一方でちょっと別なことも言った。予測できないほど大きなものになっている可能性がある。慣れ親しんでもらうことが必要ではないか。どのような可能性がある。そのようなことを実体験を通じて実感してもらうことが重要ではないか。これはICTを使うこと自体が目的ではないという趣旨とは矛盾している。授業を担当している教員にの一人として,教育を充実させるための活用は常に考えているが,それにも増して学生にICTを経験してもらうこと自体の重要性が高くなってきている。アメリカ科学不信の現場から」を読んだ。感じたことを羅列してみる。いうことを再認識している。主観によって自分の行動を決める。客観的,論理的な思考によって行動することの方が希だろう。ほとんどないと言っても良いのではないか。ユヴァル・ノア・ハラリ氏によると,抽象的な概念を共有し,多くの人がそのもとに行動することが,人類の人類たる所以であり繁栄の礎ということだが,それは諸刃の刃でもある。この本のタイトルにある「人は科学が苦手」というのはこの主観基づいた行動と,科学的・論理的な行動の相反を意味している。ハラリ氏によると,人が抽象的概念の共有という能力を身につけたのは,約7万年前ということである。科学の歴史はせいぜい千年だろう。現代人に科学的な論理に基づいて行動をせよというのは,そもそも無理なことなのか。興味深い記述があった。エール大学のカハン博士の研究ということだ。科学的な知識と支持者政党の関係を調べた結果である。科学的知識が少ない層では支持政党による差はないのだが,科学的な知識が多ければ多いほど民主党支持か共和党支持によってがはっきり分かれるということだ。民主党支持者の方が地球温暖化は人類の活動の影響だと考えている。一つ,いわゆる進化論を信じるかどうかについて,信仰心が平均以下のグループと平均以上のグループを比べた結果があった。キリスト教では世界は約6000年前に神によって創造されたのであり,それ以前の歴史はない。信仰の有無によって進化論を信じるかどうかに大きな差が生じる。信仰心が平均以上のグループでは進化論を信じている人は20~30%程度だと言うことだ。人は科学的な知識を、主観によって決めた主張を補強するために利用しているということだろう。客観的な事実を公平にみているのではなく,自分の主張にあった情報を選択している。基づいて行動を判断するように訓練されている。それは,人類全体からみるとごく少数の希な集団だ。科学者はそのことを認識することが重要だ。怪しいと私は思っているが。論理的施行や科学的事実というのは後からそれを補強するために用いる。考慮しなければならない。コミュニケーションは成り立たないだろう。一所懸命科学を説明して分かってもらおうとするのは,科学者が陥りがちな間違いだ。科学や論理はコミュニケーションの必要条件にはなっても,十分条件とはなり得ない。主観はそれ自体で,意志決定の十分条件になり得る。トランプ大統領の誕生はそれを物語っている。これはなかなか難しい。この本に書かれていることは,相手が科学的な説明や論理を受け入れないときに,相手に反科学というレッテル貼ってはいけないということだ。これは科学対反科学という不毛な対立構造をつくる。背後にある理由を考える必要がある。科学的に信じないということを,本当の理由の煙幕として使っているということだ(テキサス州立大ヘイホー博士)。私が時々出くわす放射線に対する考え方も似たよう状況があると思う。結局のところ,原子力や放射線をとりまく状況や政策について不満を持ってたり,放射線という言葉だけで拒否反応を示していると感じることがある。ものは何か?そこに思いを巡らすことが必要だろう。科学的な事実をひたすら論理的に説明だけでは,コミュニケーションにはならない。(というのは簡単だけどね。共有2019年4月12日金曜日サイエンスカフェあわてて準備(物理と数学)サイエンスカフェが迫ってきた。いつものように?あわてて勉強している。いつものことだが,一般の方からの容赦のない難しい質問にどう答えればよいのか,考えても妙案が浮かばない。人様の知恵を借りようとするのもいつものことだ。今回は須藤泰著,「不自然な宇宙」(ブルーバックス)を読んでいる。部分があったので考えてみたい。記述できるのかという問いかけである。話を聞いたことがある。それが可能かと言われるとちょっと答えに窮する。3つ場合に分けている。うまく記述できる部分を記述しているに過ぎない。色々なことが,数学で記述できるようになるだろう。