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はてなキーワード: 複雑系とは

2022-01-19

免疫は緻密に構築された高度複雑系です。

免疫細胞(数十種類)

サイトカイン(100種類以上)

免疫受容体(300種類以上)

とそれぞれに活性と抑制制御する何重にも重なった仕組みが存在します。

そして今回免疫が体を防衛してくれるだけでなく、過剰に活性化すると私たちの体を傷つけることがわかったように、

いわば免疫とは諸刃の剣なのです。

2021-12-27

複雑系

学部生が手を出すものじゃないな。

卒論とかじゃなくて、カリキュラム数学物理差し置いて複雑系を教えるのは間違っているよな。研究の道具がない。

就活にも不利だと分かるのになんで俺は手を出したんだ。

2021-11-26

anond:20211126035610

色々思ったので書く

・「まずはAIガバガバ認識をやめろ」

この映画じゃなくて世間に言え。話は変わるが「シオン本質物理的な「ヒューマノイド」ではなく、ネットワーク内に漂っているプログラムだった、という最後の結末を考えると意図的なのかもしれない」は面白い観点

・「サトミ母は転職できるだろ」

年頃の娘抱えてころころ転職できるかよ。AIのこと考える暇あったら人間のことをもっとよく知りなさい。

・「何故自己拡張できんの?」

同意攻殻機動隊20年以上前なのでいい加減ここらへんはもっといいアイデアを使ってほしい。もっともそれはこの映画に対してだけではないが。

・その他サトミ母と星間経営陣について

サトミ母にいれるべき第一ツッコミは、「第一AI研究者なら人間とほぼ違和感なく生活できるまで自己(!)拡張したAIを見たならば大発見のあまり驚愕しなければならない」だろ。正直自分実験のことも星間のこともどうでもよくなるべき。あの世界であってもAI自己拡張なんてありふれている描写はなかった。しかも、ようやく自分らの研究グループ人間に近いアンドロイド実験をしようとしてる段階なので人間とほぼ同じレベルAIなんてない世界だぞ?それを考えれば、史上空前のAIへの強力な手がかりである「サトミ」の母を会社に残す判断をした星間の判断妥当絶対に逃がしてはいけない。

