こんにちは。宮城第一高校の秋澤彩乃です。

私は昨日、「AIとIoTが拓く未来の暮らしー情報化社会の光と影」に参加してきました。多くの大学教授も参加されており、内容は少し難しくも、これからあるべき社会について考える良い機会とすることができました。

講演1「深層学習とその意味するもの」では深層学習により新たにできるようになることと、その限界を学ぶことができました。深層学習によって、アルゴリズムがなくとも関数を用いて統計的モデリングが可能になる一方で、そのデータの正確性は100%ではなく、新たなものを創り出すことは不可能だという一面を知ることができました。今まで「できること」にばかり目を向けがちで、「できないこと」へ意識が及んでいなかったということに気付かされました。

講演2「AIから量子コンピュータまで先端技術による社会の変革」で私が最も印象に残ったのは、AIが医師も突き止めることのできなかった患者の病名を統計データと論文を重ね合わせて提案したように、根拠のあるデータを素早く出せると言うことです。正確性が100%ではなくても僅か10分で提案したとのことだったので大変驚きました。今後このような事例が増えていくのがとても楽しみに思われました。

講演3「AI/IoT時代の学校教育のあり方」は今自分が教育を受けている立場であるので自分の考えと合わせながら聴くことができました。私は教科書やノートのデジタル化に反対派の人間です。以前、自分自身が通信教育のテキストでタブレット端末を使用していたのですが、長時間勉強をしていると目が疲れてくる上、書き込みも紙と比べてしにくいように感じました。だから動画を見たり、記録用に使用する程度で十分なのではないかと考えます。世界的に見て日本の授業での使用時間が極めて少ないというお話もありましたが、それぞれの国々にあった方法を考えて使用して、焦りすぎる必要は無いと思います。デジタル教科書と紙教科書の併用なども検討する価値があると感じました。

講演4「東北メディカル・メガバンク計画の目標と進捗状況、世界最先端のバイオバンクの構築を目指して」では膨大なデータを用いた癌へのかかりやすさの分析やゲノムに関する考えを知ることができました。ここで1番印象に残ったのは、ゲノム解析の普及率が0に近いということです。ゲノム解析の難しさを知ると同時に、解析が可能になることで見えてくることを把握し、これからの課題が分かりました。

総合討論では、討論者の方のハイレベルな意見交換に衝撃を受けました。自分にはついていけない部分もありましたが、自分も明確な意見を持ってきちんと相手に伝える力をつけなければいけないと痛感しました。

第2回科学者の卵を終えて、前回同様、たくさんの刺激を受けることができました。一日も早く自分の弱点を克服できるように精進していきたいと思います。最後に、講演をしてくださった方々に御礼申し上げます。

　こんにちは。岩手県立盛岡第一高等学校の金澤青空です。今回も話題が転々とする可能性が高いですが、なるべく短くまとめようと思います。長すぎると私の頭の中がまとまりませんから。

　今回の科学者の卵のテーマは「AIとIoT」でした。自分は以前から人工知能に少しながらも興味がありました。自分は人工知能と聞くと、まず「知能とはなんだろう」と考えます。すると、「知能とは考えることができるということだろうか？」「では、考えるとはなんだろうか？」というように様々な疑問が連鎖的に頭の中で発生してきます。自分はこのような思考の状態に入った時がとても好きです。この思考は（人生が終わるまで）半永久的に続けることができるので、飽きることがありません。自分はよく暇なので、その暇つぶしにたまにそのような思考をしてみたりしています。しかしながら、自分は完璧な知識をこの頭の中に記録していません。というかできません。必ず知識というものには穴があります。やはり、自分が先ほど示した思考を続けるには知識が必要です。すると、たまにその知識の穴に落ちてしまい思考が停止してしまいます。それはとても避けたいことです。もし、ある人が膨大な知識を身につけることができて、しかもその知識は完璧に記録されるとしたらどうでしょうか。（それはとても羨ましいものです。）そして、その完璧な知識を持った人が思考を始めたらどうなるでしょうか。それはとても凄まじい人になることでしょう。なんでもできる人になってしまう。それが人工知能ということなのでしょう。それが最近では深層学習というものでその思考の精度が上がっているということなのだということだと思います。少なくとも私はこのように認識しています。　

