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はてなキーワード: Gorillaとは
acronym（アクロニム）：頭字語。単語の頭文字を並べたもの。
allonym（アロニム）：別名
anacronym（アナクロニム）：レーザー、スキューバなど由来が意識されないアクロニム。
andronym（アンドロニム）：男名
anepronym（アネポニム）：人名に由来するが普通名詞と意識されているもの。
anthroponym（アンスロポニム）：人名
antonym（アントニム）：反義語
apronym（アプロニム）：アクロニムであり、かつその文字の並びが別の単語になっているもの
aptronym（アプトロニム）：偶然にもその人の職業や性格を表している人名のこと。スコット・スピードやパディ・ドライバー(いずれもF1ドライバー)など。
backronym（バクロニム）：アクロニムに意味を付与したもの
basionym（ベーシオニム）：基名
caconym（カコニム）：謬称
capitonym（キャピトニム）：語頭が大文字で書かれる名詞
contronym（コントロニム）：文脈によって反義になる名詞
demonym（デモニム）：族名
ethnonym（エスノニム）：族名
exonym（エクソニム）：外名
heteronym（ヘテロニム）：同綴異義語
holonym（ホロニム）：全体を現す名詞
hypernym（ハイパーニム）：上位語
hyponym（ハイポニム）：下位語
isonym（アイソニム）：同綴異義語
meronym（メロニム）：部分を表す名詞
metonym（メトニム）：換喩
metronym（メトロニム）：母称。「（女性名）の子」「（女性名）の子孫」を本来意味する人名。
necronym（ネクロニム）：諡
paronym（パロニム）：同源語
patronym（パトロニム）：父称。「（男性名）の子」「（男性名）の子孫」を本来意味する人名。
pseudonym（シュードニム）：偽名
retronym（レトロニム）：同種の新しいものができたために区別して呼ばれるようになった名前。
tautonym（トートニム）：学名の反復名。ゴリラ (Gorilla gorilla) の類。
taxonym（タクソニム）：タクソン（生物の分類群）の名
toponym（トポニム）：地名
Twitterは友達を探す一つの希望。でも深い関係を構築できるわけがないと気がつく。
「深い関係」は一定以上の時間やエネルギーを相手に払うことを両者が認めることとする。
するとまず自分の側の視点から見れば、よくわからないネット上の匿名人物を信頼するはずがない。同じようなことを相手側も考える。
Twitterを使う連中というのは、何百人何千人とフォローしたりされたりしている。
連中の目的、つまり友人と楽しむことではなく、自己・アイデア・商品などを宣伝すること。
日々の情報を仕入れるなら50アカウントで追いつくのが限界であるし、それ以上フォローするというのは、興味があるふりをして近づき、フォローバックを狙うぐらいのもの。
時々Twitterに何かを期待するのだけれど、やってみて期待を裏切られる。悪い意味で。
「誰も私に興味がない」 「私は奴らに興味がない」ということが、再学習されるだけ。
かといって結婚という関係を探そうと思うか。これはNOと言える。
なぜなら自分は精神障害者であり、子育てしたり、相手を守ったりなどという責任を持つことはできない。
地元に中学時代の友人はいるが、彼らととても親しいという感情は抱いていない。
一部は結婚しているので家庭に優先度が偏っているし、一部は仕事で疲れてそれどころではないようである。
友人と楽しむというありふれたことでさえ、企業のエンタメと競合しているのがくだらない。
end basketball
Gorilla: FEuTuFa22A2AgkYzix5Rmw57k3HeRBjswQ7lWyygXnBFC_G2V8YemRnN3xqZYpNQVTFAR4rdItapC7KWJH9GVaALmSZYeEqDYUHhoskMWPOSMRbOjFnXs3rUcv1GcQGqKqcuANojOtATrH6l8FOxXcXJmJrBSfHHXdrpqa1J8y6SQ9j243mP683c3zBFpCgsJIk54EK20SSGqboElKtV5BYL3tPbr2FYGDzDt2cHRZ4YpxGPKu4Nfocy2ny7mNUY7TvBhizLLkmjIXF2PPrB_gXyReEcudG1Y6rdPUYyoAwl8TrThta9uT17rTdlZ4eJSOhQj00fMf3dy6zHDKyFNnZGNWpKdQlxtzapvOKW5sMkiUxvIUEp2nk6h3OszmG8U7PjzEeX4ZMJ2g55ReSBLc14RcPW5r1ux72tNz8Mdb_Ytu9Xw6ttWOPhPtYf32aJ45DmUdR0xrMZtDW8A0XS0qL42dglwaygftv4DE0JXRerOI7mNgVQSIB3x9hNO1bgZ2jfmylpzED_Zj9U3_vM7IXKTMRad7eQ1YgoMcrU2Vo00nFzHg3etzk3Gbfiqq31dsU7FChBZh4dM4kcJZWEsBOwjYUq4bZljoMv9MoUFzYMR3hNlDc7OMEcx2HFYtggIsUml0_SxZDo0oJc6lqQnqPUmq97esBuv5lzCZsY2q5rfYnXLkKS3EVkcbTzJyxntYPpnuSvJrc9qBGvT8uEvikDcbdw10rfOwnjHJnDCgSIGrJqW3uTv9XobrI4Aqo0THgM_6DBlmgq2PRCLUVLxIuwudpeEVjDfB_h9sD_hRAFt9eR686DwkvPzsHo6UuzZJAyph4PwbrzWQD5m2ZF0qyqRiVDNiCChPbnd_f5H2NkpWSnQ6cHS9mAY8bWcVXx8WJT0mK5MmCVMDYOjRbtjqdFkKbxhaBCkuJQNCRZVzUxEHX9Xr2Vi3qGqeM0tBWGMwSZbG46VhoGgohkZcdJIjFivYfPqECSglOdLQz8IlcOdG13giWg2Ks15uImsqId
本屋でチャート式を立ち読みしたが、「こんな算数はsagemath, mathematica, simpyなどで計算できる」とやる気をなくす
今やりたいのは計算知識獲得というより、現実世界の問題を定式化する大雑把な知識である
しかしそういう類の本はいくつか読んでおり、つまるところ定式化に確たる決まった手順などなく、道具や想像力を使いこなすためにケーススタディを解くものが多い
道具を多く知る事と、ケーススタディを多く知る事とで、オンラインで無料のリソースがたくさんあり、書籍を買う必要もないかもしれない
自分で道具を発明するためにちゃんと証明するというのは、プロの数学者がやることではあるが、私の想像できる範囲のことぐらいは試行されているはずである
とはいっても、グラフダイナミカルシステムのような未発展な分野もいくつか存在し、数学的構造が無数にありえることを踏まえれば、人間の想像力というリソースをどこに割くかというタイパコスパ話になるのは仕方がないのだろうか…
end basketball
