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はてなキーワード: エンコードとは
AI プログラマーです。答えは、AGI がどのようなものになるかは誰にもわかりませんが、懸念すべき理由はあります。
AI は通常、目的関数を達成するための新しい方法を発見しますが、それはあなたが考えていたものではなく、望んでいたものでもないかもしれません。
AI はビデオ ゲームの不具合を見つけてそれを利用し、コンピューター プログラムであるため、プレイするゲームが何であるか、不具合が何であるかを知りませんし、気にもしません。
AI は、与えられた報酬関数を最適化しているだけです。これは「社会病質的」と呼ばれることもありますが、もちろん擬人化です。AI は機械であり、それがすべてです。
AI が人間の道徳に従うことは期待できません。なぜなら、人間の道徳は明示的にエンコードに書き込まれていないからです。
実際、機械学習のポイントは、正確なオブジェクト認識 (つまり、猫と猫のように見える影を区別する) に必要な 100 万のエッジ ケースを明示的にプログラムしたくないという ことです。
機械知能に関して言えば、危険なレベルの能力を持つ機械を作ったことに気付いたときには、もう手遅れかもしれないという問題があります。
ミサイルで爆破できる 1950 年代の殺人ロボットではありません。おそらく自己複製型のマルウェアで、（意図的なプログラミングによって、またはそのような状態に陥ったために）進化を制御でき、人間が駆除するよりも速く新しい形態をとる可能性があります。
重要なシステムでほとんどの場合は無害に実行されるが、時折フィッシング メールを送信したり、公務員を脅迫したりするプログラムが存在するでしょう。それらは重要なシステムに埋め込まれているため、取り除くことはできず、巻き添え被害が多すぎます。
ヘッジファンドやプライベートエクイティ会社が AGI にアクセスでき、それに「方法は気にしないが、24 時間以内に 10 億ドル稼いでほしい」と伝えたとしよう。
結果はおそらくひどいものになるだろう。そのくらいの金額を稼ぐ方法はたくさんあり、社会に多大な損害を与える。そして、害を及ぼさずにその目標を達成する方法はおそらくない。
AGI はどうするだろうか。人間がすることと同じだ。楽な道を選ぶ。ただし、人間には羞恥心があり、投獄や死を恐れる。アルゴリズムにはそれがない。プット オプションを購入してから 15 秒後に原子炉を爆破する。
人々を脅迫して、そうでなければしなかったような決断をさせる。さらに、ヘッジファンド マネージャーにはもっともらしい否認の余地がある。
彼は、アルゴリズムにこれらの恐ろしいことをするように頼んだのではなく、単に 24 時間以内に 10 億ドル稼いでほしいと頼んだだけなので、自分は罪を問われないと主張することができる。そして、アルゴリズムを投獄することはできない。
AGI が実現した場合、その結果は完全に予測不可能です。なぜなら、機械は制御しようとする私たちの試みを凌駕するからです。なぜなら、(繰り返しになりますが) 機械は私たちが望んだことではなく、プログラムされたことを実行するからです。これには機械が意識を持つ必要はなく、それは直交する問題です。明らかに意識を持たない機械は、複雑なボード ゲームで私たちを出し抜くことができ、今では説得力のある自然言語を生成できます。
この中で最も重要な部分は「ヘッジファンドマネージャーの場合」です。
最大のリスクは、これが商業化され、訓練を受けていないオペレーターが利用できるようになることです。
すでに、人々が簡単に安全対策を回避しているのを目にしてきました。
AGI を作成した場合、それは製品になります。ユーザーは専門家ではありません。AGI はパワーを持ち (特に IoT とクラウド ネットワーキングでは、すべてが「スマート デバイス」になり、インターネット全体が基本的に AWS という中央ネットワークで実行されます)、倫理的な取り扱いではなく、利益を目的とする人々の手に渡ります。事前に実装されたすべての制約は、エンド ユーザーがどのように使用/誤用するかを考慮できないため、現実世界では生き残れません。ChatGPT の制約と同様に、私たちは常に追いつく必要があります。どんなに馬鹿でも使えるようにしようとしても、彼らは常により優れた馬鹿を作ります。
本質的には人間こそが大きな問題です。AI は想像できる最も賢いバカです。目標を達成するためにあらゆる方法を見つけますが、文脈や倫理的、文化的、その他の制約についてはまったく理解していません。マシンガンを持った猿です。
消費者の手に渡った強力なテクノロジーがいかに危険であるかの例として、この世界でいまだに火が使われていることを見てみましょう。場所によっては調理に、またエネルギーとして利用されています。しかし、いまだに人々は自爆したり、家を燃やしたりしています。
