2026年09月16日 第1回
今回の生体情報工学の授業では，
情報工学だけの内容だけでなくて，
一定数の脳の器官などの講義も行うということで，
薬学部である自分の知識内の内容もしっかりと足しになるのだとわかり多少安心であった．
ヤリイカの話等のこれまでの歴史から，
情報伝達とニューロン回路の関連に基づくお話など，
薬学部では聞かされないお話を聞けて非常にためになりました．
初回なので，
不明だった点などはありませんでしたが，
今後の授業で先生が当たり前のように話していくことが，
私にとって当たり前でない可能性は非常に高いと思いますので，
質問機能などを使用して質問をし，
せっかくの機会を活用できたらと考えております．
半期のみになりますが，
よろしくお願い致します．
不明なところは直接質問してください．
講義でこれから学習していく内容の概観を把握できた．
また生成AIの発展によって米国ではCS学部卒業生の就職が難しくなっており，
日本にもその波が遅れてやって来て5〜6年後には職業の置き換えが進むかもしれないという話は，
情報工学科の学生として他人事ではないと改めて感じた．
一方で生成AIには現在もハルシネーションの問題が残っているという趣旨の話に関連して，
AIを使いこなすだけでなくその仕組みや限界を原理から理解している人材の価値は今後むしろ高まるのではないかとも考えた．
脳の情報処理の原理を学ぶこの講義を通じて，
その意味で現在のAIを相対化して考える視点を得る良い機会になると思った．
そうですね．使いこなすというか，使われる人はダメでしょうね．
「仕組み．．．理解している人」でないとやばいと思います．
現行のAIに用いられる深層学習やニューラルネットワークについて「人間の脳を模した」と紹介されるのを聞くたびに，
本当に人間の脳と同じ挙動をしていると言えるのか疑問に思っていたので，
この講義で学ぶことがその疑問を解決しそうで楽しみに思いました．
楽しみにしてください．
今回のガイダンスを受けて，
生体情報工学を学ぶことで，
人工知能のモデルがどのような原理で動いているのかを知ることができると分かりとても興味が湧きました．
これからの授業が楽しみです．
最近，
私自身もChatGPTを使用する機会が増えていますが，
便利だからこそ，
頼りすぎてしまうことで自分自身で考える力が低下し，
人間が本来持っている思考する能力を衰えさせてしまうのではないかと感じることがあります．
また，
必ずしも正しい情報だけが返ってくるわけではないため，
AIの回答をそのまま受け入れるのではなく，
自分で考えながら適切に活用することが大切だと思いました．
先生が脳波の研究をされていたときのお話もとても興味深かったです．
池口先生の授業は，
専門的な知識だけでなくユーモアも交えながらお話しされるので，
いつも楽しく，
飽きずに聞くことができます．
次回からの講義で生体情報工学についてさらに詳しく学べることを楽しみにしています．
3年生後期でよいしょも上手くなりまして，とても素晴らしいです．
楽しい話をするようにしたいと思います．
AIに使われないようにすることが大事であることが分かった．
また，
モデリングでは扱わなかった微分方程式を扱うとのことで，
大学1年の微積分学を復習する必要があることが分かった．
そうですね．その通りかなと思います．
微分方程式については復習します．
モデリング理論で学んだ知識が，
本講義の内容とどのように関連するのか興味がある．
関係しますよ．
人力FTPの話が面白かったです．
歩くftpね．
授業名だけではわからなかった何をするのかということを詳しく理解することができた．
理解してくれたようで良かったと思います．
生体内の脳そのものについて学びたいと強く考えてるので，
そのような内容を半期という短い期間ですが学べそうだと感じたのでよかったです．
そうですか．それは素晴らしいですが，
なぜ学びたいと思っていたのですかね．
何かきっかけがあったのですか？