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はてなキーワード: 演算とは
ソシャゲとのコラボに便利そうな行き先ランダムどこでもドアをお披露目しただけで第1話が終わったところに、大人気作品シーズン3の余裕を感じる。第2話のラストから映画の話と繋がって、ようやくアクセルがかかってきた。
睦天命ちゃんまだ生きてるかな……殤不患と名前で呼び合ってるし深い仲だろって思ったけど、この世界（もしくは吹き替え版）は割と普通に名前呼びしてるからそうでもないかもってなってきた。
あー、角川がサンファン人気に便乗して虚淵に帯文書かせて多情剣客無情剣を再刊してくれねえかなー。
新規IP・美少女プラモ・架空銃プラモ・若手女優ばかりの深夜特撮・死んだら存在が消える系バトロワ・戦いたくない主人公。令和は平成の続きだから、平成が溢れるのは当然のことだった。
映像にすると地味でつまらない組み立てシーンをアイドルMVにして処理、という解決策には膝を打った。かわいい。アニメだとコスト的に厳しいので、これも実写ならではかな。プラモアラモード……うん。
銃撃戦はバーチャルな感じかと思ってたら、普通に壁壊れたり血が出て驚く。美少女が光線銃で撃たれて血が噴き出るの、深夜特撮というよりVシネ感ある。
組み立てシーンもそうだけど、養護教諭が学校で30MM組んでたり、ねこぶそうが思い出アイテムっぽかったり、ランナーに付いたままの弾を補給するためニッパー持ち歩いてたり、バンダイ＆プラモアピールが強過ぎる。
これグラドルや女優に釣られてみた人、大丈夫だろうか。というか俺以外に楽しんでるやついるんだろうか。俺は楽しいから観るけども。TVerでも無料見逃し配信してるから観ようぜみんな。
キャンプするJK大原優乃もいいけど、JKに殺し合いさせる生プラモ大原優乃もね！
人工知性による反乱も、それを人工知性に鎮圧させることも、あまりに擦られすぎてる題材だから、◯◯と同じが頻発して当たり前なので。でもやっぱりAIの叛乱阻止のための時間遡行は『ターミネーター』すぎるので。アニプレ的にはプラメモソードでワンダラーを一刀両断なので？
昔のSFだとロボットとAIがほぼ同じだったのは、当時は回路でプログラムしてたから納得するよりないんだけど、これはどうなんだろ。携帯電話端末が「ケータイ」と雑に略されるように、AIを搭載した機械を「エーアイ」と雑に略して総称してるのかもしれない。もしくはなにかハードウェアと搭載AIが分離できない仕組みがあるからそう呼ばれるのかもしれないし、そもそも現実とは異なる技術史を歩んできたのかもしれない。まさか宇宙船内で映画見るのにテープ出してくるようなやつを2021年に意図せずお出ししてくるわけないし。ないよな？
AI同士のみの意思疎通で自然言語を発声しているのも非常に気になる。視聴者に伝わらない謎プロトコルでやりとりしちゃうのはアニメ的にダメだけど、無線通信による意思疎通をエコー付きの会話として演出しているシーンも多々あるので、発声しているのは演出の都合ではなさそう。声は演算速度に対して圧倒的に音速いはずだし、AIが自然言語を使う利点もよくわからない。
2話のやつは三流議員にディーヴァちゃんの使命観を聞かせたかった作劇上の意図はわかるけど、ディーヴァちゃん別に三流に聞かせるつもりは無かったよね。言いたい相手はマツモトだけだよね。無線壊れたの？
何らかの意図があるんだろうが、それが映像ではまったくわからん。ヒトが介在しないAI間コミュニケーションでは意思疎通のプロトコル選択にヒトでいう声調や身振りのような意味があって、そういう演出を見落としているんだろうか。それとも単になるべく人間っぽく振る舞うようプログラムされているのか。作者が考えなしってことはあるまい。あってほしくない。
