2016年08月
2016年08月25日
「コンピューターがあなたにピッタリのお相手を紹介します。」
「コンピューターで合否判定をします。」
「コンピューターに囲まれたバビルの塔に棲んでいる」
「コンピューター占い」
かつて、まだ誰もがコンピューターを万能の機械であると夢見ていた頃、コンピューターによって何かをはじき出すことがありがたがれていたことがある。
大きな筐体がガチャガチャと音を立てながら計算をし、その結果が穴の空いたテープに刻まれている。
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「コンピューターで合否判定をします。」
「コンピューターに囲まれたバビルの塔に棲んでいる」
「コンピューター占い」
かつて、まだ誰もがコンピューターを万能の機械であると夢見ていた頃、コンピューターによって何かをはじき出すことがありがたがれていたことがある。
大きな筐体がガチャガチャと音を立てながら計算をし、その結果が穴の空いたテープに刻まれている。
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2016年08月24日
都市を構成する都市伝説とはつまりミームである。
ミームとは、リチャード・ドーキンスが「利己的な遺伝子」の中で提唱した概念で、文化にとっての遺伝情報のことである。
遺伝子は生物が遺伝情報を子孫に伝達する役割をするが、生物が一個体の代での最適な生命を得ることが遺伝子にとっての目的ではなく、遺伝子自体が自己複製を増やすことを最大の目的としている、というのがドーキンスの主張である。
これは結果として一個体が最適な生命を得る、ということに繋がることが多いが、それも遺伝子が自らの複製を増やすために最適化するための戦略である、ということである。
そしてドーキンスは生物だけではなく、文化についても言及する。
そこで生物にとっての遺伝子に喩えた概念が「ミーム」である。
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ミームとは、リチャード・ドーキンスが「利己的な遺伝子」の中で提唱した概念で、文化にとっての遺伝情報のことである。
遺伝子は生物が遺伝情報を子孫に伝達する役割をするが、生物が一個体の代での最適な生命を得ることが遺伝子にとっての目的ではなく、遺伝子自体が自己複製を増やすことを最大の目的としている、というのがドーキンスの主張である。
これは結果として一個体が最適な生命を得る、ということに繋がることが多いが、それも遺伝子が自らの複製を増やすために最適化するための戦略である、ということである。
そしてドーキンスは生物だけではなく、文化についても言及する。
そこで生物にとっての遺伝子に喩えた概念が「ミーム」である。
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2016年08月23日
これは友達の友達に聞いた話だが、彼が磯辺で遊んでいた時に岩にいたフジツボで膝を怪我したらしい。
それから数カ月後、膝が痛いので医者でレントゲンを撮ってもらったら、、、
僕はこの友達の友達にまだ一度も会ったことがないのだが、彼は数々の怖い目に合っている。
「都市伝説」という言葉はそれほど古いものではなく、日本では１９８０年代の後半にできたものらしい。
その何十年も前から友達の友達はいた。
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それから数カ月後、膝が痛いので医者でレントゲンを撮ってもらったら、、、
僕はこの友達の友達にまだ一度も会ったことがないのだが、彼は数々の怖い目に合っている。
「都市伝説」という言葉はそれほど古いものではなく、日本では１９８０年代の後半にできたものらしい。
その何十年も前から友達の友達はいた。
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2016年08月22日
ニューラルネットが１０人が書いた手書き文字について正しく学習し、さらには汎化能力により、それまで教師信号として与えられなかった手書き文字についても正しく認識できるようになったとする。
そこに新たに１１人目の人が書いた文字がどうしても正しく認識できない、ということが起こった場合、それまでにニューラルネットが学習によって得た「概念」が間違っていたということになる。
このときニューラルネットはそれまでに学習したことを一旦破壊し、１１人目の手書き文字をも認識できるように再学習をしようとする。
ここでおもしろいことは、この学習→破壊→再学習のプロセスがプログラマーによってプログラムされたものではなく、ただ「誤差＝０に近づくように学習せよ」とだけプログラムされている、ということである。
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そこに新たに１１人目の人が書いた文字がどうしても正しく認識できない、ということが起こった場合、それまでにニューラルネットが学習によって得た「概念」が間違っていたということになる。
このときニューラルネットはそれまでに学習したことを一旦破壊し、１１人目の手書き文字をも認識できるように再学習をしようとする。
ここでおもしろいことは、この学習→破壊→再学習のプロセスがプログラマーによってプログラムされたものではなく、ただ「誤差＝０に近づくように学習せよ」とだけプログラムされている、ということである。
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2016年08月21日
ニューラルネットによる学習は、平たく言ってしまえば「与えられた教師信号に見られる一定のパターンを見つける」ということである。
そこで与えられた入力値と出力値の対に対して正しく答えが出せるように内部構造を変化させていく。これを「学習」と呼んでいる。
ニューラルネットは一度で与えられた入力値ー出力値の対を学習するのではなく、その誤差を少しずつ減らすようにして、誤差曲線を描く。
ここでなぜニューラルネットは一度で学習をしないのか？という疑問がわくかもしれない。
普通のコンピューターの処理では、値を記憶するということは一度で済むはずである。
この答えはニューラルネットワークの大きな特徴である「汎化能力」にある。
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そこで与えられた入力値と出力値の対に対して正しく答えが出せるように内部構造を変化させていく。これを「学習」と呼んでいる。
ニューラルネットは一度で与えられた入力値ー出力値の対を学習するのではなく、その誤差を少しずつ減らすようにして、誤差曲線を描く。
ここでなぜニューラルネットは一度で学習をしないのか？という疑問がわくかもしれない。
普通のコンピューターの処理では、値を記憶するということは一度で済むはずである。
この答えはニューラルネットワークの大きな特徴である「汎化能力」にある。
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