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はてなキーワード: 研究所とは
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。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/this_decade_or_bust-1200x925.png
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。
X (twitter) で SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead https://situational-awareness.ai/ というのが回ってきて非常に示唆に富むものだったので、DeepL (無料版 API経由) で訳してみた。
この1年で、街の話題は100億ドルのコンピュート・クラスターから1000億ドルのクラスター、そして1兆ドルのクラスターへと移り変わってきた。半年ごとに、役員室の計画にまたゼロが追加される。その裏では、残りの10年間に利用可能なすべての電力契約と、調達可能なすべての電圧変圧器を確保しようとする熾烈な争いが繰り広げられている。アメリカの大企業は、アメリカの産業力を結集させるために、何兆ドルもの資金を注ぎ込む準備を整えている。ペンシルベニア州のシェールフィールドからネバダ州の太陽光発電所まで、何億ものGPUが稼働する。
AGI競争が始まったのだ。私たちは思考し、推論できるマシンを作りつつある。2025年から26年にかけて、これらのマシンは多くの大学卒業生を凌駕するだろう。10年後までには、これらのマシンは私やあなたよりも賢くなり、本当の意味での超知性を手に入れるだろう。その過程で、この半世紀には見られなかったような国家安全保障の力が解き放たれ、やがて「プロジェクト」が始動する。運が良ければ、中国共産党との全面的な競争になり、運が悪ければ全面戦争になる。
今、誰もがAIについて話しているが、何が自分たちを襲おうとしているのか、かすかな光明を感じている人はほとんどいない。Nvidiaのアナリストは、まだ2024年がピークに近いと考えている。主流派の評論家たちは、「次の言葉を予測するだけだ」という故意の盲目に陥っている。彼らが見ているのは誇大広告といつも通りのビジネスだけで、せいぜいインターネット規模の新たな技術革新が起こるのを楽しむ程度なのだ。
やがて世界は目を覚ますだろう。しかし、今現在、状況認識を持っているのはおそらく数百人で、そのほとんどはサンフランシスコとAI研究所にいる。運命の不思議な力によって、私はその中に身を置くことになった。数年前、このような人々はクレイジーだと揶揄されたが、彼らはトレンドラインを信頼し、過去数年間のAIの進歩を正しく予測することができた。この人たちが今後数年についても正しいかどうかはまだわからない。しかし、彼らは非常に賢い人々であり、私がこれまでに会った中で最も賢い人々である。おそらく、彼らは歴史の中で奇妙な脚注となるか、あるいはシラードやオッペンハイマー、テラーのように歴史に名を残すだろう。もし彼らが未来を正しく見ているとしたら、私たちはとんでもないことになる。
各エッセイはそれぞれ独立したものですが、シリーズ全体として読むことを強くお勧めします。全エッセイのPDF版はこちら。
2027年までにAGIが実現する可能性は極めて高い。GPT-2からGPT-4までの4年間で、私たちは～未就学児から～賢い高校生までの能力を手に入れた。計算能力（～0.5桁またはOOMs/年）、アルゴリズム効率（～0.5OOMs/年）、および「趣味のない」向上（チャットボットからエージェントへ）のトレンドラインをトレースすると、2027年までに再び未就学児から高校生サイズの質的なジャンプが起こると予想される。
AIの進歩は人間レベルでは止まらない。何億ものAGIがAI研究を自動化し、10年に及ぶアルゴリズムの進歩（5以上のOOM）を1年以下に圧縮することができる。私たちは、人間レベルから超人的なAIシステムへと急速に進化することになる。超知能の威力と危険性は劇的なものとなるだろう。
