人工知能は、科学と教育のあり方そのものを変容させつつあります。エレガントな方程式の世界に代わって、データから見いだされるパターンとより高精度な予測が前面に出てきており、「なぜ?」という問いは「何が起きるのか?」という問いに置き換わりつつあります。AI は内挿には秀でる一方、外挿ではなお弱いため、未来はハイブリッドな姿に向かうと考えられます。物理法則を組み込んだニューラルネットワーク (Physics-Informed Neural Networks) と、モデル出力から逆解析して得られる古典的知見が、二重の方法論を形作っていく可能性があります。工学は医学の方向へと近づきつつあるように見えます。安全係数やヒューリスティクスの位置を、臨床試験に類似したバリデーション、デジタルツイン、そしてエビデンス・ベースド・エンジニアリングが占めるようになってきています。新たな法的論点も前景化しており、学習データの著作権から、音声クローニングにおける人格権の問題までが議論の対象となる一方、研究者の役割も再編されつつあります。古典的な「通訳」や「説明者」の位置を、今日では「道具づくりの人」が占めており、将来的に説明者の役割が戻ってくるのかは未解決の問いです。労働市場の変容もまた、これまでのどの技術的変革よりも速く、そして深くなるでしょう ― 欧州の社会保障制度は、20〜40% に及ぶ恒常的な構造的失業を想定しておらず、労働と所得の結びつきを問い直す議論も不可避となる可能性があります。本講演ではこれらを含め、多くのテーマを扱います。開催日時および会場：
2025 年 11 月 27 日 16:00〜18:00、BME 情報工学棟、IB210 室、1117 Budapest, Magyar Tudósok körútja 2.