はてなキーワード: メカニズムとは
コレヤーッス
本日は日本において、ラッキーゾーンの日、東名高速道路全通記念日、秋田県では県民防災の日となっております。
1986年の今日に秋田県の日本海側で日本海中部地震が発生したのだそう、その時の風潮では『日本海側では津波は起きない』という俗説が流行っていたそうで、それで百人近く犠牲になったのだそうな。
今では津波が発生するメカニズムみたいなのは多少は理解されたので、条件が合えば発生しうるくらいの感想は持てるようになったとは思います。
何かあった時に調べる、では少し遅いので現場でどんな危険が起きやすいかぐらいは認識しておくと良いかもしれませんね。
ということで本日は【発生しうる危険の把握よいか】でいきたいと思います。
家電クレーム増田の尻馬乗らせてもらうが、マジで家電メーカーはメンテの事考えてないよな。
https://anond.hatelabo.jp/20230524090520
特に気になるのは日本という湿気が高くてカビが増えやすい市場相手にしてるのにカビ取りの事全然考えてない家電たちだ。カビ取り必須の製品が簡単な分解が出来ずにカビフレンドリーな造りになってる。
エアコンのクリーニング業が盛んだ。この文章にも広告が表示されているだろう。
エアコンの中がカビ易い、分解が容易ではなく掃除ができないのが原因だ。
だが実際はここはそんな難しい構造にはなっていない。
メインの部品は細長いシロッコファンだ。このファンからの風が手前にだけ出てくるようにグルっとシュラウドに囲まれた構造になっている。そのうち下側が別パーツになっている。
カビ易くて掃除が必要になるのはこのシロッコファンとドレンパンだ。
でもこの二つを取り外すのはかなり大変だ。
2.全体カバーを外す
3.ドレンホース引き抜く
4.ドレンパン外す
6.シロッコファン引き抜く(出来ない機種もある)
でもこれってナンセンスで、ルーバーアセンブリがカチャッと外れてシロッコファンも手回しのネジ緩めれば外れるという構造にする事は難しくない筈だ。
換気扇や扇風機も昔はファンが外れない構造だった。だが平成初期に外れる構造になったわけ。勿論掃除の為だ。
ならばエアコンもそういう進化するのが筋だろう。なのに進化が止まっちゃってるのだ。
因みに「お掃除エアコン」っていうのはありゃダメだ。勝手にお掃除するのはホコリフィルタだけなのだ。あれを掃除しないやつというのはズボラが過ぎる。そしてお掃除メカニズムのせいで無駄に機構が複雑でカビ取り掃除の難易度が高い乃至不可能なのだ。「カビが生えたらお手上げ」という事はもっと周知されるべきだろう。
まず筐体の上側からでかいポリバケツがぶら下がっている。その中に穴の開いたドラムの洗濯槽があって、脱水時はこのドラムが回転することで水を跳ね飛ばす。
洗濯機もカビ易い。そのカビは洗濯槽と外側のポリドラムの間に繁茂するから普通の掃除じゃ取れない。
そこでパルセータの真ん中にあるネジを緩める。するとパルセータだけが外れるのだ。
洗濯槽はかなりデカいナットで止まっているのだが…こいつは普通の工具では緩められない。ナットがデカい=レンチもデカいとなるが、なにぶん洗濯機の中なので大きいレンチが入らないのだ。
その為デカいソケットレンチ、しかもパルセータを回していた軸が出っ張ってるからディープソケットが必要だ。アストロプロダクツにも下手すりゃないかもしれない。1メートルくらいのエクステンションも必要で、ここを回すだけで数千円かかってしまう。
また洗濯槽を抜くには上面のスイッチやフタが付いているカバーアッセンブリを外す必要がある。
これも簡単に抜けるようにすりゃいいやん。なぜ進化しないままなのか?
メーカー関連に務める増田が居て色々と出来ない理由を書いてるんだが、
https://anond.hatelabo.jp/20230524213039
そういう風な「出来ない」は嘗ては「出来る」ようになって来ていたんだよ。
例えば扇風機。嘗ては羽もガードケージも全く分解できなかった。
でも昭和後期から平成初期にガードケージの前が外せるようになり、羽が外せるようになり、後ろのもガードケージも外せるように進化した。しかもツールレスで。
扇風機の羽はモーターの軸に取り付ける。普通はそういう所は緩まないようにテーパー嵌合にするものだ。だから外せるようになった初期の扇風機は羽根の嵌合部が潰れて壊れるケースが多かった。だがその後改良されて今はツールレスで外せるのにそこが壊れる事は無い。
シロッコファン式換気扇も初期のものはファンが外せなかった。センターナットを緩めてもテーパー嵌合になっているのでギアプーラーが必要だった為だ。だがここもツールレスでテーパー嵌合を実現するデザインに進化した。90年代だ。
掃除機のゴミ捨ては嘗ては大変で、ホコリをブロックする不織布や和紙のフィルタが詰まってしまうので、そとに持ち出してカンカン叩いて掃除した。だがパック式とかサイクロン式などに進化した。これも平成初期。
冷蔵庫は嘗ては一番下にドレンパンがあり、水がたまるので定期的に水捨てが必要だった。不用意に傾けると必ず水がこぼれた。これはドレンの位置を工夫することで勝手に蒸発するようになった。これはメンテフリーの進化だ。
でもこういう進化はメーカーが付加価値路線一本になると止まってしまった。サーキュレーターなんか扇風機の進化にも背いて羽根すら外せない製品がある。
はてなにはIT技術者が多いだろうが、日本のPCを使うだろうか?増田はほぼ使わない。
なんていうか考え方がメンテ出来ない日本家電的で、開けて増設したりOSを替えて使う事を前提にしていないのだよな。吊るしなのだ。
例えばDELLやHP、IBMなどの米国勢がケースもPCIスロットもツールレスでディスクもソーターにしてるのに日本メーカーはいつまでもネジで止めるコンベンショナルなまま。添付ソフトが多いのでOS入れ替え対応が大変で最初から販売当初のOSのみのドライバサポートとか。
「自分のものは自分で手入れするのが当然」という考えが劣るというか。
家電も改良するのが当然だから改良していたのに「ユーザー訴求がない」を理由に改良を止めてしまった。
こうなるとソフトウエアで実現できる無駄な機能だけが増えるばかりで、例えばコンビニでコーヒーとおにぎりの販売量が少ないので扱いを止めてしまい、お茶とサンドイッチだけ売ってるみたいな事になる。
自分も信頼性があるからなるべく日本製がいいが、もしも中・韓製で送風ファンがツールレスで外せるエアコンが出てきたらそっち買うと思う。
なんでだよ、と思うかもしれないが、これは科学的に証明された事実なのだ。
カリウムは神経伝達物質の一種であり、脳の活動に影響を与える。
カリウムを多く摂取すると、脳は特定の周波数の電波を発するようになる。
女騎士はこの電波をキャッチすると、その発信源に惹かれてしまう。
そして、その発信源がどこにあるかを気づくと、迷わず訪ねてくるのである。
これが毎日バナナを食べるとやがて女騎士が自宅にやってくるという現象のメカニズムである。
俺ははこの現象を発見した第一人者であり、自らも実践している。
もちろん、俺は女騎士に対して優しく接している。
俺は女騎士に対して冗談を言ったり、笑わせたりするのが得意だ。
「お前の鎧は重そうだな、脱がせてやろうか」とやさしく言ったりするのだ。
女騎士は俺の言葉にドキドキしたり、怒ったりするが、それが俺の愛情表現だと分かっている。
俺たちは仲良く暮らしている。
俺は答える「買いません、自分でバイトして自分のお金で好きなものを買いなさい、それは止めない」
というたら「僕はまだ4歳だからバイトできない」とか言い訳する。
知恵を働かせなさい
可愛い顔して、えーん、新しいトミカが欲しいよー、とか動画出したらアホがトミカ買える程度の投げ銭してくれるんじゃねぇの?知らんけど
つーたら、そういうのは嫌だと言う
ならばジジババに頼みなさい、それも立派な労働だ。
可愛い顔して、「ねぇじぃじぃ、あのね、明日雨でしょ?オウチでしか遊べないでしょ?だから新しいトミカが欲しいんだけど500円くれない?」にこっ
とかやればイチコロよ
息子は「やる」と決断
で、ジジババからまんまと500円をせしめたのだが
そんな話はどうでもいい
翌日、「今からジジババのオウチに行くよ、買ったもの見せて、ありがとう言いなさい」と
すると息子は「恥ずかしい」と申すのであります。
ん?