驚異的な技術資本の加速が始まっている。AIの収益が急増するにつれ、10年末までに何兆ドルもの資金がGPU、データセンター、電力の増強に投入されるだろう。米国の電力生産を数十％増加させるなど、産業界の動員は激しくなるだろう。
米国の主要なAI研究所は、セキュリティを後回しに扱っている。現在、彼らは基本的にAGIの重要な機密を銀の皿に載せて中国共産党に渡している。AGIの秘密とウェイトを国家機関の脅威から守るには膨大な努力が必要であり、我々はその軌道に乗っていない。
我々よりもはるかに賢いAIシステムを確実に制御することは、未解決の技術的問題である。解決可能な問題ではあるが、急速な知能の爆発が起きれば、物事は簡単にレールから外れてしまう。これを管理することは非常に緊張を強いられるだろう。
スーパーインテリジェンスは、経済的にも軍事的にも決定的な優位性をもたらすだろう。中国はまだゲームから抜け出してはいない。AGIをめぐる競争では、自由世界の存亡がかかっている。我々は権威主義的な大国に対する優位性を維持できるのか？そして、その過程で自滅を避けることができるのだろうか？
AGIへの競争が激化するにつれ、国家安全保障が関与してくる。アメリカ政府は眠りから覚め、27～28年までに何らかの形で政府によるAGIプロジェクトが立ち上がるだろう。どんな新興企業も超知能を扱うことはできない。SCIFのどこかで、終盤戦が始まるだろう。
もし我々が正しかったら？
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私はかつてOpenAIで働いていたが、これはすべて一般に公開されている情報、私自身のアイデア、一般的な現場知識、あるいはSFゴシップに基づいている。
Collin Burns、Avital Balwit、Carl Shulman、Jan Leike、Ilya Sutskever、Holden Karnofsky、Sholto Douglas、James Bradbury、Dwarkesh Patel、その他多くの方々の有益な議論に感謝する。初期の草稿にフィードバックをくれた多くの友人に感謝する。グラフィックを手伝ってくれたジョー・ローナン、出版を手伝ってくれたニック・ウィテカーに感謝する。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(1) https://anond.hatelabo.jp/20240605203849
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
エドワード・ウィッテンは、幾何学的なラングランズ・プログラムの一部とアイデアとの関係について「電気・磁気の二重性と幾何学的なラングランズ・プログラム」を執筆した。
ラングランズ プログラムに関する背景: 1967 年、ロバート ラングランズは、当時同研究所の教授だったアンドレ ヴェイユに17ページの手書きの手紙を書き、その中で大統一理論を提案した。それは、数論、代数幾何学、保型形式の理論における一見無関係な概念を関連付ける。読みやすくするためにヴェイユの要望で作成されたこの手紙のタイプされたコピーは、1960 年代後半から 1970 年代にかけて数学者の間で広く流通し、数学者たちは 40 年以上にわたり、ラングランズ プログラムとして総称されるその予想に取り組んできた。
弦理論やゲージ理論の双対性の背景を持つ物理学者は、カプースチンとの幾何学的ラングランズに関する論文を理解できるが、ほとんどの物理学者にとって、このトピックは詳細すぎて興味をそそるものではない。
一方で、数学者にとっては興味深いテーマだが、場の量子論や弦理論の背景には馴染みのない部分が多すぎるため、理解するのは困難（厳密に定式化するのは困難）。
短期的にどのような進歩があれば、数学者にとって幾何学的なラングランズのゲージ理論解釈が利用できるようになるのかを見極めるのは、実際には非常に難しい。
