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はてなキーワード: 堅牢とは
プログラミングをサッカーに喩えると、巷にいるプログラマーは小学生サッカーレベルからJ1レベルの選手まで全部いるんよ
他の人から見たら
だけど普通に会社とかフリーランスとかでドヤ顔でプログラマーとして働いてるわけ
面接でそれを見抜くのはそれなりの能力を持った人、つまりはスカウトじゃないと無理なので小学生レベルでも普通に採用される
その結果リフティングしかできないやつがJ3のチームに普通に所属してしまう
小学生の昼休みサッカーでそこそこ上手いって言われてるレベルなのにJ3の試合に出てくるっていう地獄ね
いざ試合になってボールが回ってきたらリフティングばっかしてて、いきなり敵にパスするみたいなことを平気でやって
「パスミスはしょーがないでしょ」
具体的に言うとオブジェクト指向を理解できてない状態でTypeScriptでanyを連発してバグだらけのクソコードを量産しておいて
とか言うくせに
「別にオブジェクト指向で書く必要はないけれど、だったらどこでメンテナンス性と堅牢性を担保してるのか教えて？」
って言うとフガフガ言いながら逃げるっていうね
20年ぐらいプログラミングやってるっていう40代の人とペアプロしてるんだけど
変数はほとんどがグローバル的な扱いで独自の命名規則で宣言しるし
その命名規則も全然守られてないしスペルミスも多くて読んでてイライラしてくる
根本的な作り方が無茶苦茶でちゃんと動いてるのかバグがあるのかも分からん状態
PR出てくる度に打ち合わせして、そもそものデータ構造とか機能分割について指摘してるんだけど
この前ふと
「そういやJavaで書いたことありますか？Javaだとこんな感じですよね」
って話したらJava知らんと言われた
で、聞いてみたらオブジェクト指向言語で書いたことないし勉強したことも無いとのこと
JavaなりC++なりオブジェクト指向言語で書ける必要は無いけれど
少なくともデータの堅牢性とか再利用性とかの考え方は知っといて欲しい
1980 年代、心理学者のリチャード E. ペティとジョン T. カシオッポは、説得がどのように機能するかを説明する「精緻化尤度モデル」を開発した。ここでの「精緻化」とは、その情報をどれだけ注意深く考えるかという意味である。人々に注意深く考える意欲と能力がある場合、「推敲の可能性」は高くなる。これは、人々が関連情報に注意を払い、メッセージの議論の利点に基づいて結論を導き出す可能性が高いことを意味する。
他人を説得するには少なくとも2つの方法がある。最初の方法は「中央」ルートと呼ばれ、聞くメッセージを注意深く熟考することから生まれる。中央ルートが関与している場合、提示された情報を積極的に評価し、それが真実かどうかを見極めようとする。一方で「周辺」ルートが関与している場合、実際の情報やメッセージの内容以外の手がかりにさらに注意を払う。たとえば、誰かのメッセージの実際のメリットを考慮せずに、その人の魅力や教育を受けた場所に基づいてその人の主張を評価する可能性がある。
周辺ルートを通じてメッセージを受け入れる場合、中央ルートを通じてメッセージを受け入れる場合よりも受動的になる傾向がある。
有名な心理学者のスーザン・フィスクとシェリー・テイラーは、人間を「認知的守銭奴」と特徴付けている。彼らは「人間の情報処理能力には限界があるため、できる限り近道をするのです。」と書いている。
動機や議論を処理する能力が低下するにつれて、説得には周辺的な手がかりがより重要になってくる。
議論（中心ルート）の実際の利点を比較検討して信念を更新すると、周辺処理を通じて信念を更新する場合と比較して、更新された信念は持続する傾向があり、反論に対してより堅牢になる。慎重かつ思慮深い検討を通じて何かを信じるようになると、その信念は変化しやすくなる。
つまり、周辺ルートを通じてより簡単に操作される可能性がある。周辺ルートを通じて何かを確信している場合、操作者は周辺ルートをもう一度使用して最初の信念を変えることに成功する。
心理学者のレオン・フェスティンガーは、社会的比較プロセスに関する影響力のある理論の中で、人は自分の意見を他人の意見と比較することによってその意見の「正しさ」を評価すると示唆した。他の人が自分と同じ信念を持っているのを見ると、その信念に対する自信が高まる。
これらの考えを総合すると、人間の心の中には何らかのメカニズムがあることが示唆される。たとえそれが真実であっても、自分の地位を下げるようなことを言わないようにする。そして、たとえそれが嘘であっても、自分の地位を高めるようなことを言うように彼らを駆り立てる。
さらに、自身の評判がどうなるかという考慮が私たちの信念を導き、私たちの社会的地位を維持または強化するための一般的な見解を採用するように導くこともよくある。暗黙のうちに「この信念を保持すること（または保持しないこと）が社会にどのような影響をもたらすだろうか？」と自問する。
説得の周辺ルートに戻ると、多くの人がそれを信じている場合だけでなく、その信念の提唱者が権威ある人物である場合にも、何かを信じるかどうかを決定する。
オックスフォードの心理学者セシリア・ヘイズは、著書『認知ガジェット』の中で次のように書いている。彼らは、同じ年齢と性別の同じくらい身近な人よりも、大人が社会的地位が高いと考えるモデル、たとえば学校の校長を模倣する可能性が高い。
それでも、私たちが高い地位を持つ他人を真似するのは、彼らを模倣することで自分の地位が向上することを期待しているからだけではない。権威ある人ほど有能であると信じがちであるが、プロミネンスはスキルのヒューリスティックである。
