【学歴】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。

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。（以下ソースで

2/8(土) 9:10配信　みんかぶマガジン　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」
https://news.yahoo.co.jp/articles/57b5356822d324fc821ba2c825188c371c51a01c

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