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はてなキーワード: 演算とは
好きだったんだけど空気なんだよなぁ
内容はレゴブロックみたいに車や飛行機を組み立てていってレースやらバトルやらお掃除やらのミッション？を組み立てたマシンでこなしていく感じ。
例えばハードル走みたいなミッションがあると軽くて早い車の下部にバネを着けて飛んでくでもいいし、
めちゃくちゃゴツくてエンジン積みまくったトラックみたいな車でハードルをぶっ飛ばしてもいいし、
飛行機作ってハードルの上部あたりを飛び続けてもクリアとなる。
出来自体はそんな悪くないと思うんだけど、
64版のどんどん技を覚えて謎解きしていく感じのアクションとは何もかもが変わっちゃったから64派には割と不評だったイメージ。
バンカズ自体は最近になってスマブラ参戦という大きな功績を果たすもスマブラ中でも本作はなかったこと扱いにされてるみたい。
Steam辺りで来たらまた遊びたい
真面目？な話、
スパコンとグラフィック能力というのは関係あるようでないような気もするのだけど、
VRとか完全にボクセルで描かないと、物体の破壊とかちゃんと表現できない気がするんだよなぁ
マインクラフトもボクセルといえばボクセルだけど、あれはブロックというか粒度が荒すぎて、
ボクセル単位での物理シミュとかはともかく、まず普通にポリゴンで描いたような物体があって、
それを2Dの消しゴムツールがピクセル単位で消せるように、ボクセル単位で消せるとかできないと
地面に砂があったら、それが手からこぼれるぐらいでないと駄目だと思うんだよね
ゼーガペインみたいなアニメでそれが量子コンピュータで可能になるかのように説明されるけど、
そんなことないんじゃないか、というか、あんまり本質的に関係ないんじゃないかと思ってて、
この世界の原子分子レベルを実現するには、爆発的な演算やメモリが必要になるわけで、
そういうリソースや並列処理の化物をスパコンと呼んでいいのかよく分からんのよね
そういった化物であることと天気予報や核爆発シミュは関係するようで本質ではない気がする
とポエムを書いてみた
今って、民主主義も資本主義も結局ダメダメで、かといって他にどうすることもできず、一部頑張りつつ誤魔化してる世の中
多分多くの人が自分自身も含めた人間の限界ってやつを感じてしまってると思う。言葉や態度に出さないにせよ
で、そのうちコンピューターが人間の能力を凌駕するといわれている
そのうちがどのそのうちかわからないけど、判断をコンピュータに任せたほうが良い結果になるって分野はもうある
それがどんどん増えていく、はず
今は二次検証というか、人間側がコンピュータの判断って妥当であるか否かをチェックしてたりするけど、
その時の人類って、今までうまく行ってたから、って感じで人間の判断とか検証を諦めて、
一応複数のコンピュータの演算結果を見比べるぐらいはやりつつ、色んな判断をコンピュータに委ねるぐらいまでの覚悟を決められるんだろうか
あくまで参考程度に留めるだけなんだろうか
重要な問題の判断をコンピュータに任せるようになったとしても色々うまく行かなくなって、コンピュータにも絶望というか不信感を得て、解放運動とかするんだろうか
なんかそんな感じの読んでないＳＦがあったような気がするけど思い出せない。
PCで使われてるCPUだと、素子数100億個、動作周波数5GHz程度だから、世界の演算速度とは雲泥の差だよ。
この世界の情報処理はそのエリアごとに分散処理されていて、地球近辺だと、メモリと兼用だけどボース系の素子だけで5.4*10^51(5400000000000000000000000000000000000000000000000000)個以上あって、フェルミ系の素子も合わせると正直数が把握できない気がする。
しかもこれらの素子は、１つ１つが「0か1か」という1ビットの情報量しか持たないんじゃなくて、全部が量子コンピューターで、更に素子同士の位置関係その他を使って莫大な情報量を持ってる。
