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はてなキーワード: MODELとは
昨日午前2時頃に大型アップデート1.4が実施されたテラリア。
そうなると出てくるのが「CS版ではいつプレイできるんですかね」って層。
ドット絵で作られて激しい物理演算もしないので下手したら最近のPCならオンボードでもプレイできるレベルで軽量。
OS: Windows Xp, Vista, 7, 8/8.1, 10
Memory: 2.5GB
Hard Disk Space: 200MB
Video Card: 128mb Video Memory, capable of Shader Model 2.0+
3Dばりばりで最低でもミドルエンドなPCじゃないとプレイできないレベルならPC買えない人がCS版をやっててもおかしい話ではないが、2～3万ぐらいで買えるパソコンでも十分動く。
それに比べてCS版はDL販売でも（プラットフォームによって上下するがだいたい）3,000円ぐらい
自分もPS3、PS4、Vita、WiiU、Switchと5本CS版を買ってる 何のために買ってるかというと友人に布教するためである
まずはCS版でテラリアを知ってもらい 今回みたいなアプデでPC版に人を引き込むってことをひたすらしている
おあつらえ向きに4パックという4人で買えばもっとお得なのもある これにセールが重なって一人あたり実質200円もしないぐらいでプレイできたりもする
てか今回も前回余った2ギフトをSwitch版で知り合った友人に譲った
どう考えてもCS版に値段面で勝てる要素はない
金銭面の事情はほとんどPC版が勝ってると思うんだけど、それでもなお「CS版のアプデ」を待ち続けてる人ってスパチュンの信者ぐらいしかありえなくないか。
前からプロジェクトとしては存在していたPine Tabのことが最近話題になっていて、
https://daily-gadget.net/2020/05/16/post-15100/
なんでいまさら？と思ったら、もうじき出荷開始とのこと、おめでとうございます。
https://www.pine64.org/2020/05/15/may-update-pinetab-pre-orders-pinephone-qi-charging-more/
ブクマのコメントを見ると、特にRAMのスペック不足で使い物にならなそうという意見が多い。このスペックのタブレットにUbuntuを入れるなら、まあそうだよなという感想しかない。
でもあらゆるLinuxディストロがUbuntuみたいにリソースリッチな環境で使うことを前提として作られてるわけではなくて、省リソースと安定性を優先して作られていて組込み用OSに多く使われているArch Linuxのようなディストロもそれなりに大きな勢力として存在してる。
じっさい、Pine TabはArm版のArch Linuxを公式にサポートしてる。
https://wiki.pine64.org/index.php/PineTab
ちなみに、この記事↓の人は開発者で、Raspberry Pi Model 2にArch Linuxをインストールして普段使いデスクトップ環境を構築してる。Raspberry Pi Model 2のRAMは1GB。著者の構築した環境で、RAMの常時使用量は165MB。
https://opensource.com/article/20/3/mac-raspberry-pi
この記事に影響されて自分でも古いThinkpadにArch Linuxを入れて、ストレスなく使える程度にリソースは食う環境を構築してみた。
Firefoxを起動したとたんに使用量が跳ね上がって800 MB-1GBくらい。
なので、RAM 2GBのPine TabにArch Linuxを入れて普段使いや開発環境として使うのは全然ありだと思う。
こういうことを考えるのは面倒くさいし、もっときれいなGUI環境でタブレットを使いたい人は無印のiPadがいちばんスペックとコストのバランスが取れていて手軽なのでは。
他に詳しい人の意見も知りたい。
その１https://anond.hatelabo.jp/20200327214055
12 Dr. Hiroshi Nishiura is one of the few professionals of mathematical models of infectious diseases in Japan, and it is well known that his ability is outstanding. However, many people don't understand mathematical models themselves (I must confess that I can't say that I understand all of the findings because I'm not a professional of mathematical models either), so his findings and comments are easily deified. Because the contents of the mathematical model are a complete black box to many people, it makes it seem like the oracle is coming out like a shrine's oracle. Much of Japan's infection control policy relies on the Nishiura theory. So there is nothing wrong with that, but one of the problems in Japan is that there is no plan B in case plan A goes bust. Dr. Nishiura is an excellent scholar. It is not God. Hence the need to have that Plan B with the possibility of making a mistake. I am greatly concerned that bureaucrats and politicians who are prone to infallibilism will mistake science for an oracle. It is only when falsifiability is assured that science can continue to be scientific.
感想：おみくじと神託が同じoracleだったので変な文章になったが直していない。
13 数理モデルは演繹法の活用産物である。演繹法は帰納法やアブダクションで補完するのが、学問の基本であり、臨床医学の常識である。演繹法的にどんなに正しく見えても実はそれは違っていた、ということはこの業界ではよくあることなのだ。ヘーゲルやマルクスのような巨大な知性でも演繹法オンリーでは間違うのである。
Mathematical models are the product of deductive methods. The deductive method is complemented by the inductive or abduction method, which is the basis of scholarship and the common sense of clinical medicine. It's a common occurrence in this industry that no matter how deducibly correct it may seem, it's actually not true. Even a huge intellect like Hegel or Marx can make a mistake by deduction alone.
感想：「蓋を開けてみれば」を「実はそれは」に変更した。
14 モデルを使うな、といっているのでは決してない。ぼく自身、モデルを用いて論文を書く。しかし、モデルは無謬ではなく、そこには前提である仮定があり、仮定はしばしば間違っている。グラム染色を活用するとは、グラム染色にできないこと、分からないことを知悉していることであり、グラム染色万能論者にグラム染色は使えない。同じことだ。英国でも数理モデルは活用されているが、だからこそ英国人はその結語には非常に懐疑的で、常に反論、異論が起きている。健全で科学的な態度である。
I'm not saying don't use the model at all. I myself write a paper using a model. However, the model is not infallible, there are assumptions that are assumptions, and the assumptions are often wrong. Making use of Gram's stain means having full knowledge of what Gram's stain cannot do and does not understand, and Gram's stain cannot be used by Gram's stain universalists. It's the same thing. Mathematical models are also utilized in the UK, which is why Brits are very sceptical of their conclusions, and there are always counter-arguments and objections. It is a sound and scientific attitude.
感想：「前提たる仮定」がうまく訳せていなかったので「前提である仮定」にしたが、assumptions that are assumptionsになってしまった。
「英国人は」がないと主語がIになってしまったので追加した。しかしBritsじゃ意味違うよ。もっと正しく訳してくれない？
15 Japan's "now" is a well-controlled state of infection, which is much better than Wuhan at its worst, or Italy, Spain, France, England, or New York at the present time. The problem is that it doesn't guarantee that it will "always work".
