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はてなキーワード: 平方根とは
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。
「Q.円周率の第１０桁目と２０桁目と３０桁目は？」
「Q.２の平方根の第１０桁目と２０桁目と３０桁目は？」
「Q.完全数を答えよ」
は？
もう死ねよ。
完全に萎えるわ。
これが許されるのはVIPRPGまで。
ニコニコのツクールゲーですらこれやっただけで☆５入れようとしてた人が☆１に入れ直すわ。
マジで脳が終わってる。
すげーよ。
この要素だけで完全にクソゲーだもん。
ゲームって究極的には作り手と受け手のコミュニケーションじゃん。
「わからん殺しいいよね……」「いい……」
みたいなのを延々と楽しむ遊びじゃん。
言ってしまえばTRPGにおいてGMとPLが「ほぅ……久しぶりに楽しい卓になりましたね」「いやーわかりみがあふれる」って出来るかどうかの世界をボトルメールのような形でやる文化じゃん。
それでいきなり「さ～～て剣と魔法の大冒険の途中ですがクイズです！僕の大好きなスポーツの最強チームの歴代スコアは～～～～」とかやられたら一気に冷めちゃうじゃん。
まあ確かにゲームでいきなり「アイドルたそまじカワユスな～～拙者開発チームで一番のキモヲタにござるぞ～～話聞いてくれたから１０ゴールドあげちゃうぞなもし次回作もしくよろ～～」とかやりだすキャラはいるけど、それだって通行人が突然狂っただけだから許せるわけじゃん。
マジメに問題文とにらめっこしてたら「それなｗｗｗｗ実は俺のめっちゃ好きなスポーツの点数書いてんｗｗｗｗ」とか言われたらキれるでしょ。
マジさー違うんだよね。
世界観を壊してほしくないのよ。
壊すにしても、壊してるって自覚とお互いの同意を持って壊して欲しい。
こっちがマジメに「むむむ……これも地図読み人のスキル……この世界の冒険者はこのレベルでダンジョンを研究するゆえ……」ってなれるラインの中をさまよってるのに突然現実を持ってくるなよ。
マジでうぜー。
いや、面白いパターンもあるがお前はマジでつまらないとハッキリ言うわ。
ハッキリ言う。
公務員人でもなってろ
色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。
URL： https://www.python.jp/train/index.html
Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。
勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。
URL： https://paiza.jp/works/python3/primer
動画で学べるのとそこそこの範囲を網羅しているのと、環境はサービスが提供しているのでインストール周りを気にしなくていいのがメリットとなる。
逆にいうと説明が音声のみなので自分のペースで進めたい人には少しもどかしいかも知れない。
有料サービスに申し込むとエンジニアに質問ができるということなので詰まった時にいいのかも知れない
（とはいえ初心者の質問であれば、teratail 等で訊けばいいと思う。世話になった分のチップ的な課金ならアリかも知れない）
URL： https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/subtop/features/di/pybasic_index.html
他の言語をかじったことがある人が詳細を知りたい時には便利だが、初心者にはちょいちょい分かりづらいところがある。
特に第一回目はわからないところは無視してスルーしないと、難しそうな資料だと勘違いされそうなので、構成もう少し考えればいいのにと思う。
このレベルの情報が無料公開されているのは純粋に素晴らしいと思える。
URL： https://mitani.cs.tsukuba.ac.jp/book_support/python/
「Python ゼロからはじめるプログラミング 」の著者が、著書の副読本的にまとめたPDF（スライド）が公開されたページ。網羅性も高く、図解もありそれなりにわかりやすい。
ただし、著書を教科書として授業する際に便利な資料として想定したものと思われ、詳細な解説は著書を参照という内容になっているため、初心者向けかと言われると少し悩んでしまう。
プログラムに関する知識がまったくない人であれば、先に紹介している ゼロからのPython入門講座、paiza ラーニング 、 @IT 等のコンテンツで基本を押さえて、その後で振り返りとしてスライドを参照するのが良いかと思う。
あるいは、著書を買うかどうか参考にするためのサマリーとして割り切って読み進めるのが良いかも知れない。
URL： https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html