ちなみに周波数は5400000000000000000000000000000000GHz。
→ 哲学とかそういう話ではなくて、自由意志が存在しない、身体や環境的文脈から完全に独立した脳機能は皆無なのは、"単なる科学的常識" なので、賢い振りをしたいのならお気持ちや宗教を前面に出さずに、真摯に現実に向き合ってどうぞ
→ ただし、量子力学の世界観においては、それまで物理学の基本的な前提と考えられてきた、実在性・局所性・因果性という概念が破綻する可能性があるので、コンウェイの自由意志の証明の方面から自由意志を語りたいならご自由にどうぞ
→ ついでに言語を持たずともなんなら脳すら持たずとも粘菌類もそのほかの生き物も高度な処理演算ができる。さらに言えば生命と非生命(無機物等)に違いはなく本質的には同じものだし、死すら現代科学は定義出来ていない(臨床上の死は設けられているがそれすら近年覆されている)。分子のレベルから生物という現象を見つめるのは楽しいかもしれない。ちなみに過去の増田と現在の増田は物理的に連続していない別人だがお気持ちで同一人物と称している
↑ 上記の文章を理解するのにどこか専門的な知識が必要となる箇所はありましたか？
古典物理学視点というか現在の科学レベルでは 『自由意志は気のせい』が誠実な答えなのは疑念をはさむ余地がないと思うのですが、
たったこれだけの日本語も理解できないのだから文章力どうたら地頭がどうたら以前の問題だと思いますよ
anond:20211207104426 anond:20211014160107 anond:20211016172711
コイツ↓の言ってることが長い割に読みにくいと感じたので、コイツの考えてることを俺の言葉で再度整理してやることにした。
https://anond.hatelabo.jp/20211201182300
いいってことよ、お題はブクマでいいぜ。
分類は……ゲームの話が多いし、「ロープレ」「アクション」「シミュレーション」「エロ」でいくか。
アバターだけは可能だ。ただし頭がオッサンなら美少女でも口からはオッサンのセリフが出てくる。脳に電極挿すと思考の傾向を誘導してくれる機能とかがあれば思考そのものから別人になれそう。
たとえばじゅもんを唱えてファイアボールを撃つとかは出来るが、身体がそのまま無茶な動き、たとえばトリプルアクセルは無理だ。これはもうフルダイブの実現しか手段がない。
現状ではどうあってもリアルに束縛される。向こうの世界でヒーローになっても「タケシ！宿題と店の手伝い！」と言われたらその瞬間にリアルのタケシに戻ってしまう。思考速度の加速でリアルの10000倍ぐらいのスピードで時間が流れればあるいは……
モーションキャプチャーだとどうあってもオッサンのモッサリムーブが限界だ。ここはやはり限界をフルダイブで超えるしかない。
VRでは自分の知る身体の動かし方までしか出来ない。フルダイブをそのまま実現してもここを改善しなければ駄目だ。どこかでコマンド入力を組み込むか、脳に差した電極から未知のムーブをゲーム側から襲われる必要があるだろう。
飛んだり跳ねたりすると下の住人に怒られるのがやはり虚しい。フルダイブしかねえ。フルダイブ万能か？
現状で生み出せるのは今までのゲームでやっていたことの延長までだ。AIはやはり馬鹿だし、人間の想像を超えたものはまず出てこない。集積回路技術を発展させて処理能力を増やすしかない
色々と容量や作り込みをケチってだいぶ怪しい動きをするものが多すぎる。
現状だと「今まさにVRに繋いでいるタケシ」という呪縛から逃れられていない。匿名性の濃度が同じ程度の空間ばかりだ。これに関しては文化の発展により様々な濃度の空間が広がる時間で解決する問題だろう。
スキあらばホモセンズリに誘われるのは現在のVRにおける大きな問題だ。治安の改善が求められるが自由と引き換えになる。非常にセンシティブだ
新しいゲームで新しい友人を作って楽しく遊んでいたら、お前とのホモセンズリが目当てだったんだと突然言われてしまう。バーチャル直結厨の集団が多すぎる。通報実績の共有とかでしか解決できなそうな問題だ。
