Hello. My name is Kitsuya Azuma. I'm a Gunma prefectural Maebashi High School student.
4時間以上にわたって英語の発表を聴き続けていたせいか、日本語よりも先に英語が自然と出てくる次第です(そんなことがあったらいいですね...)。改めて、群馬県立前橋高校の東桔也です。今日は第3回ということで、日英高校生サイエンスワークショップ発表会に参加させていただきました。10個の発表があり、どの発表にも日英高校生の工夫が施されていました。1つ1つ振り返っていきたいところですが、スマホの充電が切れそうなので(※充電しなさい)、最も印象に残ったものだけを紹介したいと思います。それは、5番目の発表である｢Tsunami Disaster Mitigation(津波災害の緩和)｣です。発表で災害時の問題点の1つに、瓦礫や道路渋滞によって障害者や高齢者が高い所に避難できないということが挙げられました。これに対する解決策としては、訓練の時から住民が車ではなく徒歩で避難するようにすれば良いそうです。私は、
｢歩くことが困難な人はそもそも高い所に登れないのでは？その場合、障害者や高齢者は乗り物を使ってもよいのだろうか？｣
という質問を(日本語で)しました。担当の先生が(流暢な英語で)おっしゃることには、
｢もちろんそうだが、障害者や高齢者の位置をどうやって知るかが大事。｣
とのことでした。震災はいつ起こるか分からないので、GPSなどが重要な役割を果たすのではないでしょうか？ちなみに私の住んでいる群馬県では
｢群馬まで津波が来たら日本ごと沈んじゃうよ。｣
と言われるほど、津波に対する意識が低いです。今一度、津波の恐ろしさを皆で再確認しなくては！
最後に、講評でこんなことを言っていました。
｢科学は人々の生活を豊かにするためにある。英語は外国人と科学を共有するためにある。｣
今まで何となく勉強していた英語に目標を持てた気がします。
1日を振り返って1番後悔しているのは、何といっても｢英語で質問をしなかったこと｣です。今日英語で質問をした人の中にも、自信の無かった人はたくさんいたと思います。そんな中で、綺麗な英語を話せないことに怯えていた自分が情けないです。｢英語は話せば話すほど上手くなる｣の精神で頑張りたいと思います！
余談ですが、私は今日たった4時間の英語発表会で頭が痛くなってしまいました。かたじけない。明日から英語頑張ります。今日はホントにもう勘弁...

秋田南高校　１年　川﨑　拓二郎

　

　今回は「UK-Japan Young Scientist Workshop」のプレゼンテーションを拝聴しました。このプレゼンはワークショップの先輩たちが、グループに分かれ、それぞれのテーマに対し何日間か調べた結果について行われました。グループは１０あり、全てのグループがほとんどを英語で発表していました。先輩たちの半分ほどが外国の方で、日本の先輩たちの、協力するコミュニケーション能力や、コミュニケーションを可能にする英語力などプレゼン以外のところでも学ぶところがたくさんありました。

　　先輩たちのプレゼンは英語でスラスラと進んで、今の自分には理解できないものがたくさんありました。自分の英語力のなさを痛感して、悔しかったです。そのプレゼンの中でも資料を駆使して何とか自分なりに理解できたプレゼンがあったのでそれについて書きます。

　

　私が少し理解でき、興味を持ったプレゼンはグループ９の「Visualization and analysis of hidden nano-technologies in our daily lives」です。これはプレゼン名にある in our daily lives のとおり、身近にある科学の工夫についてのプレゼンです。今回の身近にある科学の工夫とは、ヨーグルトの蓋の内側のぬれる特性を持つ表面の構造です。この構造について私はテレビで少しだけ見たことがありましたが、なぜそうなるのか、ということについては知りませんでした。それを今回のプレゼンを通して知ることができました。また高校１年生の自分にとって少し先の学習を取り入れたプレゼンで、先の学習にも興味をもてました。

