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はてなキーワード: チューリングマシンとは
エンタメはかなり少なかった
たとえばイミテーションゲームは結構エンタメ感あったよね、チューリングマシンは直接ひと殺してないからね
文脈としては、オッペンハイマー周りのゴタゴタ（たぶんアメリカ人的には散々擦られた話）がメインの映画だった
登場人物の紹介がほぼされないので、その膨大な前提を知らないと展開の6割は付いていけない
ある程度原爆周りの話は知ってたつもりだったけど、レベルが足りなさすぎた
オッペンハイマーの生涯が知れる〜という感じでもなかった
何ならオッペンハイマーはスパイだったのか？あたりの掘り下げが5割だったんじゃいかな
登場人物がとにかく多い、覚えるべき人物だけで15人超えてると思うんだけど、それ以外の覚えたほうが良いのかな？なモブが30人は居る
面白くないとは言わないし、あまり居なかった主人公だし、意義もあるしよくやったと思うし、シンゴジ好きな人とかには受けそう
そんな作品
理解を助けるためのわかりやすくする仕掛けみたいなものもかなり少なかった
これはクリストファー・ノーランらしい、悪い意味で
時系列がね、3・4本くらいあって行ったり来たりしてるの、最初どの順で起きたのかわからなくて混乱した
これも史実を元にしてるから「このシーンは知ってるよね」で描かれてる気がする
あと長い、そして濡れ場ががっつりある
＿＿＿＿
それでこれバズってたのか
https://note.com/dj_gandhi/n/ncf406716af1f
原子力委員会の偉い人
オッペンハイマーを所長に抜擢した人
なんか対立してる
マジこいつは途中で「誰だっけ？」ってなる
今見終わって調べても「で、誰だこいつ？」ってなるね
3周してもわからんかも
やっぱ物語の描かれてない部分が多すぎて、三国志とかそういう感じになってる
苦手
基本情報・応用情報試験みたいなのとか、CPUの仕組み、コンパイラの実装、分散システムやデータベースとかそういうエンジニアリングガチ勢みたいなのをイメージして大学でCSを学ぶとけっこうショックを受けるぞ。
俺の知ってるCSは、チューリングマシンの表現能力とか停止性問題とかYコンビネーターとかチャーチ数とかの世界で、コンパイラといってもε-CLOSUREみたいな話をじっくりやる感じ。
具体的な話が全然出てこない数学の一ジャンルってイメージかもな。
競技プログラミングみたいなアルゴリズムもそれほど時間をかけない。ベイズ推定をギリやるかどうか。
そういう知ればすぐ身につくものよりも、めちゃくちゃ考えて濃厚なパラダイムを時間をかけて吸収するような学問だった。
で、そんなCSを学んで直接役に立つのは多くの人の場合計算量のオーダーとかくらいかも。
モナドみたいな概念に抵抗なくなるとか、ラムダ式の意味を深く理解できるというのもあるけど、それSIとかWebやスマホアプリの開発業務で必要かというとね。
賢い人は、ちゃんとSNSのユーザー同士の関係性とかレコメンデーションみたいのにもCSの知識を応用できると思うけど、一般人は賢い人が作ったライブラリを使う側だよね。
チューリングーッス
パソコンとか、スマホとか弄っているとじゃあ元となったものはなんだろうと考える訳ですが、そこでよく出てくるのがチューリングマシンのお話だったりします。
まぁ実際に使ったことがないのでなんの機械かわかっちゃないんですが
実は僕らのスマホも超高性能なチューリングマシンなんですわって言われても意味わかんないですよね、0と1以外にも入力できている訳だし、めっちゃいろんな動画とか見れる訳だし
でも無茶苦茶基本に立ち返ると0と1でなんとか頑張ってるらしいです。そのなんとかがあまりにも高速かつ膨大すぎて、遠くからフィルター越しに見たそれに模様や色がついてるように見えるだけで。まぁフィルター越しに見たら何でも色は付くか。
上手いこと色を呼び出したり、画像を呼び出したり、ブラウザを呼び出したりしながら面倒な処理の簡略化を何度も何度も経て今に至る訳で
それでも大昔の0と1の入力に対する試行錯誤があったから、今こんな風に真偽不明な話をできてる訳ですね。増田の話は信じすぎるな。
謎の究明よいか！謎の究明ヨシ！
すまん、バカで。
現時点でも将棋とか特定の用途に用いる人工知能は学習を繰り返してプロより強くなってしまうわけで、汎用人工知能となると、多様な用途それぞれについて学習を繰り返して日々賢くなっていくのだろう。
