【ノーベル賞を解説】「最初は日本人研究者が受賞すべきなのではと」化学&物理学賞でAI関連研究が連続受賞 東大教授「冬の時代経て第3次ブームに」｜アベヒル
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- Опубликовано: 12 окт 2024
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MC：柴田阿弥
コメンテーター： 石田健(The HEADLINE 編集長)
ゲスト：岡田真人(東京大学 教授)
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平日ひる12時 アベマで生放送中
#アベヒル #ノーベル賞 #AI #研究 #アベマ #ニュース
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説明が分かりにくい。どうして物理学賞かだったのかではなく、研究の重要さ、エポックメイキングな理由を説明してほしい。これまでの歴史を説明されても、わかりにくい。
自分の知ってる知識を全くわからない人たちにベラベラ喋る会。
他のコメントにもあるが、説明が酷すぎる。ここまで説明下手くそすぎる人はじめて見た。いや、そうでもないか、大学の授業だいたいこんな感じだったわw 大学院生に解説させた方がよっぽどマシなんじゃないか？
9:13 甘利先生が「誤差逆伝播法」を提案していたのは1967年とかなり先んじていたらしいですね。欧米には認識されなかったらしいですが。
この対話の中味は興味深い。少しでも脳神経の理論に興味があった人たちには、この分野の歴史も振り返り、なつかさも感じる。 ど素人に説明する（一見わかりやすい）ノーベル賞の浅い説明は、他の番組で科学説明家が一杯やるに決まっているし←そんなものは、文系ジャーナリズム型の仕事。
脳の研究やから物理学賞なんじゃなくて、物理学に基づいた数理からAIが発展したから物理学賞なのでは？
ノーベル賞は自然科学でなくても与えます。というのが1つの方針として、見えたのことが重要だと思いますけど。
でも、応用より基礎に近い研究にあげるべきでしょ。日本人が貰って欲しかった。
日本人って自己満足が好きで社会に役立つものをって考えがないからそういうところで評価されないんだと思います。基礎原理から応用するっていうよりまずは応用があってそれに基づく基礎原理はなんなんだろうと考えるように変換していくべきでしょう。
分かりにくい説明
甘利先生の貢献は確率的勾配降下法であって誤差逆伝播法では無いですよ。御著書にそう書いてあります。ホップフィールド先生が取るなら甘利先生も取るべきという主張は大いに頷けますけど。
新理論の意義はそれがどれだけの問題を解いたかより、どれだけの新しい問いを提出したかで決まるなら、ローゼンブラットを改めて顕彰したい
イシケンって誰だよ
説明が分かりにくい。もう少し整理して話をしてもらいたい。
難しすぎて説明しにくいのかな
@@姓名-m3e というか論点が全くしょうもないからでしょう。質問が悪いんだと思います。
個人的には物理だと思うね。基礎研究の日本人研究者も選ぶべきだと。基礎研究蔑ろにするのはどうかと思う。
基礎研究は社会的に評価されることがモチベーションではなく好奇心が満たされることに歓びを感じる研究分野なので表彰されることは難しいです。応用研究とは社会問題に対して技術がそれをカバー出来るのではないかというところからきているので応用研究が表彰されるのは当然でしょう。日本ももっと応用研究を頑張ったらいい話です。そうしたらもっと日本の研究員も評価されるでしょう。でも英語がネイティブでないのは圧倒的に不利です。日本にも英語だけの小学校があるようにそういう環境を作り出すしかないですね。
面白い話だったなと思ったらコメント欄で叩かれててワロタ
マジもんの研究者に話を聞いてしまったわね。
