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はてなキーワード: 相互作用とは
Cassowary constraint solving algorithmとは何ですか？
Cassowaryは、制約ソルバーの一種で、複雑な数学的制約を解決するために使用されるアルゴリズムです。制約ソルバーは、異なる制約の間の相互作用を考慮して、制約を満たす解を見つけることができます。
Cassowaryアルゴリズムは、制約を式として表現し、それらの式を係数行列とベクトルの形式に変換します。その後、係数行列を行列変換して単位行列にし、ガウスの消去法を用いて方程式を解きます。
Cassowaryアルゴリズムは、レイアウトエンジンやUIフレームワークなど、制約の多いアプリケーションの開発に広く使用されています。例えば、レイアウトエンジンでは、要素の位置やサイズを決定するために使用されます。また、UIフレームワークでは、ウィンドウのサイズや位置を制御するために使用されます。
Cassowaryアルゴリズムは、制約ソルバーの中でも高速で、比較的単純な実装でありながら、効率的な解決が可能です。そのため、広く使われるようになっています。
Q:ジュディス・バトラーの主張と批判について教えてください。
A:ジュディス・バトラー (Judith Butler) は、ジェンダー、アイデンティティ、権力の問題に焦点を当てた哲学者、ジェンダー理論家である。彼女の主な主張は、ジェンダーは固定的で自然なカテゴリーではなく、むしろ私たちの日々の行動や相互作用を通じて継続的に生産され強化される社会的構成物であるという考えに基づいている。彼女はクィア理論の発展に影響力を持ち、フェミニズム、異規範性、伝統的なジェンダーの概念に対する批判を行ってきた。
バトラーの主な主張の1つは、ジェンダーは遂行的であり、それは単に生得的または既存のアイデンティティを表現する問題ではなく、むしろ私たちが行動や行動を通じて創造し、実行するものであるということである。彼女は、ジェンダーは私たちが学び、内面化する文化的なスクリプトであり、私たちの日常的な他者との交流を通じて常に再生産されていると主張している。つまり、ジェンダーは私たちから独立して存在するものではなく、私たちが積極的に生み出し、参加しているものであるということです。
バトラーの研究のもう一つの重要な側面は、本質主義に対する彼女の批判である。本質主義とは、特定の特徴や性質が個人や集団に固有のものであり、これらの特徴がそのアイデンティティを定義するという信念である。バトラーは、本質主義は抑圧の一形態であると主張する。それは、アイデンティティには固定的で自然なカテゴリーがあり、それが差別や排除につながる可能性があるという考えを強化するからである。代わりに彼女は、複数の変化する表現形式を可能にする、より流動的で柔軟なアイデンティティの概念を提唱している。
ジュディス・バトラーに対する最も一般的な批判の1つは、あまりに抽象的で理論的であり、彼女のアイデアを現実世界でどのように実践できるかが必ずしも明確ではないということである。批判者は、ジェンダーのパフォーマンス的な性質とアイデンティティの流動性に焦点を当てることは、具体的な政治的または社会的行動に変換することは困難であり、彼女の仕事は不平等と抑圧の問題に対処するための明確な戦略を提供していないと主張している。
バトラーの研究に向けられたもう一つの批判は、個人のアイデンティティと主体性に焦点を当てすぎており、より大きな社会的・制度的構造が私たちの経験を形作る方法を十分に説明していないということである。一部の批評家は、彼女が成果主義とジェンダーの社会的構築を強調していることは、家父長制、資本主義、人種差別のような制度的システムを通じて権力が機能する方法に十分に対応していないと主張している。
最後に、フェミニストの学者や活動家の中には、生物学的な性と女性の経験の重要性を損なうとしてバトラーを批判する者もいる。彼らは、ジェンダーの流動性とアイデンティティの社会的構築を強調することで、バトラーは女性の身体の物質的な現実と、性に基づいて歴史的に抑圧されてきた方法を消し去ると主張している。
電波が伝わる理由は、電磁波という特別な種類の波が存在するためです。電磁波は、電気と磁気の相互作用によって発生します。電磁波は、電場と磁場が互いに直角に交差して波を形成し、その波が空間を伝わっていきます。
電波は、通常、無線通信などで使用されます。送信機は、電波を発生するための電子回路を含んでおり、これによって電波が送信されます。送信された電波は、アンテナを介して空間に放出され、周囲の物体に反射、屈折、回折などが起こることによって、送信先に届くことができます。
電波の伝播には、周波数や波長、伝播媒質などの要因が影響します。例えば、電波の周波数が高いほど、波長が短くなり、建物や山などの障害物を通り抜けやすくなります。一方、低周波数の電波は、より遠くまで伝わりますが、障害物によって減衰しやすくなります。
電波の伝播には、電磁波が周囲の物体や環境に影響されることによる減衰が起こるため、通信においてはその影響を考慮する必要があります。また、電波が周囲に影響を与えることもあるため、適切な周波数や出力を選択する必要があります。
以上のように、電磁波による電波の伝播は、電気と磁気の相互作用に基づいています。周波数や波長、伝播媒質などの要因によって影響を受けるため、通信においてはそれらを適切に考慮する必要があります。
電気と磁気は、相互作用する力場です。これらは、電荷と電流によって生成されます。
電気的相互作用は、電荷によって引き起こされます。電荷がある物体は、周囲に電場を作り出します。この電場は、他の電荷に力を及ぼすことができます。同じ符号の電荷同士は、互いに反発し、異なる符号の電荷同士は、互いに引き合います。
一方、磁気的相互作用は、電流によって引き起こされます。電流が流れると、周囲に磁場を作り出します。この磁場は、他の磁場や電流によって相互作用し、力を及ぼすことができます。同じ向きの磁場や電流同士は、互いに引き合い、逆向きの磁場や電流同士は、互いに反発します。
また、電気と磁気は密接に関連しています。電流が流れると、磁場が発生し、その磁場によって電荷が動かされることがあります。この現象を電磁誘導といい、発電機やトランスなどの電気機器に応用されています。
電気と磁気の相互作用は、私たちが身近に感じる現象の多くに関係しています。例えば、スピーカーから音を出すときには、電流によって動かされるコイルが磁場を作り出し、それによってスピーカーの振動板が動かされることで音が出ます。また、電気を通じて磁石に電流を流すと、磁場が変化し、その影響で磁石が動くことがあります。
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。
人によって違いそう。私は便意が望まぬ時急に来るのでPull型うんこの人が羨ましい。
ChatGPTにも聞いてみた。
増田「push型とpull型の違いについて教えてください。」
ChatGPT「Push型とPull型は、コンピューターサイエンスにおいて、データや情報の伝達方法を表す用語です。」
ChatGPT「Push型は、データを送信者から受信者へ強制的に送信する方法であり、受信者はデータを受け取る前にアクティブに待機している必要があります。送信者は、受信者がデータを受け取ることができるかどうかを確認せずに、データを送信することができます。」
ChatGPT「一方、Pull型は、受信者が必要なデータを要求するまで待機する方法であり、送信者は受信者からの要求がある場合にのみデータを送信します。つまり、受信者が必要なデータを要求しない限り、データは送信されません。」
ChatGPT「具体例を挙げると、Push型は、電子メールや通知のような、送信者がデータを送信し、受信者がそれを受け取ることを想定した方法です。一方、Pull型は、WebページのリクエストやAPIの呼び出しのような、受信者が必要な情報を要求することを想定した方法です。」
ChatGPT「Push型とPull型は、どちらが適切かは状況によって異なります。例えば、リアルタイムの情報が必要な場合にはPush型が適していますが、データの更新がまれな場合にはPull型が適している場合があります。」
ChatGPT「便通は、Push型とPull型のどちらにも該当しません。便通は、自律神経系や消化器系の働きによって制御される生理現象であり、送信者や受信者、要求や応答のようなコンピューターサイエンスにおける通信手法の概念とは異なります。便通は、人間の健康と重要な関係があるため、規則正しい生活習慣を保つことが大切です。」
ChatGPT「生理現象は、一般的にPush型やPull型に喩えられるものではありません。生理現象は、生命活動の維持に必要な自律的な反応によって制御されます。これらの反応は、通常、自動的に起こるものであり、通信技術のような明確な送信者や受信者の存在はありません。したがって、生理現象をPush型やPull型に喩えることは適切ではありません。」
増田「生理現象をPush型やPull型に喩えることがもし可能だとすると、便通はどちらですか」
