はてなキーワード: パラダイムとは
私は以前、AGIへの短期的なタイムラインには懐疑的だった。その理由のひとつは、この10年を優遇し、AGI確率の質量を集中させるのは不合理に思えたからである(「我々は特別だ」と考えるのは古典的な誤謬のように思えた)。私は、AGIを手に入れるために何が必要なのかについて不確実であるべきであり、その結果、AGIを手に入れる可能性のある時期について、もっと「しみじみとした」確率分布になるはずだと考えた。
しかし、私は考えを変えました。決定的に重要なのは、AGIを得るために何が必要かという不確実性は、年単位ではなく、OOM(有効計算量)単位であるべきだということです。
私たちはこの10年でOOMsを駆け抜けようとしている。かつての全盛期でさえ、ムーアの法則は1~1.5OOM/10年に過ぎなかった。私の予想では、4年で~5OOM、10年で~10OOMを超えるだろう。
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要するに、私たちはこの10年で1回限りの利益を得るための大規模なスケールアップの真っ只中にいるのであり、OOMsを通過する進歩はその後何倍も遅くなるだろう。もしこのスケールアップが今後5~10年でAGIに到達できなければ、AGIはまだまだ先の話になるかもしれない。
つまり、今後10年間で、その後数十年間よりも多くのOOMを経験することになる。それで十分かもしれないし、すぐにAGIが実現するかもしれない。AGIを達成するのがどれほど難しいかによって、AGI達成までの時間の中央値について、あなたと私の意見が食い違うのは当然です。しかし、私たちが今どのようにOOMを駆け抜けているかを考えると、あなたのAGI達成のモーダル・イヤーは、この10年かそこらの後半になるはずです。
マシュー・バーネット(Matthew Barnett)氏は、計算機と生物学的境界だけを考慮した、これに関連する素晴らしい視覚化を行っている。
これらすべての重要な変動要因になりうるものがあります。つまり、より多くのスクレイピング・データでより大きな言語モデルをプリ・トレーニングするという素朴なアプローチが、まもなく深刻なボトルネックにぶつかり始める可能性があるということだ。
フロンティア・モデルはすでにインターネットの多くで訓練されている。例えば、Llama 3は15T以上のトークンで学習された。LLMのトレーニングに使用されたインターネットの多くのダンプであるCommon Crawlは、生で100Tトークンを超えるが、その多くはスパムや重複である(例えば、比較的単純な重複排除は30Tトークンにつながり、Llama 3はすでに基本的にすべてのデータを使用していることになる)。さらに、コードのようなより特殊な領域では、トークンの数はまだまだ少ない。例えば、公開されているgithubのリポジトリは、数兆トークンと推定されている。
データを繰り返すことである程度遠くまで行くことができるが、これに関する学術的な研究は、16エポック(16回の繰り返し)の後、リターンは非常に速く減少し、ゼロになることを発見し、繰り返しはそこまでしか得られないことを示唆している。ある時点で、より多くの(効果的な)計算を行ったとしても、データ制約のためにモデルをより良いものにすることは非常に難しくなる。私たちは、言語モデリング-プレトレーニング-パラダイムの波に乗って、スケーリングカーブに乗ってきた。大規模な投資にもかかわらず、私たちは停滞してしまうだろう。すべての研究室が、新しいアルゴリズムの改善や、これを回避するためのアプローチに大規模な研究の賭けに出ていると噂されている。研究者たちは、合成データからセルフプレー、RLアプローチまで、多くの戦略を試していると言われている。業界関係者は非常に強気のようだ:ダリオ・アモデイ(Anthropic社CEO)は最近、ポッドキャストでこう語った:「非常に素朴に考えれば、我々はデータ不足からそれほど遠くない[...]私の推測では、これが障害になることはない[...]。もちろん、これに関するいかなる研究結果も独占的なものであり、最近は公表されていない。
インサイダーが強気であることに加え、サンプル効率をはるかに向上させたモデルをトレーニングする方法(限られたデータからより多くのことを学べるようにするアルゴリズムの改良)を見つけることが可能であるはずだという強い直感的な理由があると思う。あなたや私が、本当に密度の濃い数学の教科書からどのように学ぶかを考えてみてほしい:
モデルをトレーニングする昔の技術は単純で素朴なものだったが、それでうまくいっていた。今、それがより大きな制約となる可能性があるため、すべての研究室が数十億ドルと最も賢い頭脳を投入して、それを解読することを期待すべきだろう。ディープラーニングの一般的なパターンは、細部を正しく理解するためには多くの努力(そして多くの失敗プロジェクト)が必要だが、最終的には明白でシンプルなものが機能するというものだ。過去10年間、ディープラーニングがあらゆる壁をぶち破ってきたことを考えると、ここでも同じようなことが起こるだろう。
さらに、合成データのようなアルゴリズムの賭けの1つを解くことで、モデルを劇的に改善できる可能性もある。直感的なポンプを紹介しよう。Llama 3のような現在のフロンティアモデルは、インターネット上でトレーニングされている。多くのLLMは、本当に質の高いデータ(例えば、難しい科学的問題に取り組む人々の推論チェーン)ではなく、このようながらくたにトレーニング計算の大半を費やしている。もしGPT-4レベルの計算を、完全に極めて質の高いデータに費やすことができたらと想像してみてほしい。
AlphaGo(囲碁で世界チャンピオンを破った最初のAIシステム)を振り返ることは、それが可能だと考えられる何十年も前に、ここでも役に立つ。
LLMのステップ2に相当するものを開発することは、データの壁を乗り越えるための重要な研究課題である(さらに言えば、最終的には人間レベルの知能を超える鍵となるだろう)。
以上のことから、データの制約は、今後数年間のAIの進歩を予測する際に、どちらに転んでも大きな誤差をもたらすと考えられる。LLMはまだインターネットと同じくらい大きな存在かもしれないが、本当にクレイジーなAGIには到達できないだろう)。しかし、私は、研究所がそれを解読し、そうすることでスケーリングカーブが維持されるだけでなく、モデルの能力が飛躍的に向上する可能性があると推測するのは妥当だと思う。
余談だが、このことは、今後数年間は現在よりも研究室間のばらつきが大きくなることを意味する。最近まで、最先端の技術は公表されていたため、基本的に誰もが同じことをやっていた。(レシピが公開されていたため、新参者やオープンソースのプロジェクトはフロンティアと容易に競合できた)。現在では、主要なアルゴリズムのアイデアはますます専有されつつある。今はフロンティアにいるように見えるラボでも、他のラボがブレークスルーを起こして先を急ぐ間に、データの壁にはまってしまうかもしれない。そして、オープンソースは競争するのがより難しくなるだろう。それは確かに物事を面白くするだろう。(そして、ある研究室がそれを解明すれば、そのブレークスルーはAGIへの鍵となり、超知能への鍵となる。)
続き I.GPT-4からAGIへ:OOMを数える(7) https://anond.hatelabo.jp/20240605210017
コンピュートへの大規模な投資が注目される一方で、アルゴリズムの進歩も同様に重要な進歩の原動力であると思われる(そして、これまで劇的に過小評価されてきた)。
アルゴリズムの進歩がどれほど大きな意味を持つかを理解するために、MATHベンチマーク(高校生の競技用数学)において、わずか2年間で~50%の精度を達成するために必要な価格が下がったことを示す次の図を考えてみてください。(比較のために、数学が特に好きではないコンピュータサイエンスの博士課程の学生が40%のスコアを出したので、これはすでにかなり良いことです)。推論効率は2年足らずで3OOMs-1,000倍近く向上した。
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これは推論効率だけの数字だが(公開データから推論するのが難しいトレーニング効率の向上と一致するかどうかはわからない)、アルゴリズムの進歩は非常に大きく、また実際に起こっている。
この記事では、アルゴリズムの進歩を2種類に分けて説明します。まず、「パラダイム内」でのアルゴリズムの改良を取り上げることにしま す。例えば、より優れたアルゴリズムによって、同じパフォーマンスを達成しながら、トレーニングの計算量を10倍減らすことができるかもしれません。その結果、有効計算量は10倍(1OOM)になります。(後ほど「アンホブリング」を取り上げますが、これはベースモデルの能力を解き放つ「パラダイム拡張/アプリケーション拡張」的なアルゴリズムの進歩と考えることができます)。
一歩下がって長期的な傾向を見ると、私たちはかなり一貫した割合で新しいアルゴリズムの改良を発見しているようです。しかし、長期的なトレンドラインは予測可能であり、グラフ上の直線である。トレンドラインを信じよう。
アルゴリズム研究がほとんど公開されており、10年前にさかのぼるデータがある)ImageNetでは、2012年から2021年までの9年間で、計算効率が一貫して約0.5OOM/年向上しています。
アルゴリズムの進歩を測定することができます。同じ性能のモデルを訓練するために必要な計算量は、2012年と比較して2021年にはどれくらい少なくなっているのでしょうか?その結果、アルゴリズムの効率は年間0.5 OOMs/年程度向上していることがわかります。出典Erdil and Besiroglu 2022.