利根川進博士も貢献していたと思うが
ひっっっどい説明
そもそも素人向けに説明する場に研究者連れてくる方がお門違いでしょう。受賞研究の解説ならサイエンスコミュニケーターに任せればいいし、結局は権威ある東大の教授に解説だけさせたい番組側のエゴでしかない。しかも、見ていると番組が用意した資料、進行の流れの速さから見るに明らかにノーベル賞の解説のための情報量を把握していない、もしくは開設させる気がない。難解な研究の凄さよりも素人が感覚で理解できる領域までしか紹介しないならそれこそ科学技術の解説としてひどい。研究している人間にしか分からないような情報、意見を聞くのが普通だし、その返答が期待していたものと違っていてもそれは自分の中の研究者像との解釈不一致に過ぎない。失礼でしかない。
むしろ、理系ですらない、大学で物理学を学んでいないのに、さも専門家ぶっていい加減な考えを述べている右の方の方が不思議に思わないのですか？
そもそも質問が悪いのでは？「日本が選ばれなかったことが悔しい。」って話は要らないですよね。それよりalphafoldの３Dでの構造解析はX線結晶構造解析、核磁気共鳴 (NMR) 分光法、クライオ電子顕微鏡 (Cryo-EM)などの結果とは一致してるのかなどが知りたかったです。せっかく専門家をつれてきたのだから。
@@yj5666 動画ちゃんと見てます？ この動画は物理学賞の解説で、化学賞（AlphaFold）の解説じゃないですよ？ しかもこの番組の視聴者層相手に、クライオ電顕との比較結果なんて議論するものじゃないでしょうｗ そんな細かい情報を知りたいなら自分で論文読みなさいよｗｗｗ
@@TM-vc7vl 見てないのはあなたですよね。冒頭にAlphafoldについても言及してるでしょ。どうでもいい話が多くて、Alphafoldの精度などについて話す方が有意義だと言っているんです。どんな人が見てるかなんてわかんないですよ。アベマだからとかじゃなくって「化学＆物理学賞」でおススメで出て来て見てる人もいるかもしれないし。この番組の目的をなんだと思ってるの？「元アイドルアナが可愛いのにこんな難しいこと話しちゃってる。すごぉい。」みたいな(笑)？いやいやそんな話を聞いてもしょうもないでしょって話。
ある技術段階で利害調整政策を極めると、次世代技術導入政策が必須となる文明の循環（サイクル）があります。
循環を繰り返して技術が進み、社会が変わるほど、重要な政策も増えていく文明の潮流（トレンド）もあります。
富の生産と配分に関わる技術的／経済・社会政策に加え、人の向上と活用に関わる人的資源／行政管理政策が重要
となる中で、人の健康・教育や（技術でどんな社会を作るか考える）行政参画を高めるＡＩ活用にも期待します。
石田健は何者？
要は利用されただけ
まあ海外あるある自己主張が強い奴が認められて日本のようにみんなで勝ち取ったと言うような価値観はない
海外の人が自己主張が強いのではなく海外ではOutcomeが大事だからです。会話に頻繁にOutcomeが出てきます。それに向かってaddressするのでaddressって単語もよく出てきます。日本には基礎研究が多いイメージだけどそれって個人の好奇心を満たすのが目的で社会に役立てたいという応用研究の人達の志はないから評価はされなくって仕方ないでしょう。そのくせ負けん気だけは強いですよね。日本が大好きなのは自己満足です。それが評価されるのは日本だけです。
応用研究はゴールにたどり着くまでに想像を絶する努力をしています。基礎研究の人は好きなことをとことんやって何か新しいことを見つければそれが結果となるので応用研究の人達のようなプレッシャーもないですし。
どうでもいいことをとことんやって高いレベルに上り詰めた人崇めるのが日本は好きですよね。そういう方々って謙虚なのですけど当たり前です。だってそのもの自体が推進するべきことではないから。推進すべきことなのならアピールして当然なんだけど、それをやると日本では叩かれますよね。