オフパコにはリアルで会わなければいいという防御策があるが、バーチャル空間では一緒に飛ぼうと言われたリンク先がバーチャルラブホだった時点でもうそこでオンパコが始まってしまう。どうしようもない。脳に差した電極を使って性欲を無くす電気を送るしかないだろう。だが、悪用されて性欲を強制的に加速されてしまえばバーチャルらっこ鍋パーティーの始まりだ。終わりだ。人類の敵は人類だった。
黎明期当時の技術に対してドコモの要求が多く、かえって足枷になったことはあながち間違いでは無いし、ハードウェア構成の変なこだわりもあったと思う。
1つは、少なくとも今までの日本向け端末で採用され続けているチップセット（主にQualcomm Snapdragon）が、モデム部分を除いた処理能力でAppleから何周か遅れているようなものばかりである（特にGeekbenchのComputeスコアはVulkanを利用しても悲惨な結果ばかり）。
たとえ同じアプリをリリースしても、同じ価格帯の携帯電話なのに体感速度で明らかに劣ると言うことがよく起きている。ゲームで顕著だ。
偉大なるUnity（IL2CPP）やCRIなどのミドルウェアのおかげで、ある程度は演算や音声再生能力の差が吸収されるようになったとはいえ、3D描画APIがOpenGLESからMetal/Vulkanに移行したために描画性能の差が余計に広がってしまった。
純粋にチップセットメーカーの技術力の問題もあるが、視覚で訴えかけるゲームのパフォーマンスで差がついてしまった以上Appleのプラットフォームを選ぶ人は減らないだろう。
おそらく、まともなデベロッパーであれば、できる限り理想を実現しやすいプラットフォームを選ぶので、既に普及率が高いうえパワーに余裕のあるiPhoneを基準にアプリを作る。後はわかるな？
2つ目は、一時期流行を見せたいわゆる「格安スマホ」すなわちローエンド端末（エントリー機）の存在だ。
これは、（非常に少ないが）特にこれからスマホを使い始めるという人には非常におすすめできないし、型落ちハイエンドスマホからの買い換えもやめておくべきだ。
自分含め、購入する際には安くてもスマートフォンだと思っているので、あのアプリを入れよう、あのサービスも使ってみようなどと期待して操作をするが、スマートフォンとしてのメリットをほとんど享受できない場合がある。処理能力やストレージが全く足りないからだ。
iPhoneの場合、概ね処理能力を差別化していない（廉価グレードのSEは存在するが中身は「型落ちハイエンド」）のでどれを選んでもそれなりには動いてくれるが、「格安スマホ」は最新機種でもチップセットメーカーがコストを下げるために処理能力をかなり抑えて差別化を図っているので悲惨である。
ようやくSnapdragon 480 5Gで一気に底上げされたが、少なくとも日本市場に関してはもう手遅れだと思う。
また、スピーカーやディスプレイ、カメラなどの部材も必然的にグレードが低いものを用いるので、型落ちハイエンドスマホより体験が劣ることもあり得る。
パソコン同様、初心者に安物を買わせてはいけないのである。売り方をもう少し考慮して欲しい。
以上のように問題はたくさん抱えているが、辛うじてAndroidというプラットフォームには救いがある。
オープンだという点。
x86-64のパソコンさえあれば開発環境が無償で使用可能で、作ったアプリはサイドロードができるのでストアなどに登録しなくても配布できる。
自力で機能を実装して、ちょっとした不便や問題を解決していく強い意志を持てるならば、どんどんAndroidを使うべきだと思う。
理想としては、Android StudioやFlutterなどの開発環境がAndroid上で走るようになれば、敷居も下がってコミュニティも活発になるだろう（なってほしい）。
STEM、DXなどバズワードでは、理系と文系という分け方がされるが、重要なのはおそらくそうではない。
数学や物理では、学校が紙での試験を前提としているため、コンピュータを使うことを前提に出来ないため、いざコンピュータで計算させようとすると躓く。
