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??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
2020/07/25
1
??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
2020/07/25
2
続
続???100年時代の学び??
脳には可塑性がある
? ??紹介
? よしおかひろたか
? 1958年9?4??まれ(満61歳)
? ?昨年(2018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?学系研究科に?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
3
エンジニア??と定年退職
? おしながき
? 前編の話を下記のイベントでお話しました
? July Tech Fest 2019 2020/07/02 (再演)
https://techfesta.connpass.com/event/177160/
? 電?情報通信学会、東京?部シンポジウム「??100年時代における研究者?技術者としての?構え」(オンライン開催) 2020/05/21
https://www.ieice.org/tokyo/sinpo.html#menu55
? July Tech Fest 2019 2019/12/08
https://2019.techfesta.jp/speakers#C30
? 関?オープンフォーラム2019 11/09
https://k-of.jp/backend/session/1254
? DevLove X 2019/6/22
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
? ?い??紹介,?称「プロの酔っぱらい」から
?学院?になるまでの軌跡と学??活のあれやこれや
? パラダイムシフト時代に?きる
? 脳には可塑性がある
4
TechLION vol. 5, 2011/12/14
/hyoshiok/techlion-vol5-12142011-10609606
今?のお話
? これまでのお話
? July Tech Fest 2019「??100年時代の学び?」
? ?学院に?学するまでの?分史(なぜ?学に?ったのか)
? July Tech Fest 2020「続???100年時代の学び?」
? 現役?学院?の学び?
? ?分を題材,エモい話.すぐに役に?つ話は?切ない
? 仕事を辞めて専業学?になった元エンジニアの?々の失敗の記録
? 対象
? コロナ時代に?き抜くヒントを得たい?、?学で学びなおしたい?向
け。
5
なぜ学ぶのか
? 正解はない
? 答えは?それぞれ
? ?分で考える
6
ところで、10年後
? 何をしているか
? (ちょっと考えてみてください)
7
10年後のわたし
? ?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 8
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
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%
9
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%
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
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%
10
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
11
閑話休題
12
なぜ学ぶのか
? 正解はない
? 答えは?それぞれ
? ?分で考える
? ?きることを考えること
13
?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
14
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
15
?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!!
16
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
17
数学となかよくなりたい
!" = 1 +
&
1!
+
&(
2!
+
&*
3!
+ ? , ?∞ < & < ∞
1 = ?1
18
閑話休題
19
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
20
閑話休題
21
??100年時代の学び?
? パラダイムシフト時代に?きる
? 脳には可塑性がある
22
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
23
??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
24
??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
? 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)
25
??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
? 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)
26
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
27
2010年代
年代
2011年 東?本?震災 52歳
2012年 深層学習(機械学習) 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
28
※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
29
Stanford Courseraを受講してみた
MOOCs(オンライン無料)
30
? 11週間
? ビデオの講義
? 5問のクイズ
? プログラミング演習
? 知?と勉強会をした
? LINEで進捗確認
? ??だと続けられないかもしれ
ないが仲間がいるとちょっとし
たことを相談できる
??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
? 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)
31
ライフ?シフト、ワークシフト
脳には可塑性がある
? ??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?
32
脳には可塑性がある
? 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 (mutablity) がある。
? 学びをやめたら?化が始まる。?害モデルと違う。
? 脳はバージョンアップできる。
33
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
34
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
35
?涯現役、引退しない、定年≠引退
? 脳には可塑性がある
? 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?
36
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
37
学び続ける(なぜ学?なのか)
? 脳には可塑性がある
? 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(社会?学?との違い)
? 情報?産者になりたい
? 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)
? 基本的なスキルを?につける訓練をしている
? 実験、観察、分析、発?
38
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
? 毎?毎?違う
? 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。
? 考える必要性が低い。考えない。
? 脳にダメージを与える
? 昨?と同じ今?。今?と同じ明?。
? 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)
? 脳には可塑性がある
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コロナ時代に明らかになったこと?
(個?的な観測です)
? 通勤って必要なの
? 満員電?