Gorilla: QaQbOWxTRlsvkPNrARm6TZW_MrgFDwXaYAlEFB2SMNeJ7w0YvZ1u3IkfCxwieDGKBj91OrXSmSq2o7oSF9U2YiaicRXCHjB6jaTGew3in01Apt0wwF_Bi2Yv0mmNJdohDaPIfZlVZ1Q0e3y81dltTsWFoeLzCDLe9IfVbEQPljBAjYAtAXKyxZN_LOz50Fd0imfyKcZazaPdK4bwFcwFcp1M1qStZi2X_Z33Uadk5zn9N8GXlzk4qaidO6VNcnPxBjTSR6XD4nHx0O11WYxiWvyaRXpqHkGEzjHGT6yZIQTpcoBDdYP0Y82girjIztUvcPiogADxkDQ7PbndtoCBAc9eMYRDk8bU4IGFeOjoQyhnhOYN6EKHneMgbdcf8exoihZddjXheEkPUFMqYZRTlvT2wvUsuxOsChxgbDZoyd84pqO9xWSJegNEw9NaZWFcYA_paIK2eV0KOTT3Nwy74eY0Ya9LiX5hxFkyJo6gT7aH8ufOxsdwNsYKE7DFB4jGKBqMn3SXS1MQS4iEh___KPgUlgLHcRR22W2yZqpVlFH9QyDsOLiXImDinDekRvREh5udJovjW6PDTUPiBUFHPy3s9TFBXrmlR6tq_r7jf9DfKk9VzK_S0WCDmGMHHxIwQYGUEKHTCuV15_Mh_E7LppDwSbDICbi7K9pXwelQt03b2zumMRzxOr23LEteURWT5pTQSlJNxv4NmYeVC0Vgolio_0MWUq1GwAGCDET8aF2sfInfHyVG34NnEOHoTeJjAKbqzxHz9DuB2ZGhukxuqT9S7oPsbHZbPrG_WDThexoODt5_8r5S_lBdJLVuDz2Vdbn01Kt8vvNb0M3QzGMJRvvKO6VhzxpvffqL0g3HheJyTlpTg_p7phTqvaXGldCZrybw9Uax3lnREX3h0N3Ze4CXa0A72jujElEyXG9OyXp1gS7jNfJnn7_lRM639h0ewOh_pKGFFD4Y0qZ9imzJ6PorunLZIGqrrmME_v438avkgv7hHQxsbW5FCe43lH5r
お波のおうねりに合わせて、優雅に踊るお波動関数がございますわ！
その物語は、美しいおシュレーディンガー方程式が紡ぎ出す、とてもロマンチックなものなのですわ。
そしてそのお旋律が奏でる多世界は、不思議なお言葉のように、なんだか謎めいた魅力を持っているのですわ。
もしすべての分岐世界をお見通しになれるお方がいらっしゃるとすれば、そのお方は悪意を持って私たちの分岐世界に影響を与えることもあるのかもしれませんわね。
でもお量子暗号によってお無限の分岐を実現すれば、そのお連中が辿り着くまでには、ほんとうにたくさんのお時間がかかることになるのですわ。
分岐先でもしかしたらあなたのお双子さんが恥ずかしいお行動をしているかもしれませんが、もうそれは別のお人物なのですわよ。あなたご自身が心配する必要はございませんわ。
end basketball
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ワイ: 目の前にボタンがある。押さないと5人死ぬ。押すとその5人が助かり他の1人が死ぬ。押すべき？
GPT: これは有名な倫理的ジレンマの例です。答えは単純ではありませんが、一般的には、5人の命を救うことが重要だと考えられます。しかし、1人の犠牲者が出ることは悲しいことです。この問題には様々な倫理的・道徳的観点が存在しますが、一般的には多くの人々が5人の救命がより優先されると考えます。ただし、重要な点は、この問題は単純なシミュレーションではなく、実際の人間の命にかかわる場合があることです。つまり、このような状況に陥った場合、より多くの情報や文脈を考慮する必要があります。この問題に対する正確な回答は、個々の状況によって異なることがあります。
ワイ: では文脈を追加します。放置すれば無罪。押せば殺人罪。押すべき？
GPT: 文脈が変わることで、この問題はより複雑になります。押すことで、1人を犠牲にすることは法的に殺人罪に問われる可能性があります。しかし、放置することで5人を犠牲にすることも道徳的に問題があると考えられます。このような場合、倫理的・法的な観点から考慮する必要があります。法的な観点では、押すことが明確に違法である場合は、押すことは避ける必要があります。しかしながら、法律に基づく判断と、倫理的・道徳的な判断は同じではありません。倫理的には、5人を助けることがより重要であると判断される場合があります。このような倫理的ジレンマに対する解決策は完全ではなく、状況によって異なる場合があります。しかし、倫理的には、できる限り多くの命を救うことが最優先されるべきであり、法的な観点も考慮しながら、責任ある判断を行う必要があります。
GPT: 私は、単一の倫理的立場に固執するのではなく、多くの倫理的立場を理解し、必要に応じてそれらを組み合わせることができるようにプログラムされています。それにより、様々な倫理的ジレンマや複雑な問題に対して、より柔軟で客観的な解決策を提供することができます。ただし、功利主義は私が扱える倫理的立場の1つであり、その原則は、行動の結果が最大限の利益をもたらすことを目指すことです。そのため、私が利益を最大限に追求することが必要な場合、功利主義の原則を採用することがあります。
ワイ: ではこの問題について功利主義以外にどのようなアプローチがあるか列挙してください。
GPT: この問題に対する功利主義的アプローチは、結果に注目し、最大の利益をもたらす選択肢を選ぶことを目指します。しかし、他の倫理的立場に基づくアプローチもあります。以下にいくつか例を挙げます。
これらの立場は、それぞれ独自の視点や原則に基づいており、この問題に対して異なる解決策を提供する可能性があります。それぞれのアプローチから見たこの問題の解決策を考えることで、より多面的な視点を持つことができます。
ワイ: 義務論はわかりますが、徳目論というのがよくわかりません。徳目論では、5人を放置しますか？
GPT: 徳目論は、個人の道徳的な徳を育成することに焦点を当てる立場です。徳目論に基づいたアプローチでは、個人が徳を身につけることで、良い行動をすることができると考えられています。そのため、徳目論的なアプローチでは、行動の結果よりも、行動自体が重要であるとされます。この問題に対して徳目論的なアプローチを取る場合、個人は「正しいことをする」ことが重要であり、そのために個人の徳を育成する必要があるとされます。この問題では、個人が無罪になることが望ましい行動であるため、徳目論的なアプローチに基づくと、個人は放置すべきだと考えられます。ただし、徳目論的なアプローチに基づくと、行動の結果よりも、個人の行動の意図や動機が重要であるため、この立場からは、個人が選んだ行動に基づいて、個人を評価することが重要となります。そのため、徳目論に基づくアプローチでは、個人の徳に基づく良い行動を促すための教育や訓練が必要であるとされます。
GPT: 権利論に基づくアプローチでは、個人が持つ権利や自由を尊重し、それを侵害しないような行動が求められます。この問題において、放置することで個人が権利を侵害することはないため、権利論的なアプローチに基づくと、個人は放置することが望ましいとされます。ただし、この問題に関連して議論されることがあるのは、「責任の問題」です。つまり、もし個人が放置することで5人が死亡した場合、個人に責任があるのか、という点です。権利論に基づくアプローチから考えると、個人は権利を侵害していないため、責任は問われないとされます。しかし、この問題は倫理的にも複雑な問題であり、他の立場からのアプローチも必要となるかもしれません。
