最近はプログラミング関係の用語が流行ってるな
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オブジェクト指向哲学(オブジェクト指向プログラミング) アクターネットワーク理論(≒アクターモデル) これならソーカルに襲われなくて済むな 今後は「擬似コード」が流行るだろう アルゴリズムのようでそうではなく これは擬似コードだからプログラミング言語には翻訳できないよ って言えば済むし 昨日買えなかった調味料を買いにスーパーへ行きましたが、買えませんでした。 レジが長蛇の列で。違うスーパーへあと3ヶ所まわりましたが駐車場待ちで 渋滞してたので諦めました。 しかもトイレットペーパーを買い占めてる人も見かけました。コンビニで買おうと 寄ったらコンビニでお米を買い占めてる人もいました。 言葉が悪いですが、馬鹿なのか?と呆れました。皆さんが買い占めてるのではないでしょうが…パニックになり買い占めてる人が大半なのでしょう。何か…残念な気持ちになりました。 他の先進国であれだけ爆発的に感染者数が増えてるのに いくら文化が違うといえども日本だけが無事で済む訳がない 五輪でマスゴミ使って国民を騙して先延ばしにしてきたツケを これから払う羽目にはる 米が少なくなってきたから近所のスーパーに行ってみた。 レジに凄い人が並んでて、身の危険を感じたから買わずにさっさと逃げてきた。 しばらくお粥で生きていくわ。 少ない検査の少なく見せかけた感染者数 →日本大勝利!楽観ムードで無駄な油断 →花見や飲み屋に繰りだす →爆発 ・・の構造やな。 危機感のある数字を真面目に伝えなかったツケが出て来てるな。 五輪が終わって検査拒否が減った。 検査拒否しているうちに市中感染が広がっていた あたりか。 市中感染度 1東京 2大阪 3愛知 4神奈川 5兵庫 埼玉、京都、福岡も予想通り増えてきた。 4日前、母(50代)が高熱、空咳、倦怠感、頭痛などを訴えたので病院を受診しました。同居の家族が数日前にインフルエンザだったので、インフルエンザだと疑わず インフルエンザの検査を受けました。その結果陰性。インフルエンザじゃないなら コロナが疑わしいような症状だったにもかかわらず、コロナの検査をしてくれませんでした。抗生物質出されて終わり。本日最後の薬も飲み終わりましたが、熱も続いてるし、息苦しさまで訴えています。「肺か器官かわからないが痛い」と。誰構わず 検査をしてほしい、検査数増やせと言ってる訳じゃないです。必要そうな人がいたら 検査してくれるようにしてくれませんか?芸能人やスポーツ選手は軽症でも検査してくれるのに、なぜ検査してくれないんですか? この国では有名人と一般人の命の重さは違うんですね。本当に残念です。 もしも亡くなったら普通の肺炎として統計処理されるのでしょうか。不信感しかありません。 映画『復活の日』にますます酷似した状況になってきたね 映画ではイタリア風邪と言われたが、感染力があっという間に全世界へ まだ観てない人は見た方がいいよ 今後世界で数千万死ぬとか言う指標出てたの笑ってたけどガチでそうなりそうだな・・・・ 安倍の無責任な対応が全ての敗因だな。やってることは毎晩お友達と豪遊しながら 片手間で思いついた愚策だけ。 日本国と日本国民を窮地に追い込むクズは総理どころか平議員の資格もねえな。 回転寿司バイトだけど、土曜日休んでくれって電話来た(´・ω・`) 帰宅道に飲食店がテイクアウト形式で売り出してくれれば買って帰るんだけどなあ 疲れて自炊する気力もないしコンビニ弁当続くのもつらいし ジジババのほうが外食してるけど志村化希望か?イカれてんだろ あと隣が1咳するだけですんげークレームきたわ そのうち客同士で傷害事件起きそうだから 神経質と咳が少なからず出るやつは迷惑だから外食しないでくれマジで 俺の周りの30人程の新型コロナに関する感想 電車は空いてるし下らないイベントは中止になるし外国人は いなくなるし必要ない仕事は淘汰されるし最高って事でほぼ 一致した 特に会社の飲み会が中止になったのと東京オリンピックを中 止に出来るかもしれないのがすばらしいと皆言ってた 世界中の研究機関、製薬会社の研究者は、新型コロナ収束さ せるより、永遠に放置して株価を暴落させ、社会をひっくり 返した方が、皆が幸せになれるって事に気がつくべきだろ 新型コロナには、東京オリンピック中止が決定するまで頑張 ってもらわんと 感染者1400人でこれなんだから万単位になったら客はゼロになる 政府のせいにしてるけど単なる八つ当たりだよ 規制がなくても客は戻らない 明らかな終息が見えない限り閑古鳥 身の振り方を考えるべき スポーツクラブやホテル、飲食店等のサービス業全般は倒産ラッシュだろうな! 