これは非常に大きなことです。つまり、4年後には、~100倍少ない計算量で同じ性能を達成できるということです(同時に、同じ計算量ではるかに高い性能も達成できます!)。
残念ながら、研究室はこれに関する内部データを公表していないため、過去4年間のフロンティアLLMのアルゴリズムの進歩を測定することは難しい。EpochAIは、言語モデリングに関するImageNetの結果を再現した新しい研究を行っており、2012年から2023年までのLLMのアルゴリズム効率のトレンドは、同様に~0.5OOM/年であると推定しています。(しかし、これはエラーバーが広く、また、主要なラボがアルゴリズム効率の公表を停止しているため、最近の上昇を捕捉していません)。
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Epoch AIによる言語モデリングにおけるアルゴリズム効率の推定。この試算によると、私たちは8年間で~4OOMの効率向上を達成したことになります。
より直接的に過去4年間を見ると、GPT-2からGPT-3は基本的に単純なスケールアップでした(論文によると)が、GPT-3以降、公に知られ、公に干渉可能な多くの利益がありました:
最近リリースされたGemini 1.5 Flashは、"GPT-3.75レベル "とGPT-4レベルの間の性能を提供する一方で、オリジナルのGPT-4よりも85倍/57倍(入力/出力)安い(驚異的な利益!)。
公開されている情報を総合すると、GPT-2からGPT-4へのジャンプには、1-2 OOMのアルゴリズム効率向上が含まれていたことになります。
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GPT-4に続く4年間はこの傾向が続くと予想され、2027年までに平均0.5OOMs/年の計算効率、つまりGPT-4と比較して~2OOMsの向上が見込まれます。計算効率の向上は、低空飛行の果実を摘み取るようになるにつれて難しくなる一方、新たなアルゴリズムの改良を見出すためのAIラボの資金と人材への投資は急速に増加しています。 (少なくとも、公開されている推論コストの効率化は、まったく減速していないようだ)。ハイエンドでは、より根本的な、トランスフォーマーのようなブレークスルーが起こり、さらに大きな利益が得られる可能性さえある。
これらをまとめると、2027年末までには(GPT-4と比較して)1~3OOMのアルゴリズム効率向上が期待できることになります。
続き I.GPT-4からAGIへ:OOMを数える(6) https://anond.hatelabo.jp/20240605205754
安楽死制度導入のハードルの一つに周囲からの強要の危険性があるけれども、資格制にしちゃえばいいんじゃなかろうか。
自動車免許みたいな感じで、座学→効果測定と実技みたいな。もちろん実技といっても死ぬわけにはいかないので、ボランティア◯日とか社会奉仕◯日みたいにする。
そして試験や実技の合間にカウンセリングも設ける。具体的には強要されてないかどうかと、意思は変わらないかの確認が主。
資格取得のための費用は50万円。頑張れば用意できないこともないくらい。強要してくる奴には「とりあえず50万くれや」で凌げると良い。
一応、安楽死の強要は罪にする。まあそんな法律の隙間を縫って強要する輩も出るだろうけど、これは国家としての意思表示みたいなもの。
こんなに手間ひまかけてようやく解禁されるものなので、当然安楽死は心地よくなければならない。眠るように死ねると良い。ここに魅力がないと自力安楽死勢(つまり自殺だね)が続出してしまう。
安楽死の制度化に伴って、自力安楽死は罰則化される。特に電車飛び込みみたいな周囲への損失が確実に発生するタイプのは厳罰。…厳罰?一か八かで死ぬかもしれない人に対する厳罰ってなんだろうか。ちょっと想像がつかなかったので保留。
そんなこんなで安楽死を制度化し、海外からの安楽死旅行も受け入れる。これは資格必要なし、1000万円〜1500万円くらいでいいんじゃないだろうか。
ちなみに国民が1500万円払うから資格取得の過程をすっ飛ばしてくださいって言うと、フカフカのソファかベッドのある部屋に通されて長らく待機させられる。そのうち寝てしまって、起きると目覚めスッキリ。そう、ものすごく安眠性能の高いベッドに寝かされることで精神コンディションを強制的に回復させられるのだ。それでも決意が変わらない場合、前金として50万円支払ってとりあえずカウンセリングを受けさせられ、それでも意思が変わらなければ権利が与えられる。ただし、1500万円払われるので多少は美味しいご飯とかを提供してもらえる。全ては「もうちょっと頑張って生きてみようかな」と思わせるために。
こうして死がある程度日常に迫ってくることで、むしろ心が安定したり、あるいは自分の内なる生きたい気持ちに気付いたり、そんな新たなパラダイムを迎えつつ日本は幕引きビジネス大国になっていくのだった。
4年前にバイオハザードのかゆうま(飼育係の日誌)みたいなノリでコロナ禍の日々を集団で匿名記録するサイトを作った。ログイン不要。 https://enigmatic-brushlands-82725-herokuapp.com
1年前:「かゆうま」みたいなノリで匿名日記を書くサイト作って3年が経った
知人が先々週にコロナに感染したり、友人が依然コロナ後遺症のブレインフォグに悩まされていたりなどしているのだが、世の中的にはコロナはすっかり明けたもの扱いになった。
外国人観光客も増え、出社する会社も増えて、前までランチ時間帯にすぐ入れた店もすっかり行列ができるようになってしまった。
例えば社員はオフィス出社しているが、フリーランスのメンバーはリモートなので、結局出社した社員もオフィスでZoomしてるだけだったりする。
それだったら家と変わらない、というか家だと自室でできるところを、オフィスでわざわざテレカンブースを予約したり、予約争奪戦に敗れた人はデスクで話してて周りは気が散ったりしてで本末転倒である。
コロナ禍をきっかけに地方移住した人は特例でリモートのままだが居心地悪そうで、実際フルリモートの会社に転職したりしてる。