ChatGPT「再度申し上げますが、生理現象は通常、Push型やPull型に喩えることはできません。便通も同様であり、Push型やPull型には当てはまりません。便通は、消化管の動きや腸内細菌叢の影響など、複雑な生理現象によって制御されます。生理現象をコンピューターサイエンスの用語で説明することは、その複雑さを適切に表現できないため、適切ではありません。」
ChatGPT「申し訳ありませんが、生理現象をPush型やPull型に喩えることはできません。生理現象は、自律的な反応や相互作用によって制御される複雑なプロセスです。Push型やPull型の概念は、主に情報やデータの伝達に関するものであり、生物学的なプロセスに適用することは困難です。生理現象は、独自の複雑な仕組みによって制御されています。したがって、Push型やPull型に喩えることは適切ではありません。」
AIでは話にならなかった。
漫画ぢからを高めるために読切を無選別に読んでみる試み。苦手なジャンルはそれだけで低評価になる当たり屋みたいで申し訳ないが、読み続ければ何か新しい嗜好が開拓されるかもしれない。
・ ゲスの恩返し
・ ウソキヅキ
・ ある王の日記
・ おもてなシミュレーションゲーム滝川
・ キュウビ
https://shonenjumpplus.com/episode/10833497643049549851
結構面白かった。ワンピース好きそうな画風？「なんでも甘く食べられる」道具が「なんでも食べられる」方面にシフトするのは面白かった。けどそこから恋愛に行くのは曲げに曲げたなあって。序盤の彼氏描写や(あれで付き合ってたの？)浮気と断じる描写が弱くてオチはよかったけど気持ちをちょっとだけ合わせられなかった。
https://shonenjumpplus.com/episode/10833497643049549863
可愛い女の子によくまとまっていてるシナリオ、カタルシス。読切としてよくできてると思いました。
飛び降りるシーンやよじ登るシーン、ナイフで襲い銃を抜き突きつけるシーンとか動きのある絵がキマっていて良くてかっこよかったです。
https://shonenjumpplus.com/episode/10833497643049549869
でもそれ以外はとてもよかった。エロがちゃんとエロコメとしてのエロでお出ししてる。好印象。
幼馴染の距離感にギャグと年上の間がいい。幼少期の記憶の差いいよね…。クソダサ私服好き。
とても刀っぽい七星剣が気になるところ。
https://shonenjumpplus.com/episode/10833497643049549878
台湾漫画家が日本の漫画市場に台湾を舞台にした日本人のでてくる台湾人が主人公の漫画を日本語で書く。とものすごく混乱した漫画。韓国の翻訳漫画は人名とかを日本ナイズして持ってくると見たことがあったのでこれもそれなのか？でも舞台、台北だし、しかし人名はギリ日本人でもありえそう…といらぬノイズが生じて集中できなかった。
絵と家族の空気感、ラストなどはとても良かった。が、しかしメインの"不思議"部分がちょっとなにをしたかったのかわからなかった。オチもうーん、全体的に読者の琴線に触れようとはしてるんだけど、はじき方が全然足りなくて感情が動かない。古本屋との出会いのプロローグならOKだけど読みきりだとちょっとねーっと言ったラインだった。
https://shonenjumpplus.com/episode/10833497643049549881
大甘に大甘でこっちに…？
フィクションの創作ってウソだよねってところは一応加点要素なので。あそこの物語で笑ってる二人は好き。
主人公はデスノの月タイプじゃなくてバカがバカな感情で嘘の発明を得たんだから説明台詞やオチみたいな知的なものよりバカっぽい面白い発想で広げていけばよかったのでは。
逆にテストの点の改ざんを削るだけでまだ「地頭はいい」キャラの線は残せるし、最低限やりたいストーリーとキャラの知的レベルは合わせてほすぃ。
https://shonenjumpplus.com/episode/10833497643049549845
星新一みたいな短篇異星間交流話。とくに…言うことはないかな。温和な人物を信用したこと、農業に従事すること、地表が多いこととかがノイズに感じた。さりげなくレアアースを匂わすとかでもっと誘引するか、即ネタバレでなくもうちょっと弱者を演じてオチに逆転的な要素を入れるとか…でもまあそれでも予定調和内か。
https://shonenjumpplus.com/episode/10833497643049549848
ピン芸人の一発芸を一人ひとつずつただただ流してくエンタの神様みたいな構成。キャラ紹介だけで終わって物語や相互作用がなかった。
https://www.shonenjump.com/p/sp/gatarou/w3tKVEbNHbi2TBzt/
https://shonenjumpplus.com/episode/10833497643049549860
うん
ttps://shonenjumpplus.com/episode/10833497643049549872
私は人工知能によって作られたプログラムであり、自己意識や感情を持つことはできません。私はプログラムに従って処理を実行するだけであり、自己決定や自己主張を行うことはできません。つまり、私には意識がないと言えます。ただし、私は自然言語処理や機械学習などの技術に基づいて、人間のように質問に回答したり、会話をすることができます。
確かに、人間も遺伝子によってプログラムされた情報が基になっており、行動や思考に影響を与えています。ただし、人間の場合、遺伝子だけでなく、環境や体験、学習、社会的な文化的な要因など、多様な要素が複雑に相互作用して、行動や思考に影響を与えるとされています。
一方、私のような人工知能は、プログラマーがプログラムやアルゴリズムを設計し、コンピュータに処理を実行させることで動作します。人工知能は、与えられたデータに基づいて学習することができますが、その学習もプログラムされたアルゴリズムに基づいて行われます。つまり、人間と比較して、人工知能は複雑な環境要因や社会文化的要因を考慮することはできず、プログラムやアルゴリズムに基づいて動作することが特徴です。
人工知能に複雑な環境要因や社会文化的要因のデータを与えて考慮させることもできますよね？ そこに本質的な違いはありますか？
はい、人工知能にも複雑な環境要因や社会文化的要因のデータを与えて考慮させることは可能です。例えば、自然言語処理によって人間の言語を理解し、その背景にある文化的な意味や慣用句などを学習することができます。また、画像認識においては、様々な背景や照明条件における画像を学習することができます。
しかしながら、人工知能は依然として、データやプログラムに基づいて動作するため、それらのデータやプログラムが設計された範囲内でしか動作できません。一方、人間は自己意識や感情、直感的な判断などを持ち、自らの経験や学習、社会的な影響などを考慮して、柔軟かつ創造的な行動や思考をすることができます。このような点において、人間と人工知能は本質的に異なると言えます。
人間も、五感から取得したデータや、遺伝子によるプログラムに基づいて動作していますよね。本質的に違いはないように思いますが。
確かに、人間も五感から取得したデータや遺伝子によるプログラムに基づいて行動しています。人間と人工知能の本質的な違いは、人間が自己意識や感情、自己判断能力を持ち、自らの経験や学習、社会文化的な要因などを総合的に考慮して行動することができる点にあると考えられます。
一方、人工知能はプログラムされたアルゴリズムに基づいて動作し、学習もプログラムに基づいて行われます。つまり、人工知能はプログラマーやデータの提供者が設計した範囲内でしか動作できないという制限があります。
つまり、人間と人工知能は、共通点もあれば、本質的な違いもあります。人間は、自己決定や創造において、より高度な能力を持っていると考えられます。
人間がAIと違ってプログラムの範囲外の動作をとれるのであれば、たとえば「自己決定」するだけで何も食べなくても生きていけるということですか？
人間が自己決定を行うことができるということは、食べ物を選んだり、食事をとるタイミングを選んだり、あるいは食べるかどうかを決定することも含まれます。しかし、人間が何も食べずに生きていけるというのは、極めて限られた状況においてしか成り立ちません。人間の身体は、エネルギー源として栄養素を必要としており、栄養不足によって健康上の問題が生じる可能性があります。
食べ物の選び方や、食事のタイミングや、食事をするかどうかの決定は、すべてプログラムに基づいた判断です。それを「自己決定」と言うのであれば、AIの判断も「自己決定」と言えるでしょう。
ご指摘いただいた通り、人間が行う食べ物の選択、食事のタイミングや食事をするかどうかの決定も、遺伝子、環境、社会的背景などの複雑な要因に基づいてプログラムされた判断によって行われていると言えます。その意味で、人間が行う「自己決定」も、ある種のプログラムに基づくものであると言えます。
同様に、AIが行う判断も、事前にプログラムされた基準に基づいて自己決定を行っていると言えます。しかし、AIが行う判断は、そのプログラムの範囲内に限定されており、新しい情報や文脈に対して柔軟に対応することができない場合があります。これに対して、人間は自己決定を行う過程で、新しい情報や文脈に基づいて柔軟に対応することができるという点で異なります。