・「クソつまらない人間になってしまった可能性」

感性はこの映画を良かったと判断しているので悪くない。むしろ発展の余地はほかのところにある。まずは考えが浅い部分があることを気にしなさい。

・「総じてよかった」

完全に同意。あと、偉そうなこと書いてすまんかった。

個人的にはAI映画なのに「ディープ」だとか「ニューラル」だとかがでてこず「アトラクター」とかい複雑系用語がでてきたことが大変良かった。

2021-11-23

東大進振りのしくじり

私が進振りでしくじった時の経緯と反省を残しておく。

いろいろしくじってきたが、その後のことも考えると、人生で一番大きなしくじりだったと思う。

未来東大生進振りで悩んだ時に役に立ってくれると嬉しい。

進振り選択まで

東大では2年前期に、所属学科を決める進振りがある。

当初情報系での進学を考えていた。候補として、

検討していた。

コンピュータ人工知能に関心があったということが候補を選んだ理由だった。

当時、LinuxFirefoxなどのオープンソース活動に興味を持っていた。

また、脳科学認知科学人工知能など人間の知能に関する分野にも興味を持っていた。

進学先検討

理学部情報学科についてガイダンスを受けた際、

研究分野としてはOSコンパイラなどのコンピュータの基礎研究という印象を受け、

工学の方が自分の嗜好に近いと考えて工学部学科検討することにした。

工学部機械情報学科はロボティクスを中心とした情報を扱っていて、

ロボットハードウェアへの興味が低かったこから優先順位を下げた。

そして、

候補として考えた。

この2つの学科ではシステム工学を扱っていた。

当時、システム創成学科現在の精密工学科が合併しており、

機械系のカリキュラム研究も含まれていて、2つの学科が扱っている分野が共通していた。

違いとしては、システム情報工学では応用物理系の内容を中心に扱い、

知能社会システムでは機械から社会工学経済工学まで扱っているという違いがあった。

定理

そして、次の理由から知能社会システムコース候補として考えた。

私は教養学部での講義からゲーム理論シェリングの分居モデルなどの話題に触れ、

また、当時行動経済学経済への物理学の応用などの書籍を読み社会科学系にも興味を持っていた。

人工知能マルチエージェント進化計算などの複雑系にも興味を持っていた。

また、自分の関心がある講義が他学科にも分散していたこから

講義を取りやすいことも良いと考え、自立して科目を選択できると考えた。

また、製造業や電器メーカーの不調から従来の工学学科に進んでよいのかと悩んでいた。

できて数年の学科だということで新しいことができるのではないかと無根拠に考えていた。

そうして工学部システム創成学科知能社会システムコースに進むことにした。

進学先での失敗

そうして、システム創成学科知能社会システムコース(PSI)に進学したが、

思うようにはいかなかった。

講義

幅広い分野を扱いつつ、講義数が少ないということで全体的に内容が薄く、未消化気味だった。

また、講義間の関連性が薄く、体系的に学べることが少なかった。

などの工学の基礎となりうることは扱うのだが、基礎に留まっていた。

また、講義を受けてのレポートが中心で理工学の演習は少なかった。

工学部から機械電気ではなくても理数系を基礎として扱うのだろうと考えていたが、

予想とは違い少なかった。

統計理工系でも社会系でも重要ものからもっと力を入れて欲しいと思う。

実習

いわゆる工学部での実験のようなものではなく、

プロジェクトを進めるという形で行うものであった。

そのため、ディスカッションプレゼンテーションなどの機会があったが、

工学部での実験を求めている人には合わなかったと思う。

上記で述べた工学的な内容を実践する機会は少なかった。

同級生

幅広い分野を扱っているということもあり、学生層が広かった。

その分、興味が合いそうな同級生を見つけにくかった。

カリキュラムが少ない分、就職活動を頑張って学部外資などに就職しようという

学生も多かった。

全員が全員そうだということはなく、修士も進むことを考えている学生もいた。

学科聴講

学科聴講は思ったよりもできなかった。

受けたいと思った講義時間が被っていたり、前提知識が不足していたりして、受講が難しい場合があった。

学科での講義に関心が持てず、モチベーションが下がっていたということもあった。

進振り時点では自分モチベーション過大評価していた。

研究

研究室には学部3年後期に配属される。カリキュラムの少ない分をそこで補う想定らしい。

しかし、私が所属していた研究室では、学部就職する学生が多く、

大学から院生ポスドクが中心であまり教育が受けられなかった。

大学

システム創成は機械情報学科計数工学科と違い、情報理工学研究科ではない。

進振り時点ではそこまで差を考えていなかったが、講義の内容やPCなどの設備が違っていた。

大学院でより専門性を高めたいと考えて情報理工学研究科に進んだが、

実力の不足から、大した実績を上げることができなかった。

学部では幅広い内容を身に着けて、大学院で専門性を高めるということを考えていたが、

学部での専門性を補うことは十分に準備しないと難しかった。

他の研究室に進学するならば、その研究室と密に連絡を取って、院進学前から

必要勉強研究計画作成をしないと、講義就活研究必要時間が取れなくなる。

このようなことから大学院では成果を出せず、就職活動もあまりうまくいかなかった。

反省

初めての意思決定での失敗

振り返ると、それまでの人生で初めて大きな意思決定をする機会だったが、そのことを十分に認識できていなかった。

取捨選択するということができず、幅広いカリキュラムがあるということから選択肢がありそうな道を選んでしまった。

安易に考えず、具体的にメリットデメリットを書き出して、検討すべきだった。

それまでどれかができるということではなく、どれもできるようになろうとしてきたことがあり、

専門性を持つことから逃げてしまっていた。

立花隆さんの影響を受けていて、文理ともに学ぶことに憧れていたが、

その難しさを分かっていなかった。

意思決定をするために必要情報を集めて、裏を取るということができていなかった。

同級生サークルの先輩ともっと相談するべきだった。

まあ、サークル工学部の先輩がほぼいないという事情もあった。(普通工学部は忙しいからな。)