うだうだ言ってるけど、長月脚本による最期に報われることを前提にした主人公いじめアニメとして期待はしているんだよこれでも。小説は月末か。早く出てくれ。
謎に包まれたものの人気が無いんじゃなくて、謎以外に何一つ面白みがないもの、特にエヴァフォロワー気取りがウンザリされてるだけじゃないの。俺には謎に包まれたSSSS.DYNAZENONが不人気なようには見えない。
当然のことだけど、ダイナゼノンからはバンダイの匂いを感じる。せっかくSFランドに近付いたのに、という気分が男玩寄りの界隈にあるけど、幼少期からプレックスの男玩デザインに漬かって育った男の子は絶対にダイナゼノンに勝てない。勝てなかったよ……。
小さいバラメカ、カットによってはプロップとしてチープに見えてる。ABS感というか。小物としての高級感って巨大メカの光沢や影付けと文法が違う気がする。玩具に高いなりきり能力を持たせてくれるいい設定なんだが。
津田ちゃんの少年役合ってるなぁ。男装イベントとかやってるし、いつか男役はあるだろうと思ってたけどテレ東のゴールデンで主演。嬉しいことだ。
モバイルShincaがすごい。Shincaからのパワーアップとしても現実のそれに沿っているし、スマホのヒーローアイテムへの落とし込みも成立しているのが上手い。
前作は面白かったが困ったらすぐ飯に頼る側面があったので、今回は宇宙人とどうやって仲良くしていくのかに注目したい。
天地無用！魎皇鬼を外注したAICが会社としては生き残り、独立してアニメの実制作をやってたアイムズが潰れたのには、葦プロが存続してるのにジーベックは消滅したような哀しさがある。AICライツ、どうなるんだろうね。
それはさておき、色んな要素がわざとらしく古臭いのがキツい。メインの話は面白くなりそうな雰囲気あるが、過剰な90年代風味？が鼻についてそれどころでない。これではセブンが得意とするお色気も台無しだろう。
今の所、ナイトセイバーズをJKにしたりメイド服を着せたりして現代版リブートと称されるよりも眉間に皺が寄ってしまう内容。この調子でイクサー1 REBOOTだのHAGANE VS DOKIだのダンガイオーINFINITYだの作られたらたまったもんじゃない。
だいたいにしてメガゾーン23もエルハザードもプリティサミーも、全部クラウドファンディングだけやって止まってたのに、どうしてそういう話の無かった大運動会は放送までこぎつけられたのか不思議。逆か。大運動会だけは企画が通って、他はCFしてパイロットフィルム作らなきゃならなかっただけ……憶測だけど。
とにかくAICがどうなろうと簾座編18巻は出してくれ。ロボバトル期待させといた二冊目でなろうごっこを数百ページ読まされた恨み忘れんぞ。
1950年代に考案された最初のAIであるニューラルネットワークは、1990年代には実用化した。
2000年代に多層ニューラルネットの欠点を補完する深層学習が誕生すると、
やがて民生用の量子コンピュータが普及し始めると、AI の量子演算化研究は当時のホットトピックとなった。
だが、高度に複雑化した量子化AI理論を理解できる学者は世界に数人しかおらず、論文の査読に8年もかかったという。
その実用化にはさらに多くの年月を費やしたが、身の回りのあらゆる電子機器に搭載されるようになった。
量子化AI の導き出す結論は常に最善・最適なもので、人々は機器に言われるままに行動するようになった。
その方がいつも快適だし、無駄な思考コストも要らないので当然のことである。
電子機器の指示に従って暮らす人にとって、 AI は神であり、その言葉はご神託となった。
その昔、SF作家のアーサー・C・クラークは、
と言ったが、
という世界が具現化したのだった。
考えてもみてほしい。
ものごころつく前から、機器の指示に従うことが善とされ、それに逆らった人間には事故や病気という罰が与えられる。
祖父母も両親も私もそうやって暮らしてきたし、将来産まれてくる子や孫もそうするだろう。