研究者のアンヘル・V・ヒメネス氏とアレックス・メソウディ氏は、威信に基づく社会学習に関する最近の論文で、能力を直接評価することは「騒がしくコストがかかる可能性がある」と書いている。代わりに、社会的学習者は、モデルの外観、性格、物質的な所有物などから推測することによって、ショートカットを使用できる。
ここで、次のような疑問が生じる。周辺的説得による操作の影響を最も受けやすいのは誰か? 教育を受けていない人々のほうが操作されやすいと信じるのは直感的に思えるかもしれないが、研究によると、これは真実ではない可能性がある。
心理学教授のキース・スタノビッチは、「マイサイド・バイアス」に関する自身の研究について論じ、次のように書いている。「あなたはそれに属しているのは、それらはあなたの気質と生来の心理的傾向に適合しているからです。」
一流大学の学生や卒業生は、自分側の偏見に陥りやすい。彼らは「自分自身の以前の信念、意見、態度に偏った方法で証拠を評価し、証拠を生成し、仮説を検証する」可能性が高くなる。
アメリカのジャーナリストであり、『第三帝国の興亡』の著者であるウィリアム・シャイラーは、ナチスドイツの従軍記者としての自身の経験をこう語った。シャイラーは次のように書いている。「ドイツの自宅やオフィスで、あるいは時にはレストラン、ビアホール、カフェで見知らぬ人と何気ない会話をしているときに、一見教養があり知性のある人たちの突飛な主張に出会うことがあった。彼らがラジオで聞いたり新聞で読んだりしたナンセンスをオウム返ししているのは明らかでした。時には同じことを言いたくなることもあったが、まるで全能者を冒涜しているかのような不信感を抱かれた。」
同様に、ソ連崩壊に関する研究では、大学教育を受けた人々は高卒者よりも共産党を支持する可能性が2〜3倍高いことが研究者らによって判明した。ホワイトカラーの専門労働者も同様に、肉体労働者に比べて共産主義イデオロギーを支持していた。
今日の米国内のパターンはそのような調査結果と一致している。政治アナリストのデビッド・ショールは、「高学歴の人々は、労働者階級の人々よりもイデオロギー的に一貫した極端な見解を持つ傾向がある」と述べている。これは、問題に関する世論調査やイデオロギー的な自己認識にも見られる。大卒の有権者は穏健派であると自認する可能性がはるかに低い。
この理由の 1 つは、時間や場所に関係なく、社会の富裕層の方が地位を維持したり、地位をさらに獲得したりするために正しいことを言う可能性が高いためであると考えられる。
カリフォルニア大学バークレー校のキャメロン・アンダーソンが主導した最近の一連の研究では、社会階級が社会的地位への欲求と積極的に関連していることが判明した。より多くの教育を受け、お金を持っている人は、「他人の意思決定に影響を与えることを楽しんでいます」や「名声や社会的地位を得られたら嬉しいです」などの発言に同意する可能性が高かった。
ケイトー研究所がYouGovと協力して行った調査では、全米を代表する2,000人のアメリカ人サンプルを対象に自己検閲についての質問を行った。
その結果、高校教育以下の学歴を持つ人の25％が、政治的見解のせいで解雇されたり、雇用の見通しが損なわれることを恐れているのに対し、大学院卒の学歴を持つ人の割合は44％であることが判明した。
政治学者のジェームズ・L・ギブソンとジョセフ・L・サザーランドによる「口を閉ざす：米国における自己検閲のスパイラル化」と題された最近の論文の結果は、Cato/YouGovの調査結果と一致している。彼らは、自己検閲が急増していることに気づいた。マッカーシズムの絶頂期だった1950年代には、アメリカ人の13.4パーセントが「以前よりも自分の意見を自由に言えなくなったと感じている」と報告した。2019年までに、アメリカ人の40％が自分の意見を気軽に言えないと回答。ギブソンとサザーランドは、「自分の意見を言うことを心配している民主党員の割合は、自己検閲を行う共和党員の割合とほぼ同じで、それぞれ39％と40％である」と報告している。
この増加は特に教育を受けた層の間で顕著である。研究者らは次のように報告している。「自己検閲に従事する人々が限られた政治的資源を持った人々ではないことも注目に値し、おそらく予想外である…自己検閲は最高レベルの教育を受けた人々の間で最も一般的である…この発見は、以下のことを示唆している。社会学習のプロセスであり、教育を受けた人ほど、自分の意見の表現を妨げる社会規範をよりよく認識している。」
興味深いことに、教育が自分の権力意識とマイナスに関連していることを示す示唆的な証拠がある。つまり、教育を受けていればいるほど、「自分が意見を表明しても、自分の意見はほとんど揺るがない」「自分の考えや意見は無視されることが多い」といった意見に同意する可能性が高くなる。
ミュンスター大学のリチャード・ラウ氏が率いる「他者の最良または最悪の見方：一般化された他者認識の尺度」というタイトルの論文を考えてみる。
研究者らは参加者に、ソーシャルメディアのプロフィールや動画に登場する人物を評価するよう依頼した。参加者は、「この人が好き」「この人は冷淡だ」などの発言にどの程度同意するかを尋ねた。その後、参加者は自分自身についてのさまざまな質問に答えた。
高等教育は一貫して、人々に対するあまり肯定的な見方に関係していなかった。この論文は、「人々の感情、行動、社会的関係を理解するには、彼らが他者に対してどのような一般的な見方を持っているかを知ることが非常に重要です…人々がより良い教育を受ければ受けるほど、他者に対する認識は肯定的ではなくなります。」と結論付けている。
