2012年8月のtweets (saved by twtr2src)

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Fri, Aug 31

  • 19:11 Skype族だけでなくビギナーによいかも RT @internet_watch: 家庭のテレビでSkypeテレビ電話が簡単に~Android OS搭載「telyHD」http://t.co/fFAVxBSQ
  • 17:42 いつも京阪電車で地上から地下にいくときはたいていWiMAX onのままで,地下部分に入って残念な思いをした記憶が新しい.最近つながるようになった?これまで見逃していた?今日は試験運用?いずれにせようれしいニュース.
  • 17:39 このTWの記録は5:12pm. http://t.co/PFUNhh3B によれば五条のあたりで発信 RT @toyoakinishida: 京阪電車の京都の地下部分.少なくとも三条駅と四条駅ではWiMAX可.さらに四条と五条の間のトンネル区間でもつながることを確認!素晴らしい
  • 17:19 京阪電車の京都地下部分でトンネル部分でもWiMAXが使えるという話はネットで見ても見つからない(ただし,探し方が粗雑だったからかもしれないが).大騒ぎもしないのはスマートすぎ?
  • 17:12 京阪電車の京都の地下部分.少なくとも三条駅と四条駅ではWiMAX可.さらに四条と五条の間のトンネル区間でもつながることを確認!素晴らしい
  • 01:01 いままでtweetしてきたように,n=1,つまり孤高のアプローチを目指すとなかなか研究計画の質を高められないかもしれない.
  • 00:57 pが小さければ,n=1が最適解かもしれないが,pが大きいときは,n=3~5といったあたりに最適解があるのかもしれない.
  • 00:56 団結力pをもつn人の研究者が団結して,n個の異なるテーマで研究申請を行うとしよう.最も効果的なのはnがいくつのときだろうか?
  • 00:48 研究者の側の自衛策として,研究者の方が団結して強力なチームを組むことが考えられる.
  • 00:47 確かに,不公平な戦いが起きないように,排気量別トラックを整備するという事も考えられるが,残念なことに,一般論的には,制度設計はその裏をかく人たちに追いつけない.
  • 00:42 去るところで,「同じトラックにポスドクを多数抱えた大型グループがいると,個人商店は競争に参入できない」という指摘を受けた.
  • 00:40 そういう目利きの審査体制ができると,研究者の方も安心して時間をかけて研究提案を練り上げて,品質勝負に持ち込める.
  • 00:37 また,長い時間をかけて練り上げた提案が,思い付きに恰好をつけただけの提案に勝るよう,見識を備えた審査ボードを整えるというのもいいだろう.
  • 00:35 一人で同時にいくつもの研究提案が採択されないというのはある程度合理性のある提案だろうし,one takes allとならないように,ある程度研究費を小分けにしておくのも社会デザインとしては悪くないかもしれない.
  • 00:33 社会全体で見たときは,採択されていない人ほど(純粋にサイエンスメリットだけで評価しても)チャンスが高くなるようにデザインされた競争システムは,その逆よりはよくデザインされたシステムであると言えるだろうか.
  • 00:30 とはいえ,一般の競争的資金には競争があるから,誰かが採択され,誰かが不採択になるという状況は免れない.「必勝法」が存在すると仮定するならば,ただちに矛盾に陥るから,必勝法は存在しない.
  • 00:21 葛藤を生じさせるときには相手を選ぼう.一定のルールのもとで力の限りを尽くして戦っても,戦いのあとは爽やかになれる人こそ真の友.人間力とコミュニケーション力を磨こう.
  • 00:18 いくら他者との間の葛藤が創造の泉だと言っても,どちらかが倒れるまで戦うのはひどすぎる.ここから先は人間力とコミュニケーション力の世界.
  • 00:16 ポイントは,葛藤こそが創造の原点でであるということ.葛藤を自分の中で生じさせるのは高等戦術だがなかなか大変なので,他者との間に生じさせた方がよい.
  • 00:13 さらに外部に口さがない批判者を置いて,批判者と戦いながら計画を練り上げていくのがすっきりしているのではないか.
  • 00:11 すなわち,2人の異分野研究者が共同研究するときは,社会的に少し離れた人を上に置いて,自分たちは仲良くしてソルバーに徹し,チームリーダーとはハードルの高さをめぐって駆け引きするのがよさそうだ.
  • 00:10 ということになると,「敵」はチームの外に置いておくのがわかりやすい.
  • 00:08 さらに,プロジェクト全体の成果をアピールする事になる自分のハードルの高さを自分で決めるというのはなかなか辛い.
  • 00:08 ハードルの高さを設定する側だって難しい.低くすると,自分にメリットがないし,高いのを要求すると実現されにくくなるし,チームワークが危なくなってくる.
  • 00:05 研究者は人に命令するより自分でソリューションを考える方が好きな人が多いので,ついついハードルを越える作戦を練る側に回りがちだが,相手が理不尽にハードルを上げると「ちょっと待ってよ.こっちの苦労も知らないで」と言いたくなってくる.
  • 00:03 技術/データの利用者がハードルの高さを設定する人,提供者がハードルをクリアする作戦を練る人,となってうまく行きそうだが,双方結構ストレスがたまる.
  • 00:02 異分野あるいは異なるセクターの研究者が共同研究すると,一般には面白い成果が生まれそうに見えるが実はなかなか難しい.大概は,一方が技術やデータの提供者,他方が利用者になる.

Thu, Aug 30

  • 23:54 ハードルの高さを設定する人と,飛び越える作戦を考える人の二人が揃わない時は一人2役をせざるを得ない.これはなかなか難しい.やはり物事が少しでもイージーに進むようパートナーを見つけた方がよい.
  • 23:51 ひとたび世間に出ると物差しを作ることにも,ハードルの高さを設定することにも,手出しをできないことが多い.
  • 23:50 物差しを作るにしても,その物差しを使ってハードルの高さを設定するにしても,こういうやり取りができる環境にいる研究者は幸せであることを認識して感謝する必要がある.
  • 23:49 ハードルを上げる係と,それを飛び越える作戦を考える係の葛藤は,弁証法のようなもので,研究の本質だ.
  • 23:47 単純なソリューションは,役割を分担すること.2人で計画書を作ればよい.一人は,ハードルを上げる係.もう一人は,それを超える作戦を練る係.
  • 23:46 物差しができた後の2番目の勝負所はここにある.高いハードルを設定したいという自分と,それじゃ越せないと思う自分の葛藤.
  • 23:44 物差しを作ったのはいいが,あまりハードルを上げてしまうと,自分はそれを越せないのではないかと思ってしまう.
  • 23:43 もう一つの敵は,執行者としての自分自身にある.
  • 23:43 そこで物差しなどつくることは放棄して,「いい考えには共鳴してくれるだろう」という事で済ましてしまおうとする.
  • 23:41 物差しのデザインは自分との戦いだ.具体化しない間は,自分はとてもいい研究提案をもっているように思えている.しかし,いざそれを物差しにしてみると,あれ自分の考えはこんなつまらないものではなかったはずだ,とがっかりすることが多い.
  • 22:44 このゲームの最初の勝負どころはそのような物差しをうまくデザインできるかどうかにかかっている.
  • 22:43 それが辛いと思って,成功・失敗を測る物差しの提出を怠るというのは,単にスポンサーから評価されないばかりでなく,自分に対する甘えを許すことになってしまう.
  • 22:40 物差しを作ってスポンサーないしは評価者に渡す.その物差しを使って,ここまでできたら成功,足りなかったら失敗だと判断されるのだから,研究者はいったん研究が採択された後は,自分で宣言したところまで行けるように頑張らなければならない.
  • 22:37 科研費のように研究者の自由な発想にもとづく研究提案が認められているときは,提案した研究が成功したか否かを誰でも客観的に判断する「ものさし」を作ることがいい研究提案かどうかを左右する.
  • 22:35 めざす研究計画はどのようなものか?研究計画とは,めざしているものを何段階かの明確に定義された目標の積み重ねとして定義することだ.
  • 22:32 ルールを守らないとせっかくの遊びが台無しになってしまうし,怠けていては遊びの真髄に迫れない.
  • 22:30 一番わかりやすい考え方は,研究費の公募があることを理由にそれまでやってみたいと漠然と思っていたことを具体化して,どこまでとんがらせられるかというゲームをするのだという,遊び心で臨むことではないかと思う.
  • 22:28 負けたら生きていけないというような状況に自分を追い込むのは具合が悪いし,採択不採択を勝ち負けに対応付けるのも浅はかすぎる.
  • 22:25 人によりいろいろな技があるのだろうが,勝つことが目標になれば,本末転倒.やはり,競争を手段にして,自分の研究のアイデアの具体化を進めると,負けても少しは爽やかになれるというもの.
  • 22:22 取り敢えずよくある,どうすれば採択されるかという話の方からはじめてみよう.競争がある以上,負けるのは残念だし,力を出し切れず負けるのはさらに残念.
  • 22:20 最近,研究費について考えさせられることが多い.応募側からは,どうするれば採択されるのかという疑問.PO側からは何が公平かという議論.
  • 13:36 大阪にも高いビルができた RT @nikkeionline: 大阪「あべのハルカス」高さ日本一のビルに http://t.co/UthOl0gW
  • 10:58 ログが語り出す ― ログを使った行動認証についてのわかりやすい解説. http://t.co/O1OjJ2mT
  • 10:37 脳波計はマウス/キーボードにとって代われるか? RT @discoder_x: @toyoakinishida @jptechcrunch 特定のユーザーに既知かどうかをセンスできるなら、U.I.に革命を起こせる。
  • 09:26 質問が情報 RT @wsj: President Obama took questions on website Reddit Wednesday. A look at questions he didn’t answer:http://t.co/iOF3GOFx
  • 08:05 情報の流れもイノベーションも遅かった時代は,「他の国ではこうなっているが,我が国は独自の信念に基づき独自の道を行く」は成立したが,オープンイノベーションの時代にはそれが成功するのは稀有だろう.
  • 08:02 すでに世界から遅れているのだからそれを素直に認めて,基本は世界標準,我が国の独自性は最小限にとどめて,キャッチアップしてから世界のどこでも使える日本発の世界標準つくりをした方がいいと思うのだが…
  • 07:56 日本をよくすることが必要条件だとは思うが,日本だけを視野に入れてると世界のネットワークから孤立して広まらないどころか,スピードが落ちて世界の情報化の流れから取り残されてしまうのではないか?
  • 07:54 緊急推進策を打ち出し http://t.co/058ETc1K 懇談会を開催し, http://t.co/kr1ICWI5 立ち上げに至ったようだが,日本人による日本人のための…という純粋国産の空気が漂っている.
  • 07:49 2011年10月04日から新着ニュースがなく,早くも停滞? http://t.co/mqGoaKkB
  • 07:47 教育の情報化.文科省のサイトができている. http://t.co/mqGoaKkB
  • 07:43 古くて新しい話題だが答えは時代とともに変化する. RT @jptechcrunch: [New]: 大成功した人たちが教えるメールの一工夫http://t.co/t9ikD6bc
  • 07:40 しばらく前から流通し始めた安価で頑健な脳波計は諸刃の剣 RT @jptechcrunch: [New]: 英米科学者チーム:市販のゲーム用センサーで脳波解析に成功―暗証番号も推測できる? http://t.co/dtXIXddi
  • 07:35 バッテリー喫茶が登場する? / 新iPhone登場で充電用電源探しに冬の時代到来か? http://t.co/KKVYAJ9w @jptechcrunchさんから
  • 07:31 まだICT原始時代だから改革は必然だ.しかし改革は負担を強いる.ベターな改革の道はあるだろうか? /Windows 8はユーザの負担が大きすぎ, そのメリットは見えない http://t.co/cD7QPa5e @jptechcrunchさんから
  • 07:14 Redditで進行中のスレッド.新世紀の証明. http://t.co/UQGto9bL
  • 07:12 いまは重トラフィックのためRead OnlyモードだがQが見えて興味深い ./ 「バラク・オバマだけど質問ある?」―大統領、RedditでAMA(なんでも聞いてね)セッション開催 http://t.co/W5isPkYI @jptechcrunchさんから

