現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む52
数学セミナー時枝記事は、過去スレ39 で終わりました。
39は、別名「数学セミナー時枝記事の墓」と名付けます。
皆さまのご尽力で、伝統あるガロアすれは、
過去、数学板での勢いランキングで、常に上位です。（勢い１位の時も多い（＾＾ ）
このスレは、現代数学のもとになった物理工学の雑談スレとします。たまに、“古典ガロア理論も読む”とします。
それで良ければ、どうぞ。
後でも触れますが、基本は私スレ主のコピペ・・、まあ、言い換えれば、スクラップ帳ですな〜（＾＾
話題は、散らしながらです。時枝記事は、気が向いたら、たまに触れますが、それは私スレ主の気ままです。
“時枝記事成立”を支持する立場からのカキコや質問は、基本はスルーします。それはコピペで流します。気が向いたら、忘れたころに取り上げます。
なお、
小学レベルとバカプロ固定
サイコパスのピエロ（不遇な「一石」https://textream.yahoo.co.jp/personal/history/comment?user=_SrJKWB8rTGHnA91umexH77XaNbpRq00WqwI62dl 表示名:ムダグチ博士 Yahoo! ID/ニックネーム:hyperboloid_of_two_sheets （Yahoo!でのあだ名が、「一石」）
（参考）http://blog.goo.ne.jp/grzt9u2b/e/c1f41fcec7cbc02fea03e12cf3f6a00e サイコパスの特徴、嘘を平気でつき、人をだまし、邪悪な支配ゲームに引きずり込む 2007年04月06日
High level people
低脳幼稚園児のAAお絵かき
お断り！
小学生がいますので、18金よろしくね！（＾＾
High level people は自分達で勝手に立てたスレ28へどうぞ！sage進行推奨（＾＾；
また、スレ43は、私が立てたスレではないので、私は行きません。そこでは、私はスレ主では無くなりますからね。このスレに不満な人は、そちらへ。 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1506152332/
旧スレが512KBオーバー（又は間近）で、新スレ立てる
（スレ主の趣味で上記以外にも脱線しています。ネタにスレ主も理解できていないページのURLも貼ります。関連のアーカイブの役も期待して。）
現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む
51 https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1518094687/
50 https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1516499937/
49 https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1514376850/
48 https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1513201859/
47 https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1512046472/
46 https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1510442940/
45 https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1508931882/
44 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1506848694/
43 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1506152332/ （だれかが立ててスレ。私は行きません。このスレに不満な人は、そちらへ）
42 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1505609511/
41 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1504332595/
40 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1503706544/
（40以降現代数学の系譜 工学物理雑談 古典ガロア理論も読む)
（39以前 現代数学の系譜 古典ガロア理論を読む)
39 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1503063850/ （別名 数学セミナー時枝記事の墓）
38 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1502430243/
37 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1501561433/
36 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1499815260/
35 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1497848835/
(35以降 現代数学の系譜 古典ガロア理論を読む
34以前 現代数学の系譜11 ガロア理論を読む)
34 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1496568298/
33 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1495860664/
32 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1495369406/
31 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1494038985/
30 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1492606081/
以下次へ
29 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1484442695/
28 (High level people が自分達で勝手に立てた時枝問題を論じるスレ) http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1483314290/
27 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1483075581/
26 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1480758460/
25 https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1477804000/
24 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1475822875/
23 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1474158471/
22 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1471085771/
21 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1468584649/
25 http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1477804000/
20 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1466279209/
19 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1462577773/
18 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1452860378/
17 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1448673805/
16 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1444562562/
15 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1439642249/
14 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1434753250/
13 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1428205549/
12 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1423957563/
11 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1420001500/
10 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1411454303/
9 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1408235017/
8 http://wc2014.2ch.sc/test/read.cgi/math/1364681707/
7 http://uni.2ch.sc/test/read.cgi/math/1349469460/
6 http://uni.2ch.sc/test/read.cgi/math/1342356874/
5 http://uni.2ch.sc/test/read.cgi/math/1338016432/
4 http://uni.2ch.sc/test/read.cgi/math/1335598642/ スレタイに4が抜けてますが(4)です
3 http://uni.2ch.sc/test/read.cgi/math/1334319436/
2 http://uni.2ch.sc/test/read.cgi/math/1331903075/
1 http://uni.2ch.sc/test/read.cgi/math/1328016756/
あと、必要に応じて貼ります
おっちゃんが、スレ主でも可だよ（＾＾
削除依頼出して来い
>>5
>しばらく、おっちゃん自由に書いていいよ
>おっちゃんが、スレ主でも可だよ（＾＾
今回のレスでは断る。
ここに書いてばかりいても仕方ない。
他のことに時間を割く方が有益だと悟った。
今回のレスは、原則としてスレ主自身で後始末するように。
私は、週1回位の割合でここに来る程度にする。
いや、週1回位でもよくないかも知れん。
おっちゃん、どうもスレ主です。
お疲れさまです
１．まあ、早く論文投稿頼むよ（＾＾；
２．ここに書くのは、自分にも他人にも意義あることを書くのが基本なんだ
３．まあ、いままで同様、ガロアすれは、私が推進することは変わりないんだがね（＾＾
月に１回でも来てたもれ
そして、挨拶でもしてくれ（＾＾；
創価の魔(仏罰、現証、非科学的な原始的発想)の正体は、米国が仕掛けてるAI
パトカーの付きまとい、咳払い、くしゃみ、芝刈機音、ドアバン、ヘリの飛行音、子供の奇声、ドアバンも全て、米国が仕掛けてるAIが、人を操ってやってる。救急車のノイズキャンペーンに至っては、サイレンで嫌がらせにする為だけに、重篤な病人を作り出す冷徹さ
集スト(ギャングストーカー、ガスライティング、コインテルプロ、自殺強要ストーキング)以外にも、病気、痛み、かゆみ、湿疹かぶれ、臭い、自殺、殺人、事故、火災、台風、地震等、この世の災い全て、クソダニ米国の腐れAIが、波動(周波数)を悪用して作り出したもの
真実は下に
http://bbs1.aimix-z.com/mtpt.cgi?room=pr02&mode=view&no=46
https://shinkamigo.wordpress.com
＜自分が何か定理を証明できたと思ったとき＞
１．既存の定理かどうか？ 既存の定理なら簡単だが、新定理ではないかとなったとき
２．やはり、その道の専門家に相談するのが、近道だな（自分である程度調べるべしだが）
３．学生なら、既存の定理の再発見でも、十分評価される
４．社会人でも同じだし、証明が既存の定理とは違う別証明なら、それはそれで価値がある
そういうことが一番大事だと思うよ（＾＾；
定理を評価する側も同じ
１．その定理が、既出なのか新定理なのかの見極めが第一
（もちろん、その定理が本当に成り立っているのかどうかも重要だが、それは１の過程で自然と判明してくるだろう）
２．既出としても、証明に新規性があるかもしれない。その見極めも大事だ
３．既出定理と同じなら、問題は小さい。が、もし新定理かも知れないとなると、ことは重大だ
４．そんなこんなで、そういうときは、早くその道の専門家に相談するべきだな（＾＾；
ゴミ箱
やはり、本を読んだりして手を動かして書くのと、パソコンでの操作や作業との間には、違う点があるな。
筆が自然に動いて、手で字などが流れるように書けるような状態にあるか否かというか何というか。
前スレ、まだあるようだから、少し始末しておく。
おっちゃん、どうも、スレ主です。
事務管理ありがとう（＾＾；
google ＡＩ 数学者 新井紀子
https://www.google.com/search?num=100&lr=&as_qdr=all&ei=Sgz5WsmiIcbEjwPR06P4AQ&q=%EF%BC%A1%EF%BC%A9+%E6%95%B0%E5%AD%A6%E8%80%85+%E6%96%B0%E4%BA%95%E7%B4%80%E5%AD%90&oq=%EF%BC%A1%EF%BC%A9+%E6%95%B0%E5%AD%A6%E8%80%85+%E6%96%B0%E4%BA%95%E7%B4%80%E5%AD%90&gs_l=psy-ab.3...4935.4935.0.5200.1.1.0.0.0.0.89.89.1.1.0....0...1c.1.64.psy-ab..0.0.0....0.Wgi1Wn7mrgM
https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a_robot_pass_a_university_entrance_exam/transcript?language=ja
新井紀子: ロボットは大学入試に合格できるか？ | TED Talk
ＡＩ 数学者 新井紀子 の動画検索結果? 13:37
https://www.ted.com/talks/noriko_arai_can_a.../transcript?...