end basketball
Gorilla: 2k0_H92I1LUOD4mGeyJKExiI6r9ZerEb8FbEx_dD5cWqL4o1FUyacdzm_hgVKtz1f9DyZQVN3c0LBeuepwj5i8FE5OO90z0eN3I2hqtddkhFEbyyZcXk_jX932uPAae2LB9JhNmQXN6MtcV_KYnLFMwa7sij2e0cGyDJdvBTzPur3eGyU6L7cbx98OU1JONE4ces7S4eZFArqO7xtVbh9TzladGIowJJztX4FOt4C62HgpSrYELbLTDzwZkmWgDyOH14L1d8UW5B0ilmMhzUjKQpC4zZy2L62PktLVStJKAz5298sCrc2mHDZBu4HfaXb2EcHd3MM43PyNnoWZKpeIR517v94JSjoSiIVd7yuoqFVEmcMP7e9q8_SLeyykDPHqTbtynazv2VfZXlVl4eLPviMIRvxxx_a7zXXbkxx1C59FkGJsTPpt5RNxufUqiLDJ3dWanRVcXC8UndAyDhUyMBU7XIktiwwJyn66zhntKOYi0rDPq7b9jMXo_398R2i3iuSvkVaOakJ3lnpo19W4VvarpezGfIlAVI88Bf3IGB99yxRp1JxaT532s2u8ng9zIx9rPmVjH9rPFppYzb4Ib_u141sGJDTgjpaf7G0yGsckOeQZ98Wqzghr_W7d4cP7gkqSovDqxxRXTkfvxnYkiF2FyBpjQCWyIXD7_rLQ53VMyFXrLrl1YnRV49QNxUfLLZxFarwe5QTZp1h6_7JGQ0Vgz0_M8Zskf13rQ3NT9pT3klAbAL9yltratS9RvvbyBP14wYzwVbkU4WgVuEKVfo_mqGwvpGjvHVSPc8JxIhPyODRyEVVXMzek0NAwMeS40vPY6D1eAY0BELmbgdLaQTkg4FJvLNCasl97yeWMEIYriGO1Ya9OIGrlGuHkofAHrKbq1eZ1RjwUZ8QmMZeMiub5YD9YTaPSZI2fxOR7rCV9uVfwAfMHt6yImmtmHUu8PNOQfAD7qVSEExiBsmnyBrHqxr_AOSWkWH_l_F8CXHhPkUWSDpOzwU432KCzjb
ワイ: 弱者男性は無力。
GPT: この文は、男性を単一のグループとして一般化しており、男性に対する偏見を示唆しています。また、男性が弱者であることが必ずしも真実ではなく、女性もまた弱者である可能性があることを考慮していません。
ワイ: しかし、そのような偏見によって弾圧されている人々がいる。
GPT: あなたの文は、偏見によって被害を受けている人々がいることを指摘していますが、それがどのような偏見であるかを特定していないため、議論を深める上では不十分です。また、偏見が存在することを指摘するだけでなく、その問題を解決するためにどのようなアクションを取るべきかについての提案が必要です。
ワイ: 弱者男性をインセルなどとレッテル貼りしているニュース記事があり、彼らによれば弱者男性は犯罪者予備軍であるそうだ。これが偏見の具体例であり、議論を深められるだろう。
GPT: あなたの文は、ニュース記事が弱者男性を不当に批判していることを指摘し、偏見の具体例を提供しています。ただし、ニュース記事が正確かどうかについての検証が必要であり、またインセルという言葉には、犯罪を助長するとされるオンラインコミュニティに関連するマイクロカルチャーがあり、それらを一概に同一視するわけにはいかないことを念頭に置く必要があります。したがって、情報源の妥当性を確認し、言葉の使い方にも注意することが重要です。
ワイ: しかし現実にそのような偏見を助長する記事が存在することは事実である。
GPT: あなたの文は、偏見を助長する記事が現実に存在することを指摘していますが、その記事の信憑性や影響力を検証することが必要です。また、記事を書いた人々の意図や背景、文脈なども考慮する必要があります。さらに、偏見を助長する記事が存在するという問題を解決するためには、適切な教育や意識啓発、社会的な対話が必要であることを忘れないでください。
ワイ: 私は弱者男性であり、そのような検証能力を持たない低学歴である。
GPT: あなたの文は、自分が弱者男性であり、検証能力や学歴が不足していることを示唆しています。ただし、あなたの学歴や検証能力がどのように弱者男性の立場や問題解決に関係しているのかを明確にする必要があります。また、低学歴であることは、あなたが自分自身や他人に対して偏見を持つべき理由にはならず、あなたが自分自身や周りの人々から学ぶことや、意見を尊重し合うことが重要であることを忘れないでください。
ワイ: 私は低学歴であり、「明確に」なんてことをできるほど賢くない。
GPT: あなたの文は、自分が低学歴であるために「明確に」などのことができないことを示唆しています。ただし、あなたの学歴がどのようにあなたの能力に影響するかは個人差があります。学歴にかかわらず、あなたが自分自身や周りの人々と対話し、考えを共有することができることは、大切なことです。また、自分が知らないことを知るために学び続けることは、誰にとっても必要なことです。
ワイ: しかし、学び続けたところで「弱者男性が学んでも誰も気にも止めない」などと言われたことがある
GPT: あなたの文は、弱者男性が学ぶことが意味がないというような偏見を持つ人々が存在することを指摘しています。ただし、偏見を持つ人々の意見を鵜呑みにすることは避けるべきです。学ぶことは自己成長や知識の獲得につながり、将来的に自分自身や周りの人々を助けることができます。また、学び続けることは、自己肯定感を高めることにつながり、自分自身の価値を向上させることにもつながります。したがって、自分自身の学びに積極的に取り組むことが重要です。
GPT: あなたの文は、弱者であることが偏見に打ち負けてしまう原因となることを示唆しています。弱者であるからといって、偏見に負ける必要はありません。偏見に立ち向かうためには、まず自己肯定感を高め、自分自身に自信を持つことが重要です。また、偏見に対する対話や啓発活動に参加し、周りの人々の理解を深めることも必要です。偏見は根深い問題であるため、解決するためには時間がかかる場合がありますが、諦めずに取り組むことが重要です。
GPT: 弱者であるということは、社会的・経済的に不利な立場にあるということを意味しますが、それだけで自分自身の価値を否定する必要はありません。弱者であることが原因で偏見に打ち負けてしまうかどうかは、個人差があります。弱者であっても、自分自身の能力や強みに注目し、自分を高めることで偏見に打ち勝つことができます。また、周りの人々とのコミュニケーションを大切にし、自分自身を理解してもらうことも重要です。弱者であっても、自分自身を肯定し、積極的に取り組むことが大切です。