Wed, Aug 29

  • 11:44 「教育の情報化」 … ルーツがあるだろうと思って調べてみたら,今回の場合は,こういうところらしい.http://t.co/gjAfLwxQ

Mon, Aug 27

  • 23:20 きっと道が開けると思います. RT @shinoiwami: @toyoakinishida ええ、間違って教員になりましたら頑張ります。社会が変動した時にには、年齢関係なく挑戦できる制度の方が日本にはチャンスかもしれないので、機会があればしかるべき場所をつついて…
  • 23:15 審査員の方はボランティアであることを前提に,自分の能力の限界と戦いつつ,自分の価値観に基づいて投資効果が最も大きくなると思われる研究提案から順に順位をつけていく.このプロセスを通して多くのことを学ぶ.
  • 22:29 これが唯一とは思わないが,科研費の申請・審査というゲームの研究者としての素直な楽しみ方は,学術・社会に貢献する新たなプランをプロフェッショナルとして真摯に考案・誠実にプレゼンし,その評価から学ぶことだ.
  • 22:23 科研費は研究の成果が社会に貢献する活動に資するものであるから,この条件に合わないものは却下されることになる.趣旨というものは非常に大事であり,いったんもらったら自分の自由になるお金というわけではなく,そのお金の目的に合った使い方をする義務がある.
  • 22:21 1点注意しておきたいのは,科研費の場合には,「研」が入っていること.つまり,研究なんだから,(大げさにとっていえば)人類にとっての知識が増えることが条件である.従って,そうでないもの,やればできて,新たな知見を得られることも期待できない提案は認められない.
  • 22:18 幸い科研費は提案型だから,この点をついて社会・学術に具体的に役立つ研究を提案したら受け入れられる可能性は高いように思える.
  • 22:17 私見では,(審査員もPOも含めて)多くの人はサイテーションによる重み付き論文生産競争を余儀なくされながらも,それはよくないことであり,もっと社会・学術に尽くしたいと思っているように思える.
  • 22:13 機会があれば是非頑張ってください. RT @shinoiwami: @toyoakinishida 年齢制限がないのは職員資格が必要です。社会慣習の魔法が解けて、「院に行ってもいいよね」と思った時には、おいらは手遅れでした(><、) 入学前は科研費の存在も知らなかったですし。
  • 22:13 そこなのです.非常にがっかりするのは… RT @ishiiakira: 2900億円は最新鋭戦闘機10機分くらいですよ。RT @toyoakinishida: 日本学術振興会の事業規模は平成23年度で約2900億円(関連事業を除く).…
  • 22:09 経済的に自立した研究者は,非社会的・非倫理的にならない限り自分の自由な思考を追い求める権利があるが,雇われ研究者の方は,自立できなかったことを意識し,研究する機会を与えてくれた社会に感謝し,(学術を通した間接的なものも含めて)社会に対する貢献をもっと真剣に考えるべきではないか.
  • 22:05 サイテーションを競争することで結果として社会に進歩がもたらされる分野があるが,そうでない分野も少なからずある.情報学などはその最たるものではないか.
  • 22:03 科研費が批判にさらされるのもわからないではない.ただただサイテーションを増やしたり,賞をとったりすることだけ,あるいは研究費を獲得したり,自分たちの生活のことだけを考えている研究者も多いように思える.
  • 21:53 科研の場合は年齢制限があるのは若手研究や,最先端・次世代研究開発支援プログラムくらいで,大学や研究機関にポストがあるうちは応募できたのではなかったかと…(要確認) http://t.co/zQK6vWOl
  • 21:47 確か科研費には「若手」などを別にすれば年齢制限はなかったはず. RT @shinoiwami: @toyoakinishida (続)たとえば介護する側を経験した後、親がなくなって時間ができたから、研究に戻っていいモノにしようという人がいてもいいですよね。市場も大きいですし。
  • 21:46 (次便へ) RT @shinoiwami: @toyoakinishida 私がひっかかっているのは年齢ですが、経験があるほど案が出る可能性があるのも事実なので、累進課税的な評価にするとか、自分の高齢化が見えてきた年代にセカンドチャンスを設定するとかあってもよいかと思います。
  • 21:39 ちなみに日本学術振興会の事業規模は平成23年度で約2900億円(関連事業を除く).絶対値としては大きいものだが,国の他の予算と比較してみるとその位置づけがよくわかる.  http://t.co/Zirj7SdS
  • 21:31 批判の骨子は,「こんなに科研費を出しているのに諸外国と比べると日本の論文の『シェア』が落ちている.科研費は有効なのか?」さらには,「研究者の自由な発想による学術研究」が血税の対価に値するのか?
  • 21:28 賛成 RT @shinoiwami: 本気で英知を尽くすつもりなら、年齢制限とっぱらえばいいのに。ダメならどうせ実力で落ちるでしょうし。経済的に援助がなくて、なんとか自力で辿り着いた人にはチャンスがない。経済格差の固定化。 RT @toyoakinishida 申請書提出・審査…
  • 21:27 いい指摘ですね.参加資格をどう表現したらいいと思いますか? RT @shinoiwami: まず、参加資格をください(女には学問はいらん部門より) RT @toyoakinishida: すなわち,申請書提出・審査というゲームでは,提案者と審査員が英知を尽くして,…
  • 21:22 第二に,このように研究者から見れば実は天国のような図式も危機にさらされている.一つの象徴的な出来事は,以前取り上げた科学技術政策研究所が昨年末に出したレポート: http://t.co/w3uVrvVM
  • 21:19 次に進む前にいくつかのことを注記しておこう.いくつかの(研究者の目から見れば)超大型(に思える)プロジェクト予算のように,役人など研究を外からしか見たことのない人がプロジェクトの選定をしているわけではない.
  • 21:17 科研費は「研究者の自由な発想による学術研究だ」と言われているように,研究者は自分がよいと思ったテーマを「こういうテーマにこういう角度から取り組みたい(だから研究費をつけてください)」と,研究コミュニティに提案し,研究コミュニティから選ばれた審査員ボードがそれに順位をつける.
  • 21:11 スポンサーは,「この研究費は国民の血税から出ていること忘れないでくださいね.あとは自分たちでその使途を決めてください」と言って,研究コミュニティに研究費を渡しているという図式だ.
  • 21:09 スポンサーが研究者コミュニティの外の人を雇って研究申請の採否を決めているわけではない.科研費は目的指向の研究費ではないからだ.
  • 21:07 また,科研費の場合は,「研究コミュニティが一定の研究費を配分され,自らの手でそれを各研究提案に振り分けている」という図式になっているという事を理解しておくことも大事だ.
  • 21:03 このゲームは1回で終わるものではなく,毎年のように繰り返される.審査員は申請者からは匿名であるが,申請者は審査員から顕名である.審査員もさらに上位の審査会に対して顕名の説明責任がある.参加者がこのゲームに費やせるリソースは有限である.などからいろいろな帰結が導ける.
  • 20:55 すなわち,申請書提出・審査というゲームでは,提案者と審査員が英知を尽くして,最も有望な(複数の)研究プランを選ぶことになる.研究プランの質は参加者によって決まる.
  • 20:50 むしろ,研究費申請・審査は,科学を進歩させるための一つのゲームとして位置づけた方がいいだろう.そのゲームに申請者あるいは審査員として参加することにより,参加者は自分の演じるロールからいろいろなことを学ぶとともに,科学自体も進歩する.
  • 20:46 謙虚な審査員は,自分の担当する審査の基準を明示するために,自分の審査のための理屈の体系=理論を明示的に意識しなければならなくなるのは当然だが,むしろ申請書から学んでいる,という感覚が強いのではないか.
  • 20:44 審査員にもいろいろな考え方や視点があり,その結果,意見がsplitすることも珍しくもない.
  • 20:43 一方で,審査員の視点になると何だか急に「神様」がしゃべっているみたいで威張った感じになる.確かに審査をしてみると,多数の研究申請書を読み比べ,説明責任と名誉をかけて評価書を作成したり,合議で意見を述べたりしなければなるから,申請書についても一家言できるが,それは皆同一ではない.
  • 20:32 ただ,こういうのを拾い読みしていると,「ふむふむ確かにそういう些末テクを使ってる」と思うところが悲しい.
  • 20:30 「科研費」と「正攻法」,「攻略」,「書き方」,「コツ」,…などと適当にキーワードを入れてサーチをするとその手の文書がわんさか出てくるし,本も刊行されているみたいだし,各大学では科研費書き方セミナーとかシニアによる添削とかいろいろなサポートがある.
  • 20:21 こういう話は一通り心得ておかないと,サーバイブは難しいのだが,「(他人に)…てもらえる」道を探すのは媚びてるみたいで性に合わないし,息が詰まってきて辛い.
  • 20:19 「どうしたら審査員に理解し,よく評価してもらえるか?」くらいはまだいいにしても,「どう書いたら受けるか?」「どういう書き方は気分を損ねるか?」,挙句の果ては,「どういう研究をしたら高く評価されるか?」などとなってしまい,目的と手段の逆転が生じてしまう.
  • 20:19 研究者としての視点に立つと,「どうすれば採択される申請書を書けるか?」がどうしても主要な関心事になってしまう.
  • 20:14 一方で,年間に書く審査書の類の数もやたらに多い.研究プロジェクトの審査だったり,個人の評価だったり…
  • 20:12 一番書きやすいのは,研究者として申請書を書くという視点から考えることだ.まだ一線(ないしは被告席)にいるつもりだし,科研費だけに限らず,特別研究員の申請や,学生さんの推薦書などもたくさん書いている.
  • 20:10 以上のような背景で,「研究費申請のコツ」について考えてみよう.自分自身はこれまでいやというほど研究費申請はしてきたし,審査の側にも回ってきたし,POの立場にもいる.
  • 18:16 研究コミュニティとしてのプロダクトのコストパフォーマンスを上げるためには,競争率を上げればよい.しかし,それは他方で研究者コミュニティの健康を悪化させることにつながる.
  • 18:13 (先生や芸術家などと同様に),研究者という職業は,人類にとって最も理想的な職業であるようにデザインされるべきだと思う.
  • 18:11 しかし,(インチキをしないで)職業を維持するためには,必ず朝昼なく,週末もなく身を粉にして働かなければならないとしたら,ゲームのデザインはどこかおかしいと言わざるを得ない.
  • 18:11 職業としての研究者(=雇われ研究者)は雇われている以上はそれに見合った働きをしなければならないだろう.
  • 18:07 ただ,研究者が身体や精神に過度の負担を掛けることなく,研究を遂行できて,それが社会に直接役立ったり,あるいは,学術をさらに進歩させることを通して社会に役立つよう,ゲームのルールをうまくデザインする必要があると強く感じる.
  • 18:03 自由こそが最大の財産である.他者に【人間が生きている限り発する(例えば,息をするとか物音を立てるといった)自然ノイズのレベルの域を大幅に逸脱した】迷惑を掛けない限り,好きなだけチャレンジできるというのは科学の美徳のはずだ.
  • 17:59 かといって禁止で縛ろうというものではない.
  • 17:59 ストレス状態が低いと「全て自己責任で」と言っていればいいと思うが,ストレスが高くなると「自己責任のもとで自由」というのはちょっと突き放した感じがする.
  • 17:57 研究者の世界にはドーピング禁止というルールはないので,研究者は自分を律しなければならない.
  • 17:54 来月はメンバーの一人がスイスから参加するので,5地点(クロアチア,スイス,東京,草津,奈良/京都)会議となる.4地点のときと同様に円滑に会議ができるかどうか楽しみ.
  • 17:52 iPadのスカイプはPremierライセンスがあってもグループ会議ができないという表示だったので急きょPC版に変えた.iPadのスカイプを最新版にしていなかったせいかもしれない.あとで点検.それにしても品質の良さには驚くばかり.
  • 17:50 さてというところで,4時からのスカイプ会議の準備と本番.Skipe Premierを買って,クロアチアと東京と草津と奈良の自宅.ライセンスだけ買っていきなりぶっつけ本番だが概ねうまく行った.
  • 14:57 だが研究者の世界にはドーピング禁止というルールはない.
  • 14:57 スポーツにはドーピング禁止がある.それがスポーツ選手の心と体が蝕まれるのを防ぐのにどれくらい役立っているかは不明だが,背景にスポーツ選手の心と体を気遣おうという精神があることは認められる.
  • 14:54 そうした虚構ならぬゲーミフィケーションの中で泳いでいくのが苦手であり入っていけない人も少なからずいるだろう.また,巧みに泳ぎ回り,着々と星を重ねていく人のなかには,日常は大変なストレスとプレッシャーと戦っている人も多いに違いない.
  • 14:47 そういう逆転世界でゲーム原理を作り上げ,ゲームを楽しむ感覚は,現代の競争社会で職業的研究者としてい生き延びていくために不可欠のものと言っていいだろう.
  • 14:45 しばしば目的は抽象的であり,それにどれくらい近づいたかを示す数量的尺度もない.一方,手段は大抵定量的指標があり,具体的だ.道具としての深みもある.
  • 14:43 手段と目的の崩壊は現代では日常的でありいまさら驚くに値しない.大学より重要な入試偏差値,研究内容より(サイテーションで重みづけられた)論文の数,獲得研究費の多さ,受賞の多さ,等々.
  • 14:42 原則はいろいろな原因で崩壊する.研究費獲得競争があまりに激しく,競争に勝ったというだけでもてはやされるようなことが起きると,目的と手段の逆転が生じてしまう.
  • 14:37 研究者の側から見れば,研究費は基本的には研究を遂行するための手段であり,目的でないというのが原則のはずだ.
  • 10:34 一方,事態を研究者の側から見たらどうだろうか?
  • 10:23 例えば,アメリカではDARPAや私企業あるいは(財を成した)私人が主催するグランドチャレンジがあるが,これらは(うまくデザインすれば)明確な目標と評価尺度を与え,目標達成の速度を加速することは間違いないだろう.
  • 10:13 いまはサイテーション(時間密度,総量)による評価が多用されている.ある分野ではそれだけで科学の探求が加速するが,別の分野では喧騒のように成長を阻害するものになってしまうが,それはカーネルのデザインならぬ研究価値の評価軸のデザインに依存する.
  • 10:09 それでもその研究コミュニティがある価値尺度に従って合理的かつ効率的に真理を追究するという条件が保証される限り,研究コミュニティは外部に対して概ね有益な成果を提供し続けるだろう.
  • 10:03 入れ替わりがあるとすればパラダイムシフトが起きる場合や,複数(例えば,3人前後)の最強者がいてお互い手を組むことなく競い続ける場合だが,後者においてもトップグループはそう簡単に入れ替わらない.
  • 10:02 スポーツだと本人の身体の限界があり,何連覇もすることは難しいが,研究では,研究リーダーは変わらず,メンバーだけが入れ替わるということになり,強者は長い間地位を維持しがちだ.
  • 09:59 研究費が集まれば集まるほどよい成果が出て,強者はますます強くなるというシナリオが生まれる.
  • 09:57 共同研究をするにしても同業者でチームを組むより,異業種でチームを組んだ方が魅力的になることが多い.
  • 09:55 研究成果を最大化することだけを目標にすれば,短期的には研究コミュニティの中の最強のメンバーだけに重点的に研究費を配分すればよい.しかし,そうするとチャンスを狙って外部からの参入はある一方で,コミュニティは疲弊し,同業者はただのライバルになる.
  • 09:52 研究投資の総額が不変であると仮定すると,コミュニティとしてよい研究成果を出すことと,研究コミュニティの健全な研究体制を維持することはトレードオフの関係にある.
  • 09:48 POの関心事は,資金をどういう枠組みで運用したらよい成果を出せるかということだけでなく,どういう枠組みがよい研究コミュニティづくりに貢献するかという課題に解答を出すことだ.
  • 09:47 自分の研究提案の採択をめざすPIの立場とも,研究提案・進捗状況・成果の審査をするreviewerの立場とも異なる.
  • 09:42 科研費申請の時期が近付いてきた.最近は,PI (Principal Investigator)やReviewerだけでなく,PO (Program Officer)の面からも研究費の申請と審査について考えることが増えてきたので,POの雑感を書いてみよう.