実際にコロナ感染リスク高いから仕方ないけどな! テナント店舗は閉店した方がいいな コロナはあと1~2ケ月程度じゃ終息しないよ 悲鳴上げるくらいなら黙って倒産するべき、煽ってるわけじゃなくマジでね 数ヶ月どころか何年も続くよ、インフルみたいな特効薬もそもそも出来ない可能性が濃厚なウイルスだからね 自分の業種が今現在、苦しいならもう未来は無いと思ったほうがいい 3連休でハシャいだ馬鹿達だな いまだに14日経たないと発症しないと思っている奴がいて驚かされるが 1日から14日で発症だと以前から厚労相が発表してたしな 検査結果が出るまで4、5日かかるんだっけ これから毎日同じ程度の人数の陽性の奴が東京で増え続けるんだろう 何かコロナ騒ぎなら復旧を待たずにしばらくは新しいライフスタイルを模索してみて 騒ぎが収まるまでそれを残し、そのことでその後の生活が変わって行けたらなあ。 コロナの日 あの頃想い出 涙して 危険な恋に また乗り賭(駆・掛・欠)ける。 コロナの火 恋火思わば 心中の なれのはでまで 流(流行)されている。 大学生のころ心中騒ぎ起こしたけどな、庭球部のYHと、相手は気づいてなかったようだ。恋心にはな。まだ女心起きてなかったその時は。 607学術 (ワッチョイ df1f-2pFN [122.19.36.33])2020/03/28(土) 18:39:31.94ID:NuEw0y7K0 新柏(笑)心中だよ。 699 :学術 :2020/04/13(月) 13:37:53.98 0 さっき本当に嫌なことがあった 父親がマクドナルドいくから何かいるかと言って 俺はテリヤキが欲しいといった でも父親はそれを忘れていて普通のハンバーガー買ってきた いつもならそれくらいで腹立たんが 今日はイライラしててめちゃくちゃ喚いてしまった ハンバーガーも目の前で捨ててやったそしたら母親が泣き出して 俺もさすがにヤバイと思った父親はもう一回買ってくると言ったが 俺はもういらんわと言って自分の部屋帰ってきた もうすぐ30になる。俺生きてる意味あるのか 下品で短絡的でショートカットなプログラムしか書いていないのやつのそれは コードに優雅さがない、下級PGの成れの果てなのに自分はすごいだから 自分と同じにしようと外部にストレスを与え始めるようになったらもう治す方法はない。 単に合理化し短絡的に短く無駄がない、管理やメンテや才能の無い保守をする側の ことを一切考えない、自分がもっとも理解し効率を上げられることが重要で それ以外の何かは理解できないから意味不明と割り切る 下品そのものではないか、何をあせっている? おまえの行動は短期的には優れているかもしれないが、長期的に、お前がいなくなったとき お前と同じ作業ができない場合に、なんで同じ側面が正しいとおもうのか? 自分以外のそれを一切無視した土方の典型じゃないか、民度が低すぎる。 設計ができないのに、プログラムができるとか言う無能は コピペをプログラムだと言い張る。 アホもいいかげんにしとけ。 コーダーとかパンチャーレベルのPGの癖に、なにがシステムエンジニアだ? それは妄想だ、どっかの誰でもできると宣伝するマニュアル本を参考に コピペしただけな。コピペ文化が正義と信じているお前らの 得意なそれは完璧な解説本、何も考えなくても誰でもできる技術そのもので 永遠に底辺だからこそ30歳40歳になっても中堅や上級意識しらなく、 底辺のまんま、つまり脳内で「老害、老害、老害」と永遠につぶやいている現実がある。 惨めだよな、妬みと羨みと先駆者は単に奪うものとしか考えない氷河期 >>634 日本の数学嫌いはバブル以降加速している。ほとんどの人の数学の理解が小学生レベル 抽象性で割り切れないものを具体的に簡略化して円周率を3と指導した学習指導が それの始まりですな。 事実とは複雑怪奇なのに、目に見える物は単純(自分との関係性の真実)、故に 事実を細かく説明してゆくと頭が悪いとか理解できないとか効率が悪いとか言い出す。 これが円周率を3とした単純化(具体化)の本質だろう。 >>635 https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20200518-00010004-reutv-n_ame コロナ患者の約37%に急性腎不全、NY医療機関の研究で判明 コロナをただの風邪、しょぼいウイルス扱いしてる馬鹿も日本にはいるそうだし。 同じ無理数でも、有理数を係数とする代数方程式の解となるような「代数的数」と、 そうでないπや自然対数の底eなどの「超越数」に分類して考えるからね コロナと風邪を同一視する解像度の荒い認識では分かんないとこだろうけど。 理系では「粗視化」の概念もあるけどね、 超越数でも正しい計算としてしまうそれは同じ数学で扱えば矛盾が生じる、 極限値などの計算はその典型的なもので数学を似非数学レベルで学ぶ アホがよく間違える点である、 知らないと恥をかく 「最新版 脱ぎたて汚れ麺麭をクンクンしたい Best 10」 1位 角柄 礁 2位 杜玖椀 晶子 3位 キム ユジン = ユイ(元After School) 4位 ホン ウィジン(SONAMOO) 5位 パン シーチー 6位 チュ ソジョン = Exy(宇宙少女) 7位 ソン ジュヨン = ウンソ(宇宙少女) 8位 チャン ウェイナー 9位 アン ユエシー 10位 アン ヒヨン = ハニ(元EXID) l.... \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| l ..........