋梁、トンネルなどの検査など

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「目」の機能に限りませんが、人工衛星からの地上情報、ソーシャルメディアによる人間行動、金融、経済への応用などなど

「人工知能は、「だいたい」正しい判断をする。」とあるように、人工知能は完璧、間違いがない訳ではありません。

例えば、金融には人工知能が活用されていますが、利益を上げる、だけでなく、損することも多くあります。

ただし、人工知能は失敗から学習します。同じ間違いは繰り返しません。これを強化学習と言います。

同じ間違いを繰り返す人間と違うところです。

それゆえ、人工知能は経験、失敗を積み重ねることにより、賢くなっていきます。

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人の仕事が人工知能に置き換わる、よりは、人と人工知能のコラボにより、できることが急激に拡大する




人工知能により、ホワイトカラーの仕事は変わらざるを得ないでしょう。

人工知能だけでなく、コンピューター、インターネットの発達、普及により、プロ、企業でなければできなかったことが個人でもできるようになり、数か月かかった作業が、数分でできるようになりました。

すなわち、コンピューター、インターネットの発達、普及により、人間ができることが急激に拡大しました。

人工知能についても、同様に、人の仕事が人工知能に置き換わる、というよりは、人と人工知能のコラボにより、できることが急激に拡大する、


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人間とカンブリア紀を迎えた人工知能が、どうコラボしていくか?楽しみです。



2017年11月05日

興味深いサイトがありました。

「セックスレスの増加」と「精子の減少」


「青少年の性行動全国調査」によれば、男子大学生の性体験率は99年に63%とピークを迎えた後、2011年には54%と9ポイント減ります。

他方、女子大学生は2005年に61%とピークを迎えた後、2011年には47%と14ポイント減ります。

男の性体験率は90年代後半に、女の性体験率は5年ほど遅れてゼロ年代前半に、ピークアウト。

若い男の性的退却は20年前から。女は15年ほど前からでしょうか。


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心理学はセックスを理解しているか

という日本心理学会のサイトがあります。

そのうちの、

青年期におけるセックス――セックスからの逃走とセックスとの闘争
というものが興味深いものでした。


実際に性的交渉をすることへの関心が低下しているのは,「草食化」が叫ばれる男性よりもむしろ女性においてであり,さらに,男女ともに遅延化が起こっている。

セックスから逃走したというよりも,親密な関係から逃走した,あるいはその煩わしさゆえに,愛という幻想にしらけてしまったのかもしれない。

一方で、約半数が1週間に1回程度以上の頻度でネット上での性的描写を視聴し,4人中3人が1週間に1回程度以上の頻度で自慰行為を行っている。


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興味深いのは、性体験率、および、実際に性的交渉をすることへの関心は低下、遅延化している一方で、ネット上で、アダルト・ビデオなどを視聴し、自慰行為を行う人々は相当いる、ということでしょうか。

ここで、「実際の性体験はネット上でのAV視聴とそれに伴う自慰行為」に代替されているのではないか、という仮説を立てます。


草食系どころか、機能を失う「オトコ」たち


古くは、中学生男子は思春期と呼ばれ、少し年上のお姉さんに、憧れ、淡い恋心を抱きつつも、それをうまく形にすることができずに、悩み、苦しむ。

それを引きづる形で、男は「生身の女」から逃げています。

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食事、デートに誘って、口説いて、とお金と労力をかけても、うまくいくかどうか、わからない

それならば、インターネット上のバーチャルな世界でかわいい女の子とHした方がいいや、となってしまいます

実際に35歳から39歳の男性の44.8%が未婚で、半数が親元で暮らしています


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東京大学制作展「FAKE FUTURE」ありえない未来を考えることで本質を見出す


