AI「トップ100大学」中国49校で日本は“ゼロ”、在米トップ研究者の半数も中国出身者
野口悠紀雄:一橋大学名誉教授
■世界のAI人材を養成しているのは中国の大学
上位10位内に6校、日本は東大の128位が最高
目を疑うような調査結果がある。これが掲載されているのはU.S.Newsの大学ランキングだ(注1)。
この大学ランキングは世界的に有名で信頼の置けるものだが、分野別のランキングで「AI」(人工知能)を見ると、世界のトップ大学の大部分を中国の大学が占めている。
上位10位までを見ると次の通りだ(カッコ内は大学数)。
中国(6)、シンガポール(2)、オーストラリア(1)、香港(1)
トップ100位までを見ると、なんと49校が中国の大学だ。
それに続いて、アメリカ(12)、オーストラリア(9)、イギリス(7)、香港(5)、韓国(4)、カナダ(2)、マカオ(2)となっている(このほか、1校だけの国がある)。
(以下略、続きはソースでご確認ください)
DIAMOND ONINE 2025.3.6 8:00
https://diamond.jp/articles/-/360486
【AI】AI「トップ100大学」中国49校で日本は“ゼロ”、在米トップ研究者の半数も中国出身者 [すらいむ★]
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1すらいむ ★
2025/03/08(土) 23:48:27.08ID:BufYpgX9259名無しのひみつ
2025/03/24(月) 15:37:08.73ID:UC3gwnzq 製造業界「たすけて!モノづくり大国だった日本が終わりそうなの!!」工作機械の老朽化、政府による支援も無く…
https://greta.5ch.net/test/read.cgi/poverty/1742474815/
https://greta.5ch.net/test/read.cgi/poverty/1742474815/
260名無しのひみつ
2025/03/24(月) 21:11:18.42ID:F/s++Fup 日本もさ完成してからパクればいーだけ
261名無しのひみつ
2025/03/25(火) 17:14:37.88ID:RvJ7uqBa 155 考える名無しさん 2025/03/25(火) 16:44:13.70 0
1万の情報を1000の理論から検索するそれがAI
1万の情報を1の理論から検索するそれが理論屋
理論屋にAIを作るのは難しいと分かる
156 考える名無しさん 2025/03/25(火) 16:55:02.14 0
>>155
AIのデータの蓄積が柔軟な理論を構築するということらしい
部分主義にも通じる
AIと理論が補完し合う具体例をいくつか挙げてみますね。分野ごとにどういう形で両者が絡み合っているかを見てみましょう。
1. 医療分野:疾患予測と医学理論
理論の役割: 医学には、疾患のメカニズムを説明する理論(例えば、がんがどのように進行するか、免疫系がどう働くか)が存在します。これらは生物学や化学に基づいた因果関係のモデルです。
AIの役割: AIは、患者の電子カルテ、遺伝子データ、画像診断(MRIやCT)などの膨大なデータを解析して、理論では見逃されていたパターンを見つけ出します。例えば、AIが「ある遺伝子変異と特定の薬の効果」の関連を発見したケースがあります(例: ディープラーニングを使った乳がん検出)。
補完性: 理論だけでは個々の患者の微妙な違いに対応しきれませんが、AIがデータから個別化された予測を補完。逆に、AIの予測が「なぜそうなるのか」を医学理論で裏付けると、医師が信頼して治療に活かせます。
2. 物理学:天体物理学と宇宙シミュレーション
理論の役割: 一般相対性理論やニュートン力学など、宇宙の動きを説明する理論があります。ブラックホールや銀河形成のモデルはこれに基づいています。