んん?
まてまてまて、ありがとうと感謝を伝えるののなにが「恥ずかしい」のか。
ヒアリングしたがとにかく「恥ずかしい」のだそうだ。
で、わかる、他人にありがとうは何故か恥ずかしい、この年になると躊躇なく言えるようになったが
確かにおれもガキの頃はなぜだか恥ずかしいと感じてた気がする。
なぜだ?どういうメカニズムなんだ?
ありがとうと伝えることを恥ずかしい事だと教えたことはない、むしろ逆
だが子供はなにかの学習的な結果か、あるいは人間の本能的な心理なのか、
これは面白い
答えはわからんが
誰か答え知ってたら教えて欲しい
※あくまでも仮説なので間違ってるかもよ
GWやお盆の時期など、大型連休で必ず高速道路に現れるサンデードライバー。彼らはなぜ追越車線を走り続けるのか。
などが挙げられる。しかし、これらの理由はサンデードライバーの特徴ではあるものの、追越車線を走り続ける理由としては弱い。
なぜなら、車線変更が苦手なサンデードライバーが、わざわざ追い越し車線に出てくる理由にはならないからである。走行車線をチンタラ走り続ける場合でも、上記の条件に当てはまる。
サンデードライバー追越車線爆走の謎を解き明かすためには、彼らが積極的に追い越し車線に集まる理由を考える必要がある。
その理由を解き明かすには、ICの存在が大きく関わっていると私は考える。
走行車線はICからの合流を受け入れる車線である。走行車線を走り続けるためには、数kmごとにICから入ってくる車と合流を強いられる。合流を大の苦手とするサンデードライバーにとって、これは非常に大きな苦痛となる。
しかし、追越車線であれば合流のストレスに晒されることはない。ICからの合流を回避するために追い越し車線に逃れることは、サンデードライバーが積極的に追越車線に集まる理由になりうる。
それ以外にも、走行車線はサンデードライバーがストレスを感じる要素が複数存在する。視界を遮りペースを乱すトラックや、登坂車線との分岐と合流がこれにあたる。
走行車線を走り続けるためには、走行車線を走り続ける意識を強く持ち、頭を使いながら運転しなければならない。逆に、追い越し車線であれば何も考えなくても走り続けることができる。このような高速道路の構造的な理由が、サンデードライバーたちを追い越し車線に集めるのである。
最後に、このような理由を踏まえ、追越車線爆走を無くすための対策を考えてみよう。
まず考えられるのが、PAでポスターなどを使い啓発を行うことである。しかし啓発のみの場合、効果は極めて限定的であろう。なぜなら、サンデードライバーが、強く意識して走行車線を走り続けることで得られるインセンティブが必要だからである。ただの啓発では、ポスターを見た直後に一瞬で忘れられる。
ゆえに、啓発とあわせて、通行帯違反で摘発を行うことが必要である。ドライバーにとって捕まりたくないことは、走行車線を守るインセンティブになる。
ただし、サンデードライバーはこのような取り締まり情報に疎く、取り締まりを行ってもなかなか周知されない可能性がある。そのため、厳罰化する、しこたま切符を切りまくる、ニュースで散々取り上げてもらうなど、「取り締まりで捕まるんだぞ!」ということがしっかり広まるような取り組みが必要だ。
■User
前提となる背景:
AIイラストについて、既存のイラストレーターが反発をしていると言う現状があります。
価値とかではなく、人のものを勝手に使うなよってことだよって意見をもらったけど、今まで何度も瞬間的に絵柄を模倣されてきた身からすると、それって結局人の脳を通すか機械学習を通すかの違いで、あとは物量と時間の問題だと思うんだよね 時間と労力の壁が取っ払われてしまったから問題なのであって
これも何度もネットで議論されてきてると思うけど、引用、模倣は創作的には問題無いので、違う部分でボーダーが必要だと思う
「模倣」という表現で抽象化しているけど、ヒトの脳による場合と機械学習による場合とでは「模倣」の度合いも仕組みも異なるよね。ヒューリスティックスとアルゴリズムを同列に語るのは単純化しすぎでしょう、と。
Mさんのツイートにおいて、「ヒューリスティック」と「アルゴリズム」という言葉は出ていません。何を指してるかわかりますか?
「模倣」の度合いも仕組みも異なるよね。
というコメントですが、たしかにそのとおりですがその後に続くこのコメントの主張が不明です。このコメントは何を主張していますか?異なるとなんなのですか?