その前提の、変化しないものが我々の対処すべき問題で無いんじゃ？、って話をしたい。
おそらくご存知だろうが、将棋も囲碁も無限にはパターンがない。組み合わせは、有限のはずだ。そりゃ、コンピューターには可能だろうけど、世の中が対処しないといけない問題は有限でなく、無限であるならば、解決すべき問題はチューリングマシンといった機械の上で対応できない問題な可能性があって、それは人工知能で対処できないのではないだろうか？という「P≠NP」の疑問をしたかった。すまん、説明不足で。
確かにいま主流の計算機が「ノイマン式コンピューター」なのだけどさ、チューリングマシンには記載できていない問題があることを知ろうよ。例えばさ、チューリングマシンが事実であるとしても、そこには CPU の周波数が原因となる時差が生じることによるラグがあって、そのことを感覚的に知覚してないとコードできない事例もあるのを知るべきだと思うよ。人工知能を作ろうとする場合には、統計学的な手法や、脳の仕組みを真似たものと色々あるわけだけど、究極的にはアセンブリで動くものになるのだったら、計算機の特性による歪みが反映されるはずではないのかい？今の人工知能は半精度を多用する場合が多いけど、二進法と十進法の変換ミスによる理想と現実の乖離は無視できるのかい？本当に我々の思考は「数学的なもの」で成り立っているのかい？もしそうだったら、どうして我々は計算ミスをするのだい？僕は不思議に思います。だから、数式と計算機は別物だと考えておくべきで、計算機科学も物理学と同じで「己の正しさを示すだめだけに数学を使う」学問で良いのじゃないでしょうか。
昔はプログラムはパンチカードに穴を開けてそれを読み込ませて実行してたんだよ。
UI は紙。
昔の映画で科学者がパンチカードの紙を眺めてるのを見たことない？
このまとめ↓みたいな感じ。
https://togetter.com/li/1317261
あと、今ほどいろんな処理をしてる訳ではないし、CPU の命令セットも少ないから、そこまで大変だったわけではないと思うよ。
雰囲気だけなら brainfuck をやってみると感触をつかめるかも。brainfuck はよりチューリングマシンに近いシンプルな言語。hello world くらいならすぐに書けるよ。
あとはそれを0か1かで表現してパンチカードに穴を開けるような感じだと思う。
https://ja.m.wikipedia.org/wiki/Brainfuck
というわけで、釣りっぽいけどあえて書いてみた。
チューリングマシン(http://www.nicovideo.jp/watch/sm22082958)だったり、ハーモニックドライブ（http://akiyuki.jp/works/573）だったり、ライフゲーム（http://www.nicovideo.jp/watch/sm19347846）だったり、面白いことやっている人いるなーと目についていたのだけど、今何処にいったのか。
サービスとは何か、そもそもハードの話なのかソフトの話なのか、それどころか使い方の話なのか提供側の話なのかもまるで突き詰めていない。
そして致命的なのは「ならばどうするのか」がまるでない点だ。
本質的な問題として誰かが意見を述べ、大勢がそれを目にする、若しくは返答をする行為がパソコン通信時代から変わっていないというのなら、それは正しい。
だがそんな物は町内会にある電気を使わない物理的な掲示板からも変わっておらず、応答速度と意見を書き込める空間的な制約が減ったに過ぎない。保存と表示の変化に過ぎないと言うのなら、ＡＲやスピーカーも同じ話だ。我々が意思疎通をする時に入力と出力が必要だと考えた場合、保存と表示法、その速度と制約を変える以外に何かがあるのなら、それをまず考えるべきではないのか？
例えばＶＲやＭＲを使って経験（精々が視聴覚刺激にしか過ぎないが）を共有する場合、保存する行為が出力であり、共有する側にとっては入力となる。行為に対してまた別のレスポンスを様々な形で出力する事も可能だが、その反応も結局は保存を伴う出力であり、動画サイトが掲示板だと言うならＶＲもＭＲも同じになる。ＭＲはＶＲとＡＲを融合させた先にある概念である為、ＡＲについて言及する意味はないだろう。
スピーカーはハードウェア的に目新しく感じるのかもしれないが、モニターのないパソコンと考えれば分かり易い。加えて、操作系が音声になっているだけだ。