また逐次処理になりやすく、物理的な演算回路を複数持った場合に使いこなせるかという視点があまりない。
Wordやエクセルといった事務処理だったり、1つのパソコンの中に限定する処理になって大量のコンピュータを使いこなすという視点がない。
またライブラリの使い方といった、長期的に差別化出来ないものに時間を割いてしまっている。
Google、Facebook(Meta)、Amazon、マイクロソフトとも、サーバーという大量のハードを持っていることが差別化要因となっている。
サーバーの規格化を進め、価格競争をさせ、他社の競争力を阻害するといったことにも力を入れた。
インテルCPUのセキュリティ脆弱性を暴露するといった価格交渉に有利になるようなことも欠かさない。
TPUのようにクラウド上にあってサイドチャネル攻撃が確認しにくくするといったことも欠かさない。
日本が間違ったのは、ソフトウェアが差別化要因の時代になった、ハードは時代遅れでソフトやサービスにこれからはシフトしなければならないと、バランスを欠いたことだ。
先端の半導体は作れず、国内需要も作れないので設計する技術もなく、振り回されっぱなしになっている今の日本を見れば明らかだ。
サーバーもデータも大量に持っている所でないと、投資する意味がない。
また先の企業からすると、機械学習の流行が終わっても、工場のように限定されたハードではないし、通信でつながっているため他への転用が可能だ。
世の中の変化は速くなっているというが、革新的な技術は数年かかっている。
大量にサーバーを持っている企業からすると、機械学習が成功しようか失敗しようがどちらでもいい。
自社内で他の革新的な技術に注力している間に、他社の研究結果の成果が花開いたとしても、大量のサーバーが必要になるので、結局自社サーバーの顧客となる。
商品が売れなくなった時代に、研究費用から稼ぐ手段を持ったという側面もあるだろう。
自社から優秀な研究結果が出てこなくても、他社や大学から研究結果が出てきたら結果を取り込める。
OSに関してはCPUやGPUといったハードを持てなかったので育てることも出来なかった。
RISC-Vでワンチャンという議論を見ていると、CPUの演算部分のみ議論しており、デバッグやトレース周りの議論がない。
TRONに関しては、OSとしてはカバーする範囲が狭すぎて自力で実装しなければならなかったり、
ハードの差を吸収するだけの開発力がなかったりで、結局失敗したのだろう。
設計に関するソフトについては、Web、ゲームエンジン、CGソフトといったソフトを作るためのソフトや、
ソフトが対応していないから製造できないという状況が起こり、ソフトの修正を依頼するとノウハウや差別化要因が漏れる。
自国内で閉じないため、主に米国ソフト企業のライセンス料の上昇についていくことができず、設計すらできなくなった。
表現の自由があるため、政府が出版業界に支援政策を出すのは困難なのだと想像している。
漫画といった市場に任せておけばいい分野はいいが、産業や国力に長期的にはつながるが売れない分野は持続できなかった。
紙でも電子書籍でもいいが、産業で役立つ内容を出版出来ず、ブラックボックス化した。
株主向けの情報は流通するが、技術者向けの情報は流通しない。情報がないから大学での研究もされない。
日本国内の半導体業界団体としての活動も活発ではないため、業界紙も出版されない。
他の業界についても同様だ。
生物系のように数千ページある洋書が定期的に更新され、その翻訳本でカバー出来る分野はあるが・・・。
中国での書籍を見ていると、産業界に近い書籍が大量に出ていることがわかる。
そして中国で出版された書籍を翻訳できない、売れている書籍情報すら把握出来ていない状況が、今の出版業界の限界を表しているのだろう。
政策を検討する会議に呼ばれる人物が、メディアでよく取り上げられる人しかない。
情報収集能力がないのか、それとも個人情報だからと政府がわざと把握してないからなのかはわからない。
政府がプロジェクトを立ち上げるのであるから、そこには解きたい課題があり、ゴールがあり、それに必要な人・金・リソースがあるはずである。