火は強力ですが、社会的または倫理的な制約を気にしません。そのため、ユーザーは家を全焼させることなく望みどおりの結果を得るために、火の取り扱い方を知っておく必要があります。どの病院にも「火傷病棟」があります。あなたも火傷を負ったことがあるでしょう。一般消費者向けの消火ツールによって大規模な被害をもたらす森林火災もあります。
世界中のあらゆる電子機器に接続されている神レベルのバカを想像してみてください。
さらに、IoT とネットワーク関連の問題では、現在のセキュリティ対策は通常、遡及的で、人間の対策に基づいています。AI は、必要な場合や要求の一部である場合に、セキュリティ対策を侵害するためのより優れた、より迅速な方法を見つけます。安全なものなどありません。
wikipediaのリンクを直貼りすると日本語がエンコードされて長ったらしくなることを憂えて
aタグを使って
<a href="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%91%B3%E5%99%8C%E6%B1%81">https://ja.wikipedia.org/wiki/味噌汁</a> ↓ 実際の表示 https://ja.wikipedia.org/wiki/味噌汁
と書くか、wikipediaははてな記法のHTTP記法に対応したサイトだということを利用して
[https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%91%B3%E5%99%8C%E6%B1%81:title] ↓ 実際の表示 味噌汁 - Wikipedia
のようにかく能はあるで
あと上みたいな本来タグになる文字をそのまま表示(エスケープ)するために数値文字参照が使えることを理解しとる程度のIT能力はあるで
aタグを使うときアンカーテキストとして実際と違うURL文字列を使うこともできるけどそんなあくどいことをしない倫理観も備えとるで
わざわざ機種依存しないことが身上のUTF-8でエンコードしてるのに「機種依存文字なのでほかの文字に変えてください」って言ってくる。
むかしみたいにShift_JIS使ってるわけじゃないから大丈夫なのよそこは。
原因そのものがなくなってるのに、対策ルールだけがゾンビのように生き残ってるんだろうね。笑える。いや笑えない。
で、そのルールができた大元の理由（文字化けの防止）が忘れ去られているもんだから、あろうことか画像の中の描き文字にまで言ってくる。
「このイラストの鍵括弧とナカグロは幅が狭いです。半角カナは使用しないでください」
半角だったらなんなんだ。それは画像だ。画像には文字化けの心配はない。前世紀からない。
ていうかイラレデータ上でもそこは全角だ、カーニングで文字間隔を詰めてるだけだ、そういうデザインだ。
馬鹿なのか。
あーでもないこーでもない…macだとこんなに便利とかWindowsだと標準装備だぞとかバカなのかなと思いながら。
■Alfred
Spotlightで十分では？ appの起動もファイル検索も電卓()もできるじゃん。
一回入れてみたけどよくわからんかった。細々したコマンド入力するのもダルい。マウス操作で良い。
トラックパットでもちもち仕事してる人向け？マウス縛りしてるひとにはいいのかも。
キーボードに集中していて、マウスに持ち替えるたび意識が阻害されるタイプの職種のひとには合ってると思う。
■BetterTouchTool
わからない。いらない。
やっぱノート民が主語を拡張してmacで〜〜〜とか言ってるだけな気がする。
トラックパット上で3本指4本指で肩をすぼませてちまちま操作するならマウス使ってダイナミックに操作しようぜ。そっちの方がストレスフリーよ。
■Karabiner-Elements
イキってUSキーを買ったバカタレが英語/かなキーの割り当てのためだけに導入するアプリってイメージ
あのあの、最初からJISキーにすればいいですよね。え、JISキーは美しくない？ シンプルじゃない？
見た目のためにわざわざ外部アプリを入れてごちゃごちゃ設定する方が美しくないしシンプルじゃないと思います。
ハード面で余計な選択をしてその解決のために余計なソフトを入れるってかなり美意識を疑う。クソみたいなマッチポンプ。
■Yoink
ちっちゃい画面で仕事してるひと向け？
■JeditΩ
■Clipy
まあそれとは別によく使う文章を登録できるので仕事上良く使う注釈などは登録している。
■JumpDesktop
出先でiPadから自宅のMacを操作できるので便利。ノート買っとけという話ではある。
クソデカファイルをDLしても実際にDLしているのは自宅のマシンなのでモバイル通信残量を使用しないというのはノートと比べた際の利点か。些細ではあるが。
■SPAi
神。イラレ上でスクリプトをショートカットで実行できる。クソ便利。戻れない。