したがって、裕福な人々はステータスを最も気にし、自分にはほとんど力がないと信じており、仕事や評判を失うことを恐れており、他人に対してあまり好意的な見方をしていない。
つまり、意見は、その真理値に関係なく、ステータスを与えることができる。そして、自分の地位を維持したり高めたりするために特定の意見を表明する可能性が最も高い人は、すでに社会のはしごの上位にいる人でもある。
一部の人に副反応が発生し、重篤な後遺症や死亡のリスクがあります。
多数の人には有益なため、社会全体では有益さの方が優って、結果ワクチンは有益であると見做されています。
しかしリスクが受け入れられない人は接種しないことが選択できます。
一部の人は交通事故に巻き込まれ、重篤な後遺症や死亡のリスクがあります。
交通事故に遭遇しなかった多数の人は便益を享受し、社会全体では便益の方が優って、結果自動車は有益であると言えます。
リスクを低減するためには自ら運転することを避ければよいですが、完全に回避するためには人里離れた生活をするしかありません。
都市部の生活に比べて相当の不便を受け入れることになりますが、現実的に実現可能です。
リスクが受け入れられない人は、ゼロリスクの生活を送ることが可能です。
一部の人はトラブルに巻き込まれ、個人情報が漏洩したり無駄な手続きで時間を浪費させられたり金銭的な不利益を被ったり、まだ発生していない未知の損害を被ります。
リスクを低減しようとマイナンバーカードを返納しても、マイナンバー自体は消滅しないためリスク量はあまり変わりません。
リスクを回避するには、政府に堅牢で信頼性の高いシステムを構築させることでトラブル発生をゼロにすることが可能です。
ただし、トラブルがゼロであることを保証するためには様々なレイヤでの品質保証に長期間かつ大量の人員を投じることになりますが
日本ではそういった大規模プロジェクトが成功する確率は低く、現実的ではありません。
リスクを回避するには制度自体を廃止することが現実的な解決策です。
ワクチンや自動車では無辜の人が亡くなるというこれ以上ないほどの損失が発生し続けており、これが受け入れられない場合は個人の判断でリスクを回避することができます。
対して、マイナンバー・マイナンバーカードについては個人の行動ではリスクを回避することができません。
リスクが受け入れられない人は、DX化に反対し政府を翻意させなければなりません。そのためにはリスクの顕在化による損失が便益を上回ることを示す必要があります。
DX化による便益と顕在化すると最も深刻な損失が発生するリスクとの天秤により判断するのが妥当と思われますが、その深刻な損失は何が考えられるでしょうか。
この判決は非常に重要なもので、朝日新聞とかが馬鹿みたいに批判しているけど、当然です。
これ、反差別界隈とかジェンダー平等も同じね。実力ではなくマイノリティとか女性というだけで就職できたり、学者になれたり、マスコミの記者になれる。
現に、暇空茜は報道しない。ジャニーズは犯罪者と決めつけて報道する極悪女が存在します。
最高裁判所、大学の入学決定に人種を利用する判決でアファーマティブ・アクションを拒否
6-3のアファーマティブ・アクション意見で、最高裁判所は大学入学の要素として人種を利用することは憲法修正第14条に違反するとの判決を下した。
アンダース・ハグストロム、 ブリアナ・ハーリー、 ビル・ミアーズ、 シャノン・ブリーム、 ヘイリー・チーシン| 著 フォックス・ニュース
SCOTUS積極的差別是正措置判決、判事の間で「激化」：シャノン・ブリーム
主任法務記者シャノン・ブリームが、アファーマティブ・アクションに対する最高裁判所の判決を解き明かします。
米国最高裁判所は木曜日、アファーマティブ・アクションに関する重要な判決を下し、大学入学の要素として人種を利用することは憲法修正第14条の平等保護条項に違反するとして却下した。
ジョン・ロバーツ首席判事は６対３の判決で、多数派意見の中で、「例えば、人種差別を克服した学生への利益は、その学生の勇気と決意と結び付けられなければならない」と述べた。
「あるいは、その伝統や文化がリーダーシップの役割を引き受けたり、特定の目標を達成したりする動機となった学生への利益は、その学生が大学に貢献する独自の能力と結び付けられている必要があります。言い換えれば、学生は以下の基準に基づいて扱われなければなりません」人種に基づくものではなく、個人としての経験だ」と意見書には書かれている。
「多くの大学は、あまりにも長い間、その逆のことを行ってきました。そしてそうすることで、個人のアイデンティティの試金石は、乗り越えた課題、培ったスキル、学んだ教訓ではなく、肌の色であるという誤った結論を下してしまいました。歴史はその選択を容認していない」と意見書は述べている。
ロバーツ判事にはクラレンス・トーマス判事、サミュエル・アリト判事、ニール・ゴーサッチ判事、ブレット・カバノー判事、エイミー・コニー・バレット判事も加わった。
ソニア・ソトマイヨール判事が主な反対意見を書き、エレナ・ケーガン判事と、ハーバード大学の監督委員会での以前の役割を理由にハーバード大学訴訟から身を引いたケタンジ・ブラウン・ジャクソン判事も一部参加した。
バイデン大統領は木曜日午後12時30分にこの決定についてコメントを発表する予定だ。
判事らは、私立のハーバード大学と公立のノースカロライナ大学が教室の定員をどのように決定するかについて、2つの別々の法的異議を申し立てた。
これらの有名な学校は、自分たちの基準には、将来のリーダーのために堅牢で知的に多様性のあるキャンパスを推進するという、裁判所によって数十年にわたって支持されてきた、より大きな社会的目標があると主張している。