\__/ヽ ノ (___):::ヽ :::| l \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| \__/.. ヽ ノ(___):::ヽ :::| \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| l \__/ヽ ノ (___):::ヽ :::| l \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| \__/ ヽ . ノ (___):::ヽ :::| \__/ ヽ .... ノ. (___):::ヽ :::| \__/ ヽ ノ.... (___):::ヽ :::| l \__/ ヽ ノ ....(___):::ヽ :::| l.... \__/ ヽ ノ.. (___):::ヽ :::| l ..........\__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| l..... \__/ ヽ ノ (___):::ヽ美しいでんでん l \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| l \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| l.... \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| l ..........\__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| l..... \__/ ヽ ノ (___):::ヽ美しいでんでん l \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| l.... \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| l ..........\__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| l \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| \__/ ヽ ノ(___):::ヽ :::| \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| l \__/ヽ ノ (___):::ヽ :::| l \__/ ヽ ノ (___):::ヽ :::| \__/ ヽ . ノ (___):::ヽ :::| \__/ ヽ .... ノ (___):::ヽ :::| 数学で正しいとか言い出すのは数学を暗記しただけのまがい物だろ、 数学で評価するべきは美しさであり、条件や具体性をもつパラメータが完全に 無いそれ導きだす姿勢にある。 数学で正しいというのは、正義ではなく 美しさである 多面的に、どの次元から解釈しても美しいということ、 自己の都合からみただけの綺麗さのことじゃない、他の面がそろっていない 横からみたルービックキューブの写真のよう ルービックキューブは群のイメージでよく使われるオブジェクト。 つまり、群には構造的な対称性があるということだ。 数学的なエレガントさは、美に通じる要素。 構造美であったり、形式美であったり、様相美であったりする。 宇宙を抽象的に旅行しているのと同じなのが数学や論理学。 どこまでも行けるから楽しいじゃない。宇宙の写し絵が数学や論理学。 美しいから理に適っているのか 理に適っているから美しいのか >>646 トップの探求をする数学者が同じ美しさを説明しているのに 数学的美しさの定義もしらない?「理」にかなう? それつっこむところか? 美しさの定義ぐらいggrksだろ、ボケた? >>5 >ポリモーフィズムは >相異なる型やメソッドを一つのモノにまとめて収容するという意味なので、 >収束を志向している。 俺が知っているポリモーフィズムの意味とは違う。 / ヽ }___ . / ⌒>'"´ `丶、 . {/ / ⌒\ │ ,ノ / / / \ j/ 〃 | \ ヽ . / / /∧ | /| ヽ ヽ ' . / / ハ \ │ l /-{ {\ 厶. │| / / i{ ヽ | |/-‐ヘ、 \「_ ヽ. |/ . / / 人丶、 │ | __ \| x外、 } リ . /| { \ V^l | xぅ外 ヒリ ∨/| . { {│ ∨{ l |弋)リ 、、,′ | \ヽ ヽ. }ゝリ | 、、 j | . > 、 \ ((/ i ト ー ' /i | . \ \ヽ リ/ i .! .> .._ イ .i | / / .! | /⌒ヽi .