16 懸念されるのは東京だ。感染報告が増えたことだけが問題なのではない。クラスターを形成できない、トレースできない感染者が増えているのが問題である。そして、その陽性患者数に比べて検査数がずっと少ない。47人の感染者を捕捉するために100人未満（陽性者の検査日が不明だが、おそらくこのへんだろう）しか検査していないのは少なすぎる。
It is Tokyo that is of concern. The increase in reports of infection is not the only problem. The problem is that more and more infected people are unable to form clusters and cannot be traced. And the number of tests is much lower than that number of positive cases; it's too little that they only tested less than 100 people (the date of testing for the positives is unknown, but it's probably around here) to capture 47 infected people.
Again, it's not necessary to figure out all the infected people. However, it is troubling that the flow of infection, movement and clusters are out of sight. Therefore, the threshold for testing must be lowered in Tokyo. The threshold for testing varies with the circumstances. That's what I explained with the Korean example. Sticking to the Ministry of Health, Labour and Welfare's "standards" will lead to a misunderstanding of the phenomenon itself. Already in the Kansai region, infected people have been found with taste and smell abnormalities, and clusters have been detected from there. I would like to make more use of the athletic sensibilities of these clinicians. I'm not sure "where" in Tokyo is the barrier to lowering the number of inspections, but that barrier needs to be removed immediately.
感想：「捕捉するのに」を「捕捉するために」に変更した。多分これでいいと思う。思いたい。
アスチュートがathleticになっているのはどう反応したらいいかわからない。
17 This conceptual diagram that everyone is looking at - lowering the peak of the infection and shifting it to the side. This is all a product of deduction, and I don't know if it's really true. As mentioned above, the UK estimates already suggest that this is not enough. It is possible that the damage that was shifted to the side could simply be "extra-long damage".
18 そして、ここが肝心なのだが、ピークを下げるという理念が、「ピークを下げなければいけない」という観念になり、「ピークは下がっているはずだ」という確信になり、「ピークは起きていないんだ」という自己暗示に転じてはいけないということだ。プランAに固執する日本あるあるの失敗のパターンで、ダイヤモンド・プリンセスでは「二次感染が起きてはいけない」が「起きているはずがない」に転じてノーガード下船を許してしまった。「ピークが起きてはいけない」が「ピークなんて見たくない」にならないように現実を見据える必要がある。たとえ、それが我々の見たくない不都合な真実であったとしても。
And this is the key point: the idea of lowering the peak should not become the notion that the peak must be lowered, or the belief that the peak must be lowered, or the self-implication that the peak is not happening. In a pattern of Japanese failure to stick to Plan A, Diamond Princess allowed no-guard disembarkation by changing "secondary infection should not occur" to "it can't have happened". We need to keep our eyes on reality so that "peak shouldn't happen" doesn't become "I don't want to see a peak. Even if it is an inconvenient truth that we don't want to see.
感想：mustが違う文脈で二回出てきている。よくわかるように変更したいものだ。
カギカッコがないとうまく訳せなかったので追加しているが、なぜかカッコ閉じるがいくつか抜けている。この箇所以外にも抜けがある。
19 Repeatedly. It's common knowledge in this industry that deductive methods are complemented by inductive methods. Nevertheless, PCR is often false-negative and has little power to determine the status of infection. That's why "testing everything" is so wrong. However, a serum test measuring immunoglobulin IgM and IgG would provide a more accurate picture of the "status of infection in the population. This, however, is not infallible. It is difficult to use for individual cases because it misses early infection, which is why it misses early HIV infection.Whether antibody testing is useful in individual cases remains to be tested, but it is well suited for epidemiological studies on a population basis. Roughly speaking, we can confirm whether the "infection is rampant" in Tokyo right now, or whether it's just an unfounded fear.
前例としては、ロンドンの血清検査で09年パンデミックインフルエンザが従来予測の10倍起きていたことが血清検査でわかっている。抗体検査はアウトブレイクのあとで事後的に行うことが多いが、慢性的パンデミックになりつつあるCOVID-19については、「今」こそが検証のポイントといって良い。
As a precedent, serology tests in London showed that the 2009 pandemic flu was 10 times more likely than previously predicted. Antibody testing is often performed after an outbreak, but now is a good time to examine COVID-19, which is becoming a chronic pandemic.
感想：「前例はあって」を「前例としては」に変えた。「前例はある。なおかつロンドンで〜１０倍起きていた」になってしまったからだ。
20 英国はさらにアグレッシブだ。家庭で抗体検査を行い、「感染者である」とわかればそれを自宅での自己隔離の根拠に使おうというのだ。ロックダウンが起きている中で、検査陰性は「自己隔離不要」を意味しないため、その戦略に欠陥はある。が、考え方としては「感染全体を抑え込みたい」というもので、検討の価値はあると思う。
The UK is even more aggressive. The idea is to test for antibodies at home, and if they are found to be infected, they will use it as a basis for self-isolation at home. That strategy is flawed because with the lockdown in place, a negative test does not mean "no self-sequestration". However, the idea is that we want to control the infection as a whole, and I think it is worth considering.
21 東京でどのくらいの感染が起きているか、帰納法的確認は必要であり、有用だ。その結果がどうなるかは預言者ではないぼくには分からない。が、どんな結果が出てきても、それを受け入れ、場合によっては自説を変えて、プランBに移行することにも躊躇しない態度が科学者には必要だ。科学者は、首尾一貫していないことにかけて、首尾一貫していなければならないのだ。形式においては首尾一貫していなくても、プリンシプルやプロフェッショナリズムにおいて一貫しなければならないのだ。事実に誠意を。
Inductive legal confirmation of how many infections are occurring in Tokyo is necessary and useful. I'm not a prophet, so I don't know what the outcome will be.However, no matter what the outcome, scientists need to accept it and not hesitate to change their thesis and move on to Plan B in some cases. Scientists have to be coherent in their inconsistencies.They may not be coherent in form, but they must be coherent in principles and professionalism. Good faith in the facts.