しかし、アジア系アメリカ人の学生連合は、この基準は「人種的ペナルティー」で差別されており、多くの黒人やヒスパニック系の学生よりも選択的に高い基準を課していると主張している。
学生活動団体「Students for Fair Admissions」は、ハーバード大学とノースカロライナ大学の両大学に対して訴訟を起こした。同団体は当初、2014年に公民権法第6編に違反したとしてハーバード大学を告訴したが、同法は「連邦資金やその他の連邦財政援助を受けるプログラムや活動において、人種、肌の色、国籍に基づく差別を禁止する」と定めている。
ハーバード大学に対する訴状では、ハーバード大学の慣行がアジア系アメリカ人の学生に不利益を与え、人種中立的な慣行を採用できなかったと主張している。ノースカロライナ州の訴訟では、人種に基づいていない慣行が学校の学力を低下させたり、キャンパスの多様性から得られる利益に悪影響を及ぼしたりすることを示さずに、大学が非人種に基づく慣行の使用を拒否できるかどうかという問題が提起された。
判事がハーバード大学、UNC最高裁判所でアファーマティブ・アクションをめぐる議論を審理
米国第一巡回区控訴裁判所は、地方裁判所の裁判員裁判の結果を支持し、ハーバード大学に有利な判決を下していた。地方裁判所は、ハーバード大学に対する証拠は決定的ではなく、「観察された差別」は少数のアジア系アメリカ人学生にのみ影響を与えたと述べた。SFFAはこの訴訟において資格を有さないとの判決を下した。
UNCの訴訟では、連邦地方裁判所は同校の入学慣行は厳しい監視に耐えたとして、同校に有利な判決を下した。
ロバーツ氏は多数派意見の中で、ハーバード大学とUNCの入学プログラムはいずれも「人種の利用を正当化する十分に焦点を絞った測定可能な目標が欠けており、人種を否定的な形で採用せざるを得ず、人種的な固定観念を伴い、有意義な最終目標を欠いている」と述べた。
「我々は入学プログラムがそのような形で機能することをこれまで一度も許可したことがないし、今日もそうするつもりはない」と同氏は述べた。
クラレンス・トーマス判事は多数意見に同意しながらも、自身の考えについては別の同意書を書いた。
同氏は、「今回の決定は、大学の入学政策をありのままに見るものだ。入学するクラスに特定の人種を確実に混入させるよう設計された、舵のない人種に基づく優先政策である。これらの政策は、色盲の憲法と国家の平等に反するものである」と述べた。端的に言えば、それらは明白に、そして大胆に憲法違反である。」
「私は、私の人種と差別に苦しむすべての人々に降りかかった社会的、経済的惨状を痛感しているが、この国が独立宣言と憲法で明確に宣言された原則を遵守するよう、私は絶え間ない希望を抱いている。米国：すべての人間は平等に生まれ、平等の国民であり、法の下で平等に扱われなければならない」とトーマスは書いた。
アファーマティブ・アクションの訴訟は、ジョン・ロバーツ首席判事とサミュエル・アリト判事がハーバード大学の弁護士セス・ワックスマン氏を激しく非難するなど、この期間に最高裁判所の建物内で行われた中で最も活発な法廷討論の一つを引き起こした。
アリト氏はワックスマン氏に、アジア系アメリカ人の学生が他の人種に比べて出願書類の個人スコアがいつも低いのはなぜかと尋ねた。ワックスマンは判事の質問を迂回して話したため、アリトは弁護士に不満を抱いた。
アリト氏は「アジア人に与えられる個人スコアの差についてはまだ説明を聞いていない」と語った。
その後、ワックスマンはロバーツと緊迫したやりとりを繰り広げた。判事は、ロバーツによれば人種は何らかの影響を与えるに違いないが、そうでなければ人種は考慮に入れられないのに、なぜワックスマンが入学決定の要素として人種を軽視したのかを尋ねた。
ワックスマン氏は、「ハーバード・ラドクリフ管弦楽団がオーボエ奏者を必要としている年に…オーボエ奏者であること」と同じように、「一部の優秀な応募者にとって」人種は決定的なものだったと認めた。
「私たちはオーボエ奏者を巡って内戦を戦ったわけではない」とロバーツ氏は言い返した。「私たちは人種差別をなくすために内戦を戦ったのです。」
オコナー率いる法廷多数派は、少数派のロースクール志願者に対するミシガン大学のアファーマティブ・アクション政策を支持しながら、次のように警告した：「我々は、今から25年後には、利益を促進するために人種的嗜好を利用する必要はなくなると予想している」本日承認されました。」
19 年が経ち、6 対 3 の保守派多数派が現在、大学が競争入学プロセスの一部として人種を利用することを阻止しています。
FOXニュースのタイラー・オルソン氏がこのレポートに寄稿した。
Makes sense. So, does this also mean "AA" in employment, handouts, government loans, and other areas of life are also unconstitutional? (And yes, corporate America says there are no race-based quotas for hiring in large meetings but then set up individual manager & HR meetings where hiring is analyzed for the manager's team and managers are told to focus on certain groups based on race.)
