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エンジニアのセンスとスピード感を磨く方法

大切なのはセンスとスピード感、若手エンジニアに役立つチップス

機械学習と新人教育は同じか

高校の現代国語の授業で先生が人間とはなんだと僕ら生徒に順番に聞いた。

machine

僕は「人間は機械と同じ」と答えたことをよく覚えている。

先生はなぜか?(怪訝だったので、このやり取りをよく覚えている)と質問してきた。

僕は「人間は肉ででいている、機械は金属で出来るている。その違いだけで仕組みは同じだ。」

先生は全く納得してない感じであったが、なんてコメントして良いのか迷ったのか黙っていた。僕は先生に何か悪いこと言ってしまったかなと気になったので今でも僕の脳に長期記憶として刻まれてしまっている。この高校生の時の出来事以来、人間と機械は同じかは、大袈裟であるが僕の人生の命題と一つとなっている。

 

入社5年未満で実仕事の経験があまり無い若者にどのように教えれば、仕事を任せられる一人前に育つか。

これまで自分の成長過程や同僚たちの成長を見ていて、効果があるのはやはり実際にやらせること。

  • 色々なチャンス(仕事)を与えてもらっている。
  • 与えらたチャンスに期待以上な成果を出している。
  • そのチャンス中で色々困難が発生して、経験がなくとも、解決するバイタリティーと知恵がある。
  • 頼りになると周りに認められて(報酬)、新たなより高度なチャンスがどんどん与えられる。この繰り返しでノウハウが強化されていく。

これって機械学習と同じアルゴリズムなんです。

教師あり学習と教師なし学習。それと半教師あり学習。たとえ良い教師が居なく正解が判らなくとも新人は経験を通して学習していきます。正解を出した時に報酬を得てどんどん成長していっています。バイタリティや元々の頭の良さやセンスは機械学習で言えばコンピュータの性能とアルゴリズムの出来。

 

昔は徒弟制度で金魚のフンのように上司について回って真似していました。これも機械学習で得たものを他のコンピュータにコピーするのと同じですね。

 

講義やマニュアルを読んでいるだけではアルゴリズムが脳に出来ないので機械学習で得たアルゴリズムのように理由はよく判らないが、体と体から自然と湧いてこないのです。

 

とにかく新人にはたくさんのいろいろな経験を与えて学習させる。体型だった教育システムやEラーニングだけでちゃんと育つことは不可能。経験をいくつか積めばアルゴリズムが脳に出来て、新しい場面でも一人で考えられるようになります。

経験に基づかない知識は実戦では自信が持てなくて使えないのです。

 

それから教師(上司)がつく場合は、時々教師は取り替えると効果が増します。上司のアルゴリズムが必ずしも優れているとは限らないので変なアルゴリズムが新人に植えつかないように、いまいちの上司しか居なければ時々交代が必要です。

 

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