視覚、聴覚、触覚あるいは記憶について、

目で見る、耳で聞く、手、身体で触れる、脳で記憶する、だけでなく、

人間のあらゆる感覚に、コンピューターが深くかかわるようになりました。

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コンピューターは人間のツール、道具ではなく、

既に、拡張された人間の機能の一部となっている。

そして、VR(仮想現実)、AR(拡張現実)で体験したこと、と、実際の生活で体験したことの「境界」はあいまいになり、

すでに、その区別はつかなくなりつつ、あるのかもしれません。


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「映像の世紀」から「魔法の世紀」へ


人間はイメージと物質の間を埋めるために、あらゆるテクノロジーを発達させてきた。

物質とイメージの境界をあやふやにしていく。


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人間と技術の融合による、人間の能力の拡張


テクノロジーは、人間と相対するものではなく、人間そのものと一体化し、人間を拡張していくもの。

既にAR(拡張現実)は、人間の一部になり、人間ができることを飛躍的に拡大している



上記の繰り返しになりますが、

視覚、聴覚、触覚あるいは記憶について、

目で見る、耳で聞く、手、身体で触れる、脳で記憶する、だけでなく、

人間のあらゆる感覚に、コンピューターが深くかかわるようになりました。

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コンピューターは人間のツール、道具ではなく、

既に、拡張された人間の機能の一部となっている。

そして、VR(仮想現実)、AR(拡張現実)で体験したこと、と、実際の生活で体験したことの「境界」はあいまいになり、

すでに、その区別はつかなくなりつつ、あります。

性体験も決して例外ではない、のかもしれません。




2017年11月04日

人工知能時代に求められる読解力



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東ロボくんは今年ついに、関東ならばMARCH(明治、青山学院、立教、中央、法政)、関西ならば関関同立(関西、関西学院、同志社、立命館)と呼ばれる難関私大に合格可能性80%以上という成績を達成した。だが、東京大学には遠く及ばなかった。

人工知能が合格できるレベルの大学は、計算ドリル、穴埋め問題で対応できてしまう、ということでもあります。

文章の読解力が、大学入試の偏差値と、極めて強い相関がある、ことも興味深い事実です。

人工知能の時代には、計算ドリル、穴埋め問題が全く不要、とは言いませんが、勉強の主体は読解力を磨くことに据えた方がよさそうです。


と書きました。

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では、人工知能が合格できるレベルの大学と、それ以上のレベルの難関大学では、求められるものは何が違うのでしょうか?

前者のレベルの大学に進む人は、上記のように、主に、計算ドリル、穴埋め問題を「勉強」してます。

計算ドリル、穴埋め問題の質を高め、量を増やすことにより、計算力を磨き、知識を増やします。

計算ドリル、穴埋め問題は、手軽で、教材もたくさんあり、それなりに頭は使い、達成感はあり、勉強した気になります。

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一方、それ以上のレベルの難関大学に進む人たちは、計算ドリル、穴埋め問題を「トレーニング」として行います。

このレベルの人たちは、苦も無く、計算ドリル、穴埋め問題をこなしてしまいます。

すると、体力を落とさないための「トレーニング」として、計算ドリル、穴埋め問題を一定分量だけ行います。

この人たちにとっての主な「勉強」とは、

それぞれの知識をつなぎ合わせ、俯瞰し、再構築すること

数学、物理では、求められた状況を整理し、計算するプロセスまでに導くこと

だったりします。

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上記のように、

「文章の読解力が、大学入試の偏差値と、極めて強い相関がある」

ということで、難関大学を目指すことと、人工知能の時代を生き抜くことは、強い相関があり、

受験勉強が役立ちそうです。







2017年11月03日

リーディングスキルフォーラム〜AI時代に求められる教育とは〜

という案内が来ました。

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あなたは、教科書や新聞が読めているでしょうか。

教科書を読むことができなければ、予習復習はできず、入試問題を読むこともできません。

辞書やウィキペディアを活用することもできず、将来、契約書やマニュアルを読むことにもハードルを感じることでしょう。

読解力は人生の次のステージに進むすべての場面で必要となる汎用的なスキルです。

読解力は、入学しうる高校の偏差値や、有名国立大学への入学可能性と極めて高い相関があることが確認されました。

一方で、中学生の読解力の分散が極めて大きく、教科書を読む基本的な読解力を身につけないまま卒業している生徒が大勢いることもわかりました。

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人工知能の発達がめざましく、人の仕事の多くが人工知能によって代替される、と言われています。

つまり、人工知能を活用しながら、生きていく時代になります。

人工知能の方が人よりも、はるかに得意な「計算」「検索」「照合」は人がやるよりも、人工知能に任せてしまった方がよさそうです。

一方で、人工知能の検索、照合、は大量高速ですが、文章の意味を考えてはいません。

それゆえ、文章の読解力こそが、人に求められる能力です。

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勉強する際にも、人工知能に代替されてしまう、計算ドリル、穴埋め問題をやるよりも、文章の読解力を磨く勉強をすべきです。