　まずは定義として知っておくべきことが二つあります。それは疎水性と親水性です。疎水性とは水に混ざりにくい、または溶解しにくい物質のことで、親水性は水に混ざりやすい、または溶解しやすい物質のことを指します。物質A(平面）に水滴を落としたとき水滴の外周と物質Aとの角度から疎水性か親水性かを見極めることができます。その角度が９０°未満は親水性、それより大きい場合疎水性です。

　その次に接触角の測定をします。上の定義の物質Aをヨーグルトの蓋と考えて、表面に小さなでこぼこがあるものとつるつるなものの二種類の蓋で測定します。すると、でこぼこの蓋のほうでは水滴がたち、角度９０°より大きい状態、つまり疎水性の性質を表しました。逆につるつるの蓋は親水性の性質を表しました。蓋自体の性質は変わっていないのに、表面の形質が変わるだけで水に対しての特徴が変わったことにとても驚きました。

　このプレゼンを聞いて興味と同時に疑問も沸いてきました。水滴をもっと大きくしたらどうなのか、それも蓋のでこぼこなんか気にならないほどの大きさに。水滴の大きさに関係なく疎水性を発揮するなら蓋の性質が変化したことで、逆に水滴の大きさに左右されるならでこぼこが水滴になにか干渉していることになるとおもうからです。小さなでこぼこといっても、どれほどの大きさまで許容なのか。でこぼこが大きくなると疎水性が発揮されないとしたら、それはなぜなのか。疑問はたくさんです。

　また今回は角度の計算でシータというまだ習ったことのない記号に出会い、科学や数学にますます興味を持ちました。ほかにも英語の力を上げれば、今回の１０のプレゼンをもっと理解できたはずで、難しい専門用語の意味を推測するための国語の力など、全ての教科はつながっていることを今回で改めて、強く実感できました。

こんばんは。盛岡第三高等学校の小川純佳というものです。文章をまとめるのが苦手で今まで書くことを避けていたのですがこのブログを通して苦手を克服出来るよう頑張ります。 さて、８月2日に科学者の卵の2回目として日本学術会議シンポジウムが行われました。個人的には内容が少し難しいと感じたのですが皆さんはどうでしたか？ きっと先生方のお話を聞いて様々な学びを得たり新たな興味を持つきっかけとなったことと思います。私自身は、今回の講演を通して自分の中のAIに対する考え方の視野を広げることができたと感じています。 この講演を受けるまでの私はAIという存在が便利で未来のあるものだと理解しながらもその存在が怖くて仕方ありませんでした。学校で将来仕事のほとんどをAIが行うようになるという話を聞いたり、AIが人間を越したというようなニュースを見るたびに自分の頭の中でAI＝恐怖or人間を支配するというイメージが、固まってていたからかもしれません。また、自分自身AIに対する知識があまりなかったことも大きな原因だったかもしれません。だからこそ、AIがどういうものなのか学んでみたら驚きの連続でした。今回は、4つの講演を聞いたのですがその中でも特に驚きが多く印象に残ったのはアイ・ビー・エムからいらっしゃった久世さんのワトソンについてのお話です。まず、ワトソンが取り入れるデータの量に驚きました。そして判断能力にも驚きました。とにかくワトソンに感動しその日から私はワトソンの虜です！！それで、印象に残っているのはワトソンの使われ方です。医療を例にしたもので、どんなに優秀な医者でも新しい知識を覚える時間が充分にないから、そこをワトソンが知識を取り入れ医者をサポートしているということを知り、この人間とAIの連携プレーこそがこれからの将来で重要視されるべきだと感じました。 「 人間は何のために存在しているのか」これを追求することがさらにより良い社会を形成する為に必要となってくると思います。私はこの疑問に対して今考えていることは、人間は人間同士でコミュニケーションを取るために存在しているということです。AIには存在しない個性、無限に広がる想像力を一人ひとりが持っています。だからこそ人間同士で会話をすることは、私たちの強みであると思います。それが今はどうでしょうか。 スマホなど登場により分からないことがあったらすぐに調べることが出来るため自分自身で想像力を働かせ考える機会が減り人間とではなく画面と会話する人が多く見られるようになったと私は思います。だから、先生方がおしゃっていたように光の影に注目し改善策を、見つけることは本当に大切だと感じます。 最後になりますが私はこれからAIと共に人間が生きていく上で人類の発展の為だけにAIを活用するのではなく、人類の発展によって生まれた環境問題を緩和していく為の人間の手助けとしてAIが、活用されるようになればいいなと感じました。他人事で済ませるのではなくこれからAIについてもさらに知識を深め将来の自分にできることを増やせるよう頑張ります。 文章がうまくまとめることができずこんなに長々となってしまいました。最後まで読んで下さった方ありがとうございます。

