2017年11月16日 (木曜日)

Net neutrality as the first amendment of the Internet

下記の記事が出ている。

 Tim Berners-Lee on the future of the web: 'The system is failing'
 Guardian: 16 November, 2017
 https://www.theguardian.com/technology/2017/nov/15/tim-berners-lee-world-wide-web-net-neutrality

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データ駆動社会の旅行産業における側面

下記の記事が出ている。

 Today, big data is permeating every sector, and nowhere is its ramifications being felt more perceptibly than the travel industry
 information age: November 15, 2017
 http://www.information-age.com/big-data-revolutionising-way-people-travel-123469563/

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2017年11月15日 (水曜日)

ゾロアスター経の儀式を示す板絵?

下記の記事が出ている。

 ゾロアスター教の板絵 帝塚山大が発掘
 毎日新聞:2017年11月3日
 https://mainichi.jp/articles/20171103/k00/00m/040/172000c

私は,図柄的には,シュメールのものや契丹のものとの類似性を感ずる。また,儀式を示す内容的な部分については,日本国の神道や密教との関係性を感ずる。

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2017年11月14日 (火曜日)

コピペ

ネット上のコンテンツ等からコピペを検出する実用的なサービスは既に存在する。

そして,例えば,Google Booksのような網羅的なデータベースを用いて自動的にコピペ率を計算するシステムは容易に構築することができそうだ。例えば,東大の情報学環や慶應大学のSFCあたりで予算をとって構築すれば,あっという間にそのようなシステムを構築することができることだろう。

この場合,例えば,IBMのワトソンのようなシステムの機能を駆使すれば,かなり精度の高いコピペ検出が可能となるだけではなく,その手法の自動解析及び自動的な類型化も可能となることだろう。

従来のシステムでは,単純なマッチングによるものが多かったので,公正な引用の場合もコピペと誤認されてしまう危険性が常にあった。しかし,パターン認識により,公正な引用の場合と,不適切なコピペの場合とを自動的に識別することが可能となる。

このようなシステムは,例えば,ノーベル賞候補者の論文の正当性を自動的に調べることにも寄与することになるだろう。

数年も待たない間に,コピペ率の高い似非論文の出現頻度によって大学の世界的な格付けが決定される時代が来る。

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季刊考古学141号 西アジア考古学・最新研究の動向

三省堂本店でみつけて購入し,早速読んでみた。

 季刊考古学141号 西アジア考古学・最新研究の動向
 http://www.yuzankaku.co.jp/products/detail.php?product_id=8406

最近の動向に関する総集編的な内容となっており,とても勉強になった。

特に聖書考古学との関係に関する論説は非常に参考になった。

参考文献等の出典の表記が明確かつ詳細になされているので,その意味でも有用であると思う。読んでみたい文献を幾つか発見することができた。

更に勉強を深めなければならない。

(余談)

カラー頁の1頁目にネアンデルタール人骨と題された写真がある。

本当にネアンデルタール人なのかどうかを判断する能力はないが,そのいずれにしても,とにかく興味深い写真だと言える。

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2017年11月12日 (日曜日)

法の情報学は存在しないか?

名古屋大学で開催された情報ネットワーク法学会の基調講演は,まことに粗雑なものであった。名古屋大学の若い優れた研究者が気の毒でならない。

まず,講演者は,情報学の定義を全く知らないようだ。

無論,その定義の中に含まれているサイバネティクスについても全く知らないようだ。

ネット上で読める定義関連の文献としては,下記のものがあるのだが,これも読んでいないのではないかと疑いたくなる。

 萩谷昌己「情報学を定義する-情報学分野の参照基準」情報処理55巻7号734~743頁 (2014)
 https://www.ipsj.or.jp/magazine/9faeag000000hkfv-att/5507-kai.pdf

次に,述べる理論が古すぎて,誰も使っていない。調査手法も,この分野の研究者であれば誰も知っていることであり,自慢できるようなものではない・・・ということを知らないのは本人だけかもしれないと思った。

そして,全精力を傾けて遂行したSHIPプロジェクトの研究と,それから派生した情報ネットワーク法学会の法情報部門やライバル心に燃えて猛烈な勢いでLegal XMLの研究と実装のために人生を賭けてきた多数の研究者のことを全く知らない。名古屋大学法学部の若手研究者のこれまでの苦心と努力を全く顧みていない。