今、私に与えられている指示は「ロウドウ」だ。
畑を耕し、野菜を育てる。
私の担当はトマトで、午前の担当区画では種まき、午後は別の区画で収穫をする。
水まきは週に1回なので今日は無い。
住人全員が食べる分のトマトを運ぶのはかなりの 運動 になる。
牧畜担当に憧れが無いわけでもないが、友人曰くミルクの運搬がかなりキツいらしい。
夕方には、その日食べられる食材を持ち寄って集計し、グループ単位で調理して食べる。
食事は1日2回。朝はパンとミルクだけの軽食なので、夕食が一番楽しい時間になる。
友人ともいっぱいおしゃべりできる貴重な時間。
食後の片づけを終えたら、睡眠室に戻り、私は「メイソウ」をする。
正直に言うと、この2時間に具体的に何をすればいいのかよく分からない。
お母さんは、何でもいいから自分一人で考えることが大事というし、
お父さんは、妄想でもしとけばいいという。
昔の人の暮らしを想像するのだと言って、なぜか神話を語ってくれた。
人々は神様のことが良く理解できず、勝手に悪い神様を創り出してしまったこと。
それを見かねた良い神様が「フネ」という新しい世界を創造したこと。
その「フネ」はいくつもあって、この「フネ」に宿る神様の名前は…
なんだっけ。一度はちゃんと聞いたんだけど、今はもう思い出せない。
ピピピピッ。
腕にはめられたリングが光り、「メイソウ 〇」の緑の文字が浮かび上がった。
すぐに「スイミン」の指示を示す青い文字へと変わった。
どうやら、今日の「メイソウ」も無事終えられたようだ。
昼間、体をたっぷり動かしたせいで、今夜もぐっすり眠れるだろう。
私は、どうしても思い出せない神の名を妄想しつつ、静かに眠りについた..。
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プログラミング言語を作りましょう。
実用的なもの（少なくともBASIC以上の表現力を持つもの）でも簡単に作れます。
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・観る前は気分が乗らなかった。予告編を見た限りでは画面が赤かったから。ずっと毒々しい赤いシーンが続くのは疲れる。序破のような街や自然が観たい。でも実際に観てみると癒されるシーンが多かった。
・戦艦をピアノ線で吊ってるのは特撮っぽくて良いね。動きも完全に紐でぶら下がってる感じ。3DCGなだけでなくゲームの物理演算を使ってコンピュータで特撮やってるのかな。
・自分の母は重い認知症の祖母(母から見た義母)に幼児言葉で話しかけてたけど、自分は認知症の祖母を幼児として扱うことが出来なかった。その辺できる人とできない人がいるよね。子を持った経験があるかないかなのかな。
・日本人にとって風呂は重要なインフラだと思う。パンとサーカスより白飯と風呂。
・国内で完結する電力供給源として太陽光発電はやっぱり重要だと思う。
・一時期GUNPEYがソシャゲ化してすぐ消えた。これを機にちゃんとした続編出ないかな。
・エロい感情を抱く男キャラが一切出てこないから薄まってるけど、エロいシーン多いな。
・「あそこにいる人達はみんな元ネルフ職員のはず」という考察を見てハッとした。みんな博士号持ってるんだろうな。
・「私がなんで怒ってるか分かる？」はよくある台詞だけど、作品の外側から見ると、読解問題の答え合わせをしているような親切さがある。
・最初「このシーンのCG安っぽいな。ビルがダンボールみたいな吹っ飛び方するのおかしいだろ」と思った。
・そうだよなぁ。当時の中学生も今はもう少年に感情移入が難しいし、どっちかと言うとこっちが主人公なんだよなぁ。
・それに続けてニッポン人のケジメの付け方。
・岡田斗司夫が1stガンダムのラストシーンを熱く語っていたのを思い出した。あれが岡田斗司夫個人の解釈ではなくガイナックスで共有されてる解釈だとすれば、それに習ったケジメの付け方なのかも知れない。