　福島県立福島高等学校第２学年、安斎公記（あんざい・まさき）です。季節は夏真っ盛り、暑い日が続いております。皆様いかがお過ごしでしょうか。

　さて、一昨日（2018/08/02）、第2回「探求型『科学者の卵養成講座』」として、日本学術会議第三部、日本学術会議東北地区会議、そして東北大学が主催したシンポジウム「AIとIoTが拓く未来の暮らし―情報化社会の光と影」を聴講させて頂きました。この記事では、僭越ながら私の視点から、今回のシンポジウムについて報告させて頂きます。（最先端を行く方々のお話はそれぞれの講義や討論は大変内容が濃く、私の拙い文章では冗長になり、読みづらく、更新もかなり遅くなってしまうため、今回は前後篇構成とさせて頂きます。）

１．主催者挨拶

　講演に先立って、日本学術会議第三部部長の大野英男東北大学総長、東北地区会議代表幹事の厨川常元東北大学大学院医工学研究科科長からご挨拶を頂きました。

　すべての技術には光と影、利点と欠点があり、その両面を見て、現代の科学技術が何をすべきか考えねばならない、という旨のお言葉を頂き、シンポジウムは幕を開けました。

２．講演①「深層機械学習とその意味するもの」（Preferred Networks社PFNフェロー　丸山　宏　先生）

　普段何となく「AI」「IoT」と耳にしていて、AIやIoTについて考えるとはいっても、それに対して私が持っていたイメージを言葉にすると、「人の仕事を奪う」「将来人知を越えて人間を破滅させる」「人工知能」くらいで、はっきりと、正しい情報を持っているとはいえない状況でした。「人工知能」に至ってはただのAI（artificial intelligence）の和訳です。本講義はまずそのようなAIとはどのようなものなのかを説明するところから始まりました。

　研究者の方々は、知性を模倣し、知性の理解を目指すものを「AI」と呼ぶそうです。例えば1956年から1974年にかけて起こった第１次人工知能ブームでは記号処理や自然言語、1980年から1987年にかけて起こった第２次人工知能ブームではオブジェクト指向のように、成熟した今となっては当たり前の技術になっているものであっても、当時は「AI」と言われていたのです。2008年から始まり現在もなお続く第３次人工知能ブームで取り扱われている機械学習工学も、今でこそ「AI」と言われていますが、そのうち成熟して当たり前の技術となれば「AI」とは呼ばれなくなるのです。

　しかし、メーカーは自らの商品価値を訴求するための箔付けとして「AI」を使い、一般人は擬人的な機械を想像してしまい、マスコミは人間にとって脅威になる「怖い」印象を煽ります。先生は、栄藤稔氏が特に後半二つを「ポエムなAI」と称していたことを引用し、これらはSFの中での話題なので現実の技術とは分ける必要があると仰っていました。私の持っていたイメージはほとんどが「ポエムなAI」であったこともあり、いかに表面的な情報で判断してしまっていたのかが伺えます。

　AIについての正しい理解をした上で、深層機械学習（ディープラーニング）についての話へと移ります。これまでの技術は、人の先験的知識に基づいたモデルがあり、アルゴリズムが構成可能であることが必須だったのですが、深層機械学習であれば、人手で正解を学習させる人手による正解アノテーションにより、モデルがなくとも学習したことを統計して処理することで答えを導き出すことができるのです。

