content合理と非合理のあいだ人工知能・哲学・スタートアップについて綴ります。Intelligenceという修士号を取得するためにスコットランドに留学した。ちなみに東大は21位、京大は70位くらい)[1]と、かなりトップ層に食い込んでいる。Learningブームの発端となったHinton教授もPhDの取得はエディンバラ大学だし、かの有名な「パターン認識と機械学習」(通称PRML。黄色いやつ)の著者であるC.M.Bishopもエディンバラ大で教授をしている(PhDもエディンバラ)し、ベイズ統計の生みの親トーマス・ベイズもエディンバラ大学出身だ。意外なところで人工知能とゆかりが深い。日本の大学院と英国の大学院の違いを上の表にまとめてみた。京都大学とエディンバラ大学の違いにはなるが、基本的なシステムは大学ごとに余り変わらないはず。行く前はイギリスの先生の方が説明の仕方が上手い人が多いのではないか、と思っていたが授業のわかりやすさ自体はそんなに変わらない。どちらの場合も授業をするのは研究をしている教授なので、教えることのスペシャリストではない。いる「授業が超わかりやすい人」の比率はエディンバラの方が多かった気がする。外国語なのに何故かすっと頭に入ってくる感じ。これは一般論ではないかもしれないが。英国院の圧倒的な優位性は、全体的に授業(というか教育そのもの)が実用を目指してデザインされている点だ。(実用することがそんなに偉いかどうかという議論はさておき)週1〜2コマある座学とは別に殆どの授業で週1でLabといって、実際に授業で学んだ技術を作って何かを実装するという課題がある。課題は与えられ、チュートリアルをこなす感じでわからないことがあればTAに質問できる(たとえば自然言語処理の授業では、小説の著者判定アルゴリズムを作ったり)。座学の方も応用まで意識されて作られている資料がほとんどで、日本のときに感じた「で、これどうやって使えばいいんだ」という疑問を抱えることは少なかった。日本の方が優れている点は、研究に集中できる点だろう。エディンバラ大では週1で同じ分野の研究をしている人たちのグループミーティングがあったが、日本のように特定の研究室に属して作業するというのは博士過程以上で、修士ではグループミーティングにとどまった。日本の院では授業よりも研究に時間を使うため、修論以外の場でも学会に出したりする機会があるが、英国院ではそれどころではなく、修論を書くのでもやっとだった。1点挙げるとすれば、情報分野においては、京大の学生の方が総じてエディンバラの学生よりも優秀だったと感じた。機械工学からメジャーを変えて情報に来た、というような人も多く、「いままでプログラミングしたことありません!」という人すらいた。数学のレベルも、大学卒業時では中国を除いて他の国よりも日本はわりとすすんでいるように感じた。あたりが続く形[1]なので、日本で言えば早稲田慶応のようなポジションなので、英国と日本の比較にはなっていないが。なんというか、優秀な人はもちろんいるのだが、いろんなレベル・年齢・国籍の人がいるせいで全体の分散が日本より大きくなっているだけかもしれない。卒論書いてすぐDeepMindに引き抜かれた奴もいたし、優秀なやつはとことん優秀だった。英国院のスタンスは簡単にいえば「お前たちにこれから地獄を見せる。こちらは全力でサポートする。期末の試験は過酷だが、過去問は全教科漏れ無く公式で5年ぶんくらい発表され、試験前は授業とは別に過去問のフォローアップセッションも開かれる授業も多い。(日本の大学―京大は過去問は非公式で、先輩や研究室のネットワークからもらうしかなく、ちょっと不公平さが残る)そしてエディンバラ大学のInformaticsでは、授業でわからなかったことや、テストの過去問や課題でわからなかったことを聞けるオンラインフォーラム(QAサイト)が全授業にあり、これがとんでもなく有り難かった。vectorが何か未だによくわかりません」という生徒のたった1〜2行の質問に対する返答がこれだ。凄まじく丁寧でわかりやすい。基本このフォーラムはTAが質問に答えているが、たまに教授も答えてくれる。この答えは教授が直接答えてくれたものだ。僕も他の授業も合わせて20回くらいは質問を投稿したが、返信率は100%だった。TAもよく働いてくれていて、とにかく返信率とスピードが凄まじい。独学で必ずぶちあたる「100回読んだけど理解できない」という壁をいとも簡単に砕いてくれる。驚いたのがコースワークに対するレビューの細かさだ。だいたいの授業で半期に2回成績評価されるコースワーク(課題)があるのだが、TAがスコアをきっちりつけて返してくれる。スコアは全授業でつけられ、オンラインでチェックできるが、中には一問一問レビューをしてくれる授業もある(全体の三分の一くらい)。これはトピックモデルを使った類義語提示プログラムを作る課題での僕の答案(黒字)に対するレビュー(青字)の一部だ。満点でなければその理由がちゃんと書いてあるので、じっくり復習できる。学部時代だが、日本の授業ではここまでしっかりレビューしてくれる授業はほとんどなかったし、点数が提示されるの授業もすべてではなかった。どれくらい大変か?実際のエディンバラ大学のAIセクションのコース内容は次の記事に書く予定だが、仕事量を一言で言えば日本の2年の修士プログラムを1年間に圧縮したような量だ。課題の内容も結構レベルが高く、他の専攻から変更してきた生徒やプログラミング初めて、という生徒がいる中でガンガン課題を与えてくる(ただサポートがしっかりしているのでそういう人でもやる気さえあればやっていける)。脅迫まがいのメールが届くくらいだ。この画像は僕がとったある授業のオリエンテーションの一週間前に、教授から登録者全員に届いたメールものだ。機械学習関係に自信のない人は取ることをお薦めしません。◯◯というコースを除けば他のコースよりはパスするのに格段に努力を要します。自分のキャパをわかった上で取ってください。