・結局、ATフィールドを打ち破る力を持ってるのはオバちゃんなのかも知れない。オタク・ギャルの構図もそれに近い。でもやっぱりオバちゃんの突破能力が一番強い。これが25年かけたエヴァの答えだと思う。
大学の専門課程ではじめてプログラミングに触れるケースを想定する。
情報科学専攻で半年か一年かけてやる程度の内容だが、他のほとんどの科目でもそうであるように、要領の良い奴なら数週間でマスターできる。
実際、世の中にはこのレベルの奴なんか珍しくもなくいる一方、Pythonチュートリアルレベルの文献を数ヶ月かけても前半数章すら読めないような奴もいて、そういう奴が「プログラマになりたい」とか言ってる。本当に社会の迷惑。やめてくれ
いえいえ、なんかの助けになれば幸いですけど😃
あと、ソースコード読んでるなら命名はやっぱり大事だなあと思う
最近も命名についてちょっと考えさせられてしまうことがあったのだけど
命名からググってというのも自分の場合はかなりヒントになる、助かる
知らない分野でもとりあえず関数や変数の名前でググってみるとか（というか、Googleない時代を考えると地獄だよなあ
コメントも適度にあるといいとは思うけど、過剰にコメントする意味はないし、
といっても、コメントを書く必要があるかないかって当然だけど読む側のレベルを試されているんですよね
やっぱりハッカーが好きそうなトリッキー？な書き方があったりして、
でも、こういうときはこう書くものだ、みたいなのがあったりもするので、
昔のゲームとか、あとメガデモみたいなのもそうだけど、浮動小数点演算とか富豪すぎるので、
整数演算でいかに適当に誤魔化すかみたいな、精密さより高速にそれらしく動作するのが求められるのもあるし、
自分の場合はレベルが低いのか、知らなくてもググって調べてけば大体なんとかなってる
でも、発売前のゲーム機と書いたけど、公開されてないのでググっても出ない情報、社外秘のソースコードとか技術で、
特にレベルが高いのとか、逆に酷く汚いコードだけどなんか動いてる（）みたいな場合は、
考えるだけ時間の無駄だし、やった仕事どうなった？まだできてない？え、ずっと考えてたの？みたいになったら大問題ですし
次ようやく５番魔晄炉爆破にいくところ
アマゾンレビューでもあるけどちまちまこまごましたプレイ時間引き伸ばしがひどすぎる
イベントシーンが長い 会話だけ飛ばせない
セフィロスでてきて追いかけるシーンでノロノロ歩きになる時間とか、徒歩移動を強いられる時間が無駄に長い
隙間をカニ歩きする時間（普通に移動するより遅い）が無駄に長い
会話もひどい リアルにしたせいで浮きすぎ
１万で買ってたらorカネだしてかってたら元を取ろうと思って意地でもクエストとかやるところだけど無料でよかった・・・
さっとメインだけ終わらせてプレイやめよう
ティファが思ったよりかわいくなかった 声優も下手でジェシーとのギャップがひどい
マップ表示もなぜか遅い
パッドオスとマップ画面に切り替わるけど、マップが表示されるまで５秒くらいかかる
未踏破だから表示されてないのかと思ったら単に描画が遅いだけだった
今いる位置と全体図だけ見れればいいのに
歩いた足跡みたいなのを表示する演算でもしてんのか？それにしてもおそすぎだけど
タイトルの通り。筆者は高校の教員で、いま業務が少しだけ落ち着いていて分析する暇が出来たので、次年度以降の入試対策のために解き直してみたのだが、新テストの方針をすごい形で問題として体現していたので、なるべくわかりやすく解説していきたい。
わかりやすくとはいえ、大学入試の古典問題について突っ込んで書くので、もし興味（と古典の知識）があったら実際に解いてから読んでみてほしい。
問題や解説・予備校の分析などは以下から参照。解けなくても解説や、現代語訳と設問を見るだけでもいい。
https://www.toshin.com/kyotsutest/