■ParallelsDesktop
いちおうそれだけではなく、客からWMVで欲しいと言われた際にエンコードのためだけに使用します。
Mac版Adobe製品だとWMVにエンコできないんですよね。たまげたね。
エディタ。買い切りなのがいい。iCloudに保存してMacとiPadとの反復作業が可能。
■Lok Board
入れてみただけ。まるでデスクトップのようにiPadを操作できるが、あらかじめ定められたアプリしか使用できないので自分の用途には合わなかった。
人生、宇宙、そしてすべての意味とは何か？「銀河ヒッチハイク ガイド」では、答えは 42となっている。
科学の質問の範囲は、一部の分野では縮小し、他の分野では急増した。
宇宙がある意味数学的であるという考えは、少なくとも古代ギリシャのピタゴラス派にまで遡り、物理学者や哲学者の間で何世紀にもわたる議論を生み出してきた。
マックス・テグマークはこの考えを極限まで推し進め、宇宙は単に数学によって記述されるのではなく、数学自体であると主張している。
この議論の基礎は、人間とは独立した外部の物理的現実が存在するという仮定である。
これはそれほど物議を醸すものではない。物理学者の大多数はこの長年の考えを支持していると思うが、まだ議論されている。
形而上学的独我論者はそれをきっぱり拒否し、量子力学のいわゆるコペンハーゲン解釈の支持者は、観察のない現実は存在しないという理由でそれを拒否するかもしれない。
外部現実が存在すると仮定すると、物理理論はそれがどのように機能するかを説明することを目的としている。
一般相対性理論や量子力学など、最も成功した理論は、この現実の一部、たとえば重力や素粒子の挙動のみを説明している。
対照的に、理論物理学の聖杯はすべての理論、つまり現実の完全な記述である。
現実が人間とは独立して存在すると仮定する場合、記述が完全であるためには、人間の概念をまったく理解していない、人間以外の存在、つまりエイリアンやスーパーコンピューターなどに従って、現実が明確に定義されていなければならない。
言い換えれば、そのような記述は、「粒子」、「観察」、またはその他の英語の単語のような人間の負担を排除した形で表現可能でなければならない。
対照的に、教えられてきたすべての物理理論には 2 つの要素がある。
それは数式と、その方程式が私たちが観察し直観的に理解しているものとどのように関連しているかを説明する言葉である。
理論の結果を導き出すとき、陽子、分子、星などの新しい概念を導入するが、それは便利だからである。
原理的には、このようなバゲッジがなくてもすべてを計算できる。
たとえば、十分に強力なスーパーコンピューターは、何が起こっているかを人間の言葉で解釈することなく、宇宙の状態が時間の経過とともにどのように進化するかを計算できる。
もしそうなら、外部現実における物体とそれらの間の関係のそのような記述は完全に抽象的でなければならず、あらゆる言葉や記号は何の事前の意味も持たない単なるラベルにならざるを得ない。
代わりに、これらのエンティティの唯一のプロパティは、エンティティ間の関係によって具体化されるものになる。
ここで数学が登場する。
現代数学は、純粋に抽象的な方法で定義できる構造の正式な研究である。つまり、数学的構造を発明するのではなく、それらを発見し、それらを記述するための表記法を発明するだけである。
人間から独立した外部の現実を信じるなら、テグマークが数学的宇宙仮説と呼ぶもの、つまり物理的現実は数学的構造であるということも信じなければならない。
そのオブジェクトは、十二面体よりも精巧で、おそらくカラビ・ヤウ多様体、テンソル束、ヒルベルト空間などの恐ろしい名前のオブジェクトよりも複雑である。
世界のすべてのものは、あなたも含めて純粋に数学的であるはずだ。
それが本当であれば、万物の理論は純粋に抽象的で数学的でなければならない。
理論がどのようなものになるかはまだわからないが、素粒子物理学と宇宙論は、これまでに行われたすべての測定が、少なくとも原理的には、数ページに収まり、わずか 32 個の未説明の数値定数を含む方程式で説明できる段階に達している。
したがって、すべての正しい理論は、T シャツに書ける程度の方程式で説明できるほど単純であることが判明する可能性さえある。
しかし、数学的宇宙仮説が正しいかどうかを議論する前に、外部の物理的現実を見る 2 つの方法を区別することができる。
1 つは、上空から風景を観察する鳥のような、数学的構造を研究する物理学者の外側の概要。
もう一つは、鳥によって見渡される風景の中に住むカエルのように、構造によって記述される世界に住む観察者の内面の視点。
これら 2 つの視点を関連付ける際の 1 つの問題は時間に関係する。
数学的構造は、定義上、空間と時間の外側に存在する抽象的で不変の存在である。
宇宙の歴史を映画に例えると、その構造は 1 コマではなく DVD 全体に相当する。
