狠狠撸

??100年時代の学び?
脳には可塑性がある
東京?学?学院
情報理?学系研究科博?課程
よしおかひろたか
2019/12/08 JTF2019
John Lennonの命?
1

??100年時代の学び??
? ??紹介
? よしおかひろたか
? 1958年9?4??まれ（満61歳）
? 昨年9?、満60歳、定年退職しました。
? 同年9?より、東京?学?学院情報理?学研究科に?学し、
博?課程2年?です
? ?回?の?学卒業以来プログラマとしてキャリアを
つんできました。
その経験をもとにいろいろとお話をします
? ??100年時代の?き?を考えたいと思います
2

エンジニア??と定年退職
? おしながき
? 同様の話を下記のイベントでお話しました
? 関?オープンフォーラム2019 11/09
https://k-of.jp/backend/session/1254
? DevLove X 6/22
https://devlove.wixsite.com/devlovex/schedule
/hyoshiok/10020190623-devlove-x-day-1-d7
? デブサミ2019 2/15
https://codezine.jp/article/detail/11713
? パラダイムシフト時代に?きる
? 脳には可塑性がある
3

2018年9?、満60歳
? 定年退職（楽天株式会社）
? 同年9?、東京?学?学院情報理?学研究科博?課程?学
? ?称「プロの酔っぱらい」から?学院?になるまでの軌跡
? ?分をバージョンアップしよう
TechLION vol. 5, 2011/12/14
/hyoshiok/techlion-vol5-12142011-
10609606
4

ところで、10年後
? 何をしているか
5

10年後の?分
? ?きていれば71歳
? いまN歳ならば、N+10歳
厚?労働省、第22回?命表、平成29年（2017年）
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/life/22th/index.html 6

10年後の?分
? ?きていれば71歳
? いまN歳ならば、N+10歳
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/life/22th/index.html
現在の
年齢
10年後?存確率
男性 ?性
25 99.4% 99.7%
30 99.3% 99.6%
35 99.0% 99.4%
40 98.4% 99.1%
45 97.4% 98.5%
50 95.9% 97.9%
55 93.4% 97.0%
60 89.6% 95.5%
7

10年後の?分
? ?きていれば、N+10歳
? ?はいつか死ぬ
? 100歳まで?きる?は1.6%（男）、
6.7%（?）
60歳まで?きた?が100歳まで?
きる確率は1.76%（男）、?性な
らば6.9%
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/life/22th/index.html
現在の
年齢
10年後?存確率
男性 ?性
65 84.0% 93.0%
70 75.5% 88.2%
75 60.6% 78.4%
80 39.7% 60.7%
85 19.1% 35.6%
90 6.6% 13.6%
95 1.8% 3.5%
100 0.37% 0.6%
8

昭和30年(1955年)ごろ
? 平均寿命、男63.60歳、?67.75歳
? 1歳まで?存確率、男94.331%、?95.027%
? ちなみに平成30年（2018年）
? 平均寿命、男81.25歳、?87.32歳
? 1歳まで?存確率、男99.804%、?99.935%
? ?ちゃんが亡くならない。どんどん??きになっている
? 健康は重要である
9

?称「プロの酔っぱらい」が学?になる
まで
? 2016年5?虚数の情緒という数学の本を読んだ、57歳
? 2016年12?禁酒をした、58歳
? 2017年6?ふと?学を読みたくなった、58歳
? 2017年7?「罪と罰」ドストエフスキー、58歳
https://techlion.jp/wp/wp-
content/uploads/2012/02/02-3.jpg
11

酒をやめるきっかけ
? ?舎暮らしに殺されない法 (朝??庫)
? 丸?健?
定年後のあこがれの?舎暮らしなどは
ないということを戒めた書物
昼から酒を飲む?活が?えた
? 2015年10?、57歳
? 2015年11?、家飲みをやめた
https://amzn.to/2N5n9Tv
12

