数学ができないと理系で活躍することは無理ですか

質問

ファラディが数学が得意でなかったことは有名ですが、最近ではＡＩの進歩などで高等数学がわからなくてもいわゆる理系の分野で活躍できる可能性が出てきたのではと想像しますが、どうなのでしょうか。

回答No.9

notnot · ベストアンサー

数学が出来ない理由によると思います。

注意力不足で、計算間違いをしょっちゅうするということであれば、ITと努力でカバーできます。
図形問題の補助線が思いつかないとか言うのは、あまり出来なくてもいいでしょう。

難しいことがちんぷんかんぷんということだと、抽象的な思考能力が欠けていると言うことだと思います。
また、証明問題が苦手と言うことだと、論理的思考が弱いと言うことだと思います。
このあたりは、ITでのカバーは難しいです。

記憶力が弱いために、数学が苦手というケースもあるでしょうが、この場合は数学だけでなく全教科苦手と言うことになるかと。記憶力が弱い場合は、ITと努力で何とかなります。

理系も広いので、分野によっては、抽象的思考力や論理的思考力が無くてもやっていける分野はあるでしょうが、探さないといけませんね。

お礼

問題の核心は数学に限らないということですね。大変参考になるご意見を伺いました。

回答No.10

ddtddtddt

まずファラデイやアインシュタインが数学が得意でなかったという伝説は、大嘘だと自分は思います。例えばファラデイは、貧しくて苦労した伝記ばっかり強調されて（人間、努力が大切だと(^^)）、観察眼は鋭いが学のないアマチュア実験家だったという印象が先行しますが、とんでもない話です。

　ファラデイがとんでもない努力家だったのは事実ですが、彼の数学能力は当時のプロ級です。でなければ、あれだけ多くの定量的実験を処理したデータ解析結果を残せたはずがない。ファラデイは、筋金入りのプロの実験屋ですよ。数学が得意でなかったという風評が立ったのは、電磁気学を作った早熟な天才マックスウェルとの対比においてでしょう。

　しかしマックスウェルは、電磁現象に対して余りにもビビットな物理像を持つファラデイに出会って感動し、電磁気学の研究に手を染めたというのが実情のようです。その時マックスウェルが必要とした数学は、昨日数学研究室の奥底から出てきたようなベクトル解析の原型理論だった。それは当時の最新の数学理論で、さすがに博覧強記の総合力天才であるファラデイでも扱えないものだった、というだけの話です。こういう事は、本格的な物理学史を少しでもかじると、すぐわかります。ちなみにベクトル解析は現在の理工系学生の必修科目で、今でも苦労する学生はいっぱいいます。

　同様にアインシュタイン数学不得意説も都市伝説です。そんな訳ないでしょう。その風評が立ったきっかけはこうです。アインシュタインは余りにも抽象的でスタイリッシュな高等数学は、逆に物理的意味を見失わせる危険があると思い、嫌いだっただけです。でも一般相対性理論の定式化においてそういうものが必要だとわかった途端、数学の得意な友人グロスマンに助けを求めます。それは数学を良く知っていないと出来ない事です。

　アインシュタインがその時必要とした数学は、ベクトル解析を拡張したテンソル解析でした。そしてこれも20世紀初頭においては、昨日数学研究室の奥底から湧いてきたような最新理論だったんですよ。しかし彼は、その面倒な理論に「アインシュタイン規約」という非常にスタイリッシュな足跡を残し、現在ではなくなてならぬものになっています。アインシュタインの数学能力も、やはり普通ではありません。ちなみにテンソル解析は、現在の理工系学生の必須技術ではないので、「見た瞬間にあきらめて忘れてしまう」のがほとんどだと思われます(^^;)。

　本題です。
＞・・・最近ではＡＩの進歩などで高等数学がわからなくてもいわゆる理系の分野で活躍できる可能性が出てきたのではと想像します・・・

　現状では微妙だなぁ～、と思います(^^;)。また理系のどのレベルまでやりたいのか？、という事も重要です。

　日本の人工知能学会は1970～80年代に、「人工知能（AI）の定義をあきらめた」そうです(^^;)。これは当時ロボット工学科にいた友人に聞いた実話です。
　しかし現実には、そんな事にはいっさいおかまいなく技術は進歩し、今や自動運転などは実用化されかけてます。これははっきり言って「AIにやらせたい夢の一つ」だったのです。こういう前置きを前提に言います。