ところが、計算ドリル、穴埋め問題は、手軽で、教材もたくさんあり、それなりに頭は使い、達成感はあり、勉強した気になるため、いまだに多くの教育現場で多く使われています。

本来であれば、問題の文章を読み解いて、再構築し、計算ドリル、穴埋め問題で解けるところまで、導くプロセスに意味があります。

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人工知能「東ロボくん」、東大合格を断念、に寄せて




東ロボくんは今年ついに、関東ならばMARCH(明治、青山学院、立教、中央、法政)、関西ならば関関同立(関西、関西学院、同志社、立命館)と呼ばれる難関私大に合格可能性80%以上という成績を達成した。だが、東京大学には遠く及ばなかった。

深層学習を含む現状の技術の延長線上では、AIが東京大学に合格する日は永遠に来ないだろう。

AIには弱点がある。それは彼らが「まるで意味がわかっていない」ということだ。

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東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。

現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。

AIが不得意なのは「推論」「イメージ」「具体例」の3分野。

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これについて考えると、

人工知能開発の課題が明確になったことに加え、

MARCH(明治、青山学院、立教、中央、法政)、関関同立(関西、関西学院、同志社、立命館)などの入試が知識検索型の人工知能が代替可能なものであるのに対し、

東大入試は、問題の背景、意味を俯瞰しなければ対応ができない、ことも示す結果となりました。


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裏返して言えば、人工知能が合格できるレベルの大学は、計算ドリル、穴埋め問題で対応できてしまう、ということでもあります。

上記のように、文章の読解力が、大学入試の偏差値と、極めて強い相関がある、ことも興味深い事実です。

人工知能の時代には、計算ドリル、穴埋め問題が全く不要、とは言いませんが、勉強の主体は読解力を磨くことに据えた方がよさそうです。

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また、進学する大学についても、人工知能が合格できるレベル以上の大学に進学し、それ相応のレベルのクラスメート、先輩後輩、教員を過ごすのがよさそうです。

あまりにも示唆の多いフォーラムで、他にも考えたことがたくさんありますが、長くなりますので、今日はこの辺で。






2017年10月24日

2017/9/25に安倍首相が衆議院を解散する前後から、まさに「政治の世界は一寸先は闇」の通りでしたが、

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2017衆院選

結果としては、定数が475から10減で465となる中、与党(公示前318→313)と予想外の大勝をあげました。

小池東京都知事が代表を務める「希望の党」が伸びず、枝野氏が中心に立ち上げた「立憲民主党」が躍進、というところでしょうか。

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ただし、与党の自民党、公明党は、この結果を国民からの信任ではなく、野党分裂のまずさの結果、と謙虚に受け止めているようです。

「謙虚に」「謙虚に」…閣僚が連発 衆院選終え初閣議後

小泉進次郎氏、遊説で国民の「飽き」や「不信感」を感じたと説明

全国で感じたのはおごりや緩みだけではなく、『飽き』だ」と述べた。学校法人「加計学園」の問題などに関し「不信感を持っている方々が全国にいる

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2017年07月03日
東京都議選、自民党安倍1強から潮目が変わった


東京都議会議員選挙(定数127)が投開票され、小池百合子都知事が代表を務める地域政党「都民ファーストの会」が49人、支持勢力を含めると計79人が当選。

一方、自民党は57議席から23議席、民進党は7議席から5議席に減りました。

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学校法人「加計学園」を巡る問題や閣僚の問題発言、政権幹部の疑惑への批判にさらされ、結果として、都民ファーストの会の圧勝というよりも、自民党の惨敗になりました。

文部科学省の前川元事務次官の記者会見、それに対する菅官房長官の会見あたりから、政権に対する、もやもやとしていた不信感が、一気に高まり、内閣支持率も急低下した、感があります。

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「自民党の横暴はストップさせたい」「さりとて、民主党は政権担当能力がない」

