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今後不定期投稿となります

<教訓>

土曜は時間の余裕があったので、『世界はコロナとどう闘ったのか?』を読んだ。

 

特に6章の「金融危機を回避せよ」が難しかった。この分野は疎く理解が十分ではないが、1つ特筆すべき点があるとすると、2020年3月時点で通常の動きとは異なる展開があったとか。即ち、通常は株式市場が低迷すると、安全資産で流動性のある米国債に買いが入る。ところがこの時点で「全てが売り」に走ったらしい。

 

つまり誰もが「現金」を求め、パニックに陥ったと言う。 米国債が売りに出されると金利が上昇する。そうなると益々投資が抑えられる。

 

著者が言うに、これがリーマンショック時に同じようなことが起こったら恐慌が起こっただろうが、2008年以降、市場が強靭化されたことで幸い恐慌を回避することが出来たらしい。

 

その意味ではリーマンショックは教訓を与えていたわけだ。それにひきかえ、日本は70年代の「石油ショック」を経験していながら、その教訓を忘れていた。バカな国民と政府のせい。


所詮、民主主義では民度以上の政府は生まれない? ならばpol.isとQVによる新しい直接民主主義でも同じ事になるという事かな?

 

 

 

 

<某政党のチラシ>

基本「来る人は拒まず」で政治家も宗教家も歓迎のスタイル。日本は政党政治。特に地方政治では有効。使えるものは痔民党も校名党も強酸党も利用します!

 

昨日も1件。しかしこの政策は賛成出来ない。脱炭素、省エネへのインセンチィブを削ぐ。

 

 

 

 

<的外れではなかった?!>

先日の古代史研究フォーラムで配布された資料を読む。かなり分厚い資料なので、あらかじめHPとかで公開されているとフォーラムの理解が深まるとおもうのだが? 

 

もしかすると既に学術雑誌とかで公開されているものかも? そうなると著作権の問題があるので難しいかな?*


*論文とかで発表すると著作権は出版社に移譲するのが普通。

 

いずれにせよ、これで参加が無料とは驚きだ。多少なりとも会費を取ってもいいように思う、そうしないとこうしたフォーラムの持続可能性が狭まる。

 

因みに九州歴史資料館の入場料も安く(一般210円、中高生150円)、しかも65歳以上や中学生以下は無料。勿論、私の場合該当するのでドライバーライセンスを提示して無料で入館しました(笑)

 

それはそれとして、やはりある程度の入場料や参加費(出来れば安価)を取ってもいいように思う。それがそれぞれの価値を高めると思うが、どうだろう?

 

桃崎祐介氏のレジメより:

聖徳太子の娘、春米女王は異母兄の山背大兄王の妃となったが、蘇我氏批判をした為、襲撃を受け最後は七人の子供もろとも自害したとか。


注目したのは内婚制である点、これは中国の伝統的外婚制と異なる。また七人の子供。これも当時「多産」で幼児死亡率が高かったことと関係あり。

 

国際的な盟約の際に馬を殺して共食する儀礼があったとか。これは初耳だ、何しろこの時代、馬は極めて貴重。それを殺すというのは凄いこと。覚えておこう。

 

 

諫早直人氏のレジメより:

日本在来馬は人為的政策でほぼ絶滅し宮崎の御崎馬などを除き数が少なく、現在天然記念物になっているような状態。

 

日本列島にはもともと野生馬は生息していない。かつて「縄文馬」がいたとの説があるが現在は否定されている。これはフッ素分析などにより後世の混入だと結論されている。さらに現生馬の遺伝子分析によって朝鮮半島経由の蒙古馬由来だとされている(2009年 野澤)。

 

何だ!やはりゲノム解析されているではないか! それならば古代馬のゲノム解析も当然進められているはず! 私の質問は的外れではなかった。寧ろ漠然とした推量ではなく決定的な証拠が得られる筈!