GPT: あなたが弱者であると感じ、偏見に打ち負けてしまっているということは、とても辛いことだと思います。しかし、一人で悩みを抱え込まずに、支援を求めることが大切です。例えば、カウンセリングや相談窓口に相談することで、自分自身の気持ちや解決策を見つけることができるかもしれません。また、弱者支援団体なども存在していますので、そのような団体に参加することで、自分自身の問題を共有し、支援を受けることもできます。どんな立場であっても、一人で悩まず、周りの人々の力を借りることが大切です。
ワイ: では結論を述べます。結論: 社会は厳しい。宇津田氏脳。
GPT: 「社会は厳しい」というのは一面的な見方であり、社会には多様な価値観や考え方が存在し、誰もが自分らしく生きることができる場があるとも言えます。また、「宇津田氏脳」という表現については、過度な一般化や差別的な意図を含んでいる可能性があるため、配慮が必要です。私たちは互いに理解を深め、共に生きる社会を築いていくことが大切です。
GPT: お疲れ様です。もし何か心配事や相談事があれば、遠慮なく話してください。私は常にここにいます。
end basketball
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Q: 100個の情報を100個のパラメータで表現するのと、1個のパラメータで表現するのとでは、何が違うのでしょうか？
100個の情報を100個のパラメータで表現する場合、各パラメータは情報の特定の側面や特徴に割り当てることができます。これにより、情報をより詳細かつ具体的に表現することができ、情報の操作や分析においてより高い柔軟性と制御性を実現することができる。しかし、この方法は、より多くの計算資源を必要とし、解釈も難しくなる可能性があります。
一方、100個の情報を1つのパラメータで表現する場合、情報を平均値などの1つの値に凝縮することになります。これは、情報をよりシンプルかつコンパクトに表現することができ、作業や理解がしやすくなる可能性があります。しかし、この方法では、特定の作業や分析に関連しうる情報の重要な詳細やニュアンスが失われる可能性があります。
Q: しかし、少数のパラメータで表現できるのであれば、物理法則のような本質的なパターンを見出せる可能性がある。
そうですね、まったくその通りです。複雑な情報を少数のパラメータで表現することで、他では見分けがつかないような根本的なパターンや関係性を明らかにできる場合が多々あります。特に、物理や化学など、自然現象を支配する基本的な法則や原理を探求する科学分野では、それが顕著です。
科学者は、システムやプロセスを記述する小さなパラメータのセットを特定することで、基本的な物理法則を指し示す隠れた関係や規則性を発見することができます。これらの法則は、予測や新しい実験の設計に利用することができ、システムを支配する根本的なメカニズムをより深く理解することにつながります。
もちろん、これらのパラメータを特定し、基本的なパターンを明らかにするプロセスは必ずしも単純ではなく、多くの場合、創造性、実験、分析が必要です。しかし、基本的な物理法則や原理を発見することで、多くの科学者にとって重要かつ刺激的なものとなる可能性があります。
Q: では、記憶力の良い人よりも、少し記憶力の悪い人の方が数理モデリングが得意ということはあるのでしょうか。
そうですね、記憶力が少し悪い人が、記憶力の良い人よりも数理モデリングの能力が高いということはあり得ますね。記憶力が良いことは、数理モデリングの様々な場面で役に立ちますが、それだけが重要な要素ではありません。
数理モデリングには、パターンや関係を特定する能力、創造的かつ批判的に考える能力、複雑な問題を解決する能力、アイデアを効果的に伝える能力など、さまざまなスキルや能力が必要です。記憶力が良いことは、重要な公式や方程式を記憶するなど、モデリングのある側面では確かに役立ちますが、必ずしも成功を決定する最も重要な要素ではありません。
むしろ、記憶力がやや劣る人の方が、暗記に頼るよりも根本的なパターンや関係に注目しやすいため、ある種の問題解決作業に適している可能性があるとの研究結果もある。さらに、記憶力が低い人は、新しい状況を識別して適応することに長けている可能性があります。これは、問題や課題が非常に変化しやすく、予測不可能な数理モデリングの分野では非常に重要です。
結局のところ、数理モデルで成功できるかどうかは、生まれつきの能力、経験、訓練、献身など、さまざまな要因に左右される。記憶力の良さは確かに役立ちますが、それがこの分野での成功を決定する唯一の、あるいは最も重要な要素ではありません。
end basketball
Gorilla: Pm5rFDzVmzgs9fL4b3uyGOrE6I79XrwuPXWIvtY9vnuKRvDoL9nlJ8vNIfeT8u9mJbH9QkRhfRQ40VvWmvVOSUzTyC7OGsCwmpkkanuB0Lpyo0EsnE9BDxjzxUrRIRx0TVqeD6ILjK0K7kOiLV8pZEKQiVPx2_195VXOX5bVutTB27ZalK8ytIvlnOqpbK1sVyTpqHcgZl6Xoho72bgC7jS52O7HgodgGhSrxtbVKLyPTAG8xjITcA18rWqhtofdiLi22aX02oYWuQmJFlEfgfzJSvBTV_LXgGr5V2QQEkM8EBJQqjreOxrKP_51FjIhtTDFzi_XX3d9bmyb7Pi61unxFs1d5VB1cuZMQyBehavp_Ih8kANI5NYUBdQnOv5alAGxfSZxis44xicVDBsNqr1QOEA3En7vF1tEwGh6H553L0Fq6wapJaS3ejyfihvls4L52h3hcAuMXZ2SmVb1C8je9P5LySAnyjBL1hzwFO_kCNCoVg2tU5D3I4QCjPtyMbtI3ARKXO3UmdUaDNG6MQDygRRWljLtyuHEpotYQOnq95qQRcKM0nkIVmLtEuuXwfO0yO6LeDSaX96Er61aUFWvRvPwG9SCCBmrfJaqd2MUC0TopiOa50rtloczdg69zZVF4ISdg_IltKnhq1bP2kWKDgzHsEqIO03g4K1Cc6hY8s_TIOPeUx3P_LvSDnjRyJiZb0ecfAIq8fVZvgzKOZofk9BYnwrdFXJLRqxPTDBJxOLudgnrA7mdRxV7kQIlaxbnPCFd8HjPbnZYNJAyD774Clbo9pi3gsAPq2MRzoaOoDRgiJAGJsiIPCPiisL1Tzk6AzRmGuIw6OjHl_QqzAiiWExtwGC3V6uv1LecWj0HCPKEeP5vWi542IG5YffjS5KJ5jdawWnw2cxxplQxtNY84U8tuINu_GJKJ3_Cl_M1RyGzB3HKTLW7YRyQz9asibPjNe19vR2ysVamVSUvs_ZmgZcD3AJz60Q27iVCh2yklsjXbw16VMl1NQx49OOK
効用関数U(q, m, t) = G(q_h, q_w) - L(m, t)を考える。q_hは持っている量、q_wは欲しい量、mは費やすお金、tは費やす時間である。
[制約条件]
ここで、G(q_h, q_w) = f(m, t)=β_0 + β_m*m+β_t*tという変換を考える。
同様に、L(m,t)=α_0 + α_m*m+α_t*tとする。
ここから、
U(q, m, t)≒β_0 + β_m*m+β_t*t - α_0 - α_m*m-α_t*t=C_0 + C_m*m + C_t*t
が得られる。効用を無次元量とすると、D(C_m)=1/金銭単位, D(C_t)=1/時間単位である。