言い方を変えての繰り返しになるが、掲示板の例えは基本的にデータを保存する側が出力し、表示されたものを別の人間が入力するという話なので、それに該当しないコミュニケーションを考え出さなければそこから脱出することはできないように思う。（風のリグレット、なるゲームを考えてみれば分かり易い）
何か新しいものを、という発想は貴重なので全否定はしない。しかし貴方の求めているのは入出力以外の"何か"という人知を超えたコミュニケーションになってはいないか？
どれだけ処理速度が増してもコンピューターの基本はチューリングマシンから変化しておらず、それを否定するのであればコンピューター自体の概念を変えねばならない。
長々と書きながら私も凡夫の極みだが、入出力と保存を伴わないサービスやコミュニケーションはちょっと思いつかない。
貴方がありきたりだと感じる本当の原因は何なのか、もう少し考えてみてはどうだろうか？
東大基礎科学科卒。過去250～340年間世界の大数学者達が解こうとして解けなかった、世界史的数学難問4つを解き、現在ロシア科学アカデミー数学の部で審査中。マスターした11ヶ国語を駆使したプロの通訳・翻訳家。矛盾だらけの現代物理学を初め、全科学（自然、社会、人文科学）の主だった物を体系的に批判し各々に別体系を提起。各種受験生(医学部、難関大学入試、数学オリンピック、社会人大学院入試、IT関連資格)支援。
■経 歴
2002年 （至現在）セント・クレメンツ国際大学 物理学教授
2001年 英国系セント・クレメンツ大学で数理物理学の博士号取得
2002年 ロシア科学アカデミー・スミルンフ物理学派論文審査員となる
1999年 英国系ウィットフィールド大学でコンピュータ科学人工知能の博士号取得
1991年 （～1993年）University of California、 Irvine人工知能研究所で確率論批判・学習システムの研究
1988年 （～1991年）世界の認知科学の権威ロージャー・シャンクのCognitive Systemsのデータベース研究所IBSで自然言語処理研究
1986年 （～1988年）欧州先端科学研究プロジェクトESPRITにESPRITディレクターとして仏Telemecanique研究所より参加（生産ラインへの人工知能導入の研究）
1985年 西独ジーメンスのミュンヘン研究所で生産ラインへの人工知能導入の研究
1982年 （～1985年）[仏国]世界一速い列車TGVのメーカーAlsthom社の知能ロボット研究所
1981年 （～1982年）[仏国]グルノーブル大学院、ソルボンヌ大学院で通訳の国家免状取得
1980年 （～1981年）[スペイン]マドリード大学院で言語学履修 西国政府給費留学生
■専門分野
数理物理学Ph.D.、コンピュータ科学人工知能Ph.D.、マスターした11カ国語を駆使したプロの通訳・翻訳家
■講演テーマ
「ビジネスマン、文系卒社員に理工系技術と技術的発明を評価できる眼を」
近年世界の大学でビジネス志向の学生向けに、理系の技術的な事がある程度分かるためのカリキュラム改変が始まっている。しかし申し訳程度であり、また理系の拠って立つ数学物理学の科学理論自体に欠陥が有る事が最近明らかとなっているため、正しい数学と物理学の粋を伝授し、文系でも本物の理系技術評価が出来るように支援する。
「英語を完璧に&現地語（非英語）を或る程度使えるマネジャー急遽創出と、社員の中から各国語通訳をネーティブに肉薄する敏捷性と正確さで急遽育成を支援」
海外のプロジェクトや企業と折衝するとき、英語がネーティブ並みであったり、現地語を自社のディレクター自身がある程度こなせるか、英語、現地語につきネーティブ並みの社員が通訳出来ると先方との話が大きく好転する場合が少なくない。それを本当に実現する教育訓練を私は提供できる。平明に説明し、実体験をしてみたい方がいらっしゃるなら講演会場で手解きをしてみたい。
「発見された言語学理論と外国語訓練方法論を基に、文科省と英会話学校の英語教育訓練方法論の根本的誤りの中枢を詳説」
統語法意味論、文脈意味論、実世界意味論の3レベルで進展するネーティブの母国語習得過程の中、言語能力の真の中枢は解説も無しに親の喋るのを聴いているだけで分かるようになる統語法的意味把握能力で、これは文法用語を全く使っていなくても徹底した文法訓練となっている。ネーティブが敏捷性、精度の点で万全であり、先ず文法的間違いをすることはない理由はここにある。全文法分野について書き換え問題の「即聞即答訓練」を一気に中学生以上の年齢の人に施し、全文法のビビッドな一覧性を習得させるとネーティブに肉薄する敏捷性と精度で外国語を使いこなせるようになることが発見された。