そこで、これまでは、自民党がそこそこの議席を確保していたのですが、

今回の都議選では、自民党、民主党共に惨敗し、他の選択肢として、都民ファーストの会の圧勝、となりました。

国会議員の選挙でも、自民党、民主党に代わる受け皿があれば、同様の現象が起こるのでは?という考えもあるでしょう

いずれにせよ、これまでの自民党安倍1強から潮目が変わったようです。今後の政局から目が離せません。


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2017年09月26日
自民党安倍1強の終焉、崩壊、混沌の流れへ


実感は薄いのですが、日本は輸出が回復し、財政出動により、潜在成長率を上回る経済成長を続けており、労働力不足も顕在化しているほどです。

にもかかわらず、賃金は伸びず、個人消費は冷え切ったままなのは、、将来不安、デフレの心理から抜け出せないためでしょうか。

こんな時だからこそ、財政再建を強力に推し進める政策が望まれます。 そうでないと、せっかくの経済の追い風を活かせないのです。

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森友・加計問題について

「閉会中審査に出席するなど丁寧に説明する努力を重ねてきた。今後ともその考えに変わりはない」

とのことですが、そうであるならば、臨時国会の冒頭に解散を表明するのではなく、関連委員会で関係官庁、官僚も出席の上、必要な証人、参考人も承知し、十分な質疑応答を経た上で、解散すればよいのではないでしょうか。

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これ以上、続けても、状況は悪化するばかり、

・民進党が「1番でなきゃ、いけないんですか?」の政権担当能力に欠ける蓮舫代表から、前原代表に交代して、体勢を立て直そうとした矢先に、幹事長に内定していた山尾氏の不倫疑惑

・小池新党が準備不足、国政政党の代表が都知事?

・北朝鮮情勢が緊迫する中、稲田氏の後任の小野寺防衛大臣が一応の安定感

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など、解散のタイミングは今しかない、解散の理由は後付け、というところでしょうか?

では、国民はどの党に投票するのでしょうか?

疑惑を隠して、逃げようとする自民党?政権担当能力に欠ける民進党?

政策の決断プロセスの透明性を掲げて選挙を戦いながら、当選すると「総合的判断?人工知能?」など、不透明感だらけの小池新党?

難しい選択で、混沌の様相です。


野党が連携し、自民安倍1強を終わらす、絶好のチャンスだったのですが、その後の野党の動きが不可解極まりないものでした。

2017年09月27日
小池都知事、リセットして新党代表って、どういうこと?


小池代表「しがらみのない政治、大胆な改革が必要。日本をリセットするために新党を立ち上げる」

都知事として、国政に様々な要望があるのは、当然です。

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しかし、顧問、アドバイザーならばともかく、都知事が国政選挙に多くの候補者が立候補する党の代表として、国政を計画立案、関与とはいかがなものでしょうか?

そうであるならば、まず自らをリセットして、都知事を辞職してから、衆議院議員に自ら立候補すべきです。

自らのリセットもしない人間が、「日本をリセット」などできません。


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2017年09月29日
「小異を捨てて大同につく」ではなく、理念も政策もかなぐり捨てて、当選の可能性にしがみつく


「民進党が希望の党に合流 」

「小異を捨てて大同につく」は理解できますが、安全保障、財政再建など、国民にとって重要な、理念も政策もかなぐり捨てて、当選の可能性にしがみつく、のは、いかがなものでしょうか?


2017年10月03日
「排除」とは?おごり、傲慢の、上から目線?


「民進左派は排除する」小池百合子氏明言(2017/9/30)

小池百合子氏「全員を受け入れる考えはさらさらない。排除します」

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「排除」という、権力のあるものの、上から目線的な言葉を使ってしまうとは、

「権力の中枢にいる人々が、その権益を濫用した疑惑があり、その疑惑にこたえようとしない」安倍自民党と、結局同じではないか?

ということになってしまいます。

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野党の分裂だけでなく、反自民票が、小池氏の「希望の党」ではなく、民進党リベラル派を中心に枝野氏が立ち上げる「立憲民主党」に流れることになるのではないでしょうか?


