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はてなキーワード: 類推とは
つまり増田はhttps://anond.hatelabo.jp/20231101161118とhttps://anond.hatelabo.jp/20231101162720が同一人物だと思った？会話文から誰の発言か類推できないタイプの知的障害？
社会実験的な根拠は、人類を生まれたそばから隔離するとか人権侵害を許すことになってしまうのである種の類型以外に対しては不可能ですし、歴史学のような単一の出来事に関する根拠というのも根拠ではなく類推証拠のようなものです
現状批判に根拠が必要という考え方は批判されています。人類の未熟な科学が間違う(ナチとか)こともありますよね。根拠を揃えるには十数年かかることもザラですが、根拠がないからという理由で現状を放置するのは救済が間に合わないですよね
かなり細かいところを端折ったざっくり説明なので、鵜呑みにはしないでくださいね
つか、普通に考えれば、誰にでも分かること
その物語に何なりか自分の中のナニカを見つけるから楽しい・感動・怖いのだから
そう【絶対に】これは人々の◯◯を満たしたのだといえる
それが言えなければ語られる訳がない
①当たった▲▲の構造を見てみるとこれこれこういうパーツを見つけることが出来る
③このパーツが作用したということは、ナニナニに違いない
それ自体は構わない
結果について先に規定して、そうなるように類推する行為は危うさが増すが
その集団が気づかない（見ないふりをしている）醜さ・愚かさの発見という態度をとる
そして、凄いことに気付いてしまったという体で、【それを世に出した創作側が上手い】という発表をする
言ってしまえば、需要を掘り起こしたのがすごいですねーというだけの話
可燃性を増しているのは
フリーレンが当たる前に、「アニメ漫画に金払える高齢独身者層の願望を拾う作品だ、スゴイ」と言うやつは出てこない
でも効果は劇的だ
なにしろ事後諸葛亮なのだから、その一定度の事実性については確定されていて否定ができない
「フリーレンは人気などない」と切って捨てられない
旬の事象だから人の目に触れやすく、そして相手を下げているから反応をもらいやすい
ある程度頭はいいが飛び抜けて優れているわけでもなく、でも自分を認めてあげたい人にはうってつけのコンテンツなのだ
面白いのは
自分の態度や内面を勝手に規定されて嗤われると怒り出すんだよね
で、決まって、「頭の悪い反応が集まってきた」みたいに斜に構えだす
本当に、面白いように同じ
反応しちゃったら、それが何らか効果を持ってしまったことを相手に知らせてしまうのにねぇ
哀しい生き物だよね
会見のルール問題やNGリスト問題とは別に、「ジャニーズは会見で望月の質問に回答しなかった」との誤解が多そうだから書いておくけど、ジャニーズ会見で望月衣塑子らは確かに司会に指名されなかった、でも最前列から地声で他社の質問の合間に質問して、東山紀之はその不規則な質問に回答をしている。特に最後は「これで会見終了です」と挨拶した後に、望月衣塑子に付き合って複数回の応答で回答してるよ。マイクもらって名乗ること出来てないから記者が誰かは声からの類推だけど東山の目線から言っても最前列にいたという望月記者の質問だろう。
ジャニーズ会見はノーカット動画がYouTubeにいくつも転がってるから見てみてね。最後のほうだよ。
■【ノーカット】ジャニーズ事務所が会見 社名をSMILE-UP.（スマイルアップ）に変更 東山紀之氏「ジャニーズという名前は全て消す」（2023年10月2日)| TBS NEWS DIG - YouTube
https://www.youtube.com/watch?v=O6pM9Qpq-j4
■2023年10月2日ジャニーズ会見で質問したメディア・記者一覧
ある人が、共通の知人を、下手な絵を描くオタク野郎、みたいに馬鹿にしていた
どういうことかと言うと、その知人のSNSアカウント名から類推して、別サービスのアカウントを見つけて、
さらにpixivアカウントにたどり着いた、ということなのであった
(今風にかっこよく言うとOSINTか?)
