教育のシステムの試練
Growing up, I really enjoyed math, so when I started college in 1962 at the University of Chicago I was a math major. I loved calculus and related subjects, but as the math courses I was taking got more and more abstract - e.g., algebra, projective geometry, topology, - I realized that pure math was not for me. What I enjoyed most about math was its more applied side, the side that you used to help you solve problems in a variety of disciplines. So, I switched my major to physics, and eventually left the U of C with a Ph D in physics in 1970.
子どものころから、わたしは数学がほんとうに好きだったので、1962年にシカゴ大学で大学生活をはじめたとき、わたしは数学専攻だった。微積分やその周辺科目がとくに好きだったが、わたしの履修していた数学の年間科目は代数、幾何学、位相数学、といった具合にだんだん抽象的になっていった。そこでわたしは数学そのものはわたしには向かないと知った。わたしが数学でいちばん楽しかったのは、応用的なことで、いろいろな学科で問題解決を助けるようなときに使うものだった。それでわたしは物理学の専攻に移り、結局1970年に物理学博士号をとってシカゴ大学を出ることになった。
But a career in physics was not for me either. I did my graduate work under the supervision of Professor Clemens Roothaan, one of the pioneers in scientific computing, back in the early days of computers, when they were viewed as suspect by many established scientists. Toward the end of my graduate studies, when it was time to look for a job, I realized that I enjoyed the computing side of my work more than the physics, and thus I switched fields once more and became a computer scientist. Professor Roothaan was a consultant to IBM at the time, and through him I met a number of computer scientists from IBM who encouraged me to interview for a job at the Thomas J. Watson Research Center. I did, and ended up joining the computer sciences department of IBM Research in June of 1970.
ところが物理学の道もわたしには向かなかった。大学院の論文をクレメンス・ルーサーン教授の指導を受けて書いた。ルーサーン教授は科学コンピューティングの先駆者のひとりで、当時はコンピュータの出始めのころで、まわりの名の知れた科学者からは疑いの目で見られていた。博士論文の終盤にかかって、職を探そうというときになって、わたしは自分が物理学そのものより研究のコンピューティングのほうを楽しんでいることを知った。そこでわたしはもういちど分野を移ることにして、結局コンピュータ・サイエンティストになった。ルーサーン教授は当時IBMのコンサルタントをしていて、彼を通じてIBMにいるたくさんのコンピュータ・サイエンティストと出会った。その人たちがわたしにトマス・J・ワトソン研究所での求人面接に行ったらいいよと言ってくれた。わたしはその通りにして、結局1970年6月に、IBM研究所コンピュータ・サイエンス部門に入ることになった。
During my first several years at IBM I continued to do fairly academic work, now in computer sciences. It was OK, but not great. It was not until the late 1970s when I became involved in more applied systems projects, that I discovered my true passions. I loved complex systems, both their design and analysis in the lab, and the challenges of bringing them to market. In particular, I loved working on disruptive, new system ideas like parallel supercomputing, the Internet, and cloud computing - the more complex and innovative, the better.
IBMでの最初の数年間、わたしはずっと学術的な仕事にあたっていた。それはよかったが、すごくよかったというわけではない。1970年代の終わりになって、わたしはようやく応用システム・プロジェクトの仕事にかかわることになった。そこでわたしはほんとうに心からこれがやりたかったのだとはじめてわかった。わたしは込みあったシステムが大好きで、実験室での設計も分析も、それから思い切ってそれを市場に問うことも大好きだった。とくに、くつがえしてしまうような、新しいシステムのアイディア、たとえば並列スーパーコンピューティング、インターネット、クラウド・コンピューティングに取り組むのが好きだった。それはより込みあった、革新的な、よりよいものだった。
If I look back at the arc of my career choices, I went from contemplating becoming a mathematician to finally settling down to essentially being a complex systems engineer. While all the careers in this spectrum of choices are technical in nature, they are very different, calling for significantly different skills. At one end, you have the purer mathematicians, who are generally very deep and relatively narrow in their fields of interest. That end of the technical career spectrum tends to attract people who are very good at abstract reasoning as well as highly focused in the pursuit of solving a problem. As I learned, this is not what I was cut out for.
わたしの選択してきた道のりをふりかえってみると、数学者になろうとしていたところが結局、込みあったシステムのエンジニアに落ち着いた。手の届くところにあった選択のなかで、この道のりは技術という点で一致しているものの、それぞれかなり違っている。いや、まったく違ったスキルを求めるものだった。世に数学者は多くいるが、その人たちは一般に言って非常に深く、どちらかといえば狭い関心の向きをもっている。この分野の技術の道のりはだいたいにおいて理論に強く、しかも問題解決に熱中することも並外れてできる。わたしが学んだのは、これはわたしに与えられた仕事ではなかった。
At the other end of the spectrum, - the one where I finally landed - you have engineers, especially those engineers working on complex, marketplace oriented systems, like the ones I have been involved in over the last thirty years. The skills required for such technical careers are generally quite broad. You have to be good at technology, but also at understanding markets, organizations, people and management. Rather than being a deep expert in any one component of the problem, you have to be good at holistic thinking, where the whole is more than the sum of its parts. You have to be comfortable working on ill defined problems, and on highly complex, integrated systems whose properties will tend to be unpredictable or emergent.