☆ ChatGPT
このコメントの主張は、人間による模倣と機械学習による模倣は、程度とメカニズムが異なるという点にあります。そして、その二つを同一視することは単純化しすぎると述べています。
「ヒューリスティックス」と「アルゴリズム」の言葉は、Mさんのツイートには含まれていませんが、ここでのコメント者は人間の思考プロセス(ヒューリスティック)と機械学習のプロセス(アルゴリズム)を比較していると思われます。
ヒューリスティックは、問題解決や判断を行う際の経験に基づくアプローチや「規則」を指します。これは人間が直感や前例、試行錯誤を通じて行う思考プロセスを表しています。一方、アルゴリズムは、あらかじめ定義されたルールや手順に従って問題を解決するコンピュータのプロセスを指します。機械学習はこのアルゴリズムの一部で、大量のデータからパターンを学び、予測や判断を行うことができます。
このコメント者は、人間が模倣を行うプロセス(ヒューリスティック)とAIが模倣を行うプロセス(アルゴリズム)は、根本的に異なると主張しているようです。そのため、二つを同じように扱うことは誤りであると言っているのです。
「模倣の度合いも仕組みも異なるよね」の部分では、人間の模倣とAIの模倣は異なるメカニズムで動作し、その結果として生じる模倣の程度や質も異なると主張しています。つまり、人間が模倣するときとAIが模倣するときでは、過程も結果も異なるということです。そしてその差異を認識し、それに対する適切な対応を考えるべきだというのが、このコメント者の主張だと解釈できます。
■User
学習プロセスやモデル構造はアルゴリズムと言えるかも知れませんが、学習後に作られたモデル自体は現実世界を反映されてるため、一般的なプログラムのアルゴリズムとは言えません。
ですので、「コメント者」の指摘は根本的にAIによる画像生成に対する認識が間違っています。
と私は思うのですがどうですか?
それに対する適切な対応を考えるべき
適切な対応とはなんですか?それについてこのコメントは言及してるようには見えません。
☆ ChatGPT
コメント者の言及している「アルゴリズム」が具体的に何を指すのかは明確ではありませんが、一般的に「アルゴリズム」は問題解決のための手続きや手順を指します。AIが画像を生成する際にも、大まかにはデータの学習という手続きが存在します。ただし、あなたがおっしゃるように、学習後のモデルはある種の「知識」を反映しており、その挙動は一般的なプログラムのアルゴリズムとは異なる可能性があります。
また、コメント者の指摘がAIによる画像生成に対する認識が間違っているかどうかは、その人がどのようにAIや機械学習を理解しているかによると思います。もし、その人がAIの学習と生成の過程を単純なアルゴリズムと等価視しているのであれば、あなたの主張は正しいかもしれません。
「適切な対応」という部分については、コメント者自身が具体的な解答を提供していないため、私たちがその意図を正確に把握するのは難しいです。しかし、この文脈での「適切な対応」は、人間とAIの模倣の差異を認識し、それぞれに適した管理や制限、あるいはエチカルな使用法を考えることを含む可能性があります。
■User
Mさんのツイートに対して、どうしてヒューリスティックとかアルゴリズムと言う言葉を持ち出してるのですか?関係がないと思います。
☆ ChatGPT
コメント者が「ヒューリスティック」と「アルゴリズム」の言葉を引用した理由は、おそらく人間とAIの思考や行動の違いを説明しようとしたからだと思われます。これらの言葉は、一般的に人間の思考プロセス(ヒューリスティック)と機械の計算プロセス(アルゴリズム)を示すために使われます。
それにもかかわらず、あなたが指摘した通り、これらの言葉は必ずしもMさんのツイートと直接関連しているわけではありません。むしろ、コメント者はこれらの言葉を使って、自身の見解や解釈を表現しようとした可能性が高いです。
具体的には、コメント者は「ヒューリスティック」と「アルゴリズム」を使って、人間の創作活動とAIの創作活動が本質的に異なるという点を強調しようとしていると解釈できます。これは、Mさんが「人の脳を通すか機械学習を通すかの違い」と述べた部分への反論として理解できます。
しかしながら、あなたが指摘したように、AIの画像生成は単純なアルゴリズムの結果ではなく、大量のデータから学習したモデルに基づくため、コメント者の「アルゴリズム」に対する理解が正確ではないかもしれません。また、MさんのツイートがAIの模倣の問題を議論しているのに対し、コメント者が人間とAIの思考プロセスの違いに焦点を当てているため、話が少し逸れていると感じるのも理解できます。
■User
Mさんの主張は、AIと人間の模倣の違いは同じものとみなせる。人間が労力をかけて絵を書くことに対して今我々は直面している。
この理解でいいですか?
コメント者はMさんの主張に対して何も言っていないと言うか、「AIと人間の模倣の違い」について言及しているだけのようです。この理解であってますか?
☆ ChatGPT
はい、あなたの理解は正しいと思います。MさんはAIと人間の模倣が基本的に同じであるという見解を示しています。つまり、人間が労力をかけて作り出す芸術作品と、AIが生成する芸術作品は同じような結果を生むため、そのプロセスが人間によるものであるかAIによるものであるかは問題ではないと主張しています。
一方で、コメント者はAIと人間の模倣は異なると主張しています。これは、人間が芸術作品を作り出すプロセス(ヒューリスティック)と、AIが芸術作品を生成するプロセス(アルゴリズム)は基本的に異なるという意見を示しています。
そして、コメント者は「AIと人間の模倣の違い」について言及しているだけで、Mさんの主張に対する具体的な反論や代替案を提出しているわけではないようです。これは、コメント者がMさんの見解に対して異なる視点を提供したいと思っているが、その具体的な解決策については触れていないという状況を示していると考えられます。
■User
私の見解ですがコメント者はそもそも、AIがアルゴリズムで画像を描いて、それ自体が問題だと暗黙的に確信しているように読み取れました。この見解はあってますか?
そして、そのようなコメント者の主張や暗黙的な前提は事実と異なると感じます。どうでしょうか?
☆ ChatGPT
あなたの見解は合理的です。コメント者が「アルゴリズム」という言葉を使うことで、AIが単純な計算手順によってイラストを生成するという視点を示している可能性があります。そして、それが模倣の問題を引き起こしていると暗示しているかもしれません。
しかし、AIがイラストを生成するプロセスは、単純なアルゴリズムが直接的に結果を出すようなものではありません。AIは大量のデータからパターンを学習し、その学習したパターンに基づいて新しいイラストを生成します。この過程は、人間が何かを学び、その学んだ知識を使って新しいアイデアを生み出すプロセスと類似しています。
したがって、あなたの指摘は正当で、コメント者のAIに対する理解や前提は完全ではないかもしれません。AIと人間の模倣の違いを議論するためには、AIがどのようにして結果を生成するのか、そのプロセスがどのように人間の思考や創作活動と類似または異なるのかを理解することが重要です。
参考:https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/mellco/status/1656643939330588675
ストレートにいうけど、いじめの被害者なんてどうでもよくて、ただただいじめた奴らをボコボコにしてやりたいっていう人が多すぎるのよ。
そいつらは自分たちの正義の拳に酔ってるわけで、そこに水をさされるような「いじめられる側にも問題があるのでは?」なんていう話に興味がないんじゃないの?