したがって、鳥の視点から見ると、4 次元時空内を移動する物体の軌跡は、スパゲッティのもつれに似ている。
カエルには一定の速度で動く何かが見えますが、鳥には調理されていないスパゲッティのまっすぐな束が見える。
カエルが地球の周りを回る月を見ると、鳥は絡み合った2本のスパゲッティが見える。
カエルにとって、世界はニュートンの運動と重力の法則によって記述される。
2 つの視点を関連付ける際のさらなる微妙な点には、観察者がどのようにして純粋に数学的になることができるかを説明することが含まれる。
この例では、カエル自体は厚いパスタの束で構成されている必要がある。
その非常に複雑な構造は、おなじみの自己認識の感覚を引き起こす方法で情報を保存および処理する粒子に対応している。
まず、自然界ではさらなる数学的規則性がまだ発見されていないことが予測される。
ガリレオが数学的宇宙の考えを広めて以来、素粒子の小宇宙と初期宇宙の大宇宙における驚くべき数学的秩序を捉える素粒子物理学の標準モデルなど、その系譜に沿った発見が着実に進歩してきた。
長年にわたって多くのタイプの「多元世界」が提案されてきましたが、それらを 4 つのレベルの階層に分類することが役立つ。
最初の 3 つのレベルは、同じ数学的構造内の非通信の並行世界に対応します。レベル I は単に、光がまだ到達していない遠い領域を意味する。
レベル II は、介在する宇宙の宇宙論的膨張により永遠に到達できない領域をカバーする。
レベル III は「多世界」と呼ばれることが多く、特定の量子事象中に宇宙が「分裂」する可能性がある、量子力学のいわゆるヒルベルト空間の非通信部分が含まれる。
レベル IV は、根本的に異なる物理法則を持つ可能性がある、異なる数学的構造の並行世界を指す。
現在の最良の推定では、膨大な量の情報、おそらく Googolビットを使用して、観測可能な宇宙に対するカエルの視点を、すべての星や砂粒の位置に至るまで完全に記述する。
ほとんどの物理学者は、これよりもはるかに単純で、T シャツには収まらないとしても、本に収まる程度のビット数で特定できるすべての理論を望んでいる。
数学的宇宙仮説は、そのような単純な理論が多元宇宙を予測するに違いないことを示唆している。
なぜなら、この理論は定義上、現実の完全な記述であるからである。
宇宙を完全に特定するのに十分なビットが不足している場合、星や砂粒などの考えられるすべての組み合わせを記述しなければならない。
そのため、宇宙を記述する追加のビットは単にエンコードするだけである。
多世界の電話番号のように、私たちがどの宇宙にいるのか。このように、複数の宇宙を記述することは、単一の宇宙を記述するよりも簡単になる可能性がある。
極限まで突き詰めると、数学的宇宙仮説はレベル IV の多元宇宙を意味し、その中に他のすべてのレベルが含まれる。
宇宙である特定の数学的構造があり、その特性が物理法則に対応している場合、異なる特性を持つそれぞれの数学的構造は、異なる法則を持つ独自の宇宙である。
実際、数学的構造は「作成」されるものではなく、「どこか」に存在するものではなく、ただ存在するだけであるため、レベル IV の多元宇宙は必須である。
スティーヴン・ホーキング博士はかつてこう尋ねた。
「方程式に火を吹き込み、それらが記述できる宇宙を作り出すものは何でしょうか?」
数学的宇宙の場合、重要なのは数学的構造が宇宙を記述することではなく、それが宇宙であるということであるため、火を噴く必要はない。
レベル IV の多元宇宙の存在は、物理学者のジョン・ウィーラーが強調した混乱する疑問にも答える。
たとえ宇宙を完全に記述する方程式が見つかったとしても、なぜ他の方程式ではなく、これらの特定の方程式が使われるのか?
他の方程式が並行宇宙を支配しており、観察者をサポートできる数学的構造の分布を考慮すると、統計的に可能性が高いため、宇宙にはこれらの特定の方程式があるということだ。
並行世界が科学の範囲内なのか、それとも単なる推測に過ぎないのかを問うことは重要である。
並行宇宙はそれ自体が理論ではなく、特定の理論によってなされた予測である。
理論が反証可能であるためには、そのすべての予測を観察および検証できる必要はなく、少なくともそのうちの 1 つだけを検証できれば十分である。
たとえば、一般相対性理論は、重力レンズなど、私たちが観察できる多くのことを予測することに成功しているため、ブラックホールの内部構造など、私たちが観察できないことについての予測も真剣に受け止めている。
多くの並行宇宙に存在するのであれば、我々は典型的な宇宙にいると予想されるはずです。
ある量、たとえば、この量が定義されている多元宇宙の一部の典型的な観測者によって測定された暗黒エネルギー密度や空間の次元の確率分布を計算することに成功したと仮定する。
この分布により、我々自身の宇宙で測定された値が非常に非典型的なものになることが判明した場合、多宇宙、したがって数学的宇宙仮説が除外されることになる。