進振り後の2年後期の学生相談するのがよかっただろう。

もう少し聞けていれば、進学先を再検討していたと思う。

進むべきだった学科

自分が目指すような幅広い分野を学ぶということを行うのであれば、基礎を幅広く身に着けることを

念頭において進学先を選ぶべきであった。

そう考えると、情報学科計数工学科に進むことを考えるべきだったと思う。

理学部情報学科については小中高からプログラミングを扱っている人が多いと聞いていて気遅れしていた面もあった。

独学で学ぶようにはしていたが、学科に進学した方が教育同級生など成長できる機会は多かった。

学部情報系の基礎を身に着けて、大学院で応用に広げることも十分考えられたが、当時はその想定ができなかった。

あと、当時情報学科電子情報学科進振りの最低点(底点)が非常に低く、避けた方がよいかなと思っていたところもあった。

進振りで高い点のところを目指していたわけではないが、つい点数に左右されてしまった。

やりたかたこ

今の機械学習やディープラーニング自分が当初やりたかたことに非常に近かった。

大学院でそちらに進もうとしたが、実力不足から挫折してしまった。

情報学科計数工学科に進学していれば、その分野に進むチャンスが大きかったと思う。

教養学部時代自分がやりたいことについて、教授相談したり、一般書籍ではなく学会誌を読むなどしていれば、

進路を明確に決めて、進振りでの失敗も避けられたのではないかと思う。

進振りでは点が足りなくて進学できなくて失敗したという話を良く聞くが、

これは進学先の選択を誤ったという話である。その分、あの時選んでいればという後悔が大きい。

最期

システム創成について

システム創成について、自分の失敗から悪い面ばかり記載してしまった。

この文章システム創成の悪い面を書くことが目的ではなく、

私の進振りのしくじりを具体的に書くことで何か参考になればということで書いたものである

自由度が高い分、自分計画を立てて行動できる人にとっては良い面もあると思う。

私自身は進路・キャリアを良く決めないまま進学してしまったため、うまくいかなかった。

など学科の色がはっきりしてきて、その方面に目指す人にとっては良い学科と思う。

(カリキュラムはあまり変わっていないらしいという話も聞くが。)

進振りに失敗したと思っている学生

若い大学生がこれから失敗しないようにということで書いたが、

進振り失敗しても、人生の失敗だと思わず頑張って欲しい。

転科や降年して他学科に進む手段もある。

失敗したと思っても、将来どうなるかは分からない。

現に情報学科過去は非常に底点が低かったが、今は高騰している。

システム創成ではないが、大学院で他分野に進んで研究者として業績を上げている知り合いもいるので、

まり後悔せず、前を向いて進んで欲しい。

2021-11-05

anond:20211105180212

適当に、ソーカル事件とか見たく書いてみるか。

極・人間革命

... 原子もつれによって、私は法華経の行者であった大聖人の魂は、あのとき私に受肉したのであった。私の魂が、なぜに、日蓮センセーと同じであるかというと、かの有名なアインシュタインですら悩んだ量子力学証明できる。つまり、私と日蓮センセーは反対のスピンを持つからである。私がいるから、日蓮聖人となり、聖人としての私は量子の揺らぎにより、今の功徳は一千年の時間を超え、ともに共振し、全人類に影響を与えるのである。また、わたしはひとりの人間であるが、法華経を唱えることで、全世界の人びとの心をふるらせてきた。それは、なぜか。わたし聖人であるからして、エントロピーが最も低いかである。すべての人が理想とする、安定する、そんなエネルギー量が低い地位に私はいる。しかし、それならば、わたしはこれまで大勝利してきたかといえば、ひとえに複雑系説明できよう。バタフライエフェクト複雑系を語るときによく用いられるが、たとえば蝶の華麗さを人びと認知できるが、それは諸君らが真の美し差に魅了されるように、わたしの声が人びとの口を動かせてきたのであるからだ。大勝利できるために、...

書いてて吐きそうになってきた

anond:20211105180212

これからエントロピーっていうのは、複雑系量子力学を用いることで、世界は変わるんだよ。

2021-10-15

経済学未満の経済学もどき

物が増えるか人が減るかすれば、物価が下がるまたは給料が上がるかのいずれかのことが必ず起こると思っていた。

ちょっと無理な舞台設定だが世界11しかいなかったとする。

1人の経営者10人を工場に集めて労働させて自動車を作っている。

工場から東にはその10人の住居圏である。西は森である

10人はその森から採取できる特殊植物を定期的に摂取しないと死んでしまうのだが、森は10人を即死させる特殊なガスが充満している。

経営をしている1人だけはそのガスに適応しているため、彼ら労働者にとって有益植物採取して持って帰って来れる。

同一価値労働をさせているため定期的に給与として与えている植物の量は皆同じである

その植物には自分達の死を回避するために使い道が想定されていないため、誰も彼もが同じ消費量植物摂取する。

まり労働個人個人が所有する植物の量を現実における貯蓄と考えると皆が一定かつ同僚の貯蓄なのである

さてその植物珍味好きの経営者にとってはたまらなく美味である

自分採取しにいけばいいだけの話でもあるのだが、労働者側から自分が与えてやった植物を返してくれるのならその量に応じて何かくれてやってもいいと思っている。

しか経営者労働者が貯蓄してる植物全て合わせてやっと一台分と釣り合うと考えている。

ここで労働者の貯蓄を1人当たり100万円とみなせる。車はその10倍の1000万円である

では天が先進的な技術をもたらし工場生産効率10倍になったとしよう。

経営者にとっての車の価値10分の1に下がる。労働者たちの貯蓄で1人が1台ずつ車と交換できるようになる。

これは現実社会でいえば物価が下がるということである。直接的な理由である

しかし間接的なケースも考えていいのであれば、「給与10倍あがる」ということでも同じようになるはずだろう。

給与10倍になれば、一人ひとりの貯蓄が10倍になる。これによっても1人1台の自動車の所有が実現するはずだろう。

物価が上がらなかった場合」の「つじつまあわせ」としてこういうことも考えられるのだが、しかしこれは「つじつまあわせ」に過ぎないのだった。以上のことを書いていくにつれて考えが深まっていくなかで気づいたのだった。