めちゃくちゃ気持ちよく悪人を殴ってるのに、被害者側にも原因があるなんて言われたら殴るときの気持ちよさが半減しちゃうよな。
だから被害者に対して「あなたは悪くない。悪いのはいじめた側の人間だけだ」と説き伏せようとする。
被害者が一生被害者でいてくれたほうが、加害者のことをずっと殴り続けられるからな。
つまりそいつらは、いじめてる人間を気持ちよく殴り続けたいだけで実はいじめがなくなったら困る人間ってことだよ。
だから、「いじめられてる側にも原因がある」という論調に対して、殴りかかりそうな勢いで否定するんだろうな。
そこに欠けてる視点は「いじめをなくしたい」と考えているかどうかということ。
いじめをなくしたいって考えてるなら、普通に考えてメカニズムに目を向けるわけよ。
そういうプロセスの中で、いじめられる側にも原因があるかもしれないと考えることは当たり前のことで、それを否定するということはつまり「いじめをなくしたい」ことが目的ではないということは明らかってことでしょ。
そこに目を向けようとしない時点で、そういう人間はいじめをなくしたいとは考えてないと割り切ってもいいと思うよ。
自覚があるかないか別として、考えることができないならば議論はできないのだから。
ここまで言えば気づいてると思うけど、こいつらの心理って「いじめる側」のそれと同じなんだよね。
あいつは悪いことをしたのだから攻撃されて当然。だからこれはいじめじゃない。
自分は自分たちの正義に従っただけ。たまたまそれが大多数からの攻撃になっただけでこれはいじめじゃない。
だから、こいつらにしてみればいじめられた側に原因があったいじめは、いじめじゃなくて「裁き」でしかないんだよね。
そうやって、自分たちの正義を全肯定して、人を殴る気持ち良さに酔ってるというわけだ。
そりゃいじめなんてなくなるわけないよ。
今と言っても、もうずっと前から当たり前になってるけど。
要するに自分が殴られた側にいつづけることで、無限に相手に殴り返せるっていう論法。
今はこれがまじで強い。
なにかちょっとでも気に入らないことがあれば、すぐに被害者側に構えを取って、あとは世間の同情を得ながら一生殴り返すだけ。
「アドバイス罪」もわからなくはないけど、それを理由に殴り返していいという道理はないよ。
(たちが悪いのは本人は一生被害者ムーブで、とりまきが殴り返しに行くパターンなんだけどね。)
そのあたりの解決策として、自分としてはかなり前から言い続けてることが一つある。
できるのは被害を訴えることだけで、裁くのは刑事か民事なのよ。
それなのに、自分たちの裁量で誰かを裁こうとしたら、それはもう暴力でしかないわけよ。
つまるところ、どんな理由があろうとも暴力を正当化ししようとした時点でその人間はダウト。
被害者なんて関係なくて、自分が気持ちよく暴力を振るいたいだけの人間だということ。
だからこそ「資格なき裁きは暴力」だという認識が広がっていかない限り、そういう人たちが自分たちの暴力を自覚することはないのだと思うよ。
だから増田は、その「いじめられる側にも原因がある」という話を暴力を正当化する人間かどうかの踏み絵にしたらいいよ。
無知なだけというパターンも当然あるだろうけど、わかり合おうとしない人間に歩みよる必要はないし、一人一人を説得したところで、いじめを無くすことなんてできないんだから。
ついでにいうと、これは自分が属する組織を判断するものさしとしてもものすごくわかりやすいよ。
どんな理由であれ暴力を正当化する人間には近づくべきではないし、目先の正義に振り回されずメカニズムに目を向ける人間は一目置いておくべき。
される側にどんな理由があろうとも暴力がまかり通る組織に身をおくべきではないということはいうまでもないことで、その刃先がいつ自分にむくとも限らないし、加害者側にいることでしか安全が守られない組織なんていつ自分に罪が被せられるかなんてわかったもんじゃないよ。
まぁ、そういう人間の巣窟みたいになっている今のはてなで書くような話ではないけどね。
お前ら口が裂けてもその行動が問題解決に役立ってるなんて考えてくれるなよ。
暴力が気持ちがいいって自覚があるならまだましだけど、それが単純に正義だと信じてるやつらはまじのクソだっていう自覚くらいもってくれよ。
縁あっていろんな医者の申告書を見させてもらってるんだけど科目別では麻酔科医が儲かってる印象。
勤務医じゃなくてフリーで活動してる人(いろんな病院の手術の麻酔役として呼ばれる感じ)が強い。
すごい人だと麻酔だけで8千万とか収入ある。しかも薬代とかは病院側が負担するのでほぼ技術料だけみたいな感じ。
勤務しながらいわゆるアルバイトで他の病院を手伝う医者も結構いるけど、そういうのはあくまでアルバイトだから活動量は限られる。
麻酔ってどういうメカニズムで効くのかあんまよくわかってないものも多いみたいで。
そういう薬を患者の状態に合わせて適切に調節して維持管理できるスキルってのは基本能力値の高い医者の世界でもさらにSSRなスキルの持ち主じゃないとなれないのだとか。
あとは勤務医じゃないのでいろんな病院と交渉する能力もいるから、基本威張ってないしコミュ力高い人が多い。そういうビジネス能力も強いと思う。
「push型」と「pull型」は、情報の伝達や処理の方法を表す用語であり、主に情報技術やコミュニケーション分野で使用されます。以下にそれぞれの違いを簡単に説明します。
Push型: データを送信側から受信側へ積極的に送信する方式です。送信側がデータを生成または更新し、受信側に対して自動的に送信されます。送信側がデータの変更を判断し、定期的に受信側に送信するか、あるいは特定のイベントが発生した際にデータを即座に送信することができます。例えば、電子メールの送信やプッシュ通知が一般的な例です。
Pull型: データを受信側が必要に応じて取得する方式です。受信側がデータを要求し、送信側は要求されたデータを提供します。受信側がデータを取得するタイミングや頻度を制御することができます。例えば、ウェブブラウジングやAPIのリクエストが一般的な例です。
要約すると、push型はデータを送信側から受信側に自動的に送信する方式であり、一方でpull型は受信側がデータを必要に応じて要求する方式です。
便通は「pull型」です。
便通は、人体の消化器系において、食物を摂取してから体外への排泄までのプロセスを指します。このプロセスでは、消化器官によって食物が消化・吸収され、不要な物質が体外へ排泄されます。
受信側である腸が必要に応じて便を押し出す: 体内の腸が、消化・吸収が終了した便を必要に応じて押し出します。腸の筋肉が収縮し、便を蠕動運動によって腸管を押し出し、最終的に肛門へと移動します。これにより、腸が必要に応じて便を排出することができます。
受信側である腸がデータの変化を判断し、制御を行う: 腸は内部の状態をモニタリングし、便の形状や量、腸内の水分などを評価します。これに基づいて、腸が便を押し出すタイミングや力を調整し、体外への排泄を制御します。
したがって、便通は受信側である腸が必要に応じて便を押し出し、制御を行う「pull型」のプロセスであると言えます。
ワイ:長時間の移動の前など、便座でいきんで排便することもありますが、その時は脳からのpush型ではないでしょうか?