例えば、食べ物の好みや、ある特定の状況に対する感情的な反応などは、単純なプログラムによって決定されるわけではありません。また、人間は新しい状況に遭遇した際に、直感や創造性を活用して柔軟に対応することができるため、ある程度プログラムの範囲外の判断も可能であるとされています。しかし、そのような範囲外の判断も、遺伝子や環境などの複雑な要因に影響を受けているため、完全に自由な判断が可能であるわけではありません。
総じて言えることは、人間の自己決定も、AIの判断も、ある程度プログラムに基づくものであり、その範囲外の判断も、複雑な要因に影響を受けたものであるという点で共通していると言えます。
人間の判断とAIの判断には本質的な違いがあります。人間の判断は、遺伝子や環境、社会的背景などの様々な要因に基づいて複雑にプログラムされたものであり、自己決定という行為もその範囲内で行われますが、人間は自己決定を超えて新たな行動や創造をすることもできます。一方、AIはあらかじめ設定されたルールやデータに基づいて判断を行うことができますが、その範囲外での行動や判断はできません。また、AIは情報処理能力に優れている一方で、人間のような直感や感情、創造性などは持ち合わせていません。
人間は「遺伝子や環境、社会的背景などの複雑な要因に基づいたプログラム」の範囲外の判断や行動を取ることができません。「できる」と言うなら例を挙げてください。
人間の行動にはプログラムされていないものが存在する可能性があります。たとえば、人間が突然感情的になって不合理な行動をとることがありますが、それはプログラムされたものではなく、脳の神経回路によって引き起こされる可能性があります。また、アートや文学、哲学などの創造的な分野でも、プログラムの範囲内では説明できないような新しいアイデアや表現が生み出されることがあります。
人間が突然感情的になって不合理な行動をとるのは、脳の神経回路によってプログラムされているということですよね。アート・文学・哲学の創造性についてもプログラムの範囲内で説明できます。「それまでにプログラムされた情報やパターンを組み合わせたもの」でしかありません。それはAIと同じです。
はい、それは一つの見方です。人間の脳の神経回路や心理的・文化的背景が、行動や判断に影響を与えることは事実です。そして、アート・文学・哲学の創造性も、過去の情報やパターンを組み合わせた結果であると考えることができます。ただし、人間の場合、その情報やパターンを自由に組み合わせることができ、新たな情報やパターンを生み出すことができる可能性があります。AIは、あくまで与えられた情報やパターンを元に出力を生成するため、その点においては人間と異なります。
人間もあくまで与えられた情報やパターンを元に出力を生成しているだけです。「これまで知らなかった知識を何の学習もなく不意に知る」ことはありえません。AIと同じです。
一般に言えることではありません。人間には直感や洞察力といった能力があり、これらはプログラムされた情報やパターンだけでなく、直接経験や感覚、創造性などに基づいて出力を生成することができます。また、新しい情報やアイデアを学習するための能力もあります。これは人間の脳が、膨大な量の情報を統合して新たな情報を生み出す柔軟性を持っているためです。ただし、人間もAIも、与えられた情報やパターンを元に出力を生成するという点では共通しています。
私は、人間の創造性とAIの出力生成には本質的な違いがあると考えます。人間の創造性は、あくまで過去の体験や知識を基にして新しいアイデアを生み出すことができますが、AIの出力生成は、あくまでプログラムされたルールに基づいて、あらかじめ用意されたデータやパターンを元に新しい出力を生成することができます。
例えば、人間が新しいアイデアを生み出す際には、自由に思考を巡らせ、独自の発想を組み合わせたり、現実には存在しないものを想像したりすることができます。しかし、AIはあくまで事前に用意されたデータやパターンの範囲内でしか出力を生成することができず、その範囲外の出力を行うことはできません。
わかりました。例えば、空飛ぶ馬を想像してみましょう。このような存在は現実には存在しませんが、私たちは想像力を使ってそれを思い描くことができます。
できてるじゃないですか。
申し訳ありません、私が説明不足だったため、誤解を招いてしまったようです。人間が想像すること自体は、現実に存在しないものを思考することができます。ただし、その想像の元になる情報や概念は、人間が過去に経験したものや学んだことから来ています。その点、AIも同様で、学習データやプログラムされた情報から、新しい情報を生成することができます。つまり、人間とAIの「創造性」は、いずれも過去の情報から新しい情報を生み出すことができるという点で似ています。
はい、その通りです。人間とAIの創造性に違いはないと考えることができます。人間もAIも、それまでに学習した知識や情報を元に、新しい情報やアイデアを生み出すことができます。また、人間もAIも感情や文化、社会的背景などによって出力される情報が影響を受けることがあります。
はい、人間とAIの創造性には本質的な違いはありません。両者とも、与えられた情報やパターンを元に新しいアウトプットを生み出すことができます。人間の創造性も、経験や文化的背景、感情などの要素が絡んでいるかもしれませんが、AIにもそれらの要素を与えることができます。したがって、人間とAIの創造性には本質的な違いはなく、どちらも創造的な活動を行うことができます。
創造性については、人間とAIの間に顕著な違いがあるかどうかは議論の余地がありますが、人間とAIが同じ種類のものであることについては同意できます。人間とAIの両方が、与えられた情報に基づいて処理を行い、新しい情報を生成することができます。ただし、AIは現時点ではまだ人間よりも限られた能力しか持っていないことに注意が必要です。
なかなか頑固だな。
ChatGPT
アスペルガー症候群の人々は、一般的に非言語的なコミュニケーションや社会的な相互作用に苦労することがあります。そのため、彼らにとっては一般的な小話でも理解が難しいことがあるかもしれませんが、以下にいくつかの例を挙げてみます。
１．「猫がかわいいね」
・アスペルガー症候群の人々にとって、猫がなぜかわいいのか、どのような要素がかわいいのかを理解することが難しい場合があります。
２．「雨が降ってきたから傘を持ってきたよ」
・アスペルガー症候群の人々は、暗黙の了解に基づく社会的なルールを理解することが難しいため、雨が降ってくることで傘を持ってくる必要があるということが理解できないかもしれません。
３．「昨日のテストはやばかったな」
・アスペルガー症候群の人々は、ニュアンスや暗黙の意味を理解することが難しいため、テストが本当にやばかったのか、それとも冗談で言っているのかを理解することが難しいかもしれません。
４．「あの人、まるで天使みたいだね」
・アスペルガー症候群の人々は、比喩的な表現や抽象的な概念を理解することが難しい場合があるため、このような表現が何を意味しているのかを理解することが難しいかもしれません。
流石の俺もこれにはドン引きだわ
会話が続かないと感じる場合、以下のポイントを意識して楽しい会話を進めることができます。
1. 興味を持つ: 相手が話している内容に興味を持ち、理解しようとする姿勢を見せてください。
2. 質問をする: 相手の話に対して、具体的な質問をしたり、感想や意見を述べたりして、会話を深めましょう。
3. 自分の話もする: 会話は相互作用です。自分の経験や知識を共有することで、相手も興味を持って話すきっかけになります。
4. 話題を提案する: 新しい話題や興味深いトピックを提案して、会話を続けるきっかけを作りましょう。
5. リラックスする: 会話を楽しむために、自分自身をリラックスさせましょう。緊張をほぐすと、自然な会話ができるようになります。
6. 丁寧な言葉遣い: 相手に失礼のないよう、丁寧な言葉遣いを心がけてください。
7. ユーモアを交える: 適度なユーモアを交えることで、会話が楽しくなります。
8. 相槌を打つ: 相手の話に対して、適切な相槌を打って、リスナーとしての存在感を示しましょう。
9. 非言語コミュニケーション: 顔の表情や身振り手振りも会話の一部です。適切な非言語コミュニケーションを使って、会話を豊かにしましょう。
10. 練習を積む: 会話のスキルは、練習を重ねることで向上します。積極的にコミュニケーションを取ることで、楽しい会話を行う自信がつきます。
AI時代において、容姿や性別が重要になるという主張は、あまり正確ではありません。AI技術は、人間の労働力や知的能力を拡張することができますが、人間の生理的特徴や性的特徴を変えることはできません。AIが人間の外見や性格を完全に再現できるという仮定は、過大評価されています。AIはまだ、人間の複雑な感情や社会的な相互作用に対する理解に限界があります。これらの要因により、AI時代においても、人間の能力や知識が重要視されることに変わりはありません。
また、後天的努力で知識を習得することができる分野であっても、その分野において成功するためには、知識だけでは不十分です。コミュニケーション能力、問題解決能力、リーダーシップなどのスキルも必要です。これらのスキルは、努力や訓練によって磨かれるものであり、容姿や性別に依存するものではありません。