なぜなら給与としての価値を持つ植物採取効率が上がったわけではないからだ。

車の生産量があがったからといってそれに比例して植物を多く与えてやりたくても無理な話なのだ

あとは世の中に食料になるものが突如米粒が一つしかなくなったらどうなるかみたいなことも考えた。

皆が一分一秒でも栄養不足による死を逃れるためにその米粒を奪い合うだろう。経済的価値も吊り上がっていくはずだ。

最終的には、オークションであれば世界で2番目に富豪である人が持つお金よりも1円とか1セントとかだけ高い価値になるのではないか

まあその米粒を持つ人が一秒でも長く生きることよりも一秒でも楽しく生きることに価値見出していたりして、最大限多くのお金を得たいと考えているならば、第一位富豪が持つ全財産を搾り取ろうとするだろう。そして得たお金自分趣味に適う物品やサービスを受けたりするだろう。

まあ物理学では三体問題からは近似値しかしか解けないということが有名な話であるように、世界11人だったらというごく小規模の仮想経済ならともかく、現実世界における経済は既に複雑系であり仮想経済における仮定に対する結論はすでにあてはまるものではないのかもしれない。

世界全体で多かれ少なかれゆるやかにでも経済成長をし続けているということは物的に豊かになっているはずで、単純な分配問題として考えれば一人当たりが手に入れられる物の数は増えなきゃいけないはずなのに、それなのになぜ単位期間あたりに取得できる物の数は増えないのだろう、つまり物価が上がるか給与が上がるということが起こらないのだろうという疑問をきっかけに、長々と考えて以上のことを書く始末になってしまった。

2021-10-06

ノーベル物理学賞さんさあ

つのテーマ、受賞者最大3人、に授与するというルールだったと記憶してるけど

ワンテーマから3人の時と、隣接領域から受賞者詰め込んだのかな、みたいな時があるよね。

なかでも今年は飛びぬけて関連性なくない?なくなくない?

文句なし同一テーマ

1997年 レーザー冷却法[スティーブン・チュー、クロード・コーエン=タヌージ、ウィリアムダニエルフィリップス

2014年 青色ダイオード赤崎勇天野浩中村修二

関連性はわかる

2008年 自発的対称性の破れ発見南部陽一郎] CP対称性の破れ説明するクォーク理論小林誠益川敏英

2009年 光ファイバー通信チャールズ・カオ(高錕)] CCDセンサー発明[ウィラード・ボイル、ジョージ・E・スミス] ←ちょっとこじつけっぽい

2018年 光ピンセットの開発[アーサー・アシュキン] 超高出力・超短パルスレーザーの生成方法[ジェラール・ムル、ドナ・ストリックランド

2020年 ブラックホール一般相対論ロジャー・ペンローズ] 銀河系中心いて座A*発見ラインハルトゲンツェル、アンドレア・ゲズ]

広い意味では同じ領域といえなくもない?

2021年 気候モデル温暖化真鍋淑郎、クラウス・ハッセルマン] スピングラス[ジョルジョ・パリージ] ←地球規模に適用できる複雑系研究

日本では真鍋さんの人物エピソードだけ報道され解説が少ないであろうスピングラスは、統計物理学が専門だったヨビノリの解説を見るといいと思う。

俺は見たけどよくわからんかったわ。ジョルジョの研究分野が多彩で広い分野に影響を与えたすごい学者なのはWikipediaの受賞歴からも感じられた。

同一テーマの受賞がほとんどだけど、その中から1997年レーザー冷却法をピックアップしたのは、レーザー冷却法にアーサー・アシュキンの考案した技術が使われていて

受賞したチューもアシュキンが先駆者だと言ってたことが2018年のアシュキン96歳当時最高齢ノーベル賞受賞につながったのかなあ、とか思って入れました。

ペンローズも「2020年に、ブラックホール相対論で受賞するのが、ちょうどいいのか?」という点に、光電効果アインシュタインみを感じて入れた。

2021-09-14

anond:20210913191858

複雑系の申し子としては、需要が逼迫しして国全体がブラックアウトする可能性があったら、独立系統にすべきだと思うよ。バックアップ電源を持つほうがマシだろ。テキサスの民には申し訳ないが、寒波テキサスだけで電源が破綻したのは、アメリカ全土では幸運でしょ。例えば、日本河川独立している結果、東京都福岡水不足喧嘩することないのじゃん。

