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MAGICIANとは、材料ゲノム(Materials Genome)、材料情報学(Materials Informatics)、情報化学(Chemo-Informatics)とネットワーク(Networks)を結びつけて(Associate)いかれる人材です。
2021.6.11
このページは、情報やプログラミングを学び始める高校生ぐらいの子供や、そうした子供の指導者向けのページです。
| #MAGICIAN-Jr 説明員 | |
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MAGICIAN 説明員
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MAGICIAN(MAterials Genome/Informatics and Chemo-Informatics Associate Networks) Material（マテリアル） 
物質や材料という意味!
Genome（ゲノム）
遺伝子という意味!
材料が材料としてのいろいろな性質を持つのは遺伝子のせいだと考えます。 そしてInformatics:
情報学という意味 以前はChemo-Informatics:化学情報学と呼ばれていた分野です。 みんなのNetwork:ネットワークをAssociate:連携させていきましょう。 |
これまでは、勉強ができて、良い大学に入って、有名企業に就職する為に高い偏差値を持つことは大事なことだった。
いろいろな学科で平均的にいい点数を取る事も大事だった。
嫌いな科目でも頑張れるのは、「つまらない事にも努力できる」人間であることの証明書のようなものだし。
そして得点分布の上位に入っていた方がいろいろ得だった。
でも、少なくとも自分は理科以外の授業は基本嫌いだった。
SF大好き少年だった自分は、将来は自動翻訳機で宇宙人とだって話ができるはずで、英語なんて学ぶ必要なんてないって信じていた。
思ったより時間はかかったが、Google翻訳などの機械翻訳の性能を見ると、もう私の能力をとうに超えている。
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いろいろ記憶力が高いと高い偏差値に繋がる事も多いのは確かだ。 試験の時には持ち込み不可なので記憶しておかないと困ることもあるけど、社会人になればネット検索ができれば困ることはない。 計算問題だって、電卓持ち込み不可だから意味があるので、コンピュータがアシストしてくれるなら誰もが同じ能力で、差なんて出ない。 みんなが自分用の「ドラえもんのようなスマホ-AI」を持っているなら、何にも差がつかないだろ？ |
社会を牛耳る大人たちには、都合の悪い真実かもしれないね。
だって、自分たちが社会のトップに君臨するためには、自分たち（とその子孫）が得意なやり方で選別する方が既得権益を守りやすいもの。
それが通用したのは、古代、いつ稲を植えたらいいかとか、台風の前に収穫とか、"記憶力が生存"に直結していた頃の話だ。
記憶力の高い、偏差値の高い学生ばかりを集めた日本の製造業が、平成の間に世界の中でどれだけ地盤沈下した事か。
勤勉で、従順な、言われたことを確実にこなすことで築いてきた日本の優位性は、いつ崩れ去っても不思議ない状態まで追い詰められている。
なぜ優位性が崩れるのか？って、それはAI-ロボット化とは相性が良いもの。
よその国では優秀な人は、日本と違ってすぐ辞めてしまう。
日本では下位層のレベルが高いからAI-ロボットに頼らなくても良いが、他所ではそうでもない。
それに、一度性能良いロボットができれば、いくつでもコピーできるし。
社会が望むように育ってみたら、日本以外では見向きもれない人材になっていたなんて笑えないよね。
でも電話の交換手や駅で切符にパンチを入れるなんていう仕事は無くなってしまった。
「テクノロジーは人間を単純労働から解放する」
それは歴史が示している。
問題は、AIは単純労働どころか、銀行の融資業務などの高度な仕事からも人間を解放（駆除）し始めているという現実だ。
世界の流れに逆らって、AIと「勤勉に、従順に、言われたことを確実にこなす仕事」を取り合うか？ 将棋や囲碁を見ていても敵わないのはすぐわかるよね。
記憶力（高い偏差値）なんてAIに任せて、大好きな理科だけに特化する生き方も、ありになってきているんだ。
人間は必要になれば、それなりに嫌いだった学問にも努力もできるだろうし。
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速さ、正確さ、記憶量が個人で差がなくなったら？ 誰（大学や企業）が自分を選んでくれるだろうか？ 差のつかないところに努力を傾けるより、そこはAI-アシストにお任せして、自分らしさを追求したほうが楽しいに決まっているし差別化もしやすい。 でも、電動アシスト自転車と同じで、AI-アシストというのは自分のこぐ力の半分だけ助けてくれるのだとしたら? 自分の化学力がアップすれば、AI-アシストもその分大きくなるとしたら？ モチベーション（やる気）を持ち続けるにはAI-アシストの方が良いかもしれないって考えることができるかどうかだろう。 |
ここ大事！
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この先は、ブラウザーの使い方と、最小限の表計算ソフト(Excel)の使い方を知っている必要がある。
このページに来ているということは、ブラウザーの使い方は大丈夫だろう。
毎月1つぐらいづつ記事を増やしていこうと思っている。(2021.6.13)
いつか、このページを読んで育った子と大学で会うことを夢見て。
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努力と効率のバランスを取る。 まー言ってみれば、データサイエンスは、そうしたバランスを考える科学だ。 僕は化学が面白くてしょうがないから化学の例題でデータサイエンスを取り扱う。化学の好きな子が読んでくれればと思う。 来年から始まる非常勤講師のこともあるので、薬学系の話題も増やしていこうと思う。 （受験のためとかではなく、色々な分野で、その分野が面白くてしょうがない人が、それぞれ教え始めれば良いと思っている。） |
