2019年7月16日火曜日

科学コミュニケーション一考

ブログのタイトル変えました。意味はありません。
スマートスピーカーに一番良く話しかける言葉です。カップラーメンには一番便利ですね。


この4月から,科学コミュニケーター養成プログラムを有志と始めました。ほぼ2週間おきに受講生諸氏といろいろ話しています。受講生の皆さんには,サイエンスカフェの企画から実施までを実習としてやってもらっています。受講生のみなさんにはいつも,「目的と趣旨とはっきりさせてください。迷ったら,もとに戻る。この授業の場合は,科学コミュニケーションですね。」と言っています。でも科学コミュニケーションって何かと問われると,一言で答えることができません。今更ながら考えてみました。

コミュニケーションって何?
 コミュニケーションとはなんでしょうか? 狭い意味では,情報の伝達やりとりですが,わざわざコミュニケーションと言っています。そのときは,ある人から他の人への一方的な情報伝達ではなく,他方からの反応を含んでいます。
AさんからBさんへ何かを伝えたとき,Bさんが何か反応を返します。好意かもしれまん。反発かもしれません,情動的なこともあるでしょう。コミュニケーションというときは,このような,何かのやり取りを想定しています。
コミュニケーションには必ず目的があります。例えば,AさんはBさんと友達になりたい,服従させたい,何か情報を得たい(得る目的は別にあるはずですが)などです。意識していなくても何か目的があります。

結局,コミュニケーションというのは,「ある人やグループが目的を持って他人や他グループに対して行う情報の授受」ではないでしょうか。(情報の授受とあえて書いたのは,物理的な暴力ではないと言う意味です。)

科学コミュニケーションとは
コミュニケーションを,「目的をもって他人に対して行う情報の授受」,と考えると,科学コミュニケーションは,情報の授受を仕掛ける人またはグループが科学者の場合,と考えることができます。とっても簡単な話になりました。

 通常,科学コミュニケ−ションというとき,科学者が情報の送り手,公衆が受け手の場合を考える場合が多いのですが,いつもそうとは限りません。情報の受け手が科学者の場合もあります。公衆と言っても,立場,考え方,科学的知識の有無は千差万別です。科学(に限らず)コミュニケーションを行うときは,相手(ターゲット)を想定することが重要です。 情報の送り手,受け手も,どちらがどちらと決まっているとは限りません。公衆から科学者へ向けたコミュニケーションや,どちらからどちらとは言えない場合もあるのです。(これについてはまた別の機会に考えます。)

科学コミュニケーションというのは,
1)科学者から他の集団に向けた,特定の目的をもった情報の授受
   (科学者による講演やサイエンスカフェなどのイベントはこれ。)
もっと広義には,
2)科学者を含む集団間の,特定の目的をもった情報の授受
   (科学者間や科学者と公衆の討論会などはこちら)
ということでしょう。一般には1)を指す場合が多いと思います。

 科学コミュニケーションというと,科学者と一般の人との対話とか,啓蒙とか,なんとなく分かったような分からない言い方をすることが多いのですが,このように考えると,何をしようとしているのかスッキリすると思うのですがいかがでしょう。

科学コミュニケーターとは
ここまでの話にはか科学コミュニケーターは出てきません。科学コミュニケーターは,科学者でも,公衆でもなく,その中間にいます。メディアといえばよいでしょうか。
このことも別の機会考えてみたいと思います。



2019年6月20日木曜日

学校・教育総合展(EDIX)

東京ビッグサイトで開催されている,学校・教育総合展に行ってきた。展示を見る時間はなく,講演を2件聞いたのだが,その感想を記しておく(あまり肯定的な感想ではない)

最初は,「大学のICT利活用の現状、課題」パネルディスカッションを拝聴。パネルディスカッションといっても,パネリストと司会者合わせて6名の方のミニ講演だった。皆さん,大学ICT推進協議会(AXIES)の要職を務められている。話は,CIO(最高情報責任者)という役目の理解浸透,AI・データサイエンス教育,クラウド技術活用,ICT活用,ICT技術の動向,研究データ管理それぞれについて,AXIESでの議論の様子だった。
その中で特に気になったのは,AI・データサイエンス教育とICT活用の2つ。