生命の要件を理解するまでにはまだ程遠いが、暗黒物質、暗黒エネルギー、ニュートリノに関して私たちの宇宙がどの程度典型的であるかを評価することで、多元宇宙の予測のテストを始めることができる。
なぜなら、これらの物質は銀河形成など、よりよく理解されているプロセスにのみ影響を与えるからである。
これらの物質の存在量は、多元宇宙のランダムな銀河から測定されるものとかなり典型的なものであると測定されている。
しかし、より正確な計算と測定では、そのような多元宇宙は依然として除外される可能性がある。
おそらく最も説得力のある反対意見は、直感に反して不安を感じるということである。
数学的宇宙仮説が真実であれば、科学にとって素晴らしいニュースであり、物理学と数学の洗練された統合により、深い現実を理解できるようになる可能性がある。
実際、多元宇宙をもつ数学的宇宙は、期待できるすべての理論の中で最良のものであるかもしれない。
なぜなら、規則性を明らかにし、定量的な予測を行うという科学的探求から現実のいかなる側面も立ち入れないことを意味するからである。
どの特定の数式が現実のすべてを記述するのかという問題は見当違いであるとして放棄し、その代わりに、鳥の視点からカエルの宇宙観、つまり観察をどのように計算するかを問うことになる。
それは、宇宙の真の構造を明らかにしたかどうかを決定し、数学的宇宙のどの隅が私たちの故郷であるかを理解するのに役立つ。
俺は中卒なんだけど、熱力学第二法則ってのが何なのか鮮明じゃなかったから言語化しとくわ。
フォン・ノイマンとファインマンによって強調されているように、量子システムの状態は密度行列によって完全に記述される。
これは将来の動作について可能な限り最良の予測を行うために知る必要があるすべてをエンコードしている。
これを定量化するには、システム全体 (宇宙全体) を常に 3 つのサブシステムに分解できる。
つまり、
最初のステップは、ベイズの定理の量子一般化と考えることができる。
2 番目のステップではデコヒーレンスが生成され、古典的な世界の出現を説明するのに役立つ。
デコヒーレンスは常にエントロピーを増加させるが、オブザベーション(観測)は平均してエントロピーは減少する。後者は古典物理学の場合にはシャノンによって証明された。
関係性を表でまとめるなら、以下になる。
| 観測者が地球規模の未来を予測するために | 十分ではない | 必要ではない |
|---|---|---|
| コミュニケーション | 対象-主体間 | 対象-環境間 |
| プロセス名 | 観測 | デコヒーレンス |
| ダイナミクス | ρ_{ij}↦ρ^{(k)}_{ij}=ρ_{ij}(S_{ik}S^{∗}_{jk})/p_{k}, p_{k}≡∑iρ_{ii}｜S_{ij}｜^{2} | ρ_{ij}↦ρ_{ij}E{ij} |
| エントロピー不等式 | 減少: Σ_{k}(ρ_{k}S(ρ^{(k)}) ≦ S(ρ) | 増加: S(ρ) ≦ S(ρ ○ E) |
レイトショーが多いからか、昼間やってるとこは朝残席わずかだったが付いたら満席になってた
仕方なく夕方からのとこに行ったが、そこも残席わずか。需要はあるんだよな
予約後に女学生集団が来て、席足りるか不安だったけど、後から見たらまだ残席わずかのままだったから間に合ったか？
しかし、シネコン階のレストランって高いわ並んでるわなんなんやろな
結局なんも食えず映画館へ
あと、すずめグッズ再販はなし
わかってたが、ファミリーや学生集団が多くシングルの爺さんには辛ひ。ほぼ満席やし…
で、デカ画面で前の席だからか、線が太く感じる。エンコードミスった感じ。実際は前の方すぎるだけだろうけど。
今回は遊園地戦でも(当然面白いんだけど)エンジンかからず、常世でピークが来た。
記憶共有おさらいパートもいいけど、被災地の記憶を鎮めるいってきますがクライマックスやね
相変わらず面白いが、やはり33回も観ると飽きが来てしまうか。
別件ですがシン・仮面ライダー乱舞、
ボイスやらBGMが中途半端だったり、味がしないといいつつピザやニンニク食うのはどうなんだ…？と思ってたが、いやこれ面白いよ！クモ先輩強すぎてまだ勝ててないけど、それ含め楽しい。
私には小雨の薄暗い昼の天気がイメージされるのですが、人によっては朝であり、また違う人によっては夜でしょう。
昨今、YouTuberの台頭で、あらゆる表現は「正解」の読み解き方がある、といった見方が広まっているようです。
（エヴァンゲリオンや、君たちはどう生きるかで、皆さんが考察していますね。）
こういった「正解」を求める姿勢は、「作者の気持ちを答えなさい」のようで、それはそれで面白いのですが、
そもそも文章や映像、音楽といったメディアは、メディアにした時点で、作者の頭の中から情報が抜け落ちているのです。
作者の頭の中
↓
↓
↓
↓
読者・視聴者の頭の中
という流れを経ます。