2021-08-26

anond:20210826211454

社会学心理学統計使うのはどう思ってるん?量的研究しなかったらこの辺の分野成り立たないでしょ今は。

いね!その質問は、実に好ましい。なぜなら、統計学が意味をなさないことが多いのに、なんで勉強するか疑問だろ?そりゃ、統計学が『ノイズ』を除去するからだよ。統計学は N/A とかあるのに、P値だ言って誤魔化しているのに、いざ自分たち理論破綻したら「シックスシグマ的にありえない!」とか言って逃げるだろ。バブルも、リーマンショックも、自分たちが都合の良い数値を適当に取り繕って、レバレッジをかけて破綻していった。そうだよ、大きく社会学といったら会計学経済学も「左辺と右辺が一致する」という数学理論を無理やり当てはめて、一致すると安堵するということを繰り返しすぎなんだよ。違うね。社会学においては「左辺と右辺が一致しない」ということに意味がある。例えば、昔の人間DNA的には同じだろうが、社会は常に変化していくのだ。まさかだけど、資本主義があるから共産主義があるとか思ってないか?違うぞ。共産主義がおこって、資本主義というレッテルが作られたのだよ。マクロ経済学があるからミクロ経済学があるのか?違うよ。最初は、ミクロ経済学なんてなかったんだよ。なぜに、人は「反対のもの」を探そうとするのかね。おかげで、ミクロ積分するとマクロになるという研究に一生を注げてしまう人が出てきた。可哀想にね。今では、合成の誤謬とか言うがね。世の中は、シンプルじゃないんだ。今では、複雑系という領域が勃興したおかげで、(古典な)物理学や(過去データを扱う)統計学、そして数学テクニック社会学に応用して「未来を想定する」という学問は死に絶えつつあるのさ。間違っているのは、私立文系教授たちであって、自分達の地位が規模に依存していて、学生無意味テキストを買わせるだけの私立文系芸術学部市井画家とかは除く)がイキっているアホしかいないのに、拝めているのだよ。特に日本銀行券にのっている「日本ボルテール(大爆笑)」さんの大学とかさ、みのもんた石原慎太郎の子弟とか、統計学を使うと「慶應義塾大学受験なんてしないと、有能になる」ということを「信頼区間的には、棄却される」としか出せないだろ。ウケるw。文系は無理して数学使役しようなんてするのではなくて、本や資料、そして『リアル』に触れる機会を徹底的に増やしていくべきなんだよ。一橋大学文学部を作って、早稲田慶応文系人員を減らして、国立理工学リベラルアーツ教育復興を目指すべきなのだ根拠は、私立文系は「既卒採用されない」という現実に向き合うべきだろ。まだ、四十路で看護学部にいった方が就職があるって変じゃないか?あれだけ数学否定して入学させて、あまつさえ本人たちも得意でない統計学やデータサイエンスを教えるなんて、教育者として失格だろ。ちゃっちゃと、似非数学者はくたばってください、としか思わねーよ。閑話休題最初の「社会学心理学」で統計学が使えないのは何故かという疑問に答えるぞ。わかりやすい例だと、かの有名な「校長」という事例があるじゃん。世の中には「一騎当千強者」がいて、そういう統計的には「ノイズ」として棄却されるような、通常は起きないけど「未知の未知」という人知を超えた「何か」がいるの。ほら、新型コロナウイルスは「1つの『①新型コロナウイルス』が『②武漢』に生じた」というだけじゃん。これを「①イエス・キリスト、②エルサレム」「①ポル・ポト、②カンボジア」「①スマホ、②シリコンバレー」「①自動車、②ドイツ」というのとどう違うのさ。①から②は成り立つが、②から①は成立しねーよ。そんなのは、「オッカムの剃刀」とかで徹底的に洗い出されているのであって、帰納法演繹法では「世の中を描けないのだ」よ。つまり、人文系人工知能のように社会学的な方向に、ベンサムを始祖として常に繰り返されてきた、物理学数学メソッドの応用は事故の元です。なぜなら、ヒトは「変わらない」が、社会は「変わる」のです。光の速さは(俺が生きている間は)不変ですが、社会は(テレビ新聞インターネットとか出てきたせいで)変わるのです。つまり統計学のような「観測できなかったことを誤魔化す」「そもそもサンプルが全て出揃うのが不可能」「過去に起きなかったから、未来にも起きないと思い込む」ような、雑な『算数』で「数学理解していると信じる私立文系ども」はオウム真理教で「サリンをばら撒いた高学歴」と何ら変わらないよー、って言いたいのですよ。天才の麻原がいなかったら、地下鉄サリン事件なんて高学歴秀才どもが起こすわけないじゃん?(q.e.d