ゲージ理論とホバノフホモロジーが数学者によって認識され評価されるのを見られるだろうか。
弦理論の研究者として取り組んでいる物理理論が数論として興味深いものであることを示す多くのことがわかっている。
ここ数年、4 次元の超対称ゲージ理論とその親戚である 6 次元に取り組んでいる物理学者は、臨界レベルでの共形場理論の役割に関わるいくつかの発見を行っているため、この点を解決する時期が来たのかもしれない。
過去20年間、数学と物理学の相互作用は非常に豊かであり続けただけでなく、その多様性が発展したが、私は恥ずかしいことにほとんど理解できていない。
これは今後も続くだろう、それが続く理由は場の量子論と弦理論がどういうわけか豊かな数学的秘密を持っているからだ。
これらの秘密の一部が表面化すると、物理学者にとってはしばしば驚きとなることがよくある。
なぜなら、超弦理論を物理学として正しく理解していないから。つまり、その背後にある核となる考え方を理解していない。
数学者は場の量子論を完全に理解することができていないため、そこから得られる事柄は驚くべきものである。
したがって、生み出される物理学と数学のアイデアは長い間驚くべきものになるだろう。
1990 年代に、さまざまな弦理論が非摂動双対性によって統合されており、弦理論はある意味で本質的に量子力学的なものであることが明らかになり、より広い視野を得ることができた。
一昨日の朝方には荒川河川敷にいたから、その時は、土曜日だったこともあって、早めに明るくなるように設定してあったが、平日の場合はそこまで急速に明るくならないはずである。
現在は日曜の夕方なので、今いる場所から、舟渡２丁目向こうの河川敷がどのような状況になっているかを予測しようと思っても、できない。
国立科学技術研究所に設置されている人工知能が、２ちゃんねるなどのインターネットの書き込みによって左右されているのかは全く分からない。
金持ちの家に住んでいるババアを殺しても、別のババアがAIを作動させるだけで同じことの繰り返しになるから、国立科学技術研究所本部にある人工知能およびその人工知能を作動させ
無線で一般人の形態を強制している機械をぶち壊すのが一番効果があるが、
あの、戸田市の、８６歳の鈴木常雄さえも、郵便局のババアと警察官と、マンションに撃ち込んでハチの巣にしただけらしいのでダメだろう。 俺がトカレフを手に入れたら、中枢になっている
AIを、それで撃ち抜きに行く。
８６歳の鈴木常雄の場合は常識で考えると、AIによって何かがあったというしかないが、 岸田文雄は、令和２年９月１６日に、安倍が持病で辞任したときから実は総理大臣を
していたが気づけれていないし、２４歳の木村隆二が人工知能で寝ている間に銃撃されて令和５年４月１５日に、岸田を襲撃するまで、岸田が首相になっていたことを誰も知らなかった。
これからセミナーや研究会の発表を本気で聞いて良い人を探すといい
休憩時間や懇親会を利用して発表者に近づいて「あなたの発表面白かったです」といっていろいろ質問しよう
良い人が見つかったら「あなたの研究に興奮しました！わたしにも研究させてください！」とアプローチしよう
たぶん、書類上の籍は今の大学に残したままそちらの研究室に受け入れてくれると思う
一流の研究室ほど教授たちの移動は早いし、一年のうちの殆どを外国で過ごすから書類上の指導教官と実質的な指導者はみんなバラバラ
学生の方も教授について ●大→ワシントン大→R研 みたいな移動の仕方をする人もいれば
日本に残っていろんな人と共同研究している学生もいて経歴もルーツもみんなめちゃくちゃだよ
共同利用機関や研究開発法人みたいなところも学生受け入れをしているのでとにかく声かけてみよう。
すごいパターンだと研究所長と共同研究した学生もいるよ！やってみれば意外となんとかなるよ！さあ冒険だ！
頭の良さや情報収集能力、流行に乗り危ない時には身を引く要領の良さ、研究者としての信頼。それから運も重要だけど
無知に引け目を感じなくて良い
馬鹿にされることを恐れずどんどん質問しよう。読むべき教科書や論文を教えてもらおう。
