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1951年、大阪府池田市生まれ。大阪教育大学附属高校池田校舎卒。大阪大学応用物理学科卒、同大学院博士課程修了。工学博士。現在、阪大教授、理研名誉研究員、ナノフォトン株式会社代表取締役会長

理化学研究所主任研究員(2002-12)、同チームリーダー2010-15)、日本分光学会会長(2007-08)応用物理学会会長(2014-16)Optics Communications (Amsterdam) 編集長(2000-09)などを歴任。大阪大学では1993年から教授(応用物理学専攻、生命機能研究科、情報科学研究科教授などを歴任)、特別教授。阪大にフロンティア研究機構やフォトニクスセンターを創設。

紫綬褒章(2007)、文部科学大臣表彰(2005)、江崎玲於奈賞(2011)、日本分光学会学術賞(2008)、島津賞(2003)、市村学術賞(1998)、ダビンチ優秀賞(1997, France)、日本IBM科学賞(1996)、など多数を受賞。

2003年にレーザー顕微鏡の製造会社ナノフォトン(株)を創業平成洪庵の会世話人。科学者維新塾お茶の水中之島)塾長など。

「Nature」、「Science」などに論文発表。成果は「ギネスブック」、アメリカの中学2年の数学の教科書などに掲載される。著書編著は33冊。2008年に「一家に1枚光マップ」文部科学省・科学技術週間)を作成、2015年に改定。

研究分野は、分光学・光学、ナノテクノロジー・ナノサイエンス、バイオフォトニクス。特に、近接場分光学・ナノフォトニクス、プラズモニクス、3次元2光子光加工。かつては信号回復論、近赤外分光、共焦点顕微鏡、光記録、放射圧制御など。


阪大でこれまで、応用光学、光エレクトロニクス、科学計測学、計測制御工学、ナノ光計測学、科学社会論などの講義。2011年まで学習院大学物理学科で10年、非常勤講師。三鷹第4小学校、荒川第3中学校、川越高校、長岡高校、丸亀高校、観音寺一高、松山西中等学校などでも授業。教科書は「超解像の光学」「近赤外分光法」「科学計測のためのデータ処理入門」「Near FIeld Optics and Surface Plasmon Polariton」「論文・プレゼンの科学」など。

出没場所
毎週火曜日の10:30amからの阪大フォトニクスセンターのTMT(Tuesday Morning Tea)に現れます。場所はフォトニクスセンター1階ギャラリー(P3-105)。その他は、毎月土曜の午後に開かれる、お茶の水の科新塾と中之島の科新塾、にも参加。東京お茶の水と大阪中之島で開催する科新塾と平成洪庵の会にも現れます。阪大・理研での面談希望は、office.kawata@gmail.comにご連絡下さい。

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講演会情報

日付講演会講演場所・講演時間
2017年8月21日 ICO-24 京王プラザホテル 
2017年7月25日 META 2017 Incheon, South Korea 
2017年4月23日 AOM 2017 2017/04/23, Nanjing, China 
2017年3月8日 「光の日」合同シンポジウム 筑波大学東京校舎(茗荷谷) 
2017年3月4日 平成洪庵の会・最終回 阪大中之島センター 
2017年2月26日 SPIE Advanced Lithography Symposium San Jose Marriott and San Jose Convention Center 
2017年2月8日 最終講義 銀杏会館 阪急電鉄・三和銀行ホール 
2017年1月26日 PARC最終年度シンポジウム 大手町サンケイプラザ 
2017年1月17日 新学術領域 第1回公開シンポジウム 千葉大学 
2017年1月12日 応物ゼミ 大阪大学 
2016年12月17日 科新塾御茶ノ水 日本大学 
2016年12月7日 NANOP 2016 University Pierre and Marie Curie, PARIS 
2016年12月4日 Japan-Taiwan Medical Spectroscopy International Symposium Awaji Yumebutai International Conference Center 
2016年12月2日 第六回UU-BOS Student Chapter 宇都宮大 オプティクス教育研究センター棟コラボレーションルーム 
2016年12月2日 第六回UU-BOS 宇都宮大学 アカデミアホール 
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今月のメッセージ

月日タイトル
2016年12月 人工知能 
2016年11月 The Time, They are a-Chaingin' 
2016年10月 評価者を評価するのは誰? 
2016年09月 多機能より単能 
2016年08月 強父論 
2016年07月 UKのEU離脱という決断 
2016年06月 東海沖、南海トラフ、活断層 
2016年05月 競争とゆとり 
2016年04月 筍を抜かないで! 
2016年03月 裁判所は民主主義を超えている? 
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今月のメッセージ NEW


AI、人工知能


情報科学とかコンピュータサイエンスとか呼ばれる分野が苦手です。最近ではInfomaticsとも呼ばれるようですが、それらの定義とか互いの違いすら分かりません。数学は好きなのに、情報学はとても苦手なんです。数式で表される数学は抽象的で統一的であるからか美しさを感じますが、コンピュータのプログラムはディーテイルで複雑で面倒です。物事を統一理論化して整理する物理学と、たくさんの数と種類の分子を様々に配列して機能を発現させる有機化学との違いにも似ています。化学・生物を選ぶ学生は、数学や物理が苦手な傾向があると思います。私はその逆で、物理は好きですが化学は苦手です。