2017/08/30
つ http://www.videonews.com/marugeki-talk/893/
スレの成り行きを読めない低能か？
昨日の数学の本スレでの ID:NDg3pHaW か？
>867、>871、>873
とこのスレのスレ主が書いた昨日の時刻が午前10時であることとを比較すると、
何故このスレのスレ主を数学の本スレでのレス>867で除いたのか？
という疑問が生じ、考えようでは、昨日の数学の本スレでの ID:NDg3pHaW は
このスレでのスレ主とも推測出来る。
>867、>871、>873
とこのスレのスレ主が書いた昨日の時刻が午前10時であることとを比較すると、
何故このスレのスレ主を数学の本スレでのレス>867で除いたのか？
という疑問が生じ、考えようでは、昨日の数学の本スレでの ID:NDg3pHaW は
このスレでのスレ主とも推測出来る。
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1522075216/l50
削除依頼出して来いクズ
C++ さん、投稿ありがとう（＾＾
みなさんも、事務管理ありがとう（＾＾
https://www.amazon.co.jp/dp/4492762396
AI vs. 教科書が読めない子どもたち 単行本 ? 2018/2/2
新井 紀子 (著)
商品の説明
メディア掲載レビューほか
人間がAIに勝つためには「読解力」を磨くしかない
先日惜しまれつつ世を去ったホーキング博士は、数年前に「完全な人工知能(AI)が実現すれば、人類は終焉を迎える」という意の発言をしていた。いわゆる「シンギュラリティ」、つまりAIの進化が人間のそれを上回るという「技術的特異点」のことだ。
しかし、東大合格を目指した「東ロボくん」の開発者である著者は言う。「AIが人類を滅ぼす?……滅ぼしません! 」「シンギュラリティが到来する?……到来しません! 」。それどころか、東大合格すらAIには無理だろうと言うのだ。
とはいえ、個人的にあまり笑っていられない。「東ロボくん」は既に私の勤める大学の入試は十分に突破する偏差値を模試で叩き出している。では、MARCHレベルと東大との入試の間に、AIが決して越すことのできないどのような溝があるというのか。
それは国語、読解力だ。AIが自然言語を読みこなすことは金輪際できないというのだ。その不可能性の仕組みは本書にあたってもらいたいが、ここでほっと胸を撫でおろすのも束の間、シンギュラリティよりもっと切迫した問題があった。
実は中高生の多くが、「東ロボくん」以下の読解力しか持っていないということが調査から浮かび上がってきた。二つの文章の意味が同じかどうかを判定する問題で、中学生の正答率はなんと57%。
しかも、それを聞いたある新聞記者が、57%もあるなら悪くないんじゃないかと言ったそうで、もうこうなると日本人の読解力は壊滅的と言わざるを得ない。二択の問題なら誰でも五割はとれる。
他のタイプの問題でも、サイコロを転がすのと同じ程度の正答率しかなかったというこの若者の読解力の現状で、小学校からプログラミングや英語が導入されようとしているが、著者は言う。「一に読解、二に読解」と。そうしなければ、AIの進化を待たずに人間が職場をAIに明け渡さねばならなくなる日が遠からず訪れることになるだろう。
評者:伊藤氏貴
(週刊文春 2018年04月12日号掲載)
続き
読解力が世界を支配
藤井聡太が羽生善治を破った朝日杯。やっぱり将棋は人間対人間がおもしろい。いくら強くても、コンピュータでは味気ない。
『AIｖｓ.教科書が読めない子どもたち』は、AI(人工知能)と人間の現状と未来についての本である。著者は国立情報学研究所教授で数学者。東大合格を目指すAI「東ロボくん」の育ての親だ。この本には、同プロジェクトから見えてきたAIの可能性と限界、そして人間との関係が書かれている。
良いニュースと悪いニュースがひとつずつ。まず、良いニュースから。AIが人間を超える、いわゆるシンギュラリティが到来することはない、と著者は断言する。なぜなら、AIはコンピュータであり、コンピュータは四則計算をする機械でしかないから。どんなに高度になっても、その本質は変わらない。
たとえば東ロボくんの偏差値は57・1。東大は無理だけど、MARCHなら入れそうだ。ただし国語や英語は苦手だ。なぜなら、AIは意味を理解しないから。読解力がないのである。
しかし、これで人類の未来は明るいぞなんて安心してはいられない。AIでもできる仕事は、この先どんどん奪われていくのだ。これが悪いニュース。
ならばAIにできない仕事をやればいい、と思うだろう。ところがこれもお先真っ暗だ。全国読解力調査によると、教科書の文章を正しく理解できない中高生が多いというのである。なんと3人に1人が簡単な文章すら読めない。これからの世界は、読解力がある一握りのエリートに支配されてしまうのか。
評者:永江朗
(週刊朝日 掲載)
続き
トップカスタマーレビュー
(抜粋)
hombre
5つ星のうち5.0教育関係者必読の書です
2018年2月27日
形式: Kindle版|Amazonで購入
煽り気味な帯に反して非常に良心的な内容で、このような書籍が多くの人に目に触れるのは喜ばしい事です。
前半のAI技術に関する話は、「普通の読解力」があれば、簡潔かつ明晰な文章で書かれているために、数学とは無縁の人であっても現時点でのAI技術の実力をざっくりと把握できると思います。
(引用終り)
以上
C++ さん、そろそろ試験勉強してる？（＾＾；
反対意見
https://robomind.co.jp/adwords_aivskodomotati2/?gclid=CjwKCAjwrqnYBRB-EiwAthnBFvpRhCsz6ejNh_aukSHD_38ufENUuhFuxSEHZZvw8rp_07ryjhyZzBoCxkEQAvD_BwE
「教科書が読めない子どもたち」という勘違いと、新井紀子教授のリーディングテストで日本は沈没する ROBOmind
(抜粋)
東ロボくんプロジェクトで、どうしてもAIにできなかったのが文章の意味理解でした。
そこから、
AI時代に生き残る人材とは、文章を理解できる人材だ
そう結論付けました。
そこで、今度は文章の読解能力を測定するテストを開発し、子どもたちの読解能力値を測定したそうです。
すると、驚くほど、読解能力がない子どもが多かったそうです。
このテストですが、偏差値の高い大学の学生ほど、読解能力値が高いことから、人の能力を客観的に測定するテストとして、かなり自信を持っているようです。
さらに、読解能力値の高い子は
教科書や問題集を「読めばわかる」ので、1年間受験勉強に勤しめば、旧帝大クラスに入学できてしまうのです。
東大に入れる読解力が１２歳の段階で身についているから、東大に入れる可能性が他の生徒より圧倒的に高いのです。(p.221)
とも述べています。
偏差値の高い大学に入ることこそが、最も重要なことだと、何の疑いも持っていないようです。
だから、読解能力値の低い子は、早急に手を打たなければならないと警鐘を鳴らしています。
そして、全国の学校でこのテストを実施してもらい、早い段階で、読解能力値の低い子供を見極める活動を行っているとのことです。
さて、新井教授のやっていることは、本当に正しい教育なのでしょうか？
どんな子も、持って生まれた才能があるはずです。
もし、すぐに見つからなかったとしても、ちょっと、考えてみてください。
その子が、生き生きとするのは、何をしているときでしょう。
その子が、その子らしい表情をみせる瞬間とは、どんなときでしょう。
そこにこそ、その子が発揮できる才能があるのです。
その子の個性を無視して、読解能力値だけでその子を判断する。
つづく
つづき
読解能力値の低い子は、そのままでは将来仕事につけなくなるからと、読解能力を高める教育を強制する。
そんな教育をしていては、本来、その子が輝かせるべき才能を潰してしまいます。
そんな教育、ちょっとおかしいですよね。
なぜ、このようなおかしな結論にいたったのでしょう？
根本的な問題は、人間の知能が入試問題で、ほぼ網羅できると考えたことにあります。
ところが、入試問題では、クリエイティブな能力など判断できません。