知らないことは片っぱしから吸収していくと良い
馬鹿にしてくる人は気にしなくて良い。うさぎと亀の兎みたいなものだ。サラッと追い抜けるよ
怖いのは利口な兎のほうだね。彼らは亀を気にしない。自分より上の人だけを見ている。あなたも利口な兎を目指すとよい。
みたいなかんじかな
あなたは教授になって大学院生に講義をするつもりで発表すると良いよ
まずはそのチャプターの目的とあらすじをサラッと解説しよう。常に議論の道筋を見失わず今どこにいるのかがわかるように声かけをしたり、途中で簡単にここまでのまとめを挟むとわかりやすいよ。
単純な式変形は適宜省略して、でも聞かれた時にはサラッと示せるようにしておこう。
もし理解できない箇所があるなら暇そうなポスドクに質問して回るか同期と議論しよう。教科書１冊で満足しないで名著や重要論文は片っぱしから読んでおこう。
ちなみに私も昔パワハラを受けたことがあって指導者を変えているんだ
最初に私の指導に当たった人はちょっと問題がある人でね。嫌がらせをされて困っていた。
そんな頃すごい論文を読んだ。それは革新的な研究で新しい学術領域を作り出すものだった。その論文の著者は天才と呼ばれている人でね。名前をAさんとしようか。
Aさんは当時1人も学生を持っていなかった。噂では彼の認めた天才しか取らないのだという。
「この研究がどうしてもしたいです！どうか指導してください」と私はAさんの部屋に突撃していった。（注：アポを取りましょう）
パワハラを受け後が無い私に怖いものはなかった。やけっぱちとも言う。認められなければ辞める気だった。
Aさんはちょっと驚いていたけれど後日改めて呼び出された。
今の研究の状況や元の指導者との関係を聞かれたので淡々と説明をすると
「それは私の方から話をつけたほうが良いね。あなたは口裏を合わせてね」と言われた。１週間も経たずに新しい刺激的な研究が始まった。
天才と議論ができるのは本当に素晴らしい経験だった。Aさんの生き方や考え方は研究だけではなく私の人生全てに影響を与えた。大学院の日々は私の人生で最も楽しく輝かしい日々だ。自分で言うのも恥ずかしいけどとても良い研究成果も残せた。本当にAさんと出会えてよかった。心から尊敬している。
後日例の噂の話をしたらAさんは笑っていた「そんな話初耳だ」と。
何のことはない、学生は勝手に恐れ誰もAさんに指導を申し出なかっただけなのだった
ポスドクは情報通だ。学生を育てるのが上手い人は誰なのか、研究環境が良いのはどこかをよく知っている。
特にアカハラをするような奴は悪い意味で業界の有名人だ。ポスドクは絶対知っているはずだ。
（※必ず複数人から聞こう。M1に嘘を吹き込む悪い人もいるからね）
「さっきの発表面白かったです！AをBで解決するなんてよく思いつきましたね」「ひょっとしてこの研究はXに利用できますか？」
目をキラキラさせて研究を語るあなたの周りに人は集まるようになるだろう。人が集まるということは情報が集まるということだ。それは研究者として有利なことなんだよ
心が弱ってる線の細い人に「図太くいけ」というのは草
ありがとう。私も最初は心配していたんだけど元増田の追記を見て大丈夫そうだと判断した。
一晩で前向きになっているところを見るに元々タフな子なのだろう。ぬるま湯を捨ててあえてチャレンジングな環境に身を投じる所も優秀な子の特徴だ。
ここからは私の予想だけれども、元増田の内容を見るに地方から上京してきた子なのではないか。
経験上、遠くから来た子は5月の連休くらいで高熱を出してダウンすることが多い。地方と東京では人間関係の距離感が違うし新しい生活も最初は大変だ。
5月の終わりというのはちょっと時期が遅いけれど、それだけ元増田がガッツがある子なのだろう。
ドイツでは難民の男性はほとんど働いているが、女性はほぼ働いてないと言う事実だ
なんでこの状況でドイツは難民女性を受け入れ続けるのか甚だ疑問である
難民女性の受け入れを基本的に禁止にした方が良くねえか？と思ってしまうが、なんでOKしているのかを知りたい
難民がドイツに長く住んでいるほど、彼らは仕事を持つ可能性が高くなります。 これは、ニュルンベルクの労働市場職業研究所(IAB)による新しい研究によって示されています。
