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はてなキーワード: 平方根とは
「30年に及ぶ不況。そこにコロナで物価高という日本の状況ですね。これによって高齢者の５人に１人が貧困で、一人暮らし女性の４人に１人が貧困、そしてひとり親世帯の２つに１つが貧困」
日本は不況、コロナ、物価高の3重苦で、貧困が広がっているという説明だ。党首討論でも同じセリフを言っていたように思う。
日本に貧困が広がってるってマ？そんな感じはしないけど、そんなに日本やばいの？
食べるものもなくて、道端で暮らしている…貧困というとそんな生活をイメージするが、れいわ新選組の言っている貧困は相対的貧困のことだ。
相対的貧困とは「等価可処分所得の中央値の半分」に満たない人のこと。
ややこしい言葉が並んでいるが、所得の多い人、少ない人をずらーっと並べて、その真ん中が中央値だ。それの半分に満たない人のことを相対的貧困と呼ぶ。
「2021（令和３）年の貧困線（等価可処分所得の中央値の半分）は127万円」
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-tyosa/k-tyosa22/dl/14.pdf
まあ、ざっくりいうと手取りが約130万円以下で生活をしている人のことだ。
ん？手取りが130万円以下？
よく学生のアルバイトが103万円の壁を超えないように就業調整をするというが、そんな学生アルバイトと同じくらいしか稼げてない人が実は滅茶苦茶多いの？？
最低賃金で全国最安は秋田県の951円だ。手取り130万円稼ぐのに必要な額面はざっくり160万円。
では貧困にならないようにするにはどのくらい働けばいいのか計算してみよう。
たったの211日アルバイトをするだけで貧困から脱出できるということになる。年間休日154日だぜ？？
ちなみに2024年9月のアルバイトの有効求人倍率は1.19倍で、仕事がないということでもない。
普通に働けば貧困にならないことがわかった。貧困なのは「働かない」か「働けない」のどちらかということになるだろう。
単身世帯の65歳以上の女性44%、男性30%が貧困だ。65歳未満と比べて圧倒的に貧困率が高い。
それはなぜかと言うと、年金だけで生活しているからだろう。年金の受給額は人によって違うが基礎年金だけだと78万円くらい、パートとかだと厚生年金も若干あって100万円くらい。
高齢者の持ち家率は80%以上だそうから、家賃もかからず、生活費と言えば食費、水道光熱費、医療費だけで、100万円以下でも暮らしてい行けるのだろう。
つまり高齢化社会になればなるほど、日本の貧困化は進んでいく。
貧困率を下げる方法は年金受給額を増やすのが最も手っ取り早い。あるいは所得の中央値を引き下げる（日本全体を不景気にしていく）のも貧困対策に有効だ。
書いていて馬鹿らしくなる。そんなことをしていったい誰が幸せになるのか。
（もし日本の貧困率を押し上げているのが高齢者なら）貧困率対策など不要だ。
確かに2021年の20-64歳までの単身世帯の貧困率は23.9%だ。
ただれいわ新選組の言うように30年の不況でコロナで物価高だから貧困率が悪化しているわけではない。
なぜなら2018年の貧困率は24.5%で、むしろ最近になって貧困率は下がっている。
とはいえ、一人暮らし女性がなぜ24%も貧困なのかはよくわからない。
ひとり親世帯の約46%が貧困だ。これは働けない子供を抱えているからだ。
子どもがいると、就労時間に制約が生じるから十分な所得を得られない。それだけでなく、世帯数が増えるから可処分所得も下がり貧困に近づくことになる。
少しややこしいが、「貧困線とは、等価可処分所得（世帯の可処分所得（収入から税金・社会 保険料等を除いたいわゆる手取り収入）を世帯人員の平方根で割って調整 した所得）の中央値の半分の額」となっている。
手取り180万円、母親と子供1人の2人暮らしの場合、180万円÷√2＝約127万円が可処分所得になる。
まあ要するに子供の数が増えるほど、可処分所得は下がっていき、貧困に近づいていく。
これに関しては確かに貧困と言えるかもしれない。だが必要なのは消費税廃止や季節ごとの給付金か？
