Tsuyoshi Ide (井手 剛)

Hi, I'm Ide-san, Ph.D., a computer scientist working on machine learning and AI. I'm with IBM Thomas J. Watson Research Center, NY, USA.

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

@taikomochius @saint_uv 3ドル台ってものすごく安くないすか。

[Arvind Krishna @ArvindKrishna]

With support from the @CommerceGov, @IBM today announced plans for Anderon, America’s first purpose-built quantum chip foundry. Leveraging IBM’s decades-long quantum leadership and strengths in wafer fabrication, the initiative will accelerate American quantum innovation and enable advanced quantum wafer production for a broad range of companies. https://t.co/GCZPZ40Ako

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

最近のAIさんは導出したアルゴリズムの確認とかまでできるようになったようで、ありがたい。前提となるモデルをLatexの数式であいまいさなく書けば、たとえばEM的反復計算の式とコードはそれなりに出せる。

ただ、話が最先端になってくると（訓練データから遠ざかってゆくと）まだ相当あやしい。

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

来週4月14日（火）に、「IBM 半導体業界向けセミナー 2026」というイベントで日本の皆様向けに、「AIと半導体製造: フィジカルAIのフロンティア」という題で講演いたします。
https://t.co/YXhlmB61Wu

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

@taikomochius 御意。日本の銀行は携帯Appでそれをやるんですよね。大手銀行はどこも似たつくりらしい。すごいなと。

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

@Mak0Nakamura そうなんですか。有名な慣用句なんすね。知らなかった！

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

@Mak0Nakamura イカソース麺！よくわからんけどうまそう！と空目。

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

少なくともR&D領域では常識からの類推が効かない超個別的状況は日常茶飯で、AIコーディングで何でもできる未来は全然おれには見えてこないし、現時点では、AIエージェントが自律的に何かをやってしまう未来は恐怖でしかない。

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

AIさんにコーディングしてもらったりして日々使っているが、おれの使い方が悪いのかもしれないが、少し複雑になると、データ可視化とか整形とか、新入社員レベルの仕事すらあやしい。開発効率は確かに上がるが、おれの場合、それは「ググらなくて済む」という点に尽きる。

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

"vibe coding" の利点は、指示があいまいでも（膨大な過去知識を利用して）良きに計らってくれる点にあるのだと思うが、用途にもよるが、どこかの地点で、「補間は安全だが、補外はヤバい」という常識に突き当たる可能性が高い。

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

@daiti_m そういう政治的争いを超越した高みにいたと思しき赤池大先生のよき影響か、日本はまだマシのようにも感じられます。アメリカの上位の高校生用の統計学の教科書は完全に検定天下り文化で、こりゃ先は長いなという感じです。
https://t.co/LOpWQyGw07

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

ANOVAと統計学者の憂鬱。
https://t.co/MmNIzqLJTz

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

@daiti_m 買いました。アメリカの大学に通う子供に読ませたい。

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

GANが出た時、まともに訓練できる気がしないと思った人も多いと思うが（実際その通りだったが）、それを言うなら強化学習ではGAN以上にヤバそうなアルゴリズムがうじゃうじゃしていて、こんなやつをどうやって実ビジネスの問題に使うんだ？、と思う。そういう意味ではLLMで使ってるのはすごい。

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

アルゼンチンで雇用制度改革案が上院で可決。自由主義的経済改革の重要なマイルストーン。アルゼンチンは日本以上に労働力の流動性が低い国だった。日本も学ぶところは大きい。
https://t.co/ysGn0AKbZb

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

@myamada0 個人的にはなぜPythonで天下統一されてんのか理解不能。

[夢見 @yumemirukoro1]

@kuratamagohan 日本人が働きものだったのは昔の話です。
1970年代までは年間労働時間は2200時間を超え、世界でもトップ水準でした。しかし、その後減少が続き現在は1650時間程度です。
米国は現在も1800時間ですから、現在は米国人の方が働きものです。

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

しかし物理由来のデータは人間の脳のフィルターを通していないものが多く、これが成り立たない。いわゆるフレーム問題を回避するのは難しく、問題設定から考え直す必要がある。

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

NVIDIAさんが Physical AI などと盛んに宣伝してくれてるおかげで、人間由来のデータと、物理由来のデータの違いについての世間の認識が広まってるようでめでたい。

[Tsuyoshi Ide (井手 剛) @Idesan]

人間は自分が認識できるものしかデータとして保存しないので、テキストとか画像とか音声とかの情報量の上限は人間の知的活動で押さえられている。

現代の深層学習は、ことパターン認識能力に至っては、その上限を越える能力を持つに至った、という事実は重要。