https://kaisoku.kawai-juku.ac.jp/nyushi/kyotsutest/21/
https://www.dnc.ac.jp/albums/abm.php?f=abm00038406.pdf&n=R3年度大学入学共通テスト問題作成方針（令和2年6月30日一部変更）.pdf
以下は教員仲間とのディスカッション用メモを元にしているから内容はかなり専門的かもしれない。それと、自分の専門は古典ではないので専門家から見れば細かい部分で雑だと思うが許してほしい。
まず、第三問の古文。
センター試験から変わると事前に予想された、複数の文章や会話形式の選択問題はなかった。
本文（「栄華物語」）は妻を亡くした夫の哀しみについてのしみるストーリーだが、新傾向の問五が回答することによって本文の感動・深みをよりしみじみかみしめられるようになっている。これが非常に素晴らしく、「文学的文章の入試問題かくあれ！」と感じた。いとあはれなり。
・具体的には、問五では本文中の和歌X（妻の死の悲しみを無常観を引き合いにして慰める歌）とそれに対する返歌Y（無常の教えなど今は悲しみが深くてとても考えられなかったよ、という返歌）に加え、本文とは異なるXへの返歌Z（無常の教えは肯定するが、それでもなお悲しい、という趣旨の返歌）を問題は示している。
・問いとしては、本文とは異なる返歌Zの存在を指摘し、Y/Zの内容を比較したうえで正しい説明を選ばせるというもの。
これは表面的には和歌を中心とした複数の出典の内容を読解するという新傾向問題であるが、作問者の意図はむしろ「文学的な文章の鑑賞」つまり「作品の情趣や感動の理解」に重点があるのではと感じられた。
・本文のストーリー的なキモは、妻を亡くした夫が、この返歌Ｙを書き終えながら「こんな悲しみにあってなお私はこんな冷静に返歌を書けているわけだが、それならこれから数ヶ月、数年と徐々に時間が経っていけば、私はこの悲しみをいつか忘れてしまうのではないだろうか」と考えるところにある。そして、亡き妻との思い出をまた振り返るところで、出題の本文は終わっている。
・問五の正解の選択肢⑥「和歌Yは、世の無常のことなど今は考えられないと詠んだ歌だが、そう詠んだことでかえってこの世の無常を強く意識してしまった長家が、いつかは妻への思いも薄れてゆくのではないかと恐れ、妻を深く追慕してゆく契機となっている」。この説明は、本文の感動を得るための入り口を示すものとして非常にすぐれた一文であると感じられる。さらには、本文の内容が古文学習における重要概念「無常観」と繋がっていることに自然と気づくことができる。現代人にはなじみの薄い「無常観」という価値観が、悲しみと共に実感を持って感じられてくるだろう。これを正解として選べた受験生は、本文の「あはれ」を回答前よりも深く感じられたのではないか。（少なくとも自分は深まった）
・「こんな問題作れたらキモチイーだろうなぁ！！！！」と同業者的（？）的におもった。
・また、過去の試行調査でも、本文と同一内容の文章だが異なる出典で差異のある文章を出題する、本文異同研究や異本系統研究といった国文学研究のよくある題材を意識させるものがあった。今回の出題も「栄華物語」とは異なる返歌が「千載和歌集」にあるということを指摘した問題である。新傾向で問う能力を古文の中で定義した結果が、人文学研究的な意味での「思考力」ということかもしれない。（これは友人で一生敵わないんじゃないかってくらい優秀な国語教員が、試行テストを見て上記のようなことを半年前に言っていたのを思い出したから言ってる。持つべき者は優秀な友人である）
これだけでも十分すごいが、続いて漢文。
こちらは長い五言詩と短いエピソードを記した漢文で、いずれも馬車を操縦する「御術」に関するものという点で共通のテーマの文章ふたつの出題である。
