From:山極綾子
「高校で学んだこと、役に立ってますか？」
社会人になって数年が経った頃。
母校である高校に遊びに行っていました。
私立であったおかげで、当時お世話になった先生方はほとんど変わらず、
今も学校にいらっしゃいます。
中でも一番お世話になった先生のクラスにお邪魔して、
ちょっとした質問タイムが始まりました。
「高校生のとき彼氏はいましたかー？」
なんていう、すごく高校生らしい質問もあったのですが、
「高校で学んだこと、役に立ってますか？」という質問が、今でも記憶に強く残っています。
学校で習ったことで、今でも役に立っているもの、
あなたのまわりではどんなものがあるでしょうか。
例えば家庭科で習ったボタン付けの方法などは、つい先日、コートを直すのに大活躍でした。
他にも、数学の基本的な部分は買い物や仕事でも使うと思いますし、
国語の内容は言わずもがなです。
もちろん目の前にある事象そのものについて、ピンポイントで学ぶ機会はありませんでしたが、
これまで学習したことがヒントになることが非常に多いように感じます。
こういった、初めからその対象にピンポイントで合わせるのではなく、
大域的な学習を先にしておいて、後から各問題に合うように調整しよう、
という手段が、昨今の自然言語処理の分野では注目されています。
自然言語処理とは、私たちが今こうして書いたり話したりする言葉を
機械学習で分析することです。
そして、大域的な学習ともいえる、大元になるモデルをBERTと言います。
この手法は、当時提案されていた他の手法に対して、圧倒的なパフォーマンス（例えば、
質問文に合致する回答文を予測するというタスクを、どれだけ正確に行えたか）
をたたき出しました。
もしかすると、機械学習においても、まず学習するべきはそういった、
ベースとなる知識や手法なのかもしれません。
山極綾子
P.S.
では、どんな知識が「ベース」であって、何から学ぶべきなのか？
それを明確にするにはやはり、最新の研究や基礎知識が必要です。
そう考えると、効率的に学習することの難しさが身に沁みます。。。
特に大学においては、授業の一つの「役に立つ」側面として、
そういった勉強の手順を教えてもらえることがあるかもしれません。
P.P.S.
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