④カンニング検出システムができるまで 2017.02.17 大学では、学生だけでなく教員からも教育が疎んじられている雰囲気があるが、大関はそんな雰囲気を変えたいと思い続けてきた。そこで授業の中で学生自身に自由に実験させ、科学的研究としても価値ある成果を出そうと考えた。
③なぜ品川女子学院の1年生はプログラミングが自在にできるようになったか 2017.02.16 人類総プログラマー化計画の前提として、「果たしてみんな本当にプログラミングがしたいのか?」という問題がある。この問いに対する回答は往々にしてNoであり、それは簡単なプログラミング環境を提供するIFTTTやOn{x}といったサービスが世界を席捲するに至っていない状況を見ても明らかである。
⑤「新しいことを知りたい」という思いが科学を前進させる 2017.02.16 研究プロジェクトは国民の税金によって成り立っているが、しかし高井によれば、科学者は社会的利益を目指しているのではなく「新しいことを知りたい」という自己欲求に突き動かされて研究を行うのだという。
②コロンブスの卵的発想で生まれた『Gear』 2017.02.10 コロンブスの卵的な開発の具体例として、システム「Gear」を紹介する。たくさんのコンテンツをブラウズするのは大変だ。youtube、写真、インターネットを同時に閲覧しようとすると、それぞれアプリを起動して閉じてを繰り返す、煩雑な作業を行わなければならない。「Gear」はこうした不便さを解消するシステムである。
②自動運転が許容する事故の確率 2017.02.09 想定外の出来事というのは曖昧な表現である。今後は、高性能センサーから得られる膨大な情報が専門家主観からの脱却を促進し、AIの判断とデータは想定のたたき台に代わる。AI成長過程の誤判断、データの分析から得た確率を外れることは、計算外という。
④アメリカが科学の世界のNo.1で居続ける理由 2017.02.07 地球外生命の探索には最低でも700億円必要であると言われる。そして、もしこのプロジェクトが実現したとしても、地球外生命の発見は約束されているわけではない。こんなリスクの多いプロジェクトの実現は、遠い夢であるように思われる。
③ビッグデータから見えてくる新しい数学 2017.02.06 これまで現実世界のデータを扱うには、その法則性を見つけるために微分が用いられてきた。しかし昨今流行するビッグデータでは、データ量が多すぎるために法則性を見つけることが大変困難であり、微分方程式を適用することもできない。
③自動運転車の居住性、5つのステップ 2017.02.03 自動運転車は居住性を追求することにより、必然的に住居の機能がオーバーラップしてくる。自動運転車をどの程度まで「住まうところ」として設計するか、また利用するかによって、様々な可能性と問題点の両方が発生することになるだろう。
③生命の起源はいつか・生命とは何か 2017.02.03 生命の起源とは、非生命から生命へと境界線を飛び越えた瞬間であるが、しかし地球上でその境界線が飛び越えられた瞬間はたった一度しかなかったのか、それとも何度もあったのか。
①コロンブスの卵的発想・欲しいものを開発して使う 2017.02.01 良い発明とは、「コロンブスの卵」のようなものだ。インパクトはあるが、簡単なものがいい。もう一つ、開発者の中でよく言われる” eat your own dog food “、「自分の作ったものは自分で使え」ということは常に心がけている。自分で使わないものを作っても、フィードバックを蓄積し改良を重ねることはできない。