研究によると、女性と男性の雇用に関して大きな違いがあります。2015年に移住した難民女性のうち、7年後には31%が雇用され、男性は75%でした。
【聖戦士ダンバイン】1～5話無料配信！2024年5月15日まで （『サンライズロボット研究所』開設記念配信‼） - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=l7xraymo-TY
聖戦士ダンバイン Blu-ray BOX PV第1弾 - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=Km1kVJ-zf3k
実験動画『AURA BATTLER DUNBINE SIDE L』 - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=zFD6TujMsj4
「ダンバインのリメイクOPはとてもへぼくてかっこ悪いし声も変だし有名声優使えば面白いと思ってくれるみたいな甘えた考えを感じるけれど、これでカッコいいと思う人もいるみたいなので作って良かったと思う！RTはしない」
https://twitter.com/akiman7/status/1788091380080021913
有名声優使えば面白い、じゃなくて昭和オリジナルキャストを令和でも起用しただけやで
高層ビルが立ち並ぶ都市の一角、画期的な技術を擁する小さな研究所があった。その研究所の目玉は「反応閾値システム」、感情を科学的に解析し、その人が怒りや悲しみを感じる「閾値」を正確に測定する装置だ。
主人公、朔也は、そのシステムの開発者の一人。彼自身、感情の起伏が激しく、自分の技術で何とかコントロールしようと日夜努力していた。しかし、彼の真の目的はもっと個人的なものだった。朔也の妻、美穂はうつ病を患っており、その日々の感情の波が彼女を苦しめていた。
「このシステムが美穂を救ってくれるかもしれない。」朔也はそう信じて疑わなかった。
ある日、美穂を実験の被験者として、彼女の感情の閾値を測定し始めた。初めは順調に見えた。数値は朔也の予想通りに推移し、彼は美穂の感情が安定する未来を描いていた。
しかし、科学的データだけが全てではなかった。美穂の感情は計測できたが、その背後にある深い苦痛や葛藤を理解するには至らなかった。技術の限界と人間の複雑さが交錯する中、朔也はある疑問にぶつかる。
研究が進むにつれ、朔也は美穂とのコミュニケーションを重ね、彼女の言葉一つ一つに耳を傾けるようになった。そして、彼は気づく。データではなく、美穂自身の声に耳を傾けることの大切さを。
最終的に、朔也は反応閾値システムの開発を続けることを決意するが、それはもはや彼女を救うためではなく、世の中の多くの人々が自己理解を深めるための一助として。
物語は、技術と人間性が絡み合う未来を模索する一人の科学者の成長を描きながら、私たち自身の感情について考える機会を提供する。
昔々、あるところに、反応閾値の低い男がいました。彼の名前は佐藤。佐藤は、ちょっとした刺激にもすぐに反応してしまう性格でした。例えば、誰かがくしゃみをすれば、自分もくしゃみをせざるを得ません。誰かがドアを開ければ、自分もドアを開けなければ気が済みません。
ある日、佐藤は街を歩いていました。すると、突然、大きな音が聞こえました。佐藤はびっくりして、音のする方へ走り出しました。音の正体を見ると、それはただの花火大会でした。佐藤はホッと胸を撫で下ろしましたが、もう花火は終わっていました。
佐藤は、いつもこうやってちょっとしたことに気を取られて、大切なことを逃してしまうのでした。彼は自分の性格を変えたいと思っていましたが、どうすればいいのかわかりませんでした。
ある日、佐藤は通りで占いに会うと、占い師に「あなたは反応閾値が低いだけです。気にしすぎないようにすればいいのです。」と言われました。佐藤は占い師の言葉を胸に、それからというもの、ちょっとしたことに反応しないよう努めました。
最初は大変でしたが、だんだん慣れてくると、佐藤は以前よりも落ち着いて行動できるようになりました。そして、大切なことを逃さなくなったのです。