最近政府がAI・データサイエンス教育を文系理系とはず小中高大すべての課程で必須化するという話を受けての対応がテーマだ。政府の方針はその中身が課題だが,AI・データサイエンスが教育の非常に重要なテーマであることは間違いないだろう。
AXIESではこの指針をうけて,メディア授業の議論をしているという話。リモート授業とかMOOC(録画授業のネット配信をつかったコース)の活用などだ。その場合授業が個々の教育機関にはとどまらないので,学生が大学という組織をこえて,何を履修し何を見につけたかが重要になる。学生が履修した内容のバッチを獲得して身につけるというイメージで語っていた。
しかし,AI・データサイエンス教育というのはこんな話だろうか,最近ICTについて書いたがAIとかデータサイエンス教育の課題は,将来ICT技術と人がどのように共存するかだろう。授業のメディア化や多様化もあるが,これを主としてAI・データサイエンス教育を語っているとしたら課題をあまりにも矮小化していないだろうか?

ICTの活用についても似たような危惧を抱いた。講演者の方曰く,「ICTに対する理解はすすんでいる。」それは良いが,その後に「理解が進まないと困る」と付け加えた。どういう意味だろう。「困る」だれがどう困る?もちろん教育が不十分だったら将来の人類が困るのだが,そのような意味で「困る」と言ったようには聞こえなかった。ICTを普及させること自体が目的なので,理解が進まないと困ると聞こえた。それで良いのか??
もうひとつBYOD(Bring Your Own Device)にも触れていた。大学生皆がPCをもって授業を受けるという取り組みだ。そのなかでBYODの目的について,「学生全員が,pcについて詳しくなる」というようなことを言われた。あれ?あれ?だ。pcの技術なんて,10年たてば全く変わっている。pc自体に詳しくなるのは,その必要がある一部の学生だけでよい。大多数の学生とって重要なのは,pcを有効に活用した授業をうけることができる,将来のAI社会を見据えた教育を受けることができることだろう。う〜む。。。だ

パネルディスカッションの後は,
マイクロソフトが考える Future Ready Skill―21世紀を生き抜く力 AI,ロボティクスを使いこなし, 社会で活躍するための'未来のスキル'
いう講演を聴いた。
マイクロソフトがこの題目で何を語るのか,数百人入る会場は満席だった。
AIの発展について,数年後には多くのことが機会でできるということを実例を上げていた。ICTの最前線を担う会社の方の話はそれなりの説得力がある。
気になったのは,AIが人から仕事を奪うというこについてのコメントだった。
人間が関わるところ,感情を読むとかそような部分をコンピュータが苦手な例としてあげていた。本当だろうか。人が会話するとき相手の口調や表情から相手の感情を推し量る。Lie Spottingというのはそれによって嘘を見抜く技術だ。これ,画像認識とか音声認識を使ったAIには最も得意な分野ではないだろうか?
私の意見はAIにできないことを今の技術から想定することは危険,だ。。
もう一つ講演者の方は,AIが人のできることの多くをできるようになるが,同時に多くの新しい仕事を生み出すといわれた。具体例がなかったので詳細は不明だが,本当だろうか。楽観的すぎないだろうか。

私は,AIが人間のできることの大半を人間を超えて行う能力を身につけることは想定して置かなければならないと思う。その上AIとどう向き合うかが,今から考えて置くべきだ。
マイクロソフトのような世界最先端のICT技術をもつ会社の方がの,言い方としては,安易にすぎると思ったのだが,杞憂だろうか。

AIやデータサイエンスの将来と人の関わりを考えた教育について,もっと突っ込んだ真剣な議論を期待していたというのだ,正直なところだ。




2019年6月4日火曜日

ICT活用って?

情報通信技術(ICT)の 教育への活用についてちょっとまた考えている。
今年(2019年)2月に 大学の教育における必携 PC の活用についてシンポジウムを行った。
私が主旨説明で言ったことは,「 ICTの利用を目的にしてはいけない。目的はあくまで 教育に資するためのICT活用 である。」とだった。
一方でちょっと別なことも言った。 今の大学教育を受けている年代が ,社会の中枢を担う年代になる数十年後, AI に代表されるICTの社会への影響は 予測できないほど大きなものになっている可能性がある。そのような時代の中核を担うすべての学生に,ICTに 慣れ親しんでもらうことが必要ではないか。何ができて 何ができない。どのような可能性がある。 そのようなことを実体験を通じて実感してもらうことが重要ではないか。 そんな話をした。
 これはICTを使うこと自体が目的ではないという趣旨とは矛盾している。授業を担当している教員にの一人として,教育を充実させるための活用は常に考えているが,それにも増して学生にICTを経験してもらうこと自体の重要性が高くなってきている。そんな気がする。