　ランダウの理論物理学教程ってのがあります。ランダウは旧ソ連を代表する物理学者で、基本的にランダウの理論物理学教程は今でも、理論物理学者をめざす全ての学生にとってのバイブルだと思います。

　何故ならランダウは数学を、「物理の国語」として使うからです。ガリレイの「宇宙は数学の言葉で書かれている」を現代において体現した人が、ランダウだと自分は思います。

　AIがそこまで行ったら、というか、そこまで行って欲しいなぁ～と思いますよ。だって人間は楽なんだもん(^^)。

お礼

おはなしを熟読玩味させていただきます。天才はさておいて凡人が理系で活躍できるかを改めて考えてみます。

回答No.8

tzd78886

今の理科系は数学なりには成り立ちませんので、数学ができない人は厳密な意味での理科系は無理でしょう。「技能系」「農業系」「医療系」などは分野によってはそれほど高度な数学を必要としないこともありますので、調べてみることをお勧めします。「さかなクン」も数学ができなかったため、その分野の大学に進むことはできませんでした。専門学校を卒業して今では専門家として活躍しています。そういう道もあるということです。

お礼

数学をあまり使わない進路もあるということですね。一方数学ができるというだけで超一流大学の医学部に入って後悔している人もいるようです。医学に興味もないのに数学に対する誤った信奉によるものでしょうね。

回答No.7

noname#232800

数学って答えが一つだからね。

１０進数を数えてみろ、って言われて
レイ、イチ、ニ・・・ハチ、キュ　で答えられたら数学できる。

ＡＩで補える・・という事になったら、人間「いらね」でしょ。

ウォルトディズニィの「ウォーゲーム」って映画。ペンタゴンのコンピュータがソビエト（今はロシア連邦）にミサイル発射しそうになって、結果コンピュータに「３目並べ」をやらせるの。どの手順だって先手が勝つので、核戦争がムダって学ぶやつ。

ＡＩに判断させると、人間ムダってなってしまうよ。

お礼

大切なのは人ですね。

回答No.6

tetsumyi

ＡＩの中身は現在までに認められた通常の知識を蓄えただけの物です。
理系と言ってもただ単に今までの技術を組み合わせて何かを完成させるだけであれば、それなりの仕事はできるでしょう。
最先端の科学分野で活躍するには、新しい見方、常識で認められていない方向から見て解決策を探る洞察力が必要でありＡＩに頼っても何の役にも立ちません。
例えば、物理学では１つの現象を数式化してこれを元に数学的に拡張して行くことが求められますからこの段階で数学力は必要不可欠です。
数学面でも今までの手法をそのまま使うことは出来ない場合があり、その分野に特化した数学的な解を求めることが必要ですからＡＩで解決できないことが多いでしょう。
もっともこのような場合は、数学者の力を借りて解決するようです。

ＡＩがどれだけ役に立たないかの例は、この掲示板でＡＩで検索すると専門家から見れば実につまらない回答が得られたり、間違い回答が多いことから見ても明らかでしょう。単に知識を蓄えたからと言って良い仕事が出来る思ったら大間違いのようです。

お礼

大切なのは健全な判断力を持つというようなことでしょうか。

回答No.5

noname#230414

産業機械の自動化開発の仕事をしてきました。
数学では以下の項目が基本。
徴分計算の応用ができること。
積分計算の応用ができること。
徴分方程式の応用ができること。
ベクトルの扱いになれ、応用できること。