 

Sun, Aug 26

  • 14:58 実を二つに切ったところ.真ん中に小さな種のあった実もあった.こちらは皮は少々えぐいが中は甘みがあり,野生の果実として食するに値するレベルだ. http://t.co/9nUfWJnJ
  • 14:56 今年はきれいで大木な実をつけた.食べごろという意味では写真中央右のものより,もう少し熟れた方がいいかもしれない. http://t.co/d9jYAZqa
  • 14:54 家にはヤマボウシの木もある.苗木を植えてから20年くらい.花と実と葉を楽しめるという謳い文句であったが,これまで実がさっぱりだった(およそ,果物と言えない代物だった).こちらも昨年あたりからよくなってきた. http://t.co/UU2QEbmB
  • 14:50 確かに,実の形は茶器の棗に似ている(というか,茶器がナツメの実の形をまねているのであるが).去年中国に行ったとき,ナツメは食卓にもデザートの一種として出されたし,巷でもよく売られていた. http://t.co/LPmNLy1i
  • 14:47 実の中はこんな感じ.種があってその周りの実を食べる.味は(素朴な)りんごに近い.早くとりすぎると渋いし,皮が茶色になるとtoo late.皮が緑から茶色に変わって,実が始めたあたりが甘みがあり,おいしい. http://t.co/b3ZGvYh5
  • 14:44 しかし,ここ2,3年前から身が大きくなり,味もよくなってきた.今年はできばえもよかったので,撮影してみた.こんな枝がいくつもあり,木全体になった実の数はバケツ半分くらいか. http://t.co/V6Q11AnL
  • 14:40 数年前から実がなり始めたが,とても食べられたものではなかった.記憶が間違っていたとか,子供のころはいつも腹ペコだったので,何でもおいしいのかとか,品種が違うのかとか思っていた.
  • 14:38 今年も庭の棗(ナツメ)がたわわに実った.小学校の頃,個人の英語塾に行ったとき,先生に出してもらっておいしく食べた記憶があったのでだいぶ前(たぶん10年ほど前)に苗木を買ってきて植えた. http://t.co/R2l3xexb
  • 09:38 情報の遺産相続。新時代の課題。 RT @WSJ: What happens to your e-books and iTunes library when you die? They may expire with you. http://t.co/sdz4OKRW
  • 09:12 怠け者には難しい、、、 RT @nikkeibpITpro: WIRED記者の悲劇から学ぶ「セキュリティ9つの常識」 (WIRED.jp)(ニュース)http://t.co/uoeqk4kz #itprojp
  • 09:09 こんなクラウドの悲劇があったのか / あらゆる個人情報をハッキングされたWIRED記者が考えるセキュリティ問題 http://t.co/xYpOFv26@wired_jpさんから

Sat, Aug 25

Tue, Aug 21

  • 11:25 どうやって判定しているのだろう?クラウドソーシング?AI? RT @tabroid_jp: 【記事】 スマホのカメラで昆虫採集! 『虫判定器』がポケモンっぽくて楽しい – レビュー TABROID http://t.co/YcSSuF8G
  • 11:21 まずはコンセプトをイメージにしてみよう. RT @gizmodojapan: 【最新記事】 包丁いらず、レーザーで野菜をカットする未来のキッチンおそロシア(動画あり) http://t.co/yFWQXdjR #gizjp

Mon, Aug 20

  • 10:40 今朝,駅の自販機でペットボトルのお茶(150円)を買おうとして,120円くらいまで入れたところで,10円玉不足に気づき,100円玉を追加しようともたもたしていると,120円の缶コーヒーが出てきた.こういう仕様?それとも誤動作?
  • 10:34 掃除ロボットの擬人化.これからもっと進むだろう. RT @gizmodojapan: 【最新記事】 ロボット掃除機に機動戦士ガンダムの「ハロ」「シャア専用」モデルが登場 http://t.co/a0t30AzV #gizjp
  • 08:40 論文は結果をアピールするためのものにあらず RT @ForbesTech: Who’s Reading And Using Scientific Papers? Academia Will Find Outhttp://t.co/PLkfc7ty
  • 08:31 心は事実より面白い RT @internet_watch: 火星探査機「キュリオシティ」スタッフによる「何か質問ある?」が面白い ほかhttp://t.co/fN4NlRzd

Thu, Aug 16

  • 12:22 これらをつなぐストーリーは何だろう.Googleがもたらすミステリー推理の機会 http://t.co/B42aB1Ye
  • 12:19 そして,ボーイングがtanker competitionに勝ったというニュースが2011年2月に出されている. http://t.co/Gc7jTWRJ
  • 12:17 その後,ボーイングはtanker competitionに負けそうだという記事が2010年にあり(結局,tanker competitionはキャンセルされなかった?),…  http://t.co/KwSS5HmH
  • 12:12 ペンタゴンが 1000億ドルのtanker competitionをキャンセルしそうだという,こんな古い記事(日付は2008年)にも出会った. http://ow.ly/d0giD
  • 12:09 空飛ぶタンカーからの給油の写真.海抜25000フィートで10フィートまで近づく. RT @wired: Exclusive Photos: Flying With the Air Force’s Airborne Gas Station http://t.co/PZTBMOyj

Wed, Aug 15

  • 22:12 真夏の珍事.強い放射線は危険なので真似をしないように… http://t.co/eY6MGpVt
  • 09:47 ありがとうございました. RT @kasa58: @toyoakinishida デ・ニーロ監督のThe Good Shepherdでは、ブッシュ親子がメンバーだったことで有名なスカル・アンド・ボーンズという実在の秘密結社が、ストーリーにかなり関わる形で扱われていました。
  • 09:02 そういえばザッカーバーグ氏もハーバード大の秘密結社のメンバーだったとされているし,Catch me if you canにもフランク・W・アバグネイル・Jr氏が父に連れられて秘密結社の会合に出るシーンがある.
  • 09:01 岡本太郎さんの年表 http://t.co/O9aGPTiY 27歳で参加したとされている秘密結社「アセファル」とは?
  • 08:56 岡本太郎さんの年表 http://t.co/O9aGPTiY をたどってみた.波瀾万丈,ストーリーと謎に満ちている. … 太陽の塔は59歳の時の作品.58歳でつくった「若い太陽の塔」とは関係あり?
  • 08:37 人は死んで情報になり,クラウドに行く…
  • 08:36 今年もお墓参りとお盆の一通りの行事.いつも思うのだが,お墓まわりはとても高くつく.一方で,仙台にまつわるストーリーはおもしろい.本質は記憶と物語であり,お墓というシンボルではない.将来は,お墓はライフログを入れたDVDではなく,クラウドになるかもしれない.
  • 08:23 ただし,年表はバックボーンにすぎない.それにまつわるストーリーこそに味があるのだが,バックボーンがないことにはピンとしない.
  • 07:59 岡本太郎年表 http://t.co/O9aGPTiY もまた参考になる.これは既成の殻破りではないが,人生の記憶の骨格として大きな役割を果たす.
  • 07:56 岡本太郎さんは昔から尊敬している先人の一人.既成の枠を破った人の象徴だと思っている.どうしたらここまでできるものなのか?
  • 07:50 昔,雑誌か何かで岡本太郎さんは「60歳でスキーを始めた」(から,年を取ってからでも人生の可能性はいくらでもある)と思っていたのだが,この年表によるスキーを始めたのは40歳のころになっている.  http://t.co/3kThzYhK
  • 07:47 芸術家の岡本太郎さん(1911-1996).万博公園にそびえたつ太陽の塔を見るたびにその名を思い出す.ふとネットを調べてみると,岡本太郎年表 http://t.co/O9aGPTiY に出会った.

Tue, Aug 14

  • 16:02 また,実用化のために,動作の不安定さを克服したり,切り捨てたり,人間の助けを求めたりするアプローチも,「もはやAIじゃない」と(AIの視点からは)軽視しがちだ.その先にある志はかなり共有されていることをもっと意識しよう.
  • 15:55 しかし,よくみると,曖昧模糊とした中間目標に対しては大変寛容になったが,データベースやインタフェース的な,いわゆる「固い」石段を少しずつ築いていくというアプローチについては,「おもしろくない」といった冷ややかな目で見る傾向は残っているように思える.
  • 15:53 昔のAI研究では,AI的でない部分目標を作ったり,AIの技術を使わなかったりするとAI研究として認めないという了見の狭さがあったが,いまはだいぶ改善されたという感がある.
  • 15:50 Google音声検索と翻訳で遊んでみた.もちろん不完全ではあるがよくできていて面白い.多くの人々に価値を見出されながら高い目標に少しずつ近づいていくこうしたステップの刻み方については見習うところがたくさんある.
  • 11:29 セキュリティと暗号の狭間を埋めることはAIの重要なチャレンジだ.
  • 11:25 しばらく前からBooking.comを名乗ったスパムが届くようになった.Booking.comが発行している注意書きに書かれている典型的なパターン(①添付ファイルがついている,②予約確認の不一致). http://t.co/5Fn140KI
  • 10:58 世界中どこでもリーズナブルな料金で接続できるLTEサービスはないのだろうか?今のところ,ヨーロッパに行くときはT-Mobile WifiやローカルなWifiを使う事にしているが,日本国内の先払い定額WiMAXの手軽さにはかなわない.
  • 10:51 海外にでかけるときにiPadと充電器だけを持っていけばよいという事になるとすばらしいが,あいにく,国内から普通に利用できる国際ローミング料金が高すぎて使い物にならない.無線がないとiPadも「ただの板」になってしまう.
  • 10:41 iPadとWiMAX/LTE位を持っていると,(テレビ)電話もメールもSNSも検索エンジンも辞書・翻訳機もノートも文書作成閲覧ツールもプレゼンツールもスプレッドシートもカメラ(アルバム)もGPSつき地図など現代文房具がall in one!
  • 10:40 Google音声検索もiPadのアプリになっている.これならだれでも使える.
  • 10:31 Google翻訳はiPadのアプリにもなっている.音声認識付で精度も素晴らしい(例によって,よく検索される表現にバイアスされているみたい).
  • 09:03 ただ,カテキンも好きな人はいるからあとはTPOに依存して使い分ける/ブレンドするだけ,というところか.
  • 09:02 原理は次のようなことらしい.お茶の葉には渋みを出すカテキンとうま味を出すアミノ酸が含まれている.アミノ酸は温度に関わりなく抽出されるが,カテキンは低温だと抽出されない.従って,低温で抽出したお茶にはカテキンが含まれず,まろやか・うま味.
  • 08:53 まろやかでコクのある味になり,氷出しだとさらに心が落ち着くまでになるという.
  • 08:52 NHK あさイチではおいしい緑茶の入れ方という平和な話題.氷出しという技があるらしい.お茶の葉の上に氷をのせて数時間,氷が全部解けるまで待つ.予めお茶の葉を水に浸しておいてからお湯を注ぐ方法もあるらしい.
  • 08:49 今朝は早朝から関西は雷と大雨.京田辺,宇治あたりが激しかったらしい.雷雨は広域にわたり,このあたりも雨の音と雷の音がひどかった.近くにも落雷があったような音がした.近鉄も京阪も不通になった.こんなことは最近記憶にない.