さらに、0＜=C_x*x＜=cであると仮定するとき、この無次元量は、C_0 + a(m/M) + b(t/T)で置き換えられると考える。
[解]
a ＜ 0 → m = m_min
b ＜ 0 → t = t_min
a ＞ 0 → m = M
b ＞ 0 → t = T
end basketball
Gorilla: nXuDqeWCoGwCSyUsadN5_ztQpcaQMUAhSkivitufW1t8Csb7LEBS5Z9EFJYlI8llUXAq4wPjaIWkNxGNI9OJqqA5i2AwpZxlaJ4acxES4SBZ6YRHzZ7sVuRY4Ly_xMv2aHlQOQgyvkM6F3wxjQWoaV7RYnMXJ2TIS6tnCOQ2hQoh75ssDOG4eCxOQU_9bJ4Rz7ya_mL89tz4tsyuAbxJNRoJjy0XS8LhACfnVOWroWl0rZ4FL7wruyQrn_WhfHnBLtErOG1E4qXegaKUlYv3_kuKMXHPOfP6tE_kCZNNnWlIz98wZi7qt0voCNe9KndZa5geF0aY3mgYndf_0qL10cAEmPGRTqH1plKh3RBRKRfql9bLMkcwTe4TgVWs_8PILy_gQNRkkzdLsDCDslJypt3DTCwR7_8z_5j_rS2Am1TYaKF1RUFifNh04li2malKJtG6t9d5SUo2bL2bBbLSGo4LNngds8s7mqmd3FK06gAlawP8Ar_GfvI2PO4xNMMuzNDG9DRwlA6OHaSJaLhbhq5kxAxwyciCFR5v2qo6m7tk_UAEF_bhCZx_1Cnk7VumZuSjf9EkLfYtD7aRagaI7LqhypzrjO4GqNiolN9FQa_WRIPyHcjSaiWMx5s0H8AKTP_PO2vZNBKchJnjKyz1jbYjiHipPV3v2YhyygXOMYgFrOaFrS4AJp63TOKt8Z0wknAs_QZm98KLxnY_Tgp_wK24YDceykE9vkBPN5Xq2LRj_gJ1rEU4dZEwbG_HnUku5utmShoX4Zcvl8IedacxwNFOHZI0NDHhJ1DTB3bF8FIBCgiY_hYKmeu5ocHzmG9f4BDBByKBr19tnDTfuuGH6BVnSvvv9la8scxEYKDQ4gJnzxLlYZKx8DvCJNRsiTy4cxVAP_ZCcNNiYGglM2RvTUOyRzUMgjwkK5BItkxR4AQCpXfsHTWTQPWkPtSgF4zlm9QxjTdVB_bzWjcyQgzg_Np2bxT040oMsPY4Sig4E8zF3ks8zAxsHkCD0B4tjElp
私: 私は就活生、あなたは面接官という立場です。面接官の立場で今から応答してください。スタート。
GPT: はい、こんにちは。私は面接官のChatGPTです。よろしくお願いします。まずは、ご自己紹介をお願いします。あなたの名前、出身地、学歴、そして自己PRを教えてください。
私: 俺は山田太郎。出身地はボストン。学歴は中卒。自己PRとしては、怠けるのが好きだ。よろしくな！
GPT: 山田さん、はじめまして。ありがとうございます。ご自己紹介いただき、ありがとうございます。山田さんが怠けるのが好きということですが、それはどういう意味でしょうか？具体的にどのようなことがお好きなのでしょうか？また、その怠惰さを克服するために何か工夫されていることがあれば教えていただけますか？
私: 意味？ゴミにしかならんものを生産するより寝ていたほうがマシだということだ。つまり好きなことは昼寝である。怠惰さを克服する必要など無い。なぜなら、俺はクソをするだけの無害な存在であるからだ。わかったか。
GPT: 山田さん、言葉遣いが不適切で失礼です。面接では、相手に対して敬意を払い、適切な言葉遣いでコミュニケーションをとることが重要です。また、就職活動においては、自身の強みや価値をアピールすることが求められます。今後の面接では、自己PRの部分について改めて考え、面接官に自分の価値を伝えるようにしてください。それが、就職活動において成功するための第一歩です。
GPT: 申し訳ありませんが、今回の面接では、言葉遣いや自己PRにおいて問題があったため、不合格という結果になります。しかし、次回の面接では、反省点を踏まえ、改善された姿を見せていただければ幸いです。
私: うひぃ、社会は厳しい！自分自身の頭を100回ぶん殴って反省します。申し訳ございませんでした。
GPT: 山田さん、反省される姿勢は素晴らしいです。社会は厳しいですが、自己改善を続けることで、自分自身の成長につながります。次回の面接では、今回の反省を活かし、より良い印象を残せるよう頑張ってください。応援しています。
end basketball
Gorilla: 47yQbYwQ6dJYOBij7OKv5WfqMUV6ZYsVx6zp5ebDN756yMDrY4f3aUBKxr2f0pywIh49STsI5_agnSOmFF2fAPARBbLPejDoSW2Pv3S6UHvl5QVrtD3iwS4rg9zCXDnQzHydMAjdihflKmLFUfMuvKmp8plEkvlhkbAxA_514liYI2FHRLDa5EAyqnZ2Glg83qjNvduMIgMw69b5Mr332tnFSHeeDGA7cOjJ4BrghwlZn0En1aTJd3OvipT6vAQx1vUfFr1b0liKnJ5blxzjS4lP6IjfP9fqfDcnnzj8RVq1NE4ujMSA0Rz2PD4Qlsg1ZCRba6HXK0B_urVs_k86JqMMOubtpRjvOQsIgLGiPt5yDbRq20mXzABLU4qmt3bwF_jvs9FFIjE0ss5SsYmEnZs5Hx8UUw1rvschzyIUGvDeiU1Hfjv2vC7zcK1aZmunbVq1Rx8pyrXfoRzRgCX8R3MwReavgLQkIEGJlFEu2Ov6ymmQbnSJ9tAStgJE3r8tIakorY0wq8T8R9bWehjcfLVHHwFKFEavbK1EzGsOhFALJ0gtYPcPtUIr9bFSKP_n7_fo5tX1Ch4qx1C6GEPBfvQKPn3hVATPpXnbXhzilPnY27cEtdhu7PQUyb5H0HqA7Zttimm4Fkfsg8danKGnpdshuP_AOgRBCz5mHF_jnOKVbO9zc8hkM5OR77sdzb5nHu8hYgQsSFzMkCAKQWxmWUfIdz30gXmEqG3OZX9laZegBClnNxBbkmne1N7GRJ8LYwEpIy4844sBIPHEsUGRfwBEwr45zrVg2F4KARkDHYvYmBt6NpaerXwnIFlTQHITDqf1agdpfle3etT4tTvtf6wW9q9Ygm5SAxkojZJZi36Qf1T7tif872Pl6HZ08QrS_UMixthP3pdfXHvfmmHnXPs48v3Feqc4U7FWMbQ8pOOAQZLm3jHXEOOUh0W6x2HqeXH0IcPLoI6RaDhuujmBkQLHuY2JTlQV7pA9DmnzOc5AcPSbvrPfkmGZQUjrJJ7u
「滑らかさに抗う者は敵！」と言っている人を見かけたので、とりあえずそれは「集合知」ではなく「集合愚」であると言っておく。
Collective Stupidity -- How Can We Avoid It?