佐藤は、自分の反応閾値の低さを受け入れ、上手にコントロールすることで、より充実した生活を送ることができるようになりました。
この物語は、反応閾値の低い人も、自分の性格を理解して上手にコントロールすれば、充実した生活を送ることができるということを教えてくれます。
高層ビルが立ち並ぶ都市の一角、画期的な技術を擁する小さな研究所があった。その研究所の目玉は「反応閾値システム」、感情を科学的に解析し、その人が怒りや悲しみを感じる「閾値」を正確に測定する装置だ。
主人公、朔也は、そのシステムの開発者の一人。彼自身、感情の起伏が激しく、自分の技術で何とかコントロールしようと日夜努力していた。しかし、彼の真の目的はもっと個人的なものだった。朔也の妻、美穂はうつ病を患っており、その日々の感情の波が彼女を苦しめていた。
「このシステムが美穂を救ってくれるかもしれない。」朔也はそう信じて疑わなかった。
ある日、美穂を実験の被験者として、彼女の感情の閾値を測定し始めた。初めは順調に見えた。数値は朔也の予想通りに推移し、彼は美穂の感情が安定する未来を描いていた。
しかし、科学的データだけが全てではなかった。美穂の感情は計測できたが、その背後にある深い苦痛や葛藤を理解するには至らなかった。技術の限界と人間の複雑さが交錯する中、朔也はある疑問にぶつかる。
研究が進むにつれ、朔也は美穂とのコミュニケーションを重ね、彼女の言葉一つ一つに耳を傾けるようになった。そして、彼は気づく。データではなく、美穂自身の声に耳を傾けることの大切さを。
最終的に、朔也は反応閾値システムの開発を続けることを決意するが、それはもはや彼女を救うためではなく、世の中の多くの人々が自己理解を深めるための一助として。
物語は、技術と人間性が絡み合う未来を模索する一人の科学者の成長を描きながら、私たち自身の感情について考える機会を提供する。
昔々、あるところに、反応閾値の低い男がいました。彼の名前は佐藤。佐藤は、ちょっとした刺激にもすぐに反応してしまう性格でした。例えば、誰かがくしゃみをすれば、自分もくしゃみをせざるを得ません。誰かがドアを開ければ、自分もドアを開けなければ気が済みません。
ある日、佐藤は街を歩いていました。すると、突然、大きな音が聞こえました。佐藤はびっくりして、音のする方へ走り出しました。音の正体を見ると、それはただの花火大会でした。佐藤はホッと胸を撫で下ろしましたが、もう花火は終わっていました。
佐藤は、いつもこうやってちょっとしたことに気を取られて、大切なことを逃してしまうのでした。彼は自分の性格を変えたいと思っていましたが、どうすればいいのかわかりませんでした。
ある日、佐藤は通りで占いに会うと、占い師に「あなたは反応閾値が低いだけです。気にしすぎないようにすればいいのです。」と言われました。佐藤は占い師の言葉を胸に、それからというもの、ちょっとしたことに反応しないよう努めました。
最初は大変でしたが、だんだん慣れてくると、佐藤は以前よりも落ち着いて行動できるようになりました。そして、大切なことを逃さなくなったのです。
佐藤は、自分の反応閾値の低さを受け入れ、上手にコントロールすることで、より充実した生活を送ることができるようになりました。
この物語は、反応閾値の低い人も、自分の性格を理解して上手にコントロールすれば、充実した生活を送ることができるということを教えてくれます。
夏の昼に咲く真っ赤な花って何を指してるのだろう？
明治時代なので輸入された園芸種ではなく日本本州の自生種だろうが該当するものがほとんどない。
強烈に見えるユリ科の濃いオレンジを誇張表現した可能性もあるが
https://spmoa.shizuoka.shizuoka.jp/japanese/exhibition/kikaku/2014/04.php
ページのキービジュを見てみればわかるが、クラメルカガリのおじさんに発注してる形跡がある
原作：太宰 治
協力：津島園子
ｱｯｯ!ｯｯこれゎ日本の科学技術の未来ぉ!?!?！！！！ｗｗｗｗ
ドｲｯの大学ゎ何故条件が悪ぃのに成果が上がるのｶ!?!?!?!?!!