 

それは兎も角、古代馬は古墳中期に導入され急激に分布した。初期は主に騎馬としての利用だが、体重400キロを超す馬を運ぶのは準構造船でも非常に困難。何しろ半島南端から対馬まで50キロ離れている。準構造船1隻に乗せられるのは精々2頭。


考古学的史料(馬遺物)からは、九州北部と近畿に馬導入時期に時間差はない。その組織的輸入には4世紀後半から高句麗南下による軍事緊張があると考えられている。それにより《半島南部諸国と倭国の互恵的関係》が形成されたとする。

 

考古学的資料からは5世紀後半には点的(屯倉での馬の繁殖)に倭国の広い範囲に馬が導入されたと考えられるとか。

 

魏晋南北朝時代には馬具の副葬は一般的ではない。そうしたことから日本の古墳時代の騎馬文化は中国東北部における五胡十六国時代の騎馬文化の延長と考えられる。但し、馬具は半島南部の伽耶百済様式が主(非新羅系)。当然馬だけでなく人(馬具工人等)も渡ってきたはずなので列島独自の様式もある。

 

何と最後に『鉛同位体分析や樹種同定などで同定できれば制作地を同定できるかもしれない』と書かれているではないか!!!


私の質問はここでも的外れではなかったということ。今は加速器を使い微量でも分析できると聞く。ならば銅の産地は確定できるはず。推量に推量を重ねるより確実な事実から決めた方が良い。


多分、専門外なので議論されなかっただけだろう。

 

 

 

 

『神社の起源と歴史』

新谷尚紀著、吉川弘文館、2021年初版。

 

先日からの流れで神社について色々学びたいと借りてきたが、最初のところは文献解釈が多く、一番嫌いな点、「何とでも言える」「それって貴方の印象でしょう?」の世界。何時まで興味が持つか怪しいが、読めるところまで、興味が切れるまで読んでみたい。

 

冒頭「神社」文字が出てくるのは『日本書記』の天武13年(AD684)だそう。p6 後の方で、「神社」は漢文からで大和言葉では「宮」「社」の表現だとか。

 

日本列島最初の稲作は2003年、AMS(加速器質量分析法)による炭素の同位体分析からBC10世紀、玄界灘沿岸地区だとのこと。これが列島全体に広まる(ただし東北以南)のに7世紀かかったらしい。p19

 

つまり春秋戦国時代から秦漢転換期の間に戦乱を避けて日本列島に稲作集団が移動してきたのだろう。勿論その時、稲穂と共に鉄器ももたらしたに違いない。

 

ここでも水田稲作は組織化された土木工事で、農閑期にその組織力は古墳造営にも使われたとする。p21

 

此処で、3世紀の邪馬台国と5世紀の倭の五王の間に横たわる断絶の4世紀をどう考えるかが話題になる。この時期を著者は武力的倭王誕生の時期とみる。そして邪馬台国にも倭国にも「太陽の象徴」のイメージがあるとする。そこから銅鏡、稲作につながる。p28

 

神武天皇は(大和から見て)外来の王のイメージがあるとする。側近に顔に入れ墨をしたことが驚きを持って記紀に書かれていること(大和にはない習慣)p33

 

それにそもそも神武天皇は「東征」した。つまり九州から大和に向かって勢力を拡大してきた。これは稲作耕作地の拡大と考えると個人的には納得いく。あくまで素人の妄想。

 

ここで初めて知ったこととして記紀の編者たちが『魏志倭人伝』を読んでいるとの指摘だ! 9巻の神功皇后(出て来た〜!)の章で卑弥呼の記事を引用しているらしい! 但し、卑弥呼と皇后の関係性については何も言っていないらしい。p39、p42

 

ところで、著者は一連の儀礼を通じて富が再度分配される仕組みを、かのカール・ポランニーを引用している。私の数少ない経済学の知識は大学の教養の経済学で彼の説を習ったことだ。富の再配分の仕組み。p61


今夜はSalsonは無しで、明日日曜日にずれるらしい。3連休だからか?

