優秀な人が官僚・大企業ではなくスタートアップ起業選択する時代転換！AI技術のノーベル賞受賞に、東大・松尾教授が語ったこと

• 優秀な人が官僚・大企業ではなくスタートアップ起業選択する時代転換！

• AI技術のノーベル賞受賞に、東大・松尾教授が語ったこと

元NTT基礎研究所AI研究者&サッカー理論に基づくAI（旧IT）人材育成法提案者岡田康義です。いつもご愛読ありがとうございます。

AI産業革命時代！東大の優秀な人はスタートアップへ人材が流れています。官僚や大企業へ流れた時代は終わろうとしています。超コンサバな国日本もスタートアップ起業を目指す人が日本のエリート大学生に急増しています。
私自身思うのは、教育は単なる学歴を得ることではなく、そもそも、国や個人が貧困や困難から脱し、豊かな国をつくることが教育の重要性であるとすると必然かと思います。
きっと近い将来、日本から現在の米国GAFAMのような企業が出現するのではないかと言うことが期待できる時代になってきたことを予感します。皆様のご意見をおまちしています、

記事要旨）
松尾教授のAIに関するコメントの要約
ノーベル賞とAI
* ノーベル物理学賞: ディープラーニングの発展が評価された。ニューラルネットワークの層を増やすことでAIの精度が飛躍的に向上。
* ノーベル化学賞: AlphaFold2のタンパク質構造予測能力が評価された。なぜ正確に予測できるのかは完全には解明されていないが、非常に高い精度を達成している。
* 新しい科学の形: これまでの科学は理論に基づいた説明が重視されていたが、AIの分野では、なぜ機能するのかを完全に理解していなくても、高い精度が出れば評価されるという新しい科学の形が生まれつつある。
グロッキング現象
* トランスフォーマー技術と自己教師あり学習: AIが学習を重ねるほど、性能が向上する現象。
* 過学習との違い: 通常、AIは過学習すると汎化性能が低下するが、グロッキングでは過学習の後も性能が向上する。
* 人間との類似性: 人間が新しいことを学ぶ際に、最初は丸暗記し、その後理解を深めていく過程に似ている。
生成AI業界の人材動向
* スタートアップ志向: 松尾研究室の学生は、大企業よりもスタートアップを起業する傾向が高い。
* 早期参画: スタートアップを自分で起業できない学生も、先輩や同級生のスタートアップに早くから参画する。
* 時代の変化: 大企業に入ることが必ずしも最良の選択肢ではなく、スタートアップがより魅力的な選択肢となっている。
まとめ
松尾教授は、AIの急速な発展と、それに伴う科学研究のパラダイムシフトについて言及。特に、グロッキング現象は、AIの学習メカニズムを理解する上で重要な発見であると強調。また、生成AI業界における人材動向の変化についても触れ、スタートアップが若手研究者にとって魅力的な選択肢になっていると指摘した。

https://www.itmedia.co.jp/aiplus/spv/2411/12/news183.html

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2023.3.１日
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