ヘ | .i | . / / ,' |. / ヽ ヘ_ V i | / / / // / `Vヘ` ` ̄ \ .i | / / // // i レ vヘ 、 `<、| i .,' // // | i } } ` 、 ` < | |// // i ,ヘ | i ` . ` 、_ | W | | | / \ | | ::r;:: '. ::Y 〉 | | | | / //| `" ; ! /∧ | | | | ∧ | | |ヽ. ,.イ ヽ. ノ / / ∧Y | ! / ト、 Y| ` ‐---‐ '′ 、` 、-イ . / / / Y ! ,' .,'| | ∧ Vi! / ヽ.V′ / / | ト、 V ,' | | || ヽ v! / i . / ! | V ,' | | | | | ヽ ヽ=ィ i ! / | ! / / | | | | | | ハ ! | | !/ / | | ! | | | ! | ノ ,.' ! いまどきプログラミングもできないバカで哲学などできるわけがないだろw % This is a sample of a classification expert system for identification % of certain kinds of birds. The rules are rough excerpts from "Birds of % North America" by Robbins, Bruum, Zim, and Singer. % This type of expert system can easily use Prolog's built in inferencing % system. While trying to satisfy the goal "bird" it tries to satisfy % various subgoals, some of which will ask for information from the % user. % The information is all stored as attribute-value pairs. The attribute % is represented as a predicate, and the value as the argument to the % predicate. For example, the attribute-value pair "color-brown" is % stored "color(brown)". % "identify" is the high level goal that starts the program. The % predicate "known/3" is used to remember answers to questions, so it % is cleared at the beginning of the run. % The rules of identification are the bulk of the code. They break up % the problem into identifying orders and families before identifying % the actual birds. % The end of the code lists those attribute-value pairs which need % to be asked for, and defines the predicate "ask" and "menuask" % which are used to get information from the user, and remember it. https://news.yahoo.co.jp/articles/c82938b8f8ee2e47a5482298ad3a02b89b98209e 台湾IT大臣、30代でトランスジェンダーの「無政府主義者」 唐鳳氏独占取材 チームで取り組んできた最近の課題は、若年層の政治参画、偽情報の一掃、 新型コロナウイルスの流行にテクノロジーで立ち向かうことだ。 保守的な無政府主義者として、唐氏は自身を政府や市民のために働いているのではなく、 その二つをつなぐ存在として見ている。 「私は社会運動と政府の間に位置するラグランジュ点のようなもの」と、宇宙空間で 二つの大きな物体の重力を均等に支える3番目の小さな点を例に出して説明した。 一般的な上意下達型の政府は抜本的に改革するべきだというのが唐氏の考えだ。 本当に素晴らしい方だと思う。先日のPLAZMAでの登壇も拝見しました。この方のように 技術への造形も深く、正しい倫理観を持つ人がIT大臣を担っている台湾と、パソコンも使えないような ハンコ野郎がIT大臣をやってるような日本と、比べるまでもなく圧倒的な差がつくのは当然だよね。 真に優秀な人がトップになれない/なりたくない時点で、日本の未来は暗いなぁと悲しくなります。 