2019年6月1日土曜日

人は科学が苦手?(読書感想文)

 三井誠氏の「ルポ 人は科学が苦手 アメリカ科学不信の現場から」を読んだ。感じたことを羅列してみる。

 人の行動を支配するのは,主観や抽象的な考え方 だということを再認識している。人は,まず 主観によって自分の行動を決める。 客観的,論理的な思考によって行動することの方が希だろう。 ほとんどないと言っても良いのではないか。ユヴァル・ノア・ハラリ氏によると,抽象的な概念を共有し,多くの人がそのもとに行動することが,人類の人類たる所以であり繁栄の礎ということだが,それは諸刃の刃でもある。
 この本のタイトルにある「人は科学が苦手」というのはこの主観基づいた行動と,科学的・論理的な行動の相反を意味している。ハラリ氏によると,人が抽象的概念の共有という能力を身につけたのは,約7万年前ということである。科学の歴史はせいぜい千年だろうか。現代人に科学的な論理に基づいて行動をせよというのは,そもそも無理なことなのか。

 興味深い記述があった。エール大学のカハン博士の研究ということだ。
地球温暖化が 人間の活動によるかどうかについて 科学的な知識と支持者政党の関係を調べた結果である。科学的知識が少ない層では支持政党による差はないのだが,科学的な知識が多ければ多いほど民主党支持か共和党支持によってがはっきり分かれるということだ。もちろん民主党支持者の方が地球温暖化は人類の活動の影響だと考えている。共和党は逆である。
 もう一つ,いわゆる進化論を信じるかどうかについて,信仰心が平均以下のグループと平均以上のグループを比べた結果があった。キリスト教では世界は約6000年前に神によって創造されたのであり,それ以前の歴史はない。これも科学的な知識が 少ない場合は,信仰心の大小において差はないのだが,科学的な知識が多くなれば多くなるほど 信仰の有無によって進化論を信じるかどうかに大きな差が生じる。 信仰心が 平均以下のグループでは, 科学的な知識が豊富になると100%近い人が進化論を信じているのだが ,信仰心が平均以上のグループでは進化論を信じている人は20~30%程度だと言うことだ。
(2017年のギャラップ社の調査によると,進化論を信じている人は全米で2割程度とのことだ) 

 この意味するところは, 人は科学的な知識を、主観によって決めた主張を補強するために利用しているということだろう。客観的な事実を公平にみているのではなく,自分の主張にあった情報を選択している。科学者は,論理的な思考や客観的な事実 に基づいて行動を判断するように訓練されている。だがそれは,人類全体からみるとごく少数の希な集団だ。科学者はそのことを認識することが重要だ。
( 科学者が自分の行動を論理的な考察によって選んでいるか?それも 甚だ怪しいと私は思っているが。。)

科学コミュニケーションを考えるとき、「多くの場合に人は、主観的理由によって まず結論を決める, 論理的施行や科学的事実というのは後からそれを補強するために用いる。」ということを 考慮しなければならない。科学的,論理的な説明をいくら行っても コミュニケーションは成り立たないだろう。
一所懸命科学を説明して分かってもらおうとするのは,科学者が陥りがちな間違いだ。 科学や論理はコミュニケーションの必要条件にはなっても,十分条件とはなり得ない。一方,主観はそれ自体で,意志決定の十分条件になり得る。トランプ大統領の誕生はそれを物語っている。

 科学コミュニケーションをどのようにすればいいか? これはなかなか難しい。
この本に書かれていることは,相手が科学的な説明や論理を受け入れないときに,相手に反科学というレッテル貼ってはいけないということだ。これは科学対反科学という不毛な対立構造をつくる。

 話し相手が 科学的な理解を受け入れない時,その 背後にある理由を考える必要がある。
例えば地球温暖化 が人の影響ということを信じない人は,企業や経済活動が 規制されることが本当の反対理由であって, 科学的に信じないということを,本当の理由の煙幕として使っているということだ(テキサス州立大ヘイホー博士)。
 私が時々出くわす放射線に対する考え方も似たよう状況があると思う。 放射線の人体に対する影響について,科学的な考え方を説明しても それを受け入れることが できない方は多い。その人たちは 結局のところ,原子力や放射線をとりまく状況や政策について不満を持ってたり,放射線という言葉だけで拒否反応を示していると感じることがある。 

 相手は 本当は何を望んでいるのか?  共有し共感できる ものは何か?そこに思いを巡らすことが必要だろう。
科学的な事実をひたすら論理的に説明だけでは,コミュニケーションにはならない。。
(というのは簡単だけどね。。。~)