 

 さあ今日は何をしようかな?

 

 

『船原古墳の馬を語る』

九州歴史資料館で3日開かれた古代史研究フォーラムを聴講する。予約席90席は既に予約済みだったので、当日席60席にかけたが無事出席することができた。但し、かなり満員状態だった。先着順ということだったので、時間の余裕を持って出かけたつもりだったが国道3号線は大渋滞。辛うじて開演、15分前にようやく到着した。

 

幸い滑り込みセーフで、前列は予約席で満席、後列当日席もかなり詰まっていたが、当日席の2列目に割り込めた。下の写真は予約席の風景。皆さん殆どがマスク姿だったのも印象的。

 

演者は二人で、

 

1部 福大人文学部 桃崎祐介氏

演題:船原古墳遺物埋納抗と出土馬具から見た東アジアの国際情勢。

 

2部 京都府立大学文学部 諫早直人氏

演題:東北アジアの騎馬文化と日本、そして船原古墳

 

両者とも船原古墳から出土した馬具を中心に東アジアの同じような馬具の比較で何処で作られ、船原古墳にもたらされたかを議論された。

 

色々話された中で注目したのは、桃崎祐介氏は馬具の中に鉛ガラス製の装飾品があるが、これは漢時代(~AD220)には中央アジア由来の原料・製法が伝来していたが、その後永らく途絶え、次に現れるのは隋以降(AD581~618)だとか。その間にこの船原古墳の建設時期(6世紀後半〜7世紀前半)が当てはまるので、この装飾鉛ガラスがどこから来たのか、朝鮮半島やその他の遺物との比較で議論されていた。

 

訂正及び追加情報:

配布されたレジメによると、鉛ガラスの製法は『西晋滅亡以降、300年近く断絶していたが「隋書」何稠伝に隋時代(AD581~618)ソクド系の官僚、何稠が鉛ガラスの技術を復活した』と読み取れるらしい。そのようなことから船原古墳の鉛ガラスは594年以降と考えられるらしい。

 

諫早直人氏は日本の馬の在来種がどうやら朝鮮半島経由で輸送されたもので、所謂「縄文馬」というものはいなかったのではないかとの話。その場合、何処からどのようにして馬が輸送されたのかを議論され。古墳時代中期以降の準構造船だと精々2頭程度、しかも十分に計画されて輸送されたはずとのこと。そして対馬や壱岐、北九州から熊本にかけて馬を繁殖させるための屯倉があったとも。

 

それぞれ1時間ほどの講演の後に、15分ほど休憩があり、フロアーから質問があれば、それに関しての解説がなされるということでそれぞれに1問ずつ質問を所定の紙に書いて提出した。

 

桃崎祐介氏には「同位体分析で鉛の原産地が同定できる時代なので、それで少なくとも原料に関しては何処か特定できるのではないか」との質問・コメント。

 

諫早直人氏には、「古代馬の歯の遺物が発掘されているようなので、そこからゲノム解析で系統樹を作成し、何処から来た馬なのか同定できるのではないか」との質問・コメントをそれぞれ出した。

 

案の定、そうした質問については取り上げられることはなく、両者の専門分野についてのストーリーを話す形で質疑応答?は終わった。

 

前回もそうだったので予想はしていたが、こうした古代史関係のトークシェッションでは、こうした異分野からの意見は取り上げられることはないのが通常のよう。これは前回もあるシンポジウム、「知られざる沖ノ島祭祀」で経験済み。

 

 

 

 

分子生物学会などの巨大学会だと会員数が万人のオーダーで学会も沢山の分科会が1週間に渡って行われ、参加者も7〜8千人に及ぶので異分野からの意見が、時々飛び交う。しかし、これはある意味非常に刺激的で挑戦的でもある。新しいアイデアや共同研究が生まれることも経験している。