AIの役割: AIは、観測データ(例えば、重力波や電磁波の膨大なデータセット)を処理して、理論モデルでは計算が難しかった複雑なシミュレーションを高速化。例えば、LIGOの重力波検出では、AIがノイズの中から信号を抽出するのに貢献しました。
補完性: 理論が「こういう現象が起こるはず」と仮説を立て、AIがその仮説を現実のデータで検証・改良。AIの結果が理論を更新するきっかけにもなり得ます(例えば、ダークマターの分布に関する新たな洞察)。
1万の情報を1000の理論から検索するそれがAI
1万の情報を1の理論から検索するそれが理論屋
理論屋にAIを作るのは難しいと分かる
156 考える名無しさん 2025/03/25(火) 16:55:02.14 0
>>155
AIのデータの蓄積が柔軟な理論を構築するということらしい
部分主義にも通じる
AIと理論が補完し合う具体例をいくつか挙げてみますね。分野ごとにどういう形で両者が絡み合っているかを見てみましょう。
1. 医療分野:疾患予測と医学理論
理論の役割: 医学には、疾患のメカニズムを説明する理論(例えば、がんがどのように進行するか、免疫系がどう働くか)が存在します。これらは生物学や化学に基づいた因果関係のモデルです。
AIの役割: AIは、患者の電子カルテ、遺伝子データ、画像診断(MRIやCT)などの膨大なデータを解析して、理論では見逃されていたパターンを見つけ出します。例えば、AIが「ある遺伝子変異と特定の薬の効果」の関連を発見したケースがあります(例: ディープラーニングを使った乳がん検出)。
補完性: 理論だけでは個々の患者の微妙な違いに対応しきれませんが、AIがデータから個別化された予測を補完。逆に、AIの予測が「なぜそうなるのか」を医学理論で裏付けると、医師が信頼して治療に活かせます。
2. 物理学:天体物理学と宇宙シミュレーション
理論の役割: 一般相対性理論やニュートン力学など、宇宙の動きを説明する理論があります。ブラックホールや銀河形成のモデルはこれに基づいています。
AIの役割: AIは、観測データ(例えば、重力波や電磁波の膨大なデータセット)を処理して、理論モデルでは計算が難しかった複雑なシミュレーションを高速化。例えば、LIGOの重力波検出では、AIがノイズの中から信号を抽出するのに貢献しました。
補完性: 理論が「こういう現象が起こるはず」と仮説を立て、AIがその仮説を現実のデータで検証・改良。AIの結果が理論を更新するきっかけにもなり得ます(例えば、ダークマターの分布に関する新たな洞察)。
262名無しのひみつ
2025/03/26(水) 15:22:22.20ID:pFlvbDqZ 第5世代コンピューター失敗の後遺症とも言える…罪務省が予算を切る口実になってしまった
263名無しのひみつ
2025/03/28(金) 16:58:48.86ID:N1BwmY4d まいかいDeepSeekは教訓めいた謎文を置いていく藁
> (例えば、ダークマターの分布に関する新たな洞察)。
そのまま貼り付けるバカは、磔に処されればいいのにな。
> (例えば、ダークマターの分布に関する新たな洞察)。
そのまま貼り付けるバカは、磔に処されればいいのにな。
264名無しのひみつ
2025/03/30(日) 12:50:39.63ID:5w2+5R6C 博士に進学する日本人学生が減っている。それは給付がなかったり、奨学金の上積みを重ねて、
年齢だけ増えてしまうと、仮に民間企業に入ったとしても、そこがリストラがあったり、
あるいは適合が間違っていたと気が付いて転職するにしても、日本の場合35歳を越えると
良い転職はまず望めないから。仮に転職できても勤務歴年数が足らないと昇進試験うけられ
なかったり、昇進する各段階で年齢制限のバリアを設けているので、とにかく年齢が高くて
民間会社に行くと、職位的にはあまり昇進が望めない。だからせいぜい修士出て就職する。
片方で大学は博士の学生が集まらないので、外国人に給付を出して、招き入れる。
年齢だけ増えてしまうと、仮に民間企業に入ったとしても、そこがリストラがあったり、