「＜証明された欠陥数学＞ 確率統計と微積分学のビジネス、金融工学、保険業界での使用に対する警告と、それに取って代る新数学体系」
我々物理世界は離散値の世界であることが原因で、物理世界に住む人間の頭脳が考え出した数学の中で連続実数値に基づく確率統計学と微積分学だけが欠陥数学として発現していることが証明された。決して建設的な予測をすることができず、崩壊していく事象に後ろ向きにしか適用できず、せいぜいリスク管理にしか使い道の無い確率統計学をビジネス学の分野では金科玉条の如く信用し積極的やり方で利用しているが、ここに「理論」と現実との間に大きな食い違いが生じている点に警告を発したい。そのためそれに取って代る新数学体系を提起する。全てを分かり易く解説します。
「新エネルギー・エコ向けの発想を大転回した技術的な重要な発明を提起」
20世紀初頭に数理物理学者Henri Poincareは二体問題までは解けるが三体問題(三つの星が互いに重力で引き合いながら運動している時の時々刻々の位置を計算で求める事)以上は微積分学を使って解く事が出来ない事を証明した。これは無限小差分を使う微積分は計算式中で交差する項をほぼ同等とみなして相殺してしまうため、作用反作用の法則(F1*v1=-F2*v2)の取り違い(F1=-F2が作用反作用の法則であると圧倒的多数が信じている)と相俟って、交互に対称な運動しか記述できないため、対称性の有る二体までは記述できても対称性のない三体以上は記述できないためである。この欠陥数学微積分を基に二体までは「エネルギー保存則」を証明したものの三体以上の「エネルギー保存則」は本来的に証明不可能であることが明らかと成った。現に永久磁石がエネルギー保存則を大きく超えることが実証され始めている。それらの実験につき具体的に物理学の素人の方々にも分かりやすく報告したい。
「世界史的体系的誤りに迷い込んだ現代物理学とその使用者への警告とそれに取って代る新物理学」
現代物理学の二本柱、量子力学と相対論の中、量子力学は水素原子の原子核と軌道電子の関係説明を辛うじて試みただけで、水素原子より複雑な原子や分子の構造の説明に実は悉く失敗し、繰り込み・摂動理論はその失敗を隠すため後に持込まれた。軌道電子は光速に比べ無視できぬ速度でクーロン力で原子核に引かれて急カーブしながら等速加速度円運動、大量のエネルギーを消費するが、半永久的に軌道を回る。しかしシュレーディンガーの波動方程式(その波動関数とその共役関数の積は確率)はエネルギー消費に一切言及せず、エネルギー・レベルが一定に保たれるという明らかに矛盾した論を展開する。また確率を持ち込んだからには、エントロピー単調増大法則がここに適用され、水素原子は瞬時に粉々に飛び散らなければならぬ現実に反する二つ目の重大矛盾に遭遇するが、これもシュレーディンガーは見てみぬ振りをする。つまり水素原子の構造の説明にすら量子力学は完全に失敗した。量子力学とは動力学でなく各エネルギー・レベルについての静力学でしかなく、「量子力学」の「力学」なる名前とは裏腹に力を論じられない。論じればエネルギー消費が起こりエネルギーレベル一定論が崩れる。
「現代のフォン・ノイマン型コンピュータ・アーキテクチャーの誤りと、創るべき新コンピュータ・アーキテクチャー」
現代のフォン・ノイマン型コンピュータの計算機モデルが取りも直さずチューリングマシンそのものである。チューリングマシンは決ったパラメータ数の状態間の遷移を静的モデル化したものであるのに対し、歴史的にその直前に発表されたアロンソ・チャーチの計算モデルのラムダ・キャルキュラス(人工知能プラグラミング言語LISPの言語理論でもある)は関数の中に関数が次々に入れ子のように代入されて行き擬パラメータが増えていくダイナミックな仕組みを持つ。この後者は人間が作ったコンピュータを遥かに凌ぎ、宇宙の始原から発生した環境データから関数をf1(t),f2(t),.,fn(t)と次々に学習し入れ子のように代入進化し、次の一ステップの計算には宇宙の始原からの全ての関数f1,f2,...,fnを思い起こし、そのそれぞれの差分を取って掛け合わせる事をしているコンピュータとも言える物理世界とその時間の学習・進化を時系列順に模写するのに持って来いの仕組である。関数と言っても多項式で充分である事を世界の7大数学難問の一つPolynomial=Non-Polynomialの私の証明も交えて平明に解説する。これは日本の国と世界の先進諸国のコンピュータ科学の今後の研究方向を左右する発言となる。