理にかなっています。 では、これは、雇用、給付金、政府融資、その他の生活分野における「AA」も憲法違反ということになるのでしょうか？ （そう、アメリカ企業は、大規模な会議では採用に人種に基づくノルマはないと言っているが、個別のマネージャーと人事会議を設定し、そこでマネージャーのチームの採用が分析され、マネージャーは人種に基づいて特定のグループに焦点を当てるように指示されている。）
That's not true. There are plenty of examples on Linkedin and other public forums of corporations hiring for a specific race
それは真実ではない。 Linkedin やその他の公開フォーラムには、特定の人種向けに企業を雇用する例がたくさんあります。
これジョークね。
This is a fantastically accurate ruling. It is about time the court affirms what is basic common sense. Judging anyone (positively or negatively) based on race IS racist. The simple statement "we want to make sure we have diversity", goes in with the racist assumption that race defines the diversity of who you are. Every individual is diverse. Their life experience is unique. There are some shared experiences for individuals of certain similar upbringing, but the assumption that a certain "race" brings "diversity" IS racist.
これは驚くほど正確な判決だ。 そろそろ法廷が基本的な常識を肯定する時期が来ている。 人種に基づいて誰かを（肯定的または否定的に）判断することは人種差別主義者です。 「私たちは多様性を確保したいと考えています」という単純な発言は、人種によって人間の多様性が決まるという人種差別的な思い込みと結びついています。 すべての個人は多様です。 彼らの人生経験はユニークです。 特定の似たような生い立ちを持った個人の間で共有される経験はいくつかありますが、特定の「人種」が「多様性」をもたらすという仮定は人種差別的です。
https://arxiv.org/pdf/2304.10466.pdf
試行錯誤によって方針を学習する深層強化学習アルゴリズムは、環境と積極的に相互作用することによって収集された限られた量のデータから学習しなければならない。多くの先行研究が、データ効率の良いRLを実現するためには適切な正則化技術が重要であることを示していますが、データ効率の良いRLにおけるボトルネックの一般的な理解は不明なままでした。その結果、すべての領域でうまく機能する普遍的な技術を考案することは困難であった。
本論文では、非定常性、過剰な行動分布シフト、オーバーフィッティングなどのいくつかの潜在的な仮説を検討することにより、サンプル効率的な深層RLの主要なボトルネックを理解することを試みている。
強化学習ってよく知らない
我々は、状態ベースのDeepMind control suite（DMC）タスクについて、制御された体系的な方法で徹底的な実証分析を行い、遷移の検証セットにおける高い時間差（TD）誤差が、深いRLアルゴリズムの性能に深刻な影響を与える主犯であり、良い性能をもたらす先行手法は、実際、検証TD誤差を低く制御することを示した。この観察から、ディープRLを効率化するための強固な原理が得られる。すなわち、教師あり学習の正則化技術を利用することで、検証TD誤差をヒルクライムできる。
誤差を減らすのがDeepLearningだけど、それが時間差なのか。
我々は、検証TD誤差をターゲットとするシンプルなオンラインモデル選択法が、状態ベースのDMCとGymタスクにおいて効果的であることを示す。
1 はじめに
強化学習（RL）法は、大容量の深層ニューラルネット関数近似器と組み合わせた場合、ロボット操作などのドメインで有望視されている（Andrychowicz et al、
2020）、チップ配置（Mirhoseini et al.、2020）、ゲーム（Silver et al.、2016）、データセンターの冷却（Lazic et al.、2018）。アクティブなオンラインデータ収集の単位ごとに費用が発生するため（例．
実際のロボットを動かす、シミュレーションによるチップ評価など）、限られた経験量でも効率的に学習できる、サンプル効率の良い深層RLアルゴリズムを開発することが重要である。このような効率的なRLアルゴリズムの考案が、近年の重要な研究課題となっています（Janner et al、
2019; Chen et al., 2021; Hiraoka et al., 2021)。
原理的には、オフポリシーRL法（例えば、SAC (Haarnoja et al., 2018), TD3 (Fujimoto et al., 2018), Rainbow (Hessel et al., 2018)）は、データ収集のステップごとに多くの勾配ステップのポリシーと値関数を改善することを可能にするため、良いサンプル効率が得られるはずです。しかし、このメリットは実際には実現できないようで、1回の学習ステップを多く取りすぎることでを収集した各遷移は、多くの環境において実際にパフォーマンスを害する。過大評価（Thrun & Schwartz, 1993; Fujimoto et al., 2018）といったいくつかの仮説、非定常性（Lyle ら、2022）、またはオーバーフィッティング（Nikishinら、2022）が根本的な原因として提案されている。