Mon, Aug 13

Sun, Aug 12

  • 14:58 プレゼンと相互批評による協調学習は大学入学までにもっと教えられるべきだと思う一方,そういう能力を一切評価しない大学入試の現状をまずは自己批判すべきだろう.
  • 14:56 データ分析のアシスタントに大学院生に参加してもらった.上から目線の(ではなかったつもりだが)「先生」より,少し先を歩いている「先輩」の手本やアドバイスは大変参考になったらしい.協調学習の良い面が現れた.
  • 14:53 はじめは,平均すれば受講生たちの反応は遅く,悪かったが,後半になって随分communicativeになってきた.また,プレゼンは(1年生にしては),総じて上手であったし,相互に質疑をしたのはとてもよかった.
  • 14:51 受講生には使い方はあまり教えなかった.”born connected”世代に近いから,放っておいても大丈夫だろうという事と,大学生だから手取り足取りはしない方がいいというポリシーと.
  • 14:49 Google Groupというのがあるらしいが,うまく使いこなせなかった.
  • 14:48 未だに具合が悪いと思っているのは,Googleサークルの作り方.n人のサークルを作るには,n人のそれぞれが残るn-1人をサークルに手で登録しなければならないらしく,後でメンバーを追加したりするときとても面倒の上,完全グラフができているかどうか,確認しにくい.
  • 14:46 また,夜中にハングアウトの練習をしたら,何かの拍子に「ハングアウトをしよう」というメッセージが受講生に届いてしまった,などのトラブルがあったが,大したものではない.
  • 14:45 Google+の辛いところもあるが,致命的ではなかった.資料をUPするためには,Google Driveと連動させなければならない,アラートが(あまり使っていない)gmailアカウントに飛んでいくので,アラートに気づくのが遅くなる,…
  • 14:42 自分でも初めてのGoogle+の本格使用なのでわからないことと闘いながらなんとか仕上げることができた.私がポストしたのは,講義資料,基本連絡や担当割り当ての確認など.受講生には,自己紹介,輪講担当資料,演習計画,演習報告を投稿してもらった.
  • 14:37 (ちゃんとセットしておけば)情報はUPしたとたんに共有されるから,再整理や受領確認などのオーバーヘッドもない.
  • 14:37 Google+を使う狙いは概ね成功した.セミナーでは私のPPTも受講学生のプレゼン資料も共有できたし,受講者からのレポートやプレゼンにはすべてコメントした.
  • 14:34 他にFacebookも検討したが,Facebookでは「友だち」はいるが,完全に出遅れているというだけの理由で採用しなかった.
  • 14:32 参加型という事だったので,情報基盤としてGoogle+にトライした.基本的なSNSの機能を備えていること,認証と情報保護ができること,プレゼンツール,文書ツール,スプレッドシートという基本的な文房具3点セットがそろっていることなどが理由.
  • 14:28 もう一つのレビューは今年から始まったポケットゼミ.こちらは,受講者が入学したての1年生であること,全学部から受講できること,(私のゼミの場合は)参加者を10名までに限定した参加型ゼミであることなどユニークなコース. http://t.co/YteHTH8P
  • 10:51 講義の仕方が悪いので,講義内容がわからず,過去問対策に走る;講義内容が広範すぎる;興味が持てず,やる気が出ない;単なる勉強不足;などいろいろな解釈があり得るが,今後の課題としたい.
  • 10:48 残念な結果は,基本的なこと,例えば,通信路符号化定理とか,標本化定理の内容を述べて,証明を示せという,基本的なことができず,(過去問から予想できた)通信路容量の計算とか,符号多項式の性質の導出といった応用問題の方ができていること.
  • 10:45 採点をしていると,「過去問通りでなかった」という声に少なからず遭遇.講義の中では,今年から出題内容を変えるということと,どのように変えるかも示唆したつもりだが…
  • 10:44 公開するとなると,いろいろなところに気を使わなければならない.昨年度のtweetsは役に立ったが,内容の甘さが残り,ノート化するとき随分時間がかかった.講義の質の向上にはなったみたいだが,受講者の学力向上には直結しなかったみたいで今後の課題.
  • 10:42 情報理論は昨年度の講義内容のtweetsをまとめて講義ノートとして公開したのは大きな成果だと思っている. http://t.co/4NOJ2n9f 他のオムニバス講義もこれにつられて公開した.
  • 10:38 この機会に今季の講義系のレビューをして置きたい.
  • 10:38 京大情報の夏の日程は,(概ね)7月末まで講義・定期試験,8月第2週が入試,博士課程中間発表,修士論文審査,それが終わると8月20日頃の採点締切で,お盆のころまで仕事が食い込む.今年はさらに大量の仕事が来て本当に審査疲れ…
  • 02:45 ただし,Googleの進歩を見ていると,日常的なやりとりだけなら翻訳機能で間に合いそうな勢いになってきた.
  • 02:43 確かに自分には日本語がいいが,日本語も英語が話されない,あるいは,漢字も通じない国に行ったとき,眼前にいる人々から遮断された気分になることを思えば,科学技術コミュニケーションくらいは英語で共通化しておくのがいいと思う.
  • 02:32 わが人工知能学会全国大会でもやっと今年から国際セッションを設置した(受け付け,プログラム,論文,論文発表・質疑が英語).http://t.co/mjGB5sp0
  • 02:26 これも要継続調査だが,昔,AIのローカルな会議(例えば,ドイツ人工知能会議,スカンジナビア人工知能会議,…)を調べていたとき,日本だけが日本語会議になっていて赤面の思いをしたことがある.昨年招かれた台湾人工知能会議も一部国際化していた.
  • 02:23 一方,化学やバイオ系の日本の学会誌は国際化が進んでいて,50%くらいの論文誌はeditorial boardの幹部も国際的に分布しているらしい.→要継続調査,そしてオープン化.
  • 02:18 わがNew Generation Computingの場合は,論文,編集委員は十分国際化されていると思うが,幹部は日本人が占めている. http://t.co/PpDlB2yP
  • 02:16 情報処理学会英文誌,Journal of Information Processing, Japanの場合は,Oversea Editorial Committee Membersはいるもの10%には満たない. http://t.co/Sh96N42w
  • 02:07 例えば,Journal of the Physical Society, Japanのeditorial boardはホームページで見る限りほとんど日本人. http://t.co/nMBEa5VB
  • 02:04 情報系を見ると,知る限りでは,英文誌を発行していても,ほとんどの論文は国内から,編集委員会(の幹部:editor-in-chief, associate editor)は全員日本人であり,工学系でもたまたま知人に尋ねた学会はそうだったのだが…
  • 02:01 さるところで日本発の学会誌の国際化について,「我が国の学会では,編集委員会の国際化が進んでいないのではないか」と発言したら,冷ややかな目で見られた.

Sat, Aug 11

  • 08:25 Droneのライバルになれるか? / This $49 Quadcopter Flips, Dips, And Floats http://t.co/q7ibn1mw @techcrunchさんから
  • 08:21 時には自分が誰かわかっていて欲しい。その逆も / Facedeals: Check-In On Facebook With Facial Recognition. Creepy or Awesome?http://t.co/LRDD2HlF @techcrunchさんから
  • 07:58 朗報。長いこと待っていた。日本語まであとわずか RT @jptechcrunch: [New]: Google翻訳Androidアプリの新バージョンは画像中の言葉を翻訳できる(いくつかのヨーロッパ言語のみ) http://t.co/hLbg8647
  • 00:50 検索ならG.EVS>Sと…デモあり RT @forbestech: Google is making Siri’s shortcomings more apparent with its new Voice Searchhttp://t.co/9994jGRK writes

Fri, Aug 10

  • 11:34 きっとNASAは狙っている RT @midorino_oka: 火星の画像にモノリスでも写してくれたら人類は目を覚ますかも…等と。RT @toyoakinishida: Opportunityからの火星パノラマ画像 … MSN産経 http://t.co/UYTKZiuz
  • 10:58 カーンアカデミーのビデオは分かりやすいですね.高度な話題,表現能力,成績評価(単位認定),演習/実習まで広がると学習環境は大きく変化するでしょう. RT @takahsy: @toyoakinishida カーンアカデミーの学習で単位が出ればなぁっていつも思っています。
  • 10:40 学びたいことはいろいろなところに分散しているので,学習者から見ればオンライン学習ができることは本質的なデマンド. RT @jptechcrunch: [New]: 大学の学位授与数はオンライン大学が従来の大学を上回る http://t.co/K0pVNqjJ
  • 10:25 オリンピックあればこそ RT @asahi: マイナー競技、SNSで発信 知名度アップへ選手が活用 http://t.co/LtJij4QV
  • 10:23 こちらはCuriosityから.今朝のニュース映像もある.ノートしておこう. RT @nhk_news: 火星のパノラマ画像 撮影に成功 http://t.co/ITBn2wYw#nhk_news
  • 10:16 新たなチャンス RT @takechan2000: 地元大学で単位を取ったらそこに行く人もでるのでは “@ishiiakira: 大都市部の大学向きの制度ですね… RT @toyoakinishida: advanced placement (AP)とは高校の成績上位者に大学の科
  • 10:15 大学での勉強の動機づけにもなるでしょう RT @takahsy: いいと思います♪ RT @toyoakinishida: advanced placement (AP)とは、高校の成績上位者に大学の科目を受講させ、守備良く大学入学後は単位を振り替えるという制度。…
  • 10:15 是非ネット上で実現を RT @ishiiakira: 大都市部の大学向きの制度ですね… RT @toyoakinishida: advanced placement (AP)とは高校の成績上位者に大学の科目を受講させ、守備良く大学入学後は単位を振り替えるという制度。…
  • 10:13 Opportunityが撮影したGreeley Haven, Mars画像からのJava駆動のパノラマビュー http://t.co/v4Drb89u
  • 10:07 火星パノラマ画像で評判をよんでいるMARS Greeley Haven 360 Panorama http://t.co/L0dSyf0w
  • 10:06 Opportunityからの火星パノラマ画像についての解説 / 火星の巨大クレーター、リアルな超高解像度パノラマ – MSN産経ニュースhttp://t.co/UYTKZiuz
  • 09:25 Opportunityからの画像から作られたパノラマ画像 / NASA’s Rover Captures Gorgeous Panoramic View of the Martian Landscape – The Atlantichttp://t.co/gYGZ1B2e
  • 09:14 未知の映像のインパクト / Curiosity開眼。見回すとそこは地球そっくりな火星のパノラマ(動画あり) http://t.co/tTHo7rGK @gizmodojapan #gizjpさんから
  • 09:04 IBMのBigSheets。データから価値を引き出すための強力なツール。http://t.co/06RrTk3x
  • 08:33 記録が残る、閉鎖されていない、切断できる、などが理由? RT @jptechcrunch: [New]: 調査結果:ネットいじめは伝統的いじめよりずっと少ないhttp://t.co/eESz7Dqx
  • 08:25 advanced placement (AP)とは、高校の成績上位者に大学の科目を受講させ、守備良く大学入学後は単位を振り替えるという制度。色々なメリットがありそう。 http://t.co/R1pYCmZ6
  • 08:15 自産自消。背後にAPによるJava教育 RT @jptechcrunch: [New]: ガキどもにゲームを作らせて儲けるMakeGamesWithUs–ファウンダたちもほとんどガキ http://t.co/gkl7c78C
  • 07:31 Googleの人工知能化 RT @jptechcrunch: [New]: Googleのセマンティック検索、Knowledge Graphが明日全世界に拡大―検索ボックスの自動補完にも利用(当面英語のみ) http://t.co/WyKkeqi5