感想：首尾一貫という言葉を使いすぎて文章をアホっぽくしてしまったが他にいい方法が思いつかない。朝三暮四は理解してくれなかった。「自説を曲げ」は「自説を変えて」に変更した。
文章はもう少し整形できると思うがとりあえずこれで。
https://georgebest1969.typepad.jp/blog/2020/03/事実に誠意を.html
これが原文です。
外国から問い合わせが来ているけれども時間がなくて訳せないということで、DeepLの性能確認ついでにやってみました。
この私訳と岩田健太郎先生は無関係なのでよろしくお願いします。
訳された文章を原文と見比べ、翻訳で文章がおかしくなったところや慣用句は「必ず日本語側の文章をいじることで」できるだけ解消しました。
よって改変した文章だけをこちらに載せ、改変する必要がなかったところは段落番号しか載せていません。元文章は元ブログを当たってください。
英語に詳しいパーソンが精査していただけると幸いです。
1 Most of what I'm about to write is no different from what I've said and done in the past. However, I have been asked the same question repeatedly, so I would like to reiterate it. We have received many inquiries from overseas as well, so we should have prepared the same content in English, but due to time constraints, I'm afraid I'll have to skip it. This article is designed to be read without basic knowledge of infectious diseases and jargon, but it is rather difficult to understand. Please forgive me for that.
感想：「Chromeかなにかでそれぞれ母国語に訳してお読みいただけると幸いです。」がきれいさっぱり消えている。DeepLの自負心だろう。
2 The fact that the number of COVID-19 reports in Japan is very low compared to other countries is attracting attention from home and abroad. Is it true? It has been pointed out that the number of tests is so small that we may be misreading the actual number of infected people.
3 However, this point is wrong at various layers. In the first place, Japan does not aim to capture all the numbers of COVID-19. Whether it's administrative testing or insured care, the state basically has a testing strategy in mind to diagnose, hospitalize, and isolate critically ill patients who need to be hospitalized. It is natural that they "haven't figured it out" and they don't intend to. That's not a bad thing.In fact, the situation is the same in every country, large or small, and no country, whether in the United States, Europe, or Asia, is aiming to "capture the whole number.
感想：最後の文はなぜか他の文と一緒に入力すると訳してくれなかった。この文一つだけ入力すると訳してくれた。
よく考えると「多かれ少なかれ」は通じないだろうから直した方がよかった。なぜかDeepLに繋がらなくなったのでもう直せない。
WHOもそんなことは求めていない。もっとも、そのわりに日本は帰国者無症状者にPCRをやってみたり、無症状な検査陽性者を入院隔離させてみたり（軽症者は自宅じゃなかったの？）、プリンシプルにおいて首尾一貫していない。だから、「彼らがなにがやりたいか私たちはよくわからない」ので、人々は不安になる。リスコミにおける失敗と言えよう。
The WHO is not asking for such a thing. But instead, Japan gives PCR to asymptomatic returnees and isolates asymptomatic test-positive people in hospital (wasn't it home for people with minor illnesses?). It has not been coherent in its principles. So, people get anxious because "we're not sure what they want to do". It's a failure in the press.
感想：「なにがやりたいかよくわからない」に主語を付与する必要があった。リスコミがpressになった。よくわかったな。
「〜は自宅じゃなかったの？）、」の、が.になっているのがよくわからない。なぜかDeepLに繋がらなくなったのでもう直せない。
4 The difference between Korea and Japan is the "result" and not the "purpose". In South Korea, where the number of infected people had surged in one place, we had to focus on inspections in and around the area. If such a phenomenon (let's call it an overshoot) occurs in Japan, the number of inspections will increase. When the situation is different, arguing only on the basis of the number of tests without observing the situation is like trying to say, "That team made 50 sliding tackles while this team made only one," without watching a football game. In games where you don't have to slide (e.g., when you're in possession the whole time), even 0 times isn't a "mistake," and of course 50 times isn't a mistake.
5 全数把握ができていない疾患など山のようにある。日本ではインフルエンザの「全数」把握はしておらず、定点観測である。疫学上、感染対策上、それで十分な情報が得られているからだ。日本で毎年風邪が何例発生しているか、正確に把握したデータはない。レセプトデータを見ればわかるじゃないか、というのも間違いで、なぜなら多くの風邪患者は（ぼくのように）受診せずに自然に治るまで待っている。医療に限らず、経済学でも政治学でもデータはサンプリングから母数を推定するのがほとんどで、「全数」は非効率的な状態把握法なのだ。
There are many diseases for which the total number of patients is not known. In Japan, we do not have a "total" number of influenza cases, but only a fixed-point observation. Because that's enough information, both epidemiologically and in terms of infection control. There is no accurate data on how many cases of the common cold occur each year in Japan. It's also a mistake to say that you can tell by looking at the receipt data, because many cold patients (like me) don't see a doctor and wait until they are cured naturally. Not only in medicine, but also in economics and political science, data are mostly based on sampling to estimate population numbers, and "whole numbers" is an inefficient way of grasping the situation.
感想：ちょこちょこ変えてある。日本語の文章が多少おかしくなっているのは勘弁してほしい。接続詞を適切に入れると格段に翻訳が正確になる。
6 We have not seen the devastation in Japan as in Italy, Spain or New York City. There is no medical collapse in a critically ill patient, no use of the operating room as an ICU, no piling up of bodies on a skating rink with no place to put them. Even if the "numbers" are not known, it is a fact that the current situation in Japan (including Tokyo) is much better controlled than in other countries.
7 Even so, you may be interested in "Well, what about the actual situation? There are estimates. For example, Dr. Hiroshi Nishiura and his group estimate that the number of mild illnesses in Japan may be twice the reported number. The catch rate is 0.44, with a 95% confidence interval of 0.37-0.50.
8 Although the study was based on data from China, there is no guarantee that the Chinese COVID-19 demographic is the same as the Japanese one. Also, since the original study did not include asymptomatic patients or those with minor illnesses that did not require hospitalization, the number of infected patients estimated on that basis would inevitably be an underestimate. If you are more paranoid, it's not unreasonable to believe that "the Japanese and Chinese viruses are different because of the mutation" (although I don't think so).
9 This does not diminish the value of the paper itself. The model must always use existing parameters, and it is often impossible to prove the external validity of these parameters. If the underlying parameters are not reasonable, the predictions will not be correct. A model assumes a simplified world insofar as it is a model. A model without simplification, which is an adjectival contradiction.
数理モデルのこうした「前提」にイチャモンを付けるのは、例えばAという疾患を対象にランダム化比較試験をしたときに、「Bという疾患については説明できないじゃないか」と文句を言うようなもので、業界の仁義に反する意味のない揚げ足取りである。
To complain about these "assumptions" of the mathematical model is like complaining, for example, "You can't explain disease B," when a randomized controlled trial is conducted for disease A. This is a meaningless tirade against the honor of the industry.
感想；「分からない」を「説明できない」に変えた。多分これでいいと思う。思いたい。
However, it is different for the reader of the paper.