図らずも10月3日に「TAK」さんが予想していた通りになりました。

「自民党の横暴はストップさせたい」「さりとて、野党には政権担当能力がない」

それゆえ、自民党の政権は維持させるものの、与党の議席は大幅に減らし、反自民勢力はある程度確保したい。

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選挙区の候補者、政党にもよりますが、選挙区では自民党候補に、比例区では立憲民主党に投票した人も多いのではないでしょうか。

自民党は先の都議選のように、横暴が過ぎると、しっぺ返しがある、ことを認識したことが、冒頭の謙虚な姿勢につながっている、と考えます。

しばらく、様子を見たいと思います。




2017年10月22日

都市のパブリック・ライフを充実させるために カフェが果たしうる役割

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都市を環境配慮型に変え、かつ幸福度の高い場所にするための都市改革がパリ、ロンドン、ニューヨークなど世界各地で活発に行われています。

人々がつい歩きたくなってしまう街や空間を作るにはどうしたらいいのでしょうか。

主にフランスやイタリアの例をあげながら、誰にでも開かれていて、心地よい公共空間をつくるためにカフェが果たしうる役割について考察しようと思います。

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ヨーロッパの街を歩いていると、オープンカフェをよく見かけます。

多くの人が、コーヒー、ビール、サンドウィッチを飲食しながら、楽しそうに語り合っています。

思わず、立ち寄りたくなります。ただ、喫煙する人が多いのが、難点なのですが。

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いろいろな人がカフェに立ち寄り、語り合うことにより、知が生まれ、伝達される。

すなわち、立ち寄りたくなり、滞在することがポイントです。

そのためには、カフェのデザインが大切で、壁、境界がゆるい、ことが大切だったりします。

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パリ、ロンドンでは、古くからカフェ文化があり、いろいろな人が集まり、哲学、科学をテーマに語り合い、そこから新たな知が生まれていき、文化醸造の源泉だったりしました。

都市は時代、社会と共に、再開発されていきます。その時に、機能性、効率性だけではなく、文化の源泉の仕組みも取り入れたいものです。

ただ、だから日本の街にもオープンカフェを、というものでもなさそうです。

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日本では、えんがわ、箱物が、人が集まり、滞在し、対話が生まれる「場」となっていたようです。

メディアとコミュニティー「えんがわでのワークショップから」


昔の農家には、家の座敷の外側に「えんがわ」がありました。

近所の人がやって来て、家に上がるのではなく、「えんがわ」に座る。

お茶を飲んで、お茶菓子を食べて、他愛のない世間話をする。

そして、お互いに頃合いを見計らって、「それじゃ」と帰って行く。

家の中でもない、外でもない、境界領域の「えんがわ」がありました。

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マンションのような集合住宅になって、堅固なドアが家の外と中を厳格に分ける、今の時代には、住宅の「えんがわ」はなくなってしまったのかもしれません。

でも、社会の「えんがわ」は、どうでしょうか?


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将来への架け橋としての博物館、美術館、図書館




「箱物」行政と言うと、建築物を作って、職員も雇うのだけれど、ほとんど利用されず、税金の無駄遣い、のような言われ方をしていたことがあります。

ところが、最近では博物館、美術館、図書館などの「箱物」が元気です。

来る人を待っているだけではなく、活動の幅を広げて、いろいろなイベントを行っています。

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「箱物」のいいところは、とにかく、人が集まる、物理的な「場」があること

共通のテーマに関心がある人が集まると、人と人のネットワークが生まれ、また、新しい動きが起きます


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文化の醸成に大切なのはふれあいの場




文化的環境の整備を目的に帝国劇場が作られたが、劇場で上演される演劇もさることながら、実際にはより重要だったのが、開幕までの時間を過ごす場、通路では政財界の知名人、文化人が挨拶を交わし、談笑するサロンの役目を果たした、ということ