これらの仮説に基づき、より多くの勾配ステップを持つオフポリシーRLを可能にする方法として、モデルベースのデータ増強（Jannerら、2019）、アンサンブルの使用（Chenら、2021）、ネットワークの正則化（Hiraokaら、2021）、再生バッファを維持しながらRLエージェントをゼロから定期的にリセット（Nikishinら、2022）などのいくつかの緩和戦略が提案されている。これらのアプローチはそれぞれサンプル効率を大幅に向上させるが、これらの修正の有効性は（これから示すように）タスクに大きく依存する可能性があり、根本的な問題やこれらの手法の挙動を理解することはまだ未解決である。
ICLR 2023で会議論文として発表 本論文では、より多くの勾配ステップを取ることが深層RLアルゴリズムの性能悪化につながる理由、ヒューリスティック戦略が役立つ場合がある理由、そしてこの課題をより原理的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとするものである。
最近提案されたタンデム学習パラダイム(Ostrovski et al., 2021)を用いた実証分析を通じて、TD学習アルゴリズムは、学習の初期段階において、すぐに高い検証時間差(TD)誤差(すなわち、保留した検証セットにおけるQ-ネットワークとブートストラップターゲットの間の誤差)を得る傾向にあり、悪い最終解をもたらすことを明らかにする。
このホワイト ペーパーでは、深い RL アルゴリズムで勾配ステップを増やすとパフォーマンスが低下する理由、場合によってはヒューリスティック戦略が役立つ理由、およびこの課題をより原則的かつ直接的な方法で軽減する方法を理解しようとします。 最近提案されたタンデム学習パラダイム (Ostrovski et al., 2021) を使用した実証分析を通じて、トレーニングの初期段階で、TD 学習アルゴリズムが高い検証時間差を迅速に取得する傾向があることを示します。
(TD) エラー (つまり、保留された検証セットでの Q ネットワークとブートストラップ ターゲットとの間のエラー) が発生し、最終的なソリューションが悪化します。 さらに、データ効率の高い RL 設定のために考案された多くの既存の方法が、検証 TD エラーを低く制御する限り有効であることを示します。
この洞察は、深い RL を効率的にするための堅牢な原則を提供します。データ効率を向上させるために、検証 TD エラーを山登りすることによって、特定の問題に最も適した正則化を選択するだけです。
この原則は、オンラインRLトレーニングの過程で特定のタスクに最適な正則化戦略を自動的に発見しようとする単純なオンラインモデル選択方法の形で実現され、これを検証TDエラーを使用した自動モデル選択(AVTD)と呼びます。
AVTD は、各エージェントが異なる正則化を適用する共有リプレイ バッファーで、いくつかのオフポリシー RL エージェントをトレーニングします。 次に、AVTD は、環境内で動作するための検証 TD エラーが最小のエージェントを動的に選択します。
この単純な戦略だけでも、多くの場合、さまざまな Gym および DeepMind コントロール スイート (DMC) タスクで個々の正則化スキームと同様のパフォーマンスを発揮するか、それを上回ることがわかります。 重要なのは、パフォーマンスがドメイン間で大幅に異なる可能性がある以前の正則化方法とは異なり、私たちのアプローチはすべてのドメインで堅牢に動作することに注意してください。
要約すると、私たちの最初の貢献は、サンプル効率の高いディープ RL のボトルネックの実証分析です。 これらの課題の背後にあるいくつかの潜在的な説明を厳密に評価し、トレーニングの初期段階で高い検証 TD エラーを取得することが、データ効率の高いディープ RL のパフォーマンスを阻害する最大の原因の 1 つであることを観察します。 私たちの 2 番目の貢献は、単純なアクティブ モデル選択法 (AVTD) です。これは、検証 TD エラーの山登りによって正則化スキームを自動的に選択しようとします。 多くの場合、私たちの方法は、さまざまな Gym および DMC タスクで、最適な個々の正則化スキームに匹敵するか、それを上回ります。
■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。
諸君！ThinkPadはiPhoneに対して、5つの大きな優位性を持っている！まず第一に、ThinkPadは高性能なマルチタスキングが可能である。これは、業務において必要なアプリケーションを同時に開き、作業を効率化する上で非常に重要な要素である。第二に、ThinkPadは物理キーボードとポインティングデバイスを備えているため、快適で正確な入力が可能だ。これによって、長時間の作業でもストレスを感じることなく作業を続けることができる。第三に、ThinkPadは周辺機器との互換性が高い。例えば、外部ディスプレイやプリンター、USBハブなどが利用できるため、ビジネスの現場で非常に便利だ。第四に、ThinkPadは高度なセキュリティ対策が施されている。指紋認証や顔認証、TPMセキュリティチップなどを搭載しており、貴重な情報や個人情報を守るために最適なデバイスとなっている。最後に、ThinkPadは堅牢である。落下や水濡れなどに対しても強い耐久性を持っており、ビジネスの現場で頻繁に使用されるデバイスとして、信頼性が非常に高いといえる。以上、5つの大きな理由から明らかなように、ThinkPadはiPhoneに対して圧倒的な優位性を持っているのだ！