・新傾向の問題は問三の押韻と内容理解を組み合わせた空所補充問題と、問六の２つ文章の内容正誤問題。
・とはいえ、問六は二つの文章の内容合致問題であり、多くの予備校などが予想していたものと大差ない印象。
・対して、問三は感心するくらい出来の良い問題で、複座的な視野を持ち、落ち着いて整理しながら考えるという多角的思考力が要求される。
・漢詩の押韻の知識で、５択の選択肢をなるべく削るところまではセンターと同じセオリー通りの知識問題。しかしそれで絞っても選択肢は残り三つ。
・そこから正答を選ぶためには文章Ⅱの読解と漢詩の読解ふたつを重ね合わせる必要がある。この二つの重ね合わせが難しく、よく考えられている。
・文章Ⅰの空所補充については、該当部分を訳せば「四本の脚は馬についているとはいっても、その脚の速さが遅くなるのは御者である私の【Ｘ】のせいである」という感じになる。ここの【Ｘ】に入る候補は「心」「進」「臣（臣下・わたくし、の意）」。
・該当部分の漢詩の訳ができていてテクニカルに解くなら、この時点で文脈判断して「心」が正解は出せる。（予備校でもそのように解説を打ち切っている）。
・しかし、そもそも選択肢に上がっているのは文章Ⅱに入っている字なのである。しかも、いずれも馬の御し方の神髄について述べるところに選択肢の漢字は入っている。
受験生を惑わすのは、文章Ⅱの内容が「馬を早く走らせる条件」となっていて、その中に「心」「進」「臣」という字が傍線と記号付きで強調されていること。つまり、受験生の心理としては、文章Ⅱの内容が正確に理解できていないと「進」「臣」が誤りなのか判断しづらく、疑心暗鬼になるように作られている。あるいは、先ほどのテクニカルに導いた回答と矛盾するような内容がここに書いてあったら……という心理を誘発する。
・よって受験生は文章Ⅱを慎重に読解せざるを得ず、その中で文章Ⅱを精読してゆく。同時に文章Ⅰとの共通点を探りながら、最終的に文章Ⅰの内容を考えて空所補充の内容を決定する。このような思考過程を要求される（というよりも問題側から誘導されてゆく）という問題の構造が、出題者の作問力が並大抵の出来ではないことの証左である。
このように、古文・漢文ともに「受験生に思考力を求める」という建前のもとで「受験生を深い読解へと誘導してゆく」「受験生の思考を多角的なものに仕立て上げる」問題に仕上がっているのは驚くべきことであり、事前の予想を超えた完成度の高さだった。
また、問題によって誘導した思考迷路の中で、その読解の深度や多角的視野に立って考えようとする態度の有無を測ろうとしている。能力の低い受験生ならこれだけの思考を繰り広げることはできず、中途半端な読解や類推に頼ってしまうので確率的に正答率が下がるが、問題の誘導する深い思考に対応できる受験生は自ずと正答へたどり着けるよう適切に迷路が設計されている。学力を測る目的の大学入試問題としても適切である。
センター試験からの積み上げがあるとはいえ、「言語を手掛かりとしながら，文章から得られた情報を多面的・多角的な視点から解釈」するという方針を、古典という題材を用いながら、新テスト実施初年度で見事に実現させたのは、高校教育の成果というよりも大学入試センターおよび作問者の作問能力の高さや学術的知識の豊かさが結実した結果であると思う。高校教育の現場から、惜しみない賛辞を送りたい。
・思ってた以上に反応があったので、書いてよかったと思いました。ありがとう。自分にとっても、いろいろ考える機会になった。
・別記事で「古典を義務教育で扱う意義について」の返事を自分なりに書いてみました。
https://anond.hatelabo.jp/20210222160532
この記事みたいな筆の乗り方はないし、教育制度についても専門とは言えないが……
古典の魅力はもちろん語れるんだけど、他の科目と同様にそれは万人に共通でない、というのが義務教育のむずかしさであり、教員にとっては腕の見せ所でもあるとは思っています。