　しかし、そのような思考的機能を持つ深層機械学習には、本質的な限界があります。これまでのデータを基にしているため新たなひらめきは不可能であること、そして確率的に答えを出すという特性上その答えは必ずしも100%信頼できるものではないことです。

　そこで、先生は考えるべきこととして「安全か」「説明可能か」「統御可能か」「最適か」を示し、「我々の欲しいものを分かっている振りはやめるべきだ」と提言しました。深層機械学習は決して説明や統御が不可能なわけではなく、そこにある「複雑さ」の低減が大きな破壊を作る、と仰いました。複雑さを低減すれば、目的（受けた指令）の達成のためには例え殺人だろうと犯してしまうような、人間にとって脅威である、｢怖い｣存在となりかねないのです。

　自己紹介欄の「苦手なこと」欄に「複雑な思考」と書いてしまうくらい、複雑さをなるべく回避したいと考えていた私ですが、確かに、一見優雅で魅力的に思える単純な思考も、一歩間違えれば短絡的、破壊的な思考そして言動に繋がりかねないな、と思い直しました。あらゆるパターンを考えて、それぞれに適した方法を吟味して対処しなければならないことは、人間の処理能力においても機械学習の機能においても同じことなのだなと感じました。

　先生は講演の最後に、統計的機械学習を理解したうえで、そのインパクトを考えることが大事だと仰いました。上の文の私のように理解せずにその効果を決めつけてしまうのは、統計的機械学習、AIやIoTについての認識の差、先入観に基づく誤解を生みだしかねません。今や様々な媒体が思い思いに喧伝する「AI」ですが、その各々が示している「AI」が何を指しているのかを、単に「AI」という言葉の響きだけで判断せず、自らで理解しようとする必要があり、それが我々の責任だと感じました。

３．講演②「AIから量子コンピュータまで 先進技術による社会の変革」（日本アイ・ビー・エム株式会社執行役員最高技術責任者　久世　和資　先生）

　世界の情報技術開発を牽引する企業の一つ、IBM社。本講義ではそのIBM社の日本法人、日本アイ・ビー・エム株式会社の執行役員最高技術責任者である久世先生にも講師として来て頂きました。

　人類の持つデータは年々増加している。2020年にはデータの量が44ZB（「ゼタバイト」と読む。「Z」は10²¹=1000000000000000000000、十垓を表す。）になっている。

　初めて聞く接頭辞とともに提示された人類の将来像に、私は衝撃を受けました。しかし、驚くべきなのはその破格の量だけではありませんでした。44ZBのデータのうち、多くを自然言語のような非構造化データが占めているのです。そして、それらを処理し、活用するのが、コグニティブ・システム（学習するシステム）です。先生は、第一次人工知能ブームの代表として集計機を、第二次人工知能ブームの代表としてプログラムを挙げ、第三次人工知能ブームの代表としてこのコグニティブ・システムを挙げました。集計機やプログラム同様、時代を作る重要な役割を担う存在です。

　先述のようにAIやIoTについては知識に乏しい私ですが、以前学校でビッグデータについて学んだ際、IBM社製のAI「IBM Watson」（以下「『ワトソン』」）がアメリカで50年以上の歴史を誇るクイズ番組「ジョパディ！」で74連勝の記録保持者、3億円もの賞金獲得者を相手に優勝した、ということを知り、驚嘆したことを思い出しました。将棋や囲碁、チェスなどルールの決まった対戦、対局のなかで時の王者を下したAIの話は一般のニュースでも耳にしていました（先生も「ルールが定められるとAIの勝ちは自明なところがある」と仰っていました。）が、同じ問題が出題されない、予備知識と迅速につながる思考回路を必要とするクイズ番組（しかも早押し形式）で、屈指の実力者を相手に勝ち上がる機械の姿は、そう簡単に受け入れられるものではありませんでしたが、それこそが今の情報科学の現実であることは、紛れもなく事実でした。