それは完全な技術ではなく近似的なものかもしれないのだけど。世の中は単に数学で記述出来るように見えるだけでなく,厳密に数学に従っている。須藤氏曰く,多くの物理屋は中道派の考えではないか。今,素粒子の振る舞いは標準理論という数学的体系で記述できる。これは,今観測できていることをたまたま数学という道具で記述できただけかもしれない。記述するためにその言葉である数学そのものが発展してきた。自然を記述するために人が数学を作り上げてきたことも確かだ。数学で記述できるだろうか。それは分からないのだけど多くの物理学者は,できるのではないかと思っている,そんな気がする。「知性」はどうだろう。知性を数学で記述できるのだろうか。それを記述する体系ができるような気がする。分からないというのが,本当のところではないだろうか。,「意識」はどうだろう。数学で記述できる日が来ると考えているのだろう。別の体系の何かが必要ではないだろうか。人の脳というのは,不思議なものだ。授業がはじまる来週から授業が始まる。今年は,月曜日の最初の授業で1年生にあう。彼ら彼女らの大学で始めての授業となるわけだ。科目は情報活用演習,物理ではない。Harari氏の本をよんでい。サピエンス全史,ホモデウス。Centuryはまだ日本語が出ていないようだ。Harari氏曰く,「今と昔の大きな違いは,数十年後の世界がどのようになっているか想像できないこと」確かにそうだろう。私が大学生,大学院生だったころ,インターネットがこんなに世の中を変えるとは思っていなかった。パソコンらしきものはあったし,コンピュータはネットに繋がり始めていた。その発達は(少なくとも私の)想像を大きく超えるが,30~40年前と今で社会の仕組みが全く変わったと言うわけではない。今から30年~40年後はどうだろう。昨年ある講演会で高校生が,「自分が大人になったとき,仕事はほとんどAIがやってしまうのではないか。講演者は,「そんなに心配することはない。人にしかできないことは沢山ある。」と答えていたが,果たしてそうだろうか?AIのできることは我々の想像を遙かに超えると思う。AlphaGoが人間に勝ったのはほんの数年前だが,その後の進展もすさまじい。Master(人よりは遙かに強い)を圧倒した。Zeroを上回ったそうだAIは決して単独の人工知能ではない。あらゆるデータは世界のどこかに蓄積されつづけ,ネットワークでリンクされる。人の体にICチップを埋め込むなんで今でもやろうと思えばできる。AI,ビックデータ,バイオテクノロジー,,,これらすべてが一体となって次世代の技術革新を生み出す。数十年後,人でなければできないことはどれくらい残っているのだろう?杞憂にすぎないのか,本当なのか?それさえも分からない。「数十年後の社会がどうなっているか誰も分からない」ことは正しいと言えるのではないか。来週の月曜日,その数十年後に社会の中核となる年代の学生に情報活用の授業をする。何を教えればよいのだろう。教えるなんてとてもできない何があっても動じない,知的体力をつけてもらうように務めようか。最近、年に数回訪問しているが、昨年7月以来となった。滞在したホテルから研究所まで、歩るくと30分少しかかるが、今回もシェア自転車。街のいたるところにこのようなオレンジのの自転車がおいてある。それぞれの自転車にはGPSがついていてアプリ上に場所がしめされる。アプリでQRコードを読み込めば自動的に解錠。使ったあとは、鍵をかければ、アプリに利用時間や乗った距離が表示される。30分1元(約16円)と料金も格安だ。自転車の場所が地図上に示されるモバイクのアプリ画面は、左のような感じ、オレンジの丸が自転車のある場所。ロック解除をタップすると、カメラが起動してQRコード読むことができる。ところが、このシェア自転車。中国であまりに急速に広まったため、経営が怪しくなった業者もいるようだ。今回、このオレンジの自転車は多く見かけたが、以前同じようにあった黄色い方はほとんど見なかった。オレンジの方(モバイク)は、日本でも営業していたが、撤退するという話だ。アプリの認証は携帯のSMSをつかって行うのだが、日本から撤退するせいだろうか、日本の携帯番号にはメッセージが来なかった。困ったなとおもっいると、中国のメジャーSNS(LINEみないなもの)WeChat(微信)のアカウントをつかって認証できて、事なきをえた。アカウントを持っていたのが役に立った。Pay(微信支付)を初めて使った。