古典が嫌いな生徒に古典を学んでみたいと思わせることが、自分の授業の到達目標でもあります。
・あと、改行のやりかたを学んだのでついでに上に付して見やすくしました。
こちらの書き方が悪かったなら申し訳ないけど、「感じ方」は出題されていません。あくまで論理的に、勉強した成果を発揮できたら「あはれ」を感じられるような構成になっている、というつもりで書きました。
よくある誤解だけど、国語の入試はとことんまで「論理的に」答えが出るように作られていて、必ず本文中に根拠があるし、その根拠と解答をつなげるものは「感情・センス」ではなく「論理」になっています。
もしかしたら昔はそうじゃなかったのかもしれないけど……。
石原千秋の本は納得感高くていいですよね！どちらも自分の現代文指導の根本にある本です。
解答して読んだ。長年古文から離れていたが丁寧な注釈と設問に助けられて理解できた。テクニック丸暗記ではとても太刀打ちできないが、当時の情緒を解する読解力があれば知識は最低限でも解ける良問だと思った。
解答までしてくれてありがとう！まったくその通りで、重箱の隅をつつくような部分もなく、古典の学習におけるエッセンシャルな部分が試されていると思います。
これは数学の同僚の先生に聞いたことですが、数学ⅡBでは指数の問題でも非常に数学のエッセンシャルな（そのぶんやや抽象的な）問題が出たのだとか。
新共通テストについて、これまでの学力測定に加えて、より学問のエッセンスを感じられるような方向を現時点では感じています。実施されるまでの経緯がひどかったので、これについては非常にありがたい。
今回の共通テストはセンター試験の名前が変わったにすぎない。その程度の変革だったのだけど、もともとセンター試験がかなりよくできてるんだよ！国語でも随分前からちゃんと多角的な思考力を問う内容になってる！
そうなんです。ただ、今回の新傾向がそれをさらに進化させたような代物で、ただただ凄いと思って、まずは同僚の先生に伝えようと思って書いたのがこの文章のもともとです。しかも、これまでと比べて劇的な変更と呼べるほどではなく、受験生にとっても取り組みやすいものになっています。
それもあるし、これを見た高校の先生は「知識だけでなく、学問的な思考の方法を教えていく必要があるかも？」と授業を見直すきっかけになります。
大学入試改革は、高校入試改革の嚆矢としての役割を持っているので、この方向性は国語の授業を探求性を高める方へドライブしてくれると思います。
古文漢文って、歴史を学ぶだけで拾えない、当時生きていた人たちの生き様や心情を拾える学問なんだなあと思った。そう思うと大事やなー。未来の人達に私達の心情とか踏まえて歴史を理解して欲しいって思うもん。
こういう言葉を生徒から聞くために古典を教えているんだと思います。
今回の内容はいずれ、授業にアレンジして生徒へ伝えるつもりです。その意味で、非常にいい「教材」になるのもセンターや共通テストが良問であるとされる所以ですね。
数学が出来る人間の割合をどうすれば上げられるかって議論で一番重要なのは
算数が好きでない子は好きな子に比べて将来数学を得意になるかの可能性が少ないと思う
数の足し算引き算や図形の性質にすら忌避感を持ってたら数式の演算や幾何学の証明だって辛いよ
だからまずは小学校1～3年生くらいの子たちが算数に苦手意識を持たないようにすることを考えなきゃいけないけど
https://www.gakken.co.jp/kyouikusouken/whitepaper/202008/chapter8/01.html
算数が嫌いな女子は小1が23％、小2が32％、小3が30％とか出てきた
全ての勉強をニューラルネットに絡めてやった人、って感じのする意見なんだよな。最近の若い人はそういう人すごく多いけど。