クリエイティブな能力こそ、AIが最も苦手で、AIに奪われない仕事なのに。
さて、新井紀子教授自身はどうなのでしょう？
前回詳しく説明したように、AIで国語の入試問題を解くのに、従来の自然言語処理の方法を全て調べたうえで、早々と、正攻法で解くことをあきらめ、文字の重複から選択肢を選ぶといった、お粗末な手法しか提案できていません。
読解能力値が高いので、今までの自然言語処理の論文を読み、理解することはできるようです。
そして、それを組み合わせたり、入試問題に適用したりすることもできるようです。
ですが、そこまでが限界だったようです。
全く新しいアイデアを提案することはありませんでした。
読解能力値が高いだけでは、新しいものを生み出すことはできません。
新しいものを生み出すには、読解能力値とは全く異なる、クリエイティブな能力が必要なのです。
今までの手法で意味理解できないとわかった新井教授は、AIでは、文の意味理解は不可能だと降参しているのです。
AppleのThink different.キャンペーンを思い出してください。
不可能だと証明したことで、世界を変えた人はいたでしょうか？
世界を変えた人は、不可能と言われたことを成し遂げた人たちです。
つづく
つづき
これからの世界に必要なのは、読解能力値が高い人でなく、クリエイティブな能力を持つ人なのです。
それなのに、なぜ、新井教授は、読解能力値にしか目が向かないのでしょう？
その原因は、人間の能力を判断するのに、入試を設定したことにあります。
入試問題こそが、人の能力全体の枠組みを網羅していると思い込んだからです。
新井教授は、AIの弱点として、
決められた（限定された）フレーム（枠組み）の中でしか計算処理ができない(p171)
と述べています。
まさに、新井教授自身が、AIと同じ誤りを犯してしまっていたのです。
新井教授のもう一つの思い込みは、「AIは意味理解ができない」ということです。
次回は、本当に、AIは文の意味理解ができないのか？
この点について、検討していきます。
追記
この記事に対して、小学校の校長先生から感想をいただきました。
その返答として、もう少し僕が思っていることも記事にしましたので、こちらもお読みください。
「AI vs. 教科書が読めない子どもたち」批評の感想をいただきました
https://robomind.co.jp/aivskodomotatikansou/
(引用終り)
以上
>不可能だと証明したことで、世界を変えた人はいたでしょうか？
数学ではあるんだけどね〜（＾＾；
物理でもあるか・・、熱力学の第2法則(永久機関が不可能)とか、真空の光速度を超えることができないとか・・
化学では、錬金術（金を化学作用で作り出すこと）・・
但し、リアルワールドでは、「不可能」と言われていた常識を覆した例にいとまはないが・・（＾＾
これ面白いわ（＾＾
https://robomind.co.jp/profile/
ROBOmind
代表プロフィール
代表取締役 田方 篤志
株式会社ロボマインド
代表取締役 田方 篤志 Atsushi Takata
生年月日 ：1969年5月16日生まれ
血液型 ：B型
出身 ：兵庫県神戸市出身
最終学歴 ：岡山大学工学部卒業
(抜粋)
開発ストーリー
人生29歳変動説
人は、29歳のときに天職というものに出会う。
その人が、その人生になすべき仕事。
29歳で出会わなければどうなるか。
そのときは、一生出会うことはない。
1990年代の終り頃、インターネットの女王と呼ばれ、毎週、刺激的なメルマガを配信していた田口ランディの言葉です。
当時、まさに29歳だった僕は、この文章を目にして焦っていました。
このまま、特許事務所で定年まで働き続けるのか？
様々な技術に幅広く触れることができる今の仕事は楽しいものでした。
でも、これが本当にやりたい仕事なのか、一生、続けたい仕事なのかと問われると、そうだとは言い切れませんでした。
自分の人生でなすべき仕事って何なんだろう？
そんなことを考えつつ、何も起こらないまま、30歳の誕生日を迎えました。
今でも、はっきりと覚えています。
日曜日の午後のことです。
昼食後、ソファーに腰かけて、ぼんやりと考え事をしているとき、ふと、学生時代に夢中になっていたことを思い出しました。
つづく
つづき
学生時代の研究
それは、「笑い」や、「面白さ」「物語」の研究です。
研究といっても、個人的にやってただけで、大学とは何の関係もないですが。
あの頃、僕の心を捉えて離さなかったのが新しい「笑い」の流れでした。
ダウンタウンのショートコントや相原コージの4コマ漫画「コージ苑」。
当時の松本人志は、まさに、神がかっていました。
時代は、松本以前と松本以降にはっきりと分かれます。
それらを繰り返し見、いったい、面白さとは何か、それを見極めようとしていました。
そうして、わかったことは、「物語性」です。
一瞬にして新たな物語、まったく別の物語が立ち現れる瞬間、そこに笑いが生まれるのです。
その頃、僕が魅了されてたのはもう一つの作品は、デヴィット・リンチ監督のTVドラマ「ツイン・ピークス」です。
夢の中の世界が現実世界に入り込んだり、期待を持たす伏線が回収されることなく、まったく別の物語に押し流される。
面白さを優先させて、物語の決まりごとを無視した手法に、この世界観はいったい何なんだと深く引き込まれました。
そうして、自然と「物語」について研究するようになったのです。
ウラジミール・プロップの「昔話の形態学」などを参考にし、物語の基本パターンを作ったりしていました。
たとえば、「勇者の帰還」パターンでは、絶対不可能なミッションに旅立つ勇者は、誰もが失敗したと思ったときに帰ってくる。
そのときにクライマックスが訪れる。
映画「アポロ13」や「走れメロス」など。
「破られる禁忌」パターンでは、「この部屋だけは、絶対に開けてはいけない」といった禁忌は必ず破られるというものです。
映画「グレムリン」の3つの禁止ルールなど。
そういったパターンをいくつも用意し、組み合わせることで、無限に面白い物語が生成できるのではないかと考えていたのです。
つづく
つづき
東へ進むのじゃ
30歳になったばかりの日曜日の午後、ふと、思い出していたのは、そんなことでした。
あぁ、あの頃考えていたようなことが、そろそろ実現できていないかなぁ。
コンピュータに、主人公の名前や、状況を設定するだけで、自動で面白い物語を生成するシステムとか、まだできていないのかなぁ。
試しにインターネットで検索してみましたが、そのようなソフトは見つかりませんでした。
そのとき、ある考えが、ふと、頭をよぎったのです。
「まだ、この世にないなら、自分でつくればいいじゃないか」
えっ？！
おっと、何をバカなことを考えたんだ。
プログラムなんか、自分で作れるわけないし・・・。
かといって、30代になって、今更、プログラムを一から勉強するなんて・・・
遅すぎるわ！
当然、そう考えましたが、どうしても、その考えが頭から離れません。
もしかして、これが天職？！
自分がなすべき運命の仕事って・・・
もしかして・・・ これ？
でも、今から、全くやったことのない事を始めて、それで生きていけるわけないよ。
でも、まぁ、勉強するくらいならいいだろう。今の仕事の役に立つかもしれないし。
と、そう自分に言い聞かせて、その日の夕方には、近くの本屋で、「はじめてのプログラミング」みたいな入門書を買って、わくわくしながら帰ってきました。
もし、これが本当に天から与えられた仕事なら、ピンチのときには、夢の中に、ダンブルドアのようなおじいさんが現れて「東へ進むのじゃ、ハリーよ」とかヒントを出してくれるのだろうと、呑気なことを考えていました。
つづく
ロボマインド・プロジェクト
これが、ロボマインド・プロジェクトの始まりです。
その日から、会社から帰ってきてから、毎日、プログラムの勉強を始めたわけです。
それとともに、自分が作りたい「物語の自動生成のプログラム」に必要な技術として、人工知能（AI)、とくに、人間が話す言葉である自然言語処理についても勉強し始めました。
そうやって調べているうちに、僕は、大きな勘違いをしていたことに気づきました。