積分方程式の次の4項目。
1、変数分離形。
2、級数展開。
3、演算子法。
4、数値演算法。

お礼

具体的な目標になりますね。

回答No.4

Nouble

要は、
欠如を、補完する
費用を、払ってでも、

使いたいか、どうか、
ですよね？

数学、物理、コーディング、
此等、全てに
長けていて、

しかし、
ど肝を、抜く
知見や、
未来視か！！
的な、アイデアが、

出せない、人が
居て、

一方で
数学、物理、コーディング、
は、そこそこだけど

ど肝を、抜く
知見や、
未来視か！！
的な、アイデアを、

湯水の、如く
ぽんぽん、ぽんぽん、
出せる、人が
居る。

どちらも、
理系的、色合いの
濃いめの、職には
就ける
と、思います。

しかし、
後者の、方が
難易度か、高いかな。

数学が、苦手でも
卓越した、数学者を
横に、添えられる。

其れだけ、潤沢な
資金が、あれば
欠点を、補完できる。

しかし、
潤沢な、資金を
得続けられる、程の、

数多の、アイディアを
供給し、
開発を、成功し続けられるか…

此は
とても、難しい。

また、
アイディア発想者と
技能者の、割合は
発想者１：技能者１
では、無い。

１：５とか、
１：２０とか、
１：１０００とか、
ですよね？

発想者の、方が
倍率が、高い
(※注：良質な、発想が
　　　出来る、人こそ
　　　抑も、少ない、

　　　しかし、
　　　分子が、少なくても
　　　分母も
　　　抑も、少ないかも？…

　　　倍率は
　　　分子/分母だから
　　　時には、平気かも？
　　　なのだけどね)

かもよ？

結局、
欠如を、補完する
費用を、払っても
使いたい、
投資したい、

そう、
思えるか、どうか、
ですよね？

お礼

科学史の中でもアインシュタインの相対性原理がミンコフスキーの数学に助けられて展開されたことは有名ですね。それほど大きなことでなくてもおっしゃるような補完が大切だと思いました。

回答No.3

remind54

追記

理系の大学を卒業するには、数学は必須です

あなたのいう「活躍」が、

「大企業に入社して第一線でバリバリ働くこと」
であれば、数学が出来ないのなら不可能です。
大企業に入社するにはある程度の偏差値が、つまり良い大学を出なければなりません。
つまり、大企業に入社するには数学が出来なければなりません。

しかし、

「中小企業または自営業で、世間一般からは理系と思われている仕事で働くこと」のなら、話は別です
自分の持ち味を生かし、苦手な作業はAIに任せ、それらの適切な采配をする能力があるのなら、「活躍」できます

お礼

数学は高い能力の象徴なのですね。受験勉強が過熱することがよくわかります。もっとも本当に良い物がいわゆる中小企業から出てくることも多いので偏差値とか大企業のほうが上のように思うのは、主に経済的な保証のことなのかと思います。

回答No.2

_backyarD

理系、文系で仕事や学問を分類すること自体ナンセンスだとおもいますが（実際、突き詰めるとその境界線はほとんど無くなるので）……まぁあえて分類して話をすると……。

理系のお仕事は、AIでも何でもいいですけど「人が便利に使って楽をするものを作る側」の仕事が多いのが実情です。AIで仕事が楽になる、といっても、そのAIを作るのは人間です。その側の人間は、なにかしら「数学的」なものに触れる可能性が高いので、やはり「活躍する」とまで言うなら数学はできた方が強いでしょうね。

また、どちらかというと求められるのは「未知のモノへの適応、理解力」です。その中で数学の技術やノウハウも活かされますし、数学以外の能力も求められます。なので冒頭で理系、文系で使う技術や分野を分けるのはナンセンスと書きました（最終的にはどちらのスキルも必要になるので）。

ちょっと求められている答えからずれていると思いますが、参考になれば。

お礼

高校の在学生で、いわゆるモノづくりには才能や興味を持っていても数学ができないためにやむなくいわゆる文系を選ぶという場合も多いのではないかと思っています。確かに物づくりでも伝統的な技術の継承などは文系とされているのが通念だと思いますがいわゆる理系的な人がやればまた別の発展がありそうですね。大変参考になりました。

回答No.1

remind54

パソコンで解析したデータを整理するプログラムを組んだり、
難解な物理・化学の問題を解き明かすのに、難関な数学を使いました。

現に、私が通っていた大学の工学部では解析学(数学)が出来なくて留年する人はかなり多かったです
…が、あくまでそれは大学までの話。
就職したら分かりません。

大学に就職とか、研究開発職に就いたりしたら数学とは生涯かけてお付き合いしなきゃいけないかも知れませんけど

例えば、設計の仕事
既存の製品のデータを基に、お客様の要望を満たす製品を推理し、その製品の図面を書く…など

数学が強く関わらない理系の仕事は他にも色々あるはずです
探して見たら如何でしょうか

お礼

理系の大学へ入れるかどうかが数学で決まるという話があります。就職とは別のことですね。