アテンションがどうとか言ってるけど、そもそもモデルのパラメータを画像座標と図形形状の直積に取れば位置の情報は当然入る。単にそれだけの話なのに、わざわざ「アテンション」とか言ってしまうところが、ニューラルネット、もっと言えば並進対称性をあからさまに入れた畳み込み演算が暗黙の前提になりすぎているといえる。
GANがどうと言ってる人も同一人物だろうなと思うけど、そもそも単なる教師あり学習とhuman in the loopのアクティブラーニングは全然話が違うだろう。
音声全く詳しくないけど、これは間違いなくあるね。音声に限った話じゃない。
GoogleがWaveNetを出してから、合成音声も機械学習を使うようになった。
2021年では日本でも機械学習を使ったソフトウェアがいくつか販売される。
はてな的にはAIきりたんのNEUTRINOが話題となった。1/29に発表されたCevio AIの記事を見た人も中にはいるだろう。
人の歌声と区別できないとニュースタイトルでは付いているが、個人的はまだまだ違和感がある。
人間のボーカルを録音してピッチ修正をしている人だと、Melodyneでピッチ合わせすぎると機械っぽい音声になるから、わざと修正しないといったことを行うわけだが、
歌声合成ソフトでは「しゃくり」といった、わざと外して人間っぽさを出す。
実際にソフト開発側もわかっていて、マニュアルで修正する手段を用意しているので、それに引きずられてしまうのだが、
声は複数の周波数を重ねてできたものであり、各周波数ごとに分解すると、基本周波数の2倍、3倍といった周波数の音が出ているのがわかる。
実際の人の声を分析すると、時間方向に微妙な揺らぎが存在するのがわかる。
また口を閉じた状態から声を出そうとすると、口が開くまでの音の変化など、ちゃんとした周波数が出ていない箇所がある。
機械音声の場合、ゆらぎがなく、〇〇周波数がピタッと出ており±15Hz揺らぐといったことがない。
ゆらぎについても、人間の声の場合、±50Hzから±15Hzへ変化するといったことが起こっているように見える。
見えると言っているのは、自分が声のデータを処理しているとなっているように見えているからであり、
これについて言及した文献を探せていない。
さきほど声には倍音があるといったが、倍音の数も人間の声では変化するが、機械音声ではずっと同じ数のままだ。
「あ～」のように伸ばした音の場合、ピッチ調整で波打つようなのを手書きしたことがあるDAW経験者はいるだろうが、
人の声を調べると倍音の数が徐々に変わっていたりする。
現行のソフトでピッチ補正で波を手書きしても、元から上手く伸ばした声にならないといった苦労をした人がいると思うが、
この辺りが機械学習で解決しているかというと、あまりなっていないように感じている。
思っていたよりクオリティが低いのだ。
なぜか。
一つの仮説だが、RNNやTransformerといった、ニューラルネットの構成ばかりに気にしていて、
何かしらかの演算で前処理を行ってからニューラルネットに入力するわけだが、
前処理段階で捉えられていない特徴量があるのではないだろうか。
また統計処理を行う際に、計算精度によって丸め込まれてしまっているのではないだろうか。
プログラミングであれば徐々に自動化をする箇所を増やせるが、音声合成ソフトは自動化が出来ない。
何年経ったとしても、良くならないのだ。
この辺り、修正前と修正後のデータがあるのだから、学習していってより便利になればいいのだが、そうはならない。
スマートスピーカーが出たり、日常的に音声を聞いているわけだが、音声を合成しようとしたときに使えるデータは案外少ない。
ちゃんとしたスタジオで録音したり、無響音室での録音した音声はない。
日をまたぐと体調も変わってくる。
同じ条件でデータを揃えるといった場合、音声はデータが少ないんだろうなと思うのだ。
自分で合成音声をやってみるとわかるが、学習に計算リソースがかなりかかる。