A mathematical model that assumes a certain hypothesis should have internal academic validity, but it is the responsibility of the reader, as a resident of the real world, to appraise it in the real world.
Aという疾患を対象にしたRCTの知見をBという疾患に使ってはならないように、数理モデルの制限を理解し、現実世界にアプライするときに十分注意するのは当然だ。
Just as the RCT findings for disease A should not be used for disease B, it is natural to understand the limitations of the mathematical model and to be careful when applying it to the real world. For example, it would be wrong to read the paper and conclude that the total number of infected people in Tokyo is about 500 as of March 26.
感想；「読み手は別である」を「読み手にとっては別である」に変更し、「制限や限界」は「limitations and limitations」になったので片方削った。
11 People make mistakes. The models are also wrong. Being wrong is not a big deal. The problem is to notice your mistakes and make corrections. Already, a group at Imperial College London has admitted that its original estimate that the peak of the infection should be moderated was "wrong" and has revised its prediction that the ICU will soon fail if it does not fight the virus fairly aggressively.
まず、なぜピークカット理論における曲線が正規曲線に近い形を描くのか、理解できていますでしょうか？
元記事 (https://medium.com/@joschabach/flattening-the-curve-is-a-deadly-delusion-eea324fe9727) は、
「我々は曲線を正規曲線として単純化する」（we furthermore simplify the model into a normal distribution）といってるが、この時点でこの記事はアウトだし、これを参照するこの記事もアウトです。もう少し、曲線そのものを自分で描けるようになるまで感染の理解を記事に入れて頂ければ、信頼性も増すと思います。
感染曲線の「ピークを下げる」というのは、たとえば学校閉鎖だったり、行動自粛だったり、個々人に衛生習慣を高めることで、医師・技師の単位時間あたりの稼働量を減らすことであって、集団が免疫を獲得することを目的としているわけではありません。
そのピーク下の面積で算出される集団感染者の総数を目標値（https://www.ft.com/content/38a81588-6508-11ea-b3f3-fe4680ea68b5 によれば、イギリスは総人口の60%）にもっていくのではなく、この曲線のピークを下げた結果、総感染者数が曲線下の面積になり、それを総人口でわったら60%になるのです。
あともう少し、生物学的要素を考慮していただきたいです。SARSやMERSが流行しなくなったのは、またはエボラなどの風土病が特定地域でしか流行らないのは、全人類がこれらの免疫を獲得したためではないですし、感染者を全員捕まえたわけでもありません。
とはいえ、ブコメで散見される「ワクチンができるまでの時間を考慮していない」という意見はガン無視して良いです。ウィルスのワクチンは一般に作成が困難であり、その中でもコロナウィルスは極めつけに難しく、作れたらノーベル賞クラスとも言われています。コロナのウィルスのワクチンができて、それが全国民に接種できるようになるまで、どんなに楽観的に見ても２年はかかるし、それどころか１０年かけてもできないのではないか、とも思います。
（もっとも医療研究予算のなかで、コロナウィルス系の研究は比較的少なかったのですが、今回の件で各国が研究予算・資源をコロナに全振りしてきたらひょっとしたらどうにかなるかもしれません）。
とりあえず筆者が感染方程式（感染率が時間で変化することを基づく微分方程式）を立ててくれないので、もう少しわかりやすいサンプルを探したら、https://www.mag2.com/p/news/444079 があったのでこれでも参考になるかと思います。
ピークを下げれば、感染症の収束までに感染する個体の数も下げられるのだ、ということを、まずはちゃんと理解いただきたいです。
Model 3 has landed in Hong Kong (who's excited) pic.twitter.com/rYLQmygZB8— Tesla (@Tesla) September 5, 2019
行動主義はJ.B.Watsonが最初に提唱した心理学の哲学だ。この哲学は、現代では下火のように見なされてたり、あるいは棄却すべき対立仮説のように扱われることが多い。
しかし、実際には認知心理学者、あるいは認知科学者が槍玉にあげる行動主義は、誤解に基づくものか、そうでなくても「その行動主義を自称している行動主義者は現代にはいないよ」と言わざるをえないような藁人形論法であることが少なくない。
そこで、行動主義の誕生から現代的な展開までの歴史について、ごくごく簡単にまとめてみようと思う。
Watson の基本的な主張は、ご存知の通り「心理学の対象を客観的に観察可能な行動に限る」というものだ。
当時の心理学は Wundt の提唱した「内観法」を用いて人間の持つ「観念連合」を記述する、というものであった (余談だが、内観法は単なる主観報告ではない。これもよくある誤解である。Wundt の提案した心理学は、繰り返しの刺激に対し、同じように報告するよう徹底的に訓練することにより、人間の持つ感覚の組み合わせについて首尾一貫とした反応を得ようという研究方針である)。
Watson が反対したのは、Wundt の方法論である「人間の自己報告」を科学データとすることである。それに代わって、刺激と反応という共に客観的に観察可能な事象の関係を研究の対象とすべきであると主張した。Watson は Pavlov の条件反射の概念を用いれば刺激–反応の連関を分析可能であるし、人間の持つ複雑で知的な行動も刺激–反応の連鎖に分解できると考えた。
また、情動や愛のような内的出来事は、身体の抹消 (内臓や筋肉) の微細運動から考察された。Watson の心理学が「筋肉ピクピク心理学」と揶揄される所以であるが、現代の身体性を重視する心理学・認知科学を考えると、(そのまま受け入れることはできないにせよ) あながちバカにできない部分もあるような気がする。