あるいは正社員は辞めるが、業務委託契約を結んでフリーランスで働くことでリモートしてる人もいたりする。
オフィス回帰で帰属意識を高めるとか言われてるが、むしろ会社へのエンゲージメントは下がってる感が否めない。
飛び込み営業も増えてきたし、取引先のと打ち合わせも対面のものがちらほら出てきた。コロナ禍をきっかけに移動時間を気にせず仕事をしたり打ち合わせが出来る方法が普及したと思ったが、どうして人間はそんなに対面にこだわるのかワケガワカラナイヨ。
コロナ流行自体がある程度おさまってきたのは喜ばしい。(単に報道しなくなっただけで落ち着いてるだけ説もあるが)
ただ、逆にもう少しコロナ禍の頃のように外出しないで済む工夫をしてもいいんじゃないかと思う。
ということで今は「いかに外出しないで売上を上げるか」という経営シミュレーションゲームを作ってみようかと考えている
とはいえゲームプログラミングは全くしてきたことがないので、いまGodotを勉強中である。
これまでWebプログラミングがメインだったので、パラダイムが違いとまどうこともあるがなかなか楽しい。
来年の報告の際にも紹介できればと思う。
そんなこんなですっかりCOVID-19流行下ではなくなってしまったが、ありがたいことにサイトは日々書き込んでくれる方々がいるし、自分も心の支えになってるので、引き続きゆるゆる続けていきたいと思う。
COVID-19流行下の日々を集団で記録する日誌 https://enigmatic-brushlands-82725-herokuapp.com/
4年前:「かゆうま」みたいなノリで匿名日記を書くサイト作った
3年前:「かゆうま」みたいなノリで匿名日記を書くサイト作って1年が経った
はてなで久々にアレな躍動が見られている。
かつての日本にはこういう
みたいな人々が相当のボリュームで棲息していた。
彼等はもう一番若くてアラフィフで上は棺桶や後期高齢者で絶滅する種族だから
若い人のために「こういう生物がかつて日本に居ました」と言うことを書き残しておきたい。
元増田読んでも「何を言いたいのかよくわかんないな、なんだこれ」と思ったはず。
翻訳するとこれが伝えたいのはジャップがこんなに海外で嫌われてるぞザマーミロってことなのね。
昔はこういうのでボルテージ上がる「左翼」とか「良識派」とかいう日本人が大量に居た。
彼等はとにかく日本と日本人に敵意を持っていて、日本や日本人を馬鹿にしたり貶めたりする情報があると嬉しくてたまらなくなる人達だった。
その成り立ちとしては
戦後の「進歩思想」とか「良識」というかいうものの薄っぺらさと貧しさなんだけど、
彼等はあらゆる悪いことの根を日本に求めたわけ。
左翼が「反戦」て言いながら戦争からかなり遠い仕組みの日本ばかり叩いて
日本よりはるかに戦争が出来る中国とか北朝鮮とかロシアとかを批判しないのは何故か?
中国が日本の領海を侵犯すれば日本を「軍国主義!」と非難するような行動パターンが出来上がっていった。
元増田もそういう日本人叩きの具に供するべくニチャアって顔で書いたんだけど
「は…?普通に差別では?」「そのホスト大丈夫?」「てか斡旋してる奴等も大丈夫?」 と言う意見が多数派になってしまい
ブックマークでも「今度こそジャップ叩きが出来る!」って感じで盛り上がってるんだけど
a_dogs 何が答え合わせって、反発してる人含めて日本人男子留学生がこんなひどい態度とるわけないって意見がほぼほぼないとこ
もしも「朝晩騒音出しながら礼拝をした」「隣家の犬を煮て食った」ぐらいまで言われれば「それは日本人はやらない気がする」と言えるけど、
「家事を手伝わなかった」とか「ホストを叩き起こして早朝に牛乳を買いに行かせた」とか言われたって
「ん…?それは日本人からしても相当非常識な行動なんだけど『そんなことする奴いるわけない』とまでは言えないな」って話でしょ?
友達でもなんでもない同じ日本人ってだけの留学生が何するかなんかわからないから
「そういう奴がいた」って主張に反論する手立てはない。
つうかそもそも「そういう奴がいた」自体が何の根拠も示されないTwitter発掘の転載伝聞だぜ?
その当時締め上げられた可哀想な朝鮮人でも「俺はそんなことやってない」っていうのが精いっぱいで「朝鮮人はそんなことやらない」とは言えないだろ。
同じ朝鮮人ってだけの他の奴のことなんか知らんし。冷静に誠実に答えるほどそうなる。
そしたら噴き上がって
「あー!こいつ「朝鮮人はそんなことやらない」とは言わないみたいだ!やっぱり朝鮮人ってそういう奴等なんだな!」って言ってる感じなわけよ。
反論する方法も反論する意味もないただの卑劣な言い掛かりなんだよね。
(ていうかTwitterでもそうだが「答え合わせ」とか言ってる奴だいたい非論理的なバカじゃね?
これもね。
いやいやいや、
「本当にそういうデータがあるなら」
ちょっと落ち着いて考えるだけで言ってることが1から10までおかしいでしょ?この人。
オッサマオバサマ世代はてなブックマークで「ホームステイ先では気を付けよう」ってやる意味は何?
(このブクマを書いた人や☆つけてる人達の本当の動機・内在的な欲望はなんだろう?って考えながらこの先を読んで欲しい)
そもそもだけど
よその国の人間に比べて日本人のマナーが良いとか悪いとかはデータが無ければ何も言えない。
そして元の話が、身元も動機も怪しい奴がTwitterで採取した(笑)という何のソースも提示されない話なので
こんなもんそもそも事実確認すらしようもないんだけど「いいから反省しろ!」「素直に!」ってくるわけ。
これが手ね。
要するにここでの狙いはこの未確認日本人ヘイト情報を事実と確定させることなわけ。
反省させてしまえば「ソースはTwitter」でも「ソースは吉田清治」でもどうでもよくなるわけ。
「いいからとりあえず反省しろ」&「反省したってことは認めたはずだろう」のセット戦法。
こういうことをある種の「良識的日本人」は本当に数十年連綿延々とやってきたわけ。
だから先ほどの設問の答えも
日本人は不道徳な恥ずかしい民族だと認めさせたいこそが真の動機・内在的欲望であった」
ということ。
(ていうかリアルでもそうだが他者に向かって「素直になれ」とか言ってる奴だいたいヤベー奴じゃね?