ちな日本の理工系学部専攻率は17%らしい
そんなに沢山いるのに英語が出来ないってだけでこんなに不利なんですよね。
AIのこころたんで良いからLINEしたいなー
AIに学習させるためににもっと出てきてー😢
簡潔にご説明いただきたい
日本は英語が出来ないのでＩＴやＡＩには不向き。プログラミングは英語が出来る国の開発のスピードに追い付くことは無理。元大手ＩＴベンダーのＳＥ、現海外で医療ＡＩ開発をしている人間としての実感です。デバッグソースの量が全く違います。
明治に基礎科学を和訳してくれた人達は偉人だったのか否か😅
この回答の本人は日本人ではないのですか？
@@manbongo1588 日本人ですけど、何か？
@@yj5666 ご本人が無理ではないのだ、という証明になりませんか？日本人にはできるが、日本では無理、ということですか？
@@manbongo1588 いえいえ私は海外居住２５年で英語ネイティブなので。
基礎研究が’あっての応用はわかるけど、その基礎研究が画期的発見かどうかは役に立つかどうかにかかっているので応用研究が賞を取って当然だと思う。
基礎への貢献はお金にならないから、基礎研究を讃えようというがノーベル賞だと思いますよ。
応用研究が賞を取るべきなら、フラッシュメモリを開発した増岡さんやCMOSの開発者も賞を貰うべきやし。
@@yu-wd8wx それは違いますね。基礎研究だけど、これが実際に役に立ちそうな研究だったら称えようって話です。日本で受賞したiPS細胞も免疫チェックポイント阻害剤もそうですね。日本人は英語が出来ないから他にどんな画期的な発明があったか知らないから日本の中で素晴らしい発明があるとそれを推したいんだろうけど世界の競争はもっと厳しいです。世界で称えられる研究がしたいなら英語出来ないと。
研究者で英語できない人なんていないですよ。
@@taka8448 自分の研究の範囲だけでしょ。他がどのくらい研究が進んでいるのかとか英語圏の研究者と知ってる情報量が全く違いますよ。
@@taka8448 ノーベル物理学賞受賞者の益川先生は、英語ができなくてほとんど日本から出ないのは有名
苫米地英人さんがノーベル賞とる時代になるか？
AIに入れる情報が枯渇するだろうけど、それを使う人は永遠にいる。AI開発者にしろ、プログラマーにしろ働いた時だけでなく、ずっと給与が’支払われる仕組みがあればいいと思う。やったことがない人には想像を絶する厳しい仕事なので。９０年代に日本の大手ITベンダーでSEをしていたけどその時に作ったシステムが今でも動いているのにあんな給与で過重労働で働かされていたのは納得がいかない。
創薬にAIが役に立つのはわかるけどAIで治験は出来ない。治験のことを人体実験と言う日本で製薬が成功するとは思えない。歯が生える薬やiPS細胞を使った人口心筋など開発力はあるけど治験が出来なかったらどうにもならなく他の国に追い越されそう。デジタルも遅れてしまっている日本だけど新しいものはどんどん叩く国なので技術開発は難しい。優秀な人は海外に行かないと活躍の場がなく宝の持ち腐れになってしまう。
動きに対する学問が物理。状態に対する学問は化学。Aiもその性質によって物理なのか化学なのかに別れる。Alphafoldはたんぱく質の構造なので生物なのに何故か化学賞？ノーベル賞の審査をする側もちゃんと内容を理解しきれているのでしょうか？
構造だったら化学賞でしょ。これで生理学賞医学賞のほうが驚く
@@adnon2604 いやいやタンパク質の構造は高校の生物の教科書にも載っているのだし、あなたは原子と勘違いしてますよね。原子核持つ陽子の数で原子番号が決まります。そういう話とは全然違います。あなたは高校で生物や化学を勉強されたことがない方ですよね。
@@yj5666高校の生物の教科書に載ってても、物質（タンパク質）の構造は大学以降では化学分野だよ
この手の研究してるけど、物理でいう生物物理、化学でいう生物物理化学、生物でいう構造生物ね