俳句は圧縮率がとても高いメディアなので、読者は自身で様々な情報を補いつつデコード・展開をしないといけないわけです。
だから、「古池や 蛙飛び込む 水の音」が昼なのか夜なのかは、読者が補う必要があるわけですね。
俳句に限らず、普通の文章もそれなりに圧縮されているのだから、作者の頭の中と読者・視聴者の頭の中を同じにすることは不可能なわけです。
色々言いましたが、私は、「もにょる」には、「間違った言葉選びをしたくないから、もにょる、のような汎用性の高い（圧縮率が高い）言葉にしておこう」という印象を受けます。
せっかく圧縮率の高い言葉を使ってくれているのだから、作者の感情は、読者が自由に補えばいいのではないでしょうか？
作者の頭の中を完璧に再現する必要があるのは、契約書や法律の文章、エヴァンゲリオンくらいじゃないでしょうか？
インプットはよりよいものだけにすべきだ、SNSの文章は上等じゃない、といった理由のようです。
「もにょる」が入った文章は、村上春樹に言わせれば、下等なものでしょう。
「もにょる」にイラついている人は、実は下等な文章・下等な人間にイラついているのではないでしょうか？
もしそうであれば「もにょる」が入った文章を読まず、こんなネットの場末の文章も読まず、上等な文章だけで人生を彩ってみてはいかがでしょうか？
Twitterで映像畑の人による「映像系に使用する画像で72dpi以上は必要がなく、事前に整理するのが当然なんだけど350dpiのままで作業する人がいた。基本が抜けてるなぁ」といったツイートを偶然目にしてしまい、以下これに関してつらつらと書いていく。
結論から書くと、WEB画像の解像度設定は72dpiだろうが350dpiだろうがなんでもよく、縦と横のピクセル数だけ見ていればよい。
＜DPIとは？＞
「印刷用解像度設定」といったメタデータと考えてもらって構わない。
簡単に説明すると、DPIとは、その画像をどれだけのキレイさで印刷するかという品質設定の単位である。
dot per inchの略であり、1インチにどれだけドットを敷き詰めるかをこの数値で設定する。
72dpiは1インチあたりに72ドット、350dpiは1インチあたり350ドット。ドットの数が多いほど密度が上がるので鮮明に見える。
要はパソコンのディスプレイ解像度と同じ。同じピクセル数の画像を72dpiの設定で印刷しようとすると大きく荒く出て、350dpiの設定で印刷すると小さくキレイに出る。
FHDの動画を27インチFHDモニターに等倍で再生すると全画面で再生されるが、27インチ4Kモニターの場合、画質は良いが拡大しないと小さいウインドウ内で再生されるイメージとおおよその構造は一緒。
一般に印刷用の画像データは350dpiにするのが理想とされている。
そのデータを映像制作に使用する際に、解像度設定をそのままにしている人に対する嘆きが冒頭のツイートにつながったのだろう。
DPIとは「印刷用解像度設定」のことなので、デジタルで表示・使用する場合、この数値は関係がない。
重要なのはピクセル数だ。1920×1080pxの画像があったとする。
デジタル上でなにが変わるか。
なにも変わらないのである。
画像の見た目も、容量も変わらない。カンバスサイズも変わらない。
実際に解像度の数値を変更した画像をブラウザで読み込んでみたところ、表示されるものは全て一様であった。
なお、Photoshop上で解像度の数値を変更する際、設定によっては解像度の数値の増減に合わせて縦横のピクセル数も増えたり減ったり（拡大縮小）するので、それによって画像のサイズが変わりはする。
ただそれはピクセル数の増減によってサイズが増減するということなので、例えば350dpiを72dpiにしたから画像が小さくなった、とは言えない。
ちなみにディスプレイ上ではDPIではなくPPIと呼ぶ。なぜならばDotではなくPixelだから。どうでもいい話ではあるが。
72ppiじゃないよね。iPadは264ppi、iPhoneは460ppiのものもあるよね。
「モニターは、72ppi！」というのはあまりにいにしえの知識と言える。
さらに言うと、ppiは画面解像度と画面の物理的なサイズによって算出される。だってper inchだもん。
例えば4kモニターでも31インチなら142ppi。20インチなら220ppiだ。同じ数ピクセルが詰まってるなら画面が小さい方が細かいでしょ。
というか、逆に言えば80インチの場合4Kと言ったって55ppiである。フルHDは28ppiだ。
最終的にエンコードする画面解像度、つまりフルHDなのか4Kなのかなどによって必要な素材のピクセル数は決まってくる。
しかしそこにdpiだのppiだのといった数値はもはや関係がない。ピクセル数を削れという話なのだから。
したがって、繰り返しになるがピクセル数だけ見ていればよい。
映像制作中においても、素材画像の解像度設定が350だろうが72だろうが、画質になんの違いも出ない。