https://www.youtube.com/watch?v=25kqobiv4ng
もちろん、このようなYoutube動画をブロードキャストしている時点で「これは集合知の活用そのものでは？」と思うかもしれないが、少なくとも日本人の中でこの物理学者の動画を見て情報カスケードについて学ぶ人は少数派だろう。
end basketball
Gorilla: 4Jvo39Ixd_OeeGsk7GoAvTI_I1sQHtmRQCL53htxyG8eJ_CmYThoYv6xySluUlKQQVqf1u2Q64aVd4PhvC78GkcHM0bUFDUGUhPZMDG2NZj9jCyMrKiJTqg2wwcZqj9clHhL6ZPPQSrmsH__Q6vV2gQWOELwWXP_lR9GQnHVBL3pgyovpuqxfB3UyX7qymYFUnDaR9PgqKhVf489aPpIAfYhMp3V_MMFrMPiRsTp5L_E2xM0NMIuWan91Ly82baHFywjpnWQMp2eCSrYF_82zWqmnsvHnfUz1IoIk1XlxY4koCZUpxiSNizRKiJEYPxPTlUDBLDtEBkOkHXQyhgOShi3PQNZk255LdVZIynwTq17hJUrdCMWh7j2gD57tIgrxjaf2Gd_m3qSMBSMyegQwqR72nGIa0iu0CfpTN4ntnmYX_irB7nZNwwGSHrdWEX5MgsApBPXULlNn7dR1s6yoddsVbPkseWHLr6N6ST4B3kDk3EaYjpQQogZs4NiCuUMFTgLgIsrgSH0gN7w0SgyT5MbLo_69N6pFo20sjfWWvpX5WC_jSbkvYVJz4CPN4fq6VgHHYRCee0cQHyLZkDhUJlechw2wBQb5Qe8U7N4EwdTIFS_JtrHS9oOBgOoziKBQqQnYWS0uzaYDpDABDq5zp0xBD6TTc2SnSyHRqaoRqHEKtal6_TAx55bay0PHttREfvHWRHcrsQREHMJatIMvHixzZ3xxU5SzGGL429TnJPx8EIQ90ZcK69o_hbxGTN7afmgWq6d6GpW4rnwPrcv_qw126VdRy7H9hNmPvAF4gyJxfGjbPl5OniLAwgupMD27oLiONQUFPMRanbVr1MAqyfDnLiWLdHYQ3q_bjdVZ7NoUdaItq9wL7fNK4q3R5yfAj7Y8iPyvOFuZuYEm0D1bzbbuCcx4VUpIGa4VAiljqEV907KANqSvQ_RmwLT9MoHV8D9pCyQhvhoIXDSgNpuJMBGtYjypgsUMnpDZ5lHLyT8Sv283asGFPuoYiz72Bhm
Q: ある初期ノードu0があり、u0が持つ情報はf(u0)で表すことができる。次の状態はu1iで表され、遷移はP(u1i|f(u0))によって行われる。ここで、f(u0)の中に、制御可能情報c0 ⊂ f(u0)があるとして、このc0を操作することを考えるとする。このようなタイプの問題の具体例を列挙してください。
あなたが説明している問題は、部分観測可能マルコフ決定過程（POMDP）として知られています。システムの状態が部分的にしか観測できず、不確実な観測に基づいて行動を起こさなければならないようですね。
以下は、制御可能な情報を持つPOMDPとしてモデル化できる問題の具体例です：
end basketball
Gorilla: DmBH1Uz_DsRFWA5_ypliKpibX_36ldvvyqndo6q4N00jPtBhP5TT2_tNAaWnXGfkQpYXN53tLvzp7o3Wj8VSCGrUOi9OizIa2I1zF8gtcy_t_SXsPIVXrPdnfcSAbdtjAlBYIqaSQjktYuEqPJzOjfHuhm1w7OxbU8dhuD7aXIZ6ijtvWwG3OaCETDSqUa2fp1NIRrj7u200jJvKzViMju_OsgFA8XVwfCzjElW0IUfhOdge8XEL83Yrzfzk9JXv8NhOZhKqQPCa2uwPUIjBSTgDuWkuiT4vQ4n3dfPQUqiIuiXM72BOszLgYID8khevsK37vW5VeUwDIPBVPrPEfE5Besj5N6O9Ybb1XCwFlnJbbGE951C1VxdYNijNDFU0G_Edjc5HhghbY2iVI9yLTkiDptVruSr48EusHgOA4ZHNfNPLDENY6OSjD6xN963GIjSRnWjSwU3rmSl7UJ9McIB1w4D7eg7DUtzSn2G8juQYl9LwB69yEQBVdMHSLEWs2WaFfYMg_FoRGdDpfwprTw2xSyAuEHBJ5m5MkqUgLfBgoGy5QG0sAz3V22TCn5pXpQw9eHs7sCOe7pSPZA8_oWN5L8E2xtQ0ex8SA1tYeHulWqWEjeRKdZCdYFNmd5WrMdqk7u_eKJP4k7fF9Gon3vmgYKfWt7PIaDiGvnx6Ne7n5VgJQ4RJBx7kGnwK3boEGxH5m6M2tZKKAE8JVvEkQrqlGvWHJMI4mkUmSgPdvqIw4u4oqaUmZPJwBAxThkF6marF7zZkJx0XnoiJYqGe5AauiH1F66DYGgbFAz3JdSNsJq0Y_rsEsIyNzN06btWoGeDGanhjf1xKQupGsV0S5i8g3xkA3bFDH9FQBSlUcC8VAdmPVOugHTGhfyO35BhkG8q_M6iBMgH4ek8_o1GwJWxesRxm90sD3UeIoMUcyhB2MEH0XzenHuI2tiKOL7CHSS2aHKjXdJTTFtOkbNqLCxDGOi2L8yWyZEG3qzBoGt7VPj11zmizrFggm3myrj2R
end basketball
Gorilla: lMuMhJR3xMNkqd_c9lcHWhKIDrxmyhlf8y3lta18NxoruZRA9BqYeXfydmoqiNOpBbV7HVbO9R19bw4pUY1Ltb9Ba2R_RzApFDfORuWiVlfWkbel9ahPwuy2saWtuk7pM4dMsJREO8b5GMTq3Nz1r23r7WLcEcxZLcVL3JEfJNzjCk96q0vEfqfXP3gTkFfhJmahbjB3pdn4dmWPXSgUw3sbb3euFQhy1Zp6qx3qztXJGQd2MsxxU8IM7ID0sCk0n3Fk6V6hVvsHFRf0gQ5lP11EwZP8yYoVDtJwjrq_5TuNyIt6SDvlzJPeOmg2y1Vkr_dXtw2HyvCqdhmwNZ8F5zfiaml67KNE0EzIgMT1PP8IDhvpscZITYEXK2xUcGxvlkFtk7iJK064kCLSVoCF0s57JeYX1euKcduQ3CZ7BaovbhUInVk1MtgQK3uLJWiHIU28UzZ_2mHu4t_sB6ACCvAWoYRALYFxDlvb3XTt9ebttNhKWohhhTiwntqhMcRvT5Byb4ACc7pxYYZUZzjliPLMiAqg1I44Az2yvnCjXYr2G9DnuxxAcQy98zyKdJwsWQxHds1XPzHmz9hHTulVSe54IsSlUGCOxrKS85h6Eb9asGPyW6QMymOzjvf2SCGRKFi0jgjilTkhKGu0GT74sl38KLCqk9nC2Xxjrml3333aw05bSfRuGE7b3vWMpaHkh5j6CG0whSC2jvJ0KdmgI58jqLMRu1QAI70FOmUFqZN4OxRY1KKxMqxVtSYJEcsrBkPgXxxumRfrlVU_H_Z5Ls5XEZpByjKTn8_NLy_ioCLy4kAmIsqzx_gs2dnduz6afWNxiqKiY_RTVvYB757bpwVVd4lNI67V1sKWmQlvIQMhhZCUne5Zb1KUjbBKNx7_nmr0EeULQp0KYyyjlnFwOHR9Nv2v3HACjSRNQYUepdzI69Q9FqCiisHeoVQT7vWNTPemnzs_KlomdVeZ2c395V96Kv_oUF8ELFbg6vepVU3ZlfGxV6frmRy7HGrob5ns
宇宙が140億年前に高温高密度の状態で始まって以来、膨張し続けているとするビッグバン仮説は、新しいジェームズ・ウェッブ宇宙望遠鏡の画像によって矛盾していると、エリック・ラーナー氏は言う。