それゎ若者ﾄ触れ合ぃながら教官が面白ぃｱｲﾃﾞｱを見つけるからだ!!!!!!!!
ｾｯｶｸいぃものがあるのを無視するﾅﾝﾃもったぃなぃ!!!!!
エジソン・メダルをちょうだぃしたＳＩＴゎ日本でゎ評価が悪ぅ!?!?!?
ｱﾒﾘｶでゎ２１世紀のﾄﾗﾝｼﾞｽﾀゎＳＩＴになるﾄ言ってるのに!!!!!!
世界の市場を独占してるＩＧＢＴの発明者ゎＳＩＴを見て考えたﾄ論文に書ぃてぃる!!!!
光通信の三要素も世界に先駆けて考えたのに日本ゎﾌｫﾛｰしてくれなかった!!!!
官庁研究所に研究費を助けてくださぃﾄお願ぃしたら追ぃ出された!!!!!!
２週間前にゎ４０年間必死で持ち続けた研究所のﾍｯﾄﾞをやめろﾄ言ゎれた!?!?!
日本から新しぃものを育て上げよぅﾄぃぅ風潮ゎまだまだ不十分!!!!
だｱｯｯ!!!!!!!!!!!
某企業の重役からおまえ、やめろﾄ言ゎれたところでござぃまず!?!?!?
何ﾄかしてこぅぃぅﾄころから変えてぃかなければぃけなぃ!!!!!
富野の凄さは上流階級が動乱で下に落ちてきて上流で普通のことをやった結果が下流では凄かったって凄さだからな シャア・アズナブルのネーミングとかな
本人の経歴を聞いたインタビューとか読むと陸軍の先進的な研究開発要員だった親が～とか東大研究所の知り合いが～とかガチの話ばっかりだから そりゃ「地球から最も遠い宇宙植民地が反乱して月の背後にある重力的安定点にある植民地を侵略し地球に壊滅的被害を与える」なんてSFも書けるだろうなって話
他のガンダムは「機動戦士ガンダム」の二次創作だけど富野由悠季本人は何も無い所に「機動戦士ガンダム」というSFアニメーションの脚本を一人で書いてるから、その功績が異様かつ巨大なのは当たり前
彼らは眼の前の課題をコツコツとこなしていく人たちなので。
彼らはの就職は学推なんだよね。教授の指示通りに就職してるから就活なんかしてないよ。
「就職戦線」とか無縁だから。他人のことは気にしてないよ。イキるとかそういう感覚はないでしょ。
舐めんじゃねーぞ。クソが。
好みにド的中して興奮がおさまらない
とにかく読んでくれ
「ハヴィラ戦記」
https://tonarinoyj.jp/episode/2550689798374522269
まだ一話なので考察もクソもない感想と深読みなんだけど、出ている情報や、伏線になり得る可能性のあるところをちょっと考えておきたい
小人はかつて奄美の森に沢山いたが、環境破壊により絶滅寸前となり保護されている、という設定
気になるのはその保護を行っているのが民間の製薬会社である、というところ
例えばトキならば、「佐渡トキ保護センター」があるが、これは環境省が設置し、新潟県が管理・運営しているし、「コウノトリの郷公園」は兵庫県立、そしてまさにこれにピッタリな「奄美野生生物保護センター」も環境省直属、つまり国立だ
ところが「先生」の肩書を見ると、「華蝶製薬 日本支部 羽部良島研究所 第五保護区長」となっており、保護主体が民間企業であることが分かる
それどころか日本支部とあるなら外資？名前からすれば中国系企業？とまで想像ができる
1. 環境省が主体となるほどに生息数が減っているわけではないが、社会的イメージのために本当に私企業のみで保護活動をしている
2. 絶滅危惧は本当だけど、環境省の保護施設とは別に、製薬会社の保護施設がある。動機は上記と同じ社会的イメージのため。
3. 生息数は十分多く、保護は建前で、小人を飼いたい何らかの理由が製薬会社にある (進撃の巨人のように裏がある可能性)