2019年4月12日金曜日

サイエンスカフェあわてて準備(物理と数学)

サイエンスカフェが迫ってきた。いつものように?あわてて勉強している。いつものことだが,一般の方からの容赦のない難しい質問にどう答えればよいのか,考えても妙案が浮かばない。
人様の知恵を借りようとするのもいつものことだ。。

今回は須藤泰著,「不自然な宇宙」(ブルーバックス)を読んでいる。
その中で 興味のある 部分があったので考えてみたい。
 
 物理はどうして数学で 記述できるのかという問いかけである。 そういえば,物理を 数学で記述できるわけがわからず, 気味が悪いので?物理を止めたと言う 話を聞いたことがある。
 私も常々学生諸氏に,「 物理というのは自然現象を数学という言語で記述することだ」と言っているのだが ではなぜそれが可能かと言われるとちょっと答えに窮する。

須藤泰さんは 3つ場合に分けている。 簡単に紹介すると,
穏健派
  世界が数学で記述できるのは, 物理屋の思い込みで うまく記述できる部分を記述しているに過ぎない。
中道派
  確かに今はうまくできる部分を記述しているに過ぎないけど,そのうち もっと色々なことが,数学で記述できるようになるだろう。 それは完全な技術ではなく近似的なものかもしれないのだけど。
過激派
  世の中は単に数学で記述出来るように見えるだけでなく,厳密に数学に従っている。

須藤氏曰く,多くの物理屋は中道派の考えではないか。 私もそうかなと思う。
 今,素粒子の振る舞いは標準理論という数学的体系で記述できる。でもこれは,今観測できていることをたまたま数学という道具で記述できただけかもしれない。 もちろん自然現象する 記述するためにその言葉である数学そのものが発展してきた。 自然を記述するために人が数学を作り上げてきたことも確かだ。
この先例えば宇宙の究極の あり方が 数学で記述できるだろうか。 それは分からないのだけど多くの物理学者は,できるのではないかと思っている,そんな気がする。

「知性」はどうだろう。 知性を数学で記述できるのだろうか。 もし知性が 今流行っているような ニューラルネットワークで構成されるものであれば,そのうち それを記述する体系ができるような気がする。 しかし今のところ 分からないというのが,本当のところではないだろうか。

では,「意識」はどうだろう。 意識を 数学で記述できるかどうか,これは さっぱり分からない。 もちろん過激派物理屋は,意識も 数学で記述できる日が来ると考えているのだろう。 しかし,数学による記述を,客観的な記述と言い換えると, 主体と客体を分離できない意識が数学で記述できるか 甚だ疑問である。少なくとも今私たちが知っている数学と呼ばれるものとは, 別の体系の何かが必要ではないだろうか。

人の脳というのは,不思議なものだ。

2019年4月6日土曜日

授業がはじまる

来週から授業が始まる。今年は,月曜日の最初の授業で1年生にあう。つまり彼ら彼女らの大学で始めての授業となるわけだ。科目は情報活用演習,物理ではない。もちろん物理のための情報活用が主題で,それをやるつもりだが,,

 Facebookには何度か書いたと思うけど, Yuval Noah Harari氏の本をよんでい。サピエンス全史,ホモデウス。3冊目の21 Lessons for the 21st Centuryはまだ日本語が出ていないようだ。
Harari氏曰く,「今と昔の大きな違いは,数十年後の世界がどのようになっているか想像できないこと」確かにそうだろう。

 私が大学生,大学院生だったころ,インターネットがこんなに世の中を変えるとは思っていなかった。しかし,パソコンらしきものはあったし,コンピュータはネットに繋がり始めていた。その発達は(少なくとも私の)想像を大きく超えるが,30~40年前と今で社会の仕組みが全く変わったと言うわけではない。

 今から30年~40年後はどうだろう。
 昨年ある講演会で高校生が,「自分が大人になったとき,仕事はほとんどAIがやってしまうのではないか。」と質問していた。講演者は,「そんなに心配することはない。人にしかできないことは沢山ある。」と答えていたが,果たしてそうだろうか?

