学生が最先端に行くのが大学院の研究室

午前中は学内の委員会。半分が留任で半分が入れ替えになったので、昨年度までとちょっと違う感じ。最初だけ前委員長が引き継ぎの説明に来ている。去年も同じ感じだったのを思い出した。最初の数ヶ月はやることなすこと説明なしで本番投入だったので、分からないことだらけだったが、1年経ってみると大体内容を把握しているので気楽なものである。

午後は離散数学勉強会。前回はグラフや集合の復習だったので、今回ようやくオートマトンと言語理論の本題に入った。決定性有限オートマトンと非決定性有限オートマトンの等価性の話まで。本文を読んだだけだが、けっこう議論が盛り上がっておもしろかった。情報系に進学したらこれくらいは全員知っていて損はないと思うので(特に自然言語処理の人は正規表現や文脈自由文法はいろんなところで出てくるし)、ちょうどいいかな。

夕方は IIR (情報検索の基礎)勉強会。石川研の社会人Dの方が第2章の The term vocabulary and posting lists について解説してくださる。さすが博士後期課程の学生なので説明がうまい、と思ったが、実は大学校の助教の方で、失礼な感想であった(汗)見た感じとても若く見えたが、自分と同じ年齢であった! あと、こういう勉強会ってみんな最初の方を担当したがらないけど、後ろに行くにつれて前の方を参照するので全部理解していないとしんどいし、発表スタイルも他の人がいい発表をするとそれと比較されるのでハードルが上がるし、最初の方に発表するに限ると思う。

あと、 [twitter:@takuya_a] くんから研究室で活用してください、と以下の本「高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server」をいただく。ちょうど昨日今日と買おうかどうか迷っていたところだったので、大変ありがたい。

高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server

高速スケーラブル検索エンジン ElasticSearch Server

さくっと検索システム導入してよ、というのはどこでもある自然言語処理関係のお仕事なんじゃないかと思うし、特に学生の人はアンテナの感度を上げて新しいテクノロジーは貪欲に吸収していってくれたらな、と思うのだ。大学教員なんか、大学院生と比べると遥かに腰が重いし、教員が老害のようになるくらい学生が最先端を行くのがあるべき姿ではないかと。

夜は @takuya_a くんを囲んでうちの研究室の修士の学生みんなでご飯に行く。経歴を聞いて、やっぱり分野によって仕事の多寡は違うのだな〜と思ったりする。自然言語処理もいまでこそそこそこ注目されているが、いつ不遇の時代に戻るか分からないし、どこに行っても大丈夫なような基礎的な能力を身に付けるのがよいのだろう。

入学するときはよく将来について調べていなくて就活のとき気が付く、というのはよくあるケースだが、それより深刻なのは、入学前に調べて入ったのに、卒業するころには分野全体が衰退に向かっているような場合だろうか。そうなってくると、どうせ将来を予測するのは難しいので、直感を信じて楽しそうな方に行った方がいいんじゃないか、と思ってしまう。(大概、学部を卒業するに段階で気が付いて、仕事のある分野に入り直すのだろうけど)