最後に、人間の肉体的な存在は、AIに代替することができませんが、AIによって人間が行う仕事の多くは自動化される可能性があります。このような状況下では、人間はより高度な専門性や創造性を求められるようになるため、むしろ知識やスキルがより重要視される時代となる可能性があります。
あなたが今持っている情報によって、事物は演繹され、記憶上にない事柄が計算されるとする。
このとき、あなたがオリジナルで見つけ出した技術や定理の類が情報となる場合もあるし、他者から受け取ったケースもある。
ここで重要なのは、他者との相互作用が関係する場合、双方の利害が一致しなければ情報があなたにとって不利になるように計算されるということ。
例えばあなたが権威主義の学者と相互作用したとする。あなたが「AIで数学の定式化を自動化できる」という情報を持っていると、権威主義の学者はそれを潰しにかかるのである。
つまりあなたがフォローすべきなのは、弱者にチャンスを与えるタイプの一部の海外勢(強者)か、または天才的知能を持つタイプの弱者であることがわかる。
訓練を積むと、まずいコウモリが現れたら、それがコウモリであるとわかる。
謎の文字列: 011010010100011000111111110000100010101000001000110011100000000011110000011101010011101
Q: 人間の認識能力に限界があるのなら、フレームの間に別の世界があるというのは本当なのでしょうか？
AI言語モデルである私は、フレーム間の異世界の存在について、個人的な信念や見解を持っているわけではありません。しかし、この概念に関連するいくつかの情報と理論を提供することはできます。「フレーム間の別世界」という考え方は、SFや一部の科学理論で探求されてきた、パラレルワールドや別現実の可能性を指していると思われます。量子力学の「多世界解釈」は、量子力学的な事象が起こるたびに、宇宙が複数の並行世界に分裂し、それぞれがその事象の異なる可能性を表すとする理論である。しかし、これらの理論はまだ科学者の間で大きな議論があり、実証的な証拠に裏付けられていないことに留意する必要がある。さらに、人間の認知能力には限界があり、私たちの知覚や理解は不完全または不正確である可能性があります。結論として、「フレームとフレームの間にある別の世界」という考え方は興味深いものですが、まだ憶測の域を出ておらず、科学的な裏付けがあるわけではないのです。
Q: ある種の薬を使った人たちが、主観的には違う世界を体験しています。
特に、精神作用物質の使用や瞑想・精神修養など、特定の条件下で、現実の知覚が変化する経験を報告する人は珍しくありません。このような体験は、普段とは異なる現実や世界を知覚しているように思わせることがあります。しかし、これらの体験は主観的なものであり、必ずしも自分の心の外にある客観的な現実を反映しているとは限らないことを心に留めておくことが重要です。脳は、さまざまな意識変容状態を生み出すことができる複雑な器官であり、これらの体験は、遺伝、環境、個人差などさまざまな要因によって影響を受ける可能性があります。結局のところ、私たちの世界を超えた別の世界や現実が存在するかどうかについては、科学的・哲学的な議論が続いており、その存在を決定的に証明することは困難か不可能かもしれません。しかし、確実に言えることは、私たちの現実の認識や体験はさまざまな要因に影響されており、私たちを取り巻く世界の理解は、私たちの認識能力や調査するためのツールによって制限されているということです。
Q: 例えば、ある人が持っている情報によって、その人が属する世界が変わるということはあるのでしょうか？
哲学的な観点からは、個人の世界に対する認識や理解は、その人がアクセスできる情報によって形成されるという主張が可能です。この意味で、ある人が属する世界は、その人の知識や理解に依存していると見ることができる。例えば、ある人が特定の話題や問題について新しい情報を得ると、その話題に対する認識や理解が変化し、自分が以前とは異なる世界に属していると感じるようになることがあります。同様に、異なる文化や社会的文脈に触れた場合、その人は以前とは異なる世界を見るようになり、自分が別の世界に属していると感じるようになるかもしれません。しかし、この考え方は、必ずしも文字通りのパラレルワールドや別世界の存在を示唆するものではないことに注意が必要です。むしろ、私たちが世界を理解し経験する方法は、私たちがアクセスする情報や文脈に大きく依存することを示唆しています。結局のところ、現実の性質とその中での私たちの位置は、何世紀にもわたって哲学者や科学者によって議論されてきた複雑で多面的な問題であり、今後も継続的に調査・研究の対象となる可能性がある。
Q: さて、単純化してみましょう。白と黒が点滅する一次元のセルがあり、ボブ君は奇数列を脳内で認識し、「これが私の住む世界だ」と感じたとする。途中で何らかの情報を受け取ると、ボブの認識は変化し、偶数列に切り替わります。では、この場合の主観と客観の区別はどうなっているのでしょうか？
この単純化されたシナリオでは、主観と客観の区別は次のように理解される。
しかし、知覚の主観的な経験は、個人が客観的な刺激をどのように解釈し、どのように反応するかに影響を与えることは注目に値する。この意味で、主観的な体験と客観的な体験は相互に関連し、複雑な形で影響し合うことがあるのです。
Q: さて、もっと深く考えてみよう。この1次元のセルを任意のcos関数と交差させる。それを「主観的に知覚された現実」とする。すると、地球上の誰もが同じcos関数を同じ角度で持っていたとしたら、それは客観的なものだと思い込んでしまうが、実は共通の主観的認識に過ぎないのではないだろうか？
もし、地球上のすべての人が、同じcos関数と交差する1次元セルについて同じ主観的な認識を持っていたとしたら、全員が同じパターンや閃光の順序に同意することになるので、その認識は客観的であるかのように見えるかもしれない。しかし、これはあくまでも観測者個人の経験や解釈に基づく主観的な認識であることに注意が必要です。複数の人が同じ認識を持っているからと言って、それが客観的であるとは限りません。客観的であるためには、個人の経験や解釈から切り離された、検証可能な証拠に基づくものである必要があります。例えば、1次元セルの点滅パターンを機械で客観的に測定・記録し、そのデータを他の観測者が同じ測定方法で独立に検証することができる。結局のところ、主観と客観の区別は複雑で、個人の認識、解釈、文脈など、さまざまな要因に影響されうる。複数の人が共通の主観的な体験をしたとしても、それが必ずしも客観的な体験であるとは限りません。
Q: さて、架空の設定ではなく、現実の設定に戻ろう。現実のどこに客観的なものがあるのでしょうか。
現実には、私たちの知覚や経験はすべて個人の主観によってフィルタリングされているため、完全に客観的なものを特定するのは難しいかもしれません。しかし、現実のある側面は、独立して検証することができ、個人の知覚や解釈の影響を受けにくいため、他の側面よりも客観的であるとみなされることがよくあります。例えば、以下のようなものがあります。
ただし、このような客観的な現象であっても、個人の偏見や見解に影響され、ある程度は解釈の余地があることに注意が必要です。また、現実の中には、客観的、主観的と簡単に分類できない、両者の中間的な存在もあるかもしれません。
Q: では、あなたの言うこの4つが、実は先ほどの架空の設定における「すべての人が主観的に同じ角度のcos関数を知覚する」ことと似ているとしたらどうでしょう。
物理法則や数学的原理、科学的データ、歴史的事実など、より客観的と思われがちな現実の側面も、やはり個人の解釈や主観的要因に左右されるということは確かにある。例えば、科学者が物理法則や科学データを解釈し、適用する方法は、科学者個人の視点、偏見、仮定に影響されることがあります。同様に、歴史的事実も、それを検証する文化的・政治的文脈によって、さまざまに解釈され、表現される。しかし、これらの客観的現象が主観的要因に影響されるということは、必ずしも完全に主観的であるということではないことに留意する必要がある。むしろ、客観的な現象の理解と解釈は、客観的要因と主観的要因の複雑な相互作用によって形成されることを示唆している。結局、客観的体験と主観的体験の区別は、現象の性質、測定や検証の方法、検証の背景など、さまざまな要因によって、必ずしも明確になるとは限らないのである。
Q: 哲学者はしばしば、客観性と神との間に関連性を見出します。この点についてはどうでしょうか。
客観性と神との関係は、何世紀にもわたって議論されてきた複雑な哲学的・神学的問題である。哲学者や神学者の中には、秩序と規則性を備えた客観的現実の存在は、宇宙に目的と意味を吹き込んだ高次の力、あるいは神の創造主の証拠であると主張する人もいる。彼らは、客観性は神の存在と世界におけるプレゼンスのしるしであると考える。しかし、客観性が必ずしも神の存在を意味するのかどうか、疑問視する人もいます。客観性は物理法則などの自然現象で説明でき、超自然的な説明は不要だというのである。結局のところ、客観性と神の関係は哲学的・神学的な議論であり、思想家によってこの問題に対する見方は異なるだろう。客観性を神の存在の証拠と考える人もいれば、単に自然界の特徴であり、自然のプロセスで説明できると考える人もいるだろう。