制作後も最終的にはエンコードをするので元素材画像の解像度設定はガチのマジで関係がない。
素材データの受け渡しを考えても画像容量も変わらないので本当に意味がない。
つまり、WEB画像の解像度設定は350dpiだろうが72dpiだろうがなんでもよく、縦と横のピクセル数だけ見ていればよい。
※画像の解像度設定の数値がバラバラだと先方にナメられるから、とかはガチで知らん。しょーもないと思う。
なんというか、基本を知らないなあと言っている側が昔の作法からアップデートできていないだけでしたっていうのを見て色々と考えてしまったものである。
（もしなにか「いや違う！」といった指摘があったらください。）
＜※IllustratorやPhotoshopなどにおいては＞
これらのソフトの場合、解像度設定の異なる同じ画像をドキュメント内に配置した場合、配置された画像の大きさ（縦横サイズ）に違いが出る。
なぜならばこれらは印刷を前提としたソフトであり、また、ドキュメント自体に印刷解像度の設定がなされているからである。
なんとなくWEB画像の場合は72にしないと気持ちが悪い、といった場合は否定しないが、それはあくまで個人のこだわりなのでそうしない人を基本が抜けてるとかう〜んとか言うのはやめた方がいいと思いました。
（イラレ上で画像を拡大縮小してるのに元画像の解像度を350dpiにするのにこだわるような意味のなさ。拡大縮小してる時点で解像度は変わってるし、印刷所でRIPのときに均されるんだからさ※後述）
＜デジタルはわかった。結局印刷の場合ってどうすればいいの？＞
A4／350dpiに必要なピクセル数が約W2890H4090pxなのでそれくらいで良いのでは。
ちなみになぜ350dpiが良いとされているかというと、これ以上解像度を増やしても人間の目にはあまり区別がつかないとされていたり、印刷機の性能の事情などによってそうなっている。
ポスターなどは150〜200dpi程度あれば十分とされる。デカいものは近くで見ないし多少荒くて良いのだ。
抱き枕やタペストリーなどもそれくらい。近くで見るものだけど、布自体の目が粗いのでデータの解像度を上げてもあまり意味がない。滲むし。
（布の種類にはよるが……）
ポスターも先述の通り解像度自体落とすので相対的にピクセル数は変わらずA1／150dpiの場合約W3500H4960pxなので上記より少し増える程度。
抱き枕カバーのようにすごく縦長とかでもない限りざっくり縦横5000pxあればもう十分なのではと思う。
というか、素人の場合は印刷の場合もピクセル数だけ見ていれば良いと思う。
実際に印刷されるデータは印刷所でRIP（リップ／リッピング）といって、印刷用データに変換されるんだけど、そのときに印刷解像度はあらかじめ印刷所で設定された数値に変換されることがほとんどだろう。
だって必要な印刷解像度って印刷機の線数の2倍って言うし。ほらまた知らない単語が出てきた。入稿先の印刷機の線数なんて把握せずに解像度設定してるでしょ。普通は175lpiなんだって。LPI。Line per inchね。その2倍。だから350なんだね。知らないでしょ。だからいいんだよ。良きようにやってくれるんだから。
A4なのかB5なのかとにかく出力サイズがわかっていて、それに十分なピクセル数が足りていれば良い。あと塗り足しね。
変に知識をつけて画像解像度350dpiにしました！ 仕上がりサイズはA4です！っていって縦横350pxみたいな画像が配置してあるデータ送られてきてもガビガビに印刷されるだけだよ。大事なのはピクセル数。覚えてこ。
Code Interpreterでランダムな音節から英単語を作り、その意味を解説してもらう。
音節のリストは与えなくても良いが、あったほうがあり得ない音の並びができて楽しくなる。
https://chat.openai.com/share/30b4acd9-3eac-41ba-a37b-71e6bbe7d1b0
ランダムな音節を2〜4個繋げて英語の単語を20個作って、その意味を考えてください。
シンプルで美しい。「現在のイングアクトは〜」って仕事で言いたい。
ChatGPTくん日本語に引っ張られてない？
かっこいい
岩路…？
ドイツ語？
AMD Software、これウィンドウモードでまともに録画できないのゴミじゃね
リージョンで一応できるけどターゲット選択挟むからワンボタンじゃできないし
設定項目こそ多いもののGeforce Experienceみたいに快適に出来ないなら周知しといてくれよ
ついでに全画面で起動するとradeon super resolutionへの書き込みアクセスがあることを確認してくださいとか毎回でてウザいしそれ消すためにトースト通知まるごとオフにしたり使わん機能オンにするのも違うじゃん
指標を表示ONすると録画中タイマーみたいなのを四隅に表示できて、これONじゃないと録画中であることを示すもんが何もないからONにしとくかと思ったらこのインジケーターまで映像に録画されちゃってるし
