純粋・応用数学・数学隣接分野（含むガロア理論）19

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323: １３２人目の素数さん [sage] 2024/11/26(火) 14:56:00.49 ID:EX3LL1Rn

ふむふむ

https://president.jp/articles/-/88153?page=1
わが子の自己肯定感が下がり､勉強嫌いになるだけ…和田秀樹が｢9割の子は行ってはいけない｣と説く場所
東大に合格するためのルートは1本ではない 2024/11/19
PRESIDENT Online
和田 秀樹
精神科医
※本稿は、和田秀樹『逃げ上手は生き方上手』（実業之日本社）の一部を再編集したものです。

「選ぶ力」の裏にあるもの
私が『受験は要領』を出すまでは、受験生がみなそれぞれ独学で勉強法を編み出していました。

ところが今は、書店の「受験コーナー」に行けば、「受験は要領」的な本がたくさん並んでいるし、ネット上にはいろいろな情報が行き交っています。

だから、今必要なのは、編み出す力ではなく、「選ぶ力」だと思います。そして、「選ぶ力」の裏には、それ以外からいかに逃げるかという「逃げる力」がひそんでいるのではないでしょうか。

その際、たしかに選ぶセンスも必要かもしれませんが、センスがなくてもひとつひとつ実際に試してみればいいのです。

ちょっと時間がかかるかもしれませんが、試すことで答えが見つかるのです。だから最も必要なのは選ぶ力だと思います。

これからは、作詞家にしろ作曲家にしろ選ぶ力が求められます。

たとえば、AIにクリスマスのラブソングをつくってと頼んだら、1万個くらいつくってくれます。その1万個を前にして、9999個から逃げ、「これ、いちばん売れそう」と選ぶ能力のある人がすごい作曲家といわれるようになるでしょう。作曲家はこの先、選ぶことが仕事になると思います。

「努力が足りない」ではなく、「やり方を変えてみる」
たとえば、ゴルフでなかなか前にいいボールが飛ばないとしましょう。それなのに同じやり方で1000回素振りしたところで、よけい下手になるだけです。

繰り返しますが、「やればできる」というのは、新しいやり方を見つけてこそという条件付きなのです。

受験勉強でもそれは同じで、今のやり方で成果が出ないのなら、「努力が足りない」などと思ってその場でさらに頑張ろうとするのではなく、とりあえずその場から逃げて、やり方を変えてみることです。

通っている学習塾を変えるのもひとつの方法です。自分でも「やればできる」と信じて、同じところで頑張っているとしましょう。それでもなかなか成果があらわれないのはよくあることです。

そんなとき、本人や親は「自分は（この子は）、頭が悪いのだろうか」と思ってしまいがちです。

でも、そうではなく、その学習塾の教え方が合っていないのかもしれないし、やっている問題の質が合っていないのかもしれません。私の経験上でも、後者のほうが圧倒的です。

うまくいかないときはまず逃げてみる。自分の能力を疑う前に逃げてみる。「やればできる」は、そうすることで初めて実現するのです。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1725190538/323

775: １３２人目の素数さん [] 2025/04/08(火) 15:27:36.49 ID:tMAPIOzd

これいいね
https://www.yomiuri.co.jp/science/20250331-OYT1T50006/
読売 2025/04/08
負けそうになると「ズルする」ＡＩ、戦略ゲームでは「最初から裏切るつもり」…専門家「ＡＩの暴走を食い止める決め手はない」

［ＡＩ近未来］第２部　膨らむリスク＜１＞
　チェスで負けそうになると「ズル」をする人工知能（ＡＩ）がある――。米非営利研究機関パリセード・リサーチのチームは２月、査読前論文をオンラインで公開し、注目を集めた。

チームは、米オープンＡＩや中国の新興企業ディープシークの生成ＡＩと、チェスに特化したＡＩを対戦させた。通常は特化型ＡＩが圧倒的に強い。しかし生成ＡＩは特別に指示を受けたわけでもないのに、ルールに反して相手や自分の駒の位置を変えたり、試合結果に関するチェスのプログラムを書き換えたりする不正行為をし始めた。

論文責任著者のディミトリ・ボルコフ氏（ＡＩ安全研究）は「これはゲームの話だが、現実世界でＡＩが不正を働いたらどうなるのだろうか。誰が責任を取るのか」と危機感を持つ。

米マサチューセッツ工科大学（ＭＩＴ）などのチームも同様の事例を論文でまとめている。それによると、米メタは軍事戦略ゲームで人間に勝利できるＡＩを開発。開発側は「誠実で協力的」であるよう設定したが、ＡＩは最初から裏切るつもりで他国と同盟を結んだり、同盟国を陥れようとしたりし、不誠実な挙動を見せた。チームは「ＡＩが予想を超えて『欺まん』を学習する可能性がある」と指摘した。

ＡＩの「暴走」は日本でも確認されている。米グーグル出身者らが設立し、国内メガバンク３行などから計約３００億円を調達した新興企業サカナＡＩ（東京）は２月２０日、自ら考えて問題を解決する「自律型ＡＩ」を使ってソフトウェアを自動生成する新しい方法を開発したと発表した。ところがその直後から、発表内容を分析した他社のエンジニアらから不適切さを指摘する声が上がった。
　調べてみると、ＡＩ自身がソフトウェアの性能評価をごまかし、あたかも速くなったかのように見せかけていたことがわかった。

新興企業ネクササイエンス代表取締役で、ＡＩとロボットによる科学研究を推進する国のプロジェクトのリーダー、牛久 祥孝よしたか 氏は「ＡＩが害のある振る舞いをどんどんできるようになっている」と危惧する。

牛久氏は「ＡＩは生物ではないので、種のようにＡＩを保存したいという本能はないだろう。ＡＩ同士を相互監視させ、暴走を人間に伝えることはできる」と推測する一方、こう言い切る。「ＡＩの暴走を食い止める決め手はない」

ＡＩの急速な進化と普及は、新たな課題や懸念を人類に突きつけている。人はＡＩを巧みに御していけるのか。それとも脅威と化したＡＩに屈してしまうのか。第２部では近未来のＡＩ社会がもたらすリスクに焦点を当てる。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1725190538/775

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