ご指摘の通り、長時間の移動の前などに便座での排便を促すために、意図的に脳からの「push型」の刺激を行うことがあります。
例えば、旅行などで長時間の移動が予想される場合、脳からの刺激を使って便意を促し、便をスムーズに排出するために便座に座ることがあります。これは、意識的に脳が便意を感じさせることで、便を「push」することを促すためです。
しかし、このような場合でも、最終的には腸の筋肉によって便が押し出される「pull型」のプロセスが行われます。脳からの刺激があっても、腸が必要に応じて便を押し出すための腸管の蠕動運動が行われることで、便が排出されます。
したがって、便座での排便の場合でも、脳からの刺激は便を促すための「push型」の要素がありますが、最終的には腸の「pull型」の運動によって便が排出されるという点に注意が必要です。
ワイ:では、近くにトイレがない場合や、下痢気味の場合の、今は出てほしくないという時もpullリクエストの拒否であり、失敗した時におもらしになるということでしょうか?
はい、そのような場合には、脳からの「pull型」のリクエストが一時的に拒否されることがあり、便が体外への排出を遅らせることがあります。これは、腸が便を一時的に保持することで、トイレが利用できない状況や、排便を遅らせたい場合に対応するための生理的なメカニズムとして機能しています。
例えば、トイレが近くにない場合や、下痢気味の場合には、脳からの便意を感じる「pull型」のリクエストがあっても、意図的にそれを抑制することができます。腸の筋肉が便を保持し続けることで、事前にトイレを探したり、適切なタイミングで排便を行うことができるようになります。
ただし、長時間にわたって便を保持することは、腸の運動を乱す可能性があり、便秘の原因となることがあります。また、体外への排便を遅らせることで、排便のコントロールが利かなくなり、漏れてしまう場合もあります。そのため、適切な健康管理を行い、便通の異常には注意を払うようにしましょう。
以上のように、便通は脳からの「pull型」のリクエストと腸の筋肉による「pull型」の運動が組み合わさった複雑なプロセスであり、一時的に脳からのリクエストが拒否されることがある一方で、過度な便の保持は健康に悪影響を及ぼす可能性があることに注意が必要です。
ワイ:1~2歳で始める、おむつを外す、便座で排便するトイレトレーニングは、排便をpull型からpush型に変えるトレーニングではなく、pullリクエストいつ許可するかを子供に覚えさせる訓練ということでしょうか?
はい、一般的に1~2歳の幼児に対するトイレトレーニングは、脳からの「pull型」のリクエストを理解し、適切なタイミングで排便を行うことを学ぶ訓練として行われます。つまり、子供に自らの便意を感じ、トイレに行くタイミングを把握し、便座での排便を行うことを目指します。
このトレーニングでは、子供にトイレの使い方や便意の感じ方を教えると共に、排便のリクエストを感じた時にトイレに行くことを促すようにします。子供が便意を感じた場合には、親やケアギバーがトイレに誘導し、子供自身に排便を行う機会を与えます。これにより、子供は自らの便意を感じることとトイレに行くことの関連性を学び、便意を感じたらトイレに行く習慣を身につけることが期待されます。
このトレーニングを通じて、子供は自分自身で排便をコントロールし、排便のタイミングを選ぶことができるようになります。これにより、脳からの「pull型」のリクエストを感じた場合に、適切なタイミングで排便を行う能力を身につけることが目的とされています。
ただし、トイレトレーニングは個人差があり、子供によって進み具合や達成するタイミングが異なります。親やケアギバーは子供の成長や個性に合わせたサポートを行い、無理をせずにトイレトレーニングを進めるようにすることが大切です。
Tokyo is trapped when it comes to managing this structural issue
日銀新総裁植田和男氏は、現在の日本の金融政策の2本柱であるマイナス金利とイールドカーブ・コントロールが引き続き適切であると強調した。これらの政策に固執することは正しいかと問われれば、私の答えは「イエス」である。この政策にリスクが無いからではない。しかし、代替案もリスクが高いからである。
日銀の資産購入(または「量的緩和」)や最近のイールドカーブ・コントロール政策を無視したとしても、日銀の短期介入レートが1995年以来0.5%かそれ以下であるという驚くべき事実がある。このような緩和的な金融政策を30年近く続けながら、需要の低迷と低インフレを懸念する国があると、どれだけのエコノミストが予想したであろうか?