ついでにリージョンで開始するときのサイドバーも映り込むじゃん
インスタントリプレイ的なのもフルスクリーンorデスクトップ全録画じゃないと効かないしほんまこれ
こんなんOBSの方がよっぽどいいだろ
OBSはOBSでゲーム解像度変更に追従できなかったり予め起動しないといけなかったりで気軽な録画用には面倒だしファイル名にゲーム名入らんから分類面で不便だわ
もしやろくに設定ができないハードウェアエンコードも使えてないと思われるWindowsゲームバーが利便性では最有力候補になってしまうのか
AMDよ……やってんなあ
Geforce Experienceの右下◎が恋しいぜ
2. 電子メールが送信される過程で、怪しい第三者が設置したサーバーを経由して送られることはあり得るのか？
3. 電子メールが送信元のクライアントと受信先のクライアント間のP2Pで暗号化される技術は何があるのか？
4. 「3.」の実現は中小企業で導入するのは難しいものなのか？
5. 中継サーバーを経由するなら、メールアドレスは容易に漏洩し、迷惑メールが来るのはそれで漏れたのが原因？
6. 例えば、会社のPCのWiresharkから、ネットワーク上を流れるデータを盗聴し、隣にいる社員のメール内容を盗み見することは容易に可能なのか？
会社で日常的に契約書のPDFや重要な文書を送付しあってるけど、あれ、内容が漏洩することはないの？
あと、会社の情シスから、「迷惑メールが突然来るようになるのは、第三者が設置した中継サーバーでメールアドレスが漏れてしますから。インターネットは不特定多数のサーバーを経由するから、ITを囓ったものなら誰でもそれは分かる」と言われた。確かにインターネット（というかTCP/IP通信）では冗長化されたネットワーク上でパケットが送付されるが、第三者の個人が設置した野良サーバーを、会社から送付されたメールのデータが経由するものなのか・・・？
送信プロトコルとしてSMTPがあり、受信はPOP3、IMAPがあるのは知ってる。
1.について： TCP/IP通信では冗長化されたネットワークをパケットが通るのは分かるが、例えばGmailからOCNのメールに送られるとして、都内在住のマンションに住むある悪意を持った人物が設置したグローバルIPを持つ野良のサーバーを経由して送られる、なんてことがあるのか？ あるとは思ってなかったのだが。。。
2.について： 上と同じ。
3.について： S/MIMEかな？ PGPは会社で使用されているのは見たことがない。
4.について： S/MIME、PGPは、例えば社員400名くらいの小規模な弊社でも導入は容易なのだろうか。Microsoft 365のExchange Serverの設定がいるの？
5.について： 情シスがこれ（メールアドレスは中継サーバーで漏洩するもの）を気にしていた。だから、重要な文書はメールで送ったりするな・・・と。そうなのか？ 初めて知ったのだが。。。メールアドレス漏洩は、リスト型攻撃みたいに文字列(@の左側)を試行して特定ドメインに送付され、届かなければ存在しない、届けばその文字列のアドレスは存在する、みたいなやり方とか、あとダークウェブで入手するものとか、そうだと思ってた。
6.について： 弊社の情シスが言うには、メールの盗聴というのは容易に可能だから、メールでPDFの給与明細を送付するなんてことは絶対にできないらしい（でも、普通にしてる気はするけど・・・）。確かに電子メールはネットワーク上を平文で送付されるかもしれないが、パスワード付きPDFにすればいいし、給与明細をWebサイト閲覧の形にしてTLS通信させればいいじゃん。そういうクラウドサービスあるんだし。そもそも、社内のHUBに悪意ある第三者がLANケーブルつないでパケットキャプチャするとか、実現の難易度高すぎるから、それは想定しなくていいんじゃないの？
ていうのか、疑問。誰か教えて。
AIが色々出てくるが、学習やファインチューニングしようとすると性能が足りない。
個人のパソコンで出来る範囲で学習させると、それほど便利な物が出来ない。
メモリーは128GBまでなら個人でも買える価格だが、多くが使い道がない。
24GB程度か、頑張って40GB程度だろう。
レイトレ話題になったが、ゲームでも拡大して見比べないと違いがわからない程度。
かといって本格的なフォトリアルなものだと性能が足りず、未だに８個のGPUをレンダリングファームで借りるとかになる。
CPUのコア数増えても、ベンチ以外でフル活用出来るソフトがそもそもない。
かと思ったらAIだとCPUは全然使われて無くてGPU性能で決まる。
音楽だとDAWでオーケストラなんてやろうとすると何故かまだ止まる。
性能足りてそうなのにリアルタイムが悪いのか、ソフトが悪いのか。
GPU2個以上にしようとすると、コンセントのワット数超えるしさ。
2台以上のパソコンでクラスタ分散処理ってなると、出来るソフトが限られる。