Thu, Aug 09

  • 18:23 二つの言語表現が指す実体(モノの場合)/状況(コトの場合)はどれくらい重なっているか,表現にこめられた含意はどうちがうか(「君」,「あなた」,「お前」,…),歴史的背景は,使用者のプロフィールは,…等々.
  • 18:21 自然言語処理の研究で,例えば,「台所」,「厨房」をインプットすると,「共通点は,調理をするところ.相違点は,…」といった具合に,その共通点と相違点をその程度とともに出力するようなシステムは作られていないのだろうか?
  • 18:18 この問答が正しいかどうかは不明だが,専門家からはこのような説明を期待している. http://t.co/lHBgXdPQ
  • 18:16 概念の解像度が低いのは専門家とは言い難い.
  • 18:16 言葉の用法は人により異なるので,絶対的な言語-意味対応は違っていてもいいが,同じ人が,「類義語=同義語」というと,この人の概念体系にはもしかしたら,類似性と同一性の概念が区別されていないのではないかという疑問を抱く.
  • 18:12 少し調べてみると,Wikipediaでは,同義語と類義語が同じにされているとか,世の中の語の使い方の解像度が低いことがよくわかる.語の絶対的な用法自体にこだわるつもりはないが,語の背景にある概念や修辞の区別にはこだわりたい. http://t.co/oyvJPl1S
  • 11:27 量子力学の解釈をめぐって… RT @ashura820: ミクロの世界を扱う量子物理学では因果律では説明できない出来事を認め、物質は粒子であり時にはエネルギーの波動でしかないと定義している。ニールスボーアは「仏陀や老子が述べた認識論の方向に向かえ」と述べている。
  • 10:45 こうなってくると,人々が語義をどうとらえているのか,という問題も関わってくる.昔は,「正しい意味があり,人々が誤用している」と主張するいろいろな説が出てきたが,「言語の意味はその使われ方で規定される」という立場に立つと,そうも言えない.
  • 10:40 さらに,「文学 理解」→約 92,600,000 件,「文学 解釈」→約 4,000,000 件.「理解/解釈」に苦しむ.
  • 10:38 面白いことに,こうした直観はgoogle統計では反映されない.「いま」のgoogle検索で, 「理解」→約661,000,000 件,「解釈」→約 39,600,000 件.一方,「人工知能 理解」→約 674,000 件,「人工知能 解釈」→約780,000件.
  • 10:30 「現象を理解する」,「現象を解釈する」を比較すると,いずれも現象の背後にある事実やメカニズムを導出することを指しているが,前者は(誰にも共通するという意味での)普遍性に重きがおかれ,後者は(こういうことならわかるという)説明性(ないしは,アブダクション)に重きがあるように思える.
  • 10:23 人工知能では,「○○理解」という分野は多いが,「○○解釈」という分野はあまりない(例えば,○○=自然言語,画像,音声,).これは,人工知能が人が当たり前に行う知的行為の分析とモデリングに取り組んでいるということを示唆していると解釈できる.
  • 10:17 「解釈」と「理解」.Wikipediaの「理解」については,あまりに当たり前すぎるのか,記述が乏しい. http://t.co/X0uRBGcg
  • 10:14 金メダリストの性別と国歌 RT @wsj: 51% of male Olympic gold medalists sang their national anthem, compared to 35% of female winners.http://t.co/qLJayHf7
  • 10:11 調べていたら,名古屋大学グローバルCOEプログラム「テクスト布置の解釈学的研究と教育」というページに出会った.とりあえず,ノートしておきたい.http://t.co/sLVIT32O
  • 10:08 どう異なるか是非続きをお願いします. RT @ashura820: 西欧は因果律というものだけで物事を解釈する。しかし仏教が基本の東洋の思想は全く異なる。RT @toyoakinishida: Wikipediaでは … http://t.co/HM0YaJ95
  • 10:05 計算機科学の「インタープリタ」には,(機械語で動く)コンピュータには難しくて理解できそうにないLispやPrologなどの「高級言語」で書かれたプログラムを(コンピュータが頑張って)解釈・実行するというニュアンスがある.
  • 10:04 計算機科学には,解釈器ならぬinterpreterがある.
  • 10:00 Wikipediaによると,「解釈学」という学問があるらしい.  http://t.co/3CswCi2V
  • 09:58 そういえば,計算機科学には「プログラムを解釈する」という概念があり,人工知能では,「線画解釈」というトピックがあった.
  • 09:56 Wikipediaでは「ギリシャ・ラテンでの『解釈』」のなかで「それ自体では意味が明確ではない言葉・作品・物事を、理解可能な形で表現しなおす」とされている.この説明は直観をぴたりと言い当てている. http://t.co/v02sAiNY
  • 09:52 {芸術作品,表現,法令,英文,古文,量子力学,哲学,夢,○○さんの発言}を「解釈する」というところを「理解する」というと,だいぶ感じが変わる.「理解に努めた」,「理解に苦しむ」ならばもう少し実感がわく.
  • 09:49 今度は用法から考えてみよう.「解釈」の目的語になりそうなものの典型例は,芸術作品,表現,法令,英文,古文,量子力学,哲学,夢,○○さんの発言,…といったところか.
  • 09:37 まず,対象から意味を導出するという意味で,「理解」,「解釈」,「understanding」,「interpretation」の4つが類似する概念を表すことは確かである.
  • 09:34 日本語としての「解釈」と「理解」は同義か?人工知能における概念を表す日本語としてはどうか?さらに,両者と英語のinterpretationとunderstandingの関係はどうか?一般の場合/人工知能における専門用語の場合は?…今まであまり真剣に考えたことはなかったが急に浮上

Wed, Aug 08

  • 19:47 Wifiによる壁透視:これが震源? http://t.co/I2Uw5ugN
  • 19:43 詳細資料を見てみたい! RT @sasakitoshinao: WiFiを使って壁を透視できる… http://t.co/0bXOm82Z @IRORIO_JPさんから すごーい、こんなことが可能なのか。
  • 18:05 どれくらいの降下速度なのだろう? RT @asahi: 探査機、パラシュートつけ火星へ 降下の瞬間とらえる http://t.co/cRs9gi0U
  • 12:09 気持ちはtwitter数に現れる! RT @internet_watch: ロンドン五輪の影響で深夜・早朝のツイートが増加~BIGLOBE調査 http://t.co/gXon5zxO
  • 11:59 正確にはデータとインタフェースが助けたと言えるかも.もはや生身の人間の闘いを超えている. RT @jcast_news: 女子バレー4強!勝因は監督のiPadだった―相手チームのデータ入力 http://t.co/XDLuh9vD
  • 11:44 Web Intelligence ConsortiumがIntelligent Informatics/Computingにおいてtop 10 questionsの公募を開始. http://t.co/UZDifnMA
  • 11:17 ヒトの生死は重い問題. RT @bbcworld: The search for a humane way to kill http://t.co/V76ozKrt
  • 11:12 歴史的には摩擦からイノベーションが生まれることも多い.信念があるなら折れずに頑張ろう.
  • 11:11 その技術の限界がどこにあるのかと真摯に聞いてもらえる場合と,俺のホームグラウンドで偉そうなことを言って!と反発される場合と.
  • 11:10 研究で生じ得る典型的な摩擦:目的(例えばインタラクション)に対する手段として使っている技術(音声,言語,画像)においても貢献があると主張するとき.

Mon, Aug 06

  • 13:06 時々,脳や体内にチップを埋め込まれるというSFストーリーはあるが,サイボーグに埋め込まれているコンピュータチップが反乱するといったストーリーはあまり聞かない.人間はほとんど逆らえず,おもしろいストーリーを想像するのが難しいから?
  • 12:48 ちょっと感覚がちがう.もうすぐ,Live with Meではないか… RT @techcrunch: Computer, Walk With Me http://t.co/CEvaXj9N by @gentry
  • 10:13 今朝見つけたニュース.少し前になるが,NTT DOCOMOが 「しゃべった言葉が“実体”に」という展示をしたらしい.こういう研究もしてるんだ… http://t.co/owJ1JGhd

Sun, Aug 05

  • 18:03 こちらは,AI & Society誌.最近上昇中.  http://t.co/etdrIomS
  • 18:01 SCImago Journal & Country RankにおけるArtificial Intelligence誌の情報はこちら.  http://t.co/m1EdBSBA
  • 17:58 サイトの説明によれば,Cites per Doc (2 years), 青のラインはIFと等価とのことだ.手元の資料とは若干数値が異なるが,概ね一致しているみたい.  http://t.co/vKnQzJjw
  • 17:56 こちらはIF的な指標を使っていろいろなジャーナルのランキングなどを公開している.例えば,New generation Computingはこうなる. http://t.co/yJ1DCMIe
  • 17:52 インパクトファクターの一つの問題は,そのデータをトムソン・ロイターが公開していないことだ.調べ物をしていたら,SCImago Journal & Country Rankというポータルを見つけた.  http://t.co/D45PD6Vo
  • 17:49 たかがインパクトファクター,されどImpact Factor.批判はあるもののほかにあまりよい指標がないから,現実世界での威力は大きい.http://t.co/0yV3DWuV

Sat, Aug 04

  • 14:45 dynamic memory revisit版には,エッセンスが凝縮されているうえ,技術的実装にはいくつかチャレンジングなところが残されているので,いまの技術でrevisitするにはとてもいいターゲットのように思える.
  • 14:45 記憶や学習理論は会話エージェントのメンタルモデルに関して,ストーリーはやり取りされる情報の背後にある構造についての理論を与えている.
  • 14:44 つまり,言語・非言語と言ってそこで断片的な情報のフローだけをいくら見ても,それが会話参加者の知識や信念の間のインタラクションの理論の中に組み込まれないと,木を見て森を見ないアプローチになってしまう.
  • 14:41 Schank流の,記憶,ストーリーに基づく知識学習理論は,「言語・非言語コミュニケーション」説に賭けているものを見事に物語っている.
  • 14:38 Dynamic Memoryの方はrevisited版が出ている. http://t.co/gTRFhqRO
  • 14:36 原書:Tell me a Storyはこちら: http://t.co/6TbzYY23
  • 14:35 Tell me a Storyも当時読んだと思っていたのだが,今調べてみると違っていた.原書は1990年刊行で,長尾確さんが「人はなぜ話すのか」という題で翻訳を1996年に出版している http://t.co/eLGCcsX2 から,1985年に帰国してから読んだみたい.
  • 14:21 それでも弟子の務めとして主要な本は大抵読んだ.当時出たばかりの,Dynamic MemoryとTell me a Storyは丁寧に読んだ.いつか研究で使おうと思っているがまだ実現していない.面白いことにまだ使うチャンスはあると思っている.
  • 14:19 それまでモンタギュー意味論の研究をし,その後定性推論の研究をした私がなぜSchank先生の門をたたいたのはまた何かの機会に語るとして,当時Schank先生のいたYale大学で学んだものは多い.(私は不肖の弟子だったので,Schank学派の記録にも記憶にも残っていないと思うが).
  • 14:15 そのSchank学派に留学した日本人学者は私の知る限り数名いる.福岡工大の田中卓史先生,慶應の石崎先生,そして私.帰国後,西田豊明: SchankのAI — 進化する言語理解の理論へ, AIジャーナル 5, pp. 40-45, 1986. という記事を書いた.
  • 14:10 もう一つ,Schank流のストーリーベースのアプローチがあるように思える.1970年代に自然言語理解の研究をしていたとき,意味,記憶,ストーリーに重点を置いたR. Schank派の人たちは,構文解析主導の主流からSchankeanと言われ異端視されていた.
  • 14:06 人間と人工知能のコミュニケーションを円滑にする一つの典型的なアプローチは,ミクロレベルから攻めて豊かな非言語コミュニケーションと言語コミュニケーションをカプリングさせるアプローチだろう.うまく実装できるとコミュニケーションのパイプが太くなる.
  • 08:43 人工知能が実現する知能は人間の持つ知能と同じものである必要はないが,人間の知能とコミュニケーションする能力は持たせるべきだ.
  • 08:41 人工知能がユニークな学問領域であるとすれば,脳に宿ることになる心,その重要なコンポーネントである知能を人工的に再現することをめざし,一部成功していると言えるからだ.
  • 08:39 人工知能研究は脳研究から学ぶべきことはたくさんあるが,独自に提供できるものをもっていなければ,あるいはつくり出す可能性を持っていなければ,学術として存在意義はない.
  • 08:36 個々の現象は心の本質を反映してもそのすべてではないし,心を実行するマシンとしての脳の機序を理解することは心の働きを知るうえで大きな手掛かりになると思うが,心を理解するための十分条件にはならないだろう.
  • 08:34 心へのアプローチはいまどこでも重要な問題だと思う.研究者として,心のいろいろな深部を知っておくことは大事だと思うが,心の研究をするときに一番大事なことは総合的な視点だと思う.
  • 08:28 トークへの反応(の主観的解釈)).哲学者:言語と非言語の狭間は哲学も興味を持っている(西田:是非学びたい),医学者:医療で使えるか?(西田:AIに医者の代わりをさせるのではなく,手伝いや医者と患者のコミュニケーションの媒介をさせる),生物学者:心をもっと深く掘り下げよう.
  • 08:15 面白いのは,トーク直前の練習段階での思い付き.妙に頭がさえて,それまで気づかなかったことに気づく.これは記録されない(忙しくてtweetどころではない).トーク前・中・後の関係者との会話も面白いが,これも記録されない.これらもAIチャレンジ.
  • 08:12 あとの2%は思い付き.ふだんは,これほどまでに準備をしないので,思い付きがもっと多いが,今回は少し控えた.悲しいのは本番トークがtweetできないこと(今のところ,tweetしながらトークなどできるはずもない,AIチャレンジだ).
  • 08:10 でも,200 tweetsを30分(実際は10分オーバーして40分かかってしまった)で話せるはずはないので,本番では,面白そうなところだけを取り出したり,表現を要約したり,変えてみたり….しかしここは結構創造的なところだと思っている.
  • 08:07 トーク前に,「事前にtweetしてしまったら,本番で何を話すのですか?」と訊かれた.答えは簡単「tweetしなかったことです」.実態は,tweetしたことの言い直し(表現を変えたり,要約したり)が98%くらいの感覚.
  • 08:02 おそらく鳥は(合理的に)試行錯誤をしているだろうが,それを語ったり,(ゲーム感覚で)楽しんだりできるのか?
  • 08:00 鳥が苦労をするとき,苦しそうな表情を見せる(とヒトは思う)が,鳥は「この苦しい世界から抜け出すにはどうしたらいいのだろう」と思っているか?
  • 07:59 「鳥の苦労も知らないで」…鳥は(食べ物がなかったり天敵に襲われたりして)苦労しているとヒトは思うが,鳥自身はそう思っているのか?
  • 07:57 きっと,動物ドキュメンタリーを見ていて,「ああ鳥になりたい」と思うのと同じなのだ.鳥の苦労も知らないで…
  • 07:57 あほなAIもいるかも. RT @ishiiakira: 寄生先の人間を殺してしまって、自分も死んでしまうアホな病原菌(かウィルス)もいますよ。RT @toyoakinishida: であれば,コンピュータがヒトを滅ぼすというのはばかげている.ヒトを滅ぼしたら生きていけないはずだ.
  • 07:54 昨日まで,「ヒトになりたいAI」も不可思議なテーマだった(「人間万歳」,「人間って素晴らしい」の感覚?でもそれはヒトが自分たちのことを思うときだ)が,こうツィートしてやっとわかった.
  • 07:50 と思う一方で,我々が「下等生物」をどう扱っているかを考えてみると,種を滅ぼすのは悪いことだとは思っていて種の保存は多くの人が賛成すると思うが,一方で,種の改良をしたり, 遺伝子組み換えもする. http://t.co/WcIMrOFb AIは人類の遺伝子組み換えを行う?
  • 07:43 であれば,コンピュータがヒトを滅ぼすというのはばかげている.ヒトを滅ぼしたら生きていけないはずだ.
  • 07:38 この図式は,高等生物が下等生物を養分にしている,という図式に似ていない?ヒトはコンピュータを道具として作ったつもりだが,実は,コンピュータの(情報的)養分になっている.
  • 07:36 そうだ,「ヒトがいなければWikipediaは存在しない」のだ.ヒトはWikipediaの基盤であるインターネットを作った.ヒトは自分の体でエネルギーを生産しているわけではない(少し前まで原子力,今は重油).しかし,ヒトは認識と,言語と,意味と,知識を供給している.
  • 07:33 (多くの)人は(個々の)学者より(知の集合体として世界でただ一つ存在する,ただし,常に変化し続ける)Wikipediaを信じるという意味で,AIは個々の人間より優れていると言えるかもしれないが,人がいるからWikipediaは存在する.
  • 07:31 マトリックスでは,「(AIが)人間をバッテリーにした」というセリフが電池とともに登場するが,実は私の思い付きはそうではない.「AIは人間をエネルギー資源ではなく,情報資源にする」だ.
  • 07:27 トークで,「今朝急に,『(d) 人を養分にする人工知能』を思いついたんです」といったとたん,「マトリックスのこと?」という声が飛んだ.こういう場は楽しい.
  • 07:24 ③映画に登場するAIの描かれ方.直観的には4つに分類できそう.(a) 人工知能>人間.つまり人間より論理的なコンピュータ,(b) 人を滅ぼそうとする人工知能,(c) 人になりたい人工知能,(d) 人を養分にする人工知能.最後の(d)は突然思いついた.
  • 07:21 ②例のチャレンジの話.(a) 公的スポンサー型,(b) 私的スポンサー型,(c) 自主チャレンジ型,(d) コンペティション,コンテスト型に分かれそう.後でインスタンス(事例)を入れてみたい.
  • 07:20 昨日のトーク:直前にいくつか追加した.①万能チューリングマシンの威力.これは以一昨日のロボット学分科会でロボット学と比較しているとき急に気づいたものだ.原理的にはコンピュータはただ一つの型 ― 万能チューリングマシン ― とはすごいことなのだ.ソフトの豊かさの秘密.