クリーネ閉包(Kleene closure)は、形式言語とオートマトンの理論において、 ある演算の繰り返しが生成するシンボルないし文字の列(文字列)の集合である。 また、この繰り返しの単項演算子をクリーネスターという。 集合 V に対するクリーネ閉包の適用は、V* と表す。クリーネがある種のオートマトンを 特徴付けるために導入した方法である正規表現でよく用いられる。 V が文字列の集合であるとき、V* は、空文字列 ε を含み、文字列連結演算に閉じて いるような最小の集合と定義される。この集合は、別の書き方をすれば、V に含まれる ゼロ個以上の文字列を連結して作ることができるような文字列の集合である。 V がシンボル・文字の集合であるとき、V* は、空文字列を含む V 上のあらゆる文字列の集合である。 文字列の集合に適用されるクリーネ閉包の例: {"ab", "c"}* = {ε, "ab", "c", "abab", "abc", "cab", "cc", "ababab", "ababc", "abcab", "abcc", "cabab", "cabc", "ccab", "ccc", ...} 文字の集合に適用されるクリーネ閉包の例: {'a', 'b', 'c'}* = {ε, "a", "b", "c", "aa", "ab", "ac", "ba", "bb", "bc", ...} クリーネ閉包はしばしば、以下のようなモノイド (M, .) 、つまり以下の条件を満たす 集合 M と M 上の二項演算「.」として一般化される。 (閉包)あらゆる a、b ∈ M に対し、a . b ∈ M (結合法則)あらゆる a、b 、c ∈ M に対し、(a . b) . c = a . (b . c) (単位元)ある ε ∈ M が存在して、あらゆる a ∈ M で a . ε = ε . a = a V が M の部分集合であるとき、V* は ε(空文字列)を含み、演算に閉じているような 最小の集合である。このとき V* それ自身もモノイドになり、「V によって生成された モノイド」という。シンボルの集合上の二項演算としての文字列連結による あらゆる文字列の集合はモノイドを成すから、これはクリーネ閉包の一般化である。 全称命題(universal proposition)とは、一つの集合を構成する全ての項について、 ある性質を肯定する命題である。 例えば、「全ての犬はいずれ死ぬ」という命題と「全ての牛は空を飛ぶ」という命題は どちらも全称命題であり、前者は真であり後者は偽である。全称命題は、存在命題の否定と 論理的に等値である。それゆえ、「全ての牛は空を飛ぶ」という命題を主張することは、 「少なくとも一頭は空を飛べない牛がいる」という命題を否定することと等値である。 ただし、ヒューム的な因果に関する懐疑論の線に従えば、真となる全称命題は唯一、 アプリオリに存在し定義から導き出される種類の命題(「全ての犬は哺乳類である」など) に限られる。アポステリオリに、すなわち世界についての経験から導き出される命題 (「全ての犬は4本足をもって生まれてくる」など)は決して真として確証される ことはなく、差し当たり真とされている(反証可能である)、というものである。 >>661 貴方のそれは貴方個人の常識的に考えての説明であり、 その命題も貴方だけの説明にすぎません。 理性だけでは物事を説明しつくせないように感性でも同じであります。 理性と感性の思考術で足りないのが何かすら見出せていないのでは? >>662 私は661ではないですが661の説明に特に問題あるように思えません 具体的にどのような問題点がありますか? >>664 まず日本語を学びたまえ。 問題点ではなく日本語としておかしい。 自然言語による表現は曖昧さや解釈の多義性、誤解や齟齬を生じることがあるので、 論理(式)を使うことにより命題や文の内容を網羅的、かつ、排他的(XOR)に分割して、 それらを漏れや重複なく(MECE)でフォーマットしていくことで自然言語が持つ そのような傾向やバグを排除していこうという発想になる。 つまり、ここで日本語がどうこう難癖を付けている者は、論理を解さぬレベルの低い者で 人物であるということが十分に推論できる。 