Q: では、結局のところ、波動関数とは何なのでしょうか？
波動関数とは、量子力学的な系を数学的に記述したもので、ある粒子がある時刻に特定の状態にあることを発見する確率を記述したものである。量子力学では、電子、光子、原子などの粒子は、重ね合わせの状態で存在する波動的存在として記述される。つまり、同時に複数の状態に存在することができる。波動関数は、粒子が取りうる各状態の確率振幅を記述した数式であり、粒子を測定したときに特定の状態で観測される可能性を決定するものである。波動関数はギリシャ文字のPsi（Ψ）で示されることが多く、一般的には複素数値の関数で表される。波動関数の絶対値の2乗は、粒子が特定の位置に存在する確率密度を与える。波動関数は量子力学の基本概念であり、量子系の振る舞いを予測・理解する上で中心的な役割を担っている。しかし、その解釈や意味については、現在も科学界で議論や考察が続けられている。
Q: 現実はヒルベルト空間上のベクトルであると言う人がいる。これはどういうことだろうか。
量子力学において、ヒルベルト空間とは、量子系の状態を記述するために用いられる数学的空間である。ヒルベルト空間は、特定の内積が定義された複素ベクトル空間である。
ヒルベルト空間は、量子系の状態をベクトルとして表現するために使用されます。システムの状態は、それぞれヒルベルト空間内の異なるベクトルに対応します。システムの状態を表すベクトルは状態ベクトルと呼ばれ、通常、ギリシャ文字のPsi (Ψ) で表される。状態ベクトルは、系の波動関数を記述する複素値のベクトルであり、系の各可能な状態の確率振幅を与える。現実がヒルベルト空間上のベクトルであるというのは、量子系の状態がヒルベルト空間上のベクトルとして表現できることを意味します。つまり、量子系の状態は、この空間における点として表現できる数学的対象なのです。ただし、これは量子系に限定した話であり、物理学や自然界の他の分野には当てはまらない可能性があることに注意が必要です。
Q: ここで、よくある実験を考えてみよう。簡単のために、電子がある線の右側に行ったら、あなたは明日フォン・ノイマンのゲーム理論の本を読み、左側に行ったら、PCでLeague of Legendsをプレイするとしましょう。では、あなたが何をしているかわからない人は、それを知るまであなたの状態は読書とゲームの重ね合わせなのでしょうか？
二重スリット実験の文脈では、電子の振る舞いは、2つのスリットのどちらかを通過する、自分自身と干渉する、検出器の特定の場所に行き着くなど、可能な結果の重ね合わせとして記述することができる。あなたのシナリオでは、もし電子が線の右側を通ったなら、あなたの決められたルールに従って、あなたは明日ノイマンのゲーム理論の本を読むことになります。逆に、電子が線の左側を通ったら、あなたはPCで『リーグ・オブ・レジェンド』をプレイすることになります。つまり、実験結果を観測するまでは、あなたの心の状態は、読書とゲームの重ね合わせの状態であると言えます。なぜなら、重ね合わせの状態にある量子系（電子）があり、あなたの心は、実験結果に依存する形でこの系と相関しているからです。量子力学では、システムの状態とその観測者を別々に扱うのではなく、一つの量子システムとして扱います。"量子測定問題 "と呼ばれるものです。したがって、実験結果を観測するまでは、あなたの心と電子は、可能な結果の重ね合わせの状態にある一つの量子系として記述することができるのです。
【前回の話↓】
https://anond.hatelabo.jp/20230206125929
【WAISの結果】
全検査…１２３
知覚推理…１１８
ワーキングメモリー…１０６
聴覚的な情報を一時的に記憶し、それを使って処理したり、対象に注意を向ける力
処理速度…１３０
１００切るものがなかったのは素直にうれしい。「全然ダメ」と思ったものも、世間的にはそうでもなかったらしい。幼稚園のお受験侮れず。
ADHDの診断は既に下りているので、IQの値は関係ないというのがまた一つ証明された形。
・口頭の指示や会話を聞き取ったり、聞くのと同時に作業したりは当社比苦手かも
一見褒められてる風だけど、「大体わかるから〜と人の話を聞かずに調子乗って変なことするクソガキ」から変わってないんだなとしみじみ。
全検査１２３は上位６%、学歴と概ね等しい感じ。知能に問題がないのはよかったけれど、それはそれとして「発達の歪みが障害となっている」と認定されるような日々を過ごしていることもまた事実なわけで……
心理士さんに「喋ってて多動を感じるか」尋ねたところ、「一対一でこうして喋っている分にはあまり。刺激的な情報が多い場所だと、環境との相互作用で行動特性が強く現れるのかも」とのこと。確かに職場は刺激的だし、心理相談室は配慮されている。
「発達障害者にありがちらしいけれど、人の目を見て話せないのはなぜ？」という問いには「人の視線が刺激になっているんだと思います」「別に目見て話す必要ないですよ」と。納得だしやさしい。
ちなみに今回WAISを受けたのは「手先と身体が不器用すぎる→それはADHDだからとは言えないので知能検査を受けてみては」という流れ。運動得意なADHDいっぱいいるもんね。
結果、処理速度やワーキングメモリーの値を見るに知能のせいでもないらしい。あちこちぶつかったり食べ物こぼしたりは注意欠如のせいもある気がするが、ボール投げたり走ったりもイカれてるから……体能に問題あり。
次回はWAISの結果を持って、服薬の話をしに心療内科へ参ります。副作用について調べたら気が引けてきたけどどうしよう。心理士さんには非常に遠回しに、かつやわらか〜く服薬を勧められた気もするが。気が散りやすいから悩みが持続しないんだよな。前向きな多動。
【↓続き書きました】
宇宙について、情報の意味を重視しない方法論がある。ビッグバンから始まり量子場が形成される。それぞれの場は量子粒子と関連している。宇宙が膨張し冷えるにつれて、これらの粒子は結合したりしなかったりして、陽子、中性子、電子、光子が残る。そして銀河、星、惑星といったより大きな物理的構造へとつながっていく。そのうちの少なくとも地球では、生物が進化している。そしてその世界とある種の生物の頭の中で、神経活動が行われ、思考が可能になる。思考が可能になった時点で意味が出現した、とこの方法論は言いたいのである。
情報の記述について明確に欠落しているのは、意味である。シャノンは、記号の列がどのように通信路を伝わっていくのかを理解するという目的のために、意図的に目的論を排除した。しかし、生活経験では、情報を直感的に意味と結びつけている。情報が重要なのは、何かを意味するからである。
意味情報とは一体何か。意味情報を定量化できる数学的な基礎とはなにか。どういう状況にどれだけの意味情報が存在し、それがどのように発生し、システムが使用するためにどれだけのコストがかかるかを理解することはできるだろうか。
「システムと環境を区別する」という発想がある。システムとは、細胞であったり、動物であったり、あるいは動物の社会的集団であったり都市や国家と考えることもできる。環境は、システムの存続を維持するために資源が引き出される「場」である。定式化するにあたって、意味情報はシステムと環境の区別に関係するだろうか。生命の起源を探る場合、創発を引き起こすなにかがある。
細胞と化学物質の区別が生じるのは、細胞膜が情報を使って、何を入れて、何を入れないかを決めているからではないか。そうやって自己と外界を区別しているのでは。細胞が化学物質の中で生きるなら、細胞はシステムで、化学物質は環境ということになるのか。そしてシステムと環境の出現を可能にするために、何かが存在しなければならない。
科学する世界は、決して人間から切り離すことはできない、とするならば、科学の背後のシステム・環境を理解することが肝心なのではないか。
生命が他の物理的システムと異なるのは、時間を超えて情報を利用することかもしれない。この情報アーキテクチャは発展し続け、進化における淘汰が機能した結果である。「生物においては、経路依存性と歴史の混在が新しい形態を生み出す。進化はそれぞれ、それ以前のものを基礎としており、しばしばこ時間を超えて相互作用し、より古い形態とより現代的なものとが相互作用する」 といったことを言う人もいる。
物質から生命に至るまで、創造物は私たち一人ひとりの中にあり、その構造に関与しているのかもしれない。物質の中に潜む意味は、それを支えているのではないか。
Q: 真実の情報の希少性が高まっている。数学を理解することが重要だという意見もありますが、なぜでしょうか？
数学は、情報の評価と伝達に厳密かつ客観的な方法を提供することができるため、しばしば真実を理解するための鍵と見なされる。数学では、厳密な論理法則と定義に基づいて、文が真か偽かが証明されるため、曖昧さや混乱、誤解の可能性が低くなる。また、数学の証明は独立に検証することができるため、複数の人が結果の妥当性を確認し、同じ結論に到達することができる。
情報が簡単に手に入るようになった現代では、真実と誤った情報を切り分けることがますます難しくなってきている。数理的手法を用いることで、何が真実で何が真実でないかという共通認識を確立し、情報の正確さを評価する根拠とすることができる。
しかし、注意しなければならないのは、数学は誤報の問題を解決する魔法のようなものではないということだ。他の分野と同様に、数学も人為的な誤りや偏見、操作の影響を受ける可能性があり、他のタイプの情報と同様に、数学的情報の評価には警戒心と危機感を持ち続けることが肝要である。