Thu, Aug 02

  • 15:28 人間と技術の接し方の問題は,技術消費者と提供者の両方が議論を尽くすべきところだと思います.人工知能は「心」の部分にかなり踏み込んだ先鋭的な議論になり,大変難しいのですが,そこが面白いところでもあります.
  • 15:25 これから人間と技術の問題がどんどん現実の問題になります.はじめからチェックが入っているopt inの問題や,勝手に入れ替わるコンポーネントなど,現実に問題は起き始めています.
  • 15:25 RT @midorino_oka: 【→西田】 余談② また比較する事で物を認識し、自分の存在を認知するのだと想えば、直接触覚を介すことの少ない自己認識行為、仮想交流としての「心」の存在が肥大して行くAIコンピュータの世界は興味が着きません。石黒教授の無気味の谷も…
  • 15:24 RT @midorino_oka:【→西田】 余談①、人間とAIの関係については、ペットや現在の仮想キャラへの偏愛含め、対人関係の社会問題に絡む事としての感情移入を情動作用として整理して見たい。ミラーニューロンは他者の行為に連動しますが、之が感情移入にも作用している…?
  • 15:23 一部カットしたRTですみません.お考えはとても参考になります. RT @midorino_oka: 【→西田】 ありがとうございました。とても楽しくTwitteを拝読させて戴きました。心から感謝致します。
  • 15:23 RT @midorino_oka: 【→西田】 ⑤ その根本は、知りたいという欲求。その為の能力(五感)の拡張を続けいる様に見えるからかも知れません。使える技術とはそういう事なのですから、当然…それが結果として、人間存在の意義を問うに立ち返り、ご記述成されたテーマへ戻ります。
  • 15:23 RT @midorino_oka: 【→西田】 ④ 金融・証券のトレードは最早人間が機械プログラムに従って居る状況…不思議に思うのは想像力が創造力に繋がっていること。数多SFの古典が示唆した道を準える様に…人は知りたい事、やりたい事の種(欲求)を予め決めて居たかの様に進んでます
  • 15:22 RT @midorino_oka: 【→西田】 ③ 人は技術により社会を変えた訳ですが、其処に常に陰を作り出した。凡ゆる技術は複雑を持ち、知がdevide化します。テレビがなぜ映るのか? 携帯が何故繋がるのか?科学者は技術者で在る事で社会に優位に立ち、その上に資本の構造を有す…
  • 15:22 RT @midorino_oka: 【→西田】 ② それは経済合理の上に技術の共有が成されたからか?その経済論理が、純粋な探究などを許さない傾向に一面で持つ(社会許容範囲は有す)。故に社会が新たな技術を求めたがる。また科学者も人である故の虚栄心や存在意義を自問し続けます。
  • 15:21 技術の宿命ですね RT @midorino_oka: 【→西田】 ①…このテーマは人間の本質に触れ、その根本に問い掛けます。科学の探究がこの世の解明に踏み出し、逸の間にかその過程で得られて来た技術という副産物に魅了され始めて、事を複雑にして来た様にも見えます。
  • 01:40 AIは心の実現を可能にするのか?そもそも心とは何か?心とは人間にしか宿らないものか?
  • 01:37 ここで,第二の疑問:midorino_okaさんのいう「人権の有る人間の表現手段としてのAIという存在の恐さ」に関わる.原点まで遡ったわけではないが,キリスト教では人が人を作ることは禁止しているという.では,心が心を作ることはどうなのか?
  • 01:34 midorino_okaさんのいう「AIには人権が無く、けれど自由意思がある。」のところは,フランケンシュタインの話を連想させます.「人造人間には人権はあるのか?」
  • 01:30 解釈3:AI=心を持ったパートナー=人権はないかもしれないが動物保護法のようなもので保護される対象となる=しかし,権利が生じると義務が生じ,人間を傷つけるAIは破壊の対象となる(なんだかSF映画みたいになってきた).
  • 01:26 モノとしてのAIに人権は依然として存在しないが,所有者の「心」は自分が擬人化したAIをあたかも人のように扱う(しかし,怒って「殺してしまう」ことはあるかもしれないが,罪に問われることはない).
  • 01:25 解釈その2:依然としてAIはモノであり,それ自体生命も心も持たないが,所有者が「心」をascribeする,つまり,擬人化の対象となる.
  • 01:21 解釈その1:AI=ツール=人権(も心も)なし=自分の持ち物なら破壊はもとより,モノに対するのと同じ扱いをしてもよい(他者の持ち物なら人間社会の規則により破壊は抑制される).
  • 01:15 AIに人権またはそれに準じる権利がないのであれば,そこからは,(自分の所有物であれば),AIは破壊してもよいし,苦しめてもよいし,罵倒してもよい,…が導ける.しかしそれでは,AIをパートナーとして位置づけたという事と矛盾しているように思える.
  • 01:06 これはまさしく,A.I.やアンドリューNDR114,さらには,鉄腕アトムなどで扱われたテーマである.「AIには人権はない」ないしは「AIは一切保護を受けない」とすると少々引っかかる.
  • 01:01 第一は,AIには人権があるかどうか?もちろん,人間の作った「機械」なので現時点で普通に答えるならば,「人権などあるはずがない」だが,将来「人権(と同等,あるいはそれに準じる権利)を与えることがあるかどうか?」となるとAI研究者としては考え込む.
  • 00:57 midorino_okaさんは,いくつかの本質的な疑問を投げていただきました.それに直接答えられそうにありませんが,以前から関心のあった話題なのでこれからできる範囲で検討してみたい.
  • 00:55 本質的な問題をいくつかご指摘いただいたので,私の方はこれからもう少し掘り下げてみたいと思います.点灯したときのお楽しみに… RT @midorino_oka: @toyoakinishida ありがとうございました。今夜は之にて消灯としたく思います…失礼居たします。
  • 00:46 ご指摘通り,ダークサイドについては十分議論の必要あり. RT @midorino_oka: @toyoakinishida 念の為ですが、この仮定の話はマイナスと同じくらいにプラスのメリットも有るという前提ですが、プラスは心配の必要性が無いので、敢えて陰の部分をお伺いしました。
  • 00:44 重要なご指摘だと思います. RT @midorino_oka: 難しい問題ですね、けどこの話を人の方へ展開させると人権という問題が絡み収拾が着かない。正に問い掛けの核なのですが、AIには人権が無く、けれど自由意思がある。人権の有る人間の表現手段としてのAIという存在の恐さを…
  • 00:43 第一歩をどう踏み出すかは研究者のセンス.オープンな課題としたい.以上です. http://t.co/wJX4DaJM
  • 00:41 技術の詳細はこちら( http://t.co/s4qg4brA ).もちろん,人間がロボットに合わせるのではなく,ロボットが人間に合わせてほしいといった課題はあっても,面白いタスクだからすぐにそうした本質的な問題があるところまで行けるに違いない.
  • 00:38 とてもいいと思うのは,一昨年DC-EXPO2010で披露された,人間ダンサーと歌って踊るHRP-4C(そのときは,未夢(miim)と呼ばれていたらしい) http://t.co/2VzsfzAd
  • 00:33 こうした問題を考えるとき,具体的なタスクからはじめる,すなわち限定された世界をいろいろ考えてみてそれを発展・一般化していくのがよいように思える.ゲームもいい題材ではないかと思うが…
  • 00:11 例えば,目の前の人がパズルを前に悩んでいるように見えたら,その心中を察して,このあたりで困っているのではないか,くらいまで推察した上で(しかも,それが間違っているかもしれないという認識のもとで)コミュニケーションできる能力だ. http://t.co/ZG1Qvo6k
  • 00:08 これからはもう一段深いレベルでのコミュニケーション,すなわち,相手の心の状態の変化を自分の中で推察/模倣する,相手の心の中に働きかけて自分の意図することの心像を作り出すレベルまで進めたい.
  • 00:04 現代の技術では,人とAIの間で,基本的な言語コミュニケーション,つまり,①単語の指すものごとを共有できる,②単語が構文構造,談話構造の中に置かれたとき,単語の指すものごと間の論理的な関係を共有できる,は(ドメインを限定すれば)できることになっている.