あるいは適合が間違っていたと気が付いて転職するにしても、日本の場合35歳を越えると
良い転職はまず望めないから。仮に転職できても勤務歴年数が足らないと昇進試験うけられ
なかったり、昇進する各段階で年齢制限のバリアを設けているので、とにかく年齢が高くて
民間会社に行くと、職位的にはあまり昇進が望めない。だからせいぜい修士出て就職する。
片方で大学は博士の学生が集まらないので、外国人に給付を出して、招き入れる。
265名無しのひみつ
2025/05/23(金) 00:10:49.61ID:x7bMsPVD >>247-248
普通の日本人は娯楽エンタメ情報(特に芸能テレビの延長)を渇望してるからね
政治経済軍事ITは難しいからあんたらみたいなヲタク以外興味無いんよ
最近アホみたいにアメリカとアメポチ日本が煽ってる中国先制の台湾侵攻はこっから10年はないだろうけど
アメリカが明らかに弱っててTSMCも日本の手助けもいらなくなりそうなぐらい内製化順調な今、手出す必要無いよね
普通の日本人は娯楽エンタメ情報(特に芸能テレビの延長)を渇望してるからね
政治経済軍事ITは難しいからあんたらみたいなヲタク以外興味無いんよ
最近アホみたいにアメリカとアメポチ日本が煽ってる中国先制の台湾侵攻はこっから10年はないだろうけど
アメリカが明らかに弱っててTSMCも日本の手助けもいらなくなりそうなぐらい内製化順調な今、手出す必要無いよね
266名無しのひみつ
2025/05/23(金) 00:52:38.88ID:ZCtWJd9Z 日本人はkintoneすら使いこなせない人が少なくないので。。。
267名無しのひみつ
2025/05/23(金) 01:14:58.95ID:91oqZTUZ https://jp.reuters.com/markets/japan/BF2N6YRZFNOJXKLJ2N6IE23QQQ-2025-05-22/
アングル:米IT業界、AIトップ研究者の獲得競争が激化 報酬はうなぎ登り
2025年5月22日午後 6:17 GMT+9
<1万倍の才能>
オープンAIのアルトマン氏は2023年末にXに
「10倍エンジニアもすごいが、1万倍エンジニア/研究者はマジでヤバい…」と投稿した。
従来ソフトウエア業界で最高のエンジニアは平均の10倍優れているとされていたのに対し、
AI業界では最高の研究者が平均の1万倍の効果を持つという意味だ。
アングル:米IT業界、AIトップ研究者の獲得競争が激化 報酬はうなぎ登り
2025年5月22日午後 6:17 GMT+9
<1万倍の才能>
オープンAIのアルトマン氏は2023年末にXに
「10倍エンジニアもすごいが、1万倍エンジニア/研究者はマジでヤバい…」と投稿した。
従来ソフトウエア業界で最高のエンジニアは平均の10倍優れているとされていたのに対し、
AI業界では最高の研究者が平均の1万倍の効果を持つという意味だ。
268名無しのひみつ
2025/05/23(金) 11:46:14.62ID:4t39gR8p >>236
AI学習の基礎ともなる「ビッグデータ」が話題になったとき
個人情報は消してるというのにデータが個人由来だとしてものすごく叩かれて
結局その方面の研究は、無くなりはしないもののトーンダウンしちゃったんだよね
叩く奴らが悪いとも言えるが、叩かれるとすぐに引っ込めちゃう謙虚さも、先端研究においてはちょっと考え直した方がいいかもしれんと思った
AI学習の基礎ともなる「ビッグデータ」が話題になったとき
個人情報は消してるというのにデータが個人由来だとしてものすごく叩かれて
結局その方面の研究は、無くなりはしないもののトーンダウンしちゃったんだよね
叩く奴らが悪いとも言えるが、叩かれるとすぐに引っ込めちゃう謙虚さも、先端研究においてはちょっと考え直した方がいいかもしれんと思った
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