 

思い出すに、アメリカのフロリダ、確かタンパだったと思うが、そこで行われたアメリカ癌学会分科会でフランスの遺伝学者が私のポスターを見て質問したのが、共同研究のきっかけだった。それぞれ遺伝学と生化学の手法を持ち寄り、新たな地平線を切り開くことができ、それが後にScienceをはじめとして一連の論文を出すことができた貴重なきっかけとなった。そのような開放性が科学には重要

 

それと日曜日にこの資料館では、古墳に入っていけるVR体験ができるとのこと。是非体験したい。

 

 

 

 

 

『AI入門講座』6

最終章9章、「AIはいかなる社会を作るのか」では先に書いたように《こうした変化に対応できるかどうか》が重要だという。p256

 

正にその通りで歴史の針は逆には廻せない。機械を打ち壊した前時代の騒動が何の変化をもたらさなかったと同様。著者はこのAIにより職を奪われる層に対して、最近話題になる《ベーシックインカム》については、既に公的年金制度や医療保険、失業保険、生活補助制度があり、別途に準備することには否定的。それよりも公的に補填されると《対応するインセンティブが失われる》と指摘する。p263

 

同意できる。 だからガソリン高騰に際してこれを公的に補填して「見かけ上」ガソリン価格を抑えることにも反対なのだ。本来は《ガソリンをできるだけ使わない方策を探る》ことこそ重要。何故こうした当然の議論が多くの賛成を得られないか、場当たり的なバラマキが求められるのは、それこそ《民度の低さ》だろう。

 

無責任に言っているのではない。ちゃんと実績がある。3-11後、電気、ガスはそれぞれ7割程度まで抑えることができた。これは価格が4割増しになったとしても堪えられるレベルだ。

 

 

機械学習で「新しいものが作り出せるか?」との問いについて、今の所機械学習で得られるのは《与えられたデーター》に関してだけだという。p269

 

事例として不正会計についてこれまでの会計における不正は人間よりも効率良く検出出来るが、全く新しいタイプの不正については無力だという。p270

 

AIの創造力創生についての1つのアプローチとして自然淘汰のプロセスを使う方法がある。これは以前、試験管内での分子進化に似たものと理解している。

 

 

何より人は《知識と直感》に導かれて想像する。p272 だから、知識は内部メモリーに常に準備されていないといけないと言う。p276 だから、外部に、例えばWikiにたよるわけにはいかない。

 

例えば私はblogに様々なかつての書き込み引用するが、記憶の片隅にそれが残ってないと引用そのものができない。更には、そこに意味があるとの意識も生まれない。

 

最後に著者は《人間は探究そのものを目的として探究する》という。p277

 

そう! その通りなのだ、そして《知性は遊び、無目的的行為を求める》という。p278

 

以上。この本も『超〜お薦めの1冊』。

祭日verで早々にUP。今日は午後から講演会を聞きに行く予定。但し、予約席は満席で、当日スペースが残るのみ。早い者勝ちなので早めに行く。

 

 

 

<昭和時代が息づく総合病院>

昨日は午後1で近くの某総合病院(+薬局)に行く。往復を加えると3時間半近く時間を浪費した。まさに浪費というべき。

 

循環器内科と泌尿器科それぞれ問診3分以下。定例の尿検査があるだけで診察費は1220円。2割負担なので実際は6,100円の医療費。合計6分としても時給6万円?  それで診療報酬を上げろだと?? ま、医師会は与党も野党も政治資金源なので言われるがままだ。政治家不要のpol.isとQVの直接民主主義を夢見る人間がここにいる。

 

それにしても、合計5分程度の診療が終わって会計まで1時間も待たされた。事務員さん達はそれなりに忙しく動き回っているので何もサボっているわけではなさそうだ。

 