それよりも本来子どもを養うはずの父親が養育費を払わないことが問題の本質なのではないか。であれば養育費を国が立て替えて、国が父親に請求をする、などと言った根本原因の解決を図るべきなのではないか。
相対的貧困は貧困における一つの指標ではあるが、実態が見えない。たとえば
・貯金300万くらいあるので、1年だけ無職を楽しみます→貧困
・月8万しか年金もらえないけど、持ち家で食費・水道光熱費しかかからないので、月4万円で楽しく暮らしています→貧困
逆に月7000ドル（約100万円）以上稼いでいるけど、インフレが酷くて、家賃と食費で6000ドル以上かかりますみたいな海外で起きてそうなケースは相対的貧困ではないが、生活はかなり苦しいはずだ。
相対的貧困だけでは、その人の生活実態は見えてこない。ゆえにこの指標をもとに政策を決めるのは難しいと感じた。
れいわ新選組の経済対策といえば消費税廃止だ。消費税をすることで消費を促し経済を活性化させていくという論理なのだが、そんなことをしても日本の貧困率を引き下げることは難しいだろう。
なぜなら高い貧困率の原因はおそらく不況ではないからだ。高齢化社会こそ真の原因ではないか。
ただ消費税廃止は生活コストを引き下げるので、高齢者にとっては生活しやすい社会になるだろう。
というかれいわ新選組の消費税廃止、季節ごとの給付、年金底上げって全部高齢者向けの政策なんじゃ…。若者に人気の政党かと思っていたので、ここが意外でした。
※私自身はれいわ新選組の支持者でもアンチでもないです。山本太郎さんは意見交換会で直接有権者から質問を受けていて、その場で答えていて、普通にすごいと思ってます。
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/k-tyosa/k-tyosa22/dl/14.pdf
コンピュータ・サイエンスで取り組まれている問題の一覧を紹介しよう。
もっと具体的に言えば、統計を「平均」のことだと思い込んで、「分散」を考慮に入れて議論することができないから。
個々のデータと平均値の差の2乗の平均のこと。分散が大きいとデータのバラツキが大きい。
分散の平方根を「標準偏差」という。平均値を50とし、標準偏差を10とするようにスケールし直したデータをおなじみ「偏差値」と呼ぶ。
分布が正規分布に近い場合、凡そ68%が偏差値40〜60の間に収まる。また95%が30〜70の間に収まる。
もともとの日本の「一億総中流」のような、多様性を否定する信仰がさらに「平均以外に意味はない」というバイアスを強めている可能性がある。
日本人にはもともと「普通」を定義しその中に収まるという強い欲求があるために、たとえ義務教育で統計の基礎を学んでいても、その中から「平均」という普通の定義だけを学び、「分散」という多様性の定義を学ばない心理的取捨選択があるということだ。
増田自身、男女の能力差に関して「統計的に考えろ」とここに書いたら、「女は男より（平均で）下だと統計が言ってるんだ」と騒ぐやつばかりで話にならなかったことがある。
統計的に言えば、「普通」と言うのは、例えば偏差値40〜60のように平均以上以下に幅を持って定義しなければ意味がない。平均の周囲どれだけに何%が収まるのかという分散の発想なしに「普通」は本来定義できない。
「生活保護基準」と「相対的貧困ライン」は、それぞれ別の定義で、別の目的で作られた概念だが、結局は同じ層だよねってなることが学術的に知られている。
https://cir.nii.ac.jp/crid/1390853651279758080
相対的貧困ラインは「可処分所得（手取り）」が中央値の半分を下回る水準であり、これは収入格差が大きいほど当然拡大する。
欧州などは10%程度に抑えられているが、日本のように16%もの相対的貧困層がいる場合、「生活保護の本当に必要な人」は1000万人〜2000万人は見積もる必要があると統計を理解していれば必ずわかるのだ。
この間、ソフトバンクの孫会長が「ChatGPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」と何かのプレゼンで話していたらしいことを知った。
見下されたように感じて正直腹がたったのだが、ちょうど女の子とデートする予定がありどんなお店を選べばよいのかさっぱりだったので、ChatGPTに相談してみることにした。
