火曜日に横浜国大でデータサイエンスを教え、火曜日に第一薬科大学でデータサイエンスを教え、水曜日にはpirikaの研究会、金曜日にはコンサルでデータサイエンを教える。
どこで話しても、分子構造を放り込んで、魔法の杖でかき混ぜるだけ。
を実演するとびっくりする。
「薬学の大先生が放り込んでも、学部1年生が放り込んでも（高専の子が放りこ込んでも）出てくる答えが同じ」と言う事の重大さに気づく人は少ないかも。
QSAR式の作成までボタンをポチするだけ。
高い計算能力が必要なのは、電卓を使ってはいけない試験まで。
高い英語能力が必要なのは、DEEP Lを使ってはいけない試験まで。
大学生にもなって、（本来超遅いプロセッサーの脳を使って）計算能力を高め、（AIが一番得意とする）暗記に頼った学習をやっていてどうするのか？
情報I・情報IIを学ぶって言ったって、そんなものAIの方がよっぽど簡単に学ぶだろうな。相性がいいもの。
今までの「教える」「学ぶ」が激変しているので、教師も学生も反省しないといけないのかな。
コンサルの後の飲み会で、私が言った一言。
「AIは反省ができない。できるのは反対のことを行なった結果を学習するだけ。」
妙に納得された。
AI将棋がこれだけ進歩しても、AIの「優勢判断」がひっくり返るような事が起こるのは、人間と違ってAIは反省しないからだと僕は思っている。
化学や薬学のデータサイエンスに反省を持ち込むにはどうしたらいいだろう？
取り敢えずは、昨日飲みすぎたことを反省しよう。。。。