From:山極綾子
あなたはこの土日、何をして過ごしていましたか？
私は普段であれば寝たりゴルフをしたりゲームをしたり、
家事をしたり本を読んだり色々しているのですが、この週末はずっと、
授業に追われていました。
というのも、博士課程の必修授業である、英語で論文を書くための授業が
短期集中で3日間、金土日と開催されていたのです。
このコロナ禍の影響により、対面授業ではなく、用意された動画を見て宿題をやるものでした。
そのため、時折お昼寝したり、好きな時間に休んだり。
他にも、再生速度をいじってみたり、好きに受けることが出来たのですが、
いかんせん、25分の動画15本を英語で聞くのは骨が折れました…。
でもこの授業、あるポイントでは、学部時代から受けてきた授業も含めて、
私的ランキング、No.1だったのです！
そのポイントとは、「今すぐ使える知識か？」でした。
その授業で習った「どんなフレーズを使うべきか」「どんな構造で書くべきか？」は、
それこそ現在行っている後輩の論文訂正や、自分の論文を書くために、
今すぐにでも活用できるものでした。
そのおかげもあり、何とか3日間を乗り越えることが出来ました。
一番最後に用意されていた、zoomを使って先生に直接質問できるコーナーも、
いわばご褒美のように、楽しめたのでいい思い出です。
ところで今すぐ効果が出せるかどうか？を考えたとき、
機械学習にも、すぐに効果が出るものと、そうではないものがあります。
例えば、その手法を取り入れればすぐに精度が上がるのか。
もしくは、その手法によって得られた結果ですぐに売り上げが上がるのなら、
これほどモチベーションが上がることはありません。
一方で、成果に結びつくまで少し時間がかかるようなAIの手法や、
すぐには精度向上に結び付かないような勉強については、
やる気が低下してしまうことがあるかもしれません。
実際に私も、勉強をしていてふと、他のことをやりたくなってしまうことがあります。
ですが、すぐには役に立たない基礎知識が欠けていては、
機械学習やAIを使いこなすことはできません。
もっと悪いことには、他のデータに強い人達に騙されてしまう可能性すらあります。
すぐに使える知識であっても、すぐには使えない知識であっても、
まんべんなく学んでおくことが、AIにも何事にも、重要なのだなあと思わされました。
山極綾子
P.S.
今日、リアルタイムのzoomに出席したご褒美として、自分の書いたレポートを
目の前で添削してくださいました。
（任意参加だったため、受講生の10%程しか参加していませんでした）
そこで指摘されるミスの多いこと…。
一番多かったのは、[a]や[the]が抜けている、というご指摘でした。
AIの力を、こういうところでこそ借りるべきであったと後悔しきりでした…。
P.P.S.
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