日本は、国の威信をかけた失敗できないプロジェクトの経験が少ないのか、避けているのか、下手だ。
「高齢者も若者も生き生きとした社会の実現」といった、曖昧なゴールを設定する。
(数字を出すと延々と議論し収拾しない、日本の持ってる問題もあるだろうが）
キャッシュコンバージョンサイクルは、簡単に説明すれば、原料などを仕入れるのにキャッシュを払ってから商品を売ってキャッシュを手にするまでの時間のことをいう。
Amazonはこれがマイナスで、マーケットプレイスへの支払いを極限まで遅らせるといったことで実現している。
これの何がいいのか。
企業からすると銀行から借りずに手元に自前のキャッシュがあるという状態で、投資をしやすい。
また雑な言い方だが、倉庫に入ってる商品は既にキャッシュになっているということで、商品の返品といったリスクを取ることができ、顧客満足度向上につながっている。
飽きというのは強い原動力となるので、四六時中ニュースサイトを見、SNSで絶えず新しい何かを目にするようになった。
フェイクだろうがなんだろうが、飽きることよりも刺激的だ。
Pythonの無言ブクマをよく見かけるのでネットワークに続いてちょっと書いてみることにしました。
東大・京大のコンテンツが初心者向けでおススメという言説を見かけるのだけど、これは本当だろうか。私は人を選ぶのではないかと考えています。
あれは確かによくまとまっているし、初心者向けに制作されてはいるのだとは思うのですが「大学の学生に向けた授業で用いる」内容だということを失念して手放しで称賛しているきらいがあるなと。
私としてはあの資料は以下の前提で用意されていると考えています。
とはいえ、資料を読んだ時の理解度など人それぞれですから、私が勝手にそう思っているだけなのかもしれません。
あの資料が本当に初学者である自分に向いた資料であるのか。挫折せずに続けられそうか。それは10分やってみたらわかると思います。
なのでまずは10分だけでもいいので実際に試してみて欲しいです。
なお、10分というのは、Google アカウントをお持ちの方限定で、AndroidもGmailなど、Googleのアカウントなんて持ってないぜという方は、アカウント作成にプラス10分割くか、Googleに与したくないということであれば似たような環境であるAnacondaを導入してJupyterNotebookを起動させるかのいずれかで試してください。
後者はnotebook立ち上げる前にめんどくさくて嫌になる可能性があるけど、ポリシーの問題だから仕方ないよね。
Pythonの実行環境は色々なパターンが増えましたが、2021年現在で一番お手軽に試せる環境は Google Colab です。異論は認めない。そしていまんとこ無料なので安心して欲しい。
Google Colab：https://colab.research.google.com/
アクセスすると「Colaboratory へようこそ」というページにたどり着きます。
タイトルの直下にメニューが並んでおり、そこから「ファイル」⇒「ノートブックを新規作成」と選ぶだけで新しいノートブックが開きます。このノートブックというのが Python を実行するための環境になります。
もしGoogleアカウントにログインしていない場合、ここでログイン処理が間に挟まるので、その場合は粛々とログインするだけでOKです。
再生ボタンのようなアイコンと、その横にテキストボックスが表示されたと思います。このテキストボックスは「セル」と呼称します。Excelと同じですね。
これは所謂Jupyter Notebookというもので、Google Colabのカスタマイズが施された専用バージョンです。
では、このテキストボックスにまず「1+1」と書いて実行してみましょう。
実行は再生のアイコンをクリックするか[Shift]+[Enter]キーを押下するかのいずれかで行なえます。
結果として2と出れば完璧です。
下にもう1個セルが出てきたと思います。今度は次の2行書いて実行してみましょう。
msg_text = "Hello World!"