都市の文化の醸成については、これからも考えていきたい、と思います。





卒業生は大学にとって重要な資産です。

それゆえ、大学を卒業したら、それっきり、ではなく、ゆるやかでいいから、でも、しっかりと大学と結びついていてほしいものです。

でも、なぜか卒業して、月日が経つと、足が遠のいてしまうもの。

ホームカミングデーとは、そんな卒業生にに戻ってきてもらうためのイベント。

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そんな訳で

東大ホームカミングデー

に行ってきました。


東大ホームカミングデーは今年で第16回目、「TAK」さんはここ7回ほど参加しています。

2010年度

東大ホームカミング・デイに行ってきました「東大がベンチャーでなければならない!」

2011年度

世代を超えて集まろうじゃないか!東大卒業生 東大ホームカミングデー

2012年度

大学はふらっと立ち寄るプラットフォーム、東大ホームカミングデイに寄せて

2013年度

東大ホームカミングデーに寄せて、大学のキャンパスは学びたくなったら戻る場所

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2014年度

東大ホームカミングデー、年に1度、懐かしいキャンパスへ

2015年度

東大ホームカミングデー2015、年に1度、懐かしいキャンパスへ

2016年度

東大ホームカミングデー2016、年に1度、懐かしいキャンパスへ

に書いてあります。

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年に1回くらい、懐かしいメンバーで同窓会をやりたいものですが、卒業してから何年(何十年)もたつと、何か「きっかけ」がないと、なかなか同窓会をやる雰囲気にもならないものです。

ホームカミングのように、卒業生が年に1回集まる機会があれば、

「では、その時に、あわせて同窓会をやりましょう」

なんて、ことになります。

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学部学科ごと、卒業年次ごとに、このホームカミングデーにあわせて、同窓会が行われることが多くなってきたようです。

何かやるには、「きっかけ」「ついで」があることが大切です。

ホームカミングデーは、その目的通り、卒業生に年に1度、懐かしいキャンパスに戻ってきてもらうために、絶好のイベントです。

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当初は中高年の卒業生がパラパラと来るだけで、キャンパスも閑散としていたのですが、最近は若年層の卒業生も多くなり、キャンパスもにぎやかになってきました。

せっかく、年に一度、懐かしいキャンパスに戻って来たのに、つまらなかったら、「もう来ない」ということになってしまいます。

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そんなわけで、最近のホームカミングデーは、企画も学部、学科、各機関の「よりすぐり」で内容が極めて充実してきたのを感じました。

東大は法、経済、文、工、理、薬、医学など、いろいろな学部がある総合大学なので、密度が高い、ひとつひとつをじっくり伺いたい講演が目白押しです。

それぞれ1時間半から2時間の講演ですが、ひとつだけではもったいないので、15分から30分ずつはしごすることにします。

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さて、今年は台風が近づいていて、あいにくの雨模様なのですが、多くの人が来ています。

集まる人々には、いくつかのパターンがあります。

高齢の同級生が待ち合わせてくる、子供も一緒に、家族連れで来る、ぶらっと一人できて、会場で懐かしい知り合いと再会、などなど

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まず向かうのが、旧加賀前田藩江戸屋敷跡の懐徳園、アメリカ軍が東大を爆撃対象から外したおかげで残ってます。ホームカミングデーの日は開放になります。


さて、学術企画は、

今、なぜVR(バーチャル・リアリティー)なのか?

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本とのあらたな付き合い方、読むべきか、読まざるべきか?

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工学部と文学部の、それぞれの企画なのですが、両方とも社会、時代、技術の進化を反映しています。

映像は昔は映画館で他の人々と、その後、家族とテレビで、今は、それぞれが一人で、PC、スマフォで楽しむ時代になりました。

また、個人が映像の受信者から発信者へ変わりつつあります。

本も、紙に活字から、電子書籍に代わってます。

PC、スマフォで活字だけでなく、写真、図を含めて、個人が記録、保存し、発信する時代になりました。

安田講堂音楽祭

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最高のオペラ

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ジャズライブ

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など、楽しいパフォーマンスもたくさんあります。


ということで、ホームカミングデーは懐かしい人々に再会する機会であるとともに、多様な「よりすぐり」の知にふれる、絶好の機会であり、見逃せない機会になりそうです。




2017年10月18日

東京大学スポーツ先端科学研究拠点・政策ビジョン研究センター特別シンポジウム「“Society 5.0”とスポーツ先端科学研究 〜スポーツの新たな価値創出に向けて〜」

という案内が来ました。

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東京大学スポーツ先端科学研究拠点は、スポーツ・健康科学に関連した分野横断的な研究を推進し、国内外 の大学・研究機関等との連携拠点の役割を果たすとともに、その学術成果を学生の教育や社会に還元することを目的として設置されました。

総合文化研究科が中心となって、医学系研究科、工学系研究科をはじめとして、全学から15もの研究科や研究所が参加している全学組織です。

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「TAK」さんが学生の頃のスポーツは、巨人の星、アタック・ナンバー1などのスポーツ根性アニメの影響を受け、「理屈ではなく、身体で覚えろ」「根性で練習だ」というものでした。