　最初の講演はその「深層学習」についてでした。自分も少しながら人工知能についての知識があったわけですが、深層学習というものが今現在どのような状況にあるのかはあまりできていませんでした。自分は今回の講演の内容も含めてこう感じました。第三次人工知能ブームがより長く、すなわち人工知能がより発展するためにはこの「深層学習」が鍵になる、と。第一次、第二次人工知能ブームはある時点で技術的に困難なことが発見されて収束を迎えました。第三紀人工知能ブームがより長く、人工知能の技術がより発展するためには、より多くの人が人工知能に興味を持って人工知能についてよく知ってもらうことが必要だと思います。人工知能の話を聞いて、将来人工知能について研究しようと思う人がいるかもしれませんし、経済的な面で支えようとする人も増える可能性が高いからです。残念ながら、自分は将来は人工知能にはあまり関係のないことについて研究をしようと思っています。しかし、それでも私には"人工知能の発展"というのは全く関係のないことなのでしょうか。いやいや、かなり関係があるでしょう。というよりも人工知能との関係が深くなってくるのではないでしょうか。これは自分に限らないと考えます。やはり、今からでも人工知能についての知識は身につけておいた方が良いのではないでしょうか。いつの時代も、知識のある者が必ず成功を収めたわけではありませんでしたが、知識のない者が成功を収めることはありませんでした。これを人工知能に置き換えたとき、よく言われることですが「人工知能に使われる人間になるのではなく、人工知能を使う人間になるのだ」ということが言えると思います。自分の解釈では「人工知能に使われる」とは、人工知能からの一方的な情報の提供および受動的な行動ということだと思います。ここに人間の人間による人間のための思考・行動はないわけです。なんとなくですが、人間は人から言われたことは直感的に正しいと思う傾向があると思います。集団意思を尊重する日本人にとっては尚更のことでしょう。信憑性が低いネット上の情報をすぐに信じてしまう例があるのもその傾向の一つだと思います。やはり、「人工知能を使う」すなわち人間自らが自分自身のために思考・行動することが必要になってくると思います。

人工知能の発展とともに必要になってくるもう一つのことは「人間性」だと思います。（ここで自分が使っている「人間性」は学術的な意味の「人間性」とは少し違うと思われるので、この文章では「人間でしかできないことができる性質」と定義します。）自分は人工知能の発展により我々人間の仕事が少なくなるのではなくて、我々の仕事の内容（タイプ）が変わってくるのだと思います。我々の仕事に侵食してきたもの（人工知能）に何もせずに傍観的に眺めるのはいわゆる"間抜け"というやつでしょう。我々は人間です。創造することができます。人工知能が我々の仕事に侵食してきたのであれば、我々が新たなる仕事を求めて創造すれば良いでしょう。自分は今かなり簡単そうに書いていますが、おそらく新たな仕事が完全に人間に馴染むまでには時間がかかるでしょう。言うは易く行うは難しということです。何回も書いている気がしますが、今から人工知能について学ぶべきだと思います。人工知能はどんなことが得意なのか、何ができないのか。我々人間が生き残るためにはこのような知識が必要なのです。

　以上が第二回講座で考えたことのまとめです。第一回講座と同様に第二回講座でも様々なことを思考しましたが、この思考というものはとても楽しいものです。第三回講座でも様々なことを思考していこうと思った第二回講座でした。

