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【4125290】将来の女子大・短大になる学部はどこだろう?

投稿者: 青麦   (ID:N085JcARRxk) 投稿日時:2016年 05月 26日 08:45

60年前の女子大生・80代の祖母は
「昔は女子大(お茶第)は優秀だったのよ。東大と大差なかった」が口癖。
30年前の短大生のアラフィフさんは、
「有名短大は共学4大よりも偏差値が高かったのに。」と嘆いています。
後者は時代の変化に乗り遅れただけでしょうけど。

これから、人工知能の時代には地位が低下する学部もありそうですね。
「今は工学部が一番の難関だけど、昔の国立医学部は難しかったのよ。」
なんてことになるのでしょうか?
私はAIを創る方の技術を学ぶのは、これからしばらく↑↑じゃないかと
思っていますが、外国語とかは翻訳知能の開発でダメになるのかなと。

皆さまの予想をお聞かせください。

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  1. 【4125403】 投稿者: あおぞらきれい  (ID:otloPLqG8VA) 投稿日時:2016年 05月 26日 10:28

    医者ロボットとか弁護士ロボットとか公認会計士ロボットはいつごろできるかな?
    そのロボットが20年くらいで作れそうなら、そのロボットつくりをする学科が最強じゃないかなあ。

  2. 【4125417】 投稿者: 文学部  (ID:PS/XN8vMaxc) 投稿日時:2016年 05月 26日 10:38

    今でももう文学部はかなりキツイですよね。
    国文科とか英文科とか仏文科とか。
    30年前は華やかな女子大生がこのあたりの学部にいましたが。

  3. 【4125536】 投稿者: でも  (ID:d/0MAORr756) 投稿日時:2016年 05月 26日 12:49

    乗り遅れた、といっても、当時はそういうことだったんだから、乗り遅れたわけではないと思います。
    華やかなりしころの英文科の人が、当時、将来は就職が悪いからと他学部を選ぶことはなかったんじゃないかな。その時期のどこどこ大学、とセットで評価されると思いますよ。
    それをいったら、30年前、「昔は早慶は簡単だったのに」と言われてました。

  4. 【4125629】 投稿者: すでに  (ID:AKQYGjJ2ni2) 投稿日時:2016年 05月 26日 14:51

    >医者ロボットとか弁護士ロボットとか公認会計士ロボットはいつごろできるかな?

    すでに、医者のAIは、人間の医者の診察よりも正確な診断が出来ているようです。
    何せ、世界中の症例をデータベース化して、ビッグデータで判断するのですから、人間とは違います。

    時間がなくて、昼間病院に行けない人でも、血液を送って夜間にAIで診断してもらえばよくなるのですから、内科医等はすぐにAIに置き換わる可能性があるでしょう。
    外科医は別ですが、内視鏡手術なら人間よりもロボットの方がうまくなるでしょう。それほどに時間はかからないかもしれません。

    世界には、医師が不足している地域が多いので、そういうシステムはどんどん進んでいくでしょう。
    日本の医師会は反対するでしょうけれど、世界で実績がどんどん作られて、医療費が軽減できるようになれば、現在の医療体制は維持できなくなるものと思います。

    基本的に、医療分野というのは、プラスを生み出すことのない産業で、マイナスを減らすか、うまくいってイコールに戻すだけです。
    プラスを生み出す可能性が少ない分野は、早めにAIや機械に置き換えられて行く可能性は高いと思います。

  5. 【4125763】 投稿者: 逆に  (ID:IpY0jSLfnXU) 投稿日時:2016年 05月 26日 17:49

    文学部は生き残ると思う。
    文学、史学、哲学、美学、積み重ねた人間の叡智は、実はAIはかなわない。

    理系の方がよっぽど早くダメになりやすい。
    実学だから。

    芸術系も残りますよ。
    やはり人間の感性でしか生み出せないから。

    結局お金になることはAIに置き代わり易いと思います。

  6. 【4125766】 投稿者: 新しい学部  (ID:0RhDbVPXmL2) 投稿日時:2016年 05月 26日 17:51

    新たに乱立してる学部が長く続かず
    名前変えたりなくなるほうが早い。

  7. 【4126066】 投稿者: 青麦  (ID:N085JcARRxk) 投稿日時:2016年 05月 26日 23:21

    統計分析関係の専門家が足りないようですね。
    数学分野では、理論主体で非エリートが行く分野らしいです・・・。
    統計分析の、実証のプロになるのは何学部なのかな?
    ビッグ・データの解析といっても、解析だけではだめで、
    統計分析が重要だと思うのですが。

    何だか、大学でちょっと統計学を学んだ素人でもわかるような
    怪しい分析家が食べられるぐらいなので、相当需要があるのでは、
    と思っています。

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