?称「プロの酔っぱらい」が学?になる
まで
? 2015年10?『?舎暮らしに殺されない法』を読んだ
? 2015年11?家飲みをやめた
? 2016年5?『虚数の情緒』という数学の本を読んだ、57歳
? 2016年12?禁酒をした、58歳
? 2017年6?ふと?学を読みたくなった、58歳
? 2017年7?ドストエフスキー「罪と罰」
? 2017年8?ドストエフスキー5??編を読む読書会
「罪と罰」、「?痴」、「悪霊」、「カラマーゾフの兄弟」、
「未成年」読破！！
13

数学となかよくなりたい
!"#
＝ -1
虚数の情緒、吉?武著
https://amzn.to/2FsYVMS
57歳、2016年5?頃
14

数学となかよくなりたい
!" = 1 +
&
1!
+
&(
2!
+
&*
3!
+ ? , ?∞ < & < ∞
1 = ?1
15

50代後半の?分
? 漠然と定年を意識した
? 本をあれやこれや読む
? 酒を?める
? ??をふりかえる
? 数学となかよくなりたいと思う
? あれやこれや悩む
? ??に正解はない、??は?直線でもない
17

エンジニア??と定年退職
? パラダイムシフト時代に?きる
19

よしおかひろたか
? 1958年9??まれ（61歳）
? 2018年9?満60歳、定年退職
20

ライフ?シフト、ワークシフト
? ??100年時代
? 就職、引退の常識が変わる
21

??紹介的なIT史
? パラダイムシフト
? 起こっていることを知らない
? 起こっていることに気がつかない
? 起こったあとはアタリマエになる
22

??紹介的なIT史
? もともとはトーマス?クーンが「科学?命」で唱えた
? ?本の近代史
? 明治維新（1867年）
? 敗戦（1945年）
23

??紹介的なIT史
? もともとはトーマス?クーンが「科学?命」で唱えた
? ?本の近代史
? 明治維新（1867年）、?洋と出会い産業?命を知り、富国強兵
? 敗戦（1945年）、軍国主義をやめ平和で経済的に豊かな国を?指す
? ?学に?って初めて?学の機能について意識した（知っていたのに理
解していなかった）
24

1970年代?約40年（詳細は略）
年代
1971年マイクロプロセッサ（Intel
4004）
中学1年?(13歳)
1975年 Microsoft BASIC
1977年 Apple II, TRS-80, PET ?学?学(18歳)
RSA Public Key Cryptography
25

2010年代
年代
2011年東?本?震災 52歳
2012年深層学習 54歳
2013年 1000 speakers conference in English 55歳
2018年9? 60歳定年退職 60歳
東京?学?学院情報理?学研究科?学
33

※arXivに掲載されている「Machine Learning」に関連する論?数の推移
https://ja.wikipedia.org/wiki/ArXiv
34

ライフ?シフト、ワークシフト
? ??100年時代
? 就職、引退の常識が変わる
? 「20代で就職して、60代で引退する」というモデルが崩壊した
? 60歳定年は引退ではない
? 就職、複職、フリーランス、学び直し
? ?間の能?はある年齢でピークに達して、その後は落ちるとい
うパラダイム
? ?害モデル
? 学ぶことを拒否した?き?
35

? いくつになっても、脳は使っているとシナプスもニューロンも
活性化する。脳には可塑性がある。
? 学びをやめたら?化が始まる。?害モデル。
? 脳はバージョンアップできる。
36

パラダイム
? 古いパラダイム（当たり前すぎて?えなくなっていること）
? ある年齢で引退する（定年退職）
? 年功序列
? 能?には限界がある
? 新しいパラダイム
? 定年退職は引退ではない、働き続ける（?涯現役）、引退しない
? 年収を下げることを躊躇しない（新しいことにチャレンジするため）
? 能?には限界がない
? 制度?仕組みはパラダイムシフトに追従できない
? 仕組みができるのを待っているのは危険、?分で考えて動く
37

