投稿

YouTube チャンネル に「エントロピー論」のセクションを追加しました

 【 YouTube チャンネル に「エントロピー論」のセクションを追加しました 】 YouTube チャンネル Maruyama Lectures に「エントロピー論」のセクションを追加しました。ご利用ください。  https://www.youtube.com/c/MaruyamaLectures あわせて、「エントロピー論」セクションの再生リストに、短いですが「説明」を追加しました。 今回の更新は、前回、MaruLaboの「エントロピー」関連ページのコンテンツをYouTube中心からpdfの資料中心に再構成したことに対応するものです。 各再生リストに追加した「説明」は次のようなものです。ざっと目を通していただけると、「エントロピー論」の大雑把な流れがわかるのではと思います。 3~4年前のポストも含まれているので、現在なら「エントロピー論」にもっと違った角度から光を当てられると感じているのですが、基本的には以前のコンテンツをそのまま使っていることご了承ください。 ● 「情報とエントロピー入門」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLQIrJ0f9gMcNUBuVzPZ2BXUB_vZp4e4Xq マルレク基礎「情報とエントロピー入門」の講演資料公開しました。ご利用ください。https://www.marulabo.net/docs/info-entropy/ 今回のセミナーは、技術者に「エントロピー」とは何かについて、基本的な知識を提供することを目的にしています。 熱力学の中で登場した「エントロピー」という概念は、熱力学から統計力学、統計力学から量子力学という、19世紀から20世紀にかけての科学の枠組みの歴史的変化の中で中心的役割を果たします。  重要なことは、「エントロピー」概念は、もっぱら抽象的な「科学の枠組み」にかかわる概念ではなかったということです。それは、それぞれの時代の具体的で実践的な「技術」と密接なつながりを持っていました。  蒸気機関が先端技術であった時代にも(熱効率の最大化)、電信・電話・ラジオ・テレビが先端技術であった時代にも(通信効率の最適化)、エントロピーを最小にしようという試みが、技術的チャレンジの中心課題でした。今日の最先端技術である、いわゆる「AI」技術...

エントロピー関連ページの 更新について

 【 エントロピー関連ページの 更新について 】 「LLMの理論モデルの新しい展開 (後編)」の準備をしていて、利用したい以前のMaruLaboの情報が、動画中心に構成されていて、資料の参照がしにくいことに気づきました。 Magnitude論というのは、エントロピー論の新しい展開なんです。 MaruLaboのエントロピー関連ページのうち、今回の話に関連するページを、pdfの講演資料にアクセスしやすいように編集し直しました。 次の三つのページです。 ● 「情報とエントロピー」ページ https://www.marulabo.net/docs/info-entropy2/ ● 「エントロピー論の現在」ページ https://www.marulabo.net/docs/info-entropy5/ ● 「エントロピー論とカテゴリー論」ページ https://www.marulabo.net/docs/info-entropy5-addendum/ こちらをご利用ください。 二つ目の資料の第四部は、三つ目の資料の第一部と重複しています。 また、MaruLaboの「ジャンル一覧」から、アクセスできる「「エントロピー」関連ページ」の当該ページのエントリーに、講演資料全文情報を追加して、変更しました。  https://www.marulabo.net/marulabo-entropy/ 【  三つの資料で 特に、チェックして欲しいポイント 】 三つの資料を合わせると、だいぶボリュームが嵩むのですが、いくつかチェックポイントを置いてみました。三つの資料の基本的ポイントが理解できているか確かめてみてください。 −−−−−−----−−−−--−−−−-−− blog 「エントロピー関連ページの 更新について」 https://maruyama097.blogspot.com/2025/07/blog-post_20.html スライド「エントロピー関連ページの 更新について」のpdf ファイル https://drive.google.com/file/d/1SJMfBckmeTHGEHcQuFwCoIbBVW2L0tvr/view?usp=sharing ショートムービー「エントロピー関連ページの 更新について」 https://youtu.be/aB...