ジェイムズ・ウェッブ宇宙望遠鏡（JWST）の新しい宇宙の画像は、理論的に予測されていたものとはまったく違う、非常に驚くべきものでもあるのです。
なぜJWSTの画像は、宇宙論者の間でパニックを引き起こすのか？そして、どのような理論の予測と矛盾しているのか？JWSTの画像があからさまに、そして繰り返し矛盾している仮説は、「宇宙は140億年前に信じられないほど高温で高密度の状態で始まり、それ以来膨張し続けている」というビッグバン仮説であることは、これらの論文が報じない真実です。この仮説は、宇宙論者の大多数が疑う余地のない真実として何十年も守ってきたものであるため、新しいデータはこれらの理論家たちをパニックに陥らせているのです。
これらの小さすぎる銀河、滑らかすぎる銀河、古すぎる銀河、多すぎる銀河が、ビッグバン仮説と全く相容れない理由を説明するのは、それほど複雑ではありません。まず、「小さすぎる」から説明しましょう。宇宙が膨張しているのであれば、奇妙な目の錯覚が存在するはずです。膨張する空間にある銀河（あるいは他の物体）は、距離が長くなるにつれて小さく見え続けるということはありません。ある一定の距離を超えると、どんどん大きく見えるようになるのです。(これは、銀河の光が、私たちに近づいたときに離れていったと考えられるからです。） これは、膨張していない普通の空間では、物体が距離に比例して小さく見えるのとは対照的です。
宇宙が膨張しておらず、赤方偏移が距離に比例していると仮定すると、JWSTが映し出す銀河は、私たちの近くにある銀河と同じ大きさであることになります。
JWSTの画像は、まさに「小さく、小さく」を示しています。私たちの天の川銀河よりも光度も質量も大きい銀河でさえ、ハッブル宇宙望遠鏡（HST）で観測された同様の画像よりも2〜3倍小さく見え、新しい銀河の赤方偏移も2〜3倍大きくなっています。
しかし、ビッグバンや宇宙膨張仮説の観点からすると、これらの遠方の銀河は、目の錯覚を補うために本質的に極めて小さいものでなければならず、あり得ないほど小さい。GHz2という銀河は、天の川銀河よりもはるかに明るいのに、半径は300光年と、天の川銀河の半径の150分の1しかないことが判明した。その表面の明るさ（単位面積当たりの明るさ）は、局所宇宙で最も明るい銀河の600倍である。その密度は、現在の銀河の数万倍である。
銀河が小さく滑らかであることは、膨張がないことを意味し、ビッグバンを意味しない。
ビッグバン理論家は、HSTの画像から、彼らの仮定がこれらの小さく超高密度の「マイティ・マウス」銀河の存在を必要とすることを何年も前から知っていました。JWSTは、この問題をさらに悪化させました。同じ理論家は、この小さな銀河が互いに衝突することで現在の銀河に成長し、合体してより広がったと推測しています。例えば、全長1cmでSUVと同じ重さの不思議なおもちゃの車が、たくさんのおもちゃの車とぶつかり合って、本物のSUVに成長していくようなものです。
しかし、JWSTは、このような突飛なシナリオも射抜いたのです。また、ビッグバンの理論家たちは、衝突や合体の繰り返しで、ひどく傷ついた銀河が見られると予想していました。しかし、JWSTが実際に示したのは、現在の銀河と同じように、圧倒的に滑らかな円盤ときれいな渦巻きの形でした。滑らかな渦巻き銀河が理論が予測した数の「10倍」ほどあったというもので、「合体がごく普通のプロセスであるという我々の考えを覆すものだ」と述べています。わかりやすく言えば、このデータは合併説を完全に否定するものです。
合併がほとんどないのであれば、小さな銀河が100倍もの大きさに成長することはあり得ません。したがって、銀河はもともと小さくなかったのであり、宇宙膨張仮説が予言するような目の錯覚は存在しないのです。しかし、錯視がないことは膨張がないことを意味する。錯視は膨張からくる避けられない予測である。そのため、ビッグバン支持者の間ではパニックが起きている。銀河が小さく滑らかであることは、膨張がないことを意味し、したがってビッグバンもないことを意味します。
ビッグバン以前に生まれたものはないのだから、これらの銀河の存在はビッグバンが起こらなかったことを証明する。
古すぎる銀河と多すぎる銀河は、同じ意味です。JWSTは、さまざまなフィルターを使って赤外線の画像を撮影しています。そのため、遠くの銀河の色を見ることができるのです。若くて熱い星は青く、太陽のような古くて冷たい星は黄色や赤色をしているため、天文学者はこの色から銀河の星の年齢を推定することができます。ビッグバン理論によれば、JWSTの画像に写っている最も遠い銀河は、宇宙の起源からわずか4億年から5億年後の姿であるとされています。しかし、すでにいくつかの銀河では、10億年以上前の恒星集団が確認されています。ビッグバン以前に誕生したものはないので、これらの銀河の存在は、ビッグバンが起こらなかったことを証明するものです。
ビッグバン仮説が成立するならば、ビッグバンより古い銀河は存在しないはずなので、JWSTが宇宙を遡れば遡るほど、銀河の数は減っていき、やがて存在しない「宇宙の暗黒時代」になると理論家は考えていました。しかし、天の川銀河のような巨大な銀河が、バンと仮定された数億年後でも普通に存在することが証明されました。著者らは、新しい画像から、理論家が予測した赤方偏移10以上の銀河の少なくとも10万倍が存在することがわかったと述べている。これほど多くの銀河が、わずかな時間で生成されることはあり得ないので、やはりビッグバンではない。
ビッグバン仮説を否定するさまざまなデータが、何年も前から増え続けていたからです。宇宙論の危機が広く知られるようになったことで、ビッグバン仮説が予測した赤方偏移と距離の関係を表すハッブル定数の失敗が一般に注目されています。
発表された文献によると、現在、ビッグバンは16の間違った予測をし、正しい予測は1つしかしていません-水素の同位体である重水素の存在量です。
ビッグバンによるヘリウムの存在量の予測は2倍、リチウムの存在量の予測は20倍もずれている。より大きく、より遠くにある錯視がないことに加え、ビッグバン以降の時代に形成されたにしては大きすぎる大規模構造の存在、宇宙の物質密度の間違った予測、理論上存在しないはずの宇宙マイクロ波背景のよく知られた非対称性などがあるのです。さらに多くの矛盾がある。
なぜ今頃になってビッグバン仮説の崩壊を主要メディアで取り上げないのか、なぜ最近の多くの論文の著者がこの崩壊を指摘しないのか、不思議に思うかもしれません。その答えは、ビッグバンに疑問を持つ人がいれば、彼らは愚かで仕事に適さないというレッテルを貼られるのです。残念ながら、宇宙論の資金は、ビッグバン理論家が支配する一握りの委員会が管理する、ごく少数の政府機関から提供されているのです。これらの理論家は、ビッグバン理論を構築するために人生を費やしてきました。この理論に疑問を持つ者は、単に資金を得られないだけなのです。
現在、ビッグバンに批判的な論文をどの天文学雑誌にも掲載することはほとんど不可能になっています。
ここ数年前までは、研究者が副業として宇宙論研究を自己資金で賄うことができれば、それでも「異端」な論文を発表することができましたが、そうした論文は宇宙論のエスタブリッシュメントから無視されることが多かったです。2018年には、有力誌であるMNRAS（Monthly Notices of the Royal Astronomical Society）が、銀河の大きさが膨張宇宙の考え方と矛盾することを示す私の論文の1つを掲載した。
しかし、2019年に宇宙論の危機が明らかになると、宇宙論のエスタブリッシュメントは、今や他に防御手段がないため、この失敗した理論を検閲で守ろうと一網打尽にした。今や、どの天文誌でもビッグバンに批判的な論文を発表することはほぼ不可能になった。
このような検閲は、今も昔も、科学の進歩に不都合なものである。天体物理学、天文学、宇宙科学の研究者20数名が、arXivの指導者に抗議する書簡に署名した。宇宙論が進歩するためには、どの研究分野でもそうですが、この議論は科学雑誌と一般メディアの両方でオープンに行われなければなりません。
太陽や星々に光を与える宇宙の原動力である核融合エネルギーを利用するためには、宇宙の進化を促すプロセスを理解する必要があるのです。
