🧠 **NVIDIA の Jensen Huang が従来の技術教育パスに挑戦** 💡従来のキャリアの知恵に挑戦する示唆に富んだ発言の中で、NVIDIAのCEOである黄仁勋 (ジェンスン フアン) は、もし今日教育を始めるなら何を優先するかを明らかにしました:"私はコンピュータサイエンスを勉強しないでしょう。物理学、化学、生物学を勉強します。"世界で最も価値のあるテクノロジー企業のリーダーからのこの予期しない視点は、今後のテクノロジー開発についてどのように考えるべきかの重要なシフトを浮き彫りにしています。その理由は？次のフロンティアは純粋にデジタルではありません — デジタルとフィジカルが出会う場所です。🌍## 🤖 物理AIの出現：バーチャルの境界を超えて黄仁勋は、次の進化的な波の人工知能が仮想環境に閉じ込められず、実世界に焦点を当てることを想像しています。彼はこの新たに出現した分野を「物理AI」と呼び、先進的なロボティクス、自律システム、産業オートメーションの統合であり、デジタルと物理のギャップを橋渡しするものです。🏭🤖これらの高度なシステムを構築するために、明日の革新者は次のような多分野にわたる知識が必要です。- モーションダイナミクスと現実世界の相互作用を理解するための**物理学**- **化学** 材料特性と反応のために- **生物学** 自然のプロセスや適応性を模倣できるシステムを開発するためのこれは、AIやブロックチェーンなどの新興技術にはプログラミングスキルが依然として不可欠である一方で、最も変革的なイノベーションは複数の科学分野の交差点で起こるという現在の業界動向と一致しています。## 🛠️ 実世界のアプリケーションは、より深い科学的理解を必要とするAIが画面から自動運転車からスマートマニュファクチャリングシステムまで、私たちの物理環境にますます移行するにつれて、開発者は自然界がどのように機能するかについての包括的な知識を必要としています。コーディングの技術的専門知識だけでは、次世代のインテリジェントシステムを構築するには不十分です。⚙️📡これらの高度なアプリケーションには、運動、材料、エネルギー伝達、および生物学的システムを支配する基本原理を理解する必要があります。自動化システムが高度化するにつれて、その作成者はデジタルロジックと物理現実の両方を把握する必要があります。## 🔬 Web3とフィジカルコンピューティング：新たなフロンティア物理的AIとWeb3技術の統合は、特に魅力的な可能性を開きます。分散型自律システムは最終的に物理的な世界で動作し、ロボティクスやセンサーを通じてスマートコントラクトを実行することができるでしょう。この収束は、サプライチェーン、資産の検証、現実のガバナンスメカニズムを革命化する可能性があります。このようなイノベーションは、急速に進化する今日の技術環境において、学際的な知識がますます価値を増している理由を浮き彫りにしています。最も画期的な開発は、1つの分野だけに専門知識を深めるのではなく、多様な分野を組み合わせることから生まれることがよくあります。## 🧠 明日のテクノロジーを今日構築するAI開発の未来のリーダーは、物理学、工学、化学、または生物学のバックグラウンドを持つ可能性が高く、技術革新に重要な実世界の洞察をもたらすでしょう。🧪若者が教育の旅を計画する際、黄仁勋のアドバイスはパラダイムシフトを表しています。コードの学習に自分を制限しないでください — 世界そのものがどのように機能しているのかを理解してください。この広範な基盤は、技術がデジタルと物理的な領域をますます橋渡しするにつれて、非常に貴重であることが証明されるかもしれません。🌌
コードを超えて：NVIDIA CEOのAIと物理コンピューティングの未来に対するビジョン
🧠 NVIDIA の Jensen Huang が従来の技術教育パスに挑戦 💡
従来のキャリアの知恵に挑戦する示唆に富んだ発言の中で、NVIDIAのCEOである黄仁勋 (ジェンスン フアン) は、もし今日教育を始めるなら何を優先するかを明らかにしました:
"私はコンピュータサイエンスを勉強しないでしょう。物理学、化学、生物学を勉強します。"
世界で最も価値のあるテクノロジー企業のリーダーからのこの予期しない視点は、今後のテクノロジー開発についてどのように考えるべきかの重要なシフトを浮き彫りにしています。その理由は？次のフロンティアは純粋にデジタルではありません — デジタルとフィジカルが出会う場所です。🌍
🤖 物理AIの出現：バーチャルの境界を超えて
黄仁勋は、次の進化的な波の人工知能が仮想環境に閉じ込められず、実世界に焦点を当てることを想像しています。彼はこの新たに出現した分野を「物理AI」と呼び、先進的なロボティクス、自律システム、産業オートメーションの統合であり、デジタルと物理のギャップを橋渡しするものです。🏭🤖
これらの高度なシステムを構築するために、明日の革新者は次のような多分野にわたる知識が必要です。
これは、AIやブロックチェーンなどの新興技術にはプログラミングスキルが依然として不可欠である一方で、最も変革的なイノベーションは複数の科学分野の交差点で起こるという現在の業界動向と一致しています。
🛠️ 実世界のアプリケーションは、より深い科学的理解を必要とする
AIが画面から自動運転車からスマートマニュファクチャリングシステムまで、私たちの物理環境にますます移行するにつれて、開発者は自然界がどのように機能するかについての包括的な知識を必要としています。コーディングの技術的専門知識だけでは、次世代のインテリジェントシステムを構築するには不十分です。⚙️📡
これらの高度なアプリケーションには、運動、材料、エネルギー伝達、および生物学的システムを支配する基本原理を理解する必要があります。自動化システムが高度化するにつれて、その作成者はデジタルロジックと物理現実の両方を把握する必要があります。
🔬 Web3とフィジカルコンピューティング：新たなフロンティア
物理的AIとWeb3技術の統合は、特に魅力的な可能性を開きます。分散型自律システムは最終的に物理的な世界で動作し、ロボティクスやセンサーを通じてスマートコントラクトを実行することができるでしょう。この収束は、サプライチェーン、資産の検証、現実のガバナンスメカニズムを革命化する可能性があります。
このようなイノベーションは、急速に進化する今日の技術環境において、学際的な知識がますます価値を増している理由を浮き彫りにしています。最も画期的な開発は、1つの分野だけに専門知識を深めるのではなく、多様な分野を組み合わせることから生まれることがよくあります。
🧠 明日のテクノロジーを今日構築する
AI開発の未来のリーダーは、物理学、工学、化学、または生物学のバックグラウンドを持つ可能性が高く、技術革新に重要な実世界の洞察をもたらすでしょう。🧪
若者が教育の旅を計画する際、黄仁勋のアドバイスはパラダイムシフトを表しています。
コードの学習に自分を制限しないでください — 世界そのものがどのように機能しているのかを理解してください。この広範な基盤は、技術がデジタルと物理的な領域をますます橋渡しするにつれて、非常に貴重であることが証明されるかもしれません。🌌