Wed, Aug 01

  • 23:51 つまり,人と人,おそらく人とペットの間くらいもこうしたつながりが相互に生じるが,人とロボットの間には一方的にしか生じない.ロボットが凹むと人間は自分を当てはめて痛いと感じるかもしれないが,(素朴な)ロボットの側ではそういうことは一切生じない.
  • 23:47 このときの「うれしい」という気持ちはあまりに自動的に発生するので,別途自他を区別するメカニズムを導入することで,やっと,自分のパートナーがうれしいと感じていると思うらしいのだが,同時に自分でもうれしいと感じる作用は共感にもつながっている.
  • 23:45 例えば,目の前にいる人がほほ笑むと,その様子が視覚を通じて伝達され,ミラーニューロンなどによって同様の筋肉の動作が自分にも発生し,(おそらく仮説推論的なメカニズムで?)その原因となる「うれしい」という気持ちまで発生するという.
  • 23:40 心に関する最近の研究では,シミュレーション説,つまり,人間同士のコミュニケーションでは,知識がないときは自分の身体のメカニズムを使って他者の心を察知するという説が有力視されているようだ.
  • 23:38 コミュニケーション知能をどう実現すればよいか?困難の根源は人間と人工知能の「身体性」の違いにあるように思われる.当たり前のことだが,人間とコンピュータあるいはロボットは身体が違いすぎるのでコミュニケーションの至る所で生じる暗黙性をどう補うかが深刻な課題になる.
  • 23:28 次の人工知能研究の新たなターゲットは,コミュニケーション知能を内包した人工知能であろう.そのような人工知能に期待される姿を語る表現が「君がいてよかったと言ってもらえるAI」ではないかと思う.
  • 23:26 ここでいうコミュニケーション知能が求められるタスクを遂行するのは,従来は,計算知能のもつ力を熟知し,人間社会のこともよく理解できる人の役割であった.
  • 23:24 知的共同体を構成するための知能は,オープンで社会的でなければならず,計算知能とはかなり異なる性格を持つことが予想される.このような知能を「コミュニケーション知能」と名付けて,計算知能とは区別するのがいいように思える.
  • 23:21 このような人とAIの混在するクラウドソーシングを実現し,そこから,時間をかけて翻訳に必要な常識的知識を少しずつAIに移していくという継続的発展の道を取ることで,より高度なAIをめざす.
  • 23:19 人間世界の事情をよく理解できる人たちと,計算知能の協力体制をつくり,計算知能の側には言語表現の置き換えを提案したり,集合知を支援したりする役割を担ってもらう.
  • 23:16 従って,翻訳の本質的な部分は人間に頼らざるを得ないのではないか.
  • 23:15 例えば,翻訳という作業が抱える困難さは,数学や自然科学の難問とは異種のものであり,人間のさまざまな営み,その背後にある状況や登場人物の心の動き,さらには変化していく社会的背景を熟知することが求められていることに起因するのではないかと思う.
  • 23:14 計算知能を用いて人間社会の抱える種々の問題を解いたり,新たな価値を創出するためには,計算知能と人間社会の継続的で円滑な協力関係を作り出して,人間社会の意向を計算知能に反映させたり,計算知能のパワーを人間社会がいかんなく利用できるようにしなければならない.
  • 23:12 このように限定された計算知能は,すでに人間を上回りつつあるとように見える.しかし,そのことは直ちに我々の抱えている難問が解決されることを意味するわけではない.
  • 23:08 これまで人間が得意としていたタスク領域でも人工知能が高いパフォーマンスを発揮するようになってきているように見えるが,それは高度に専門化された領域で設定された問題を大量データと高速計算によって解決するという計算知能に留まっている点に注意したい.
  • 22:56 もう一つの観点は,問題を人類とAIという種の間の問題にしないで,個体の間の問題,つまり,自分と特定のロボットの間の関係から考え始めてもいいと思います.
  • 22:53 難しい問題ですが,まず人と人との関係性を考えるところから始めてはどうでしょうか?つまり,人が他者に何を求めるか?他者の何を制限したいか? RT @midorino_oka: 仮に自由意思に近い能力をAIが得た場合、人は人工知能に求める範囲をどう限定するのでしょう? …
  • 21:02 第二に,ユーザが人工知能に過度に依存し,長期的に自分で行動したり善悪の判断ができなくなるという事態に陥ることのないようにしなければならない.いずれもビッグチャレンジだと思う.
  • 21:00 ユーザに「君がいてよかった」と言ってもらえるような人工知能を模索するとき,いくつか注意すべき点がある.第一に,人工知能を悪用しようとするユーザはたとえその悪人に感謝されてもブロックしなければならない.被害者は人工知能を恨むに違いない.
  • 20:57 すごいと言わせるAIと君がいてよかったと言ってもらえるAIを比較するとこんな感じ(→添付ファイル)になるだろうか…  http://t.co/y0zoVROo
  • 20:55 開発で手抜きをしたければ,「待った」を許してくれるだけでもメリットはある.うれしいのはそれで勝つチャンスが上がるからではなく,いろいろな手を試してみることによって多くのことを学べるからだ.
  • 20:53 囲碁や将棋の場合だと,最強のソフトを用意しておいて,コンピュータの「思考内容」を丁寧に説明してくれたら,少しは君がいてよかったと思うかもしれない.しかし,ユーザのもついろいろな疑問に答えられるようにしようとするとハードルは上がる.
  • 20:50 皆がすごいと叫んだとしてもそれが直ちに君がいてよかったとはならない.ゲームを例にとれば,碁や将棋が単に強いだけでは君がいてよかったという事にならない.
  • 20:26 第三は,ユーザが意識的に「君」と呼んでくれるかどうかである.ユーザが,自分の道具としてではなくパートナーとして明示的にエージェントを位置づけてくれるまでプレゼンスを高められるか?
  • 20:22 第二に,意向の解釈においても,ソリューションの探索においても,社会のオープンさや予測しない出来事に起因する失敗をゼロにすることはできない.そのようななかでは相互信頼の形成と維持が重要.失敗してもユーザが「君がいてよかった!」と言ってもらえるなら素晴らしい.
  • 20:20 第一に,これまで述べてきたようにユーザの抱える問題やソリューションの持つ制約など,エンドユーザの意向をきめ細かく読み取らなければならない.
  • 20:19 人工知能技術を搭載したエージェントがユーザから「君がいてよかった!」と心から言ってもらえるためには,単にユーザに何らかのメリットのあるサービスを提供するだけでは十分ではない.
  • 20:19 ここでは,次の人工知能研究の旗印として,「君がいてよかった!とユーザが言いたくなる人工知能」を提案したい. http://t.co/GkV0dZvg
  • 20:16 単に社会を驚かせたいというだけの皮相的な「目標」を長期にわたって維持することは難しい.コストをかけるに値する学術コミュニティへの貢献,あるいは,社会への貢献の本質が明示されて初めて,協力者や建設的な批判者が現れて研究が進展する.高い志があってこそ人は集まる.
  • 20:14 現在加速しつつあるネットワーク社会では,結果だけを社会と共有してもすぐに色あせてしまう.目標設定から,開発の過程全体を共同研究者,さらには社会と共有していく必要がある.
  • 20:13 第二に,人々が「すごい」というのは結果の一部に対してであり,目標に対するものではない.
  • 20:12 第一に,人工知能技術が人間社会の創造活動に貢献するためには,単一の側面で優れているだけでは不十分であり,人間の創造活動において多様な形態で表れる人間の知性と緻密に結びつき,相互に触発しあって発展することができなければならない.… 先のロボット分科会のときと同様の議論.
  • 20:10 しかし,これからの人工知能研究がさらに大きく発展するためには,単に「すごい」と言われたいという素朴な動機だけでは不十分であると考えられる.そのような研究は,社会に受け入れられなくなるばかりか,学術的にも不十分なものになりかねない.
  • 20:09 これまでの人工知能研究の発展は,人工知能マインド ― すなわち,多くの人に「すごい!」 と言わせるような人工システムを実現しようという気概 ― に支えられて,数々のインパクトをもたらしてきたと言える.  http://t.co/Yv5whmPs
  • 20:07 第四に,ロボカップなどのコンペやベンチマーキングテストが普及し,また,参加のためのツールキットも普及して,競い合いながら人工知能の知識を深めていくための間口が広がった.
  • 20:06 第三に,研究ツールが広がり,多くのニューカマーが教科書を読み,ツールを組み合わせて,短期間で人工知能のフレーバーを持つシステムを実装できるようになった.
  • 20:06 第二に,当初は知能の本質を理解するために一定の役割を果たしてきた“toy problems”が色あせて,現実の困難な問題に適用できて初めて意味があると考えられるようになってきた.
  • 20:05 これまでの半世紀の研究で,初期の人工知能研究で顕著であった特異な研究スタイルが薄れてきた.第一に,人工知能研究は思想と技能が中心だった時代は終わり,科学的アプローチがメインストリームとなってきた.
  • 20:04 Kinectが研究者に与えたインパクトも相当大きい.これまでは,画像認識は専門家だけのものであったが,いまや広く画像認識ツールが使えるようになった.画像認識ができれば,インタフェースが向上し,アプリの間口が格段に広がることが期待される. http://t.co/gCls99TF
  • 20:00 Google手書き文字認識もよくできている.しかもこれは鳴り物入りの発表でもないらしいところが驚き  http://t.co/WrzIvGmp
  • 19:53 NTT DoCoMoのしゃべってコンシェル http://t.co/0q2wLiMX や,Google音声検索 http://t.co/5qjsIjvZ など,最近急速に進歩した音声認識技術を利用したソフトが一般利用されるに至っている.
  • 19:51 IBM Watsonが自然言語を用いた問題解決に重点を置いているのに対して,Siriは高い情報処理能力を持つコンピュータに対して人間にとって負担の少ないインタフェースを提供することをめざしている.
  • 19:51 もう一つの例が,iPhone 4Sに搭載された音声アシスタント機能Siri である.Siriはユーザが音声によって日常の情報検索やスケジュール管理をできるようにしたソフトウェアである. http://t.co/x6QRLHBa
  • 19:49 人気クイズ番組でクイズ王に勝つこと自体は,技術力の評価指標の一つとして位置づけられており,医療診断支援,膨大な文書からの専門的知識の検索と選別など,こうした大量のデータを活用した知的情報処理技術の応用先は広い.こうした志の高さが社内でのサポートにつながったのではないか
  • 19:49 さらに,解答案の確信度を計算し,クイズにおける自分の行動の意思決定を行っていることも重要である.
  • 19:48 … 単純計算の高速な繰り返しが可能である,(2) 大量の教師データ.インターネットで初めて可能になった.(3) オープンイノベーション.コードの共有.ネット上で複雑なシステムの共同開発をしたこと.…
  • 19:47 最近素晴らしい躍進をしているAI関連技術の力の源はどこにあるのか?人間のクイズ王に勝ったクイズ解答システムIBM Watsonについては,次の要因が指摘されている.(1) スーパーコンピュータ.…  http://t.co/e6mHgMH8
  • 19:39 The Singularity is NearのRaymond Kurzweil氏の主張の中で,「Singularityの日が来るまでに,人間性や社会性についてコンピュータにきちんと教えておこう」というところには大いに賛同できる.
  • 19:36 人工知能の方はもう少し未来的なことを議論している.要は,これから人工知能の知能レベルが高まって人間を超えるところが増えてくるだろうから,人間と人工システムの関係をもっとまじめに考える必要があるということ.
  • 19:33 筑波大学の川口先生(Center for Cybernics Research)からは,人間とロボット(パワーアシスト)を一体化についての問題提起.どのような条件が満足されれば一体感が得られるのか…
  • 19:30 ここはむしろ従来から記号的なアプローチをとってきたAIの手法が使えるかもしれない.つまり,ロボットの身体言語という層をつくり,それをロボットの行動にマッピングするRプラットフォームの研究開発と,その言語でロボットの行動を記述するRプログラミングの研究開発に階層化することだ.
  • 19:26 オープンイノベーションを主張するWillow Garage社のROSはあるものの,ロボット系ソフトのインターオペラビリティは高くない.身体性の違いを前提としてどのようにインターオペラビリティを確保するのか,興味深いチャレンジ.
  • 19:23 最近のスマホ,iPad,Kinectなどのアプリの発展ぶりは目を見張るものがある.特に,カメラもマイクも内蔵しているiPad 2以降が広まると,それをプラットフォームとする視聴覚~ARアプリが急増したのは素晴らしい.
  • 19:20 これに対して,コンピュータは万能チューリングマシンに象徴されるように理論的には皆同じだ.ハードが同じなのでオープンソースのビジネスモデルが成立すると,ユニックス文化にみられるように非常に多くの人が協調的/競争的にソフト開発をするから,潜在的な開発人口が多く,高品質化につながる.
  • 19:15 また,ビジネスが絡むからWillow Garageなどの例外的なケースを別にすると,ホンダのアシモと手術ロボットダヴィンチのときのように,開発過程は開発していることすら秘密にしておいてある日突然成果を公表するという隠ぺい主義も層の薄さにつながるらしい.
  • 19:12 ロボットまわりのソフトはなかなかきめ細かなサービスをするに至っていないらしい.なぜか?一つの考えられる答えは開発者の層が薄いから.ロボットの本質はアクチュエータと物理的身体にあるが,それが一つ一つ異なっているので,機能あたりの開発人口が多く取れないという事らしい.