さて、認知心理学者、認知科学者が批判するのは多くの場合 Watson の行動主義である。場合によっては、次に登場する Skinner と Watson を混同して批判する。
注意しなければいけないのは、Watson の行動主義の立場を取っている行動主義者は、この地球上にはもはや存在しないという点である。従って、Watson 批判は歴史的な批判以上の何物でもなく、現代の科学の議論ではない。
では、行動主義を自認する現代の研究者が寄って立つ立脚点は何なのか？ その鍵になるのが、Skinner の徹底的行動主義である。
Skinnerは、Pavlov の条件反射を「レスポンデント条件づけ (いわゆる古典的条件づけ)」、Thorndike の試行錯誤学習を「オペラント条件づけ」として区別し、概念、および実験上の手続きを整備した。そのためあってか、Skinner は20世紀で最も影響力のある心理学者 1 位の座についている。
Skinner は、科学の目的を「予測 (prediction)」と「制御 (control)」とした。ここでは説明しないが、そのためにの強力な武器として概念としては「随伴性 (contingency)」、方法論として「単一事例研究」などを導入した。 彼の心理学は他の心理学とは大きく異なる用語法、研究方法を持つため、「行動分析学」と呼ばれる。
徹底的行動主義では、Watson が扱ったような客観的に観察可能な「公的事象」に対し、「私的事象 (ようは「意識」のこと)」もまた、同様の行動原理によって説明できると主張した。つまり、内的出来事も「行動」として捉えられる、ということだ。文字通り「徹底的」に行動主義なのである。実際に、Skinner の著書の中には「知覚」「感じること」「思考すること」といった、内的な事象についての考察も多く、それらは行動分析学の重要な対象であるとはっきりと述べている。
逆に Skinner が反対したのは、「心理主義的な説明」である。心的な活動は実在するし、それ自体研究の対象ではあるが、「心的な活動によって行動が駆動される」という因果的な心理主義に対しては、Skinner は反対であった。つまり、「原因としての心的概念」の導入に反対したのだ。この点を間違えると、Skinner を完全に誤解してしまう。
ただし個人な見解としては、行動分析学はほとんど顕在的な行動以外実際には扱っていないし、扱うための具体的な方法論を発展させてもいない。そこに関しては批判を免れないとは思う。
行動分析学の他に重要な特徴として以下の 3 つが挙げられる。
なお、帰納主義については「え？でも科学って演繹と帰納の両輪で回ってるんじゃないの？」と考える人もいるかもしれない。
Skinner は「行動について我々は知っているようでまるで知らない。そのような若い科学にはまず、具体的なデータが必要なのだ」と考えた。そのため、Skinner は環境 (刺激) と反応の間の関数関係のデータの蓄積を重視した。
つまり、あくまで当時の知的状況を鑑みての方針だったということは重要な点だ。
ちなみに、Skinner は自身の徹底的行動主義と区別するため、Watson の行動主義を「方法論的行動主義 (methodological behaviorism)」と呼んでいる。
また、次に述べる Skinner の同時代の行動主義も、同様に方法論的行動主義とまとめられることが多い。
Watson のアイデアを発展的に継承したのは Skinner だけではない。
ただし、Skinner 以外の新行動主義に与している研究者は、現代には皆無なので、あくまで歴史的な展開として捉えるべきである。
Guthrie は刺激と反応の間にできる連合は「時間的接近」によって生じることを述べた。また、Hull や Tolman と異なり、心理学の研究対象は客観的に観察できる行動に限定すべきであるという姿勢は堅持した。
Skinner と大きく異なる点として、Hull は「仮説構成体による演繹」を重視した。「習慣強度」という潜在変数を導入したモデルを考案し、その潜在変数の挙動の変化により行動の予測に挑戦した。
Hull の研究の問題点は、いたずらに潜在変数をいくらでも増やせてしまい、理論が肥大化する危険をはらんでいるためである。特に Hull や Skinner の時代は、行動に関するデータがまだまだ少なく、行動研究には強固な地盤がなかったのである。Skinner は「理論は必要か？」という論文で理論研究を批判していているのだが、Skinner が批判したかったのは Hull の心理学だったのである。
Tolman は刺激と反応の間に「仲介変数」を導入した心理学者だ。いわゆる S-O-R の枠組みである。彼は「潜在学習」の研究によって、「学習」と「成績」は必ずしも一致しないことを見出した。そのことから、刺激と反応の間には、それを仲介する隠れた変数がある、と考えた。
Tolman からすると、「感情」「期待」といった内的な出来事も、刺激と反応の間に存在する仲介変数である。
現代の視点で見ると、認知心理学の下地になるアイデアを提出したのが Tolmanだ。
ところで、Tolmanと地続きである認知心理学もまた、徹底的行動主義の立場からすると方法論的行動主義に立脚した心理学である。そう、私たち現代心理学徒のほとんどは、意識せずとも方法論的行動主義者なのだ！
なぜか？認知心理学でも、公的事象と内的事象を分ける。内的事象には直接アクセスできないので、公的事象の「操作」と計測を通じて内的事象の研究をする。公的事象の操作 (実験条件) を通じて、内的事象の定義を行う。これは、Stevens-Boringの「操作主義」と呼ばれる。操作主義では、操作と計測の対象は公的事象であり、内的事象については「研究者間での合意」に基づいて議論される。つまり、例えば「この条件によって反応時間に変化があったら、作業記憶に影響があったということにしようね」というのが、研究者集団によって暗に共有されている、ということだ。これが、認知心理学が「方法論的行動主義」と呼ばれる所以である。
1980年代以降、Skinner の弟子筋の研究者たちの間で、Skinner 以降の行動主義を巡って、研究方針が多様化しつつある。その中でも最も影響力のある 3 つについて、簡単に紹介したい。
Skinner の行動分析学はプラグマティックな科学であると言われているが、実は Skinner 自身は表立ってプラグマティズムに述べていたわけではない。例えば、近い時代を生きたパース、ジェームズ、デューイを直接引用して主張を行なっていたわけではない。一方、Heyes の機能的文脈主義の特徴は、Skinner の徹底的行動主義の持つプラグマティズムをより明示的に推し進めた点にある。
Skinner は心的概念を導入することを否定した。私的出来事 (内的過程) は外的な行動の原因ではなく、それ自体独立した行動として捉えるべきだと考えたためだ。また、心的概念による説明は、行動分析学の目的である予測と制御に寄与しないと考えたことも一因である。
Heyes の場合、そのような概念でも、予測と変容 (influence) に寄与する場合は、十分に有用であると考える。
具体的には、「態度」を測る質問紙研究が好例だ。質問紙で測る「態度」は Skinner であれば「質問紙に回答行動」として見なされる。しかし、Heyes の場合「そのような研究の問題点は、測ったところで、実際の行動を変容させるための操作変数が同定できないことだが、最終的に行動の予測と変容を目指すという目的がぶれない限り、足がかりとしては有用である」と主張する。