3/29 マルレク「Surface code と Stabilizer 2」の講演ビデオと講演資料公開しました

【 3/29 マルレク「Surface code と Stabilizer 2」の講演ビデオと講演資料公開しました 】 丸山です。 3月末に開催した、「Surface code と Stabilizer 2」の講演ビデオと講演資料公開しました。 ご利用ください。 セミナーは3つのパートに分かれています。個別にも全体を通してもアクセスできます。 -------------------------- 全体を通して見る --------------------------  ●  「Surface code と Stabilizer 2」セミナーの講演ビデオ全体の再生リストのURLです。全体を通して再生することができます。 https://www.youtube.com/playlist?list=PLQIrJ0f9gMcPUuKxOMX0dDHg2C5iXjlx9  ●  講演資料全体を一つのpdfファイルにまとめたものはこちらです。    「Surface code と Stabilizer 2」講演資料 https://drive.google.com/file/d/1ODWuqoEpu9Yi3giOXsD2zjbQCYLe5ba-/view?usp=sharing --------------------------  パートごとに見る --------------------------  ●  Part 1 Surface code Measure qubit    講演ビデオURL : https://www.youtube.com/watch?v=hdsiSrw6aGA&list=PLQIrJ0f9gMcPUuKxOMX0dDHg2C5iXjlx9&index=1&pp=gAQBiAQB    講演資料 pdf : https://drive.google.com/file/d/1OX6VQRBAhMy2iY4AJb-WOFmPGd9VTD3E/view?usp=sharing  ●   Part 2 Logical qubit と Logical operator     講演ビデオURL : https://www.youtube.com/watch?v=04uuqEw-aO0...

2/27 マルレク「Surface code と Stabilizer」講演ビデオと講演資料 公開情報

【 2/27 マルレク「Surface code と Stabilizer」講演ビデオと講演資料のURLです 】 丸山です。 2月のマルレク「Surface code と Stabilizer」の講演ビデオと講演資料を公開しました。 *** お詫び *** セミナーのまとめページとセミナー受講者に送った pdfのURLのリンクが、いつからか切れていました。今回、pdfのリンクを新しいものに貼り直しました。気がつくのが遅くてすみませんでした。 *** *** *** セミナーは3つのパートに分かれています。個別にも全体を通してもアクセスできます。 -------------------------- 全体を通して見る --------------------------  ●  「Surface code と Stabilizer」セミナーの講演ビデオ全体の再生リストのURLです。全体を通して再生することができます。 https://www.youtube.com/playlist?list=PLQIrJ0f9gMcMGSYprVQZT7KaRCbas_ELe  ●  講演資料全体を一つのpdfファイルにまとめたものはこちらです。    「Surface code と Stabilizer」講演資料 https://drive.google.com/file/d/1AkvWOyq-b_lIzmp6FPr-YuzkEaHd6hZC/view?usp=sharing --------------------------  パートごとに見る --------------------------  ●  Part 1 量子エラー訂正技術の飛躍    講演ビデオURL : https://www.youtube.com/watch?v=vraIHMALeic&list=PLQIrJ0f9gMcMGSYprVQZT7KaRCbas_ELe    講演資料 pdf : https://drive.google.com/file/d/1DjlFZ1cbT9nr6shk8izn2eZ2MYPvsMSF/view?usp=sharing  ●  Part 2 量子回路の振る舞いを計算する     講演ビデオURL : https://www....

ディドロのオウム

【 ディドロのオウム −− 昔の話をしよう (3) 】 #DreamerV3 「もし、すべてに答えるオウムがいたなら、 私は迷わず、それは思考する存在だと言うだろう…」 "s'il se trouvait un perroquet qui répondît à tout, je prononcerais sans balancer que c'est un être pensant ..." この文章は、ドゥニ・ディドロの最初の個人著作であり、1746年に匿名で出版された『哲学思想』(Pensées philosophiques) に含まれています。この文章は『哲学思想』の「Pensée XX」(第20思想)に登場します。 https://fr.wikisource.org/wiki/Pens%C3%A9es_philosophiques/Pens%C3%A9es 【 この引用の文脈 】 『哲学思想』の第20思想において、この引用はディドロと無神論者との間の対話の中で、無神論者の発言として登場します。 無神論者は、思考する存在であることの確信を論じる中で、思考は表面的な行動や音(デカルトが思考能力を否定した動物もこれらを生成する)によって判断されるのではなく、「観念の連鎖、命題間の論理的帰結、そして推論の結合」によって判断されると主張します。 この文脈で、無神論者は「あらゆる質問に答えるオウム」という仮説的な例を挙げ、真の思考が論理的かつ首尾一貫した推論によって証明されることを強調しています。 【 外部からの観察可能性と 内部の論理的整合性の関係  】 この引用が提示する文脈は、単なる知性の定義を超え、思考の本質、特に外部からの観察可能性と内部の論理的整合性の関係という、哲学における根源的な問題を提起しています。 これは、現代の人工知能(AI)における「ブラックボックス問題」(内部プロセスを理解することと外部の振る舞いを評価することの対比)の中心的な議論に先行するものであり、単なる計算能力と真の知性の区別という微妙ながらも重要なニュアンスを含んでいます。 ディドロは、この対話を通じて、外部から観察可能な行動(応答能力)が、知性や思考の存在を判断するための主要な基準となりうることを示唆しました。 【 知性を「パフォーマンス」として...