実際、社会的にいいイメージをアピールするために植林や海の浄化などやっている会社は現実にもたくさんあるため、会社に裏の理由があると深読みする必要はない
じゃあ裏の理由があるとすればなにか？と考えると、製薬企業が人に近い動物を飼育するならまず思い浮かぶのは実験のためだろう
現状、マウスで実験をやっているくらいなので、小人がいるならマウスより人に近いデータが取れると思う
そして人権ないなら、そりゃ製薬にしたらたくさん欲しいよね
でもさー、それならマウス飼うのと同じく、交配して欲しくない異性と接触しないようにケージ別けろよとは思いますけどね
と思うと、薬の実験というよりかは、社会性の調査のような形で研究されているのかもしれないね
でも、まだまだ本当の目的はわかんない
ひょっとしたら滅びてたのは大人間のほうだった、なんて可能性すら残っていると思うしね
進撃の巨人や約束のネバーランドのように、楽園の外がどうなっているかは全くもってわからない
それをああだこうだ考えるのが楽しいよね
真面目に保護していたのなら当然だし、製薬会社が仮に小人を実験に使っていたとしても、カラスが入ってきて好き勝手食われていいはずがない
なので外敵の侵入が起きないように楽園を設計していると思われる
廃校舎が街、その前の廃車が家として機能しているようだが、その家と街までの間が野外であるため、そこをカラスに襲われないよう、有刺鉄線が張られている描写がある
これを見れば、ガラスを破るどころか、ガラスの外にカラスが来ることさえないはずの設計になっていたと思われる
にもかかわらず、カラスが入ってきた
カラスが石をくわえて投げてガラスを割ったのか？と思ったけど、実際は人間による投石の可能性もある
大人間も、外の小人も、ガラスを割った犯人である可能性は捨てきれないだろう
つまり小人保護区をよしとしない勢力がいる、と考えて間違いないと思う
これは彼らにとって存在を左右する敵だろう
沖さんが外を見て逃げたのだって、カラスの影を見たから、というだけではないだろう
石を投げようとしている大人間を見たのかもしれない
「つがうと決めた人がいる」という言葉も、外への解放を願う気持ちも考えると、沖さんは外の世界の小人を知っていると推測できる
これはつまり、脱走した人がいるか、沖さんが野生から捕獲された個体か、だと思う
仮に約ネバのように脱走編に移行していくなら、沖さんはアドバイザーになるんだろうか
製薬だしな
今のところ男が2人食われた
製薬とか解放とかそういう話を抜きに楽園の人間関係で当面話が進展していく線もあり得ると思っている
そうすると、今回つがいを失った女が発生することが後々みんなの関係性を変えていくだろう
忍野カラスから生き残れるかわからないけど、マイを全力で守ろうとするだろうね
まあ2人は生き残るだろう
忍野の良さは他の女に知られていると思うと、その後、忍野を自分によこせと主張する女が出る可能性がある
マイは忍野を好いてはいるし頼りにしてはいるけど、性的には望んでいない
急に売り手市場になった時、忍野はマイへの気持ちを貫けるんだろうか？
絶滅危惧種で、遺伝的多様性の観点から配偶相手を何世代も決めているわけなので、複数人の事故死があれば大きな配置転換もあり得るだろう
親子で暮らしてないし
ここは第五保護区で他の保護区もあるようだし、世代ごとに違う保護区で暮らしているのだろうか
ガンガン生むつがいがいる出産保護区、相性をはかるためのお見合い保護区(忍野達はここ)、とか、色々ある？
