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Twitterで就職先を募集？機械学習の実力者が築く新しい就活の形。

Writer｜塩田 かりん

• 読了目安時間：6分
• 更新日：2019.3.25

自分よりも「圧倒的に強い人たち」を。

−ちょっとお話の内容が変わるんですが、ここまで機械学習を専門にされてきた小南さんから見て、「機械学習の抱える課題」ってどんなものがあるんでしょうか？

ずっと言われているんですが、「汎化」でしょうね。これは「一般化」とも言い換えられるんですが、例えば、僕が強化学習でメインタスクにしていた、「AIにブロック崩しをやらせる」もの。一度ちゃんと報酬を設定して学習させ、動作するようにしても、少し環境を変えると途端に上手く行かなくなったりするんですよ。

パドルを３マスくらい上にあげたりすると全く出来なくなる。そんなの人間ならあり得ないじゃないですか。これは「人の知能構造とは決定的に違う部分が機械学習にある」ということです。

あとは自然言語処理においてもそうですけど、人の知能構造、知識構造に大きな違いがある。強いて言えば、ここを汎化することが課題になると思います。

それと、これは機械学習だけの話ではないですが、日本国内に目を向けて考えたとき、デジタルに置き換わる、新しい技術が社会実装されることへの「拒否反応」。金融分野とかは変えるとしても、かなり大きな障壁があると思います。

-様々なチャレンジをされてきた小南さんですが、次のステップとしてどんな企業を選ばれるんでしょうか？

日立製作所の時もそうでしたが、周囲に自分よりも圧倒的に「強い人たち」がいて、それでいて好きなことに没頭できる環境かどうかを重視したいと思っています。

-スイスへの留学もあったことですし、やっぱり海外で勤務を希望されているんですか？

いや、全くそんなことはないです。逆に東京がいいです。というのも、例えばアメリカで仕事をするとなると、物価の問題に直面することになります。都内なら10万円くらいで借りられるような物件が30万円とかする。

しかも、シリコンバレーも別にそれほど巨大な場所でもないんです。むしろ東京の方が世界的に見ると巨大で、物価も安く、1点にいろんなものが集中している。いろんなブランチがある外資企業でも東京ブランチって人気だったりするんですよ。

実際にGoogle Tokyoに訪問した時にも海外の方が多くいらっしゃったので、外資系企業が変に日本にローカライズされてる感じもなく 、環境のいい、人気のある１ブランチだと感じましたね。

-最後に、小南さんからチャレンジをする人に向けてアドバイスをいただけますか？

一つは自分の好きなことを見つけて、とことん取り組むこと。もう一つはどんどん動いていって差別化することですね。見せるものがそんなにない人でも、ブログ書いてアウトプットするとか。とくにSNSなんて個人の色がモロに出るものだし、そういうことはどんどんやっていて自分を売り込むべきだと思います。

-本日はありがとうございます！これからの小南さんのご活躍たのしみにしております！

 

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