当時から機械翻訳や文章の自動要約、対話といった人工知能の技術はありましたので、文章を読んで意味を理解するといった技術はすでに完成していると思っていたのです。
その技術を使って、僕の考える物語パターンに、意味が通るように言葉を自動で当てはめていけば、物語が無限に生成されるだろう。
早く作って、会社でみんなに見せてやろう。
登場人物を、上司や所長の名前にすればウケるぞ、とほくそ笑んでいたのでした。
ところが、肝心の意味理解の部分が、自然言語処理では最も難しく、未だに実現できていないということがわかりました。
機械翻訳など、意味を理解しているのでなく、似たような文章を探し出してきて、翻訳文を当てはめているだけでした。
意味や文脈を考えずに翻訳するので、人間が読むと、さっぱり意味の通じない文章となっているのです。
これは、当時も今も、ほとんど変わっていません。
さて、ここからが大変です。
せっかく、面白いものを作って、みんなを笑わせてやろうと思ってたのに・・・
ここで止めるのももったいないしなぁ。
ないなら、自分でつくるしかないなぁ、となったわけです。
意味理解と一口にいっても、何から手を付けていいかわかりません。
そこで、関連する技術として、脳科学、認知科学、心理学など、幅広く調べることにしました。
「意味」とは何か、いったい、人は何のために会話するのか、動物はなぜ会話しないのか。
記憶とは何か
意識とは、
心とは・・・
つづく
つづき
ところが、調べれば調べるほど、根本的なことが、まだわかっていないことが分かりました。
誰にもわかっていないのに、人間は、当たり前に会話している。
それなら、本を読んで勉強するより、自分が普段会話するときや、考えるとき、どのように考えているのか、それを観察する方が早い。
そう考えて、無意識で処理している自分の思考をつぶさに観察するという研究方法に落ち着きました。
その頃になると、仕事が終わって帰って勉強するだけではとても時間が足らず、できれば、この研究に集中したいと思うようになってきました。
つづく
つづき
退職
そうして、32歳のとき、仕事を辞める決心をしました。
人間と同じように意味を理解できるプログラムを作るには、最終的には、人間の心、意識と同じものをコンピュータで実現しなければならないと、その頃には気づいていましたが、元から楽天的な性格のようで、仕事を辞めて1年も集中して研究すれば、そのぐらいのものは作れるだろうと本気で思っていたようです。
そうして、退職後は、午前中はプログラムの勉強、午後は、脳、意識、言語などの勉強に費やすといった生活が始まりました。
時には、専門家に意見を聞いてもらう機会もありましたが、なかなか僕の考えは受け入れてもらえず、同じような研究は、他でもやってて失敗に終わってるといった忠告を受けるばかりでした。
気が付けば、仕事を辞めてから2年以上経過し、貯金も残り少なくなり、さすがに、焦ってきました。
いつまで、こんなことを続けるつもりなんだと。
その頃になって、ようやく、これは思った以上に時間がかかりそうだ、働かないと続けることはできないということがわかってきました。
せどり
(引用終り)
以上
年寄りの冷や水とは、老人が年齢にふさわしくない危険なまねや、出すぎた振る舞いをすること。
老人が、自分の決めたことをどこまでも押し通して、他人の意見を聞こうとしないこと
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9D%B1%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%81%8F%E3%82%93
東ロボくん（とうろぼくん）とは、日本の国立情報学研究所（大学共同利用機関法人 情報・システム研究機構）が中心となって2011年から2016年にかけて行われたプロジェクト「ロボットは東大に入れるか」において研究・開発が進められた人工知能の名称[1]。東京大学に合格できるだけの能力を身につける事を目標としていた。
目次
1 概要
2 プロジェクト参加者
2.1 プロジェクトディレクタ ・ サブプロジェクトディレクタ
2.2 プロジェクトメンバー
2.3 共同研究者
3 開発
4 成績
5 脚注
6 関連項目
7 外部リンク
つづく
つづき
概要
2015年6月の進研模試で偏差値57.8をマークし、4年間でMARCH・関関同立の合格圏内、国公立大学も狙えるところまで成績を上げたが、
東大合格に必要となる読解力に問題があり、ビッグデータと深層学習を利用した統計的学習という現在のAI理論ではこれ以上の成績向上は不可能、何らかのブレイクスルーが無い限りは東大合格は不可能と判断され、開発は凍結される。2016年11月に東京大学合格を断念した事を発表[2][3]。
東ロボくんの開発の過程で、現在のAIは検索による膨大な知識は有っても文章の読解力が致命的に無い、AIは意味を理解できない、プロジェクトリーダーの新井紀子（東ロボくんの母）曰く「知識に比べ幼稚な知性」[4]という、現在のAIの課題が明らかになった。
また、文章の読解力が致命的に無いはずの東ロボくんが、50万人いる全受験生の上位20%に入るというそこそこの成績を収めたことで、文章の読解力が致命的に無い現在のAIよりも読解力が低い高校生が相当数いることが明らかになったため、新井紀子は高校生の読解力を高める研究に移行し、
2016年より国立情報学研究所の主導で行われる、中高生の読解力を問うプロジェクト「リーディングスキルテスト」につながっていく。
また、東ロボくんは自分で答案を書けないため、東ロボくんの代わりにボールペンで答案用紙に記入したり、答案を書き終わった後に先生に挙手して答案を裏返したりするロボットアーム「東ロボ手くん」がデンソーによって開発されたことも東ロボくんプロジェクトの成果である。
これは、紙やボールペンなどの人間向けに作られた物を扱えるロボットの開発につながる
（新井は「人間なら誰でもできる労働は現在のAIには難しいため、高度な責任やクリエイティビティを要求されないホワイトカラーの労働の一部がAIに奪われる一方で、人間なら誰でもできる低賃金の下働きはこれからも人間がやり続けることになる」と考えており、「人間なら誰でもできること」をロボットができるようになることが重要と考えている）。
つづく
つづき
成績
2015年6月にベネッセコーポレーション協力の下、6月実施の進研模試「総合学力マーク模試」を受験した。 その結果、5教科8科目で511点（全国平均416.4点）、偏差値57.8という成績を収め、これは私立大学の441大学1055学部、国公立大学の33大学39学部で合格可能性80％以上に相当するものとなった。
特に富士通研究所と名古屋大学が担当した「数IA」で偏差値64（前年46.9）、「数IIB」で65.8（同51.9）、日本ユニシスが担当した「世界史B」で偏差値66.5（同56.1）と、計3科目で偏差値60を超えた[12]。
2016年11月に東京大学合格は実現不可能であり、断念した事を発表し、今後は記述式試験を解くための研究などに集中したいとした[2][3]。
(引用終り)
以上
「東大に合格するAI」が実現不可能な数学的理由 『ＡＩ vs. 教科書が読めない子どもたち』村上浩?DIAMOND online 2018.3.9
(抜粋)
ＡＩブームは過熱するばかり。今後もＡＩは成長を続けることで人間の知能を追い越すというシンギュラリティ理論や、ＡＩが人間に牙をむくことになるというＡＩ脅威論も広まっている。果たして、ＡＩはどこまで進化し続けるのか、現時点そして近い未来に人類に何をもたらすのか、そもそもＡＩとは何なのか。
本書『ＡＩ vs. 教科書が読めない子どもたち』は、未曽有のＡＩブームの中で浮かび上がる疑問符に、実際に著者が率いたプロジェクトの過程と結果をベースとして答えを出していく。
数理論理学を専門とする著者は、ＡＩが持つ原理的な限界も丁寧に解説しながら、わたしたちがＡＩの何を恐れるべきかを的確に示してくれる。何より興味を惹かれるのは、ＡＩについての研究を進めていく中で、わたしたち人間の知られざる弱点が明らかになっていく過程だ。人間の外側を見つめることで、人間の輪郭がよりはっきりと浮かび上がってくる。
