大手私大→外資IT企業→女子大教員。公式発言は@1t0ochaで。 こちらの垢は大学教員の自覚のない緩々な発言多めで。ロクに通知を見てないのでリプ返しあまりしませんが無礼をご容赦ください。 ※勤務先学生さんからの業務連絡DMが多いのでフォローがあればフォロバしますが拒否しても全くかまいません。

Tokyo
Joined April 2007
定期的に目にする「なぜ研究者になろうと思ったんですか?」という話題、僕は「新卒就職するとき営業やSEだと忙しそうだから自由そうな研究部門に」といって就職したらアカデミアに移ってたという人なんで、むしろ「高尚な動機なんていらねーんだよ」という事例としてたまに言及していきたい。
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人工知能学会SIAI (siai.jp/) 大学の大学研究室展示アワードの盾が届きました。関係者の皆様どうもありがとうございます。クリスタルの盾は写真をうまく撮るのが難しいですね。
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準トップ国際会議の緊急プログラム会議。委員長いわく「週末にだらだらやるのもよくないから、わざとZoomの無料リンクで集まって40分で切り上げる」と。僕もいつかこの手を使おう。
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なお旧帝国大学の掲示板
なんか… 長男が大学に忌引届けだしたら、本当にお葬式なのか証拠を提出するように言われて、お葬式当日の会場に貼られたスケジュール送ったら、今度は故人との血縁関係ある書類提出するように求められたんだけど… どんだけ疑われてるの😂 日頃の行い??今の大学ってこんなに厳しいの?😂
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(行ったのは先週です)
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この出張を都合により断念しました。特に可視化のトップ会議IEEE VISでは、エリア論文委員長業務・座長・国際共著発表・実行委員会ディナーなどいろんな用事があったのですが残念です。エリア論文委員長は来年も続けるので来年は参加できればと思います。
11月に地球を1周(?)してきます。 クロアチア開催の音楽情報処理の国際会議SMCで学生の発表があります。 ボストンに移動して可視化のトップ会議IEEE VISでエリアプログラム委員長業務・座長・国際共著発表(登壇者は僕ではない)があります。 地球1周でどんな時差ぼけをするかも楽しみです。
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たとえ「水と油」だろうと、ドレッシングはできるし、界面活性剤もあるかもしれない、と。
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水と油とか書いたけど必ずしもそうでもなくて、例えばデジタル人文学なんかだと一人で検証も論証もやる人がいて頭が下がる。
論文には客観的事実を示す「検証型」と著者自身の主張を議論する「論証型」があって、水と油くらい分かり合えない両者が論文という同じ言葉で混在している。「論文の書き方」というタイトルで両者をカバーする本を書くのにめっちゃ苦労した。
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ちなみに自著書籍ではこんな感じで論文の型を説明している。(検証型と論証型の他に説明の便宜のために発明型というのを加えている。)
論文には客観的事実を示す「検証型」と著者自身の主張を議論する「論証型」があって、水と油くらい分かり合えない両者が論文という同じ言葉で混在している。「論文の書き方」というタイトルで両者をカバーする本を書くのにめっちゃ苦労した。
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本庶佑先生 『大学院の授業料は無料にすべきです。財務省は受益者負担の原則をいい教育を受けた者が受益者だといいます。とんでもない。受益者は国であり国民です。知の人材を育てることこそが国にとって一番重要』 私も大学はタダでなくていいから国立大学はお金で諦めずに学べる場であって欲しい
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論文には客観的事実を示す「検証型」と著者自身の主張を議論する「論証型」があって、水と油くらい分かり合えない両者が論文という同じ言葉で混在している。「論文の書き方」というタイトルで両者をカバーする本を書くのにめっちゃ苦労した。
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若い人の中には「研究者こそAIの発達で消える職業」だと考える人もいるっぽいのだが、これに対する一番スカッとした反論ってなんだろう。
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いろんな意見が出揃ったところで「教授会や入試監督はAIには無理」という意見が出てきて噴いてしまった。3年前からそこは何も変わってない… xitter.cf/1T0T/status/1629424395…
研究も教育もAIに奪われる日が来たとしても、我々には教授会と入試監督という仕事が残っている。
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またXがいまよりも治安のよいTwitterだった頃、授業の1週目に「このスライドを撮影してTwitterに載せて今日たまたま来なかった人にも教えてあげてください」とかやってた。いまだったらXなんか使わずにsetlogあたりで共有してくださいかもしれんね。
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11月24日にAI教育関連の以下のようなウェビナーがあります。三宅先生との対談を心から楽しみにしています。 keio-up.co.jp/news/n131036.h…
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本当に最近は講演の報告ばかりですが、昨日は日本女子大学で講演でした。情報可視化の応用研究(音楽・美容・ジェンダー)の研究を紹介してきました。
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この「内定されても辞退されるような優秀そうな人は採用しない」ってのは一昔前は企業の採用人事でわりとある話だったと聞きます。内定辞退率が高いと採用人事の給与を下げられる企業があって優秀な人は却って採らない的な内部告発も見ました。全くもって大学に限った話ではないと思っていました。
この件、大学教員公募における都市伝説のように語られていますが、応募先によっては実際にあります。研究業績が突出している応募者に対して、採用側が「内定を出しても辞退されるのではないか」「採用しても1~2年で他大学へ転出してしまうのではないか」と懸念するためです。実際、研究水準の高い某国立大学の教員公募でも、評価が2番手だった応募者を採用した事例があります。
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シドニー大学の名誉教授的な方と話をしていたら「修士の学生が可視化の授業を500人履修していてみんな研究みたいなプロジェクトをやってる」みたいな話に。こちとら研究室で1学年5人やそこらだ。どうやって対抗すればいいのだ…。
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ちなみにその数百人のごく一握りが修士のうちに国際会議で発表して、ほとんど誰も博士に行かずに就職するとのこと。
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「なぜ研究者こそAIの発達で消える職業と考える人がいるのか」「AIの発達で消える研究という営みと、その他の職業との違いは何か」「AIの発達で研究者が消えた時、研究の価値は誰がどのようの伝えるのか」などの研究テーマがすぐ思い浮かびますね。研究こそケスト・フエールの法則
若い人の中には「研究者こそAIの発達で消える職業」だと考える人もいるっぽいのだが、これに対する一番スカッとした反論ってなんだろう。
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たとえ文系でも面白がって研究してた人VSたとえ理系でも消極的な選択で選んだうえ、やってみてもエキサイトメントを得られないでいる人 AI時代では前者のほうが活躍しそう というのはまあわかる
この手の理論をよく目にするけど、僕は好きなことをやりたくて理工学部に行って周囲に同様な人がゴロゴロいたのでどうにも違和感しかない。
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