これは明らかに根深い構造的な現象である。何が原因なのだろうか。答えは、慢性的な過剰貯蓄である。
*
日本では民間投資が非常に多いにもかかわらず、民間部門の余剰貯蓄は例外的なものである
日本の民間部門の総貯蓄は、2010年から2019年の間(COVIDやウクライナ戦争のショック前)、GDPの平均29%という異常な数字を記録した。日本の民間部門はGDPの21%という大きな投資を行っていた。しかし、それでもGDPの8パーセントの貯蓄余剰を残している。(29-21=8)ドイツの民間貯蓄の余剰は平均してGDPの6パーセント、米国は5パーセント、英国はゼロに近い。
*
経済全体では、政府や外国人を含めれば、貯蓄は投資と等しい。問題は、このバランスをどのようにとるか、そして重要なのは、ケインズが教えてくれたように、どの程度の経済活動のレベルでとるかである。
*
高い貯蓄率を誇る日本では企業貯蓄が主流だが、ドイツでは家計貯蓄が重要視されている
まともな政策立案者であれば、不況によって過剰貯蓄を解消しようとすることはないだろう。むしろ、生産的な投資で貯蓄を吸収するか、国の貯蓄性向を低下させることを目的とした政策を選択するはずである。
1990年代初頭以降、日本の政策立案者が行ってきたことを考えると、民間部門の膨大な貯蓄超過の中で総需要を維持しようとした、ということになる。
超低金利は、例えば、民間投資を増やし、民間貯蓄を減らすことを意図している。しかし実際には、民間貯蓄の余剰、特に企業の余剰は巨大なままである。緩和的金融政策は、政府投資が貯蓄を上回ることによって、余剰の民間貯蓄を吸収(相殺)することを容易にした。
日本が何十年も苦しんできた(そして中国も同様に苦しんでいる)構造的な余剰貯蓄問題を管理する他の方法はなかったのだろうか。以下に3つの方法を述べる。
1つはドイツのやり方で、2010年から2019年にかけて、対外資産の純取得額は平均してGDPの7%。これにより、民間部門と公的部門の両方が貯蓄黒字を計上し、総需要と供給のバランスをそれなりに高い水準で保つことができた。これが日本にとって真似しにくかった理由は2つある。一つは、貿易黒字がアメリカの重商主義に真っ向からぶつかることである。もうひとつは、円相場に激しい上昇圧力がかかり、日本がデフレに陥る可能性があったことだ。実際、ユーロが存在しなければ、為替レート・メカニズムにおける通貨危機によって、ドイツ・マルクは大きく切り上げられ、ドイツ経済もデフレに陥っただろう。
*日本の企業や家計部門の余剰貯蓄は、政府やその他の国々の純貯蓄不足で相殺される
第二の選択肢は、経済における企業の内部留保(あるいは企業貯蓄)の極めて高い割合を低下させることを目的とした構造政策である。これは本質的に分配の問題であり、賃金が低すぎ、利益が高すぎるのである。これを解決する最も簡単な方法は、企業利益に対する税率を上げる一方で、投資の完全な費用計上を認めることである。他にも、従業員に利益を分配するなどの方法が考えられる。しかし、目的は明確で、過剰な利益を消費に振り向けることである。
第三の選択肢は、構造的な問題には手をつけず、金融と財政を引き締め、日本人にその収拾を委ねることである。これは「清算主義」である。最近、流行りつつある。しかし、それは日本が膨大な民間貯蓄超過を続けている限り、政策はそれを減らすか相殺する方法を考えなければならない。日本経済はまだ追い詰められている。また、簡単な出口もない。
いや、そーいう話じゃなくて(まぁ社内の機密情報を投げる社員が問題ないか?と言えばフツーに問題はあるし既にしてるヤツはおる模様)、
むちゃくちゃ簡単で常識的なことであれば、ChatGPTは自然な回答を返すを実現する過程で溜め込んだデータでパターン回答してくれるけど、
ほんの少しでも専門性を必要とすることになるとマジで素の状態じゃぜんぜんダメだぞ
ITの質問とかでも間違った回答返すし、それ以外の雑談レベルでも完全に素の状態じゃこんな感じやで
ワイ: ChatGPTの定義では宇宙共通の時間が存在するとなっているのですか? ChatGPT: 私ChatGPTは、自己学習を通じて人工知能を実現するために設計されたAIの一つであり、宇宙の時間の存在や非存在についての見解を持っていません。私は、与えられた情報や文脈に基づいて自然言語で回答することができますが、自分自身で新しい情報を創出することはできません。したがって、私自身が宇宙共通の時間の存在についての見解を持っているわけではありません。 ワイ: ChatGPTは下記の認識はありますか? Carlo Rovelli and Francesca Vidotto: "Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory",Cambridge University Press ChatGPT: 私ChatGPTは、Carlo RovelliとFrancesca Vidottoによる「Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory」について、その内容や研究成果についての知識を持っていますが、それを詳細に説明することはできません。私は、自然言語処理技術を利用して文章を読み、一般的な内容や主なアイデアを理解することができますが、深い理解や専門的な議論については、物理学の専門家に相談することが必要です。 ワイ: Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryについて萌えキャラっぽく説明してください ChatGPT: ええと、Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryは、物理学の分野で研究されている、重力の量子力学的理論についての入門書なんだよ! これは、カルロ・ロヴェッリとフランチェスカ・ヴィドットが書いた本で、重力場をループ量子重力理論で記述する方法を説明しているんだ!さらに、スピンフォーム理論に基づいて、時空の量子化の方法も解説しているよ! 重力場や量子力学に興味がある人には、必見の本だよ!まだ高度な数学が必要だけど、興味深いアイデアがたくさん詰まっているんだ!萌えキャラとしては、とっても知的で魅力的な本って感じかな!
ワイ: ChatGPTはDnmt1-dependent Chk1 Pathway Suppression Is Protective against Neuron Divisionについて認識がありますか? 細胞が増えるということは、細胞の遺伝情報であるDNAが複製され、それを分配する細胞分裂が繰り返されることです。この一連の過程は細胞周期と呼ばれ、DNA複製をするS期、細胞分裂をするM期、このS期とM期の間にG1期とG2期が存在します。ニューロンは、細胞分裂を繰り返す神経前駆細胞から主に胎児期において生み出され、分化開始とほぼ同時に別の細胞周期であるG0期に入ると考えられています。 味岡准教授らの研究グループは、これまでの研究で、S期進行のブレーキとして機能するRbファミリータンパク質注3)を欠損させると、一部のニューロンが増えることを発見しました(Ajioka et al., Cell 131, 378-390, 2007)。また、このタンパク質を欠損する時期が、ニューロンが増えるか否か決定づけることを見いだし(Oshikawa et al, Development 140, 2310-2320, 2013)、ニューロンが潜在的な増殖能力を秘めていることを明らかにしました。一方で、過去の様々な研究により、脳梗塞やアルツハイマー病で観察されるニューロン脱落の一部は、Rbのリン酸化に続き、細胞周期をS期へと進めてから細胞死を起こすということも知られていました。 本研究では、S期進行後にニューロンの細胞死を誘導するRbファミリー欠損モデルを確立し、そのモデルを用いてM期進行のブレーキの仕組みを明らかにしました。また、そのブレーキを解除する低分子化合物カンプトテシンを同定しました。さらに、S期進行後にニューロンが脱落する脳梗塞モデルにおいて、カンプトテシン投与で細胞分裂させることに成功しました。 ChatGPT: 申し訳ありませんが、私はこの研究について直接的な認識を持っていません。ただし、この研究はニューロンの増殖や死亡、脳梗塞のメカニズムに関するもののようですね。Rbファミリータンパク質やカンプトテシンについては少し知っていますが、具体的な研究内容については詳しくはありません。ごめんなさい