2011年に始まった「ロボットは東大に入れるか」という人工知能プロジェクト（通称「東ロボくん」）と、それに並行して行った日本人の読解力についての大規模調査・分析を行った経験から著者はＡＩをめぐる未来を以下のように要約する。
つづく
https://diamond.jp/articles/-/162743?page=2
“シンギュラリティは来ないし、ＡＩが人間の仕事をすべて奪ってしまうような未来は来ませんが、人間の仕事の多くがＡＩに代替される社会はすぐそこに迫っています。”
2013年時点では5教科7科目のセンター模試で偏差値45に過ぎなかった東ロボくんは、2016年で偏差値57.1を叩き出した。これは、国公立大学やMARCH・関関同立レベルの一部の学科でも合格可能性80％を示す値であり、ホワイトカラーを目指して大学受験に挑む若者の上位20％に東ロボくんが入ったことを意味する。
東ロボくんに実装されているテクノロジーがどのように誕生したのかを、歴史的経緯を踏まえて知ることで、ＡＩは魔法から高度に発達した科学へと変化していく。バズワードとなった「ディープラーニング」や「機械学習」が本当はどのようなものなのかも正しく理解できる。著者は、ＡＩにまつわる神話や誤解をひとつずつ正していく。
“「ディープラーニングは脳を模倣しているのだから、人間の脳と同じように判断できるようになる」との誤解も散見されます。間違っています。「人間の脳を模倣している」のではなく、「脳を模倣して」数理モデルを作ったのです。脳はサルにもネズミにもあります。ネズミが自転車とスクーター、癌と正常な細胞の違いを見分ける保証はどこにもありません。”
つづく
つづき
プロジェクトの真の狙いは
ＡＩに何ができるか、できないかを解明すること
プロジェクトを続ける中で著者は、「偏差値65を超えるのは不可能だ」と考えるにいたった。実は開始時点からプロジェクト関係者は皆、近い将来に東大に合格するＡＩは実現できないと理解していたという。
プロジェクトの真の狙いは東大合格ではなく、多岐にわたるＡＩ技術の粋を集めることで、ＡＩに何ができるか、何ができないかを解明することだったのだ。どのような科目のどのような設問で東ロボくんが苦戦していたかを見直すことで、ＡＩの苦手分野が浮き彫りとなってくる。
つづく
なんかNGワードで引っかかった
なので、細分化した（＾＾；
つづき
人間の一般的知能と同等レベルを示すような「真の意味でのＡＩ」が現時点では不可能であると著者が考えるのは、今の数学で表現できることに原理的な限界があるためだ。
つづく
なんかNGワードで引っかかった
なので、細分化した（＾＾；
つづき
今のところ、数学によって数 式に置き換えることができるのは、論理・ 統計・ 確率の3つ だけ。わたしたちの脳が認 識する全てをこの3つ だけに変 換することはできない。
つづく
なんかNGワードで引っかかった
この１行が問題で
キーワードらしきところに、半角スペースをいれて試した。
変換→変 換
としたところで、通った（＾＾；
つづき
例えば、「太郎は花子が好 きだ」という文は論理や統計、確率の世界に還元することができない。論理・統計・確率という数学に支えられた現在のＡＩの延長線上では、意味を読み取ることは不可能だというわけだ。
https://diamond.jp/articles/-/162743?page=3
ＡＩの可能性と限界を吟味した後、本書の焦点は私たち人間へと向かう。著者はこう問いかける。
“現代社会に生きる私たちの多くは、ＡＩには肩代わりできない種類の仕事を不足なくうまくやっていけるだけの読解力や常識、あるいは柔軟性や発想力を十分に備えているでしょうか。”
中学生に読解力調査を行ったら
どんな結果が出たのか？
2011年に実施した「大学生数学基本調査」の惨憺たる結果から学生の基本的読解力に懸念を抱いた著者は、基礎的読解力を調査するためにリーディングスキルテスト（ＲＳＴ）を自力で開発する。
ＲＳＴの開発には、ＡＩに読解力をつけさせるための試行錯誤が大いに役立ったという。ＲＳＴは既に2万5000人を調査し、今後も調査規模は拡大していくのだが、その結果はＡＩの進化よりも驚くべきものだ。
つづく
つづき
ＲＳＴには2つの文章を読み比べて意味が同じかどうかを判定する「同義文判定」というジャンルがある。このジャンルはＡＩも苦手としているのだが、本書では事例として以下の2文の同義判定を行う問いがあげられている。
「幕府は、1639年、ポルトガル人を追放し、大名には沿岸の警備を命じた。」
「1639年、ポルトガル人は追放され、幕府は大名から沿岸の警備を命じられた。」
答えはもちろん「異なる」である。ところが、調査対象となった中学生の約半数がこの問いに「同じである」と回答したのだ。このＲＳＴ調査で、「中学を卒業する段階で、約3割が（内容理解を伴わない）表層的な読解もできない」ことが明らかにされた。
基礎的読解力が不足して困るのは、何も教科書を読まなければならない学校の中だけにとどまらない。社会に出れば賃貸や保険などの様々な契約書を読む必要があるし、意味を理解する必要のない労働は、これから加速度的にＡＩに置き換えられていくはずだ。
著者は、ＲＳＴが明らかにした現状に大きな危機感を覚えている。そして、教育現場の最前線に立つ教員たちも同様の危機感を共有しており、多くの学校や機関がＲＳＴに協力している。
著者は、本書の印税全額をＲＳＴを提供する社団法人「教育のための科学研究所」に寄付する。本書を購入して読み通せば、ＡＩの実像、ＡＩに代替されない人材となるためのヒントを知りながら、日本の読解力向上にささやかながら貢献できるのだ。
（HONZ 村上浩）
(引用終り)
以上
”キーワードらしきところに、半角スペースをいれて試した。
変換→変 換
としたところで、通った（＾＾；”
単純に、”変換”がNGでないことは、この文がパスすることで分る
だから、なにか複数のワードの組み合わせがNGなのだろう
そのロジックが不明だ
そして、それはAIがNGを判断するようになったときに類似のことがおきるかもしれない
つまり、99．9％の正確さで判断するとして、上記のような文をNGにしたときに、ディープラーニング方式では、それに論理的な説明ができるのかどうか？ そこは大きな疑問だろう・・（＾＾；
一行が長いんだよ、このウスラバカｗ
「今のところ、数学によって
数式に置き換えることができるのは、
論理・ 統計・ 確率の3つだけ。
わたしたちの脳が認識する全てを
この3つだけに変換することはできない。」
ほら通ったｗ
どうも。スレ主です。
レスありがとう
いまいち、正確なＮＧのロジックが不明だが・・
１．行の長さだけで言えば、半角スペースを入れると、１行の長さは大きくなっている。だから、１行の長さだけでは、判別していないってことだね
２．だから、ＮＧのロジックは、おそらく１行の中での（複数キーワードの組み合わせを含めた）判定ロジックってことだね
３．因みに、”行の長さ”については、あの部分は、別のサイトからのコピペそのままで、元の長さのまま。
（基本的に、手入れは最小限にしている。かつ、改行が多いと、行数制限の60行にひっかかるし、１改行で6バイト増えるし）
いや、ありがとう。かなり分ってきた。次は、ＮＧ逃れの改行作戦も考えるよ（＾＾；
https://www.amazon.co.jp/dp/4774197076
超有名進学校生の数学的発想力 ~日本最高峰の頭脳に迫る~ (数学への招待シリーズ) 単行本（ソフトカバー） ? 2018/5/8
吉田 信夫 (著)
商品の説明
内容紹介
数学の天才たちはどんな問題をどう解いているのか！？
数学オリンピックや科学オリンピックの受賞者を数多く輩出する超有名進学校。
その生徒たちは天才的な数学力を身につけているといいます。
彼らの数学的発想、ひらめきはどこから生まれてくるのでしょうか。
本書は、長年塾で超有名進学校生を指導してきた著者が彼等の頭の中を数学問題を通じて徹底解剖します。
内容（「BOOK」データベースより）
超有名進学校に通う生徒たちは、どんな頭の作りなのか?筆者が10年以上塾の現場で触れ合ってきた、日本を代表するある超有名進学校の生徒について数学的な面をメインに生態を語る。
著者について
著者プロフィール
吉田 信夫（よしだ・のぶお）
1977年 広島で生まれる.