863 :デフォルトの名無しさん :2020/08/30(日) 14:10:51.87 ID:GgAZZaQa https://www.youtube.com/watch?v=1EqyId5U8zA https://www.youtube.com/watch?v=HOx7R3rgaTs https://www.youtube.com/watch?v=M3x5J4jUYrc https://www.youtube.com/watch?v=4ly0dPogeXY https://www.youtube.com/watch?v=7EbNp1pDRPk 864 :デフォルトの名無しさん :2020/08/30(日) 14:26:36.90 ID:EVylyaDc >>863 昔は大学教授しかこういう講義してなかったが、今は若い女の子が講義してくれるのかw いい時代になったな 865 :デフォルトの名無しさん :2020/08/30(日) 18:38:46.61 ID:Oy/VxFsh おっぱいしか目に入らん import random N = 100000 cnt_7 = 0 cnt_2 = 0 cnt_3 = 0 cnt_4 = 0 cnt_5 = 0 cnt_6 = 0 cnt_8 = 0 cnt_9 = 0 cnt_10 = 0 cnt_11 = 0 cnt_12 = 0 for i in range(N): a = random.randint(1, 6) b = random.randint(1, 6) sum = a + b if sum == 7: # サイコロの合計が7の場合 cnt_7 += 1 elif sum == 2: cnt_2 += 1 elif sum == 3: cnt_3 += 1 elif sum == 4: cnt_4 += 1 elif sum == 5: cnt_5 += 1 elif sum == 6: cnt_6 += 1 elif sum == 8: cnt_8 += 1 elif sum == 9: cnt_9 += 1 elif sum == 10: cnt_10 += 1 elif sum == 11: cnt_11 += 1 elif sum == 12: cnt_12 += 1 cnt_7 /= N # 平均をとる。 cnt_2 /= N cnt_3 /= N cnt_4 /= N cnt_5 /= N cnt_6 /= N cnt_8 /= N cnt_9 /= N cnt_10 /= N cnt_11 /= N cnt_12 /= N print(f"\n2つのサイコロを足して 7になる確率: {cnt_7:.3f}") print(f"2つのサイコロを足して 2になる確率: {cnt_2:.3f}") print(f"2つのサイコロを足して 3になる確率: {cnt_3:.3f}") print(f"2つのサイコロを足して 4になる確率: {cnt_4:.3f}") print(f"2つのサイコロを足して 5になる確率: {cnt_5:.3f}") print(f"2つのサイコロを足して 6になる確率: {cnt_6:.3f}") print(f"2つのサイコロを足して 8になる確率: {cnt_8:.3f}") print(f"2つのサイコロを足して 9になる確率: {cnt_9:.3f}") print(f"2つのサイコロを足して 10になる確率: {cnt_10:.3f}") print(f"2つのサイコロを足して 11になる確率: {cnt_11:.3f}") print(f"2つのサイコロを足して 12になる確率: {cnt_12:.3f}") 2つのサイコロを足して 7になる確率: 0.166 2つのサイコロを足して 2になる確率: 0.028 2つのサイコロを足して 3になる確率: 0.057 2つのサイコロを足して 4になる確率: 0.083 2つのサイコロを足して 5になる確率: 0.109 2つのサイコロを足して 6になる確率: 0.140 2つのサイコロを足して 8になる確率: 0.141 2つのサイコロを足して 9になる確率: 0.110 2つのサイコロを足して 10になる確率: 0.083 2つのサイコロを足して 11になる確率: 0.057 2つのサイコロを足して 12になる確率: 0.028 * 2つのサイコロの出目の合計が7になる確率が一番高い ランダムなので、もう一回試行してみよう。2つのサイコロを10万回投げた時の 合計の数が出現する確率。 2つのサイコロを足して 7になる確率: 0.167 2つのサイコロを足して 2になる確率: 0.028 2つのサイコロを足して 3になる確率: 0.056 2つのサイコロを足して 4になる確率: 0.083 2つのサイコロを足して 5になる確率: 0.111 2つのサイコロを足して 6になる確率: 0.138 2つのサイコロを足して 8になる確率: 0.138 2つのサイコロを足して 9になる確率: 0.111 2つのサイコロを足して 10になる確率: 0.084 2つのサイコロを足して 11になる確率: 0.057 2つのサイコロを足して 12になる確率: 0.028 やはり、出目の合計は7が一番出現しやすいようだ。組み合わせの確率で 考えれば論理的に分かることであろうが。 >>674 × # 平均をとる。 ○ # 2つのサイコロの出目の合計(2〜12)がそれぞれ出現する確率。 「ディープフェイク」は企業に利益をもたらすか 「ドナルド・トランプを批判するバラク・オバマ」「Facebookがいかにユーザーを 抱えているかを自慢するマーク・ザッカーバーグ」「インディー・ジョーンズや ジェームズ・ボンドを演じるニコラス・ケイジ」......