自分の好む通りの行動を「素直」「常識」、自分の気に食わない反応を「反発」「言い訳」と呼んでそう)
で、ある世代から上の良識的な方々が何故日本人ヘイトが好きなのかと言うと
これはものすごく楽なんだよね。
「全ての悪は日本から発する」「日本人は世界で一番軽蔑されている劣等」が基本ドグマだから、
それなりに豊かで快適な日本に住みながら日本人ヘイトしてるだけで良識に関する仕事をすべてクリアして、
世界やこの世が直面するあらゆる困難にも対処出来ていることになるわけ。
要するに太い実家で部屋住みやってる坊ちゃん嬢ちゃんみたいなものだから。
常に自分の家や親に不平を鳴らして、それだけ言ってれば現実対処の仕事が終わり。
家の外の悪や悪意は徹底的に見ないことにして全部自分の家と親に文句を言う。
近所のたち悪い大人とトラブルがあれば、むしろ心情はそちらに加担して一緒に自分の親を非難する。その方が怖いことが無い。
世界とかこの世とかのあらゆることを憂うにあたって日本を叩いて蔑んでいれば仕事が完結する。
これは人生が楽。
戦後知識人というのの大半はこの信じられないほど単純なパラダイムをベースにしてて
人生の全ての思索を太い実家の子供部屋で過ごしたとっちゃん坊や老人なわけ。
そしてその影響下にある良識的市民も同じ認知・思考パターン持ってる。
(蔑んでる一方で誇大妄想愛国者並みに日本という存在やその知名度・影響力を大きく見ていたりする。
その精神世界の全てを日本(家・親)が占めてるってとこも不自由ない家の中学生と共通してるよね)
ここでやってる一連のことを、
特定国籍の人の個別の悪行を拾い集めてパッチワークして「韓国人は~」「ベトナム人は~」ってやるの、
建設性のないヘイトやレイシズムとしてしか機能しないことはわかるでしょ。
どういう方向性のどういう素性の人物が言ってるのかの確認も無し、
どういう方向性のどういう素性の人物がまとめたのかの確認も無し。
これで「韓国人ってホームステイで避けられてるみたい(ニヤニヤ)」「ベトナム人は素直に反省しなよ(ハァ~ア)」って言ってたら
〇〇人が何人でも同じことじゃない?
これを日本人相手ならバレない咎められないって思ってずっとやってきたのが戦後良識派で、
段々と反日常識を共有しない世代から普通に咎められるようになって、吠え面かきながら大分アップデートしてきたり死んで減ったりしてきたけど、
まだ「突如怪しげな根拠で日本人を蔑み反省を求める」という発作は残ってるわけ。生態的にも世代的にも。
(はてブでもかつては「ジャップは~」みたいな差別ワード丸出しで居直る直球レイシストが沢山いたんだけど
同じ利用者から窘められたり議論挑まれたりして顔真っ赤になって消えたり言葉遣いを改めたりしてきた。)
見てきたようにこれは建設的な批判とか論理的なクリティークとは別物の、ただの感情的な発作でありヘイトだからね。
有害無益だから気軽に同調してはいけないし看過もしてはいけない。
海外在住時に知り合いの日本人女が売春してたなんて人は「いる」だろうし、
海外旅行中に近くの町で日本人女が売春してるって話を聞いたなんて人はもっと「いる」だろうし、
更にTwitterでそういうワードで検索すればそういうtweetしてる人は一定数「いる」さ。
でもそういう話ばっかり集めて「日本人女はフシダラ」「海外では日本人女=売春婦」って言ってる奴いたらどう?しかもなんか嬉しそうなの。
単に日本女を蔑みたいヤベー奴なんだなって直感的にわかるでしょ?
それで更に
「誰も否定しない!答え合わせ!」とか「日本人女はどうして素直に反省出来ないの?」って言ってたらどう?
おっキチガイやんけと思うでしょ?
そもそも大多数の売春したこともない女や海外行ったこともない女が
結局こんなレベルのどうしようもないヘイト言説を延々やってるだけなのよこのタイプの良識派は。
こういう実態的にただの言い掛かりやヘイトでしかないことを延々やりながら「自分は良識派である」と任じる人が現実に居て、
日本では特に戦後のあれこれと絡めてアラフィフオーバー世代にいっぱいいます
と言う話でした。
もうすぐ勝手に片付く奴等だから若い人たちのこれからにはあんま関係ないけどね。
生き残りがヘイト娯楽やろうとしてたら遠慮なくぶちのめしていこうね、意義のあることなんか何も言ってないから。
おしまい。
https://www.businessinsider.jp/post-280086
溶融塩炉は1950年代から存在していたが、アメリカは1970年代にそのほとんどを見限り、それまでにすでに多くが建設されていた水冷式原子炉を支持した。
だが近年、ケイロスをはじめとする企業や研究所が、塩冷式原子炉を再検討しはじめている。
「工学上の細部が決着すれば、冷却材としての塩は、水よりも断然優れている」とスミスはBusiness Insiderに話した。
溶融塩炉は、高温で水を液体に保つための分厚い圧力容器を必要としないため、設計上の柔軟性が高まるとスミスは言う。
たとえば、原子炉が水冷式よりも小型化され、さまざまな場所につくることもできる。
「言ってみれば溶融塩炉は、溶融塩炉以外では不可能な、設計上の多くの選択肢を開くものだ」とスミスは言う。
「低圧のパラダイムへ移行すれば、建造がずっと容易になる」
へき地や船舶、大規模発電所など、「溶融塩炉は、あらゆる領域で次々に導入されるだろう」とスミスはつけ加えた。
ヘルメスは、最高で華氏1200度(摂氏650度)で稼働する。だが、冷却材である溶融塩(FLiBeと呼ばれる、フッ化リチウムとフッ化ベリリウムの混合物)の沸点は華氏2606度(摂氏1430度)で、炉心の温度よりもはるかに高い。
したがってFLiBeは、稼働時の高温でも液体の状態に保たれ、圧力を加える必要はない。そのおかげで、原子炉の建設が容易になり、コストも安くなるはずだとスミスは言う。
ケイロス・パワーが提案する燃料も、従来の原子炉のものとは異なる。同社は「TRISO」(TRi-structural ISOtropic:三重等方性)被覆燃料粒子(ウラン酸化物を黒鉛やセラミックスで被覆した粒子型の燃料)を用いる計画だ。
米エネルギー省原子力エネルギー局によれば、この燃料は、現行の燃料と比べて極端な高温に耐えられるため、核分裂生成物が放出されにくいという。
残る課題は
スミスは腐食について、「酸素はいわば、溶融塩が腐食する際の原動力だ」と説明する。そのため、塩が酸素にさらされる状態を抑制することが課題になっている。「まったく同じプロセスではないが、原理としては、他のどの冷却材とも変わらない」とスミスは言う。
また、溶融塩炉が抱える他の欠点について、カナダのブリティッシュコロンビア大の物理学者であるM・V・ラマナ(M.V. Ramana)教授は2022年、「数種類の廃棄物の流れが生じるが、そのすべてについて徹底した処理が必要となり、廃棄に関連した課題に直面することになる」と書いている。
スタンフォード大学の研究者などが2022年に発表した研究によれば、溶融塩炉で生じ得る核廃棄物は、現在のシステムよりも多く、「用いられる燃料と冷却材は、腐食性および自燃性が高く、照射後は高レベル放射性になる」という。
「地下のナマズが暴れると地震が起きる」説はいつごろ廃れたのか、について調べていた
おおよその流れは掴めてきたので一旦ここにまとめる
結論から言うと、明治元年(1868年)ごろから急速に地震鯰信仰は失われたと思われる
オランダの辞典をもとに、地震がなぜ起きるかを科学的に説明した内容を翻訳した
鯰絵が大流行した
しかし「鯰絵が流行した=民衆は地震の原因を鯰だと信じていた」と等号で結んでいいのか?という点はちょっと怪しいと思っているのだが……
というのも江戸時代末期の時点で、江戸の町民はお化けや妖怪の実在をどうやらあまり信じていなかったように資料を見ていると思えてくる
お化けや妖怪の実在を信じない人が地下の大鯰を信じるというのは不自然に思える……という感覚は21世紀に生きる人間の感覚だろうか
『泰西地震説』は学者が読むような専門書で、一般民衆にはあまり読まれなかったのだろうか?