このような、伝統的な行動主義と比較してある意味で軟化した態度を、Heyes は「行動主義心理学の自由主義化」であると述べている。
少し脇道に逸れるが、Heyes は行動の「制御 (control)」とは言わず、「変容 (influence)」と表現する。これは、「制御」だと決定論的に操作できる印象を受けるが、実際の行動には確率的な変動性が必ずついてまわるため、表現を柔らかくする意図である。
また、機能的文脈主義では、研究の真偽の真理基準にも明示的にプラグマティズムを導入している。
行動主義の科学には必ず目的がある (多くの場合、それは現実の問題解決と結びついているが、そうでないものもある)。Heyes の標榜するプラグマティズムは、目的にかなうかどうかが、研究の真偽を決める、ということだ。
これは、「うまくいけばなんでもok」という主観主義ではない。問題解決としての科学として、発見というよりは創造のプロセスで知見が生まれるということだ。ただし、解決されるべき「目的」の方はどうしても恣意的にはなってしまう、と Heyes は述べている。
巨視的行動主義の特徴は以下の 2 つにまとめられる。
(1) 分析単位として「随伴性」ではなく「相関性 (correlation)」
Skinner はレスポンデント条件づけは刺激−反応という 2 項随伴性、オペラント条件づけは刺激–反応–刺激という 3 項随伴性によって定式化し、随伴性こそが考察されるべき基本単位であると考えた。
巨視的行動主義は、そうは考えず、よりマクロな「強化子–反応率」の相関性が行動主義心理学の分析単位であると主張している。
つまり、ミクロな刺激と反応の関係を捉えるよりも、マクロな環境と行動の関係を捉えることを重視しているのが、巨視的行動主義である。
行動主義心理学の目的を予測と制御に置くならば、結局はマクロな記述で十分であり、その方が有用であるというのが彼らの主張だ。
Skinner は外的な行動とは別に内的な出来事もまた行動として捉えられると考えた。巨視的行動主義ではそうは考えない。
彼らは、内的な出来事を「潜在的な行動 (covert behavior)」と呼んでいるが、心理学はそれを直接対象とする必要がないと論じている。なぜなら、潜在的な行動が実際に効力を持つならば、最終的には顕在的な行動 (overt behavior) として表出されるためである。
このことを彼らは「時間スケールを長くとる (temporally extended)」と表現している。瞬間瞬間に我々には豊かな精神活動 (mental life) があるが、それを相手取らなくても、長い時間観察すれば、観察可能な行動として現れる、ということである。
Staddon の主張は、他の行動主義と大きく異なる。彼の場合は、心的概念の導入を許容する。そして、それを用いた「理論」こそが心理学に必要であると考えた。その点は、実験結果から法則を抽出する帰納を重視した Skinner の立場とは異なる。また、「心的概念による説明」は Skinner の反対した「原因としての内的過程」でもあり、それを採用する点も Staddon の特徴である。
行動主義心理学の目的は、予測と制御だけではなく「説明」にもあると彼は主張した。Staddon の言う「説明」とは、概念同士の関係によって、現象を記述することである。わかる人にとっては、David Marr の「アルゴリズムと表現」の位置に心理学を位置づけている、と考えればすっきり理解できるように思う。
Staddon はやや言葉遣いが独特で、概念連関による記述を「メカニズム」と呼んでいる。そのメカニズムは必ずしも生理学的基盤を前提しないで、あくまで心理学的レベルでの記述である。
ようは、行動のアルゴリズム的な理解なのであるが、事実 Staddon は「私の言うメカニズムとは、アルゴリズムのことである」とも述べている。
Skinner は反応率 (時間あたりの反応数) を分析の基本単位としたが、Staddon はより多元的である。ただし、なにを分析の単位とするかは、それ自体が研究の立脚点を示しているものである。それを Staddon は「The model is the behavior」という言葉で表現している。
それでは認知心理学となにが違うのか？と思われるかもしれない。Staddon いわく、行動主義心理学が伝統的に堅持してきた「強化履歴」は理論的行動主義でも重要であるというのが大きな違いらしい。つまり、行動や内的状態は、それまでの環境との相互作用に基づいている歴史性を有しているとういうのだ。当たり前といえば当たり前なのだが、その点を強調するか否かである。
また、Staddon は「動的過程 (dynamics)」を重視した点も特徴である。他の行動主義は、基本的には刻一刻と変化するような過程というよりは、安定した反応の推移を対象としてきた。ややテクニカルな議論ではあるが、現代では複雑な時系列データを扱う方法もたくさん用意されているので、動的な過程を取り上げるのは科学として自然な展開であると思う。
一方、認知心理学では「コンピュータアナロジー」のように、入力–出力関係を固定して考えることが多い。動的に内的状態は推移していることを重視した点も、Staddon の理論的行動主義と認知心理学を分ける特徴の 1 つである。しかし、個人的にはこの差異は徐々に埋まっていくのではないかという期待もある。
色々なアイデアはあるものの、基本的に現在「行動主義」を標榜している人がいれば、Skinner の徹底的行動主義である。Watson、Hull、Guthrie、Tolman に依拠している者はいない。従って、歴史批判ではなく、科学の議論として行動主義を批判したければ、Skinner を相手にするべきである。
行動主義はとにかく誤解されがちである。それは行動主義心理学者サイドにも問題があるにはあるのだが、科学において、無理解の責任は基本的には不勉強側に帰せられるべきだろう。
個人的には、アンチは信者より詳しくあってほしい。認知心理学者も、自分たちが寄って立つフレームワークの出自はどこにあって、なにに対するアンチテーゼだったのかをきちんと理解してみたら、何か発見があるかもしれない。
ただの一次元配列をtensorやらなんやら適当な用語でラッピングしてたりするのはともかくとして、単純にクラスライブラリとして全然抽象化できてなくね？
model.eavluate()とか掛けた時に帰ってくる型はTensor or Scalarなんだが、
実際にprint()とかする時にTensor<Rank>にはPrint()メソッド無いよとか言われるし。
なんで実数or配列が入ってることが分かってるのにわざわざTensorにキャストしなきゃいけんのや。
主にMMT economistsから。（尻馬に乗ってる奴もいるが）
https://twitter.com/paulkrugman/status/1164604703424090112 のリプライ
twitter.com/mtwestra/status/1164778010534244352 おめーもサマーズもMMTから一つ二つアイディアぱくってて乙 Looks like @LHSummers and yourself picked up an idea or two from MMT. Congratulations on finally catching up with reality!