? 東京に集中しすぎていない
? 出張って必要なの
? 宴会
? ハンコは重要ですね
? 仕事って何のためにやるの?お?のため
? やっぱとは?っても経済重要だよね?本当
? そーいえば,オリンピックってあったよね
? オフィスいらなくね
? 定期券無駄になっちゃた
? ?炊もいいね
? 読書量が減った
? 濃厚接触したい
? 旅?したいけどなあ
? ??騒ぎしたい
? 引きこもりは意外と楽だ
? ?育てが?変そうだ(他?事)
? ネットがあれば?きていける
? 変化に抵抗している?がいっぱいいる
? インフラがすごい
? それでも学ぶのはなぜ
40
現役の?学院?(博?課程)
? 脳には可塑性がある
? 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。
? 情報理?学系研究科電?情報学専攻
博?課程2年?
? 論?を読む、読む、読む、まとめる、発表する、深く読めていないことに
気が付く、どのようすれば深く読めるようになるか考える、論?を読む、
…、実験をする、データをみる、データを纏める、グラフを描く、観察す
る、分析する、アノマリーを発?する、…、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
41
論?を読めないということ
? 論?を読む,まとめて発表する
? 資料を作って説明する(ゼミ形式の輪読会)
? 時間さえあれば,誰でもできると思っていた
? ?分にはできない
? 読んでもわかっていないことが分かっていなかった
? 知らないことと知っていることの区別はつくと思っていた
? それがそうでもない
? 論?紹介の質疑応答で発覚する
? 質問される,答えようと思う,説明できない,理解していないことを初めて
発?する.
? ?分が無?覚に表?的に読んでいたということを発?する
? 昔からある?法(輪読会)の意義を初めて知った.実感した.
42
研究者になりたい
? 学ぶから研究するへのフェーズに移?する必要がある
? 必要なスキルを訓練中
? 実験をする
? 計画を?てる,どのように計画を?てるか皆?検討がつかない
? 実験をする,どのように実験するのか皆?検討がつかない
? 実験結果をまとめる.どのようにまとめるか皆?検討がつかない
? 実験結果を発表する.どのように発表するか皆?検討がつかない
? 実験をすると,実験の不備,抜け,漏れがあれやこれやいっぱい出てくる.
再実験,再々実験.収束しない.
? 設定する軸,評価する軸がふらつく.
? 結果を観測する
? 結果をまとめる
? グラフが描けない,図が描けない,論?が書けない
? 延々とできないことリスト
? ?学は研究者を育てる場
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
? 何かをやめると何かを得られるということを知った、体験した
? 今まで知らなかったことを知る喜びを知った、今までできなかった
ことを出来るようになる喜びを知った、?分には認識すらできてい
ないことに世界は満ちているということを知った
? ?学というのが認識すらできていなかった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
? ?学という社会共通資本の意味が?えていなかったということを知った
? JTF 2019の再演をすることによって、それを?語化していないことに気がつ
いた。
? 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。
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?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
? ?学という社会共通資本の意味が?えていなかったということを知った
? JTF 2019の再演をすることによって、それを?語化していないことに気がつ
いた。
? 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。
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?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
? ?えていないものに満ちてい
るということを知った
? 延々と続くよかったことリス
ト
47
?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
48
2度?の?学?になって思ったこと
? ?学は何度進学してもいい.
? ?学は4年で卒業しなくてもいい
? ?学というインフラは教育機関
として完成されている
? 変化している
? もっと多くの?にその機能を
知って欲しい(?ユーザとし
て)
? 2度?の学?をすると学ぶこと
の楽しさがさらに広がる
? ?分のスキルが拡張していく感
覚がある
? ?学したときの?揚感
? コースを修了したときの達成感
? 研究室の?たちがすごく尊敬で
きる
? コロナの時代でいい?が増幅さ
れている感覚がある
? 学?を?援する体制になってい
る
? ?く考える機会に満ちている
? ?えていない,認識できていな
い地平線を?たい
? ?分をバージョンアップしたい
49
まとめ
? いろいろなパラダイムシフトがあった.
? コロナはパラダイムシフトだ
? 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)
? 脳には可塑性がある
? ?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
? ?学という機関の価値を再認識した
? 多くの?に知って欲しい
50
51
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
52
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?
53

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