前例がなくて、変化が前提
? パラダイムシフトの時代には?分で動く
? ?分の例
? プログラマとして就職する（前例がほとんどいない）
? 転職（36歳）
? 60歳で博?課程の学?
? 変化があるのが当たり前、パラダイムシフト
? メインフレームからミニコンピュータ、ワークステーション、PC、モ
バイル
? 変化がゆっくりのものもある
? ノイマン型コンピュータ
? APIはUnix(Posix)に収斂した
38

?涯現役、引退しない、定年≠引退
? 新しいことに習熟できる
? 定年退職したのは、働き続けるため
? ?分をバージョンアップすることに興味がある
? 働き続ける、引退しない
? 楽しいから
? 学び続ける
? 楽しいから（学?になった）
? 年齢を?い訳にしない
? 歳だから覚えられない、できないということはない。若い頃ほど勉強してい
るのか？
39

学?になったきっかけ
? 2018年6?、東京?学?産技術研究所、オープンハウス
? 雑談
? ?学院説明会
? 先?に相談
? 2018年8?、?試（英語、専?試験、?述試験）
? TOEFL、参考書の過去問を解く
? 学部の教科書を?協で購?。教科書リストを?協でもらう
? 東?情報理?学系研究科電?情報学専攻過去問を解く
https://www.i.u-tokyo.ac.jp/edu/course/ice/admission.shtml
? 2018年8?末、会社に退職の意向を伝える
? 2018年9?、合格発表、定年退職、60歳
? 2018年9?末、?学
40

学び続ける（なぜ学?なのか）
? なれないことには時間がかかるが訓練しているうちに徐々にできるよ
うになる。逆上がりとか?転?に乗るのと?緒
? エンジニアとして??が必要だ
? 社会?学?は?変。??のわらじは厳しい。
? 専業学?になった
? 情報?産者になる
? 解くべき問題を?つけ、それを解決する
? パラダイムを疑う訓練をしている（研究者の卵）
? 東京?学情報理?学研究科電?情報学専攻博?課程2年?
41

学?と会社員の違い
? 学?、?由
? すべての?動は?分が決める
? 考える必要がある
? 脳の可塑性にはいい
? 会社員、環境は与えられる
? 上司、部下、同僚、?分が決められるものはあまりない。
? 考えない。考える必要性が低い。
? 脳にダメージを与える
? 仕事ばっかりしているとバカになっちゃうよ（ヨシオカの学び
の法則）
42

現役の東??（博?課程）
? 年齢を?い訳にしない。わからないことをわからないという。できないこと
をできないと認識して、できるようになる訓練をする。
? 証明とかわからない。学?さんに聞く。?明ですね。え。教えてもらう。あー、なる
ほど、そうなんですね。?度わかるとわかる回路ができる。
? 東京?学情報理?学研究科電?情報学専攻
博?課程2年?
? 論?を読む、読む、読む、まとめる、解くべき問題を発?する、
? サークルにも?った、60歳
? 学??活マジ楽しい、ウェーイ
? 収?ゼロ
43

酒をやめたら??が変わった
??学?になった
? ??酔いがない
? 本を読む時間が増えた
? 本を読んだら??が変わった
? ?学?になった
? 脳には可塑性があるということを知った
44

?度?の?学?について
? ?学について主体的に考えるようになった
? 最初の時は何も考えていなかった
? 私学と国??学の?ち位置の違いを理解した
? 東京?学設?140年、前半の70年と後半の70年
? 働き?、?き?について主体的に考えるようになった
? 働きたい職場とはなにか
? ガチで働く気です
? 研究インターンに参加したい
? 脳には可塑性があるというパラダイムの職業観に組織が対応できてい
ない。
45