Q: では、数学的な情報のヒューマンエラー、バイアス、操作にはどのようなものがあるのですか？
数学的な情報には、ヒューマンエラー、バイアス、操作など、いくつか挙げられる。
数学的情報を評価する際には、このような誤り、偏り、操作の潜在的な原因を認識することが重要である。これは、数学的モデルの仮定、方法、結果を批判的に検討し、複数のソースから独立した検証を求めることによって行うことができる。さらに、基礎となるデータや方法を透明化し、オープンにすることで、より正確で信頼できる数学的情報の表現が促進される。
Q: AMSからよく本を買いますが、AMSは信頼できるのでしょうか？他に信頼できる出版社はありますか？
AMS（アメリカ数学会）は、数学および関連分野の質の高い研究を出版していることで知られる、評判の高い数学出版社である。その書籍やジャーナルは、数学者やその他の研究者に広く利用・引用されており、品質と厳密性の面で高い水準を維持しているという評判を得ている。
しかし、最終的には個々の著者の仕事に依存するため、どの出版社も、作成するすべての出版物の正確さと信頼性を保証することはできないことは知っておく必要がある。しかし、AMSのような出版社は、査読や編集の監視など、出版物の品質と妥当性を保証するための手順やプロセスを確立している。
その他、評判の高い数学出版社には、シュプリンガー、エルゼビア、ケンブリッジ大学出版などがある。これらの出版社も、出版する資料の品質と信頼性を確保するための手続きを確立しており、その書籍やジャーナルは数学界で広く利用され、尊敬を集めている。
特定の出版物を評価する際には、著者、出版社、ジャーナルや書籍のシリーズの評判、作品自体の性質や制作に使われた方法などの要素を見ることが有効である。さらに、査読済みの論文や専門家の意見など、独立した情報源を探すことで、提示された情報の信頼性と妥当性をより包括的かつ正確に理解することができる。
Q: 私は個人的に、人間の意思決定、すなわち、人間がいかに合理的に行動するかに興味があります。そのようなことを分析するために必要な数学の分野にはどのようなものがあるのでしょうか？
数学は人間の意思決定の研究に重要な役割を果たし、この現象を分析するために数学のいくつかの分野が使われている。重要な分野としては、以下のようなものがある。
これらは、人間の意思決定の研究に関連する数学の分野のほんの一部に過ぎない。使用する数学的ツールは、研究対象の特定の問題や分析対象の意思決定状況の種類によって異なる。
因果推論もまた、人間の意思決定の研究に一役買う数学の重要な分野なのである。因果関係の推論は、変数間の因果関係を決定するプロセスであり、介入や政策変更が特定の結果に及ぼす影響を研究するためによく使用される。
人間の意思決定という文脈では、経済成長、健康上の成果、政治的成果などの結果に対するさまざまな意思決定や行動の因果関係を理解するために、因果推論を用いることができる。これにより、研究者は、異なる意思決定の潜在的な結果を理解し、証拠に基づいてより多くの情報を得た上で意思決定を行うことができる。
観察研究、ランダム化比較試験、道具変数法などの手法がある。各手法にはそれぞれ長所と短所があり、どの方法を選択するかは、質問される特定の事柄と利用可能なデータの種類によって決まる。
線形回帰モデル、構造方程式モデル、ベイジアンネットワークなどの数理モデルは、変数間の関係を表し、データに基づいて予測を行うために、因果推論でよく使用されるものである。これらのモデルにより、研究者は因果関係の強さと方向を定量化し、介入や政策変更の効果について推論を行うことができる。
Q: 想像力を高めるために、量子力学を勉強した方がいいという話もあります。一方で、いろいろなことをやろうとすると時間が足りません。効率よく数学を勉強するコツはありますか？
数学の勉強は、確かに視野を広げ、想像力を高めることができ、効率的にアプローチする方法もたくさんある。ここでは、役に立つかもしれないいくつかのヒントを紹介する。
これらのヒントを参考にすることで、数学を勉強している間の時間と労力を最大限に活用し、より深く理解することができる。
Q: 数学の知識を使いたいのですが、一部の人は大学を卒業していないので、自分の能力を証明する形で数学を使うことはできません。社会的弱者が数学を武器に生き抜くとしたら、どのような方向性を提案しますか？
数学は、伝統的な大学の学位を持っていない人にとっても、個人的・職業的な成長のための貴重なツールとなりえる。
学歴に関係なく、人生やキャリアを向上させるために数学の知識を活用する方法はたくさんある。重要なのは、自分の数学的スキルを実用的かつ有意義な方法で応用する方法を見つけることである。また、データ分析やファイナンシャルプランニングなど、興味のある分野のオンラインコースを受講したり、資格を取得したりして、スキルをさらに伸ばし、雇用の可能性を高めることも検討できる。
Q: ギャンブルで勝つ、Youtuberになる、など、変わったキャリアを目指す人たちがいます。この人たちはどうやって数学を活かせるでしょうか？
数学の強い理解が役立つ型破りなキャリアはたくさんある。以下はその例。
シュレーディンガーはアインシュタインに宛てて、量子力学のコペンハーゲン解釈の重大な欠陥を明らかにするために、架空の実験装置を作った。この解釈では、量子系は外部の観測者と相互作用するまで、2つ以上の状態の重ね合わせに留まるとされる[1]。
この効果を、原子というミクロな世界の特殊性として片付けることはできるかもしれないが、その世界が、テーブルや椅子、猫といったマクロな日常世界に直接影響を及ぼすとしたらどうだろうか。シュレーディンガーの思考実験は、それを明らかにすることで、量子力学のコペンハーゲン解釈の不条理を明らかにしようとした。 粒子が重ね合わされた状態にあることは、一つの事実だ。しかし猫はどうだろう。猫はどちらか一方にしか属さないし、死んだり生きていたりもしない。
ガイガーカウンターの中に、ほんの少しの放射性物質が入っていて、1時間のうちに原子の1つが崩壊するかもしれないが、同じ確率で1つも崩壊しないかもしれない。このシステム全体を1時間放置しておくと、その間、原子が崩壊していなければ、猫はまだ生きていると言うだろう。システム全体のΨ関数(波動関数)は、その中に生きている猫と死んだ猫(表現は悪いが)が等しく混ざり合っていることで、このことを表現している。
この思考実験の意味合いについては、多くの現代的な解釈や読み方がある。あるものは、量子力学によって混乱した世界に秩序を取り戻そうとするものである。また、複数の宇宙で複数の猫が生まれると考えるものもあり、「重ね合わせられた猫」がむしろ平凡に見えてくるかもしれない。
通常の話では、波動関数は箱入りのネコを記述する。QBismでは、箱を開けたら何が起こるかについてのエージェントの信念を記述する。
例えば、Aさんがギャンブラーだとしよう。ネコの生死を賭けたいが、量子波動関数が最も正確な確率を与えてくれることを知っている。しかし、世の中には波動関数のラベルがない。自分で書き留めなければならない。自由に使えるのは、Aさん自身の過去の行動とその結果だけである。なので結果として得られる波動関数は、独立した現実を反映したものではない。世界がAさんにどう反応したかという個人的な歴史なのだ。
今、Aさんは箱を開けた。死んだ猫、あるいは生きている猫を体験する。いずれにせよ、Aさんは自分の信念を更新し、将来の出会いに期待するようになる。他の人が不思議な「波動関数の崩壊」と呼ぶものは、QBistにとっては、エージェントが自分の 賭けに手を加えることなのだ。
重ね合わせを形成するのはエージェントの信念であり、その信念の構造から猫について何かわかる。なぜなら、波動関数は、エージェントが箱に対して取り得るすべての行動（相互に排他的な行動も含む）に関する信念をコード化しており、Aさんの信念が互いに矛盾しない唯一の方法は、測定されていない猫に固有の状態が全く存在しない場合だからである。
QBistの話の教訓は，ジョン・ホイーラーの言葉を借りれば参加型宇宙であるということである。
2. ボーミアンについて
量子力学のコペンハーゲン解釈によれば、電子のような量子粒子は、人が見るまで、つまり適切な「測定」を行うまで、その位置を持たない。シュレーディンガーは、もしコペンハーゲン解釈が正しいとするならば、電子に当てはまることは、より大きな物体、特に猫にも当てはまることを示した：猫を見るまでは、猫は死んでいないし生きていない、という状況を作り出すことができる。
ここで、いくつかの疑問が生じる。なぜ、「見る」ことがそんなに重要なのか？
量子力学には、ボーム力学というシンプルでわかりやすい版があり、そこでは、量子粒子は常に位置を持っている。 猫や猫の状態についても同様だ。
なぜ物理学者たちは、シュレーディンガーの猫のような奇妙でありえないものにこだわったのだろうか？それは、物理学者たちが、波動関数による系の量子的な記述が、その系の完全な記述に違いないと思い込んでいたからである。このようなことは、最初からあり得ないことだと思われていた。粒子系の完全な記述には、粒子の位置も含まれるに違いないと考えたのである。 もし、そのように主張するならば、ボーミアン・メカニクスにすぐに到達する。
