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R.I.P.

最近、よくオペラを聴いている。

クラシックは嫌いじゃないのだが、オペラはあまり好きじゃなかった。だいたい、聴いても歌の意味がわからないし、歌声が耳になじめない。

でも、「鶏の首を締めたような」というけど、実は、「夜の女王」は大好きなのだ。どう首を絞めたって、鶏にあんな歌い方をさせるのは難しいだろう。

歌の意味がわからないというけど、少しは分かる英語でも、Eminemの歌詞、聞き取れたためしはない。

マタイは、意味はわからないけど、若い時からレコードが擦り切れほど聴いてきた(これ、言い回しが古い。今なら、「ギガがなくなるほど」というべきかな。)

どんなにマタイが好きだったかといえば、当時の親しい友人に「僕の葬式にはこの曲かけて」と、Erbarme dich を指定した。迷惑な話だったと思う。それから50年近くたっても、まだ、依頼人はピンピンしているのだから。今は、葬式の曲は、Lady GaGaでもいいやと思っているのだから勝手なものだ。

わかったことは、僕は、これまでモーツアルト以外のオペラを聴こうと思わなかったということ。趣味のことだから、好き嫌いがあるのは当然である。

一転してオペラを聴き始めたのは、若い友人のテフ君が主催する「オペラ勉強会」に参加するようになってからだ。昨日が5回目だった。いつもは人の前で一方的に話すことが多いのだが、人の話を聞くのは楽しい。

ちょうど一年前の6月18日、二十歳のラッパー XXXtentacionが死んだ。若い才能が、いとも簡単に路上で殺されたのだがショックだった。一周忌には、何か書こうと思っていたのだが、その日を忘れていた。きっと何かのオペラを聴いていたのかもしれない。忘れてごめんなさい。

 「XXXtentacion 安らかに眠れ!」

と書きたいところだが、どうもこのセリフが陳腐に思えて、筆が進まない。

若い男が教会の扉を開け、誰かの葬式に出る。まっすぐに花で飾られた祭壇に向かって進み、棺を見ると、そこに横たわっているのは自分だった。突然、その死体が起きあがり、棺から飛び出して自分に殴りかかる。その後は、二人の暴力的な殴り合いが延々と続く。死んだはずの自分と、生きているはずの自分の死闘だ。

きっと、生きていても死んでいても、安らかには眠れない人がいるのだろう。

URLを貼ろうと思ったが、やめた。きっと不愉快な映像だと思う人もいると思うから。…

テンソルとは何か?

今度、久しぶりにディープラーニング系の話をします。

調べてみたらマルレクでディープラーニングの話をしたのは、2年前が最後でした。https://www.marulabo.net/docs/20170528-marulec01/

「先生、たまには人工知能の話もしてください。」(いつもしてますけど。)
「あと、数学、関心高いんですよ。」(「楽しい数学」、やってますけど、楽しくない?)

今回のセミナーは、こうした(角川 en藤さんからの)リクエストに応えたものです。

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7/9 角川セミナー「初めてディープラーニングを学ぶ人のための数学入門〜ニューラルネットで行列を理解する〜」
https://lab-kadokawa83.peatix.com/
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普通に線形代数の話をしても面白くないので、今回は、ちょっと新しい考え方を紹介できればと思っています。

それは、「テンソルとは何か?」という疑問に、絵解きで答えるアプローチです。

ディープラーニングのフレームワークとしては、 GoogleのTensorFlowは有名ですし、スカラー、ベクトル、行列 ....といった系列の拡張として「テンソル」という概念があることは、ご存知の方も多いと思います。

ディープラーニングの数学では、「テンソル」というのは大事な概念です。

今回紹介しようと思っているのは、Tensor Network という考え方です。

考え方は簡単です。マルを一つ考えます。マルから一つだけ「手」が出ているのが「ベクトル」で、マルから二つ手が出ているのを「行列」と考えるんです。一般に、マルからたくさん手が出ているのを、「テンソル」と呼びます。(手が無いマルは「スカラー」です。)