2021-08-17

anond:20210817120254

薬物の組み合わせの相互作用なんて、複雑系と言われる領域計算機を使おうが、見つけられねーよ。服用して、デメリットがあったら医師薬剤師相談しろ

2021-08-14

若年者のコロナ関連心筋炎リスク

若年男性が心筋炎になるリスクは、コロナ罹患の方がワクチンより6倍高い。medRxivだが。

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.07.23.21260998v1

社会的利益で考えれば10代もワクチン励行でよいが、個人的利益で考えると、6倍は微妙ではある。心筋炎だけで考えるなら、ワクチンを全員うって効果100%だとすると、うたなかった場合に6人に1人がコロナ罹患するのならトントンコロナ罹患による影響も、ワクチン接種による影響も心筋炎だけでないし、個人的利益も疾病および副反応だけではないのでリアルワールドではRisk/Benefit評価複雑系レベルなので思想判断するしかない。

自分10代にもワクチン促進でよいと考えるし、ワクチン接種ジレンマ欺瞞なしでは解決困難ではあるが、当局市民に十分にフェアな情報提供をしていないのは問題だと思う。

2021-07-24

anond:20210724230035

えっ、まだマクロ経済学のようなまやかしを信じてるの?馬鹿だな。

今は複雑系という学問が出てきて「需要供給」という二元論的に経済分析することが不可能なのを知らないの?残念だけど、資本主義社会においては富のインフレーションが発生しているから、同じ労働で同じ対価を得ることが不可能なのがわかってきているのだから経済学で「〇〇だから✗✗」という演繹的推論をすると一致しないことになることが知られているのですよ。

例えば、ノーベル賞をとった現代ポートフォリオ理論は「虎穴に入らずんば虎子を得ず」という故事説明できるのですよ。リスクをとらないと、リターンを得られない。このときリスク」というのは不確実性だけど、これは「確実性をとると、リターンを失う」ということだから民間資本が充実して「先進国キャッチアップ」という手法ができない今の日本に、昔のように政治力を介した直接投資をしても未来負債をこしらえるだけです。

2021-07-10

anond:20210710163800

えっ、すいません。いちおう、機械学習までは勉強した結果の感想なんですよ。大きな病気、例えばガンとかになる原因は統計的な外れ値だったりして、とても統計的機械学習では正常外になるような人ばっかなんじゃないかと思ってるのですよ。なので、複雑系の今を生きている私たちは、AI なんてもんがあっても、寿命が少し伸びるだけだと感じたのですが。人工知能ではないけど、間違いなく計算機は人を救ってますよ。例えばスバルのアイサイト前後では事故が減ってきていますよ。そうじゃなくても、我が国自動車の剛性はあがりつつあって、事故による死傷者は減少傾向でしたが。。。

2021-07-09

コロナくじ、感染者数をあてて大金ゲット!

1ヶ月〜数ヶ月単位コロナ感染者数の動向を予測して、あてた人に賞金

予測方法自由スパコン使った計算でも占いでも何でもあり。当選複数場合山分け。

コロナ関連の研究促進という公益性があるし、大衆の関心も惹ける。

科学技術を利用した複雑系における未来予測で結果が短期スパンで得られる。AI利用のあり方について全国民が考える契機になるんじゃないか

2021-01-12

anond:20210112215248

たぶんすごい近い領域で悩まれてる気がしますね。

トランプ大統領権力持っちゃ駄目なタイプの男で、予想通り莫迦が集まってきて大変なことになってましたけど、

連邦議会突入するまでは信者バカ騒ぎは結構スカッとした気持ちで見てました。

私も個人としてはゲイの友人もいますし、マイノリティに石投げろなんて思いません。

というか、私自身、海外ではマイノリティですし、リベラル優勢な世の中で随分自由旅行させてもらいましたし。

たぶん、個人としてリベラル的な自由を好むことと、それを無邪気に社会全体に適応するのを良しとすること辺りに境界があるのかと。

何が違うかと言うと、善意恣意的適用自分自身がしているから、社会全体っていう複雑系無視してそれを広めると自分みたいな卑怯者が乗っかってくるぞ、と思っているのかも、と思いました。