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この考え方は、今となっては時代遅れですが、当時は合理性がありました。

「TAK」さんはテニスをやりますが、

「テイクバックして、軸足を踏み込んで、軸足の前でインパクト」

などと意識して、考えながら、やっていては、いいショットなど打てません。

それよりも、実際に生のボールを打ってみて、体感しつつ、身体で修得する方がずっと上達しました。

ただし、初心者から初級、中級になると、自己流になり、上達が止まってしまいます。

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現在は、スマフォで動画が簡単に撮れて、コンピューター、センサリング技術も発達しています。また、VR(仮想現実)、AR(拡張現実)も実用化されています。

トップアスリートの動画を見るだけでなく、身体的機能、メカニズム、動きの分析もできます。

すると、トップアスリートのプレーを見て、脳裏に焼き付けるだけでなく、プレーの視覚、聴覚、打感などの触覚を、実際にVR(仮想現実)で体験することもできます。

「理屈でなくて、身体で覚えろ」「根性で練習」だった、スポーツに科学に基づく理論、ビッグデータ、VRによる再現等を取り入れることができそうです。

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このシンポジウムでは、オリンピックの金メダリストと、6位入賞者の身体的機能、メカニズム、動きの分析結果が示されました。もちろん、両者ともトップアスリートです。単に見ただけでは、素人には違いはわかりません。

ただ、金メダリストと6位入賞者では、厳然とした差があります。差のポイント、例えば、一瞬の脱力などを見ると、納得します。

つまり、さらに上を目指すトップアスリートには、科学的理論、ビッグデータの分析が欠かせません。

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「TAK」さんが関心があるのは、トップアスリートのさらなるレベルアップよりも、スポーツの裾野を広げ、日常的にスポーツをする人々を増やし、健康増進を推進し、病気を予防し、医療費を削減することだったりします。

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スポーツジムやテニススクールに通う人は多いですが、忙しい、時間がない、お金もない、行っても楽しくない、などの理由で、やらない人はもっと多いでしょう。

上記のように、プレーの視覚、聴覚、打感などの触覚を、実際にVR(仮想現実)で自宅で体験することができれば、スポーツの裾野はぐっと広がりそうです。

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これらに加えて、栄養、健康に関する科学的理論も当然取り入れていきます。

とにもかくにも、今後の展開が楽しみです。







2017年10月09日

東京藝術大学AMSプロジェクト?芸術はなぜ人の心を動かすのか?「音楽と医学の学問的融合の発展を目指して」

という案内が来ました。

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アートとサイエンス、テクノロジーの融合が注目されています。

サイエンス、テクノロジーがアートを取り入れようという動きは、ある程度見られますが、アートにサイエンス、テクノロジーを取り入れようという動きは、コンピューター技術以外には、あまり見ません

東大芸術ゼミ「芸術と教育/芸術と経済」に参加しました


芸術の教育とは、

・芸術作品に関する知識

・芸術作品に直接触れる(感性)

・芸術作品を実際に創作する(自己表現)


科学、技術が理論、データに基づくものであるのに対し、芸術は感性を大切にします。

また、科学、技術にアートを取り入れる動きでも、取り入れたアートの効果、影響を科学的に検証することは見られません。

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こういったテーマに真剣に取り組んでいる方々には失礼かもしれませんが、アートとサイエンス、テクノロジーの融合には、まだ長い道のりがあり、まだまだ、とても融合するまでには至っておらず、両者は、それぞれの視点を取り入れつつ、表面的に接触し合っている段階に過ぎない感もあります。

研究活動とは美しいアートである




アートとは音楽、絵画、写真、彫刻などの媒体を使って、自分が表現したいことを表現するもの、でしょうか?