1999年 大阪大学理学部数学科卒業
2001年 大阪大学大学院理学研究科数学専攻修士課程修了
2001年より，研伸館にて，主に東大・京大・医学部などを志望する中高生への大学受験数学を担当する．
そのかたわら，「大学への数学」などの雑誌での執筆活動も精力的に行う．
著書『複素解析の神秘性』(現代数学社,2011年)，『虚数と複素数から見えてくるオイラーの発想』 (技術評論社，2012年)，
『“数学ができる”人の思考法』(技術評論社，2015年) など多数．
http://blogs.itmedia.co.jp/toritani/2018/02/ai_8.html
越境するコンピューター
コンピューターと人間の新しい関係
AIは自然言語を"理解"できない? 文化系のための人工知能入門 "第7回" ≫ 2018/02/13
(抜粋)
最近「自然言語を理解するAI」という言い方をよく聞きます。これはAIと呼ばれている技術で出来ることを直感的に分かりやすく説明する良い表現ですが、同時に誤解を生みやすい表現だと筆者は感じています。
"理解"という言葉の意味を辞書で引いてみましょう。
１ 物事の道理や筋道が正しくわかること。意味・内容をのみこむこと。「理解が早い」
２ 他人の気持ちや立場を察すること。「彼の苦境を理解する」
出典：デジタル大辞泉（小学館）
"理解"という表現を額面どおりに受け取ると「自然言語を理解するAI」というのは、『人間の言葉を正しくわかって、気持ちを察してくれる』まるで鉄腕アトムやドラえもんみたいなロボットを想像してしまいますが、そんなものは存在しません。
では"理解"はどういう意味で使われているのでしょう？自然言語を扱う以下のような処理をコンピューターが行うことを、擬人化して「自然言語を"理解"するAI」と表現しているというのが実際のところです。
機械翻訳 （例）日本語を英語に翻訳
文書分類 （例）Webの記事をスポーツ、政治、etc、、とジャンル分け
文書要約 （例）長い文書を短く要約
質問応答 （例）言葉を使った質問に答える
対話 (例) チャットボット、Siri
AIはこうした擬人化した表現で語られることが多いので注意が必要です。AIの技術を正しく理解するためには、擬人化した表現が表していること「実際どんな処理を行っているのか？その仕組みで出来ることは何なのか？」を把握しておくことが大事です。
今回は「自然言語を理解するAI」と擬人化して語られる処理の代表である機械翻訳を例に、具体的にどんな仕組みなのか、その概要をご紹介します。
ディープラーニングを使った機械翻訳
(引用終り)
テクニティノイモシニ
2017-07-08
【AIと人間】遂に！人間の言葉（文章）を学び、理解するAI(人工知能)が生まれました！！人間の音声情報から学習するAIもすぐに出来るかも？
こんにちは、AIブロガーです
ついに人間の言葉を理解するAI(人工知能)エージェントが生まれました！
今まではAI(人工知能)に対して機械学習・ディープラーニングを行っている人間がコマンド入力などしなければならなかった状態を革新した「新たな未来」です。
それでは、人間の言葉を学び、理解するAIエージェントについてお伝えします。
目次
1. GoogleDeepMind発！！人間の言葉を学び、理解するAIエージェントとは？
2. どんな風にAI（人工知能）が人間の言葉（文章）を理解するのか？
3. Amazon EchoやGoogle Nowとは何が違うのか？
AI（人工知能）転職なら、こちらが必見！！
関連記事
参照：
DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー
AIとは何か。人間とは何か
駒澤大学経済学部准教授の井上智洋氏に聞く
2017年09月11日
井上 智洋 駒澤大学経済学部准教授
(抜粋)
人工知能（ＡＩ）が近年、急激に進化しているが、今後どこまで進化するのだろうか。人間の脳を超えることはあるのだろうか。
ＡＩ研究の経験があり、現在は経済学者として『人工知能と経済の未来』、『ヘリコプターマネー』など話題の著書を相次いで上梓した井上智洋駒澤大学准教授にインタビューした。
最新刊の『人工超知能』では人間とＡＩの違いについて哲学の領域に分け入り、根源的な考察の糸口を提示している。（構成／奥田由意）
ロジック（20世紀）から
知覚（21世紀）へ
編集部（以下、色文字）：人工知能の研究は、ご著書によれば17世紀から行われてきたとのことですが、今世紀に入って爆発的な進化を遂げているように見えます。20世紀と21世紀の人工知能（ＡＩ）の研究にはどういう違いがあるのでしょうか。
井上智洋（以下略）：一言でいえば、ロジック（20世紀）から知覚（21世紀）へという進化です。20世紀のＡＩの研究は、論理的思考を再現することや記号の処理が中心でした。
21世紀は人間の直感的思考の再現や、画像や音声などの感性データを処理することに研究の中心が移ったのです。
つづく
つづき
学習方法としては、「ルールを覚えさせる」（20世紀）から、「ディープラーニングを含む機械学習」（21世紀）へ、ということになります。
たとえば、20世紀のＡＩでは、ネコを、「食肉目ネコ科の哺乳類」、「体長は成猫で80センチ程度、足裏に肉球がある」、「ネズミの駆除用に飼いならされてきた」などの辞書的な意味を入力し、それを蓄積することで、ネコとは何かを知ったことになっていたのです。
21世紀のＡＩでは、ネコを含んだ膨大な画像を読み込ませ、ＡＩがさまざまなネコの特徴や規則性をとらえて学習することで、別のネコの画像を見せたときにも、ネコだと同定することができます。
このような技術を「パターン認識」といいます。パターン認識には、音声認識や画像認識などがありますが、ディープラーニングは特に画像認識の精度を飛躍的に向上させました。ロボットなどの機械にこのような高度な画像認識技術を組み込めば、機械が眼を持つことになります。
東京大学の松尾豊特任准教授はこうした「眼をもった機械」の重要性を強調しています。生物の進化と同じで、眼を持つことによって機械の進化も爆発的に促進されると考えられるからです。
画像処理だけでなく、言語能力も飛躍的に向上していると聞きます。
グーグル翻訳や、女子高生ＡＩのりんな、AppleのSiriなどは、言葉の意味を理解しているわけではないですが、統計的な処理だけでも、ある程度妥当な翻訳結果や応答を返してくれます。
つづく
ＡＩが言葉の意味がわかるようになるには、まだまだ壁は大きいのですか。
意味がわかるかどうかというときの意味には、いろいろな側面があります。
1.指示対象の理解。「ここ」とか「それ」などの内容を、正しく指し示されたものに置き換えられるかどうか。
2.現実世界での対応。たとえば、レストランでＡＩ付きのロボットがお客から、「この席は冷房がきついので他の席に移っていいですか」と言われた時、その客がエアコンの風が当たらない席への移動を希望していると理解できるかどうか。また、席を椅子のような座る場所と理解できるかどうか。
3.高次な意味の理解。「ネコの手も借りたいほど忙しい」というとき、ネコは自由気ままで、人間の命令に従わないという通念やイメージがあることを知らないと、この比喩の正確なニュアンスは理解できません。
4.言葉の意味を使われ方の中で学ぶこと。言葉そのものに最初から意味やルールがあるのではなく、言葉は使われていくなかで、意味やルールが決まります。実際に言葉が使われている状況をよく観察し、その場その場での使われ方から、理解していかなくてはなりません。
5.抽象的な概念の理解：社会、経済、市場、自由、権利のような抽象的な概念を理解できるかどうか。
など、言葉の意味にはいろいろな側面があり、言語理解の壁はまだまだ乗り越え難いのです。
そうした抽象概念、高次元を含めた意味の理解、あるいは私たちが一般に文脈を理解するといっているようなことは、ＡＩには不可能なのでしょうか。
現状ではまだ難しいですが、画像や音声の認識の精度は向上しています。こうしたセンスデータと言葉の使われ方のビッグデータとを結びつけて学習すれば、不可能とはいい切れません。
そもそも今世紀にＡＩの開発が急激に進んだのはなぜですか。
(引用終わり)
以上
5月29日〜5月31日は数学板に書いていない。
スレ主は
経済学は数学を誤用している
http://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1521102375/l50
というスレの>151で私をそのスレの>141を書いた人物と特定しているが、私はそのスレには一切書いていない。
上の「経済学は数学を誤用している」スレでは、このスレのスレ主は、私がこのスレに書いた
3つのレス>>24-26における「>867、>871、>873」などという書き方を見て、私をそのスレの>141と特定したと見られる。
だが、「>867、>871、>873」などというような書き方をする人は、ここのスレ主や私の他にも存在して、
そういった書き方だけでは特定の人物を特定する判断材料には全くなっていない。
ここのスレ主はそのような非常に杜撰なやり方の特定をしたことによって、
逆にこのスレの>>23がやはりスレ主自身だったことを自白した可能性が高いと見られる。
何故なら、ここの>>21や>>22の直後に突如として書かれた>>23は、スレの成り行き上で何ら脈絡がない。
もしここの>>23がここのスレ主でないとしたら、ここの>>25の疑問に対する答えが見つからなくなって、
何を意図してここのスレ主を数学の本スレでのレス>867で除いたのか？ が全く分からない。
まさか、幼稚園児や小中学生が>23を書いた訳ではあるまい。そして、数学の能力の悪さはさておいて、
スレ主のとてつもない性格の悪さは以前から判明している。ここまで性格が悪い人間は見たことがない。
これらのような複数の点及びスレ主の性格の悪さが決定的な判断材料になる。
そのような、ここのスレ主と特定出来そうな複数の判断材料があって、>23をここのスレ主と特定した。
もし、>>23がここのスレ主でない他人なら謝罪する(可能性は低い気がするが)。
どこの誰か分かりませんが、ここのスレ主と特定してすみませんでした。
以後、私は2チャンには書かないことにする。今回はしっかりと明記する。
2チャンでゴタゴタさせられ濡れ衣を着せられたりして、巻き込まれるのが嫌になった。
2チャンでは、背理法の原理を教わったことが唯一の救いだ。
おっちゃん、どうも、スレ主です。
ご苦労さまです。
おれは、この新スレを立てた>>1 2018/05/15(火) 以降、今日の今まで 数学板ではこのスレと、旧スレからこのスレへの誘導以外には、数学板で書いたことはないよ
よって、人違いだな
おっちゃん、おれは ２CH時代から専用ブラウザのJane Style を使っている
「浪人」も使っている
何を言いたいかというと、専用ブラウザで特定のスレのみ巡回するようにしていて
「経済学は数学を誤用している」みたいなクソすれは、おれの巡回先にはないってこと
それが、汎用ブラウザを使っている人との違いだよ（＾＾；
https://ja.wikipedia.org/wiki/Jane
2ちゃんねる改名後の2ちゃんねるに対応するJane Styleなど、派生作についても記述する。
https://info.2ch.sc/index.php/%E6%B5%AA%E4%BA%BA
「浪人」は２ちゃんねるを快適に利用するためのツールです。
「すれ主」なんて語は、おれが来た当時（このスレの１）の２ｃｈ数学板では使われていなかったのだが
まあ、過疎の数学板では、このガロアスレの存在感は相当なものだったってことだな〜（＾＾；
まあ、おっちゃん、あんたの好きにしたら良いさ（＾＾；
おれは、おれの好きなようにやるからさ・・（＾＾；
https://www.amazon.co.jp/dp/4860645138
12歳の少年が書いた 量子力学の教科書 単行本 ? 2017/7/1 近藤龍一 (著) ベレ出版
商品の説明
内容紹介
10歳の頃には物理学の他にも天文学、歴史、哲学、医学、論理学、経済学、法学などあらゆる学問分野の本を読み漁り(最盛期には年間3000冊)、最終的に量子力学が自分の目指す専門分野であると考えるに至った著者がこの書籍を執筆したのは12歳のときでした。
独学で、本だけを頼りに量子力学に挑戦する上で「入門書は易し過ぎ、専門書は難し過ぎ」ということを感じ、その間を埋める、入門書と専門書の架け橋になるような本があればいい…という想いを実現したのが本書です。
数式を追いながら読めば理解が深まるのはもちろんですが、入門者の方がそこを飛ばして読んだとしても、「量子力学」に一歩迫ることのできる一冊です。
内容（「BOOK」データベースより）
10歳にしてあらゆるジャンルの本を読み漁り(年間3000冊)、自分の志す道は物理学にあると考えるに至った著者が、独学で量子力学を学ぶ上で感じた「こんな本があれば」という想いを形にした渾身の一冊。入門者が数式を飛ばして読んでも概要を理解できる!