ソーシャルメディアで爆発的に 拡散するバイラル動画はいずれももっともらしく見える。だが、恐らくそれらの 大半は「ディープフェイク」だ。ディープフェイクとは、敵対的生成ネットワーク (Generative Adversarial Network:GAN)を使って本物を装い、偽造された動画や画像、 音声を指す。 GANとは1つのデータセットを機械学習の2つのアルゴリズムで確認し、アルゴリズムを相互に競わせて、 そのデータセットに属する追加データを推測する技術だ。 近年はディープフェイクを合成する アプリケーションを簡単に入手できる。かつてはスキルを要したテクノロジーを誰もが 使えるようになっているのだ。その目的が楽しみのためか、不正のためかは関係ない。 GoogleやFacebookのような企業が、こうした動画の人気の高まりや普及を抑えようと 取り組んでいる。だがディープフェイク生成のための人工知能(AI)技術は、 全ての企業が認識しておくべきものだ。 偽動画「ディープフェイク」は本当に“悪”なのか? GANを正しい方向へディープフェイクは成人向け動画や政治的欺瞞がらみで不評を 買っている。だが、ディープフェイク生成の主要技術であるGANの本質は、悪意の あるものでも、誤解を招くものでもない。 技術政策のグローバルコンサルタント企業 AA Access Partnership(「Access Partnership」の名称で事業展開)でデータ および信頼部門の責任者を務めるミハエル・クラウザー氏は次のように話す。 「GANを考案した背景にある目的は、十分なデータがない場合、あるいはデータが 不完全な場合にデータセットを増強する機能を作成することだった。GANは 近似データや類似データを作成できる、間違いなく強力なAI技術だ」GANが生み出す 合成データは、乳がんの検出からダークマター(暗黒物質)の研究まで、さまざまな アルゴリズムのプログラミングに使われている。合成データを使って自動運転車の トレーニングをしているチームも幾つかある。こうした好意に基づくユースケースで は、一般的に「ディープフェイク」ではなく「合成動画」と呼ばれる。 「コンテンツの作成にはまだかなり高額の費用がかかる。動画を用いたコミュニケーションを もっとたくさん実現するための技術革新は、以 前よりも身近なものになっていると考えられる」 (フランク氏) 特に米国と中国がAI技術で競争している現状を考えると、米国が 技術的なリーダーシップをとる上ではGANが重要になる。 中国は、監視に関する同国の法律、政策、歴史によって、米国にはない市民データの バックログにアクセスできる。米国も監視活動を増やしている。だが、監視に関する 多くの規制も制定している。そのため、AI技術の研究に使用するデータプールには 限りがある。 「適切なトレーニングを実行し、インテリジェンスに富んだアルゴリズムや AIシステムを作り上げるための教師データにどれだけアクセスできるかによって、 AIの優位性が決まる。米国が優位に立つには、米国は持っていないが中国は持って いるようなデータを作り出す必要がある。特に、顔認証、映画、監視、音声ログなどだ」(クラウザー氏) 3 偽動画「ディープフェイク」は本当に“悪”なのか?ITインフラセキュリテ“偽CEO”の声にだまされ2000万円以上の被害も 「ディープフェイク」の対処法GANには善意で好意的な用途がある。だが話題になる ことが多いのは、ディープフェイクにまつわるリスクの方だ。2019年、ある企業が ディープフェイクによって24万3000ドル(約2600万円)を盗み出される窃盗事件が あった。この事件は、犯 人が業務時間終了後にオフィスに電話をかけ、音声ディープフェイクを 使ってこの企業のCEOの声を模し、延滞料金の発生を防ぐために金銭を振り込むよう 担当責任者に依頼したものだった。 こうしたディープフェイクはますます広がっており、複数のソーシャルメディア企業は 対処に取り組んでいる。GoogleやTwitter、Facebook、Redditは、それぞれが提供する サービスにおいてディープフェイクがもたらすリスクと言論の自由のバランスを取るために、 ここ数カ月、ポリシーにさまざまな変更を加えている。とはいえ、具体的に ディープフェイクに対する保護となる技術的な解決策はまだない 技術的な解決策は今後数年で進化する。だがセキュリティや防御は高額なので、 企業はリスクベースのアプローチを取るべきだ。クラウザー氏はそう考えている。 「巨大投資銀行や原子力企業のディープフェイクの脅威要因に対する姿勢は、 スモールビジネスとは大きく異なるはずだ」とクラウザー氏は話す。ディープフェイク の出現は動画認証ツールへのニーズを高めている。動画表示ツールや動画公開プラット フォームが、本物の動画とディープフェイク動画を区別するのに、動画認証ツールが 役立つ。 動画録画時にその動画の起源を認証する何かを撮影することで、ブロックチェーン技術を 用いて動画の真偽を認証する方法が話題になっているとフランク氏は説明する。 