DeepMindの三つのプロジェクト

【  DeepMindの三つのプロジェクト 】 このセッションでは、DeepMindによる近年の画期的なAI研究、特に汎用制御エージェント「DreamerV3」、数学的証明システム「AlphaGeometry」、そして科学的・アルゴリズム的発見コーディングエージェント「AlphaEvolve」の三つに焦点を当てて、その概要を見ていきたいと思います。  ● DreamerV3  ● AlphaGeometry  ● AlphaEvolve これらの研究は、異なるアプローチを取りながらも、AIのフロンティアを拡大するという共通のビジョンを追求しています。 【 三つのプロジェクトの概要 】 DreamerV3は、多様なタスクを単一の固定構成で習得する能力を示し、AIの汎用性における新たな地平を切り開きました AlphaGeometryは、神経言語モデルと記号的演繹エンジンを融合させ、オリンピックレベルの幾何学問題を解くことで、AIによる高度な数学的推論の可能性を実証しました。 AlphaEvolveは、大規模言語モデル(LLM)と進化的アルゴリズムを組み合わせ、新たなアルゴリズムを発見し、既存の計算システムを最適化することで、AIによる自律的な科学的発見と技術革新の時代の到来を予感させました。 三つのプロジェクトの詳しい紹介は、講演資料のpdf あるいは 動画を参照ください。 −−−−-−−−-−−−−-−−−−−−−−- セミナー申し込みページ https://deepmind.peatix.com/view blog page https://maruyama097.blogspot.com/2025/07/deepmind.html マルレク「AI とマインクラフトの世界」まとめページ  https://www.marulabo.net/docs/dreamerv3/ マルレク「AI とマインクラフトの世界」のショートムービーの再生リスト https://www.youtube.com/playlist?list=PLQIrJ0f9gMcNT-iHwnkWJ5379ztVAbatX ショートムービー「  DeepMindの三つのプロジェクト 」のpdf https://drive.google.com/file/d/1Llq9R-8LBhUrFv...

AI技術としてのDreamerV3

【 AI技術としてのDreamerV3 】 #DreamerV3 これまで、 DreamerV3 を、主要に、Minecraft でダイアモンド採掘もできる「ゲームをするAI」として紹介してきました。 このセッションでは、もう少し一般的な視点で、DreamerV3 を見てみようと思います。DreamerV3が、 AI技術としてどのような特徴を持っているかを整理することで、DeepMindのAI開発のビジョンの一端を知ることができると考えています。 【 DreamerV3の主要目的 】 人工知能(AI)研究における長年の課題の一つは、広範な応用分野にわたる多様なタスクを学習し解決できる汎用アルゴリズムの開発でした。 既存の強化学習(RL)アルゴリズムは、開発されたタスクと類似のタスクには容易に適用できるものの、新たな応用領域に合わせて設定するには、依然として人間の専門知識と多くの実験が必要とされました。 DreamerV3は、この課題に対処することを主要目的としています。 具体的には、単一の固定された設定で150以上の多様なタスクにおいて専門的な手法を凌駕する性能を発揮する汎用アルゴリズムの実現を目指しました 。 【 DreamerV3の手法の核心 】 DreamerV3の核心的な手法は、環境の「ワールドモデル」を学習することにあります。 このワールドモデルは、エージェントが潜在的な行動の結果を予測し、将来のシナリオを「想像」することで行動を改善することを可能にします。 システムは、並行して訓練される3つのニューラルネットワークで構成されます。 ワールドモデル: 感覚入力xt​をエンコーダ(enc)を用いて離散表現𝑧_𝑡 ​に符号化し、これらの表現の系列を予測する。入力はデコーダ(dec)によって(𝑥_𝑡 ) ̂として再構成され、表現を形成するのに役立ちます。具体的には、自己符号化を通じて感覚入力のコンパクトな表現を学習します。 クリティックネットワーク: 想像された各結果の価値を判断します。 アクターネットワーク: 最も価値の高い結果に到達するための行動を選択します。 【 DreamerV3の新規性 】 汎用性と固定ハイパーパラメータ: DreamerV3は、150以上の多様なタスクにおいて、単一の固定されたハイパーパラメータセットで専門的な手法を上回る性...