指宿先生の『法情報学の世界』,そして,加賀山先生がほとんど全部を書いたはずの『法情報学』に対する言及は,一言もなかった。

普通は,お世辞として,そういう実績の一端にいくばくかは触れるものだし,そうできるようにするために綿密な調査をした上で基調講演に臨むものではないかと思う。

明らかに,人選の誤りがある。

この分野の研究者であれば,以上の私見に反対する者は(当の本人を除き)誰もいないのではないかと思う。

総じて,オフィスオートメーションによる省力化のことばかり述べられている。これは,30年以上前の発想だ。現在では,AIの弊害について真剣に論じられるレベルをベースとし,それ以上の内容を盛り込んだ知見を示すものでなければ失当と言える。とりわけ,翻訳を例にあげたが,「翻訳は成立しない」という(本当に多数の翻訳をやったことのある人であれば誰でも知っている)簡単な論理を知らない。翻訳作業は,自分の理解を確認し,不足している部分を検出するために存在するのであり.誰にでも通用する汎用の翻訳文など存在するはずがない。翻訳文は,シンボルに対する自己の知性の投影物なので,翻訳者の知性(特に,和訳の場合,日本語能力や日本語及び漢文(漢籍)の語彙の豊富さ)の程度が露骨に反映される。だから,私は,あくまでも「参考訳」として現状の訳文を提供することにしている。

とまれ,来年度の研究大会では,このような大失策がないように,理事会に対して強く要望する。

それはさておき,多種多様な個別報告が多数あり,全部聴講することはできなかったけれども,報告者の意見に対する賛否は別として,チャレンジ精神という点ではとても良かった。失敗を恐れてばかりいれば,学術の発展などあり得ない。

学説というものは,それまでの学説(特に通説)を破壊し,乗り越え,あらたな思索の体系を構築するためにある。

一般に,そのことを「ブレークスルー」という。

同じ系の中から抜け出ようとしない限り,その系の中における応用しか生み出されない。

応用は応用に過ぎず,何か全く新しいものを産み出しているのではない。

過去に存在した要素の組み合わせという意味での応用であれば,いずれ,IBMのワトソンでもできるようになるだろう。

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2017年11月 8日 (水曜日)

「ディープラーニング」の定義

無知な者が策定した定義に依拠しても何の意味もないということを全く理解できないような無知を晒すことほど恥ずかしいことはないのであるが、いわゆる「AIネットワーク」がらみでは、そのような例が散見される。

基本から、森羅万象全てを勉強し直すべきである。

そうすれば、当の定義が、実は、無知な者が策定した無意味な定義であるということを痛感することができるであろう。

真実としては、「デュープラーニング」は、幻想の一種である。

サンテグジュペリの『星の王子さま』を良く読み,森羅万象に照らしてじっくりと考察すれば,簡単に理解できることだと思う。

(余談)

世間には荒唐無稽な理論や定義が山積しているのであるが,それ自体の問題性は一応措くとして,AIの文脈に限定する限り,人類の生存のためには良いことかもしれないと思うことがある。

そのような荒唐無稽な理論や定義に基づいて開発したところで,結局,想定または期待された結果に至ることはできないのであるが,その分だけ,人類が真のAIによって支配される日を遅らせることができるという道理だ。

擬似AIや似非AIを真のAIであると信ずる馬鹿者が存在することによって人類全体が救われていることにもなるので,もしかすると,逆に感謝すべきことではないかとも思う。

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2017年11月 3日 (金曜日)

パブロ・カザルス「鳥の歌」

ちょっと疲れたので,久しぶりに聴いてみた。

若い頃に聞いたときも「下手だ」と思ったのだけれども,やはり,下手だ。

もっと美しく歌えるはずだ。

世間の評価とは全く異なると思うが,要するに,政治的思惑が芸術家の評価を濁らせる例の1例と言える。

曲自体は悪くない。

ユーラシア大陸に古代から共通の「長唄」の伝統を伝えるものだろうと思う。

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2017年10月19日 (木曜日)

AlphaGo Zero

下記の記事が出ている。

 「AlphaGo Zero」──ビッグデータ不要のAI棋士が自己対局のみで世界最強に
 IT Pro:2017年10月19日
 http://www.itmedia.co.jp/news/articles/1710/19/news048.html

 How DeepMind’s AlphaGo Zero learned all by itself to trash world champ AI AlphaGo
 Verge: 19 October, 2017
 http://deathrattlesports.com/how-deepminds-alphago-zero-learned-all-by-itself-to-trash-world-champ-ai-alphago/116015

(余談)

碁や将棋は,もともと数学問題なので,機械による計算可能の範囲内にある。

Alpha Go Seroの凄さは,解法を自己学習(機械学習)により自動生成し,複数の自動生成された解法の中から最善のものを自動選択(意思決定)してしまうところにある。

この点で,棋譜を覚えてパターンマッチするビッグデータ型の手法とは異なる。

一般に,ビッグデータそれ自体は人工知能(AI)ではない。単にビッグデータを用いたAIは,あり得るというだけのことである。

単なるビッグデータが存在しているのに過ぎないのに,それを「人工知能である」と表示して製品またはサービスを提供する行為は,景品表示法違反行為となることがあり得る。

今回のAlpha Go zeroによって示された結果は,少なくとも,数学的な解法の発見と選択においては,ビッグデータを使用しないAIの実用可能性を証明するものだと言える。

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2017年10月14日 (土曜日)

中国の人工知能技術開発

下記の記事が出ている。

 China’s AI Awakening
 中国 人工智能的崛起
 MIT Technology Review: October 10, 2017
 https://www.technologyreview.com/s/609038/chinas-ai-awakening/

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