今月のボストン日本人研究者交流会

また行ってきました。参加してらっしゃるみなさんは様々なバックグラウンドをお持ちで、そういう方たちと議論をするのは自分の視野を広げてくれる。馬鹿みたいに単純な計算をすれば、30才の方が10人いれば、300年分の知識に触れていることになる。
　
今回の講演の内容はこんな感じ。会場は個人的に MIT で一番不細工で美しい場所。


▲ Stata Center

以下の Ustream は 実際の講演の様子。この日の講演はどちらも強い共感を覚えた。

講演一本目


いっとき脳にハマっていた時期があって、Jeff Hawkins の On Intelligence とか、Francis Crick の Astonishing Hypothesis とか、Steve Grand の Growing Up with Lucy とかいろいろ読み漁ってた。脳の機能は全くもって不思議で感覚や認知、様々な側面があるが、そのメカニズムは思うに依然として謎につつまれたままである。脳の機能すべてを合わせ持ったコンピュータを作るのは、従って困難を極める。例えば、友人が2009年の夏のインターンでも関わってた、IBM の Watson が最近クイズ番組「Jeopardy！」で見事チャンピオンを破った。今のコンピュータにはそんなことができる一方で、犬と猫を瞬時に見極めるという人にとっては簡単なことが正確にできない（そんなアルゴリズムが Facebook で使用可能になったとしたら、気になってる人の写真を撮って、後で Facebook にアップロードして、その画像一致判定&検索アルゴリズムでその人のプロフィールをゲットすることだってできる）。Neuroscience からどのようなアイデアを拝借できるか、Machine Learning の分野からみても脳の働きは尽きせぬ興味の対象だろう。たしか CMU で Machine Learning Department の Tom Mitchel 教授が fMRI をもとに人の考えている言葉を予測するなんて研究をやっていた記憶がある。

講演二本目


普段仕事で、数学、プログラミング言語、アルゴリズムとかに携わっている身としては、二つ目の講演には反応せざるを得なかった。僕としては「数学が役に立たない時なんてないでしょ」と声高にして言いたいが、そんな自分も文科省の無愛想な数学の教科書に高一まで苦しめられた。悟りを開いてくれたのは、Scientific Education Group (SEG) の数学の講義だった。2x + 3y はベクトル(2,3) と (x,y) の内積にも見えるんだよ、と聞いたときの感動は今でも覚えている。この日のプレゼンでも触れられていた通り、残念ながら日本の大学入試の数学は評価すべき複数の側面のうち一部しか対象にしていない。文科省の教科書に載っていない、愛想のいい数学に触れるには、和書であれば虚数の情緒、オイラーの贈り物、数学ガール　などの書籍にあたらなければならない。そんなことに気がついたのは、つい最近になってからだった。


この交流会に参加するといつも何かしら考えさせられるので、とてもためになっています。