print(msg_text)
所謂Hello Worldですね。文字列が表示されたと思います。
ここでお気づきかも知れませんが、最初の1+1はprint()を省いても結果が出力されました。
実はGoogle Colab（とその元になったJupyter Notebook）では、print()を書かなくてもセルの最後の結果を表示してくれる機能があります。
これはPython標準機能ではありませんので、その点にはご注意ください。基本的にはprint()などの表示するための関数が必要で、セルで実行する際には例外であると覚えておいてください。
さて、これでPythonを実行する環境が整いました。多分ここまで5分も掛からずに実践できたと思いますがいかがでしょうか。
Pythonプログラミング入門： https://utokyo-ipp.github.io/
この中から以下の2つをGoogle Colabに写経しつつ実施いただきたいと思います。残り時間でぎりぎり終わるところまででひとまずいいかなと思います。10分頑張ってみましょう。
いかがでしょう。Python楽しそうだと思えたでしょうか。このまま学習を進められそうでしょうか。
まず、このまま続けられそうであれば、この資料は向いている（素養がある）のだと考えます。上記で飛ばした以下の項番も含めて順番に項目をやってください。
私見ですが、この資料は学習順序も考えてまとめられた資料と思われるので、つまみ食い的に興味があるところだけというのは余りおすすめしません。
一歩ずつ進めていきましょう。それだけでPythonの入門は可能です。がっつり時間を割けるなら1週間もあれば入門できてしまうでしょう。
一方で、ちょっと無機質すぎて読みすすめるのに飽きてきたという方もいるのではないでしょうか。必要最低限の情報だけずっと読みすすめるって意外としんどいものです。
そんな人は、少しお金はかかりますが、やはり教科書の類を購入することをおすすめします。
体系的にまとめつつコラムなどを挟むことで読み進めやすいように配慮されたもので、挫折せずに最低限の知識を得るための最初の一歩としては、やはり書籍が良いでしょう。
初心者向けに漫画形式にした入門書もありますし、網羅的にまとまった教科書系も人気があります。
まずは最初の一歩だけ、必要最小限の知識を得るための電子書籍であればこんな本もあります。
https://amzn.to/3lOodKF：Pythonに興味はあるけれどもはじめの一歩をなかなか踏み出せないでいる人のためのPython「超基礎編」
Kindle Unlimited 対象なのでPrime Reading 加入者であれば無料で読めるのでお手に取ってみませんか。
これで駄目そうなら「マンガでざっくり学ぶPython」が良いのではないかなと思います。
https://amzn.to/3aL0819：マンガでざっくり学ぶPython（パイソン）
京都大学の資料も拝見しました。こちらも内容としてはそれなりの網羅性があり、脱・初心者にむけた内容にまとまっているとは思います。
難点はやはりアカデミックすぎるかなというところです。
https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/245698/1/Version2020_02_13_01.pdf
東大も京大も「一般的な初学者」向けかというところに疑問符をつけたいのです。2冊目、3冊目辺りの知識強化として用いるのが良いかなというのが個人的な見解で、1冊目はもう少しやさしい内容から始めるというのが良いと考えています。
また、ゼロからの知識習得というものは Web の1ページをつまみ食いしつつ覚えるというのは結構難しくて、それなりに体系化されたまとまった情報を順番に辿るのが近道だという風に私は考えています。
1. 初学者向けのかんたんな Python 本を買う（変数・関数辺りが理解でき、イラストなども交えているのが理想的）
2. 知識補強として京大資料 または東大資料を参照し、復習しつつ 項番1 の本では得られなかった知識の補強を行う（ここで脱・初心者を果たせる）
3. 自分が本当に目指したい分野の知識習得にあたる（項番 2 までで得られるのは汎用的な基礎知識である。画像編集や機械学習・深層学習などはほぼ含まれていない）
そして、項番 1 の候補で挙げた本も250円（Kindle Unlimited対象）と、1,574円です。時給換算で2時間分程度の費用で、右往左往せずに目的地に目指して進むことができると考えたら、そこまで高い買い物でもないのではないかなと考えています。
投げ出したくなるような学習方式に敢えて挑んで、その通り放置してしまうのが一番勿体ないなと思い、この記事を作成いたしました。
なんとなくググったらたどり着きました。Python Japanという老舗のサイトで初心者向けコンテンツを掲載しています。京大/東大の資料より先にこちらを試したほうが良いかなと考えます。試しに覗いてみてください。
ゼロからのPython入門講座：https://www.python.jp/train/index.html
他にも有益なコンテンツが出てくるでしょうから、コンテンツの個人的な評価を anond:20211023221206 の記事にまとめることにしました。