江戸時代にもいくらかは民衆が読むような蘭学書が流通していたようなのだが、地震の原因を科学的に解説するようなものはなかったのだろうか?
当時は陰陽五行思想を信じる人が多かったはずなのだが、この思想では地震をどのように説明している?
鯰絵について語られた本でKindleで買えるものが無いため、追加調査は図書館か本屋で資料を入手してからになる
小幡篤次郎、後の慶應義塾長、『学問のすゝめ』を福澤諭吉と共著した人物
地震の原理について、『泰西地震説』で解説された内容とだいたい同じ説明がされている
こういう本をわざわざ出版する必要があったということは、これに書かれた知識は当時広く知られていなかった……とみることができるか
西欧に追いつこうという強い意欲が見える気がする
明治初期の就学率は今と比べると低くはあるが、この本によって一部の若者に対して啓蒙が行われた
これによって明治に生きた若者は地震鯰を迷信と見なすようになったのであろう
「私の父は地震鯰のような俗説を信じていてやれやれだ」みたいな記述がこの時代にもし存在すれば嬉しいのだが……
また、教科書ではなく大人が読むような啓蒙本はどのようなものがあったのだろうか?
民俗学方面からばかり攻めていたが、明治維新に関する読み物を探すのもありか?
M5.5程度で揺れはそこまで大きくなかったようだ
この地震を体験したジョン・ミルンというイギリス人が地震研究に関心を持ち日本地震学会を創設した
濃尾地震
科学者が地震調査のため派遣された、のような記事が新聞に載っている
ただ「鯰絵が描かれた=民衆が地震の原因を鯰だと信じていた」にはならないだろう
『江花叢書』第1巻
当時のエッセイ的な読み物
関東大震災に対する四方山話からの流れで「地震と大鯰」という題が名付けられた項がある
一部引用する
鯰説の根拠は物識りに聴かなければ確かとしたことは分らぬけれども、志那傅來であることだけは疑ひもない。大地の下には大鯰が生棲して、平生は辛抱強くじつとして動かぬけれども、どうかした拍子に其の尾鰭を動かすと大地が震動するのであると云ふので、我邦では正直に之れを信じ、
「正直に之れを信じ」という表現から、今は信じる人はいないというニュアンスを読み取る
「おじいちゃんが子どもの頃は地震の原因は鯰だと思っていてね」と語る人がいてもおかしくない年数だ
科学とか西欧合理主義が流行った結果、地震鯰信仰のような俗説が廃れたんだろうなあ
ひと段落したら明治大正を生き延びた俗説で何か面白いものがないか調べてみたい
先に読んだ方が民俗学的視点が備わって調査の全体の見通しがたつかもしれない
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明治時代より前の時期の日本において、「なぜ地震は起きるのか?」のような原理の解明を目指した学者がどうにも見つからない
あるいは調べ方が悪いのか……
幕末の日本人は地震ナマズを信じていなかった、ではいつ頃まで信じられていたのか?
もしそうだとすると「地震の原因がナマズというのは俗説だ。本当はこのようなメカニズムだ」という探求が行われていてもいいではないか
見つけることができない以上、ナマズ説を信じていたのかもしれないと消極的にだが認識せざるをえない
儒教においては「陰だか陽だかの気が地面から噴き出る時に地面が揺れる」のような説明がされているらしい
日本の儒学者はそれを信じていた?だとすると江戸の民衆のその説をどの程度認知していた?
あるいは「ナマズが原因ってことはないだろうけど、本当の原因が何かと聞かれると分からんなあ。詳しいことは学者先生に聞いてくれ」というスタンスが大多数か
日本人の宇宙観を調べた時にも思ったが、当時の天文方は観測と暦の作成にばかり注力していて「なぜ?」という問いを立てない
調べることだらけだ、学生の頃に日本史や世界史を選択しておけばよかった
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また、火山、雷雨、地震の3つセットを司る龍神がいるという信仰もある
ナマズが俗説ってそういうこと?