生涯で彼女いた事無し22歳童貞の知見では手に負えないからビッグデータに頼ったのだが？無能やん。と、その時は思った。
その後、その女の子に告ったところ「あなたのことは恋愛とかそんな感じには見てない」的な理由で振られ、失意の中で卒業研究に励むある日、ふたたびChatGPTを使うこととなった。
実験で得た複数データのばらつきを評価することになった。こういった評価には、標準偏差が一般的に用いられている。標準偏差は高校１年（数Ⅰ）で習う内容だが、なぜ標準偏差でばらつきが評価できるのか、恥ずかしながらよく理解していなかった。特に、分散を求めるに当たりどうして２乗するのかサッパリだった。
公式だけ知りたければGoogle検索で十分だ。しかし、その公式の成り立ちや意味を調べようととしたとき、Googleオンリーだと結構難しくて時間がかる。複数のサイトを巡り、様々な情報を関連付けながら理解する必要があるからだ。
というわけでChatGPTの出番が来た。
私「標準偏差の求め方について教えてください」
ChatGPT「標準偏差は、データセット内の個々のデータ点が平均からどれだけばらついているかを示す尺度です。標準偏差を求める基本的な手順は〜（手順を５ステップに分けて丁寧にわかりやすく説明してくれる）」
私「分かりやすく説明してくれてありがとうございます。分散を求める過程で、なぜ平均の２乗するのでしょうか。」
ChatGPT「平均を２乗する理由は、主に以下の２つの目的があります。１．負の値の影響を排除する ２．ばらつきの大きさを強調する 〜中略〜 そして、標準偏差はその平方根を取ることで、元のスケールに戻します。」
私「なるほど！標準偏差は元のスケールに戻っているから、母集団と同じ単位で扱ってよいのですね？」
ChatGPT「はい、そのとおりです！」
目から鱗だった。コイツ有能じゃないか。私は学習塾でバイトをしているのだが、私が生徒に教えるよりも、教室にあるiPad渡して「chatGPTに聞いて」と言ったほうがよっぽど分かりやすくて良いじゃないかと。「AIに仕事を取られる！」と巷は大騒ぎだが、まさか自分の仕事が、直ちに危機的状況にあるとは思っていなかった。
しかしながら、実際に塾講師の仕事が絶滅することは無いと思われる。塾講師の仕事は「生徒にわからない所を教えること」と思われがちだが、実際には生徒のマネージャーという意味合いが大きいからである。
生徒が苦手な問題を見つけてカリキュラムを考える事はもちろん、宿題をやってこない生徒に居残りさせるとか、授業中に雑談したりスマホ弄ることを止めさせるとか、そういったフィジカルで泥臭い仕事が結構多い。そして、泥臭くて人間臭い仕事は、AIよりも人間が得意とする分野だ。
例えば、居残りしなければならない生徒が、授業後にしれっと帰ろうとしているとする。スマホの中にいるChatGPTが「居残りしましょう」とアラームを鳴らすのと、おいおい何帰ろうとしてるのかな？と生身の先生が声をかけるのとでは、生徒に与えられるプレッシャーが結構違うのではないだろうか。
大抵の児童/生徒はなかなか自主的に勉強できないものである。自主的に勉強できない生徒や児童に勉強をやらせるためには、適度なストレスをかける必要がある。ここで言う「ストレス」とは、叱りまくって体罰を与えるような暴力的なものではなく、自宅のリビングとは違って少し緊張感を感じる自習スペースとか、宿題やテストの出来栄えを授業で毎回チェックされるとか、そういったものである。そして、生徒の肉体的/精神的な体調を考慮しながら、適度なストレスを子供にかけるという価値は、学習塾が提供する価値として大きなウェイトを占めており、それは生身の人間だからこそできるものである。
そういった感じで、今後は生徒のマネジメント業としての性格が強くなりながら、学習塾のビジネスは今後も残り続けるものと思われる。多少なりとも雇用は減るだろうが、学生バイト講師の募集が減るくらいだろうし、（私の塾では）どの教室も万年人手不足なのでむしろ好都合だろう。
あと数ヶ月で辞めてしまうバイトだが、私は自分の仕事に価値を感じられて満足した。しかし、研究室を出て駅に向かう道中、歩きながらもうしばらく考えたとき、AIが教育に与える影響はかなりヤバイのではないかと思うようになった。