VIA：b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tankazunori0914/status/1451365384238428161
これは Python というよりAI関連の話が中心となった資料で、7章におまけ程度にPythonの基礎も扱われている。
機械学習をやりたくて Pythonを始めようという方も一定数居るだろうから、Pythonをある程度押さえた上であれば有意義なコンテンツと思われる。
コメント時は軽く眺めた程度だが、後でちゃんと精読しようと思える程度にはまとまっている。
URL： https://utokyo-ipp.github.io/
既に元増田に書いた通りだが、東京大学の学生向けの資料であり、遊びがなく、万人向けとは言い難い人を選ぶ資料である。
よって、最初の講座としてこの資料を選ぶのは、学校の教科書・学業が大好きで、読むのが苦にならないという人だけが推奨で、それ以外の人は避けよう。
とはいえ、よくまとまっているいい資料なので、ステップアップの際に復習を兼ねて目を通す分には悪くない。
URL： https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/265459/1/Version2021_10_08_01.pdf
例の3000ブクマは2019年の資料だったが2021年の資料が掲載されているので、掲示はこちらを採用した。
イラスト等も交えて丁寧に解説しているが、本題の前にコンピュータ史のようなコンテンツがあったりするのがアカデミックな資料だけあるなという印象。
あと例えば以下のようなコードがある。（資料92ページより引用）
# x の平方根を求める
x = 2
#
rnew = x
#
diff = rnew - x / rnew
if (diff ＜ 0):
while (diff ＞ 1.0E-6):
r1 = rnew
if (diff ＜ 0):
※コードのインデントがうまく働いてくれなかったので仕方がなく全角スペースで表現している。不等号も全角に変えている。コピペなどの際には注意されたし。増田記法よくわからん。Markdownで書かせて！
Python の初学者に平方根の計算という問題を与えてもなぁと。元々は現役の大学生に渡す資料なので普通に解けるでしょうけども。人を選ぶというのはこういうところを加味しての発言である。
URL： https://chokkan.github.io/python/index.html
chokkan.github.io/mlnote/index.html
Python 早見帳も必要なものを一通りまとめたコンテンツになっていて東大のコンテンツに近い。既に東大のコンテンツを試した人であれば新しく試す必要性は薄いと感じる。
機械学習のコンテンツはそれなりにボリュームがあるが、やはリファレンス的な使い方がおすすめで、別の資料で基礎を学んだ後に、知識の定着度を確認するために使うと良いだろうと思う。
URL： https://cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/thinkpython/ThinkPython2.pdf
Pythonそのものを掘り下げた書籍。オライリーの同書籍の日本語訳版である。
端的に述べれば中級者向け教材。簡単にPythonを修めた人が更に知識を深めるために利用すると良い。
解説画像などが一切なくてもコードを読めばわかるというレベルの人におすすめ。
オライリーと聞いて内容の想像がつくような人であればまず間違いないだろう。
他言語を学んだ人がPythonを新たに学ぶ際には申し分ないと思う。一方で初心者が最初に手をだすべきとは思えない。
URL： www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf
VIA： b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tankazunori0914/status/1451365384238428161
自分は公開されたという話があった時に読んだが速攻で挫折した。Python 初学者には必要のない資料と考えてOK。
分析をやっていきたいという人も取り敢えず P14 の練習問題を読んでみて、こういう資料で学んで行きたいと思えなかったら素直に積読しておけばいいと思うの。
ある程度分析問題をこなしたあとのステップアップに使用するのが良いかなと思える資料である。
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ひやかし程度にぶくましてるだけなら別にいいのだけども、本当に Python を習得したいのであれば、ある程度「初学者」のためのコンテンツをあたって挫折しないように学習するべきだと思っている。