著者について
2001年生まれ。 幼いころから本好きであり、あらゆる学問分野に興味を示し、貪欲に知識を吸収してきた。科学については、本人も知らぬうちにある程度の知識と興味があったが、9歳のとき、本格的に理論物理の独学を開始する。
この頃、量子力学の存在を知り、その世界観に感銘を受ける。そして、10歳の頃から数式レベルの理解を目指して、物理数学の独学を始め、11歳のとき、自分なりの本を書いてみたいと思うようになる。 12歳のとき、本書の執筆を開始し、完成させる。 その後は場の量子論の研究を始める。 現在、都内の中高一貫校に通う高校1年生。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
近藤/龍一
2001年生まれ。12歳のとき、『12歳の少年が書いた量子力学の教科書』の執筆を開始し、完成させる。その後は場の量子論の研究を始める。現在、都内の中高一貫校に通う高校1年生(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
つづく
つづき
上位の肯定的レビュー
5つ星のうち5.0
全体像をさらりとさらえる１冊
投稿者puni22018年5月14日
大学で量子力学を本格的に学ぶ前に読めば、全体像がつかめ、授業で重ねて学ぶことで、レビューで間違いを指摘されているような方の様な指摘にも気づくことが出来るかもしれません。
私は読んでとても良かったです。
つ星のうち4.0
タイトルに「教科書」とは書いてあるが 「教科書レベル」には全く達していないのでご注意を・・・
2017年10月19日
著者である近藤龍一くんが、12才の時に書いて自費出版した本が、こうしてちゃんと出版社から出された
わけですが、内容自体は「12才が書いた驚き」というものは間違いなく感じました。
5つ星のうち5.0
控えめに言って、最高の中間書
投稿者ゆーずぃ2017年11月17日
Amazonで購入
批判をされている皆さんは何か誤解をされているようですが、これは中間書です。
「もっと専門的に書くべき」「入門書でもない」「中途半端」なんて意見が並んでいますが、これは「中間書」ですので、つまりが専門書にも入門書にもならない中途半端なものであり、批判されている方々は「中間書として成功している」と肯定しているとしか思えないです。
正直、物理学界隈の人間ではないので数式が間違ってるとかは私には分かりません。
ですが、中間書なのでそこはどうでもよくて、「次の学習ステップに必要な道筋を示してくれる」という点に於いて本書のような良書はあまり見たことがありません。(もちろん、内容が正確なことに越したことはありません。どっちが正解なのか不必要に迷うことになるので。)
他に似たような中間書としての良書としては吉田武さんの本を挙げたいと思いますが、1000頁を超える大書です。つまり中間書に専門的な説明を含めるとそうなるということです。
(引用終り)
以上
おれがいま面白いと思っているスレは下記だ
ずっと若い番号の時代には書いたことがあるが
最近はずっとROMだな。話のレベルが高すぎて、ついていけないが・・（＾＾
望月の論文がガセじゃないかと、海外の大物からいちゃんもんがついたらしいね〜（＾＾
https://rio2016.2ch.sc/test/read.cgi/math/1525616990/
Inter-universal geometry と ABC予想 27
12歳の少年が書いた 量子力学の教科書 単行本 2017/7/1 近藤龍一 (著)
P123に、「クロネッカーのデルタ」の説明があって
「・・単純に単位行列のことである。だがこれは、単位行列の内部の成分をずらすことができる。」と書かれている。
私は、”なるほど、近藤龍一君は自分なりの理解の仕方をしているんだな”と感心したのだった
これ、一つの視点ですよね（＾＾
恐るべき12歳
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%AF%E3%83%AD%E3%83%8D%E3%83%83%E3%82%AB%E3%83%BC%E3%81%AE%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%BF
クロネッカーのデルタ
(抜粋)
単純な記号だが、色々な場面で有用である。例えば、単位行列は (δij) と書けたり、n 次元直交座標の基底ベクトルの内積は、(ei, ej) = δij と書ける。
目次
1 性質
2 一般化されたクロネッカーのデルタ
2.1 定義
2.2 演算規則
3 出典
4 関連項目
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO31087040Z20C18A5000000/
東大も京大も地盤沈下 データで見る大学の研究力
ニッポンの革新力
革新力 コラム（ビジネス）
2018/6/4 2:00日本経済新聞 電子版
(抜粋)
■塗り替わる世界の大学の勢力図
2002-06年
https://www.nikkei.com/content/pic/20180604/96958A9F889DE1E3E2EAE5E2E6E2E0EBE2E7E0E2E3EAE2E2E2E2E2E2-DSXMZO3110699029052018I00001-PN1-4.jpg
2012-16年
https://www.nikkei.com/content/pic/20180604/96958A9F889DE1E3E2EAE5E2E6E2E0EBE2E7E0E2E3EAE2E2E2E2E2E2-DSXMZO3110704029052018I00001-PN1-4.jpg
東京大学や京都大学など日本の大学は世界の中で相対的な地位が低下している。学術論文数と研究の質の関係を見ると、2002〜06年の論文数では東大は米ハーバード大学に次ぐ２位、京大も８位につけていた。
研究の質でも欧米の有力大学のグループに次ぐ位置につけ、研究活動は世界でも有数だった。ところが12〜16年になるとその構図は崩れる。
学術論文数、研究の質で欧米の有力大学はその地位を維持する一方、日本の大学はいずれも順位を大きく落としている。
つづく
■躍進するアジア勢、日本は「指定席」を脱せず
https://vdata.nikkei.com/gif/2018/0529design.gif
世界における日本の大学の存在感の低下は、中国をはじめとするアジアの大学の躍進も大きく影響している。
学術論文数では中国の上海交通大学が４位、清華大学が５位、浙江大学が６位と日本トップの東大の10位よりも上。
「研究の水準はいまひとつ」とされてきた中国の大学だが、研究の質でも中国科学技術大学や北京大学は東大よりも上にいる。
論文数で東大を上回る清華大学も東大とほぼ同じ水準。また、シンガポールの南洋理工大学など東大を上回る大学は中国以外にもある。
つづく
■論文の生産性でもアジア健闘、日本は100位以内に４校のみ
https://www.nikkei.com/content/pic/20180604/96958A9F889DE1E3E2EAE5E2E6E2E0EBE2E7E0E2E3EAE2E2E2E2E2E2-DSXMZO3110710029052018I00001-PN1-7.jpg
研究者１人当たりの有力論文数から各大学の論文の生産性を見ることができる。2012〜16年のトップはシンガポールの南洋理工大学。香港城市大学が続き、アジア勢が健闘している。
日本勢は94位の東京大学がトップで98位に京都大学、99位に東北大学、100位に東京工業大学が入った。100位以内に入ったのは４大学のみだ。38位の韓国科学技術高等研究所、73位の中国・清華大学よりも低くアジアでみても順位は決して高くない。
つづく
■研究の質、国内首位は首都大学東京 ３位に信州大
https://www.nikkei.com/content/pic/20180604/96958A9F889DE1E3E2EAE5E2E6E2E0EBE2E7E0E2E3EAE2E2E2E2E2E2-DSXMZO3110708029052018I00001-PN1-4.jpg
研究の質で国内トップは首都大学東京だ。東京大学が２位につけ、３位には信州大学が入った。
国からの研究費の交付が多い旧帝国大学を押しのける首都大学東京と信州大学の２大学に共通するのは、若手教員が研究に専念できる場を提供していることだ。