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しかし本来は本業に関する勉強をして給料を増やす努力をすべきなのだろうが、仕事と関係ない本ばかり買って読んでしまう
悲しいね
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トラバやブコメにあまり反応しないようにしているのだが(そこそこの確率で不毛なので)、今回は必要を感じた
鯰絵はアマビエブームと近いものを感じるという意見には強く同感
ただ、いろんな本や資料に「昔の日本人は本気で地下にいるナマズが地震の原因だと信じていました」と書かれているんだよな……
これに強い疑いを抱く
しかし、アマチュアの私が思いつくようなことをプロの研究家が思いついていないわけがない……
なにか根拠があるはずと信じる
清書の予定は……調査がひと段落したときにあるいはありえるかもしれない
追加調査は資料入手待ちとか頓挫とか色々な理由でできていないことが多い
追加調査の結果を追記しようとすると買った本の内容丸写しみたいになりかねず、倫理的にどうなの?という気分を拭えず自分の中だけで調べた結果を味わうこともそこそこある
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先行研究
神や仏に敬虔に祈りを捧げない一方で迷信深い、この点は現代日本と地続きに感じる
この庶民の信仰の深部に最も接近した欧米人は、明治に来日したアメリカの女性教育者、アリス・ベーコンであろう。彼女は「村を見おろしている岩の頂上は天狗が作った」。「天狗はもうこの森から去って今はいない」。さきほど「山の神様の使いである大きな黒蛇が、いましがた、ここを通った」と説明する陽気な老女に接し、「神秘で不可思議な事物に対する彼女のかたい信念は、かしこい人々はとっくに脱ぎすてているものだけれど」、「すべての自然が深遠な神秘に包まれている文化のありかたへの共感を私たちの心に湧きあがらせてくれた」と表した。
考えてみれば迷信深いお婆さんは昔は迷信深い若き女性だったかもしれないわけで、幕末だとその考えがスタンダードだった可能性があるわけだ
この引用箇所は別の文献からの孫引きになるのでこういうことするのは本当はよくないのだが……
該当箇所は『逝きし世の面影』という本からの引用……kindleあるじゃないか、買います
これを書いた渡辺京二という方の著作はすべて読んでもいいかもしれない
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現代を生きる信心深いキリスト教徒にとって「神は実在する」と「妖精/人魚/ドラゴンは実在しない」の考えは矛盾なく両立するのではないか
(「実在」という言葉の定義をしっかり言語化しないととまずい気配を感じる……)
同様に幕末の江戸町民にとっても「神/仏/龍神/大鯰は実在する」と「妖怪/お化けは実在しない」の考えは矛盾なく両立する可能性がある
筆者は6年くらいクトゥルフ神話TRPGをやっているTRPGプレイヤーである。
6年といっても本格的に遊び始めたのはここ3年くらいの話で、クトゥルフ神話TRPGは死ぬほどやっているが、他のシステムは数えるほどしかやっていないというあたりで、有識者にはどのあたりの層なのかわかると思う。
こんな増田を読んでいる人はご存じだと思うが、昨今のCoCの市場では、ありえんくらい同人シナリオが増えている。
そんなの元から多かったといえばそれまでだが、数年前のそれとは毛色が違う。
なんか素材が豪華になってるとかそれによりシナリオごとの単価が高すぎるとかショッキングな地雷要素がうんぬんとか改変禁止がうんぬんとか様々な問題が浮上し、日夜学級会が行われる、それはまあ治安の悪い界隈になっている。
とにかく数年前とは比べ様々な変化が起こっているわけだが、今回はその中でも「セッションの目的が「卓それぞれの物語体験を得ること」から「同シナリオを回った人たちとの体験共有」にシフトしている気がする」という面に着目したい。似たような考察をしている人を何度も見かけたことがある。(もちろん今でも前者を求めている人はいるだろうし、単に筆者の周辺が後者の人々に偏っているという事実は多分ある)
こうなるとシナリオの内容はどうなるかというと、「プレイヤーに規定ルートを通ってもらう」必要がある。つまりは自由度が減る。規定ルートを通らないと大事な見せ場のシーンに辿り着けないから。
そもそもTPRGは対話ゲーだ。「空気読み」だというのも当然の話ではあるのだが、そういう、「他のプレイヤーやGMとケンカせずみんな納得できる形で遊べるようにしようね」というのとはちょっと話が違う。
「プレイヤーに規定ルートを通ってもらう」ことを前提としたシナリオを遊ぶ場合、プレイヤー側としても空気を読みながら規定ルートを探しつつ慎重に行動を取らないといけなくなる。つまり顔色を窺う相手は同卓者ではなくシナリオとその作者である。
長々と書いたが、この増田は、要は「これが最近きついよ~」という愚痴だ。いやもう、界隈全体のパラダイム・シフトが既に起こってしまったことである以上、解決策は「適応する」以外にないとは思うのだが。
「これをやりたいと言ったらKPは困るだろうか」「これをこう解釈するのはシナリオ上規定なのか?」というのをうだうだと考えてしまい、なんかきつい。自分もKPをするのでプレイヤーがシナリオにないことを言い出した時の焦りはよくわかる。その分KPにめちゃくちゃ忖度してしまう。
聞いたらシナリオに書いてあるかどうかはっきり言ってくれるKPもいるが、「やんわりと止めてくる」とか「聞いたこととちょっとずれたことを答えてお茶を濁す」タイプの煮え切らないKPもいる。無理なら無理と言って欲しいし誤った解釈をしているのならそう言って欲しい。
「自分はどうしたいか?」よりも「シナリオの『欲しい行動』はなんだ?」をずっと考えている気がする。これちゃんとゲームか?自分何やってんだろうと時々思う。
こういうプレイ上の戦略の空気読みはまだ良くて、先日、エモシというか、感情を揺さぶってくるタイプのシナリオに行った時がきつかった。
ネタバレのためにシナリオ名は伏せるが、黒幕との戦闘後、「味方NPCが瀕死になっている状況で黒幕が逃げそうになっている」というシチュエーションが発生した。
シナリオ的にはこれは負けイベである。だが黒幕は神格でも神話生物でもなく人間であり、野放しにしてはまた悪いことをすることは火を見るよりも明らか。
ならフリでもPCは追わないといけないのでは?と思い、後を追うという宣言をしようとした瞬間だった。
味方NPCがなんか喋り始めた。
筆者はこの瞬間なんとなく「こいつ『良い事』を言うな」と思った。この場合の「良い事」とは、戦略上助かる手がかりではなく、PCの心に深く残るエモいセリフを指す。(実際、激励の言葉だけで次につながる情報は何一つなかった)
でも正直筆者はこのNPCのことがそこまで好きではなかったため、「はっやっく 追わせろよ~~~!!!」とレインがなかなか剣を振らなかったときのアリスみたいになってしまったのだ。
なんとなく黒幕を捕まえるのが今じゃないことは察するけどフリで良いから追わせろよ!!!声聞こえたもん見失うまで追わせろよ!!!!