近い未来、というより現時点で既ににそうなっているが、分からないところを教えるのはAIがやってくれる。お金も時間もかからないChatGPTが、塾や学校の先生より分かりやすく解説してくれる。自主的に勉強できる子供はchatGPTを始めとしたAIをどんどん活用し、今まで以上に短い時間と少ない出費で、ぐんぐん成績を伸ばしていく。家庭では子供の勉強にかかるコストを抑えられるから、スポーツなどの課外活動によりお金をかけることができる。子供は課外活動で様々な経験を得られ、勉強以外の能力もどんどん身につき、文武両道なエリートとして育っていく。
しかし、自主的に勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的に勉強をやらないためプロによるマネジメントを必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強は金銭的にも時間的にも重荷だが、AIを活用できる優秀な生徒には追いつけず、何もしないよりはマシな程度に留まってしまう。一方課外活動については、学習面にかかる金銭的・時間的なコストの圧迫を受け、こちらも満足いかないものになり、中途半端なレベルに留まってしまう。
子供が大人に成長し、社会に出てからもそれは続く。要領がよくやる気がある人間は、学生時代から使い慣れたAIを活用して沢山のことを学びながら、ガンガン仕事をさばいていく。それができない人間は取り残され、仕事を選べなくなり、さらに希望を失う。「AIに仕事を奪われる」と言われるものの、実際に仕事を奪うのはAIそのものではなく、AIにより教育されたエリートである。
もちろん、こういった格差はずっと昔からあった。そして、今現在もある。だが、これがAIによってますますエスカレートしたらどうなるか。
現在の日本は、大学新卒以降になると格差を覆すことが難しい社会である。だがそれは、居住地や親の太さなどの運要素はあるものの、一念発起して大学受験と新卒就活さえ頑張れば、何とか逆転できる社会でもある。
しかし、それがAIにより教育格差が促進され、小学校卒業時点に開いた差が永遠に縮まらないような社会になってしまわないだろうか。思春期が過ぎ、自分の性格を理解しながら理性を持って行動できるようになる頃、心を入れ替えて頑張ろうと思ったとしても、その時には何もかもがAIエリートには敵わなくて格差を覆せない。そんな状況になってしまわないだろうか。
１０歳かそこら、いや、それよりも幼い年齢の時に、何かに興味を持つような性格か否か。自主性を持って物事に取り組めるか否か。新しいものを工夫して使おうと思うか否か。そして、これらの重要性を理解し、子供を誘導できる力量の両親をもっているか否か。
未熟な子供時代の性格と、両親の教育レベルの違いが、大きな格差を決定させてしまう社会。人として成熟した頃に気づいたとしても、何も為す術が無いような社会。そして、それが世代を重ねるごとに加速してゆく社会。
この間、ソフトバンクの孫会長が「ChatGPTを使ったことがない人は人生を悔い改めたほうがいい」と何かのプレゼンで話していたらしいことを知った。
見下されたように感じて正直腹がたったのだが、ちょうど女の子とデートする予定がありどんなお店を選べばよいのかさっぱりだったので、ChatGPTに相談してみることにした。
生涯で彼女いた事無し22歳童貞の知見では手に負えないからビッグデータに頼ったのだが？無能やん。と、その時は思った。
その後、その女の子に告ったところ「あなたのことは恋愛とかそんな感じには見てない」的な理由で振られ、失意の中で卒業研究に励むある日、ふたたびChatGPTを使うこととなった。
実験で得た複数データのばらつきを評価することになった。こういった評価には、標準偏差が一般的に用いられている。標準偏差は高校１年（数Ⅰ）で習う内容だが、なぜ標準偏差でばらつきが評価できるのか、恥ずかしながらよく理解していなかった。特に、分散を求めるに当たりどうして２乗するのかサッパリだった。
公式だけ知りたければGoogle検索で十分だ。しかし、その公式の成り立ちや意味を調べようととしたとき、Googleオンリーだと結構難しくて時間がかる。複数のサイトを巡り、様々な情報を関連付けながら理解する必要があるからだ。
というわけでChatGPTの出番が来た。