こんにちは。東北学院高等学校の朝野徳（あさのなる）です。今回の科学者の卵養成講座では、4名の講師の先生方の講演と総合討論を聴講しました。

今回のシンポジウムでは、様々な世界で応用されるAI・IoT技術についての、興味深い講演を聴講することができました。

私が特に興味を持った講演は「東北メディカル・メガバンク計画の目標と進捗状況　世界最先端のバイオバンクの構築を目指して」の講演です。東北メディカル・メガバンク機構では、地域住民コホート調査と三世代コホート調査の２種類の調査を行っているのですが、この２種類の調査には明らかな違いがあるという話を聞きました。それは、調査を行う場所が違うということです。地域住民コホート調査は、宮城県内７箇所にある地域支援センターで、三世代コホート調査は、産院にて調査するというものです。いずれも調査票記入と血液検査などにより行われるものです。このような調査により、ゲノムの解析を行い、体質や生活習慣と将来発症する病気との関連性が分かります。私は、このことによって、一人でも多くの人が病気を予防できれば良いと思います。一人ひとりの体について、遺伝子レベルから調べて、病気を予防できればこれほど良いことはないと考えています。また、東北大学には、生体試料や健康情報、遺伝子解析情報を保管するバイオバンクがあります。このバイオバンクにたくさんの情報があることは、病気やその治療法を発見するための大きな役割を果たしていると、私は考えています。例えば、肺がんを引き起こす危険因子を持っている人に禁煙を薦めることなどが、この計画によって、可能になるという点に、私は大変興味を持ちました。

このような技術の発達によってできることは、大変多いと感じました。このような技術とうまく付き合っていく、きちんとした目的を持って技術を使っていくことが、我々にこれから求められると思いました。

最後の総合討論では、京都大学の山極先生が、人間は自分たちの作ったもので地球上を埋め尽くそうとしている、との話を聞いて深く共感しました。私自身、実は学校の英語の授業にて、偶然、山極先生のゴリラについてのインタビュー記事を読んだのですが、そのとき初めて、レアメタルの採掘によって、ゴリラの生息地が破壊されているということを知りました。そのため、この２つの話が頭の中でつながって、より深く理解することができて良かったです。

こんにちは。新庄北高等学校1年の、 川崎謙太です。

今回の科学者の卵養成講座では、日本学術会議シンポジウム「AIとIoTが拓く未来の暮らしー情報化社会の光と影」を聴講しました。今回のような一般の参加者も含めての、研究者や専門家の方々の講演会に参加するのは初めてだったので、最初は会場の雰囲気に圧倒されていた部分がありましたが、次第に話を聞きながらメモをとったり、また質問にも耳を傾けたりできるようになっていきました。
今回の４つの講演の中で、私が特に興味を持った２つについて書きたいと思います。

１つ目は、丸山宏さんの「深層学習とその意味するもの」です。
深層学習とは帰納的なプログラムの作り方のことで、訓練データセットがあれば作ることができるということがわかりました。これの進化によってAIが注目されています。私は、このままAIが発展し続けていったら、いずれ人間を攻撃してくるかもしれないと思っていましたが、汎用型のAIはSFの世界に過ぎず、鉄腕アトムのようなロボットはできないと知り、少し安心しました。近年、自動運転技術が実用化され始めました。これは、深層学習によって膨大なパターンをAIに覚えさせたとお聞きしました。しかし、訓練データにノイズが含まれている可能性もゼロではありませんから、事故も起こり得ます。この際に、一体誰が責任を負うのだろう、と思いました。また、総合討論のときの、土井さんのお話の中にもあったように、AIの進歩にともなって、人間の仕事の約半分が代替されてしまうかもしれません。だから、これからの情報化社会に生きる私たちが、人間にしかできないようなひらめきや、臨機応変な対応力、創造力を身につけていかねばなりません。そのために、やはり主体的な学びが重要になってくると感じました。