何しろ最近になり、漸くこの総合病院は電子カルテが導入されたレベル。昭和時代のアナログな世界が息づいている。DXが必要な世界。問診x2と尿検査1でDXなら数秒で会計が終わる世界。しかも未だに現金会計。

 

アビスパ福岡のオフィシャルサポーターだとか言うが、そんな金があれば一刻も早くDX化しろ!!

https://ameblo.jp/okabehospital/entry-12791507122.html

 

追伸:

調べたら予想通りの数字。横軸は10万人当たりの病床数、縦軸は一人当たりの入院医療費。

 

 

医療に「需要と供給の関係」があれば逆になる。つまり、病床数が密なら選択肢が増えるので競争があって医療費は下がる。 逆に、医療に「需要と供給の関係」があるべきではないと考えれば。直線は水平になる。

 

ところがそのどちらでもない。つまり人為的に競争の激しい地区では患者から沢山の医療費を絞ろうとする結果と考えるのが一番わかり易い解釈。

 

その他の、解釈があれば是非、コメント希望!

 

『数字は嘘つかない!』

 

 

…ところで、病院では『世界はコロナとどう闘ったのか?』を読み始めた。時間がたっぷりあったので50ページほど一気に読めた。

 

著者はコロンビア大学の歴史学部教授だが、専門は経済学で2008年のリーマンショックについての本、『暴落』をこれまでにも書いているとか。

https://www.msz.co.jp/book/detail/08874/

 

「謝辞」のところで、当初著者はこの本を書く予定はなかったらしい。p416 しかも当時、2020年の前半はサバティカルで休職中。p419 それが2020年の3月6日にアフリカ大陸からイスタンブール空港に降り立った時、初めてことの重大さに気がついたらしい。p32 まさに著者も突然コロナに巻き込まれたわけだ。

 

はっきり言って本は図表が極めて少なく、記述だけが長い。こうした本は正直言って苦手、「それってどれだけ証拠のデーターがあるの?」て聴きたくなるタイプの本。それにも関わらず、病院での時間待ちでそれだけ読めたのは面白かったからか? さて、今後も興味は続くか?

 

 

 

木曜の「夜の徘徊」で帰宅すると、お隣さんの黒猫が玄関に座っていた。近づくと流石に離れるが、それなりの距離を置くと知らん顔して一緒に過ごせる仲。しばらくそうして一緒に時間を過ごした。

 

 

 

 

 

『AI入門講座』5

AIにおいて世界最高の水準にあるのが中国。清华大学はスタンフォードやMITを抜いて今や世界一位。論文数も世界一、日本は2015年にインドに抜かれ6位。p231

 

こうしたことをどれだけ日本人は知っているのだろうか? 私はこうした数字は兎も角、毎週みていたNatureや Scienceといった雑誌から20年近く前から感じていた。更に中国の人と共同研究する過程で肌感覚として刻み込まれた。

 

それにしても今でもあの馬鹿な皇室と遠い関係にあるとか自称する竹田某のように今でも「日本凄い」という馬鹿者は沢山いる。いや、もしかすると彼らは日本人を自己満足させて油断させようとする某国の回し者かもしれない、、、

 

冗談は兎も角、著者はこの関係は1980年代の日本と米国の関係に似ると言う。p246 

 

確かにそんな感じもするが、大きな違いは、日本は米国の属国的立場、今の中国はそうではない。

<数値目標>

https://www.youtube.com/watch?v=rqCA-PAqcdE&list=PLrWxcegPNiyj-M05glrorpUrXekNDKejm&index=12

HSK4#10~#12 背了四十一分钟单词。

 

https://www.youtube.com/watch?v=46Ci7_fSDSY&list=PLPJh8_1ABGf8__S-OjKDIl0Zc6w4e9_f2&index=13