もうひとつの地点ーーつまりわたしが最後に着地したところーーにはエンジニア、わたしが30年以上にわたって関わってきたような、込みあった市場指向のシステムに取り組むエンジニアがいる。このような技術の道のりに求められるスキルは一般に言って、とても広い。テクノロジには強くなければならない。だが市場に理解がある、あるいは組織、人、経営に理解があることも求められる。なにか問題のひとつの側面に深い専門性がなければいけないのではなく、むしろ全体を見渡す思考に強みがなければならない。そこでは部分の集合よりも、まとまったものに価値がある。なにか手違いのあった問題に取り組むのが好きでなければならない。そして込みあった、統一されたシステムで、その中身がどちらかといえば予測不能で致命的に大事なものに取り組むのが好きでなければならない。
While struggling to find my bearings in my late teens and 20s, I seriously contemplated switching out of a technical career altogether until I finally found myself in my early 30s. Looking back, I am grateful that I hung in there, and have ended up having a fulfilling, stimulating and varied technical career.
自分の10代後半から20代にかけて方向性をみつけようともがいていた一方、わたしは技術の道のりを抜け出そうかと本気で考えていた。自分で自分がわかるようになったのは30代はじめのことだった。ふりかえって、わたしはそこを経験してよかった、そのおかげで満足のゆく、刺激的な、彩りあふれる技術の道を歩くことができたことに感謝したい。
But, I wonder how many young people end up not pursuing technical careers even though they have the skills to be really good at some of them given the wide spectrum of choices. I worry that many young people, who like me are attracted to science and technology because they are good at math, end up giving up altogether on technical careers once they discover that the math has gotten a bit too abstract for their liking, not realizing that such abstract math is not required in the vast majority of technical careers.
しかし、非常に幅広く与えられた選択肢のなかから自分の強みにできるスキルがあるにもかかわらず、かなり多くの若い人たちが技術の道を進まないことになるのではないかと思う。若い人たちがわたしのように数学が得意というだけで科学やテクノロジにひきこまれ、しまいには技術の道をすっかりあきらめてしまうというのではないかと心配している。数学は学生が好きになるにはあまりに抽象になりすぎて、その抽象的な数学は技術の道を歩む大勢の人たちには必ずしも求められるものではないことに気づかずにいるのではないかと心配している。
I am afraid that this is particular problem with blacks, Hispanics and other minorities that are under-represented in technical careers, perhaps because the students and their families don't have the role models that would give them a more complete view of what technical careers are really like and the many choices available to them. Women have also been under-represented, although the situation has been changing, as more and more of them are now pursuing technically oriented careers, especially careers related to biology. I was happy to learn that the number of women undergraduates at MIT is now approaching 50%, and the number of engineering majors is over 35%. The national average for women engineering majors is under 20%, so we still have lots of work to do.
これはとくに黒人、ヒスパニック、その他の少数民族の、技術の道であまり頭角を現わすことができずにいる人たちに深刻な問題ではないかと思う。それはひょっとしたら、その学生や家族からすれば、技術の道のりが実際どういうものなのか、そこには多くの選択肢があるという、はっきりした見通しを得られるようなロールモデルがなかったからではないか。女性もやはり頭角を現すことができずにいる。もっとも、前よりも状況はよくなったので、より多くの人たちが技術指向の道のり、とくにバイオ科学周辺の道を歩みだしている。MITの女子学生の数が50％に近づいており、エンジニアリング専攻での数は35％を超えたと聞いてわたしはよろこんでいる。国内での女性のエンジニアリング専攻は20％を切っており、まだまだやらねばならぬことがある。
What can be done to better acquaint young people with the large number of systems oriented technical careers we would like them to consider? I think the answer is simple to state, but very difficult to implement. We need to introduce the concepts of systems thinking in core courses in high school and college, right alongside math courses. We need to develop courses that introduce students to systems methods and applications in a variety of industries - health care, supply chains, media and entertainment, retail, finance and so on. We want to make sure that the systems courses emphasize design - perhaps the more holistic part of systems - as well as analysis.
若い人に知っておいてほしい、システム指向の技術の道のりはたくさんあるということを、どうすればうまく伝えることができるだろうか? わたしが思うに答えは、言うはたやすく、行なうはむずかしい。高校や大学で専攻を自分で考えてやっていくための全体の見取り図をわたしたちが示してあげる必要があり、数学コースだけではないと言ってやらなければならない。システムがどうなっているのか、あらゆる産業ーーヘルスケア、物流、メディア、エンターテインメント、小売、金融、その他ーーに求人はあるのだということを手取り教えるコースをつくる必要がある。システムを学ぶコースで大事なのは分析だけではなく設計ーーつまりシステム全体を見渡すようなものーーだと強調しておきたい。
If balancing the view of technical careers by acquainting young people with both the math and the systems ends of the spectrum would help us attract and retain more of them to such careers - why is it so difficult to make it happen?
若い人たちに数学と、技術分野のシステム側のことを両方知らせることによって技術の道のりの見通しをうまくつけることができれば、わたしたちは若い人をひきつけ、そのような道のりに呼びこむことになる。これはそんなにむずかしいことだろうか?
I think this is due to the conservative nature of education. Up and down the line, from K - 12 through college and graduate school, educational programs change very slowly, and seem to be somewhat insulated from the forces of the marketplace that most other industries need to pay attention to in order to adapt and survive.
わたしが思うにこれは教育が生来保守的であることに由来している。総じてK-12から大学、大学院まで教育プログラムはゆっくりしか変わらないので、ほかの多くの産業が順応し生き残るために目をそらすわけにいかない市場の力から見れば、いくぶん遮断されているようでもある。
This is a very tough problem. But given the central role that technology now plays in just about all fields, and its major role in innovation, economic development and job creation, this is a national challenge that we need to continue to push hard on.
これはじつにややこしい問題だ。しかしテクノロジがあらゆる分野で中心的な役割を担うのなら、そして技術革新、経済発展、雇用創出にわたる大事な役割を担うのなら、これはわたしたちが投げ出さずに乗り越えて行くべき、国民の試練なのだ。
