＜数値目標＞
https://www.youtube.com/watch?v=-aNrg-q3u7w&list=PLrWxcegPNiyj-M05glrorpUrXekNDKejm&index=9
HSK3～4＃7～＃9 背了三十八分钟单词。
https://www.youtube.com/watch?v=3jNN3NUthwo
关于“贵州，苗族” 二十七分钟。
https://www.youtube.com/watch?v=g99Rwdfz7F0&list=PLZI8vVTxzS7k7jbSknCDOssrgqGpd3BCS&index=8
誰でも簡単!ネイティブ中国語専門チャンネル5h3min～5h53min 做一个小时听写。
https://www.youtube.com/watch?v=21f6tuKD-no
ヤンチャンCH/楊小溪看了九分钟频道， “怎么做炒饭” 想试试
https://www.youtube.com/watch?v=93VZUEQE5xk
【完全版1~1200】HSK5，1h46min～1h53min，背了半小时单词。
https://www.youtube.com/watch?v=mIZdiG3e_PY
李姉妹ch，看了二十分钟李频道。关于“汉语发音“
https://www.youtube.com/watch?v=YanD77jTWik
えっちゃん先生の中国語講座，看了十一分钟频道。一共三个小时十五分钟。
アンカリング成功。
运动：一堂Salsa课 （计划）
＜今朝のWorld Newsから＞
イギリスBBC：16歳までSNS規制（インスタ）。／ヒズボラはスマホからポケットベルに変更、これは対イスラエル（ハッキング＝ネット不要）対策。それを狙ったテロ。イスラエルは沈黙。
シンガポールCAN：ミャンマー洪水被害で63万人被害。内戦の影響で援助活動困難。
中国上海：月の裏側の科学的探索成果。／イラン・サウジ関係に中国和平工作。
中国香港：香港は高温化。／米国での香港経済代表部閉鎖問題の行方は？
タイMCOT：洪水被害続報。
ベトナムVTV：台風11号の被害、北部の農業と魚養殖業（被害5,700億円）で被害甚大。
オーストラリアABC：中央ヨーロッパで洪水。／パプアニューギニアで部族内戦（金鉱山の利権絡み）＞オーストラリアに治安救援求める。／東アジア、西太平洋で認知症患者増大>高齢化社会に共通。
カタール、アルジャジーラ：レバノンでポケットベル爆弾多発。2,750人被害。イスラエルのヒズボラ攻撃か？
ハッキング対策でモバイル通信専用のポケットベルとは！ それにしても無差別的
＜AI作製動画の例＞
AK風表紙に今日はしょう
ちゃんとAI作製のタグ付きに注目❗️
今は中国でもAI作製は表示義務化。昨日の件を確認
＜中秋の名月＞
まだ暑い日が続くので、日が暮れてからの散歩。スタート時点の西の空。
反対側の山の峰手(上の写真の光がある場所付近)にある町の健康センター。まだスポーツジムが開いていた。確か高齢者は1回200〜300円で使えて、専門家のアドバイスも受けられるとか。でも坂道散歩で十分
多分運動だけでなく、コミニケーションが高齢者の心身健康によいはずで、ポイントはそこかな？ センター入口から入ってみる。
帰りには綺麗な月が出ていた。
＜異常な国、米国＞
またトランプ暗殺未遂事件が起こった。私の知る限り、米国人は自分たちの国が世界標準から異常に外れているかは理解していない。
容疑者はかつてウクライナ戦争について「悪と善の戦い」だとインタビューに答えている（World Newsによる）。こうした世界観が意外と米国人に広く共有され、所謂「善」の行使の為には武力を使うことに抵抗がない。困ったものです。
善悪が相対的というセンスは、唯一神的世界観に囚われているあの社会では一般的ではない上に、近代国家の伝統のない西部劇的国家=米国では。今後もこうした事件は続くだろうね
『生成AI』４
ここからChatGPT以前の歴史が振り返られる。1980年代の「エキスパートシステム」が二度目のAI期らしい。これは専門家の知識やノウハウをコンピューターに移すもの。p088
これはあの、IBMのワトソンがこれに相当するのでは？ あの時代でもワトソンの方が、ヘボ医者の診断より、否、優秀な専門内科医やレントゲン技師の診断より正確だった
しかしこのシステムには自動的更新機能と学習機能がなかった。これが最大の問題。だからすぐ時代遅れになった。p090
これは、「人間の知識の移植」のようなシステムの限界と言える。
ところが1993年のweb時代＝インターネット時代がそれを大きく変える。大量にかつ常時、際限なくwebから提供されるデーター。これを機械学習という疲れを知らぬ方法でコンピュータが学習可能になった。p092
それは肌身で感じた。90年に私自身が癌関連遺伝子を発見し、その後数年の内に数名の大学院生と一緒に関連遺伝子を続々発見し、その構造解析を始めた時。正にその時、インターネットが目の前を現れた。
それまでCDの中に刻まれただけの限定的な遺伝情報が、毎日のようにクラウド上に増大、蓄積される世界を目前とした。
何しろ論文に発表される前にゲノムデーターベースに（重要ではないとされた遺伝情報も含めて‼️）どんどんアップロードされ、誰でも自由に閲覧、解析可能の世界になったのだ
更にこれを後押ししたのが、DNA配列決定技術。革命的技術革新で1万分の１以下の労力とコストで出来る様になった事。
もし配列情報が論文やCD配布だけだったならば、金も労力も選択もかかるので、とてもそんなことは出来ない。その意味では本当にラッキーな時代に遭遇した？
話を元に戻すと、これらのBig Dataや超高速コンピューターの出現 (クラウド化で一般人がショボイPCからでも使える) が次のAI時代を開いたという。
それが、多層のニュートラルネットワークというもの。p094
この多層ニュートラルネットワークによる機械学習はその後、「ディープラーニング」と呼ばれた。p094
ある意味、そうした激動の時代の中に私自身巻き込まれていった時代。それがよかったのか、どうだったのかは分からないが？
というのは、この分野の研究者の研究寿命を極端に縮めた