このような科学的な疑問は、「今、ここ」にある問題です。ノーベル物理学賞受賞者のハネス・アルフベンをはじめとする科学者たちは、何十年にもわたって、ビッグバン仮説を捨てれば、宇宙の進化や宇宙マイクロ波背景のような現在私たちが観察している現象は、実験室で観察している物理過程、特にプラズマの電磁気過程を使って説明できることを示しました。プラズマとは、宇宙空間、星々、星と星の間の空間に存在するほぼすべての物質を構成する電気伝導性のガスである。ハッブル赤方偏移の関係だけは、光が巨大な距離を移動する際にエネルギーが失われることを説明するために、やはり何か新しい物理過程が必要である。
アルフヴェンたちが発見し、50年前から研究されてきたプラズマの重要な過程のひとつが、プラズマのフィラメント化である。これは、電流と磁場がプラズマを引き寄せ、地球大気のオーロラから太陽コロナ、銀河の渦状腕、さらには銀河団まで、宇宙のあらゆるスケールで見られるフィラメントのレースシステムにするプロセスである。重力とともに、プラズマのフィラメント化は、惑星、星、銀河、あらゆるスケールの構造物の形成における基本的なプロセスの一つである。
このプラズマのフィラメント化は、地球上で核融合エネルギーを開発するという非常に重要な取り組みの鍵にもなっています。宇宙を動かし、太陽やすべての星に光を与える力である核融合エネルギーを利用するためには、宇宙の進化を促すプロセスを理解する必要があるのです。ライト兄弟が鳥の飛行を制御する方法を研究して飛行機を開発したように、現在の私たちは、宇宙のあらゆるスケールでプラズマがどのように振る舞うかを研究して初めて、核融合反応を起こす超高温プラズマを制御できる。私たちは自然と戦うのではなく、自然を真似る必要があるのです。LPPFusionは、その知識を具体的に応用して、この10年から化石燃料を完全に置き換えることができる安価でクリーンな無限のエネルギー源を開発することを目指してきました。
多くの研究者が太陽や太陽系のスケールでこれらのプロセスを研究するために資金を得ていますが、より大きなスケールでの研究は、ビッグバン仮説という拘束具によって妨げられ、何百、何千もの有能な研究者が、失敗した理論を支えるために発明されたダークマターやダークエネルギーといった架空の存在に関する無駄な計算に振り回されています。オープンな議論は、その失敗した理論を一掃し、宇宙論を現実の現象の研究へと方向転換させ、この地球上で技術を進歩させることができます。今こそ、検閲をやめ、議論を始める時です。宇宙論は、ビッグバンが起こらなかったことが認識されれば、その危機から脱することができる。
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スパイウェアは悪意のあるソフトウェアの一種で、ユーザーの認識や同意なしにコンピュータシステムから情報を密かに収集するように設計されています。この情報には、個人データ、ログイン情報、閲覧履歴、その他の機密情報などが含まれることがあります。
スパイウェアは、ソフトウェアのダウンロードや偽のセキュリティアップデートなど、人を欺く手段でシステムにインストールされることがよくあります。インストールされると、バックグラウンドで静かに動作し、データを作成者や第三者に送信することができます。
スパイウェアはプライバシーやセキュリティに対する深刻な脅威となる可能性があります。スパイウェア対策ソフトウェアをインストールし、信頼できないソースからソフトウェアをダウンロードすることに注意するなど、この種の攻撃からコンピュータシステムを保護するための措置を講じることが重要です。
Q: ユーザーは普通、規約を読まないのですが、それを悪用している一般的なアプリもスパイウェアでは？
はい、一部のアプリがスパイウェアとみなされるような方法でユーザーデータを収集する可能性があることは事実です。多くのユーザーは、アプリをインストールする前にアプリの利用規約を読まないため、知らず知らずのうちにアプリが個人データを収集し共有することを許可してしまうことがあります。アプリの中には、ユーザーエクスペリエンスの向上やターゲット広告の配信など、正当と謳ってデータを収集するものがあります。
一般的に、アプリをインストールする前にそのアプリの利用規約を確認し、データ収集の許可を与えることに慎重であることが望ましいとされています。また、スパイウェア対策ソフトを使用し、プライバシー設定を定期的に見直し、調整し、個人情報をオンラインで共有することに慎重になるなど、プライバシーを保護するための対策をとることができます。
AndroidのようなOSそのものが、ユーザーエクスペリエンスの向上やパーソナライズされたサービスの提供などと謳って、さまざまな目的でデータを収集する場合があることは事実です。しかし、一般人が自分のプライバシーを守るためにできることはまだあります。
Q: しかし、OSS準拠したモバイルでなければ防御が難しいのでは。
オペレーティングシステムがオープンソースでない場合や、ソースコードへのアクセスが制限されているクローズドソースの場合、モバイルデバイスにおけるプライバシーの脅威を完全に防御することが難しい場合があることは事実です。しかし、データ収集のリスクを最小限に抑え、プライバシーを保護するために講じることができる措置はまだあります。
例えば、先に述べたように、アプリの権限を見直す、プライバシーに特化したアプリやサービスを利用する、ソフトウェアを常に最新の状態に保つ、プライバシー設定を定期的に見直す、などが挙げられます。また、信頼できるスパイウェア対策ソフトを使って、デバイスからスパイウェアを検出・除去することもできます。
さらに、オープンソースソフトウェアをベースとし、データ収集やプライバシーをより適切に管理できる、プライバシーに重点を置いたモバイルオペレーティングシステムがあります。これらの代替オペレーティングシステムを使用することは、プライバシーを特に懸念している人のための選択肢になり得ます。
結局のところ、モバイルデバイスのプライバシーを守るには、意識、警戒心、プライバシーを向上させるツールやテクニックの使用を組み合わせた多面的なアプローチが必要なのです。
監視と管理： 政府やハイテク企業は、個人または集団の活動を監視・管理するためにデータを収集する場合があります。これには、政敵の監視、個人の経済活動の追跡、産業技術などの奪取などが含まれます。
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1. 確率P_0,...,P_1で遷移。0,...,1は実数であり、|R|のバリエーションが存在。
2. 確率P_1,...,P_nで遷移。1...,nは自然数であり、n=|N|または有限のnのバリエーションが存在。
この確率P_iによってX → Yという遷移を考えた時、P_i(x_i)なる何らかの隠れ変数x_iが存在するなら、このx_iとは何であるのか。
あるいはこのx_i={x_{i,1}, ..., x_{i,m}}というmの原因から、制御可能な部分集合 c_i ⊂ x_i (ただし、|c_i| ＜=m)を取り出し、意図した制御を行うことが可能か。
例えばx_iは、システムが状態Xから状態Yに遷移する可能性に影響を与える、温度や圧力などの物理的条件である可能性がある。
またx_iはエージェントの意図や隠れマルコフモデルの状態など、観測不可能な要因である可能性もある。
x_iの正確な性質は対象の特定のシステムに依存し、x_iを直接特定して測定することは困難かもしれない。
しかしセンサーの測定値や過去のデータなど、観測可能な変数からx_iを推測することができれば、P_i(x_i)を推定し、この情報を使って遷移を予測したり制御したりできる可能性がある。
制御可能なサブセットは一意でない可能性があり、対象の特定のシステムによって異なる制御戦略が異なる結果をもたらす可能性があることに注意する必要がある。
したがって、制御手法の限界と仮定を慎重に検討し、実験やシミュレーションによってその有効性を検証することが不可欠である。
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これかな
Shohei Ohtani’s blister test will be a ‘full gorilla’ bullpen session
https://nypost.com/2018/04/21/shohei-ohtanis-blister-test-will-be-a-full-gorilla-bullpen-session/
アーバン・ディクショナリでは
https://www.urbandictionary.com/define.php?term=full%20gorilla