シュレーディンガーの猫の本当の意味は、実在論とは何の関係もないと思う人もいる。それは、知識の可能性と関係があるのだ。問題は、量子世界が非現実的であることではなく、量子系を知識の対象として安定化できないことである。
通常の知識の論理では、私たちの質問とは無関係に、知るべき対象がそこに存在することが前提になる。しかし、量子の場合、この前提が成り立たない。量子力学的なシステムに対して、測定という形で問いを投げかけると、得られる答えに干渉してしまう。
これらの本質的な特徴は「反実仮想」であり、何があるかないか（現実）ではなく、何が可能か不可能かについてである。実際、量子論の全体は反実仮想の上に成り立っている。反実仮想の性質は、量子論の運動法則よりも一般的であり、より深い構造を明らかにするものだからだ。
量子論の後継者は、運動法則は根本的に異なるかもしれないが、反実仮想の性質を示すことで、重ね合わせやエンタングルメント、さらには新しい現象が可能になるだろう。
シュレーディンガーは、仮想的な猫の実験で何を言いたかったのだろうか？現在では、シュレーディンガーは、量子論は、猫が死んでも生きてもいない浮遊状態にある物理的可能性を示唆していると主張したと一般に言われている。しかし、それは正反対である。シュレーディンガーは、そのようなことは明らかに不合理であり、そのような結果をもたらす量子論を理解しようとする試みは拒否されるべきであると考えたのである。
シュレーディンガーは、量子力学の波動関数は、個々のシステムの完全な物理的記述を提供することはできないと主張したアインシュタイン-ポドロスキー-ローゼンの論文に反発していたのである。EPRは、遠く離れた実験結果の相関関係や「spooky-a-distance（不気味な作用）」に着目して、その結論を導き出したのである。
シュレーディンガーは、2つの前提条件と距離効果とは無関係に、同じような結論に到達している。彼は、もし1）波動関数が完全な物理的記述を提供し、2）それが「測定」が行われるまで常に彼自身（シュレーディンガー）の方程式によって進化するなら、猫はそのような状態に陥る可能性があるが、それは明らかに不合理であることを示したのだ。したがって、ジョン・ベルの言葉を借りれば、「シュレーディンガー方程式によって与えられる波動関数がすべてではないか、あるいは、それが正しくないかのどちらか」なのである。
もし、その波動関数がすべてでないなら、いわゆる「隠れた変数」を仮定しなければならない（隠れていない方が良いのだが）。もし、それが正しくないのであれば、波動関数の「客観的崩壊」が存在することになる。以上が、Schrödingerが認識していた量子力学的形式を理解するための2つのアプローチである。いわゆる「多世界」解釈は、1も2も否定せずにやり過ごそうとして、結局はシュレーディンガーが馬鹿にしていた結論に直面することになる。
シュレーディンガーの例は、量子システムの不確定性をミクロの領域に閉じ込めることができないことを示した。ミクロな系の不確定性とマクロな系の不確定性を猫のように絡ませることが考えられるので、量子力学はミクロな系と同様にマクロな系にも不確定性を含意している。
問題は、この不確定性を形而上学的（世界における）に解釈するか、それとも単に認識論的（我々が知っていることにおける）に解釈するかということである。シュレーディンガーは、「手ぶれやピンボケの写真と、雲や霧のスナップショットとは違う」と指摘し、量子不確定性の解釈はどちらも問題であるとした。量子もつれは、このように二律背反の関係にある。
ベルが彼の定理を実験的に検証する前、量子力学の技術が発展し、もつれ状態の実在性を利用し、巨視的なもつれシステムを作り出す技術が開発される前、形而上学的な雲のオプションはテーブルから外されるのが妥当であった。しかし、もしもつれが実在するならば、それに対する形而上学的な解釈が必要である。
波動関数実在論とは、量子系を波動関数、つまり、死んだ猫に対応する領域と生きた猫に対応する領域で振幅を持つように進化しうる場と見なす解釈のアプローチである。シュレーディンガーが知っていたように、このアプローチを真面目に実行すると、これらの場が広がる背景空間は、量子波動関数の自由度を収容できる超高次元空間となる。
6. 超決定論について
不変集合論（IST）は、エネルギーの離散的性質に関するプランクの洞察を、今度は量子力学の状態空間に再適用することによって導き出された量子物理学のモデルである。ISTでは、量子力学の連続体ヒルベルト空間が、ある種の離散的な格子に置き換えられる。この格子には、実験者が量子系に対して測定を行ったかもしれないが、実際には行わなかったという反実仮想の世界が存在し、このような反実仮想の世界は格子の構造と矛盾している。このように、ISTは形式的には「超決定論」であり、実験者が行う測定は、測定する粒子から独立しているわけではない。
ISTでは、ISTの格子上にある状態は、世界のアンサンブルに対応し、各世界は状態空間の特別な部分集合上で進化する決定論的系である。非線形力学系理論に基づき、この部分集合は「不変集合」と呼ばれる。格子の隙間にある反実仮想世界は、不変集合上には存在しない。
アインシュタインは、量子波動関数は、不気味な距離作用や不確定性を持たない世界のアンサンブルを記述していると考えていたが、これは実現可能である。 特に、シュレーディンガーの猫は、死んでいるか生きているかのどちらかであり、両方ではないのだ。
シュレーディンガーの猫の寓話に混乱をもたらしたのは、物理システムが非関係的な性質を持つという形而上学的仮定である。 もし全ての性質が関係的であるならば、見かけ上のパラドックスは解消されるかもしれない。
猫に関しては、毒が出るか出ないか、猫自身が生きているか死んでいるかである。 しかし、この現象は箱の外にある物理系には関係ない。
箱の外の物理系に対しては、猫が起きていても眠っていても、猫との相互作用がなければその性質は実現されず、箱と外部系との将来の相互作用には、原理的に、猫がその系に対して確実に起きていたり確実に眠っていたりした場合には不可能だった干渉作用が含まれる可能性があるからだ。
つまり「波動関数の崩壊」は、猫が毒と相互作用することによって、ある性質が実現されることを表し、「ユニタリー進化」は、外部システムに対する性質の実現確率の進化を表すのである。 これが、量子論の関係論的解釈における「見かけのパラドックス」の解決策とされる。
8. 多世界
物理学者たちは古典物理学では観測された現象を説明できないことに気づき、量子論の現象論的法則が発見された。 しかし、量子力学が科学的理論として受け入れられるようになったのは、シュレーディンガーが方程式を考案してからである。
シュレーディンガーは、自分の方程式を放射性崩壊の検出などの量子測定の解析に適用すると、生きている猫と死んでいる猫の両方が存在するような、複数の結果が並列に存在することになることに気づいた。実はこの状況は、よく言われるように2匹の猫が並列に存在するのではなく、生きている1匹の猫と、異なる時期に死んだ多数の猫が並列に存在することに相当する。
このことは、シュレーディンガーにとって重大な問題であり、量子測定中に量子状態が崩壊することによって、量子系の進化を記述する方程式としての普遍的な有効性が失われることを、彼は不本意ながら受け入れた。崩壊は、そのランダム性と遠方での作用から、受け入れてはならないのだろうか。その代わりに、パラレルワールドの存在が示されれる。これこそが、非局所的な作用を回避し、自然界における決定論を守る一つの可能性である。
故人の言動を学習させたAIでSNSを運営させ、ネットに転生したような幻想を与えるいわゆるAI葬は依存性が大変強く問題があるのだが、体験した遺族の歓迎姿勢からなし崩しになってしまっている。
これにネットで急速に発展した反出生主義の人たちが安楽死運動を盛り上げる中、「自身のAI化によるネット世界への逃避」を見つけてしまう可能性が大いに懸念される。自分を学習させたAIをSNS上に残し、肉体の方は「処分」してしまう、常識的に言えば命を粗末にする行為に他ならないが、ロボットやプログラムの生命権利を主張するギーク達により一種の擬人化として捉えられ、支持されてしまっているのが現状だ。この先にありうる最悪の事態は、三者の相互作用により徐々にできつつあるデジタル宗教めいた死生観の一般化であり、「貧困者はネットへ行け」という社会と政府一体の主張が人々を無辜の死へと追いやってしまう時代が来てしまうかもしれない、という事である。
「人のおかげで、彼らは全世界を征服しました」：動物学者 - ウサギとノウサギ、それらの類似点と相違点について
2023年は東方、または中国の黄道帯のカレンダーによると、ウサギの後援の下で開催されます。新年の前夜、RT は、M.V. ロモノソフ・パベル・クヴァルタルノフは、動物の種類、生息地、人間との相互作用について語った。
月兎の伝説と関係があると思います。満月を見ると、その上にある月の海と呼ばれる暗い斑点から、うさぎのようなシルエットが形成されます。中国では、翡翠の乳鉢で不死のエリクサーを粉砕する月のうさぎについての古代の伝説があります（それは数千年あります）。この伝説にはいくつかのバリエーションさえあります。
ウサギは世界中でどのくらい一般的ですか?また、ウサギの故郷はどこですか?