中国まる見え情報局,11~13. 二十二分钟。

 

https://www.youtube.com/watch?v=51mlx6T133c&t=30s

誰でも簡単!ネイティブ中国語専門チャンネル,听写四十八分钟句子

 

https://www.youtube.com/watch?v=Wfy-S8zg8xo

毎日中国語,0~100/500, 背了二十三分钟单词。

 

https://www.youtube.com/watch?v=s7PbtkNdbYE&list=PLo-JT3CVDIrFJWhHf0oDzTv_apIrAF70H&index=141

ズボラ中国語。十五分钟。一共两个小时九分钟。一共两个小时二十九分钟。

 

运动;爬山散步 4.2km, 6970步,10楼。

 

 

 

今日は昼から月1の通院。半日がかりで循環器内科と泌尿器科で僅か5分の診察。苦痛。いつまでもオンライン診療ができないのは医師会の抵抗がある。

 

それでいて診療報酬の増加を請求?! 財政制度等審議会は医療の診療報酬について「マイナス改定にすべき」との意見が多数を占めたとか。

https://news.yahoo.co.jp/articles/204826a649dfe78dbd0970c87873017e191b8915

 

当然だ! 典型的な既得権益集団!

 

 

 

 

<油断>

イランを敵に回すとこの地域から9割の原油を輸入する日本はやっていけない。70年代の「石油ショック」の反省がない。半世紀も放置したのは政府と国民が馬鹿だから!?

  

脱炭素は日本の場合、安全保障の問題。「自然に優しい」とかの問題ではない。風力わずか1%。潮力発電に至ってはゼロ。これらを早急に拡張、開発し、エネルギー自立する事こそ真の国防。あの中国ですら潮流発電を既にスタートしている。中国は既に風力も太陽光発電量も原発以上だそうだ。

 

 

 

目を覚ませ!日本‼️

 

 

 

 

<野良猫>

右耳カットの元オス野良猫が慣れてきた。隔日程度でやってきて、私が外にいるときは足元にやってスリスリする。近所の黒猫もある程度の距離を置いて逃げなくなった。

 

 

 

<実地検分>

最近、宇美神社の建物の構造と楠を確認しに来た。まず建物については正面に棟をのばす「流造:ながれつくり」。庇をつけて屋根を長くのばす構造。宇美神宮の場合、正面から見ると別の建物が前面に建てられている気がつかない。横に回らないといけない。

 

 

 

 

それと建物の下には子安石が敷き詰められている。

 

楠については境内の2つの楠は樹齢2,000年以上なので、先の『神社の起源と歴史』の著者の議論は説得力がない。私の知る限り殆どの神社の樹は楠で松を見たことがない。

 

 

 

 

<イスラエルの未来は暗い>

アウシュビッツの現代版。ハマスを抹殺してもユダヤ国家への憎しみは益々燃え上がるだけ、平和は決して来ない。

永遠に戦い続け、さまよい続ければ良い。日本はイスラエルから距離を置く方が無難。

 

<データーベースとして>

ユダヤ人1500万人の半分は米国在住、3割がイスラエル本国。

 

 

 

 

『AI入門講座』4

ランダムフォーレストという古典的な機械学習がある。これはタイタニック遭難の際の生存率計算問題で有名。つまり、男女、年齢、船室等級などで学習して、個々の生存率を予想するもの。

 

この応用編として、他の因子を様々に変えてその平均値=多数決をとるものをランダムフォーレストという。例えば生存率にペットを飼っているとか(多分関係ない?)家族旅行かどうか(これは関係ありそう)等。

 

前回、2因子分析の場合を取り上げたが、

 

 

 

多次元解析も可能。この場合は「超平面」で「何となく」分割する。p166

図表5−12 

 

原因と結果の組み合わせが少ない場合はマニュアルでも可能だが、数百以上となると人手では無理。そのためのアプリがある。これはAIの出番。p175

 

それとエクセルとかで列と行で解析出来るもの以外の「非構造化データー」がある。例えば図、音声、動画など。これらを扱うことが重要となる。p184

 