バランスが大事！
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僕もDXしないとAIについて行かれなくなる？
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じゃー人工知能って何よ？ 人工知能の何を知れば人工知能に勝てるの？ だから、人工知能に勝とうと思わないで、人工知能に助けてもらって、他の人間に勝てるようにしよう！ っていう話なんだ。 そうは言っても、コロナもそうだけど、得体の知れないものが怖いのはしょうがないよね。 AIがどうやって学んでいるのか実際にやってみよう。 |
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人間の脳は、神経細胞ニューロンが軸索、シナプスで結びついてできている。そんなものでどうやって脳の複雑な動きを実現しているのだろう？ その動作を真似て、コンピュータの中にニューロンを配置して、学習が進むにつれてニューロン同士の結びつきの強さを変えて行くデモを作った。 実際に動かしながら、ニューラルネットワークがどう学習して行くのかを理解しよう。 |
1:細胞体
2:核 3:樹状突起 4:軸索 5:シナプス結合部位 |
優しく教えてくれるから、一緒に頑張りましょう！
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数学が嫌いで化学の道に入った人は多いかもしれない。 プログラミングとかいうと言語能力とか、数学が必要な気がして引いてしまうこともあるかもしれない。 でも、もう小学生でもプログラミングが必要な時代になってしまっている。 諦めて、スタートしよう。 ほとんどの所はオマジナイのようなもので、中身がわからなくても大丈夫。 |
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第4回で乱数の使い方を学んだ。 これだけでは、化学系データ・サイエンスにならないので、乱数を使った化学、薬学系のプログラミングに挑戦してみよう。 実は、乱数を使ったモンテ・カルロ計算は、非力なコンピュータでも成果を出せるので、30年以上前は結構使われていた。特に競争反応や、ポリマーの重合シミュレーションなどには大事な役割を果たす。 また、乱数で出てきた結果を統計的に見るのも大事なことだ。 |
私は実験系のMAGICIANを目指したい！
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データはこういう風に扱うのか！
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データは数字の羅列だ。 並び替えたり、グラフにしたりしてやっと人間にも見えてくる。 平均値の出し方や、バラツキの出し方を学ぼう。 統計学は、簡単な話を難しくしてくれる。 |
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どんな組み合わせでも串に刺して焼いてくれる昭和の焼き鳥屋さん。 値段は?? 
お肉がa個とネギがb個だから値段はXXだ。
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どんな組み合わせでも串に刺すよ。値段は連立方程式で解いてくれ！
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コンピュータは、四則演算と論理演算しかできない。
COCOCの沸点が42℃
ネギマが42円 コンピュータの中では何の意味も違いも持たない。 でも、そんな道具にも、連立方程式の解は求めることができた。 それを使って「おみくじ」作りに挑戦しよう。 おみくじの結果が外れたからって恨みっこなしだ。 |
こんな素材を作ったら良いだろう！
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いつまでも燃えると思ったら大間違い！
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最近のスマホはバッテリーの持ちを良くするために、とても高密度化している。逆にいうと少しの衝撃でバッテリー内部の電解液が燃えてしまうことがある。そうしたこともあって、飛行機の荷物検査や郵便小包などでの規制が厳しくなった。そこで可燃性の電解質を使わない”全固体”の電池が開発されている。そうした素材を使って最高のパーフォマンスを達成するには、粒子同士の接着が大事になる。これを触媒インクが浸透する現象とみなして、パーコレーション法で解いてみる。このパーコレーション法は感染の集団免疫獲得などのシミュレーションにも使える。 |
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この辺で、たまには息抜きのゲームでも作ろう。 前回作成したパーコレーションのソフトを少し変更して、数独ならぬ化独（バケドク）のソフトを作ってみた。 数独(SuDoku)というのは、元々はナンバープレースというゲームで、縦、横、3*3の大きなマス目に同じ番号は１度だけ使って空欄を埋めていくゲームだ。 数独の1-9を例えば元素番号に変えたり、音符に変えたりできる。 作り方のコツは、最初に作った答えの行列操作だ。 |
ここには"C"が入る！他のものは縦横で使われている。
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どっちがダイアモンドをいっぱい掘るか競争だ。
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データサイエンスとかいうと、人間が気が付かないようなモノをコンピュータが見つけてきてくれて、最高のパーフォマンスを上げてくれる。 そんな馬鹿げた期待をしている人間は、ちょっと砂漠で強化訓練に励んでもらおう。 |
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