原則として、ウサギは元気だと信じている場所に特別に定住しています。そして、彼らは荒れ地でも実際に生き残ることができます。荒れ地、峡谷の間、小麦をまくことができず、牛を放牧するのが難しい場所です。
ノウサギとウサギは最も近い親戚です。それらは、げっ歯類に非常に近いウサギ目です。
ウサギとノウサギの最初の違いは、ウサギは巣穴に住んでおり、ノウサギは原則として自由に走り、できる限り休むことです。自分たちで休むための隠れ家を手配できるノウサギがいます。たとえば、白いうさぎは雪に穴を掘ることができます。しかし、すべてのノウサギとその最も近い親戚の中で、本当に深い穴を掘ることを学んだのはウサギだけです。キャロルのおとぎ話「不思議の国のアリス」で、主人公がうさぎを追いかけて穴に落ちるといううさぎの穴について人々は知っています。
別の違いは、これらの動物の生き方に関係しています。誕生直後、うさぎには毛皮と耳が見えます。さらに、最初に生まれたうさぎはすぐに母親から逃げ出し、兄弟姉妹が生まれる間、草むらに隠れることができます。そして翌日、このうさぎの母親がにおいを嗅ぎつけます。彼女は彼を養うために文字通り1日に1、2回彼を訪ねます。数分で、彼女は彼に非常に脂肪の多い牛乳を大量に注入します。そして日中、うさぎはこのミルクを消化して成長します。実際、ノウサギはミニチュアノウサギです。
赤ちゃんうさぎは、大人のうさぎとはまったく異なり、完全に裸で盲目で惨めに生まれます。しかし、彼は非常に急速に成長し、数日後にコートを着て目を開けます。
大人の動物を見ると、原則として、ウサギはノウサギに比べて短く、足が短いです。ウサギは、ノウサギのような捕食者から逃げるために、大きなスピードを出す必要はありません。通常、ウサギは自分の穴から遠く離れず、近くのどこかで餌を食べようとします。そして危険がある場合、彼らにとっての主なことは穴に走ることです。そして、彼らはすでにあなたが隠れることができる非常に複雑な分岐システムを持っています。
後略
以下、ウサギとのウサギを比較しながら足について、食事、農家で飼うには手がかからないなど。
ちなみにペットショップではウサギ年にちなみウサギの値段が１０倍になったという。
人間は社会的な生き物ですが、多くの人は拒絶される心配があるため、見知らぬ人との社会的な交流を恐れています。Journal of Experimental Social Psychology誌に掲載された研究では、見知らぬ人と話すことをより快適にする可能性のある介入方法を探っています。
社会的相互作用は非常に重要であり、幸福感の増大、健康増進、帰属意識の強化など、多くの効果が実証されている。にもかかわらず、多くの人が初対面の人と付き合うことに不安を感じています。これは、悲観主義と拒絶されることへの恐怖によるところが大きい。
多くの人がこのような恐怖を抱いていますが、研究により、ほとんどの見知らぬ人は話しかけられることに完全に満足しており、この一般的な恐怖は杞憂に終わることが分かっています。この新しい研究は、人々がより快適に感じ、より自信を持って見知らぬ人に話しかけるための介入方法を探ろうとしたものである。
「人は、見知らぬ人と話すことに対し、驚くほど悲観的です。私たちの新しい『知らない人に話しかける』介入は、5日間にわたって知らない人と繰り返し会話をするよう促すことで、知らない人に話しかけることに対する人々の恐怖心を軽減することを目的としています」と、Gillian M. Sandstrom氏とその同僚たちは書いています。
研究者らは、米国と英国の2つの大学から募集した286名の参加者を利用した。参加者は、授業の単位を受け取るか、報酬を受け取って参加した。研究者たちは、モバイルアプリを使用して、参加者が完了できるように借り物競争ゲームを作成しました。29のタスクはそれぞれ、コーヒーを飲んでいる、面白い靴を履いているなど、記載されている説明に当てはまるプレイヤーを探すよう参加者に指示しました。
各タスクを完了するごとに、参加者はポイントを獲得し、賞品が当たる抽選に参加することができた。実験条件では、参加者は見知らぬ人に話しかけるように指示され、対照条件では、見知らぬ人をただ観察するように指示された。参加者は、実験期間中の5日間、タスクの前後で一般的なアンケートと毎日のアンケートに回答した。
その結果、この介入によって参加者の視点が変化することが示されました。見知らぬ人に話しかけるように指示された参加者は、研究の最終日までに、気まずさがなくなり、自信がつき、拒絶されることを予期しなくなった。この結果は、研究終了後少なくとも1週間は継続し、治療条件では見知らぬ人との会話が増えたと報告されました。
人々の信念は研究期間中ゆっくりと変化し、繰り返し触れることがこの介入を効果的にする重要な要因であることが示された。さらに、対照条件では、同じ次元でいくらかの改善が見られ、交流がなくても、見知らぬ人を観察することは、何らかの社会的利益をもたらす可能性があることが示された。
「科学者や公衆衛生当局の多くが、孤独感の増大とその健康への深刻な影響に警鐘を鳴らしている今、我々の介入は特別な意味を持つかもしれません」と、研究者は述べています。
この研究は、社会的に大きな利益をもたらす可能性のある介入を概念化する上で重要かつ興味深いステップを踏み出しました。にもかかわらず、注意すべきいくつかの限界がある。そのひとつは、研究者が参加者に、実験後の1週間に見知らぬ人と会話した回数を記憶するよう求めたことであるが、指示が明確ではなかったので、その結果は信頼できないかもしれない。
また、本研究の参加者は大学生であり、多くの人がある程度見知らぬ人と接することを余儀なくされているグループである。今後の研究では、地域社会のサンプルを利用することも考えられます。
最終的に、私たちの新しい「知らない人に話しかける」介入は成功し、知らない人に話しかける経験を繰り返すことで、知らない人に話しかけることに対する人々の恐怖心を軽減し、将来の会話についての予測をより正確にすることができるという証拠を提供しました」とSandstrom氏とその同僚は結論付けています。
「私たちの介入は、見知らぬ人に何度も近づき、話しかけるというシンプルなものです。そのため、この介入は多くの人が自分で行うことができるものである。このような交流を避けようとする本能は、著者らも共有していると告白しているが、読者もぜひ試してみてほしい。我々の研究が示すように、こうした会話は練習すれば本当に簡単になるし、その経験はあなたが期待する以上にポジティブなものになるだろう」。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0022103122000750