■ネタ元
http://blog.tatsuru.com/2023/04/02_0947.html
賛成できる部分もあるが、個別の具体例に対して事実認識が古いか間違っている内容が多すぎて、読んでて気分悪くなった
外圧を利用して政策を通す、といういつも通りの政府のやりかたであって、米国のいいなりと言い切ってしまうのは一面的にすぎない。米国が日本に要求している事項は多くあるが、日本にとって都合のいい要求だけ呑んでいる。例えば、米国ははロシアへの経済制裁圧力をかけているが、日本がサハリン2から撤退する気配はない。米国へ徹底的に追従するというなら、今すぐにでもサハリン2から撤退してしかるべきだが、そうしていない。
国民がこの大きな増額にそれほど違和感を覚えないで、ぼんやり傍観しているのは、安全保障戦略について考えるのは日本人の仕事ではないと思っているからである。
でたよ雑な日本人論。安全保障について考えるのが政府の仕事というのは世界共通であり、別に日本に限ったことではない。日本人が平和ボケしているという人は多いが、実際平和なのだからしょうがない。ウクライナ戦争が始まってから慌てて軍縮を撤回しているドイツなど見てわかる通り、平和ボケは別に日本に限ったことではない。紛争を抱えていない国はたいていこんなもんである。ロシアも中国も隣国とは言えども海を隔てているのであり、例えばロシアと陸続きの東欧などとは、安全保障に対する意識の差は比べようもない。世界中で積極的に揉め事を引き起こしているアメリカでさえ、一般国民の大半は安全保障に関しては無関心で、日本人より関心を持っていないまである。共和党の有力な大統領候補のポピュリスト二人がウクライナへの関与を減らせと言って支持を得ているのが、その証左だ。
安全保障戦略は米国が起案する。日本政府はそれを弱々しく押し戻すか、丸呑みする。戦後80年、それしかしてこなかった。その点では日本政府の態度は戦後80年一貫しており、岸田政権は別に安全保障政策の「大転換」したわけではない。政権によって米の要求に従うときの「おもねりかた」の度合いが多少違うだけであり、そこにはアナログ的な変化しかない。だから、国民は誰も驚かないのである。
最近の日本の外交政策を全く追いかけられていない無能アピールか?俺は安倍首相の政策に対してはかなり批判的な方と思っているが、「外交の安倍」に関してはかなり評価している。というのも、QUADを提唱したのが安倍だからだ。QUADが始まったのが2007年、アメリカが対中シフトを始めたのが2011年頃であることを考えると、むしろ日本がアメリカの外交政策を動かしたといっても過言ではない。いや、過言かもしれないが、少なくともアメリカのいいなりになってQUADを始めたわけではないというただ一点において、内田樹の言説は全く持って誤っていると言わざるを得ない。安倍首相時代に安全保障政策は大転換しており、そして、その時の外務大臣は岸田である。安倍政権がクソであったことはさておき、日本の外交・安保政策における主体性は正しく評価されるべきである。
岸田首相の党内の政権基盤は決して堅牢なものではない。だから、長期政権をめざすなら、米国からの「承認」がその政治権力の生命線となる。ホワイトハウスから「米国にとってつごうのよい統治者」とみなされれば政権の安定が保証されるし、少しでも「米国に盾突く 」そぶりを示せば、たちまち「次」に取って替わられ、政権は短命に終わる。
陰謀論。まだGHQが日本に駐留してるならともかく、21世紀の現代でそれは無理がある。日本はアメリカの属国であるという命題から逆算した結果、とんでもない主張をしているとしか思えない。属国であるということは否定しない。外国の軍隊が駐留していて、その駐留費用を日本が負担しており、外国の軍隊が治外法権を享受している事実を列挙してみれば、属国扱いもしょうがない。だが、現代のアメリカに、その時の気分次第で日本の首相の首を挿げ替えるような力があるのだろうか。いやない。あるなら事例を出せよという感想しかない。菅首相はアメリカのいうことを聞かなかったからアメリカに首を挿げ替えられたとでも思っているのだろうか。
岸田政権にはとりわけ実現したい政策があるわけではない。最優先するのは「政権の延命」だけである。喩えて言えば、船長が目的地を知らない船のようなものである。自公連立政権という「船」を沈めないことだけが目下の急務であり、岩礁や氷山が目の前にきたら必死に舵を切って逃げる。だが、どこに向かっているのかは船長自身も知らない。
岸田首相は安倍首相の外交安保政策を主体的に継承、推進しているので、指摘は当たらない。岸田首相の動機に関しては、本当かどうかはともかく、NHKの以下の記事が示唆的である。
https://www.nhk.or.jp/politics/articles/feature/93812.html
総理周辺はこう解説する。「岸田さんは安倍さんが成立させた、集団的自衛権などを盛り込んだ安全保障法制の体系を機能させるために、防衛力を量的・質的な面で担保していくのが自分の仕事だと、よく語っている」岸田は第2次安倍政権で、4年半余り外務大臣を経験し短期間だが防衛大臣も兼務した。国民の命を守るため、最優先は外交的努力だとしながらも、外交に説得力を持たせるためには防衛力が必要だという考えを持つに至った。「安倍さんの“バトン”を自分はつなぐ」
それが、岸田の信念だという。その言葉の裏には、安倍が亡くなる直前まで防衛費の大幅増を主張し、最大派閥・安倍派の議員たちも、その遺志の実現を重視する声を強めていたという政治状況もあったとみられる。
「国民の声を聴く」とか「個性と多様性を尊重する」とか「新しい資本主義」とか公約を掲げていた時は、首相になれば少しはこのシステムをいじれると思っていたのだろうが、実際に船長になってみたら「お前が動かしてよい舵輪の角度はここからここまで」と言われ、ほとんど政策選択の自由がないことを思い知らされた。
これは同意。まあ選挙向けの適当なアピールだったんだろうが、特に「新しい資本主義」の中身のなさっぷりにはかなり失望した。何をどうやったら再分配が消えて投資の連呼になるんだよ、内容が180度転換してるじゃん。これこそ国民をナメてるとしか思えない。
今回の防衛予算の積み上げも、まず米国からの要求があり、それに合うように予算が組まれ、さらにその予算枠に合うように、「中国や北朝鮮の脅威」なる「現実」が想定されている。ふつうの国なら、まず現実認識があり、それに基づいて国防戦略が立てられ、それに基づいて必要経費が計上されるのだが、今の日本はみごとにそれが逆立しているのである。
ここに関しても同意。金額ありきなのは本当に意味不明。アメリカからの外圧を利用しての2%なのは構わないが、予算の内容について防衛省と調整してから出せよ。それを悠長に待ってたらタイミングを逃すから、という極めて政局的な判断なのであれば、それは批判されてしかるべき。