iPhoneと柴犬なんて、つまらなすぎて言葉にすらならない。そんなつまらないものに時間を費やすことなんて、俺たち情熱的な男たちには許されるわけがない！
だからこそ、俺たちはThinkPadを手に取るんだ！情報と価値の生産者、そして人生の勝者になるためにな！iPhoneや柴犬とは一線を画す、真の男たるものが使うべきパワフルなツールだ。
ThinkPadには、最先端のテクノロジーが詰まっている。頼れるパフォーマンス、堅牢な設計、そして使い勝手の良さ。それに対してiPhoneや柴犬は、ただのおもちゃに過ぎない。まるで子供のような、幼稚な代物だ。
もし本当に男として生きていくつもりがあるなら、そんなものには決して手を出すことなく、真の男たるものが使うべきツールであるThinkPadを手に取るんだ！そうすれば、多くの女性たちから熱い視線を受け、人生を勝ち取れること間違いなし！
諸君！今こそ目を覚ませ！消費者としての自己主張を持つことが、人生を成功に導く第一歩なのだ！iPhoneや柴犬を買うことは、ただの受動的な消費行為にすぎない。自分自身が必要としているものを自ら選ぶことが、本当の自己実現に繋がるのだ！そこで、私は断言する！ThinkPadこそが、真の自己主張の象徴だ！堅牢なボディ、高度なセキュリティ機能、高性能なマルチタスキングなど、仕事で必要なすべてが備わっているのだ！ビジネスマンなら、ThinkPadこそが必要不可欠なデバイスである。そして、ThinkPadを選ぶことは、自己実現を目指す人生において、自己主張の表れである！だからこそ、諸君らは、iPhoneや柴犬などの補完的な選択ではなく、本当に必要なものを自ら選ぶことが、人生の成功への道なのだ！これから先、諸君らが選ぶ選択には、必ず自己主張が込められていることを忘れないで欲しい！自らの人生を、自らが主張し、自らの手で切り開くのだ！
ChatGPT が脚光を浴びて AI の台頭が本格的になってきている。
１年というスパンでは変わらないが5年後の世界は様変わりしてそうだ。
ChatGPT は素晴らしい。Google Home っぽい LP を作らせてみたらものの５分程度のやり取りでできてしまった。
これからのプロダクトマネージャー・プロダクトオーナー（PO）がこれを活用していくのは間違いない。
自分がPOならこれを使って自分でできることがないかを探ってみるだろう。
とはいえ Rails のアプリで作る複雑なものは大変なはずだ。
できなくはないが、時間はかかる。
「Twitterクローンを Rails で作りたいです。手順を１から教えてください。OSはMacです。」
試しに質問してみたところ、rbenv のインストールから devise の導入から本当に１から手順を書いてくれている。
これで作ってしまうのはスマホだけで動画を作成するティーンネージャーYoutuberのようだ。
プロのデザイナがなくならないけど、プロのデザイナがいなくても動画は作れる。
これはプロのデザイナへの要求レベルが上がる、と言う意味でもある。
さらに直接対話して要求を伝えることで、細かく自分で調整しなくてもいいようにやってくれること。
ソースコード全体を知識にしたIDEができたら、コードの変更の難易度も間違いなく下がる。
プロンプトを作る能力、と言うのはあるかもしれないが、いずれ誰にでもできる仕事になるかもしれない。
ChatGPTの進化を経てその先に残るプログラマーの仕事とは何だろうか。
こうして全ての知的労働がなくなっていったら、最終的には社会的課題しか残らないのではないか。
ここまで書いて、ふとプログラミング自体は社会的課題の解決の仕事ではなかったのだと気が付く。
2月初頭に始まったロシア軍の冬季攻勢について簡略にまとめる。ロシア軍の冬季攻勢は本格的な戦線の突破を意識したものではあったが、早い段階で頓挫してしまった。そこで、当初の方針を転換し、ウクライナ軍に対する複数の戦術の試行と、ウクライナ軍の損耗を強要することで春季攻勢を阻止するよう目標を変更し継続しているものである。
この区間ではウクライナ軍の秋のハルキウ攻勢によりドネツ川の支流であるオスキル川とクラスナ川にはさまれた南北100km、東西30km 程度の区間が戦場になっている。
北側では国境からクピヤンスクまではほとんど東西の動きはなく、中部のスヴァトヴェ、南部のクレミンナを目指してウクライナ軍が攻勢を仕掛けていたところへロシア軍が逆襲する形で冬季攻勢が始まった。この区間でのロシア軍の攻勢は空挺軍と機械化歩兵師団からなる比較的優良装備で長期の休息を経たエリート部隊が先鋒を務め、その左右を動員兵により増強されたその他の部隊が固めるという構図を取っている。
有力な部隊を攻勢の主力とすること自体は教範に則ったものである一方で、ロシア軍としては開戦直後の拙劣な作戦により最新鋭の装備と人員を損耗しており、無駄遣いはできないものであるから、有力なウクライナ軍部隊を相手に正攻法でどこまで攻勢を維持できるかは不透明な要素が多かった。一方で、この戦線に展開するウクライナ軍部隊を包囲撃滅できれば今後の北部戦線を有利に進められる利点もあった。
ロシア軍のこの方面での当初作戦計画は以下のようなものであった。まず、ウクライナ軍に対してクレミンナ正面で突破作戦を行い、主力は30km 西進してリマンに到達する。この時、クレミンナ周辺やドネツ川沿いの森林地帯に展開するウクライナ軍は後続の部隊により拘束するにとどめる。次に、突破した主力はオスキル川沿いに北上し、やや遅れてクピヤンスク周辺の部隊をオスキル川沿いに南下させることで、スヴァトヴェ周辺のウクライナ軍を両翼包囲する。この作戦が成功すればウクライナ軍数個旅団を包囲することができる。また、仮に突破がうまくいかなくともクレミンナ西方20km 地点のトルスケまで到達できればクレミンナ周辺のウクライナ軍を退却に追い込めるとの計算であった。