作品を作る時は自分の概念を具現化させて自分の世界を構築させようという出発点から始まる

無から有を生む、というものよりも、既に自分が抱いている、持っているコアをベースに未知のものを創造していく

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作品が重視されがちだけれども、アーティストにとっては、作品以上に創造するプロセスが重要であったりする

研究も既存の研究成果(自分、他者を含めて)をベースに、ある特定の分野を掘り下げて、探究し、真理を発見したり、仮説を構築し、何らかの手法で検討したりして、未知のものを創造して、自分の世界を構築していく


こう考えると、アートとサイエンス、テクノロジーには、そのプロセスに思わぬ共通点が多そうです。

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東工大×ロンドン芸術大学シンポジウム 「科学・アート・デザインの実験」


アートとサイエンス、アートとテクノロジー、芸術と科学・技術

これらは対極というよりも、交わりなどない、別次元のもの、と考えられます。

アート、芸術に必要なものが想像と創造、イメージングとクリエイティビティー

真理を探究する科学、探究した真理を社会に適用する科学・技術にも想像と創造、イメージングとクリエイティビティーが欠かせません

実は、芸術と科学・技術は相性がよくて、違う視点からの相乗作用があります。

さらに共通しているのが、コンピューター、インターネット、デジタル技術の利用でしょうか

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科学・技術については、言うまでもありませんが、アート、芸術においても、デジタルアート、メディアアートの展開にめざましいものがあります。

芸術と科学・技術、これらは常に変化、進化していきます。あるいは変化、進化があることが本質だったりします。

新しい手法、技術をどう取り入れていくか?

単なる変化、進化だけでなく、忘れられていた概念、価値観を掘り起こしたりもします。

科学は常に真理の探究を続けますが、技術、芸術はスタート、普及には社会、時代とのタイミングが重要だったりします。


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芸術とはコミュニケーションである


千住博さんは、著書『美は時を超える』の中で、古代ギリシャの詩人ホメロスの言葉を引用して説明しています。

「芸術とは、人に知らせたくなる行為のこと」

もっと明るい場所で「多くの人に見てもらいたい」という本能が、神の領域であった「美」を、人間の領域の「美」へと転換させていったのではないか、と千住さんは言っています。

多くの人の目に触れ、批評を受けることが、描く側の創作意欲を刺激し、次の作品が生まれていったに違いありません。

「描く」・「創る」と「見る」・「評価する」という相互作用のもとで、芸術は発展してきました。

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「芸術とはコミュニケーションである」

内面から沸き起こるイマジネーションを他者にどう伝えていくか、そのための創意工夫のプロセスが芸術活動であり、「伝えたい」という想いの強さこそが、優れたアートを産み出す源泉だそうです。

モーツァルトの音楽、レオナルド・ダヴィンチの絵画など、すぐれた芸術は、時代、国境を超えて、人々の心に伝わります

芸術とふれ合い、鑑賞する過程は、芸術作品が持つ感性的価値を通じて自らの感性に気づく営みでもあります。

アートを通して、人と人、人と芸術、人と場等など、新しい絆を見つけることができる、かもしれません。


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もっとも、技術も科学の理論、データに基づくものになったのは、近年で、ずっと職人の経験、勘によるものでありました。

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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体系的に学ぶには歴史をたどることが不可欠、MOT(技術経営)の歴史とは?

マネジメントという概念、考え方が生まれてきたのは、産業革命以降、これまで手工業だった工場、生産現場が機械化され、大量生産が実現するようになったころでしょうか?

フォード社が、規格化によって部品互換性を確保することにより、1908年にT型フォードの大量生産に成功し、これが大量生産技術の始まりとなりました。

「経営学の父」と呼ばれたフレデリック・テイラーが、1911年に科学的管理法を提唱し、「作業管理」「作業の標準化」「作業管理のために最適な組織形態」などが取り扱われるようになりました。

この科学的管理法が可能になるためには、数量的に「計測できること」「記録できること」が基本で、統計の基本が欠かせません。

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生産工程の機械化、数量的管理により、当初、マネジメントは生産性向上のため、が主体でした。

例えば、機械化を導入したのに、思惑通りに、生産性が向上しない、生産工程をチャート化したところ、思わぬところに、ネックがあった、などという手法、線形計画法などの開発も進みました。

当初は生産性向上に利用されていた、マネジメントは、組織、経営、財務、人材にもその考え方が適用されるようになりました。

このように、これまで勘、経験、運で行われていた、経営の世界に科学的手法が導入されるようになりました。


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ところで、芸術、音楽は幅広い分野で活用されることは多くの人が認知するところですが、芸術、音楽大学で学ぶ学生は自らのキャリアを芸術家、音楽家、教職などに限定する傾向があります。

幅広くキャリアを構想することが望まれる感がします。




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