とはいえ、このような手法をリアル知人に適用しているのはなかなか悪趣味である
その後様子をうかがってみると、どうもそいつは、様々なリアル知人のアカウントを徹底的に掘っているらしくて、
誰々は裏垢で変態的な投稿しているとか、誰々はネットでは態度がでかい、みたいな馬鹿にするネタを見つけては吹聴していた
おそらく私も掘られて、何か馬鹿にするネタを探られていたのだろう
何が言いたいのかと言うと、別にネット炎上などしていなくても、あなたを知っている・興味のある第三者がネットを掘っていて
いつの間にか弱みを握られてる、みたいなことは十分あり得るということ
もうええわ。おわらいかよ。
基本そういうとこ田んぼしかないけど道の駅＋授乳室あると助かるだろ……
授乳室てイオンショッピングセンターにあるのしかしらないんだろかこいつ
念のためにいっとくとそのあとママはまた運転して最終的に医者にたどりつく予定なんだがな。
なんでこれがいままでのはしばしに書いたことで理解できなかったのかがわからん。
十分示唆したはずだが。
そりゃ「子供ができたあとは離婚したほうが説明の手間がなくてラク」とまでいわれる夫が増えるわけだ。
そんで協議離婚しても親権とれず、悪知恵ふきこまれて「誘拐されましたー」とかいいだすし
万が一親権とれたら放置虐待すんだろうな。「腹減った？なんで？おとといパンやったじゃん」とかいいだすんだろうな
本当に類推力がない。
・終始「娘をAV女優にしないためには…」という話ばかりで「息子のAV出演」「息子/娘がAVで女性を消費しないためには」の話が全く出ていなかったこと
・「セックスは神聖なもので好きな人とだけするものだから…」という非常に保守的な性への価値観
・「AVが実際にどのように作られ、AV女優が具体的に1本のAVに出るためにどんなことをしているか」を知らずにAVのことを語っていたこと
・子どもにあまりオープンに言えない(けれど自分は誇りを持っている)職業に、親になる可能性の人は就いてはいけないのだろうか？
・AVは男性の性を満たすものとしてのみ語り、AVを観る女性の存在を無視していたこと
・AV女優になるバックグラウンドの類推やAV女優の数が増えているということを語る際の客観的な根拠の乏しさ
他にも色々あった気がするが、全体的に性に対する保守性とAVを観る女性の無視とAVを消費する側にしないという視点の欠如とAVへの無知さとAV女優への強烈な差別意識が強烈で、聞きながら何回か笑ってしまった。
うぉおおー！
前の職場であなたのような先輩が欲しかった…あなたのおっしゃるとおりだよ。
正攻法としては＜どこまでが同じでどこまでが違って、その結果マニュアルのステップXまでは適応できるが、その次のステップが適応できなくなるのだが、そこはどうしたらいいのか＞みたいな分析をした上で、＜どうしたらいいか＞の仮説を立てて、＜この部分がAとは違うので、マニュアルとは違うがこう対処する、ということでいいのか＞という質問をする、ということになるのだろう。
上記の通りだよ。
それはもう(主観的ではあるけれど)一生懸命に取り組んだのに、これが終業時間をフルに使っても全然時間が足らなかったの。
ここの所を分かってくださって、10年前に苦しんでいたあの頃の自分が救われた気がするよ。ありがとうね。
あなたの様な方が先輩であれば、、、なんて書いたけれど、
結局は上記の「時間切れ」のために、仕事なんて進みもしないし出来もしなかったのだから
あなたの様な優しくて洞察鋭い方の、余計なストレス要因とならずに済んで、それはそれでよかったかな(笑)
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ぎゃー！
耳が痛いよぉ、、、そうなんだよ、さすが賢い増田兄さん…良くわかっていらっしゃる……。
基本的な資質として「洞察する力が弱い」＝「他者の気持ちが分からない。共感できない」らしいので
端的に言えば【人でなし行動】を無邪気に悪意なくやってしまう恐れがあったり、
自分自身が【人の心がわからない人間】であることを前提に踏まえて、周りの動きを見て、経験から類推して動くしかない。
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と、思い至って20余年
「とある状況のときには、このように振舞えばいいのだな…」というのを、ひとつずつ構造を理解して、
多少想定した状況がブレても対応できるように、自分が"人として為すべき行動"をシミュレートしてきた。
マジ【疑似体験】の効率が悪すぎて、毎日こつこつ積み重ねていくしかないのがつらみ。
なんなんだろう、これ。自己への愛が強すぎて、他者に関心が薄いのかなぁ。
それとも自身の経験でしか学べない、まさに愚者の学習なのかな。賢者がうらやましいぜ。
ようやくヒトの皮を被れるようになってきた…なっていたらいいな…
うおおぉ…はやく人間になりてぇ……
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今思えば、その論拠は極めて薄弱で、手を引いて歩く時に引かれるままについてきてくれるとか、広場から帰る時に抱っこして強制撤収してもさほど暴れないとか、名前への反応が長男より少しいいとか、そんな程度だったのだけども。
長男は4歳にして、言語が1歳、言語理解が1歳9ヶ月と言われた。問いに対してガン無視だから、検査といっても普段の様子を親が答えてそこから類推っていう感じなので、あてにはならない。そのカラクリは聞いてもIQ30とはなかなかショックな数字だ。しかし、もっと心配は次男だ。