?度?の?学?になってよかったこと
順不同
? 勉強が楽しい
? 本をいっぱい読める
? ?由だ
? ?分のやることを?分
が決める
? 会社員時代は、上司や
会社の意向
? 収?がない
? 今まで知らないことをいっ
ぱい知れる
? 無知の知を知る
? 世間は優しい
? 学?は優遇されている
? 図書館使い放題
? Wifi使い放題
? 授業取り放題
? 研究室に?分の机がある
? 研究室のプリンタ使い放題
? 研究室の学?さんいいひと
ばっかだ
? 輪読会でいろいろ教えても
らえる
? 知らないことを聞ける
? 知らないことを知らないと
?える
? ?分のスキルの無さがよく
分かる
? 昨?の?分より今?の?分
のほうができることが増え
ている
? ??で?番勉強している
? 60歳過ぎても成?を実感で
きる
? 収?がなくても幸せだ
? 仕事をやめて専業学?に
なってよかった
? 延々と続くよかったことリ
スト
46

?惑っていること
順不同
? 60歳前後の学?の情報が少な
い
? 準備不?が?々あった
? 知っていればどうということ
のないあれやこれや
? 学振、奨学?などの制度は9
??学には若?使いにくい
? 様々な仕組みが20代の学?を
前提としている
? インターン、就職など
? 各種奨学?などの年齢制限
? 学?としてのスキル不?を痛
感している
? 論?を読めない、読むスキル
が不?している
? 会社員時代は論?を読むという
ことをしていなかった
? 難しい問題は考えなかった
? 解ける問題しか解いていなかっ
た
? マニュアルは読めるけど、論?
を読むスキルとは違う
? ?太の参考書?教科書を読むス
キルとも違う
? 論?を読んで理解して、それ
をまとめるスキルが不?して
いる
? まとめるのに時間がかかりすぎ
て前に進まない
? 博?号を取ることに対する基
本的なスキルが不?している
? 仕事をしながら??間に取ると
いうことは到底できない。仕事
をやめてよかった。
? 頭のコンテキストスイッチのコ
ストは?変?い
? 研究分野、志望時点のアイデ
アは今から?ると「素?のた
わごとレベル」
? この?年で「素?のたわごとレ
ベル」とわかるくらいには成?
した
? 無謀なチャレンジをした?分
を褒めてあげたい
? 実はめちゃくちゃ楽しんでい
る
? 悲壮感とか?切ない
47

まとめ
? いろいろなパラダイムシフトがあった
? いまここにいるのはその時その時、?分で選択した結果
? 本、?、出会いに恵まれた（本を読もう、旅に出よう、恋をしよう）
? ?分をバージョンアップしよう
? ついでに社会もバージョンアップしてほしい（?き??命ｗ
48

ムーアの法則（古いパラダイム）
Figure 1.1 Growth in processor performance over 40 years. This chart plots program performance relative to the VAX 11/780 as measured by the SPEC integer benchmarks
(see Section 1.8). Prior to the mid-1980s, about 22% per year, or every 3.5 years. 52% starting in 1986, or every 2 years, In 2003 the end of Dennard scaling 23% per year until
2011, or every 3.5 years. From 2011 to 2015, less than 12%, or every 8 years. Since 2015, the end of Moore’s Law, 3.5% per year, or every 20 years!
Computer Architecture, A Quantitative Approach: By John Hennessy David Patterson, 6th Edition, 2017
50

ムーアの法則の終焉
? 新しいマシンは常に速くなる、?性能になる、?機能になる、
安くなる。（古いパラダイム）
? 50年間ムーアの法則を前提に仕事をしていた。性能向上しない
コンピュータをどう使いこなすか？
51

ムーアの法則
? Many core processor
52
cpu core
cache
core core
cache core core
core
core
core core
core core
core
core
core core
dual core many coresingle core
…
Intel Xeon Phi Processor High Performance Programming:
Knights Landing Edition, by James Jeffers, et.al, 2016

NVM ? Non-Volatile Memory
? 不揮発性メモリ
? メモリの電源を切っても情報を記録している
? ストレージのパラダイムが変わる
? 速い揮発性のメモリと遅い不揮発性のディスクという階層
? 速い不揮発性のメモリと遅い超?規模なアーカイブという階層
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人生100年时代の学び方、脳には可塑性がある

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