こうしたAIに学ばせる前のデーター処理が重要。つまり機械学習させるための処理こそがデーターサイエンティストの仕事。p189 この作業がAIでの解析の9割だとか。p193

 

具体的な内容の説明はなかったが、なんとなくわかる話。画像も音声もデジタルデーターだがこれを前処理しないとコンピュータには入力できないはず。

 

それと重要なデーターであるか、どうかの判断も必要だ。p200 

 

例えば先のタイタニックの場合で言えば、「ペットの有無」と「家族旅行がどうか」等。

 

AIによる機械学習の場合、「過学習」が重要になる。p210 

 

無関係な情報やノイズを除去してやること。機械学習では特に深刻だとか。p213

 

それで検証する作業を「交差検証」というらしい。つまりデーターの1つを除いたデーターを学習させて結果を調べる、それで誤差がどれだけかで成績表を付けるというもの。p214

 

図表7−2

 

これでモデルがどのくらい未知のデーターに適応するか、汎用力があるかを推定する。p215 これで成績が悪ければボツにするということか?

 

著者は「過学習」はAIの場合だけでなく、我々の日常でも問題になるという。

 

つまり、ある会社に就職するとその会社にだけ通じる文化に精通するが社会では無価値な人間=会社人間になる。沢山実例が出てきそうだ(笑)

<数値目標>

https://www.youtube.com/watch?v=xer8C_poG98&list=PLrWxcegPNiyj-M05glrorpUrXekNDKejm&index=10

HSK4#8~#10 背了四十二分钟单词。

 

https://www.youtube.com/watch?v=QurqeQJNEfk

中国まる見え情報局,二十四分钟。

 

https://www.youtube.com/watch?v=nnC-d8Uudwc

誰でも簡単!ネイティブ中国語専門チャンネル,听写五十一分钟句子

 

https://www.youtube.com/watch?v=fsV3fNJTV7U

とある中国人のむいむい,看了十六分钟。姓名。一共两个小时十三分钟。

 

运动;一堂Salsa课(计划)

 

 

 

<ワールドニュースより>

中国とミャンマーの国境地帯での紛争(内乱)が結構、中国ではニュースになっているが、ウクライナやガザのニュースで日本では殆どニュースにはなっていない。場所(︎⬜︎)は大理から東に直線距離で200kmくらい。大理は丽江(X)に行く時中継した。

 

訂正:大理ではなく中継地は昆明。

 

 

1980年にはフランスでは火葬は1%で殆ど埋葬しかなかったが、今では多くの人が火葬を望んでいるとか。

 

考えてみると日本で火葬が急激に普及したのは明治時代。こうした心性の変化は大変な現象だと思うが、それについての研究は少ないように感じる。

 

 

 

 

<梅ジャム>

梅酒の残りでジャム作り。既に消費中だが、なかなかの出来♪ 少し酢酸発酵が進んだので酸味があるが、むしろそれが良い。

 

尤も梅酒でなくて酢になった方の残りの梅で作ると相当酸っぱいジャムになるかもしれず。これはパンにつけるより野菜サラダのドレッシング用に考えた方がいいかも?それはそれで良い。

 

 

 

<LINE-SoftBank連携顛末記>

月曜 15:31PMに連携を完了して、1分後の15:32PMに連結完了(昨日の図1)と画面にでて、登録メールに15:50PMにお知らせが入る。(昨日の図2)

 

18:00に役場からLINEで下の「明日早朝の古紙、古布の回収」のお知らせが入ったとの連絡が入るが、開けない。

 

再度、1時間後の19:01PMにLINEにアクセスすると、昨日の図3に示したような「ページが開けません」という表示が出る。

 

この時点で1度、シャットダウンを試みるがLINEは復帰せず。

 

翌日、火曜日の昼からSoftBankの支店に出向き、状況の確認をしてもらう。この時点でも復帰せず。(昨日の図3と同じ)