私「標準偏差の求め方について教えてください」
ChatGPT「標準偏差は、データセット内の個々のデータ点が平均からどれだけばらついているかを示す尺度です。標準偏差を求める基本的な手順は〜（手順を５ステップに分けて丁寧にわかりやすく説明してくれる）」
私「分かりやすく説明してくれてありがとうございます。分散を求める過程で、なぜ平均の２乗するのでしょうか。」
ChatGPT「平均を２乗する理由は、主に以下の２つの目的があります。１．負の値の影響を排除する ２．ばらつきの大きさを強調する 〜中略〜 そして、標準偏差はその平方根を取ることで、元のスケールに戻します。」
私「なるほど！標準偏差は元のスケールに戻っているから、母集団と同じ単位で扱ってよいのですね？」
ChatGPT「はい、そのとおりです！」
目から鱗だった。コイツ有能じゃないか。私は学習塾でバイトをしているのだが、私が生徒に教えるよりも、教室にあるiPad渡して「chatGPTに聞いて」と言ったほうがよっぽど分かりやすくて良いじゃないかと。「AIに仕事を取られる！」と巷は大騒ぎだが、まさか自分の仕事が、直ちに危機的状況にあるとは思っていなかった。
しかしながら、実際に塾講師の仕事が絶滅することは無いと思われる。塾講師の仕事は「生徒にわからない所を教えること」と思われがちだが、実際には生徒のマネージャーという意味合いが大きいからである。
生徒が苦手な問題を見つけてカリキュラムを考える事はもちろん、宿題をやってこない生徒に居残りさせるとか、授業中に雑談したりスマホ弄ることを止めさせるとか、そういったフィジカルで泥臭い仕事が結構多い。そして、泥臭くて人間臭い仕事は、AIよりも人間が得意とする分野だ。
例えば、居残りしなければならない生徒が、授業後にしれっと帰ろうとしているとする。スマホの中にいるChatGPTが「居残りしましょう」とアラームを鳴らすのと、おいおい何帰ろうとしてるのかな？と生身の先生が声をかけるのとでは、生徒に与えられるプレッシャーが結構違うのではないだろうか。
大抵の児童/生徒はなかなか自主的に勉強できないものである。自主的に勉強できない生徒や児童に勉強をやらせるためには、適度なストレスをかける必要がある。ここで言う「ストレス」とは、叱りまくって体罰を与えるような暴力的なものではなく、自宅のリビングとは違って少し緊張感を感じる自習スペースとか、宿題やテストの出来栄えを授業で毎回チェックされるとか、そういったものである。そして、生徒の肉体的/精神的な体調を考慮しながら、適度なストレスを子供にかけるという価値は、学習塾が提供する価値として大きなウェイトを占めており、それは生身の人間だからこそできるものである。
そういった感じで、今後は生徒のマネジメント業としての性格が強くなりながら、学習塾のビジネスは今後も残り続けるものと思われる。多少なりとも雇用は減るだろうが、学生バイト講師の募集が減るくらいだろうし、（私の塾では）どの教室も万年人手不足なのでむしろ好都合だろう。
あと数ヶ月で辞めてしまうバイトだが、私は自分の仕事に価値を感じられて満足した。しかし、研究室を出て駅に向かう道中、歩きながらもうしばらく考えたとき、AIが教育に与える影響はかなりヤバイのではないかと思うようになった。
近い未来、というより現時点で既ににそうなっているが、分からないところを教えるのはAIがやってくれる。お金も時間もかからないChatGPTが、塾や学校の先生より分かりやすく解説してくれる。自主的に勉強できる子供はchatGPTを始めとしたAIをどんどん活用し、今まで以上に短い時間と少ない出費で、ぐんぐん成績を伸ばしていく。家庭では子供の勉強にかかるコストを抑えられるから、スポーツなどの課外活動によりお金をかけることができる。子供は課外活動で様々な経験を得られ、勉強以外の能力もどんどん身につき、文武両道なエリートとして育っていく。
しかし、自主的に勉強できない不まじめな生徒はどうだろうか。自主的に勉強をやらないためプロによるマネジメントを必要とし、学習塾に入れられることになる。学習塾での勉強は金銭的にも時間的にも重荷だが、AIを活用できる優秀な生徒には追いつけず、何もしないよりはマシな程度に留まってしまう。一方課外活動については、学習面にかかる金銭的・時間的なコストの圧迫を受け、こちらも満足いかないものになり、中途半端なレベルに留まってしまう。