　今回はその裏側についてもお話を頂きました。私自身、興味を持っている内容でした。「ワトソン」は問題文を解析し、候補を計算、百科事典から歌詞まであらゆる事柄を網羅しているデータから根拠を探します。学習データからスコアリングし、解答を決定するのです。解答時に不利にならぬよう、決定後は音声を合成し、アクチュエータから空気を送り早押しボタンを押すそうです。

　さらに驚くべきは、ここまでの技術であってもまだテスト段階であるということです。今の「ワトソン」は非構造化データも扱い、企業で利用されています。例えば東京大学医学部附属病院では、「ワトソン」がDNAや論文、過去の治療例のデータから、患者の病気を判定、治療法の変更を提案し、採用したところ患者の命が救われた、という実績があり、他にも創薬支援、石油採掘現場、サイバーセキュリティ、ワイナリー、中国の大気汚染抑制、映画予告編制作など、多様な現場で、人間には処理しきれない膨大なデータに基づいた提案をしているそうです。

　IBM社では、AIを"artificial intelligence"（人工知能）ではなく、"augmented intelligence"（拡張知能）として捉え、「人間を超えるもの」「人間の仕事を奪うもの」ではなく、「人間の補助的な役割をするもの」と位置づけており、いかに人の役に立つかどうかを重要視しているそうです。私がAIに対して抱いていたイメージは、少なくとも最先端を行くIBM社では全く違うものであることがわかりました。（まさか「人工知能」さえも違うとは...。）

　だからこそ「決定権は人間にある」という認識を持って、例え根拠がAIの提案したものであったとしても判断に責任を持たなければならないな、と感じます。

　IBM社では、量子コンピュータなるものも開発しているそうで、ス―パーコンピュータでテニスコート1面分かかる容量を、量子コンピュータなら量子ビットを1つ増やすだけで良いという、かなりの革新になります。しかし先生が話したとおり、技術があるか否かではなく、どう使うかが重要なのだなと感じました。

　単に営利や知的好奇心を満たすといった自己満足的な開発ではなく、以下に人類に貢献できるかを考え続ける姿勢は、科学者を志す身として学ばなければならないなと思いました。

　明日（2018/08/05）は第3回「科学者の卵」が実施され、同じ東北大学内で開催されていた日英サイエンスワークショップの発表会を聴講させて頂く予定です。また、明後日から3日間（2018/08/06-08）は別の予定が入っているため、後篇の更新がかなり遅くなってしまいます。申し訳ありません。気長にお待ち頂けたら幸甚に存じます。

　それでは、後篇でお会いしましょう！

安斎　公記　

福島県立福島高等学校2年の渡邉瑛士です。

第2回講座を終えて、AIは今私が非常に興味を持っている分野であるということもあり、今回の4つの講義すべて、いつも以上に意欲的に、そしていつも以上に楽しんで受けることができました。

私は将来AI関連の職業に携わりたいと考えておりAIについてある程度の知識を持って講義に臨んだつもりでしたが、いざ講義を受けてみるとまだまだ私の知らないことばかりであり、私の知識不足を痛感したとともにAIの奥深さにより引き込まれるような感触を得ることができました。

今回学ばせていただいた内容はどれも私にとって非常に興味深く、より一層AIへの関心が高まったと考えておりますが、全てを書くと長くなってしまうため、ここでは手短に私が見出した4つの講義の共通点を書こうと思います。

4つの共通点、それは現状では利点の数だけ、もっと言うならば利点の数以上に課題が残っているという事です。

今以上に便利で豊かな社会になるには数多くある課題の解決が不可欠であり、そんな社会が来るのはまだまだ先なのだな、と実感しました。

しかしこのことは私の、AI関連の仕事に就きたいという夢に対する想いをより強くしました。

第3回講座も夢に向かって本気で、どれだけ難しい内容でも諦めずに学んでいきたいです。