ノーベル賞受賞者の多くが30歳代など若手のころに業績を挙げている。研究者１人当たりの有力論文数を伸ばすには知力と体力の両方が最も充実する若手の活躍が欠かせない。
調査概要
日本経済新聞は学術出版世界大手のエルゼビア（オランダ・アムステルダム）、自然科学研究機構の小泉周特任教授と協力し、国内97大学、世界21カ国・地域の112の有力大学の計209大学について分析した。
２万以上の学術誌を収録するエルゼビアのデータベースを駆使し、各大学について４つの指標を算出した。
「学術論文数」は所属する研究者が発表する論文の数。「研究の質」は発表した学術論文の引用数から算出した。引用件数が多いほど質が高いとされる。
「生産性」は所属する研究者１人当たりの質の高い論文数で比較した。質の高い論文は引用数が上位10％以内とし、研究者数は発表する学術論文の著者数から推計した。「研究層の厚み」は質の高い論文をコンスタントに出せているかを算出した。
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(引用終わり)
以上
「技術の進化は指数関数的」 世界デジタルサミット
デジタルサミット ネット・ＩＴ
2018/6/4 11:06日本経済新聞 電子版
(抜粋)
人工知能（ＡＩ）を軸にした技術革新について議論する「世界デジタルサミット2018」（日本経済新聞社・総務省主催）が４日午前、日経ホール（東京・大手町）で開幕した。
「シンギュラリティへの挑戦」をテーマにし、あらゆるモノがネットにつながるＩｏＴ、第５世代（５Ｇ）通信などについて討議する。
開会にあたり、日本経済新聞社の岡田直敏社長は「ＡＩや自動運転のような革新的なテクノロジーの進展が産業の形や暮らしを大きく変えていく」と語った。
マット・ハンコック英デジタル・文化・メディア・スポーツ相はビデオ出演し「ＡＩを含む最新技術が日英の絆をさらに深める」と述べた。
ソフトバンクグループによる半導体大手の英アームへの約３兆円の投資を例に挙げ、テクノロジー分野で日英両国は良好な関係にあると強調した。
つづく
さらに、欧州の個人情報保護の新ルール「一般データ保護規則（ＧＤＰＲ）」については「ＡＩを効果的に活用するためにも積極的に対応すべきだ」と指摘。
ＧＤＰＲでは個人情報の扱いが厳格になり、企業の負担も重いが、「プライバシーとイノベーションを両立するうえで不可欠」と主張した。英国は欧州連合（ＥＵ）から離脱するにもかかわらず、準拠することを決断したという。
米シンギュラリティ大学のジョナサン・ノウルズ上級フェローは、ＡＩが人間の知性を上回るシンギュラリティについて、「その方向に進んでいることは間違いなく、日々加速している」と話した。
自動運転やＩｏＴ、ロボット技術、遺伝子工学など各分野における技術革新と、それによって産業の姿が大きく変わる事例を紹介した上で「テクノロジーの進化は指数関数的だ」と強調した。
絵画や音楽など芸術の分野でもＡＩの応用が進み始めたとし、「コンピューターの演算処理は今まで論理をつかさどる左脳の役割を代替してきた。さらに創造性をつかさどる右脳側にも入ってこようとしている」と語った。
ノウルズ氏はさらに「人間の脳の働きは直線的で、指数関数的な考え方をしてこなかった」としたうえで、「パターン認識など指数関数的な思考方法を身につければ世界を改善し、望む未来を作ることができる」と述べた。
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(引用終わり)
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO31377880V00C18A6SHB000/
採って良かった 人事が選ぶ大学、首位は筑波大
就活 コラム（ビジネス）
2018/6/6 7:00日本経済新聞 電子版
(抜粋)
日本経済新聞社と就職・転職支援の日経ＨＲは大学イメージ調査を実施した。上場企業と有力非上場企業の人事担当者に、採用した学生から見た大学のイメージを聞いた。総合ランキングでは前回17位の筑波大学が首位になった。一方、学生優位の売り手市場が続くなか、企業は地方大学に採用の手を広げている。「採用を増やしたい」と考える大学では、弘前大学がトップだった。
■「万能型」に評価集まる
総合ランキング１位の筑波大は学生については「行動力」（４位）、「対人力」（２位）、「知力・学力」（５位）、「独創性」（３位）と４つの側面でまんべんなく高評価を取った。
同大は建学以来、専門分野に閉じこもるのではなく、学問横断的な履修カリキュラムを実践してきた。2007年度からはその土台の上に、「筑波スタンダード」と名付けた国際的な互換性を備えた学位取得システムを構築。ユニークな学びの環境を整備してきたことが、学生の資質向上という形で企業の人事担当者には映っているようだ。
表 企業の人事担当者から見た大学のイメージ調査総合ランキング
https://www.nikkei.com/content/pic/20180606/96958A9F889DE1E3E1E5E5EAEAE2E2E7E2E4E0E2E3EA819A90E2E2E2-DSXZZO3138053005062018000000-PN1-6.jpg
つづく
つづき
表 企業の人事担当者から見た大学のイメージ調査総合ランキング
https://www.nikkei.com/content/pic/20180606/96958A9F889DE1E3E1E5E5EAEAE2E2E7E2E4E0E2E3EA819A90E2E2E2-DSXZZO3138053005062018000000-PN1-6.jpg
総合ランキング２位は京都大学で、「知力・学力」と「独創性」で１位だった。総合３位の東京農工大学は「行動力」で１位、「対人力」で５位となるなど筑波大学と同様、４側面全てでトップ10入りした。
総合上位10校ではこのほか横浜国立大学（６位）、早稲田大学（８位）がそれぞれ３側面でトップ10に入った。偏りの少ないオールラウンド型の人材を人事担当者は求めているようだ。
■「採用増やしたい」首位は弘前大
一方、「採用を増やしたい大学」１位の弘前大学。「地頭の良さもあるが学生の質が高い」（流通）という声があった。同大は総合ランキングでも21位に付けた。
２位の東北工業大学は「学生セミナーが充実」（建設）との声があり、大学側の取り組みで「就職支援に熱心に取り組んでいる」の項目で３位に付けた。同じく２位の流通経済大学は「地域に根付いているイメージが強い」（建設）。女性の社会参画促進の機運を背景に、７位には安田女子大学が入った。「一貫した独自の教育を実施しており、優れている」（電機）と評価する声があった。
(引用終わり)
以上
日本初の「データサイエンス学部」 滋賀大の改革
ニッポンの革新力
2018/6/6 8:18日本経済新聞 電子版
(抜粋)
膨大なデータを解析したり、人工知能（ＡＩ）を構築したりする専門人材の不足が深刻だ。日本は米国に比べて人材育成が遅れており、2030年に高度なＩＴ人材が約80万人不足するとの予測もある。滋賀大学は17年春に日本で初めて「データサイエンス学部」を設置し、企業などと連携しながら即戦力を育てようとしている。
教育の特色は基本の徹底と実践力の向上だ。１、２年生の段階では統計学や情報学など基本的な知識を身につけるとともに、演習で技能を高める。３、４年のときは企業と共同プロジェクトを実施して実務能力をつけさせることで、即戦力の育成を目指す。
滋賀大の取り組みには大学関係者も注目している。経済と教育の２学部しかなく、第３学部構想があったが、実現しない状況が続いていた。
あらゆるモノがネットにつながる「ＩｏＴ」やＡＩを使った付加価値の高い製品やサービスが企業の成長を左右する。専門人材の活躍の場は様々な業種に広がっている。産学官が緊密に連携して人材育成につなげる必要がある。（岩井淳哉、大西智也）
(引用終わり)
数学科出ても
数学研究者になれるのは、東大京大などのトップレベルの一握り
高専高校教員まだまし
中学校教員もまし
教員枠に入れない人続出の現状だろう
一方で、人が足りないという分野もあるという・・（＾＾；
不思議でもなんでもないだろ？
おまえ、自分でブログとか作ってやってみなよ
人っ子一人こないぜ
カラスが、かあかあ鳴いても、カラスも飛んで来やしない
２chなら、カラスの代わりに
おまいらいるだろ？（＾＾；
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