子供が大人に成長し、社会に出てからもそれは続く。要領がよくやる気がある人間は、学生時代から使い慣れたAIを活用して沢山のことを学びながら、ガンガン仕事をさばいていく。それができない人間は取り残され、仕事を選べなくなり、さらに希望を失う。「AIに仕事を奪われる」と言われるものの、実際に仕事を奪うのはAIそのものではなく、AIにより教育されたエリートである。
もちろん、こういった格差はずっと昔からあった。そして、今現在もある。だが、これがAIによってますますエスカレートしたらどうなるか。
現在の日本は、大学新卒以降になると格差を覆すことが難しい社会である。だがそれは、居住地や親の太さなどの運要素はあるものの、一念発起して大学受験と新卒就活さえ頑張れば、何とか逆転できる社会でもある。
しかし、それがAIにより教育格差が促進され、小学校卒業時点に開いた差が永遠に縮まらないような社会になってしまわないだろうか。思春期が過ぎ、自分の性格を理解しながら理性を持って行動できるようになる頃、心を入れ替えて頑張ろうと思ったとしても、その時には何もかもがAIエリートには敵わなくて格差を覆せない。そんな状況になってしまわないだろうか。
１０歳かそこら、いや、それよりも幼い年齢の時に、何かに興味を持つような性格か否か。自主性を持って物事に取り組めるか否か。新しいものを工夫して使おうと思うか否か。そして、これらの重要性を理解し、子供を誘導できる力量の両親をもっているか否か。
未熟な子供時代の性格と、両親の教育レベルの違いが、大きな格差を決定させてしまう社会。人として成熟した頃に気づいたとしても、何も為す術が無いような社会。そして、それが世代を重ねるごとに加速してゆく社会。
等価可処分所得とは、世帯の可処分所得（≒税などを抜いたいわゆる「手取り」）を世人数の平方根で割ったものを言う。
相対的貧困とは、この半分だから、等価可処分所得が127万円以下の世帯のことを言う。
で、これ以下の世帯はおおよそ16％で、これはOECD38ヶ国中ワースト7に相当する。日本より悪いのはブルガリアとかメキシコとかしかない。
また、子どもの貧困率が注目されるが、実際は老人の貧困率が20％に達する一方、子どもの貧困率は14％とそれよりも低い事などもあるので、ここらへんの統計を抑えておくと、若者VＳ老人みたいな雑な煽りに乗らずに済む。
ただ、相対的貧困率はどこまで行ってもミクロの指標なので、「日本は相対的に貧困である」みたいな言い方にはならない。用語はきちんと使ってくれ。
当初は真面目な口調で解説しようと思ったのだけれど、堅っ苦しくするのもエントリの空気感自体が専門的になりすぎる気がしたので多少くだけた口調で進めさせて貰うね。
んで、まずはすべての絵師の皆様へ伝えたいことがある。
前提として、この「すべての絵師の皆様へ」の見出しの段は以降の見出しの段を書き終えてから追記したものだ。編集後記みたいなものか。
それでは話そう。
皆さんは絵師で絵を描き、ボクはプログラマーでプログラムを書いている。
大きなカテゴリで言えば同じくモノ作りをする属性を持った人間だろうと思わせてもらいたい。
同じくモノ作りをする人間として、絵師の皆様の混乱を知って「あぁコレは絵師の豊かな想像力が悪い方向に働いちゃってるな」と感じたんだ。
間違ってたら申し訳ないけれど、おそらく多くの絵師がイメージしたのは創作内に出てくる人工知能だ。
人工知能の暴走によりディストピアが発生する。そのようなイメージが湧いたんじゃないかな？
そして絵師たちは、ディストピアの前段として自分たちの画風・技術を学んだ人工知能が自分たちのオリジナリティを奪い、自分たちの生活を、自分たちの価値を崩壊させるんじゃないか？と不安になった。
ターミネーターのスカイネットような、火の鳥未来編のハレルヤとダニューバーのような人工知能の支配と暴走が起きるのではないかと。
もしも違う、そうではないと思うのであればココで読み終えたら良いと思う。このエントリは上記を前提に話が進められる。
しかし「その通りなんだ！人工知能はよくわからないけど自分の絵が盗まれるんじゃないかと怖くて怖くて仕方ないんだ！」と思ったのならばボクはこのエントリを書いた意味がある。
