コンピューターのほとんどは、1936年に英国の数学者アラン・チューリングが考案したモデル（チューリング・マシン）を原型とする0と1が並んだビット列などで演算を行う。
その一方、脳の構造を模した深層学習（ディープ・ラーニング）という、チューリング・マシンとは異なる計算方式が新たに登場。さらに量子力学、化学反応、波動、生物進化など｢自然計算｣と呼ばれる分野も注目され始めた。
そんな中、｢計算｣の定義を拡げた新しい｢計算パラダイム｣を主張するのが、株式会社Preferred Networks（PFN、プリファードネットワークス）フェローで、元日本IBM株式会社東京基礎研究所長の丸山宏氏である。｢社会や自然界は複雑な構造を持ち、多くのパラメーターが互いに束縛しながら動くことでできている｣とし、効率的に課題を解決するにはチューリング・マシンを超える｢計算パラダイム｣へのシフトが不可欠だと提唱する。
子どもたちのコンピューター教育についても、丸山氏は｢アルゴリズム（演算手順）から始める学び方はこれから一変する｣と予測する。
2019年8月、専門家らに呼びかけ、｢計算の未来と社会｣と題する会議をIBM天城ホームステッドにて開催し議論を交わした丸山氏に、コンピューターや私たちの社会はこれからどのように変わるのか、聞いた。
丸山宏（まるやま・ひろし）：株式会社Preferred Networks （PFN）フェロー。工学博士。1958年生まれ。1983年東京工業大学大学院理工学研究科修士課程修了。同年日本アイ・ビー・エム株式会社入社。人工知能、自然言語処理、機械翻訳などの研究に従事。1995年京都大学より博士(工学)授与。1996年米IBMソフトウェア事業部において、インターネット技術の評価。以降、XMLやWebサービスの研究開発・標準化に従事。1997～2000年東京工業大学情報理工学研究科客員助教授、2003年アイ・ビー・エム・ビジネスコンサルティング・サービスへ出向。2006～2009年日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所所長。2009～2010年キヤノン株式会社デジタルプラットフォーム開発本部副本部長。2011～2016年情報・システム研究機構統計数理研究所教授。2016～2018年株式会社Preferred Networks最高戦略責任者。2018年4月より現職。
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May 14, 2020 at 09:00AM
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子どもたちのコンピューター学習法が変わる。PFNが考える未来の学び - BUSINESS INSIDER JAPAN
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