マルとマルは、手をつなぐことができます。手をつなぐということは、ある演算に対応しているのですが、マルとマルがつながることで、テンソル(マル)のネットワークが出来上がります。これを Tensor Network と呼びます。

7/9 セミナーの参考資料 Youtube から視聴できるようにしました。

「テンソルとは何か? Tensor Network 入門(1) -- ベクトル編」
https://youtu.be/rAGWJ…

丸山の7月の講演について

やっと、7月の三つのセミナーの告知ページができました! 7/6 角川ハンズオン「量子コンピュータで学ぶ量子プログラミング入門」
https://lab-kadokawa82.peatix.com/ 7/9 角川セミナー「初めてディープラーニングを学ぶ人のための数学入門〜ニューラルネットで行列を理解する〜」
https://lab-kadokawa83.peatix.com/ 7/29 マルレク 「Yet Another AI -- RPAは「推論エンジン」の夢を見るか」
https://yet-another-ai.peatix.com/ ふー。 〜 はたらけど
  はたらけど なお わがくらし らくにならざり
  ぢっとてをみる 〜 とうかいの こじまのいその しろすなに
  われなきぬれて
  かにとたわむる 僕の場合、泣きぬれてたわむれているのは、「かに」じゃなくて「パワポ」です。

7/29 マルレク 「Yet Another AI -- RPAは「推論エンジン」の夢を見るか」の告知ページ公開しました

https://yet-another-ai.peatix.com/view

現在のAI技術の主流は、ディープラーニング技術なのですが、それ以外のもう一つのAI技術("Yet Another AI")として、論理的・数学的推論をコンピュータで行おうというAI技術の流れが存在します。今回は、そうした技術を取り上げます。

ディープラーニングは、生物のニューロンとそのネットワークをモデルにしています。視覚や聴覚・嗅覚といった生物の知覚のシステムを機械でシミュレートし、また、生物の全身の筋肉を連携させてバランスをとって運動する運動能力を機械・ロボットで実現するにはとても優れた技術です。

それは、生物との類似で言えば、蜜を求めて花を回るハチや、上空から獲物を見つけて急降下するハヤブサの、体内のニューラル・ネットワークの働きと同等のものを機械の上で実現しようという技術だと思っていいと思います。

ただ、人間には、そうした、ほとんど全ての生物に共通する感覚・運動能力とは別に、感覚と運動とをワンクッション置いて統合する機能があります。確かに、ハチも「迷う」かもしれないし、ハヤブサも「賢い」かもしれないのですが、人間は、知覚系の入力から条件反射的に運動系を動作させて行動するだけではありません。

人間は、考えます。考えることができることが、人間の知能の大きな特徴だと僕は考えています。

そうした人間の「考える」知能の中核は「推論」する能力にあります。もう少し、抽象的に言えば、人間は論理的・数学的に推論する能力を持っています。それは、「人工知能」技術の重要な対象だと僕は考えています。

ディープラーニング技術は、「推論」する人間をシミュレートできるでしょうか? 答えはおそらくノーです。

ドンキーカーでも自動運転するBMVでも、ディープラーニング技術はとても重要です。ただ、彼らに右側通行か左側通行かといった「交通法規」を覚えさせるのに、ディープラーニングは役立つでしょうか? 多分、もっと上位の層で、ルールを覚えさせることが必要になります。

ネットワークのセキュリティでも、異常検出にディープラーニング的アプローチは役に立ちます。ただ、異常らしきものを検出したとして、それにどう対応すべきかは、「自動化」「機械化」しようと思ったら、たくさんのルールの構築が必要になります。