絵師だけでなく多くの一般人は知らないが、わかりやすく「人工知能とはなにか？」を解説する際に大半の情報技術者が納得する極々シンプルな表現に「人工知能とは計算機である」という表現があるんだよね。
つまり1 + 1 = 2を計算できる電卓の超高度版が人工知能ということであって、情報技術に関してちょっと疎い人は信じられないかも知れない。
しかし、電卓の中でもちょっと高度な関数電卓になると筆算で苦戦する人がそこそこいるであろう平方根√の計算は出来るし、時間計算に便利な60進数換算が出来たりもする。
そもそも、いわゆるパソコンも計算機の一種であって実際に話題になっているStable Diffusionもパソコン上で動く。
ただし、多くの人工知能は電卓やパソコンのようにハードウェアではないソフトウェア計算機であるという違いがある。
普通の電卓と人工知能の何が違うのか？
それは見かけ上で入力する「パラメータ」に違いがあるんだよね。
それではパラメータとは何か？
これは1 + 1 = 2で説明すると非常にわかりやすい。
パラメータとは1 + 1 = 2のような非常にシンプルな計算式では「1」のこと。早い話が数字なんだ。
そして計算結果を出すには計算式が必要で、足すのか引くのか、掛けるのか割るのか、その振る舞いを決めるのが「+」である。
この計算の振る舞いを人工知能へ置き換えると「アルゴリズム」と呼ばれるようになる。
細かいことを抜きにすると1 + 1 = 2の+部分はアルゴリズムとまずは理解しよう。
演算子はアルゴリズムなのか？とツッコミたくなる有識者も居るだろうけど話を複雑にするツッコミは取り敢えず横に置いておこう！
「1」がパラメータ、「+」がアルゴリズムと言うのは理解できるけど、人工知能へ置き換えられてしまうと理解が難しい。
そんな人は安心してくれ。人工知能へ置き換えたって意外とシンプルだ。
例えば普通の電卓よりも高度な関数電卓でパラメータ「円周率」を入力したい場合どうしたら良いの？
「3.141592…」と入力していくのだろうか？
それは思い違いで、関数電卓には円周率が格納された「π」があるんだ。
しかもたいていはπボタン一発で入力できる。入力手順が多くてもボタンを2回3回押下するだけだ。
関数電卓を扱える者は高度な円周率をたった1つのπで利用できてしまうわけで、何だかこれはどこかで聞いた話じゃないかな。
ご想像の通り、人工知能の、特に今話題のイラストレーションAIのパラメータとは「Sky(空)」や「Sea(海)」などの言葉なんだ。
普通の電卓ではパラメータ「1」が選択でき、関数電卓ではパラメータ「π」が選択でき、イラストレーションAIではパラメータ「Sky(空)」が選択できる。
この時点で絵師や多くの一般人が「人工知能は本質的に超高度計算機である」ことが理解できたはず。
扱えるパラメータボタンがメッチャクチャ多いのが人工知能なんだ！
しかもイラストレーションAIが扱えるのは「+」や「-」というアルゴリズムだけでなく「絵を描く」というアルゴリズムまで扱える。
「Sky(空)」「次のパラメータを加えて絵を描く」「Sea(海)」の計算結果として「空と海が描かれたイラスト」を得られてしまうのがイラストレーションAIなんだ。
これは大変センセーショナルだよね。
しかもイラストレーションAIが機械学習によって既存のイラストから学びを得てイラストを生成していると言うじゃないか！
絵師が自身のオリジナリティをイラストレーションAIに盗まれてしまうかも知れないという危機感は物凄く理解できる。
普通の電卓から関数電卓、パソコン、人工知能に至るまで計算機の最大の欠点とも言って良い要素に「計算機はパラメータの意味を知らない」というものがあるんだ。
それこそボクのこの話が意味不明だろうから解説しよう。
例えば皆さんが単純に「1 + 1 = 2」という計算式を認識したとき、この計算式がなにを意味しているか、なにを計算したのかわかるだろうか？
さっそく答えを言ってしまえばわかるわけがないのだ。
この「1」や「2」は人数かも知れないし個数かも知れないし、日数かも？電力？重さ？年齢？さっぱりわからないよね。
当然の話だよね。ボクたち人間は計算を用いる際は何らかのシチュエーションに於いて、何らかの意味を求めて計算をするのだから。