２つ目は、堀田龍也さんの「AI／IoT時代の学校教育のあり方」です。
AIやIoTは、教育にも使用されてきました。私の出身中学でも、電子黒板やタブレットを授業で使っていましたが、私の個人的意見としてはメリットよりもデメリットの方が大きいと思います。なぜなら、このような電子機器を使う上で、不具合が生じてしまうことがあったからです。電子黒板の起動が遅かったり、急にシャットダウンされてしまうなど授業の進度に影響を与えかねないことも多々ありました。また、もう1つ私が心配していることは、デジタルデバイドが生じてしまうことです。これがきっかけとなって、地域間の学習能力の差につながってしまうかもしれないのです。また、プログラミング学習に先生がついていけていない現状や、生徒によって意識の差が生まれてしまうなど、まだまだ課題は山積みです。しかし技術の発展は待ってはくれません。だから、デジタルで学ぶための素養を身につけることの重要性を、改めて痛感しました。

今回の講座でも、皆さんの積極的な姿勢や、一般の参加者の方の多様な視点から、とても刺激をもらいました。自分もすぐに意見を組み立てて、疑問に思った点は自分から質問していかなければならないと思い、''受け身にならない''ようにして、次回以降の講座も頑張ります。

秋田南高校　１年　川﨑拓二郎

今回はAIとIoTに関する講義が４名の講師の方々によって開かれました。AIとは人工知能のことで、IoTはInternet of Thingsの訳、つまりモノがインターネット経由で通信することです。今回の講義ではAIとIoTというひとつのテーマから、教育や工学、医療などさまざまな分野の話を聞くことができ、これからの未来、AIがどれほど重要か、実感することができました。この講話の中でも医療と工学の話に興味を持ちました。

興味を持った工学分野の講義は丸山　宏講師の「深層学習とその意味するもの」という講義でした。深層学習とはAIに人が例示を与えることでAIを成長させることです。この話で私が興味を持ったのは自動運転にもこの深層学習が使われていることです。まずAIに一枚の運転手目線の写真を見せ、車や信号、標識などを色で区別させます。そのあとは実際にいろいろな場所で撮ってきた写真を何千、何万枚も見せ色を識別させることで、やがて走行しながらも一瞬にして色の識別ができるようになるのです。

深層学習は対象のノイズの大きさによって例示の導入回数は変わりますが、数をこなせばこなすほどより正確になっていくそうです。私は自動運転の確立を何年後かに明記している会社などに疑問を持っていました。理由は技術の革新がなければ自動運転が生活の一部になっていくのはありえないと考えていて、技術の革新が何年後かに起きると予測するのは不可能だと考えていたからでした。しかし、今のAIは学ばせ続けることでより正確な結果を導き出せるようになるというのです。AIが私たちの生活に必要不可欠になるのは本当に時間の問題なんだなと感じました。

もうひとつ興味をもった医療分野の講義は山本　雅也講師の「TMM計画の目標と進捗状況～世界最先端のバイオバンクの構築をめざして～」という講義です。この講義では近未来におけるAIを用いた理想的な医療方法についてお話していただきました。山本先生が思う理想の医療とは「一人一人に合った治療法をする」というものです。人は一人一人違うため、そのひとにあった治療法を提示できればよりよい医療になります。たとえば私たち一人一人の根本的な違いは塩基配列の違いです。その中でも、ある部分は、正常な人はC/CあるいはC/Aなのに対して、異常がある人はA/Aである塩基があります。その配列の人は統計上、明らかにがんにかかりやすい傾向にあります。娯楽としてのタバコやお酒は人の自由です。ですがこの配列の人たちは少し遠慮したほうがいい、というふうに全員に対して酒やタバコのやめようと呼びかけるのではなく、その人にあった治療法や予防法を提示することが重要だという考えを聞き、なるほどなと思いました。

人の体には約３０億の塩基対があります。AIはあくまでその中から異常配列を見つけ出すことに使用し、医師の判断で患者さんと予防、治療していく体制なら、情報化で危惧されている人口知能が人を超えたり、逆襲するようなことはないと思います。今回の講義でAIの可能性に気づくことができました。