「推論…

アーリー・アダプターの為の、技術と科学の未来講座

Facebookのマルレク+MaruLaboページを更新して、あらためてマルレク+MaruLaboの目標を明確にしました。

新しいページの「ストーリー」をご覧ください。

「マルレク+MaruLaboは、IT 技術のアーリー・アダプターを主要な対象として、技術と科学の未来を展望する上で丸山が重要と考えるトピックについて、出来るだけ新しい情報を、出来るだけわかりやすく、出来るだけ多くの⼈に、伝えていくことを⽬標にしています。」

新しい趣旨に賛同いただけたら、Facebookのマルレク+MaruLaboページにも、「いいね」お願いします。

【重要かも】

なぜか(多分、僕がミスったのでしょう)、
マルレク+MaruLaboのFacebookページのURLが、
https://www.facebook.com/marulec2018/ から、
https://www.facebook.com/marulec2019/ に変わりました。

マルレク + MaruLabo
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Daniel Harlow

ダニエル・ハーローは、少しジム・キャリーに似ているイケメン物理学者である。

5月の連休に配信元のトラブルで、彼のビデオの一部が見れなかったので、セミナーがひとつ終わったこの土日、彼のレクチャーを6~7本ほどをYoutubeでまとめて観た。面白かった。

AMPSパラドックス(ブラックホールの情報問題の難問)を「量子複雑性」の理論で解決し、現在の物理学の中心的なスキーマであるAdS/CFT対応の解釈に「量子エラー訂正理論」を持ち込み、量子重力ではこれまでの物理のアイデアの支柱だった「対称性」が破れることを示すなど活躍が続いている。

彼のアプローチの特徴は、物理学に情報の理論を持ち込むこと。写真は、2年前のスタンフォードでのComplex Workshopの一コマ。テーマは、"Hardware+Software in Physics" 彼らしい問題意識だ。http://bit.ly/2WWZyUz 

2-30人ほどの小さな規模のワークショップだが、彼のセッションには、サスキンド、マルデセナ、アーロンソンが参加していた。すごい。(僕は、Youtubeで彼らの顔はよく知っているのだ。)

arXivのおかげで、図書館がなくてもあまり困らなくなったのだが、Youtubeのおかげで学会に行かなくてもよくなっている。(ちょっと極論かもしれないが、物理に関しては、この数年のビデオ配信の広がりは目をみはるほどだ。)

これまでは、論文を読むしかなかったのだが、最近、僕は、論文読む前に、著者とテーマでビデオを探す。そのあとで論文を読む。そっちの方がずっと効率的に学べる。

いい時代になったものだ。

(二日だけ自由な時間をとったのだが。また、セミナーの準備に戻らないと)

生命表

去年生まれたばかりの孫の「平均寿命」が80歳だというのに、僕の歳に「平均余命」を足すと85歳になる。 新しい世代の寿命はどんどん伸びているはずなのに、僕の方が、僕の孫より5年長生きする? なんかおかしい。 でも、少し考えたら、この5年の差に思い当たった。 僕から見れば、同じ世代の何人かはすでになくなっているということ。生き延びているだけラッキーなのかも。人生は悲しいものだ。 孫から見れば、これからの平均80年の人生、何が起きるかわからないということ。いのちを大事にするんだよ。人生は厳しいんだよ。
〜「命数知るべからず」 〜  「わたしが思い描く神々の図というのは、オリュンポスの山でごろごろ  しながら、甘美な神の酒と食べ物に溺れ、骨と脂身を焼いた芳香に
 つつまれ、病気の猫にちょっかいを出す十歳の子の集団みたいに
 イタズラで、時間をもてあましている、というもの。
 「今日はどの祈りを聞き届けてやろうか?」と、顔を見あわせ、
 「サイコロをふって決めよう!こいつには希望を、あいつには絶望を。
 でもって、こうして仕事をしている間にも、あの女の人生を
 めちゃくちゃにしてやれ。ザリガニに化けて彼女とセックスしてさ!」
神々は退屈まぎれに、山ほど悪さをしているに違いない。」