■実 績
【講演実績】
Trinity International University
「コンピュータ科学」 学士号コースの学生に卒業まで全コースを講義
St.-Clements University
「金融工学に必要な数学・物理学」の博士号コースの学生3年間に渡って講義、研究テーマと研究内容、博士論文のアドバイス
St.-Clements University
研究テーマ「コルモゴロフ複雑系の二進ビット・ストリングの下限＝Lower bound for binary bitstring in Kolmogorov complexity」の博士号コースの学生Dr. Bradley Ticeに英語でアドバイス
St.-Clements University
外国語学部のポルトガル語・伊語の通訳・翻訳の学士号コースの学生に教養学部のレベルから全社会科学（経済学、法律学、社会学、経営学）、人文科学（哲学、言語学、心理学、歴史学）、自然科学（数学、物理学、化学、生物学、医学、計算機数学）、エンジニヤリング（Information Technology、ソフトウエア工学、電気工学、電子工学）の各々の学科の全講義を行う。
Госдарственный Университет Санктпетербургской Гражданской Авиации (サンクトペテルブルグ国立航空大学)
物理学学会の論文発表会で幾多の論文の露語によるプリゼンテーション。
【メディア出演】
【執筆】
ti-probabilistic Learning by Manifold Algebraic Geometry, SPIE Proceeding, 1992 Orlando 等 人工知能学会論文
答え：息を止めろ。
詳しく書く。
物事を先送りするのは嫌だったり面倒だったりするからだ。
例として、客に「さっき送ったメールは間違いでした、申し訳ありません」と電話を入れることを考える。
今日の俺だ。今年度にすでに３回ミスってて、上司にもクレームが入ってり、すでに次は無い状態だ。なのに間違えたんだ。
どうするか。まず分解だ。
やることを再確認する。「客に電話で謝ること」。分解すると「電話番号を調べる」「受話器をあげる」「電話番号をプッシュする」「呼び出す」「謝る」だ。
なに、実際に実行するわけじゃない。分解するだけだ。実行するのは俺じゃない、未来の俺だ。
分解したら、紙に書く。一行づつ順番に。チェックリストみたいなもんだ。
次に、一番いやな所を探す。「電話番号をプッシュする」だ。その一個上に「息を止める」と書く。
あとは、実行だ。お前はチューリングマシンだ。紙にかかれたとおりにやれ。
息を止めるのはなぜか。息を止めると、脇目をふらなくなり、目的に向かう気持ちが強くなるからだ。
子供の頃の水泳の授業のとき、「息継ぎをせず何メートルいけるか」なんてやったと思う。
そんなとき「今日の給食なんだったけ」とか「国語の宿題やってねえや」とか、関係ないことを忘れて、ひたすら水をかいたと思う。
試しに、すぅっと吸い込んで息を止めてみろ。
もやもやした気持ちがなくなって、とにかく前に進まなきゃ、という気持ちになるはずだ。。。。ならないかな。俺はなるんだけど。
とにかく、やりたくないことは、アトミックなところまで分解して、一番いやなところを洗い出して、そこは息を止めて一気にやる。
カーネルコミッターでも、処理系実装者でも無さそうな人達が、「Cは滅びず！」と叫んでいる不思議な光景。
http://b.hatena.ne.jp/entry/shyouhei.tumblr.com/post/5545216280/c
http://b.hatena.ne.jp/entry/shyouhei.tumblr.com/post/5603961294/c
Linuxカーネル（せめてPOSIX互換品)を手前が思う言語にさっさと移植すれ。さすればCを滅ぼせん。（ちなみに高機能アセンブラの最適解がCとは俺も思っちゃいない。）
最後のＣの牙城、Linux（ＵＮＩＸ）をＪａｖａなり何なりベターな言語にさくっと移植してくれ。それともgoogleビッグブラザー様がクラウドでＵＮＩX鯖を駆逐してくれるのを祈ってればいいのか？
JavaもC#も，それにPerlもRubyもPythonも，実行環境自体はCで書かれている件。コンピューターが「シリコンを基材としたチューリングマシン」であるかぎり，アセンブラとCは滅びない。
