誰が今さら「早慶上智」などと言っているのか…上智ボロボロ、早稲田は慶應を凌駕「数学出来ない人間はダメという論文」
早稲田大学、慶應義塾大学、上智大学のパワーバランスに変化がみられる。かつては「早慶上智」などと３つの大学をまとめて言っていた人もいたかもしれないが、この中で早稲田が頭一つ抜け出し、上智は逆に低迷している。一体なぜそんなことが起きているのか。経済誌プレジデントの元編集長で、教育事情にも詳しい作家の小倉健一氏が解説していくーー。
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なぜ「DeepSeek」はスゴイのか。なんで早慶上智に関係があるのか
まず冒頭で大学とは、少し関係のない話をするが、現在の慶應義塾大学、早稲田大学、上智大学を語る上で欠かせない話題がある。最近注目を集めている中華製の生成ＡＩ「ＤｅｅｐＳｅｅｋ」だ。業界内で騒然となった理由は、その性能がアメリカのトップクラスのＡＩと同等か、それ以上と評価されながら、開発コストがわずか１０分の１以下に抑えられている点にある。
これほどの低コストで、高性能なＡＩを開発することが可能になった理由について、開発者自身が語るところによれば、学習方法の革新にある。従来のＡＩ開発においては、大量のデータを使用し、多様な質問とその回答を学習させる手法が一般的であった。たとえば、チャットＧＰＴの場合、「はい」か「いいえ」では答えにくい複雑な質問を数多く学習し、それに適切に対応できる能力を高めるアプローチを採用してきた。大量の質問をランダムにぶつけ続けることで、言語処理能力と推論力を向上させるという方法だ。
これに対して、「ＤｅｅｐＳｅｅｋ」は異なるアプローチを採用した。まず、答えが明確に定まっている数学の問題を大量に学習させ、論理的な思考能力をＡＩに身につけさせることを優先した。この方法を取ることで、単に膨大なデータを詰め込むのではなく、論理的に推論し、自ら答えを導き出す能力を強化することができた。この手法の大きな利点は、学習データの総量を抑えながらも、推論力と回答の正確性を向上させる点にある。結果として、開発コストを劇的に削減しながら、高い性能を実現することが可能となった。
この手法は、単にＡＩ開発のコスト削減という観点だけでなく、人間の学習方法にも示唆を与えるものとなる。数学を学ぶことが論理的な思考力の向上につながるという研究成果は、これまでも数多く発表されてきた。
数学の学習が人間の論理的思考の基盤？
ＡＩが数学的思考を通じて、推論能力を高めたのであれば、人間の教育においても数学の学習が論理的思考の基盤を築くために有効である可能性は高い。単に暗記に頼るのではなく、思考の枠組みを強化することが、知的な問題解決能力の向上につながるのではないか。
いくつか例示してみよう。
『数学的に卓越した男性と女性の人生の軌跡と達成―40年後の分析』（2014年、ヴァンダービルト大学）では、以下のような指摘がされている。
＜数学的な才能があると認定された１３歳の男女（1650人）を４０年以上追跡し、彼らの職業的成果、創造的業績、心理的幸福度、家族構成、人生の価値観を分析した＞
＜結果として、彼らは一般的な期待値を大きく上回る成果を残していた。例えば、研究対象者の４.１％が有名研究大学の終身教授となり、２.３％がフォーチュン５００企業や有名企業のトップエグゼクティブになった。さらに、２.４％が著名な法律事務所や組織で弁護士として活躍していた。知的生産活動の面でも、８５冊の書籍、７,５７２本の査読論文を出版し、６８１件の特許を取得し、３億５,８００万ドルの研究資金を獲得していた＞