長男の同じ月齢の時より、出来ることが少ない。長男は普通の子よりもずっと上手いことと、出来ないことのデコボコが激しい。感じだったけど、次男はすごく遅れてることとちょっとだけ遅れてることばかりで、賢さの片鱗が見えてこない。長男は3歳になる頃には80ピースのパズルも組み立てていたが、次男は3歳にして1歳半のパズルがやっと。言語理解も遅れてる長男よりさらに遅れてる気がする。
すぐイライラしてモノを壊す。壁や床やヒトを蹴る。なんでも床に投げつけ踏みつける。iPadのガラスフィルムはヒビだらけだ。その頻度たるや、朝起きて喉がイガイガするからひとしきり暴れるところから1日がスタート。着替えさせられ暴れ、腹が減って暴れ、眠くて暴れて1日が終わる。
言語理解が遅れているので、言い聞かせてどうにかなるもんじゃなく。
そんなこんなで、結局2人こさえた子供が2人とも揃って自閉スペクトラム症である。
いつかは喋る、いつかは偏食は治る、いつかは、ということはわかってる。でも、先が見えないと不安だ。
例えばいつまでオムツ交換を強いられるのか。
5歳までなのか10歳までなのか、二十歳をこえてもそうなのか。
しんどい。
①→そうだよね。質問で奨学金の話を出したのは、下宿代含めてもお釣り来るような地方医療用の奨学金があって、
恐らく都内の学生は、わざわざ地方医療の奨学金なんか考えなくても地方医大に出してもらえる子息が多い環境だったろうから、
そういう環境に囲まれていると尚更「そもそもなんで家庭環境のせいでそんな事まで考えないといけないのよ」って不満が溜まりやすくなるよね。
②→そういう事か！女性の友人同士だとこんな事言われずに済むの、
やっぱりまだまだ男性の同僚や旧友の母親には理解されてない証拠だよね。
なんか知らん横増田達が「会社の男性の同期からも環境のおかげだと思われているのは、元増田が無能だからじゃないかな？」とか
無責任に「元増田は研究はかなり向いてなさそうなので、理系だと開発職しかないだろうね。」とか言ってくるの見てると、
そんな類推される筋合い無いのに言われるって、尚更やるせないよね。
私なんか東大でも何でもない理系で、私も理科科目の適性無かったんだけど、メーカ営業さんが大変そうにしてるの見てると、
増田はマテリアルインフォマティクスや超伝導の専門家ではないんだけど。
専門家からすると、常温ながら高圧下で超伝導の存在ですら怪しいのに、高圧ですらない報告は眉につばも付けたくなるだろう。(LK-99は本当に常温常圧超伝導を達成しているのか - 理系のための備忘録)
Cu_2S の一次転移を常温超伝導と見間違えたのでは？との報告が上がっている。(https://twitter.com/tjmlab/status/1689076343114493957])
LK-99に関連して、常温超伝導を示す物質を機械学習を使って見つけられないのかという疑問をはてなブックマークやTwitterなどで見かけた。
端的に述べると、機械学習を用いた物質探索は既に広く行われているが、今回のような未知の性質を有する物質の探索には不向きである。
物質探索で機械学習が注目されるようになったのも最近のことだ。
2019年には選択性の高い触媒を機械学習で予測する研究がScience誌に投稿されている。(高選択的な不斉触媒系を機械学習で予測する | Chem-Station (ケムステ))
物質の探索の他にも、生データの帰属やそこから得られたデータ同士の解析などにも機械学習が用いられている。
機械学習によって、経験によると勘とマンパワーと一握りの運で支えられていた「予測→合成→測定→解析」のサイクルを早められるようになった。
その一方で、より広大な未踏の探索領域が存在し、さらなるマンパワーが必要であることが明確化された。
HUNTER×HUNTERで暗黒大陸が明かされた状況に似ている。
機械学習は暗黒大陸の道案内役になりうるが、より効率的な探索のために実験や測定の自動化も必要となり、そのような研究も始められている。
機械学習が様々な物質を予測しても、その合成できるかは別問題だ。これは機械学習に限った話ではない。
理論的にすばらしい性質が予想された物質であっても、技術的に合成できない、合成できても予想された性質を示さないことは科学の世界ではあるあるだ。
原因は様々であるが解決のためには、技術の進歩とブレイクスルーが必要となるし、そもそも予想が間違っている可能性だってある。
たとえば、2000年にノーベル化学賞を受賞したポリアセチレンは、古くから量子化学的に導電性を持つだろうと予想されていたが、合成する方法がなかった。
1958年にナッタらが開発した触媒によって初めて合成されるが、粉末しか得られず電気特性を測定することができなかった。得られた粉末は溶媒にも溶けず熱で溶融もしないためフィルムにできなかったのである。
その後の1967年に白川らがフィルム化に成功し金属光沢を示すもののほぼ絶縁体であった。電気を流すにはドーピングという更なるブレイクスルーが必要だった。
機械学習は、目的とする性質を持った物質を探索することは可能だが、全く新しい性質を示す物質の予測には向いていない。
過去の結果から高い転移温度を有する物質を類推可能だが、これまでの超伝導とはメカニズムが異なるであろう常温超伝導を示す物質を予想することはできない。せいぜい異常な振る舞いを予測するくらいだ。
超伝導の恐ろしいところは2000年以降も様々な性質が予想され発見されていることだ。
例えば、ワイル半金属（1937年予想、2016年発見）、トポロジカル絶縁体（2005年提唱、2007年確認）、ネマティック超伝導（2016年発見）などなど。
全く新しいメカニズムによる性質に関するデータが無い以上、このような性質を示す物質を機械学習で探索するのは無謀だ。
もちろん、既存のデータをよくよく洗い出してみると、新しいメカニズムで上手く説明できるケースもあるが、それを機械学習へ利用するには･･････。