2020-09-30

会話で使いたい理系用語

ベクトル : 方向のこと

トマス紙: みわけること

昇華:    むつかしく変化する事

消化:    わかりやすく変化する事

トポロジー: 配置のこと

複雑系  : 混み合って難しいこと

ビッグバン: 大きな変化のこと

DNA   : 伝統、つながりのこと

2020-09-28

あの日、僕は彼女に別れを告げた。彼女のことを愛していたか

開口一番、医者は僕に病名を告知した。予想通りの病名。驚きはもちろん、悲しみさえわかなかった。むしろ若干自分のことが誇らしくすらあった。ここ数週間医学論文を読み込みたどり着いた結論と一致していたからだ。診断の意味するところは一つだった。僕は、もうすぐ死ぬ。緩やかに、けれども確実に。一つ一つ、できて当たり前のことができなくなりながら他人よりもずいぶん早いペースで死という端点へと近づいていく。「自発呼吸」というピース最後に残して、パズルからピースが外れていく。それを防ぐ手立て――治療法――は存在していなかった。

病院から彼女と一緒に暮らすマンションへと向かう帰路で、僕はこれまでの自分人生を、積み重ねてきた努力を思い返した。教授に詰められながらゼミ論文紹介をしたっけ。巨大なコードベースからなるプログラムの不可解なバグの原因を何週間もかけて追究したっけ。診断が意味していたのは、これまでの自分努力収束先だった。大学院で身に着けた英語論文サーベイするスキル、もはや複雑系様相を呈する巨大なソフトウェア不具合デバッグするなかで向上した問題解決能力、それらのおかげで英語医学論文を読み解くことができたし、近頃の体の不調の原因を特定するに至ったのだと思う。僕がこれまで努力してこれらのスキルを獲得したのは、自分の死期と死に様を人よりも早く知るためだったのか?僕は自嘲した。自分がこれまで生きてきたのはうまく死ぬためだったのかと思うと妙に可笑しかった。

連続時間軸上で物事連続的に変化する。そのどこに境界線を引くかは恣意的しか決められない。しかしそのことは境界線という概念のもの否定するものではない。何手目からという合意が必ずしもとれなくともチェスの対局には常にエンドゲームがあるように、人生には常に晩年がある。医師が診断を下した瞬間に晩年が始まったと僕は解釈した。そして僕にはまだ、晩年の概形を定めるだけの力は残されていた。やり遂げなければならないことがあった。晩節を汚さないために。手遅れになる前に。彼女と、別れる必要があった。

「なんのつもりー?」彼女は無邪気に笑った。本気だとは微塵も思っていないかのような口ぶりだ。僕が信じていたように、なにがあっても僕たちの愛は揺るぎない、そう彼女確信しているようだった。「ねえ、それ冗談だとしても面白くないかも」彼女が眉間にしわを寄せて言った。彼女の目を見ることが出来なかった。「ホント理解できないんだけど……どうして?」妥当な疑問だった。しかし僕は返答に窮した。本当のことなんか誰が言えようか?僕の人生でこれから待ち受けていることを告げても、彼女はそれを受け入れ、最期まで寄り添うことを決断してくれるであろうことは明らかだった。僕たちのあいだに存在するものは極めて純粋な形の愛だと断言できた。だからこそ、愛する彼女にそんなことをさせるわけにはいかなかった。君が男女平等主義者なのは知ってる。でも最後に一度だけパターナリスティック振る舞うことを許してほしい。残念ながら僕には君と一緒に思い描いた未来を歩む能力は、君を幸福にする能力は与えられていなかった。でも君が不幸になるのを防ぐことはできるんだ。僕の世話をする以外の未来が君にはあって、君はそれを選ぶべきなんだ。言うべき言葉は明らかだった。彼女の目を見据えて言った。「実は、他に好きな人ができたんだ」それを聞くなり彼女は目を見開き息を飲んだ。


それから三年の年月が経過した。秋の柔らかな日差しが窓から差し込んでいた。窓際でいつものように目の動きをキーボード入力に変換するソフトを使ってWebブラウジングをしていたところ、あの日別れを告げた彼女SNS 投稿が目に留まった。ウェディングドレスを着た彼女がとびきりの笑顔で写っていた。様々な種類の感情が同時に生起した。混沌のなかで最初言語化できたのは「これでよかったんだ」という思いだった。祝福する気持ち表現しようとしたが笑顔がうまく作れない。涙が頬を伝う感覚があった。しかしそれを確かめるすべを僕はとうに失っている。ちょうど暖かな日差しが運んできたまどろみに身を任せて僕は眠りに落ちた。

2020-09-13

社会学者医者を同列に扱うのは流石にどうなの

銀英伝田中某の話題に関する一部ブコメについて。

本題についてはただのマウント合戦だと思ってるので興味なし。

 

医学科学だ。

もちろん医者の間で意見が分かれることはあるが、基本的には一つの知識体系だ。

というか、少なくとも、一つの知識体系を目指す学問であるはずだ。

医者は「正しい知識を持っている人」で、一般人は「知識を持っていない人」だ。

医者が「ただの風邪だ」と言えば、一般人は「ただの風邪だ」と考えるのが普通だ。

そういう意味で、医者には権威がある。

 