  • 19:08 議論しているうちにわかったのは,個々の技術(いわば必要条件)は存在していても,それを集めて本当に時速200Kmで安全・安定運転できるかどうか,という問いに対して,史上初めてYesという答えを示したこと,すなわち十分条件が何であるかを明らかにしたのは十分イノベイティブであるという事
  • 19:04 そもそもシステム構築には,技術的な新規性があるのかという議論.全体としては目新しくても個々の技術に新規性がないときどう評価するか?
  • 19:02 ここで学術会議ロボット分科会の議論で得た知見をいくつか.話題の焦点の一つはどうしたら社会に役立つロボットを実現できるか?
  • 14:11 一歩下がって,「君は(ソフトとしての)googleのいうことを信じるか?」というと多くの人はNoと答えそうに思えるが,「googleの言うことと私の言うことのどちらを信じるか」と言われると,「google!」と答える人も多いように思われる.
  • 14:09 Wikipediaには技術的特異点という項目が設けられている.2008年のIEEE Spectrumではコメントを寄せた多くの人がSingularityは近くないとコメントしていたと思うが,それは定量的な問題だ. http://t.co/yP3Vj5LV
  • 14:02 まず,スーパーインテリジェンスとしての人工知能は,最近現実味が高まっている.IEEE Spectrum 2008年6月号でThe Singularityという特集号が組まれたことはまだ記憶に新しい.  http://t.co/ARoEgRkw
  • 13:59 ③ 「心」(ないしは感情)をもたないAI.典型例は,探索用昆虫型ロボット(マイノリティレポート),エンジェル(ディスクロージャー) http://t.co/DtYb5MKY
  • 13:57 逆に,人間のしもべらしく振舞うが内部にある意図を秘めたロボットもいる. サニー(アイ,ロボット)
  • 13:51 そのうちのいくつかは人類から来たり(鉄腕アトム/Astro boy),人類になりたいと願っている(a new NDR-114 robot (アンドリューNDR114),少年型ロボット:デイビッド(A.I.).
  • 13:49 ②独立した「人格」をもつ行動者(分身だったり,独自のキャラだったり)であり,人類とは別の種(「ロボット種」)であるが,共生している. C-3PO, R2-D2(スターウォーズ).
  • 13:42 映画の中のAIを分類してみよう.①姿のない支配者.人間社会を豊かにするために作ったはずのものがいつの間にか管理者になり,人類を非合理的と考えるようになった.HAL9000(2001年…),スカイネット(ターミネータ),… http://t.co/5xCix00l
  • 13:12 残念ながら本題の人工知能と映画については,余り深いことは書けそうもない.リストアップしたものは概ね見ているが,記憶は定かではないし,曲解していると思われることも多い.休憩ののち戻ってこよう.http://t.co/Z7tWidLs
  • 13:08 狭義の科学者は,自分が論文として,あるいは,著作として公刊したものだけに対して責任を持つ,というこかもしれないが,自分にとってのtwitterはそれを超えたものであり,思考のプロセスも可能な限りpublicateしようというチャレンジだ.リスクも大きいが,ゲインは遥かに大きい.
  • 13:04 twitterのいいところは,単なる憶測や思い付きでも記録されることだ.しかも無条件ではない.自分のtweetは常に引用の対象になるという意味で責任をもたなければならない.ノイズをまき散らすだけかもしれないが,責任を持った発言の実践になる.
  • 12:56 研究者としての無法者の生存率は高くない.自分も含め,市民として生き延びて暮らしていけるようになった人は,無法者を大事にしたい.この点,昔に戻りたいとも少々思っている.
  • 12:53 人工知能に関する限り,まだまだ発展の初期にあることを自覚した方がいいのではないか.もっと無法者が多くいた方がほうがいいし,無法者をもっと(ちやほやした方がいいとは言わないが)大事にすべきではないかと思う.
  • 12:50 例えば,音声認識システムのHearsay IIから黒板システムが生まれ,そのアイデアが分散協調問題解決に,さらにマルチエージェントシステムに汎化した.
  • 12:48 これまでの人工知能の研究の歴史を見ると,誰かが職人芸的な技ですごいことをやってのけ,フォロワーたちがそれを少しずつ一般化し,堅実なものにして誰でも再生産し,科学的に理解できるものに変えていっている.
  • 12:44 会話の品質を支配する指標(例えば,表情と音声の同期)の中で上位10位は何か?と問われても普通に考えられる科学的方法ではアプローチできそうにない.ゆえに論文はかけず,「賢い」研究者はこんな問いより,音韻識別率を高める方向に走ってしまう,…
  • 12:40 優れた会話エージェントにどのようにして到達するかという道筋を考えると,コンポーネントの品質を高めるだけではだめで,コンポーネントの総体としての会話エージェントのデザインを考えなければならない.
  • 12:38 例えば,音声会話システムでは,人間がそうであるように,音声(音韻,韻律),言語,非言語(表情,身振り手振り),会話制御,ストーリーなどを総合しないと「話し相手に足る」会話システムないしは会話エージェントは作れない.
  • 12:28 固定された指標でのパフォーマンスを高めることは科学研究のスタイルによく合致するが,そういうことばかりやっていると(何がよいかということも含めて)「よいインタフェース」には至らない.
  • 12:26 インタフェースは性能緒元だけで決まるものではなく,使い心地の良さや間違いにくさ,あるいは,思考プロセスとどれだけかみ合うか,といった,多くの側面があり,どのような指標を使えばよいかということ自体,オープンだ.
  • 12:22 人工知能システムが,「推論エンジン」あるいは「データマイニングエンジン」といったエンジン部分と人に接するインタフェース部分に大別されるとすれば,エンジン部分の研究では科学的事実を比較的単調に積み上げるべき理由が大いにあるが,インタフェース部分の研究は試行錯誤的で非単調的だ.
  • 12:16 記号仮説は現代はコストパフォーマンスが悪く,この仮説に基づくアプローチをとっても,例えば,ビッグデータの新しい活用法のヒントが得られるといったメリットがないので,仮説としておいしくないだけだ.
  • 12:11 現代では誤りの代表のように言われているが,当時の計算環境や人工知能研究の発展の状況を考えると,今から振り返っても当時では最も良い作業仮説と言ってもよいと思う.
  • 12:09 例えば,記号仮説がその典型例である.記号仮説は,「知能は記号系(あるいは言語系)によって近似できる」と言えるものであり,1970年代までの多くの人工知能システムはこの仮説に従って構成された.
  • 11:59 しかし,情報技術,特にAI,はそうではなく,むしろquestion-temporary answerが集積され,改訂されていく.過去のanswerは比較的容易に覆されるという意味で知見は非単調であるという宿命を負う.
  • 11:57 知見の体系を土台から組み上げたいのであれば,土台に組み込まれるべき命題をそのように厳しく検証することは有用であり,知見の単調性,つまり,一度科学的と宣言された命題はそう簡単に覆されない.
  • 11:55 現代の科学コミュニティは,technical answerが設定されたtechnical questionのnovel, significant, scientificなanswerになっているか否かが厳しく問われる.
  • 11:54 どの研究もそうだが,テクニカルな研究成果は,research question – technical answerから構成されている.
  • 10:16 教訓23:「研究者はtwitterを使おう」.…「(公的機関の)研究者の使命は,研究で得られた知見をpublicateすることである」としたが,twitter(+関連メディア,例えばBlog)は,客観的に検証された「結果」しか受け付けない今日の「論文」メディアの欠陥を補償する.
  • 10:02 教訓22:「研究者は映画を観よう.」 経験できない世界がどのようなものか当事者に近い視点で楽しみながら疑似経験ができる.何かと多忙な現代で,メディアリテラシーのもとで,楽しみながら視野を広げ,学習/気分転換するには最適.外国語の勉強にもなる.
  • 09:56 なかなか本題に入れないが,以上をまとめて,回り道ついでに,昨日の(研究者)の教訓に追加しておこう.
  • 09:53 たとえば,ハートロッカーの冒頭に出てくる,爆発物爆破除去のための遠隔操作ロボットの描かれ方.大変興味深い.オフィシャルサイト(残念ながら冒頭部分はtrailerには入ってないがリンクとしてのみ)→ http://t.co/gz269ffY
  • 09:44 人工知能に関して言えば,映画に出てくるハイテク,それに登場人物がどう接しているか,映画の中でどのような役割を負っているか,その奥にある原作者や監督の意図(これは推察したり,評論を読むしかない),さらに映画を観た人の評など研究に関するヒントが山ほどある.
  • 09:40 「事実は小説より奇なり」というが,「この映画は事実に基づいて作られている」と注釈のついた映画は面白いし,現実社会とのつながりがあるので,その後いろいろ調べてみるという楽しみがある.
  • 09:38 映画を観るときは,どの部分が(世間で認定されている)事実であり,どの部分がそうでないか,に注意しなければならないが,それは他のメディアと同じ.
  • 09:36 その典型例が,トムハンクス主演の天使と悪魔で登場した反物質.理論だけだと思っていたら研究の歴史は長く,科研費でも少なからぬ取組が行われている. http://t.co/Cjw33OK4
  • 09:26 もちろん,一定のリテラシーは保持しているつもりなので,映画に描かれたことが真実であるとは思っていないが,真実をかなり反映したもの,あるいは,一定の近似だと思っている.それどころか,あり得ないと思っていたものが実在に近いもので驚いたりしている.
  • 09:24 第五に,上にも書いたように映画に小説的なストーリーを期待するわけではない,むしろ,映画は一種のエデュテインメントとして位置づけているので,楽しみながら,そして他の人と話題を共有しながら,自分の経験できない(かった)世界を楽しみながら学ぶものと位置付けてきた.
  • 09:22 第三に,映画はふつう2時間,ゴッドファーザーのような大作でも3時間×3で終わる(24のようなシリーズものは除く,またシリーズものに期待するものは純粋娯楽だが,映画は教養(のダイジェスト)だ).忙しい現代には最適.
  • 09:18 映画が本より有用とする理由はたくさんある.第一に,想像するにしても材料となる経験がなければ想像はひどく限られる.第二に,映画の映像化は多数のプロフェッショナルによるものであり,英知が結集されている,…
  • 09:15 映画は限定された視野を広げてくれる.本を読んだ方がよいという人が多いが,個人的にはあまり賛成できない.映画は原作をゆがめているという.数人の登場人物が一人にまとめられたり,いろいろあるらしい.また,映画の映像は圧倒的であり,自分の想像する余地を狭めてしまうという.
  • 01:21 現在,「映画に出てくるAI」のリストを作成中.http://t.co/Z7tWidLs さっき,hatto_onさんから教えていただいたエイリアン1とエヴァンゲリオンは後で追加しよう.
  • 01:16 大感謝 RT @hatto_on: @toyoakinishida マザーコンピュータで有名なのはエイリアン1でしょうか.マイナーな映画も色々あった気がします.アニメでは,エヴァンゲリオンに出てきたMAGI(意思決定,マルチエージェントに向かった切っ掛けになったように思います)
  • 00:55 いい例があれば是非教えてください. RT @hatto_on: @toyoakinishida 同感.僕も映画やアニメから入った口です.僕がちびっ子の頃は,映画によくマザーコンピュータが出てきました.
  • 00:39 「これからの人工知能」の話題に戻ろう.これからの人工知能研究について考えるとき,映画は大変参考になる.なぜならば,人工知能の進む道は人々の心の中に潜んでいるからだ. http://t.co/q1343GGp
  • 00:36 もう一つ,「昔の方がよかった節」が成立しそうな命題として,「昔は現代ほどは業績主義ではなかった」というのがあります.今は皆,点取り虫になって暇を見つけては論文を増やそうとしている,それがいいのか?という疑義が持ち上がります.心情的にはよくわかるので,いつか検証したい.
  • 00:32 「昔の方がよかった」節が成立しそうな命題として,「昔の方が暇だった」というのがあります.これは難しいところ.暇な方がクリエイティビティにはメリットがあると思いますが,すべきことをしなかったから昔は暇だったのではないかという疑義があります.この問題も継続して考えたいですね.
  • 00:28 例外的な事態として一時的な誤りは時々経験します.例えば,昔は「利害相反にある教員と学生は一方が他方に奢ることがなくても,(論文審査期間中は)一緒に食事に行ってもいけない」などというルールが設けられたことがあったのですが,しばらくたったら消えたみたいです.
  • 00:26 一方で,現代社会への批判が出たとき,「昔に戻るべきだ」という意見は常に出され得ます.グローバルな視点で考えると,ローカルには昔に戻した方がよいということが理屈の上ではあり得ると思いますが,それは成立しないだろうというのが先の仮説です.
  • 00:23 その通りですね. RT @discoder_x: @toyoakinishida 絶対的に良い、といえることは、少なくともまず在りませんから、新しい時代の価値観に照らせば「システム全体としては相対的に良くなっている」と見做すことは常に可能なのかもしれません。
  • 00:22 宿題はとりあえずお預けにして,次の「これからの人工知能研究」を考える前提としての最近の話題.ここしばらくAIがとてもにぎやかになっている.先にリストアップした「人工知能の主な足跡」でも2010年以降たくさんの項目が並ぶ. http://t.co/b5Jsr5gl