単純に「1 + 1 = 2」と記述されても各々のパラメータが意味することが明示されていないから誰にも理解できない。
同じように、あなたが鉛筆の数を計算しようとして普通の電卓へ「1」というパラメータを渡しても、その「1」が鉛筆のことであると決して電卓は理解しない。
それが関数電卓であってもパソコンであっても人工知能であっても計算機は決してパラメータの意味を理解することはないんだ。
「1」が鉛筆であると知っているのは今まさに電卓で計算しようとしている本人だけだ。
絵師の皆様へ問おうじゃないか。
あなたの「Sky(空)」はどのようなものか？と。あなたの「Sea(海)」はどのようなものか？と。
イラストレーションAIを活用したいと考える皆様へ問おうじゃないか。
あなたの「Sky(空)」はどのようなものか？と。あなたの「Sea(海)」はどのようなものか？と。
あなたの藍はどれほど青いのか、絵師の藍がどれほど青いのか、個々人の藍がどれほど青いのか、イラストレーションAIは機械学習をどれだけ重ねてもそのパラメータを理解することはない。
なぜ理解しないのか？
イラストレーションAIは計算機だから、道具だから、そして新しい時代の絵筆だから。
はっきりと言ってしまえば、イラストレーションAIが教師データとして収集した既存イラスト群へ機械学習をかけ、そこから新規イラストを生成しようとしても、イラストレーションAIが保持しているパラメータが意味するものは、個々人の主観と同一のものであるとは限らないだよね。
しかも、イラストレーションAIのパラメータは既存イラスト群から統計的に成立させたものであるから特定個人の主観と100％合致することはないと言って良い。
「私の空は緑から青のグラデーション」と考える人が居ても、その人が求めている緑や青などの色、グラデーション感、そもそも空の描画の仕方、雲があるのか無いのか、光はどうなのか、イラストレーションAIへ与えるべきパラメータを想定するだけで膨大になっちゃう。
少なくとも「緑から青のグラデーションの空」程度のパラメータでは現在のイラストレーションAIでは理想的なイラストが生成される可能性は著しく低いはず。
これはもう完全に「この色とあの色を混ぜてどうのこうの」という状況とまったく同じであり、だからこそ「Stable Diffusionのパラメータがどうのこうの」という記事が乱立しているんだ。
断言して言おう。
現在のイラストレーションAIという絵筆を最も上手く扱えるのは絵師の皆様であると。大半の一般人よりも「Sky(空)」や「Sea(海)」の奥行や深みを知る絵師のパラメータ調整はボクたちのような情報技術者は決して敵わないだろうし、多くの一般人などは写像の言語化すら困難なはずだ。
例えmimicのような特定の絵師の特徴量を学習できるようなイラストレーションAIが登場しようが、そのパラメータを区切り設計しているのは絵師よりも「Sky(空)」や「Sea(海)」を知らないボクたち情報技術者だ。
ボクたちは絵師がどこまでを「Cheek(頬)」と考え、どこまでを「Forehead(おでこ)」と捉えるかを知らない。
ほぼ間違いなく我々はあなたの絵柄を完璧に出力することはできない。あなたの絵柄と比較してどこか違う、どこか違和感のあるイラストしか出力できない。
情報技術者はあなたではないから、あなたの認識の範囲を知ることができず、そうならざるえないんだ。
あなたであれば知っていることをmimicは決して理解できない。なぜならmimicは計算機だから。
計算機は1 + 1 = 2の意味を理解しない。あなたのイラストの特徴量を学習しても出力されたイラストがなんなのか計算機は、人工知能は理解していない。
イラストレーションAIであなたの作品を出力できる人間はこの世でたった1人、あなた自身だ。
イラストレーションAIは新しい絵筆であり、今後新たな絵筆がどんどん登場するはずだ。
例えば描画キャンパス全体の傾向からペンの入り抜きを自動的に補正するイラストレーションAIペンなど面白いかも知れない。
これを実現するにはmimicと同じようにあなたのイラストを人工知能へ学ばせることが必要になるだろう。
しかし、その入り抜きが正しいか判断するのはあなた自身なんだ。何故ならばイラストレーションAIは絵筆であり、絵筆の振る舞いが正しいか決めるのは意志のない絵筆ではなく使用者だから。