いや言えるわけねえ~~~。
みんなNPCの「良い事」に耳を傾けて「いい人だ……」ってなってるし、「すいません、俺だけでも追って良いですか?」なんて言い出せる空気ではなかった。
なんかこれがずっと納得いっておらず、多分「追う」が規定ルートじゃなかったんだろうな~~。いや、それくらいそのときからわかってたが……。とずっと悶々としている。
しかもこれは要するに「PCを引き留めたNPCは無能ではないか?」という告発(NPCディス)になるため、同卓に言えずにここに書いている。シナリオ名を出してふせったーを書いてやりたいとも思ったが、炎上しそうで怖い。
でも「優秀な警察官」という設定のこのNPCがPCを引き留めたことはやっぱりおかしかったんじゃない?せめて関係の深いPC一人置いて残りは追わせてもよかったんじゃないかなあ………。ううん。そこまでして規定ルートの遺言必要だった……?なんならこのNPCが「有能かつ人格者」として扱われている現状に納得いってないだけの可能性もある。
正直、このモヤモヤを発散するために文を書いた。前半部分は要らなかったかもしれない。
まあ空気を読みすぎて鬱々しているのは界隈が悪いとかではなく自分の性格要因がかなり大きいと思うので、恐れず自分の考えを提案できるように成長できたら良いのだが。
※もし「あのシナリオかな?」と思ってもシナリオ名は出さないでほしい。そういうネタバレを含むシナリオ告発をしたくて書いたわけじゃないから。
【追記】
実は増田に投稿したのが初めてだったので「ちゃんとコメントつくんや……」とちょっとびっくりしている。
本当にたまたまなのだが、この増田を書いた直後に件の卓のKPとサシで会話する機会があり、思い切って話してみた。
真相としては「KPPL間の描写意図が伝わっていなかった」である。
まず、上記の「声聞こえたもん見失うまで追わせろよ!!!!」についてだが、これは「黒幕の声が遠くから聞こえる」という描写があったためである。そしてこの描写はKPが追加したものだったことが判明。(まだシナリオを読めていないので筆者は知らなかった)
シナリオでは黒幕がこの場に残ったままNPCの遺言が残されることになっており(多分作者も気づいてなかったんだと思うけど)「そんな状況だったら遺言どころじゃないし、まず捕まえにかかるだろう」と考えたKPが描写を追加。
この「遠くから声が聞こえる」をKPは「もう遠くにいるので追えない」というつもりで書き、筆者は「声が聞こえる距離ならそう遠くないはずだし逃げた方角もわかる」と解釈したのが不一致の原因である。
とりあえずKPとは互いに「ごめんね」とした。
あの場で空気が壊れるとか気にせず一言「KY発言かもしれないけど追った方がよくね……?」と言っておけばこんなにモヤモヤしなかったかもしれないなあと天井を見ている。
いずれにせよ筆者は「規定ルート」の風潮に過剰に吞まれていると思うので、空気を読まないことを恐れ過ぎないように意識していきたいと思った。
【コメントについて】
・NPCの語りが終わった後に、自分のPCは黒幕を追って見失い戻ってきたという既成事実を作ればよかったのでは
→それだ。言えなかったら言えなかったでそれが一番正解な気がする。今後の参考にさせて頂こうと思う。ありがとう。
オブジェクト指向とかかっこいい言い方をしても無駄だ。従来の構造化プログラミングから進歩したことなど一つもない。オブジェクト指向がなぜダメであるのか、それを今から話すぜ。
1. データと処理をまとめるという発想。
データと処理をまとめてクラスとして置くという発想がある。しかし、このようなことをしなくとも、モジュールという単位で利用データと処理の集合をまとめればよかったので、クラスを使う必要はない。しかもクラスはインスタンス化のときに、不要な情報まで持ってくるのでメモリ効率が明らかに悪い。コンピュータが進化しているからメモリのことはあまり考える必要がないとはいえ、必要ない処理をまとめて閉じ込めるのは無駄が多い。なぜクラスという名詞で概念分類できると考え始めたのかは不明だが、アルゴリズムとデータ構造という構造化プログラミングの手法を、クラスと型というパラダイムに変換することで型にうるさいC++馬鹿を生み出し、彼らが発狂することになってしまった。しかもデータと処理にわざわざ依存関係を持たせて、変更に対する柔軟性を失わせている。
2. 継承
継承によって既存の構造を持ってこようとする必要性が全く無い。それどころか、継承を使うことによってプログラムがスパゲティ化し、依存関係のグラフがややこしくなってしまう。継承など使わず、必要な情報はスコープの限られた共通の変数、または関数の引数として用意しておけば良い。もしクラスをどうしても使いたければ、共通のインターフェイスをもたせたほうがマシである。インターフェイスを使えば、クラス利用者が意識すべきpublicメソッドがなんであるか把握できる。
3. カプセル化
オブジェクト指向の中で役立つ概念はカプセル化だけである。しかし、カプセル化はクラスなしで構造化プログラミングの方法で実装できる。pythonでは、モジュールの中でアンダースコアから始まる関数を用意しておけば、それがprotectedやprivateと似たように機能させることができる。オブジェクト指向がなぜカプセル化が独自の概念だと言い始めたかは謎。
4. ポリモーフィズム
同じ名前のメソッドを、入力に応じて処理の内容を変える。このようなことはオブジェクト指向などと誇大宣伝をするほどのことでもない。構造化プログラミングで似たようなことができる。
https://tjo.hatenablog.com/entry/2023/11/11/195106
「R」や「Python」で誰でも簡単に統計解析ができる(と喧伝される)ようになってから、このような思考をする分析者が増えているように感じます。
統計手法の原理を理解することは、その手法の単純な適応における限界を見極めることのみならず、問題解決のために手法を改善・拡張することを可能にするでしょう。
それとは反対に、便利な統計ツールの使い方を身に付けることは、「問題解決」へのアプローチを硬直化させてしまいます。
この問題は事前に実験計画をサンプル全体に確実に遵守させられる範囲にサンプルを絞ってA/Bテストを行うとか、もしくは分析する前に実際のキャンペーン実施状況の情報を集めてnon-compliantなサンプルを除外するといった対策が必要なんですが、それをせずに漫然とA/Bテストをやって「テスト群の方が有意に低いとは???」となってしまっている現場は珍しくも何ともありません。
さまざまな問題点が考えられますが、まず「テスト群の方が有意に低い」という結果が出ること自体は統計分析の評価として、なんらおかしなことではありません。おそらくは「低く出るはずがない」ような条件でA/Bテストを行っているのでしょうが、それ自体が現実の施策分析においては大きなバイアスになっているのです。そして、実際の現場では「実験計画をサンプル全体に確実に遵守させる」ということがもっとも大きなバイアスになるのです。
多くの場合において、ある「施策(A)」の有効性を検討する場合、それは他の「施策(B)」との比較、もしくは「通常の状態」との比較をすることになります。それはどのようにすれば可能でしょうか?
例えば、「あたなの店舗では施策(A)を実施しないでください」と言われた場合、それは何を意味するのでしょうか? それは指示を受け取った人によって異なるかもしれませんし、綿密な実験計画の周知によってある特定の状態を意味していることが伝わるかもしれません。しかし、重要なのはそれが何を意味するかではなく、それがどのような影響を与えるか、ということです。コントロール群へどのような影響が出るのかを予測することは非常に難しく、現実的には不可能と言っていいでしょう。
多くの場合、施策の影響を厳密に計測しようとするならば、そのテストが行われていることをあらゆるサンプル(店舗や実施者)に知られずに済ます以外にはないでしょう。
このような事態を避けるためには「平常時からある程度広告・マーケティング施策を打つタイミングを満遍なくバラけさせておく」必要がある
本来であればデータ分析を担う立場の人々の方が平時から積極的に(役員会とは限らず)経営に関わるゾーンの人々に働きかけていって、「データ分析を行って意味のあるデータセットが得られるように普段からビジネスを展開する」というのが多分理想像なのでしょう。
このような考え方は、データ分析が経営に(ほとんど)何らの影響を与えないような状況においてのみ有効です。
もし、あなたの会社が本当に危機に瀕しているとき、どうにかして有効な施策を見つけようとしているとき、「データ分析のために何の施策も行わないでください」と言われて従うことができるでしょうか。
あるいは、「本当に有効な施策を見つけるために、あなたの会社の成長を止めることが必要だ」と言われたら?