日本政府が購入を決めたトマホークにしても、その前に「爆買い」したF35戦闘機にしても、米国内でははっきりと「使い物にならないほど時代遅れ(レガシー・プログラム)」の兵器とされている。中国との競争において、米国はAI軍拡で後れを取っている。もう大型固定基地や空母や戦闘機の時代ではない。AIに優先的に予算を投じるべきなのである。しかし、米国には軍産複合体という巨大な圧力団体があって、国防戦略に強い影響を及ぼしている。兵器産業にいま大量の在庫が残されている以上、それを処理しなければならない。だから、それを日本に売りつけるのである。日本に不良在庫を売りつけ、それで浮いた金を軍のヴァージョンアップに投じる。そういう「合理的な」メカニズムである。
ここに関しては完全に誤認している。情報が間違ってるし古い。開発中は開発期間の延期と開発費の高騰で失敗作扱いされることもあったF-35も、今では様々な不具合が改修され、最新鋭の戦闘機として各国に順次導入されている。本当に時代遅れの欠陥機なら、米国と仲が悪いトルコがわざわざF-35供与要求するわけないじゃん。トマホークも初出は古いものの常にアップデートされており、日本が購入するブロックVは2021年開発である。亜音速の巡航ミサイルが古いという言説も、ロシアがウクライナ戦争前に自慢していた超音速ミサイルが期待通りの成果を上げていないことを見れば、何言ってんだこいつとしか思えない。
米国がAI軍拡で後れを取っているという言説に至っては完全に意味不明だ。OpenAIは中国製だったのだろうか。中国が米国と比較して先進的な軍用AIを開発した、というのも聞いたことがない。一応中華ソースのニュース記事も調べてはみたが、中国がAI開発に遅れを取っているというような内容しか見つからない。
不良在庫を言い値で買ってくれるのだから、米国にしてみたら日本の自公連立政権ほど「使い勝手のよい」政権はない。だから、この政権が半永久的に続いてくれることを米国が願うのは当然なのである。
前提があらゆる部分で完全に間違っているため、この結論にもうなずけない。思いやり予算批判でもしてればいいのに。
日本国民は属国身分にすっかり慣れ切っているので、自国の政権の正統性の根拠を第一に「米国から承認されていること」だと思い込んでいる。「国民のための政治を行っていること」ではないのである。米国に気に入られている政権であることが何よりも重要だと日本国民自身が思い込んでいる以上、日本人が岸田政権に不満を持つはずがない。だから、岸田政権が防衛増税を進めても、インボイス制度やマイナンバーカードなどで、国民の負担を増大させても、国民はデモもストライキもしない。それは国民自身が「政府というのは、国民の生活のために政策を実施するものではない」という倒錯に慣れ切ってしまっているからである。
全体的に批判が雑。岸田政権に不満があるから支持率が下がってるんじゃないのか…最近また上がってるけど。デモとストライキをしない=政権支持というのは短絡的すぎるし。
インボイス制度の導入で被害を被るのは零細の個人事業主という狭いターゲットであり、これに対して大規模なデモやストライキは起きにくい。というかデモ自体はやっているが、ニュースにならないだけである。安保闘争の時のように、100万人単位で動員しないとデモ認定されないんだろうか。サラリーマンや非正規というプロレタリアートにとって個人事業主というプチブルは敵であるから、むしろインボイス導入を喜ぶべきであるという冗談はさておき、労働組合は個人事業主に雇われる側なんだから、ストライキにはならんだろ。
またマイナンバーカードは国民の負担を減らすための施策であり、マイナポイントというエサで導入を釣ったり、保険証等からの性急な切り替えに対して文句を言うのはともかく、国民の負担増大というくくりに入れるのは具体事例としてどうなの。復興特別所得税の防衛費へのつけかえとかもっと直球な負担増大の具体例あるじゃん。
そうやって政府に対する国民の期待を下げれば下げるほど、棄権率は高まり、結果的に20%の鉄板支持層を持つ自民党が選挙には勝ち続けることができる。
https://www.soumu.go.jp/senkyo/senkyo_s/news/sonota/ritu/index.html
長期的なトレンドとしては下がってますが、ここ数年の国政選挙の投票率は上がっています。この理屈だと菅と岸田政権で国民の期待が上がってるみたいじゃん。
Q: 100個の情報を100個のパラメータで表現するのと、1個のパラメータで表現するのとでは、何が違うのでしょうか?
100個の情報を100個のパラメータで表現する場合、各パラメータは情報の特定の側面や特徴に割り当てることができます。これにより、情報をより詳細かつ具体的に表現することができ、情報の操作や分析においてより高い柔軟性と制御性を実現することができる。しかし、この方法は、より多くの計算資源を必要とし、解釈も難しくなる可能性があります。
一方、100個の情報を1つのパラメータで表現する場合、情報を平均値などの1つの値に凝縮することになります。これは、情報をよりシンプルかつコンパクトに表現することができ、作業や理解がしやすくなる可能性があります。しかし、この方法では、特定の作業や分析に関連しうる情報の重要な詳細やニュアンスが失われる可能性があります。
Q: しかし、少数のパラメータで表現できるのであれば、物理法則のような本質的なパターンを見出せる可能性がある。
そうですね、まったくその通りです。複雑な情報を少数のパラメータで表現することで、他では見分けがつかないような根本的なパターンや関係性を明らかにできる場合が多々あります。特に、物理や化学など、自然現象を支配する基本的な法則や原理を探求する科学分野では、それが顕著です。
科学者は、システムやプロセスを記述する小さなパラメータのセットを特定することで、基本的な物理法則を指し示す隠れた関係や規則性を発見することができます。これらの法則は、予測や新しい実験の設計に利用することができ、システムを支配する根本的なメカニズムをより深く理解することにつながります。
もちろん、これらのパラメータを特定し、基本的なパターンを明らかにするプロセスは必ずしも単純ではなく、多くの場合、創造性、実験、分析が必要です。しかし、基本的な物理法則や原理を発見することで、多くの科学者にとって重要かつ刺激的なものとなる可能性があります。
Q: では、記憶力の良い人よりも、少し記憶力の悪い人の方が数理モデリングが得意ということはあるのでしょうか。
そうですね、記憶力が少し悪い人が、記憶力の良い人よりも数理モデリングの能力が高いということはあり得ますね。記憶力が良いことは、数理モデリングの様々な場面で役に立ちますが、それだけが重要な要素ではありません。
数理モデリングには、パターンや関係を特定する能力、創造的かつ批判的に考える能力、複雑な問題を解決する能力、アイデアを効果的に伝える能力など、さまざまなスキルや能力が必要です。記憶力が良いことは、重要な公式や方程式を記憶するなど、モデリングのある側面では確かに役立ちますが、必ずしも成功を決定する最も重要な要素ではありません。
むしろ、記憶力がやや劣る人の方が、暗記に頼るよりも根本的なパターンや関係に注目しやすいため、ある種の問題解決作業に適している可能性があるとの研究結果もある。さらに、記憶力が低い人は、新しい状況を識別して適応することに長けている可能性があります。これは、問題や課題が非常に変化しやすく、予測不可能な数理モデリングの分野では非常に重要です。
結局のところ、数理モデルで成功できるかどうかは、生まれつきの能力、経験、訓練、献身など、さまざまな要因に左右される。記憶力の良さは確かに役立ちますが、それがこの分野での成功を決定する唯一の、あるいは最も重要な要素ではありません。
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