TFW you look down your nose at the economic prowess of a Nobel laureate in economics. ノーベル賞受賞者の腕前を煽る
Your model was/is/always will be a fraudulent misrepresentation.Retire. さっさと引退しろウソツキ
Complete snake oil rhetoric... What a hyperbolic & disingenuous numb skull. Or he's intentionally fear mongering. 完璧にガマの油レベルのインチキレトリック、誇張、腹黒 大げさな恫喝
＠RaulACarrillo （弁護士 lefty lawyer）
Why can't you and the others just recognize that you were wrong for YEARS while others were consistently right? 他の人が一貫して正しい一方で自分が何年も間違っていたと認識すればいいだけなのにそうできないのはなぜよ？
This is intellectual gatekeeping and a disservice to the public. A little integrity would be nice. 国民全体に対する害毒でしょ。
This is you. Spring 2011. When it mattered. @DeanBaker13 was right to call you out. 8年前にディーンベイカーに名指しで間違いを指摘されてたじゃん。
“All progress must come from the maintstream” ハイハイ、進歩は主流派からしか出てこない、出てきちゃいけないっていつものやつね。
shamelessly trying to force decades of heterodox research into a memory hole. 非主流派経済学の何十年もの研究成果に知らんぷりかよ。恥知らずめ。 8年前にフルワイラーに言われわたことを忘れたとは言わせないぞ？
@FadhelKaboub Economics Prof.（Denison university）
Paul, your intellectual dishonesty is mindboggling. おめーの知的誠実性の欠如にはめまいがするわ。こっちが30年も言ってたことを「2019年にジャクソンホール」で発見、だと？ ＃恥知らず。
Umm. I remember when you bashed Stephanie Kelton for saying what you are now saying. Do I need to link to your own words of just a few months ago to spur your memory of your own words of just a few months ago?
おめーが今言ってることはほんの数か月前におめーがバッシングしたケルトンの主張そのものじゃねーか。記憶力に障害があんのか？
https://arxiv.org/abs/1907.09725
8個こ気象データ変数(気温、降水量、、、Table.1に書いてある)を入手している。
最大3変数を選択し、RGBにそれぞれの変数の値を入れ、画像に変換。
画像をCNNに食わせて学習している。気温・降水量の変化を5種類に分類。
気象データの増減は、他の変数と強く相関しているはずなので、8変数も考慮に入れる理由がわからない。
画像データにする理由もよくわからない。数値データを直接CNNに入れたほうがいいのではないだろうか？
decadal teleconnection patterns(10年単位での気象の相関)を知りたいということだが、これを知ることに意味はあるのか？
目的と意義が書かれていない。
5行目、何がHoweverなのだろう。まえでは、CNNで何ができているのかを言っている。次の行ではそのデータの扱いについて語っている(Howeverを使うべき？)。
各行で何を主張しようとしているのかがよくわからないので、全体としてこの段落の機能がよくわからない。
VARENNつまり、2次元データを学習機に投げることは、CNNを使う際には普通のことなので主張すべきではない。
8 climatic variablesは具体的になに？
classify decadal interaction patterns of climatic variablesこれはよくわからない。画像データを分類することが目的？なにがしたいの？
temperature(温度)、precipitation（降水量）のrises,fallsを判別したい。Introductionにかくべきでは？
8 spatiotemporal climatic variables はなんの変数？Tableに書くだけではなく、本文に書くべきだろう。
climatic variablesを0-1の値にした方法は？割り算？
1段目で言っている上下の分類ではなく新たな分類基準が出現する。
T1についてここで言い換えておく。
T1は、学習データ30年間での平均値mu30,後10年の正解データでの平均値mu10
mu10-mu30が5よりおおきい、10年後の気温が5度上昇している。
To quantify the similarity among variables, we calculated the Euclidean distances from each target variable to the input variable.
よくわからない。
we examine the effects of the relationships among the variables that were assigned to R, G, and B to the model performance.
どういうこと？
よんでない
よくわからない
よくわからない。
どういう意味だろうか？
提案手法で、RGBに変数を入れ込んだことが斬新だと主張しているが、
これを数値データだけにしてCNNに読み込ませた場合はどうなるのか？
同程度の精度を出すのか？
本提案では、2次元の配列データを画像にしてCNNに読ませている。
statistical methods including AI はよくわからない。何が言いたいのだろう
気象パターンを分類することに成功したとは言い難い。せいぜい複値分類とかなにか他に良い言い方があるはず。
We selected以下時間windowについての説明かと思われるが、何を言いたいのかよくわからない。
By comparing以下 意味不明。物理simulationと統計モデルを比較することで、accuracyとprecisionを比較できる。なぜ？
Objective以下
よくわからない。
We believe以下
結論:怒られた(※別に怒られてはないし処分もされてないです)
押下圧が普段使いのキーボード(静音赤軸)よりもはるかに重くて疲れる。音はエアコキのエアガンって感じ。
重いこともあったりして、そんなに速いタイピングはできなかった。
ちなみにPS/2接続なのでそこは特に困らなかった(※厳密にはATをPS/2に変換してるので変換は必要)。
キーボードレイアウトはモダンなキーボードと大きく変わらないので、そこもさほど困らない。
スペースキーが大きいキーボードが好きな自分としては、使いやすかった。
ちなみに、本体重量が気が狂ったように重いので、激しく叩いても問題ない。
決裁が下りないときはこのキーボードで打撃姿勢を取りながら会議に臨むと決裁が下りる確率アップ(要検証)。
隣の人「処分されそうな音」
逆に「宣言的に書けない」というのは、たぶん処理の順序を変えたら意味が変わってしまうみたいなやつじゃないかな
すなわち逐次的だと思うんだけど、あってるかな
「宣言的に書けるようにするコスト」とメリットを比べたら大して旨味がないんじゃないかとも思っていた
でもそうじゃないなと思えたのが画面のレイアウトだ
例えばiOSのAutolayoutは嫌いな人が多いが、あれは宣言的だ
順序に依存していない（そもそもInterfadeBuilder上に順序は存在しない）
最近あるプロジェクトでそれを使わず昔ながらの方法で書いているんだが
順序に依存しすぎていて非常に怖いし、頭を使うし、バグが多くなる
コードでも宣言的にレイアウトを組めるかもしれないが、多分かなり大変だ