 AIのできることは我々の想像を遙かに超えると思う。AlphaGoが人間に勝ったのはほんの数年前だが,その後の進展もすさまじい。

Wikipediaによると,後継のAlphaGo Zeroは自分自身で対極を繰り返し,ルールを覚えて40時間後にそれまで最強だったAlphaGo Master(人よりは遙かに強い)を圧倒した。さらに後継のAlphaZeroは8時間でAlphaGo Zeroを上回ったそうだ

 AIは決して単独の人工知能ではない。あらゆるデータは世界のどこかに蓄積されつづけ,ネットワークでリンクされる。人の体にICチップを埋め込むなんで今でもやろうと思えばできる。

AI,ビックデータ,バイオテクノロジー,,,これらすべてが一体となって次世代の技術革新を生み出す。

数十年後,人でなければできないことはどれくらい残っているのだろう?
杞憂にすぎないのか,本当なのか?それさえも分からない。

「数十年後の社会がどうなっているか誰も分からない」ことは正しいと言えるのではないか。

さて,来週の月曜日,その数十年後に社会の中核となる年代の学生に情報活用の授業をする。何を教えればよいのだろう。教えるなんてとてもできない
何があっても動じない,知的体力をつけてもらうように務めようか。。

2019年3月24日日曜日

北京に行ってきた(お金支払い事情)




中国の研究者との共同研究のために、北京にある、中国科学院効能物理研究所にいってきた。最近、年に数回訪問しているが、昨年7月以来となった。
 滞在したホテルから研究所まで、歩るくと30分少しかかるが、今回もシェア自転車。モバイクを使った。
街のいたるところにこのようなオレンジのの自転車がおいてある。それぞれの自転車にはGPSがついていてアプリ上に場所がしめされる。アプリでQRコードを読み込めば
自動的に解錠。使ったあとは、鍵をかければ、アプリに利用時間や乗った距離が表示される。30分1元(約16円)と料金も格安だ。

モバイクのアプリ。自転車の
場所が地図上に示される
モバイクのアプリ画面は、左のような感じ、オレンジの丸が自転車のある場所。ロック解除をタップすると、カメラが起動してQRコード読むことができる。


ところが、このシェア自転車。中国であまりに急速に広まったため、経営が怪しくなった業者もいるようだ。今回、このオレンジの自転車は多く見かけたが、以前同じようにあった黄色い方はほとんど見なかった。オレンジの方(モバイク)は、日本でも営業していたが、撤退するという話だ。アプリの認証は携帯のSMSをつかって行うのだが、日本から撤退するせいだろうか、日本の携帯番号にはメッセージが来なかった。困ったなとおもっいると、中国のメジャーSNS(LINEみないなもの)WeChat(微信)のアカウントをつかって認証できて、事なきをえた。中国ではLINEは使えないので中国の研究者との連絡用にWeChat のアカウントを持っていたのが役に立った。

WeChat Payの支払い画面は
こ感じ
今回もう一つ、WeChat Pay(微信支付)を初めて使った。よく言われているように、中国ではキャッシュレスの支払いが普及していて、店頭で携帯のQRコードを見せて支払い済ますことが多い。WeChat Payはこれができる。ただし、WeChat Payにどうやってお金をいれるかが問題。中国の銀行に口座をもっていれば簡単だが、最近は短期滞在の外国人が現地の銀行に口座を開くのが難しくなっているらしい。(そもそも口座が必要あほど滞在していないし)現地で、WeChat を使っている中国人から自分のWeChat Payに送金してもらい、その人に現金で支払うという方法があるが、あまり良い方法とは思えない。実は日本で予めチャージする方法がある。羽田空港や成田空港にポケットチェンジというATMがあって、これを使うと現金から、各種電子マネーにチャージできる。そもそもは旅行で余った外貨を日本の電子マネー(SUICAとかedyとか)に入れることを考えているようだが、入金先にWeChat Payもある。そこで中国に行く前にこれをつかってWeChat Payに少し元をいれて行った。支払いにはこの画面をかざせばOK。お店がQRコードを表示してそれを自分のカメラで読む方法もあるが、これは今回試す機会がなかった。

中国のホテルから広島の居室のPCにつないで
いる。快適だった。
最後にすこしだけ、仕事の話も。左の写真の画面は中国い持っていたPCだが、画面に写っているのは、広島の居室のPCデスクトップ。今回不思議なことに、滞在したホテルのネットから、googleやyoutubeに接続できた。スピードも上々。そこで、北京からリモートデスクトップで、広島につなぎ、それを北京にもっていたPCのを切り替えながら仕事をしていた。ちょっと時間のかからるシミュレーションをしてたのでこれは、役に立った。彼の国のことなので、次にいったときはまた事情が変わっている可能性は高いが。。