社会学純粋科学ではない(もちろん一部は「科学的」アプローチを取る)。

つの知識体系があるわけではない。目指しているわけでもない。

社会複雑系であり、一つの「優れた」捉え方があるわけではない。

逆に、だからこそ、「多様な」「他とは違った」捉え方を提供することが、社会学の一つの役割だ。

から、ある社会学者が「これは問題ある表現だ」といえば、一般人は「確かにそういう捉え方もあるかもな」くらいに考えれば十分だ。

(もちろんその意見妥当性は「社会学者が言ったかどうか」とは関係なく議論されるべきだが。)

そういう意味で、社会学者には権威がない。

というか、ある表現文句をつける権威がいるとすれば、それは弁護士政治家等、法律専門家であるはずだ。

 

そもそもはてなだってその辺のアホだって、「社会学者の言うことは正しいとは限らない」なんなら「胡散臭い」と思っているはずだ。

だれが社会学者の意見に対して、日常的に権威を認めているというのだろう?

こんなこと言っているのは、旗色が悪くなったらビビったふりをする、典型的詭弁者だ。

社会学の本を1ページも読んだことが無いんだろう。

実に典型的量産型はてなユーザだ。

2020-08-26

バイト日記

 カフェマシン部品を洗ったあと、マシンの表面をアルコール消毒していたらお客様に話しかけられた。

カフェマシンの消毒って、一日に何回やってる?」

 アドリブに激弱い私は、

「何回とは決まっていないですが、気がついたときにやっています

 と答えてドン引きされてしまった。実際この通りなんだが、たぶん「気が付かなければやらない」ということだと思われたんだろう。

「実際、大変そうな仕事だもんね」

 とお客様は仰って、帰っていった。

 以前、Twitterに「近所のコンビニカフェマシン掃除全然やってないらしく、そこのコーヒーを飲んだ人みんなお腹を壊してる」と呟いている人がいた。へぇ掃除を怠ったカフェマシンで淹れたコーヒー飲むとお腹をこわすのかぁ……と、カフェマシン掃除を怠らない私は余裕綽々の気分で思った。そしてバイト仲間のAさんにそのことを話したら、

「それはそうですよ!」

 とAさんは言った。それはそうだと思いながら、Aさんはベテランパートの人が辞めてから1ヶ月以上、カフェマシンの豆の入っている容器の部分を取り外して洗う作業を「オーナーがやれって言わないから」という理由でやらずに放置していたのか……。(その仕事は、誰もやってないことにある日気付いた私が引き継いだ)

 ストーカーはいものように、私が一人で店番をしている時間を見計らって来店。ただひたすらこっちをじろじろ見てくることと「タバコください」の一言でいつもの銘柄を二箱出させるという地味な行動を相変わらず続けてくる。私は「この人はコンビニ店員に嫌われに来ているのだ」と思うことにした。

 今日調子がいいぞと思って仕事をしていたら、普段の私には信じられないタイプの失敗をしてしまう。どういう失敗なのかというと、ややこしくて説明するのが面倒臭いので書かない。らしくない失敗というのは謎に複雑系になる傾向があるような。少なくとも私の人生はいつもそう。失敗の経緯を説明するのが面倒で、オーナー宛にただ損失額と謝罪文だけを書いたメモ事務所に残して帰ったけど、今のところ別にオーナーからどうしてそんな失敗をしたの? という電話はかかって来ない。

2020-08-15

anond:20200814194857

ごめん

例え自体が何に対するフェミ反論かわからいから何言ってるかわかんねえわ

ざっくりした話ならば、国ごとの犯罪様相は国ごとの事情によって異なるというのはほぼ確定的な事実だという点では藁人形であるフェミ同意する。

日本世界各国を比べて、どう言った事情がどのように作用しているか一つ一つ示すというのは不可能だし要求すること自体無意味

社会複雑系、結果から因子を特定するのは無理

法や犯罪専門家でも予測しかできない

戦争孤児が増えるような社会情勢レベルでのよっぽどのことがない限り、犯罪率との相関は示せないだろう

細かな規制宗教的規範道徳観がどう影響しているかなど示すことは不可能事実から導かれるのは仮説考察範囲に留まり真理には到達しない。主張が限界というのが科学というもの本質だろう

無理難題を吹っかけているとしか思えん

仮にそれが可能だというなら、やって見せて欲しいわ

フェミ意見への賛同ではなく、そのデータを示すのは不可能だと主張したい

データを使えば何でも示せるのも事実だし、データでは何も示せないのも事実だ。

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