 

色々調べてもらい、連携後アプリの更新?がなされるので再度、電源を落としてみることを勧められる。そこで再度この時点で、最初の電源落としから半日ほど経った時点で電源を切ってみると無事復帰した。

 

係りの人が言うには、手続き完了後にシステムの更新手続きがある場合があり、それに時間がかかるので、直後に電源を切ったが時間が十分ではなかった可能性があるとか。

 

「成る程」と思いつつも、そのような注意書きは説明の何処にもなく、少し不親切だと感じた。

 

web検索でも同じような経験をした人がいて、それに対する対処法はまだ書かれていなかったので、もしかすると余りこの手の問題を抱えている人は少ないのかもしれない。あるいは連携そのものをしていない人が多い? はい、私は教えられるまで知りませんでしたてへぺろ

 

いずれにせよ、かなり時間を費やして色々やってみて、最後は「落ち着くところに落ち着いた」感じではあるが… ちょっと時間を無駄に過ごした。

 

他の方の参考になるかもしれないと言う事で記録に残す。

 

 

 

 

『AI入門講座』3

ニュートラルネットワーク:

ここから理解が段々難しくなる。間違いも多分沢山含まれて居るだろうが、それは覚悟の上。

 

ニュートラルネットワークの名前の由来は人の神経細胞を真似て設計されたから。

 

これに似せて、入力と出力の間に沢山の中間層を入れる。この中間層(アルゴリズムとパラメータが異なる階層があるという事か?)が沢山あることからDeepの言葉がついたらしい。この中間層の数は現在(2018年時点)では20層あるいはそれ以上だとか。p147

 

画像認識の場合は画像をピクセルに分けて、その部分の数値を最初の層に入力する。第一層はそれを加工して第二層に渡すことを繰り返し、最後に出力する。これを大量のデーターを用いて行い機械学習させ正しい答えが出るように《適当に調整》する。p150  つまり理論的な裏付けがあるわけではない。

 

そう! この適当に論理性はないのはリンゴとバナナの時と同じ。


これが成功した例として2012年トロント大学教授でGoogleの研究者でもあるジェフリー・ヒルトンがYouTubeに投稿されている動画からランダムに選び出し200 x 200ピクセルの画像を1000万枚用意して9階層で1000台のコンピューターで3日間、機械学習をやって猫の顔を認識させたとか。p151

 

この場合は多分、アメーバで分かるように、自動的にハッシュタグがつけられる「猫」を正解としてやったのだろう。このように「教師あり=正解あり」のものに対し「教師なし」の入力データー、つまり正解を与えないで機械学習させる場合もあるらしい。p152

 

つまりコンピューター自身にデーターの背後に存在する本質的な構造を発見させるということらしい。152 

 

ここらから理解が極めて困難になる。つまり人が正解(猫)を与えるのではなく、コンピューターに任せる???

 

これから先は、私の勝手な妄想。これを読みながら別のことを連想した。これも専門外だが「試験管内進化実験」というもの。

 

ある遺伝子を試験管内で複製させる。この仕組みはコロナで最近有名になったPCR反応だ。

 

この時、連鎖反応に突然変異を強力に引き起こす環境を作っておく。そうすると平常時よりも(10^-4=1万分の1)変異を起こしやすくなる。そうして出来た変異DNA分子を選択する。例えば3 D分子構造がコンパクトに小さくなるようなものがフィルターを通り易いとか。ある金属にトラップされ易いとか、そうしてフィルター(選択)を通りぬけた(トラップされた)DNA分子をさらに上の反応性に再度投入し、これを繰り返す。そうするとコンパクトに小さくなった、あるいは金属にくっつき易いDNA分子が進化していく。これと同じような仕組みで手本(正解)なしで目的(この場合はコンパクトな分子、あるいはレアメタルを吸着し易い分子)のものにたどり着くということか??