おそらく、そんなバカなことは受け入れられないと多くの人は考えるでしょう。
現在の日本で「データ・サイエンティスト」などと呼ばれる統計分析の使い手がもてはやされているのは、アメリカにおける流行が数年遅れで日本に上陸した結果だと言えるでしょう。しかし、アメリカと日本で決定的に異なる点があります。それは、アメリカの経済が現在アップストリームにあり、日本はそうではないという点です。
人口増加を背景とした安定した成長のなかでは基本的な統計分析(つまりは道具としてのお決まりの統計分析)でも、十分に役に立っています。
しかし、日本のような、マーケットの縮小と金融政策に根差した不安定な経済状況において、そのようなお決まりの統計分析がどこまで有効であるかは大いに疑問です。
現代的な統計分析の手法は、経済的な停滞に陥ったかつてのアメリカにおいて、その困難を打破しようとする知性によって大きく発展しました。現在の日本は、まさにそのような状況にあるように見えます。教科書的な分析をただ機械的に適用する判定者ではなく、あらたな価値を生み出すような「データ・サイエンティスト」がはたして日本から生まれるでしょうか。
ここに欠けているのは、人類の進化についての真の理解である。第3章で、G&Wは、人類学の主流派のコンセンサスとされる、現存するアフリカの狩猟採集民-「小さな移動集団」で生活する素朴な民-に私たちの採食祖先をなぞらえたことを批判している。そして第4章で、彼らは考えを変える。人類学の主流派のコンセンサスとは、オーストラリアのアボリジニのような狩猟採集民のことである:
大陸を半周し、まったく異なる言語を話す人々の間を移動しても、キャンプは自国と同じようなトーテムの部族に分かれている。このことが意味するのは、住民の半分は彼らに歓待の義務を負いながらも「兄弟」「姉妹」として扱わなければならず(そのため性的関係は厳禁だった)、もう半分は潜在的な敵であると同時に結婚相手でもあったということだ。
ルイス・ヘンリー・モーガン(1877年)は、いわゆる「分類的」親族関係の発見に基づいて、私たちの学問分野を創設した。その原理は「兄弟の同等性」として要約できる。たとえば2人の兄弟は、その関係性に関して互いに相手の立場に立つ。ある女性は妹に、『あなたの子どもは私のもの、私の子どもはあなたのもの』と言うでしょう。だから、子供に関して『私有財産』という概念はない。家族生活は『核家族』ではない。すべての子どもは、数多くの異なる「母親」や他の支援者である親族の間を自由に行き来することができ、大人になるまでそのような自由を享受し続ける。
人生がこのように構成されるとき、その結果は並外れたものとなる。誰もが、広大な地域に広がるつながりの鎖の中で、形式的には互いに同等に扱われる「兄弟」や「姉妹」からのもてなしを期待できる。この結果のひとつは、国家が成長する土壌を持たないということだ。人々が自主的に組織化され、互いに同盟を結び、育児やセックス、ダンス、家庭生活の喜びがより共同的に経験されるようになれば、国家が入り込んで埋めるべきデッドスペース、つまり社会的空白はなくなる。国家に取って代わることなく国家を廃止することはできず、共同体的な家族生活(今日の世界では、自己組織化された近隣地域やその他のより広いコミュニティ)は、そのためのひとつの方法なのである。
不思議なことに、グレーバーとウェングローはその長い著書の中で、親族関係についてほとんど何も語っていない。グレーバーとウェングローは、モルガン=エンゲルスのパラダイムを批判する代わりに、『家族、私有財産、国家の起源』(エンゲルス1972[1884])におけるエンゲルスのヴィジョンをひっくり返している。彼らの言う「はじめにあったもの」は、私有財産、宗教、そして国家である。第4章の結びの言葉を引用すれば、「私有財産に "起源 "があるとすれば、それは聖なるものの観念と同じくらい古いものであり、おそらく人類そのものと同じくらい古いものであろう」。マーシャル・サーリンズとの共著『王について』(2017年)では、神の王や森の精霊のような想像上の超自然的な存在が常に人々に対して権威を行使してきたのだから、国家の原理は人間の条件の不動の特徴であるとさえグレバーは示唆している。
アナーキストが私有財産と国家の必然性を受け入れるのは逆説的に思えるかもしれない。しかし、『万物の黎明』はそのメッセージに重みを加えている。そう、著者は言う。アナーキスト的な自由は実現可能だが、それは貴重な瞬間や飛び地に限られると。個人的には、すでに燃え尽きようとしている惑星に、どのような「飛び地」があるのか想像するのは難しい。グレーバーとウェングローは、「もうひとつの世界は可能だ」という革命的スローガンを放棄したようだ。代わりに彼らが提示するのは、「階層と平等は、互いに補完しあうものとして、ともに出現する傾向がある」という悲痛なメッセージだけである(p.208)。(p.208)彼らは、どこか別の場所で抑圧を受け入れなければ、ある場所で自由を手に入れることはできないと言っているようだ。
このような批判はあるが、本書の重要な点は、振動を提唱していることである。すべての生物には脈動がある。生きては死に、目覚め、眠り、息を吸っては吐き、季節の移り変わりや、私たちの生命に優しい地球・太陽・月の軌道系のその他多くの周期性によって動かされているのだ。
私たちは、物理的にだけでなく、社会的にも政治的にも、惑星地球をもう一度回転させる必要がある。これは、人々に配慮と支配や統制を混同するなと言うことでできることではない。それは、学校のストライキを支援し、そのピケラインで歌い、職場まで行動を広げ、通りで踊り、交通を遮断し、資本主義を完全に停止させることによってなされるのだ。
しかし、いったん主導権を握ったら、次はどうするのか?ストライキが長引けば、すぐに飢餓に陥る。だから、揺り動かそう。例えば、週1回の学校ストライキをもっと長くし、月に1回実施し、賃金奴隷から全人類を解放するまで世界中に広げよう。炭素排出量は即座に50%削減される。それから仕事に戻り、必要に応じて再編成する。資本主義に逆戻りしないと確信できて初めて、仕事に戻るリスクを冒すことができる。そして、次の新月には子どもたちとともにピケラインに戻ると誓い合って初めて、それを確信できるのだ。世界が再び揺れ動き、息を吹き返すまで、私たちは権力を奪い、それを放棄し続けるのだ。未来を取り戻そう。家父長制でも母系制でもなく、月による支配のようなものを。
それは、最初の人類革命の階級とジェンダーの力学を、今度はより高い次元で繰り返すことだ。このようなことは可能なのだろうか?みんなに議論を開いて、何ができるか見てみよう。それはきっと、活動家であり人類学者であるデイヴィッド・グレーバーが望んだことだろう。
科学教育に携わるのであれば、ポパーの反証可能性やクーンのパラダイム論といった古典的な「科学とは何か?」という議論は基礎教養として通過しているからである。
それらの授業は必修じゃなく選択科目だった。教養としてはとても面白く有意義だったが、必ず基礎として習得しているはずだと考えるのは自己の経験を盲信している。
私が残りの一人ということになるのか? あなたは自分の誤読に奇妙な自信を持ちすぎている。
「その一回の行為では問題なくても、繰り返すと有害か」という意味だろう。