宣言的に書ける仕組みを予め用意されているというのは大きなメリットを感じる
なぜレイアウトでそれを強く感じたかと言えば、view毎の依存関係が多いからだ
オブジェクト同士が１：１で依存していたり、１：２で依存していても「宣言的」に大した魅力を感じないのだが
１：３とか１：５とかなってくるとかなり魅力的にうつってくる
レイアウト以外でそういった過密依存を書くシーンはなんだろうね
例えばModelとか？ あとはSingletonみたいなやつもか
まあ基本的に宣言的に書ければ、読む必要が減るので単純に楽ってのもあるんだけど
しかもちゃんと書いた人が組めている保証もないからな（そうか、基本的に共通処理を書くような感じになるから抽象的になっちゃうんだな）
https://www.pnas.org/content/116/4/1174
残りは前提知識が欠けてるので、よくわからなかった（じぶんの問題)
ライデンフロスト現象についてはYouTubeを見ればわかる。
https://www.youtube.com/watch?v=mZenCYF1IpM
液体窒素に常温のethanolかsilicon oilの液滴を垂らすと、液滴に推進力が生じる。
Supplementary materialには、この研究のsample videoが公開されている。
推進力が生じるのは、液滴下部に蒸気が生じ液滴を持ち上げる。そして、蒸気が噴出する流れが生じ、流れに影響を受けた液滴の内部流体が流動することで、移動方向が決定される。
以上のことを2D流体計算では、移動方向が決定される原因を特定しようとしている。
http://oomph-lib.maths.man.ac.uk/doc/html/index.html
Chronophotography : overlap image
電子決済ブームに乗って、いろんな音楽バンドも決済アプリを出した。
Nine Inch Pay、Earth, Wind ＆ Payが有名どころだが、他にも注目すべきものがある。
都会的でおしゃな電子マネー。金を払うのが嫌いな人に。
一時期サービス休止のあと「核Pay-MODEL」としてリニューアルスタートしたりしていた。
通称「元ペイ」
発音できないので、いざ支払うときのコンビニのレジなどで難儀する。
なので大手の銀行との入出金はできない。使い所が難しい孤高の電子マネー。
https://arxiv.org/abs/1804.10390
Ecologyの研究には、情報科学の世界で研究されている画像解析の技術を使えば解決可能なものがある。著者らは、この一つである植物の分布の計測を試みている。具体的な解決方法は、UAVデータから撮影した画像データを元に、木々の種類を識別する分類器を作成である。手順として、最初に、UAVから画像と高度データを著者自らが撮影を行った。次にそのデータから学習用の教師データをいくつかの手順を踏んで作成する。この手順は、さらなる研究を行う際にも適用が可能である。結果、識別器は良い識別性能をだしている(Model1で83.1%)。前処理として、画像を切り分けて分類器にかけなければならないという点は未解決である。
あらすじ：
GearBestで品物を買った場合高く買った順に発送されるので運良く（悪く？）安く買うといつまでたっても発送されない事態に陥ります。
GearBestは1日以内での質問返答を標榜していまして、以下はそんな私のGearBestの面白い文通の記録です。
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息子の誕生日にそろそろPCでも買い与えようかと、安いPCを物色しているとGearBestで良さげなPCがあったので
所が誕生日を過ぎ推定デリバリータイムになってもぜんぜん送付されませんので問い合わせをしました。
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そんなに急いでないので待つことにしました。
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この注文は2018年に出荷される予定だった。
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でもまだ信じて受け入れます。
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少しお待ちいただけることを願っております。
参照用だそうです。
回答になっていません。
その理由を教えて下さい。
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と書いたけど、これ以上やり取りしても粘着になるだけだと思ったから返金した。
GearBestの高く売れた順に出荷ってのは、短期的には利潤を生むが
インターネットでテスラに触れるとどこからともなく否定から入るやつがワラワラ沸いてきて面倒臭いから実名で書きたくないんだよね。なので増田に落とす。
これぞ美しい国ニッポンの真髄だ、腹筋が切れそうなくらいゲラゲラ笑ってゐる「国土交通省は、自動車メーカーが車に搭載されたシステムのプログラムを更新する場合、国の許可制とする方針を固めた」「情報技術（ＩＴ）の知識を持った職員がプログラムの中身を確認する」 https://t.co/aWKTksJJUt— TJO (@TJO_datasci) February 5, 2019
この話自体は確かに一見すると土人国家かよという印象を受けるのも仕方はないし、実際にはどうかというと「国交省自体が完璧な検証を行えなくても、ソフトを検証するプロセスが検証されていることを国交省が検証すれば、予測可能なハザードが概ね排除された状態を確保できる」ってところで落ち着いてはいる。
今後、自動運転技術による高速道路での車線変更といったプログラムの更新が想定されるため、国が事前に安全性を確認できるようにする。
メーカーが不完全なプログラムを配信することや、メーカー以外の第三者が勝手に改造プログラムを作り大量に配信することを防ぐ狙いだ。メーカーや第三者が許可を得ずにプログラムの更新を行った場合、罰金などの罰則も定める。
「メーカーが不完全なプログラムを配信することなんかあるか?」「配信なんて、受け取る奴は少ないんじゃないか?」という疑問があると思う。ところが、この2条件に直球で該当する会社が2社ある。「改造プログラム」の方はComma.ai, Inc. だが、まあこれはGeorge Hotzくんの個人プロジェクトだから大したことはない。問題になるのは、不完全なプログラムを配信する会社、つまり、
Tesla, Inc.(旧称Tesla Motors, Inc.)だ。
テスラは多ければ年に30回くらいアップデートを配信している。内容はイースターエッグを追加したとかアイコンの色を変えたとか軽微なものもあるし、自動運転のプログラムを丸ごと入れ変えるものもあるし、自動運転に関わらない発進加速や制動距離の変更もある。例えばModel S 75Dは発売当時のスペックでは0-100km/h加速(信号が青になった瞬間に踏み込んで、時速100kmに達する時間)が5.2秒から4.2秒と短縮されている。最上位のP100Dは2.2秒まで短縮されている。当然、インバータのファームウェアは書き換わっている。こうした変更は構造変更に該当する可能性があり、日本では国土交通省や運輸局に届け出や認可を得る必要がある、可能性がある。
しかし、テスラは基本的にファームウェアアップデートに関して届け出ない。届け出れば許可されない可能性があり、届け出なければ告発されることもなく、届け出なかったことを告発されても法的な罰は下らないからだ。日本ではさらに、型式認定を返上している。これは日本の法制上、認定のない「型式不明」の自動車を輸入して転売し登録することが認められているためで、Tesla, Inc.が製造した車両をテスラジャパンが並行輸入し転売する形を取れば、どんなソフトウェア更新を配信しても何一つとして法的な手続きを行う必要が無くなり、計算されたリスクのうちに収まりさえすれば、法に妨げられることなく製品を製造販売できるからだ。
「メーカーが不完全なプログラムを配信することを防ぐ」「許可を得ずにプログラムの更新を行った場合の罰則も定める」という2点がセットになっているのは、ピンポイントにこれを潰すためだ。試乗や審査の時間があれば、現在はテスラが危険なほど高速で回している開発サイクルに歯止めがかかる。それ以外の自動車メーカーについては、上に書かれたようなそれなりの検証が既に行われているので、規制は極めて形式的に終わることになる。