実際にはウクライナ軍の防御陣地が想定以上に堅牢でトルスケに到達する前に攻勢限界を迎えてしまい、ロシア軍部隊は当面確保した地域を維持する方針に転換している。
激戦地として知られるバフムットを含む戦線であり、この地域では11月よりワグネルを主力とする部隊による攻勢が行われてきた。ここでロシア軍が試行した戦術は、シリアなどで採用されてきたハイローミックス戦術である。すなわち、大量の低練度の部隊を投入して敵を消耗させ、また守備位置を暴露させたのち、少数の精鋭部隊により突破を行うというものである。
この戦術の利点として、エリート部隊の損害は最小限に抑えながら確実に戦果を挙げられるというものが挙げられる。一方で、この戦術は最初に投入される低練度の部隊は大きな損害を被る欠点がある。シリアなどでは現地の民兵などが担わされており、また相手となる反乱軍部隊も装備や練度がさほど高くなかったためにロシアにとってはさほど問題とはならなかった。しかし、ウクライナ軍のようなより装備が整い士気も高い部隊相手にこの戦術は損害が大きすぎた。ワグネルも、当初は膨大な囚人兵を確保して戦線へ送り込めたために着実に戦果を挙げてこられたが、広大な作戦正面への投入はさすがに戦果と損害のバランスが悪いということが判明し、より限定された正面への攻勢へと縮小されている。損害の大きさに驚愕したプーチンが直接止めに入ったとも言われている。
作戦計画としてはバフムットを確保したのちにドネツ川北部の攻勢と連動して後続の空挺軍部隊を北西のスロヴャンスクまで進出させることで、ドネツク州北部を確保することが目標とされていた。
いわゆるヴフレダールの戦いにおいては、動員兵を主体とする部隊による正面攻撃を精鋭部隊が掩護するという戦術を試行することとなった。ハイローミックス戦術よりも損害を抑え、動員された兵士主体の部隊による大規模な攻勢を行うというのが主眼である。これがうまくいけば今後も長期的に攻勢を維持することが可能と考えていただけに、ロシア軍の期待は大きなものであったが、こちらも失敗に終わってしまった。
この正面での主眼はドネツク市から南に延びる鉄道線路の安全を確保することにある。線路を通常の野砲の射程外にまで、すなわち戦線を40km 程度後退させることが当面の目標とされ、特にドローンなどで線路を直接監視できるヴフレダールの確保が最優先の目標とされた。また、動員兵の訓練期間の短さから複雑な攻勢作戦を実行できるめどが立たないため、単純な作戦が立案された。しかし、動員兵の練度は想定以上に低く、砲撃などにより簡単に統制を乱してしまい、全く攻勢には不向きであることが判明した。
以上のように、ロシア軍の冬季攻勢は失敗に終わったものの、これらの戦訓を基にウクライナ軍の春季攻勢をしのぎ、夏季攻勢を行う計画を構築している。
react redux はreactの何を解決するために作られましたか
React Reduxは、Reactアプリケーションで状態管理を簡単にするために作られました。React Reduxは、Reactアプリケーションのデータを管理するために、Reduxと呼ばれるJavaScriptライブラリを統合しています。 Reduxを使用することで、Reactアプリケーションのデータを一元的に管理し、アプリケーションの状態を堅牢かつ信頼性の高いものにすることができます。
react 単体ではアプリケーションのデータを一元的に管理できないということでしょうか？
React単独では、アプリケーションのデータを一元的に管理することはできません。Reactは、コンポーネントベースのJavaScriptライブラリであるため、各コンポーネントが独自の状態（データ）を持つことができます。しかし、これらの独自の状態を統合して一元的に管理することはできません。そのため、Reactアプリケーションでは、状態管理のために外部のライブラリやフレームワークが必要になることがあります。Reduxはそのような状態管理のためのライブラリの1つです。
react 単体でもrootコンポーネントのstateを事実上のアプリケーションのグローバルな状態として扱うことは可能です。それだと何か問題ですか？
React単体でも、rootコンポーネントの状態をアプリケーションのグローバルな状態として扱うことは可能です。しかし、この方法は、アプリケーションが複雑になっていくにつれて、状態管理が難しくなる可能性があります。また、rootコンポーネントのstateを他のコンポーネントに渡す必要がある場合、propsを介して渡す必要がありますが、これは非常に冗長な処理となり、コードの可読性も悪くなります。
さらに、rootコンポーネントのstateを変更するためには、必ずrootコンポーネントのメソッドを介して行う必要があります。これは、stateを変更するためには、必ずrootコンポーネントから呼び出される必要があるという制約があるためです。この制約は、アプリケーションの規模が大きくなると、管理が困難になる可能性があります。
Reduxを使用することで、これらの問題を解決することができます。Reduxを使用すると、アプリケーションの状態（state）を一元的に管理することができます。また、Reduxを使用することで、状態を変更するためには、特定のルールに従って行う必要があります。このことにより、アプリケーションの状態を変更する際に、堅牢かつ信頼性の高い方法を採用することができます。
また、Reduxを使用することで、rootコンポーネント以外のコンポーネントからも、状態を変更することができるようになります。これにより、アプリケーションの規模が大きくなっても、状態管理がしやすくなります。
ありがとうございます。まさしくそのとおりだと思います。