言われているように、中国ではキャッシュレスの支払いが普及していて、店頭で携帯のQRコードを見せて支払い済ますことが多い。Payはこれができる。Payにどうやってお金をいれるかが問題。中国の銀行に口座をもっていれば簡単だが、最近は短期滞在の外国人が現地の銀行に口座を開くのが難しくなっているらしい。Payに送金してもらい、その人に現金で支払うという方法があるが、あまり良い方法とは思えない。実は日本で予めチャージする方法がある。羽田空港や成田空港にポケットチェンジというATMがあって、これを使うと現金から、各種電子マネーにチャージできる。Payに少し元をいれて行った。支払いにはこの画面をかざせばOK。お店がQRコードを表示してそれを自分のカメラで読む方法もあるが、これは今回試す機会がなかった。中国のホテルから広島の居室のPCにつないでいる。最後にすこしだけ、仕事の話も。左の写真の画面は中国い持っていたPCだが、画面に写っているのは、広島の居室のPCデスクトップ。今回不思議なことに、滞在したホテルのネットから、googleやyoutubeに接続できた。そこで、北京からリモートデスクトップで、広島につなぎ、それを北京にもっていたPCのを切り替えながら仕事をしていた。時間のかからるシミュレーションをしてたのでこれは、役に立った。彼の国のことなので、次にいったときはまた事情が変わっている可能性は高いが。こしその2数日前に投稿した、自動文字起こし。音源は、記者会見の同時通訳。音質は良いが、同通なので、スムーズな喋りではない。長さはちょうど60分。60分通して自動で文字起こし。通してと言っても、途中で途切れる事もある。このやり方難点は、pc内部で再生ソフトー音声入力ソフトに音を渡すので、スピーカーからは聞こえないことだ。(windowsは同時に一つのデバイスしか再生できない。方法あるか要調査)そこで波形を表示しながら再生するソフトで、音を目でモニターし、音が出ているのに、タイプが止まったらそこからやり直した。して起こすのに2時間くらいかかったか?その後、音を聞きながら、文章をチェック。この時はホットキーで繰り返し再生できる、文字起しソフトを使った。これに2ー3時間くらいかかったかな。60分で3〜6時間らしい。これまで人生で数回くらいの私がこの時間でできたのは上出来。自動文字おこしそういつもではないが、文字おこしをする事がある。音源が日本語ならまだしも、英語だともうお手上げ。最近音声入力の精度が非常に良くなっている事に気付いた。docの音声入力の精度はかなりなものだ。これは基本マイクで話した言葉で入力する機能だ。文字おこしの場合、録音やビデオから音を入れなければならない。何とかならないかなっと思ったら、方法があった。cableと言うソフトだ。(windowsの場合。これを使うと、マイクやスピーカーのディバイスとして認識されるので、これを規定のデバイスにする。typingをonにすればよい。音声出力と入力をパソコン内部でつないでいるので、スピーカーからは何も聞こえない。試しにYoutubeを使ってやってみた。画像が小さくて良くわからないが、ほぼ完璧。ほかの音源も試したが、普通の話言葉くらいのスピードなら追いつく。必携PC活用シンポジウム先日(2019年2月21日)の、必携pc活用シンポジウムは、70名を超える方の出席で大変盛況だったHPには、講演資料やオンラインで受け付けた質疑も掲載している。講演で注目を集めたものの一つが、必携pcを使った教育データの収集と解析だった。LMSとクリッカーを連動させて、学生の着席位置と活動、成績の関係を見ることができる。教科書を電子書籍化すると、教科書をいつどのくらい読んでいるか、日常、授業中にかかわらず知る事ができる。これらのデータから学生の成績を予想する試みも行われているとのこと。この話、ビッグデータについての課題でもあると思う。入試成績との比較も簡単だろう。学生の行動のかなりの部分のデータが蓄積されるのだから、例えば自閉症スペクトラム疑いなど、疾患の可能性も把握できる。授業を行う教員にとっても同様だ。授業のやり方と学生の反応が具体的かつ明白に分かる。今でも、googleやfacebookなどは、膨大な個人情報を既に持っていて、我々はそれがどう使われているかを知ひらないだけだ。教育ビッグデータを通じて、このような世界を実感し、さらにそれが進む将来の事を考える機会とする事ができるとしたら、pcの必携化は重要な手法を与えているのかもしれない。