私が学生であった時代、情報学は数学に近かったように思います。シャノンの情報理論とかウィーナーのサイバネティクス、あるいは情報エントロピーや制御理論、確率過程論を楽しく学びました。学位論文に結像系の帯域を超える逆散乱問題を選んだほどです。画像処理や超解像に関する本も何冊か執筆し、信号回復論に関する研究で応物学会と日本分光学会からそれぞれ賞をいただいたこともあります。


一方、コンピュータのプログラミングは好きになれませんでした。ただし、その価値みたいなものは理解することができました。「科学計測のためのデータ処理入門」という本に、そのことを記述しています。非線形最適化問題を解説し最急降下法や共役勾配法などを説明する中で、「しらみつぶしによる総当たりのシミュレーション」が有効であることを説き、「物理を解析的にエレガントあるいは巧妙に解くよりも、力づくでありうる可能性をすべてシミュレーションする」時代が来ると書きました。そしてモンテカルロ法や当時のシミュレーテッド・アニーリング法などを説明しています。今の「ビッグデータ」とか「ディープ・ラーニング」という概念やアルゴリズムは、おそらくこの流れにあるのではないかと想像しています。


ついでに、「ビッグデータ」や「ディープ・ラーニング」に代表される情報科学の世界の専門用語は、私のセンスに反しています。「ビッグ」とか「ディープ」とかいった形容詞からは学術的な知的な匂いがしないのです。上述の「科学計測のためのデータ処理入門」で紹介した「デルタ・シグマ変調による1ビットAD変換」は、今の時代では「ハイ・レゾ(ハイレゾリューション)」と呼ばれる技術の一つです。「ハイレゾ!」ですか?「パソコン!」も嫌ですね。前述の本では「パソコン」という単語は本文中で使いませんでした。今はやりの「IoT(Internet of Things)」は「もの!」のインターネット化です。大きい、深い、高い、パーソナル、もの、すべて言葉が幼稚です!


しかし、ネーミングは幼くとも手法はエレガントでなくとも、「ビッグデータ」や「ディープラーニング」を駆使した人工知能(AI:Artificial Intelligence)は、これからの人間社会に大きな影響を与えることになると思います。IT業界のみならず、広く産業界全体、そして科学界さらには芸術の世界をも変えてしまうだろうと思います。たとえば、グーグル翻訳がつい最近に画期的に賢くなったことを若い研究者に教えていただきました。それはGPU(Graphic Processing Unit)と呼ばれる画像処理のための集積回路の急速なる進化・発達のおかげであり、それはコンピュータゲームの普及の成果だとも教えていただきました。かつて私もジュラシックパークの映画を見て、直ちに研究予算でシリコングラフィックスのワークステーションを購入し、近接場顕微鏡がつくる電磁場分布をビジュアル化することに使ったことを思い出します。


これらの人工知能・情報処理技術は、人間ができるほとんどの知的作業を代わりに行ってくれます。お医者さんは患者さんを診て、これまでの症例データとそれに対する治療結果のデータを見て、病名と病因を判断し処方します。コンピュータならもっともっと大きなビッグデータからディープラーニングをして、診断してくれます。手術においても機械はどんどんハイテク化され、人間が手術をするよりロボットの手術の方が確実でミスがなくなるようになるかもしれません。


先に述べた翻訳ソフトは同時通訳者や翻訳家の仕事を奪うだろうと思います。車の自動運転もビッグデータとディープラーニングが行ってくれて、運転手の仕事は減ることでしょう。音楽や映画も、ちょっとしたバックグラウンドミュージックや背景画面はコンピュータが創ってくれるようになるだろうと思います。弁護士さんも税理士さんも弁理士さんの仕事もビッグデータからの分析ですから、そのうちAIに置き換わるだろうしAIに勝てなくなることでしょう。サイエンスの世界でも、相当数の研究はビッグデータをディープラーニングすることによって成果を出してくれるようになると思います。


人間がやることは、本当にクリエイティブなことあるいは人間的なことだけになるでしょう。多くの人たちが仕事を失うことは、避けられないように思います。本当に有能でクリエイティブな人だけが生き残って、他の多くの人にはやるべき仕事がなくなります。仕事がないと給料を得ることができません。必然的に格差社会が到来するのです。安倍さんの政治のせいではなく、AIが格差社会を生み出すのです。これを解決するひとつの答えは、産業革命によって社会の格差が生まれた時に経験した共産党革命かもしれません。そして生まれる共産党一党支配の社会では、役人だけが仕事を失わず豊かになります。公務員の仕事の多くは経済論理に反していますから、AIがそれに置き換わることはないのです。


年末に後味の悪いメッセージを書いてしまいました。AIによって人々が職業や労働から解放されると、街には失業者が溢れる?


これを解決するための答えは、お正月の宿題にしたいと思います。


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