現代科学の研究には境界線はあまりないよ
実際スパコンとか使って配列とかのデータから分子レベルの研究するドライラボは基本生命情報学、生命(医)工学かシンプルに情報学
今回のAlphaFoldが化学に行ったのは全然問題ない
@@らりるれろ-b4p いやいや生物でしょう。化学科でも生物は勉強するでしょうけど。ちゃんと３D見ましたか？化学の捉え方のたんぱく質は例えば一次構造において「タンパク質はアミノ酸のポリマーである。その基本的な構造は2つのアミノ酸の一方のカルボキシ基 (−COOH) と他方のアミノ基 (−NH2) が水分子を1つ放出する脱水縮合（ペプチド結合）を起こして酸アミド結合 (−CO−NH−) を形成することでできる鎖状である[2]。また、システイン残基がしばしばジスルフィド結合 (S−S) の架橋構造をつくることもある。」みたいな感じですね。
説明がわかりにくいとか言ってる人間はそもそも人類の知能の粋を集めた領域で手前の脳みそがわずか数分で処理できるとでも思ってんだろうか、わかりやすく説明する人がいるのではない、わかる部分だけを切り取って単純なメタファーで納得させたような気にさせてるだけなんだとわからないんだろうか。
全体的に聞くに耐えないが、7:05で脳の研究をするのも物理学だからノーベル物理学賞で問題ないって言ってるけど、脳の研究の成果に対して物理学賞は単純に考えておかしいし、それに受賞理由は別に脳の研究に貢献したからではなくて機械学習への貢献だろ。日本最高学府の東大の教授がこれほど思考が浅いとは、そりゃ日本の科学レベルも落ちるわ。
それは大学以上の物理を勉強したことがない人の意見ですね。昔から放射線やMRIなども物理科が研究したもので医学部で研究したものではないんですよ。
ニューロンの発火（人の思考）を脳全体のマクロなものとして捉えてその性質を探る時は物理学の統計力学が応用されます。他にも、ノーベル物理学受賞者であるロジャーペンローズが考案した量子力学が応用された量子脳理論、人工的な脳（ニューラルネットワーク）による深層学習を用いた数値計算を物理学に応用しようとする学習物理学等々。科学が明確な境界線によって分けられていると考えてる科学に関してなんの知識も思慮もないあなたの固定観念がおかしいだけですよ。あなたのようないい加減な考えを持った方が国の科学リテラシーを損ねている一因であることを自覚しましょう。
@@yj5666 仰りたいことがよくわかりませんが、”それ”とは何を指してますか？
ちなみにMRIを研究したのは医学部だと思いますが？基礎となる核磁気共鳴(NMR)は物理学者が見つけたものだと思いますが。
@@adnon2604 は？MRIって機械ですよ。物理科と機械科のコラボで理工学の専門です。超音波などもですけど。”それ”は「脳の研究の成果に対して物理学賞は単純に考えておかしい」と言うところに対して、「いえいえ医学賞の範囲ではないですよ。」と正しい情報を書いたまでです。物理を専攻したことがなく高校までの物理しか学習したことがない方はご存知ないのかもしれませんが。そして私は元SEで現在医療AI開発者ではありますが、機械学習賞がないから物理賞なのですよね。もっと疑問だったのがalphafoldが化学賞だったことです。生物化学ではありますが、生物よりの分野なのに化学賞はおかしいと思いましたが、ノーベル賞に生物学賞はないんですよね。私は今気づきましたけど。数学はノーベル賞がないことは存じておりましたが。
物理科以外の人から見たら物理は宇宙の学問の印象なのでしょうけど、エネルギーも大きな部分だし、印象的には薄いのかもしれないけど医療分野もそうです。宇宙やエネルギーは物理しかやらない分野だから文句なく物理だと言えるのでしょうけど、医療分野の物理は医学にも絡むから「これは医学だろ。」になるのでしょう。
MRIを「使って」研究するのは医学です。MRIを「作る」研究は理工学です。