Python 自体は習得しやすさとかライブラリの充実度とか結構バランスがいい言語だと思ってるので、沢山の人に普及するといいなという思いから、このようなコンテンツをまとめてみた。
誰かの役に立てばいいなぁ。
https://anond.hatelabo.jp/20201105214157
しかし一番の問題はここからで、便が腹腔内に散らばるのである。こうなると便に含まれる様々な細菌が複合的な感染症を惹き起こし腹膜炎を発症する。
これをうんぺりという医者もいるらしい。腹膜炎はペリトナイティス、うんこによるペリトナイティスだからうんぺり。お医者さん…。
速攻で洗浄しないといけないから開腹手術が必要だ。腹膜はどんどん吸収して血管に流してしまうのであっという間に全身症状になり死んでしまう。
だからエアコンプレッサ浣腸なんてアフォな事をやった場合、死亡率は4割ぐらいになる。手術が成功してこの数字。
橋から飛び込んで死んでしまう事も多い。これは高圧の水が尻から直腸に突入するからである。
人間の下半身、特に股間部をシルエットにすると太ももに挟まれた空間が上になるほど狭くなりその奥に穴があるという形になっている。漏斗のような形だ。
足から水に飛び込むと水がこの漏斗で加圧されるという状態になる。更に尻肉で少し出口がカバーされるので水の流れは戦闘機のラムジェットや水路の取水口のように肛門に突入するという形になる。
飛び込み地点が高さ30mの場合、着水速度は重力加速度×高さの平方根なので、時速87km/hとなる。この速度で更に高圧になった水が叩きつけられたら下着、ズボンなどの衣類の繊維は通ってしまう。圧力は減衰されるがそれでも直腸を破くには十分だ。
もう一つはベンチュリ効果で、尻穴がなまじっか狭いせいでここを通る水流の速度は上がる。キャブレターや霧吹きの原理である。ケルヒャー等の高圧洗浄機も同様の原理。これもやはり直腸を破く力に加勢する。
水遊びするような所は都会から離れているので救急搬送にも時間が掛かり、途中で感染による全身症状（ショック）が出てしまう事も多い。この場合はもう手の施しようがない。
高所飛び込みで水圧から肛門を守るには水を通さないウエットスーツが必要だ。じゃなきゃ必要なのは度胸じゃなくて良く締まる肛門だという事は覚えておくべきである。
水上バイクでは手にキルスイッチコードを必ず装着する事になっている。これは落水時にエンジンが止まらずバイクが勝手にどっか行ってしまうからだけじゃない。
水上バイクでは水圧ジェット噴射で進む。これはプロペラのように接触で破損したりしにくいし他人と衝突した時も傷害しにくい。
しかし乗員が落ちる場合は凶器となる。乗員が後ろ向きにひっくり返るように落ちる場合、落水直後の水面近くでは足にジェット水流が当たる。これは足にあたって流れを変えるが、足に沿って流れ行き止まりにあるのが、そう、また肛門である。
厄介なのが水流は障害物に当たるとその表面に沿って流れるようになる。肛門は行き止まりにあり尻肉で水流が剥離するのがブロックされるから、つまり肛門突入になる角度の範囲が大きい。
こうなると直腸が破けると海の微生物なども腹腔に散らばってしまい生存はかなり難しい。
キルスイッチコードが抜けるとエンジンが即座に停止するのでこの危険はなくなる。
だが二人乗りの場合、運転者のコードだけ指してもエンジンが起動できるので後ろ乗員のコードを挿すのをサボり、また危険性を認識せずに後ろ乗員の落水を笑っていたら死んでしまったという悲劇も起こりうる。
これらは人間が四つ足から立ち上がった為に出来た脆弱性だが当の人間はちゃんと認識していない。しかも下ネタなのでちゃんと知識を授受するというのが憚れる状態だ。だったら立ち上がるな。
変なものをディルド代わりにして自慰していて抜けなくなり、病院で「転んだら入っちゃって」と言う人が居るらしいが、こんなに何でもかんでも肛門に入ってしまうデザインだとそんなこともあり得るのではないかと納得してしまう。流体力学的に関心があるので状況を聞かせて欲しい。
肛門コンプレッサ事件などでは現場で単に「やるなよ」と釘をさすだけだろうが、そうでなくちゃんと理由を言い聞かせて知識を共有してほしい。
自衛隊とか工場とか、そもそも仕事中に何やってるんだという批判もあるだろうが、そういう整備道具というのはふざけて遊びに使ってしまうのは仕方がない部分もある。はてなの人だってコンピュータで遊んだりサンドボックス作って変な事したりするだろう？そういう好奇心が無いと上達しない仕事って点では同じだ。だからその上で「これを軽い気持ちでやると事故になる」「サンドボックスから出ている」と共有しないと事故は無くならない。便はサンドボックスたる腸内にあるから安全であり水に流せるがそこから本番環境の腹腔に漏洩すると死んでしまうのだ。
そもそも流体力学的に何でも突入する場所に肛門を置き遊ばれたのは神々である。そりゃナスや電池も飛び込むだろう。だが高圧エアは良くない。