同氏によると、それは偽造品と戦い、サプライチェーンに漏れがないようにするため、 物理製品の起源を認証するために用いる手法に似ている。 >>676 どの目が出やすい統計がでたとしても、それがランダムではないとは言い切れない それは10万回周期で7が多めにでる周期と少なめにでる周期がどこかにあれば 何の問題もならないランダム性である。 デジタル時代はフェイク情報も増えるので、情弱にはますます厳しい社会になりそうだ 一般向けの情報誌の話題はGANもそうだけど、2、3周回遅れの話題ばかりなので、 もうそんな遅れた情報が流れている時点では情勢が変わっているからね。 でもやはりmp3よりもレコードの方が情報量が多いんだろ? >>691 人が得られない情報が多くても、意図的に合理化され脳内補完によって 見えない部分の情報量まで訂正できてしまうmp3のほうが無意識下にある 創造力の情報量が多いと愚考してみます。 >>689 フェイクでも自分が理解しやすく、そう思いたいフェイクは常に真実です。 朝日新聞がそういうネタを扱うとかあるかもしれませんが、 CNNもニューズウィークもBBCも、特定のそれは確実に正しさの情報源で あります。 【田村厚労相】 食事の際には、口元を覆いつつ食事もできる飲食用マスクの着用を 田村憲久厚生労働相は12日午前、内閣府で始まった新型コロナウイルス感染症対応の 分科会で、 国内の感染状況に危機感を示し、飲食用マスクの着用などの「強力なメッセージ」を 分科会が出すよう求めた。 田村氏は冒頭のあいさつで、1週間平均の新規感染者数が足元の2週間で 2倍になっている点を挙げ、 「非常に危惧している」と述べた。その上で、「大変な状況が 訪れないとも限らない」として、感染爆発を防げるかどうかの重要局面との認識を示した。 その上で、国民や事業者に対し、食事の際には、口元を覆いつつ食事もできる飲食用マスクを 必ずつけるといったメッセージの発出を分科会に求め、 「できることは何か、一つ一つやっていただいて、 爆発的な感染拡大を防いでいく。それが一番重要なところにきている」と危機感をあらわにした。 http://www.asahi.com/articles/ASNCD449QNCDULFA00N.html サイゼリヤ/食事用マスク「しゃべれるくん」 http://www.ryutsuu.biz/images/2020/08/20200807saizeirya.jpg http://www.ryutsuu.biz/images/2020/08/20200807sai2.jpg 「飲食用マウスシールド」 http://prtimes.jp/i/55455/3/resize/d55455-3-167953-3.jpg 【教育】デジタル化「1人1台」へ 子供がタブレットで板書を撮影 教科書デジタル化「1人1台」へ、 専門家が描く未来 教科書にもデジタル化の波が押し寄せている。10月上旬、平井卓也デジタル改革相らが 「教科書は原則デジタルへ」と要請。約2週間後には、萩生田光一文部科学相が 「授業時数の2分の1未満」とするデジタル教科書の使用基準を緩和する方針を示した。 日本の学校現場でデジタル教科書が広がるのか。文科省の検討会議の座長を務める 堀田龍也・東北大大学院情報科学研究科教授に聞いた。 https://www.asahi.com/articles/ASNCB5TK8NC4UTIL009.html 授業後、黒板の板書を「1人1台」のタブレット端末で撮影して保存する 高浜小の児童たち=2020年10月2日午後2時46分、愛知県高浜市の高浜小学校、松本行弘撮影 https://www.asahi.com/articles/photo/AS20201110001895.html https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20201110001895_comm.jpg 論文のタイトル「On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?」。 膨大な量のテキストデータで学習させたAI、「large language models」(大規模な言語モデル)の リスクについて説明しています。大規模な言語モデルというのは、Googleさんの自然言語処理 「BERT」やOpenAIが公開した言語モデル「GPT」などのことですね。 GPT-3のすごさは話題になっています。私のようなへっぽこライターよりよほどまともな文章が書けます。 だけど論文は「こうした言語モデルの開発に関連する潜在的なリスクと、これらのリスクを 軽減するための戦略について十分な考慮が払われているだろうか?」と問題提起しています。 ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
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