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小林多喜二、または、僕の祖母のこと

僕の母の旧姓は小林である。母の父は、小林多喜二の又従兄弟(マタイトコ)だった。わかりやすく言うと、僕の祖父の祖父と多喜二の祖父は兄弟だった。(わかるかな?)

祖父は、僕が小学校に入る前になくなったので、多喜二のことを祖父から聞いたことはない。幼稚園児が、ジイちゃんに、「多喜二の思想、どう思う?」と聞く場面を想像したのだが、それは、かなりシュールなものだ。僕も、未熟だった。優しいジイちゃんだったなぐらいの記憶しかない。

遠いとはいえ、僕と多喜二に少し血縁関係があることを知ったのは、大学生になってからだと思う。僕の子供時代には、そのことを自慢するような雰囲気は、田舎には、まだなかったのかもしれない。

ただ、みじかなところに、多喜二を知っている人がいた。母の母、僕のばあちゃんである。彼女は、多喜二と同級生で同じクラスだったと言う。

 「多喜二? いたよ。私の方が勉強できた。」

成績うんぬんの話は、本当かどうかわからないが、同い年で同じクラスだったことは確かなようだ。

僕の祖母は、なかなか強烈な人で、戦後の混乱期に、女手ひとつで一代で財を成した。「女手ひとつ」と書いたが、祖父が亡くなったわけではない。おとなしい祖父は、だまって彼女について行った。(そういえば、僕も、働かないで、長いこと彼女に食わしてもらっていたな。「ヒモ」遺伝子?)

と書くと、利発な女の子が、秀才タイプではなくイケメンのスポーツマンを選んで、自分が立ち上げたビジネスでも成功しました。めでたし、メデタシの成功ストーリーのように見えるが、本当は、そんなに単純ではない。

多喜二が遠縁だと言うことを聞いてから、彼女に、同じクラスにいた多喜二くんのことを、色々聞こうとも思ったのだが、あまり、学校時代のこと話すの好きそうじゃなかった。彼女から得られた情報は、「私の方が、多喜二より勉強できた」ということだけだった。そのうち、多喜二のこと彼女に聞くのを、やめることにした。

後になって気づいたことがある。彼女は、ほとんど学校に行っていないのだ。ちなみに、僕のジイさんが得意だった「スポーツ」は「相撲」だった。サッカーでも野球でもテニスでもない。舞台は、現代の中学校でも高校ではなく、明治時代の東北の片田舎の「尋常小学校」である。「おしん」の時代だ。僕のばあちゃんは、ローカルなミニおしんみたいな人だと思ってもらえればいいと思う。…

"Quantum Computing for Business" keynote by Preskill

昨年末に開催された、"Quantum Computing for Business"のセッションの様子が、動画で公開されている。https://www.q2b.us/ Preskillのキーノート https://goo.gl/fUTDhD は、量子コンピューティングの現状と展望の見事なオーバービューを与えている。 彼は、現状(と言っても、ここ数年先の未来が含まれているのだが)を、Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) technology と呼んでいる。 Intermediate-Scale 中規模というのは、ここ数年で実用化が見込まれる50~100 qubitのシステムのことで、それでも、ある分野では、現在のディジタル・コンピュータを超える能力を持ちうるという。 Noisyというのは、現状では、環境からのノイズのコントロールが完璧にはできない状態が、しばらくは続くだろうということ。 NISQ technologyの有力な応用としては、量子コンピュータの概念の元祖であるファインマンのビジョンに忠実に、複雑な多体系などの量子状態のシミレーションを考えている。 ただ、それだけではない。基本的には、複雑性とエンタングルメントの新しい物理学の時代を切り開くパイオニアとして、NISQの時代を位置付けている。ワクワクする展望だ。 講演では、量子アニーラーについても、量子ディープ・ラーニングの可能性を開くQRAM — quantum random access memory についても触れている。 面白かったのは、講演の最後に「量子ゲーム」というのが出てきたこと。量子の世界は、日常の直感には反する。それが量子コンピュータの理解を難しくしている。ただ、量子の世界を体験できるようなゲームを作って、子供達がそれを遊んでいるうちに、我々とは違う直感を持つ世代を作れるのではという話。 確かに、学校で量子の世界をどう教えるのかという問題はあるのだが(日本の高校物理の教科書では、全く取り上げていない)、量子論理解のもっとベースにある量子論的直感をゲームで育てるというアプローチは、ありかも。 このキーノート、とても重要だと思う。
そっくり、今度のマルレクで紹介したいな。

セミナー予告 【 2月24日 「機械学習アプリを「賢く」作る:AWS SageMakerクラウド・ハンズオン」

2月24日開催の、MaruLabo x 角川総研さんとのハンズオンのおしらせです。https://lab-kadokawa45.peatix.com/  “Amazon SageMaker(以下、SageMaker)” は、昨年末のAWS re:Inventで発表された、注目すべき開発環境です。  SageMakerは、機械学習・深層学習モデルに基づくアプリケーションの開発を、モデルの開発から、その学習・訓練、本番環境へのサービスのデプロイまで、Jupyter Notebookを使ってWebブラウザ上で、一気通貫に行うことができます。  今後、ますます大規模化が予想される機械学習に基づくサービス開発で、開発期間の短縮・合理化は大きな意味を持っています。同時に、初めて機械学習のサービス提供を目指す人にとっても、最初からこうした開発環境での開発経験を持つことは大きなアドバンテージになります。  今回のハンズオンでは、ディープラーニングの画像認識モデルを用いて構成されたサービスを受け取り、Androidで動く(Androidがない方は、WebブラウザからアクセスできるWebアプリを作ってもらいます)画像認識アプリを作ってもらおうと思っています。  前回(2017年12月開催)の『角川アスキー総合研究所 × MaruLaboハンズオン』と同様に、主催者側が参加者分のSageMaker環境をクラウド上に用意しておきますので(この費用は全て実習費に含まれています)参加者は、特別の事前準備なしに、ノートPCを持って参加するだけでOKです。  多くの皆様の参加をお待ちしています。

マルレク・ネット動画公開情報

これまでのマルレク・ネット動画公開の情報です。
------------------------------------ 2018/1/15「ボイス・アシスタントから見るAIの未来」
動画:https://crash.academy/class/203 資料:https://goo.gl/i1V7Et
2017/11/30「量子コンピュータとは何か? 」
動画:https://crash.academy/class/189 資料:https://goo.gl/muA5TU
2017/9/28 「エントロピーと情報理論 -- 量子情報理論入門」
動画:https://crash.academy/class/156 資料:https://goo.gl/cu8F2r
2017/7/31 「人工知能の歴史を振り返る 」
動画:https://crash.academy/class/139/ 資料:https://goo.gl/6MeZJh
2017/5/28 「ニューラル・コンピュータとは何か? 」
動画:https://crash.academy/class/101/ 資料:https://goo.gl/qZyLQD
2017/3/27「Googleニューラル機械翻訳 」
動画:https://crash.academy/class/76/ 資料:https://goo.gl/X72wnM
2017/2/22「RNN と LSTMの基礎」
動画:

マルレク・ネット動画公開「ボイス・アシスタントから見るAIの未来」

1/15マルレク「ボイス・アシスタントから見るAIの未来」を収録した動画を公開しました。ご利用ください。https://crash.academy/class/203 公開した資料は、こちらにあります。https://goo.gl/i1V7Et

アーロンソンの量子コンピュータ解説漫画

アメリカでは、子供向けに量子コンピュータの解説本が、結構出ているらしい。でも、それが正しい解説だけとは限らないようだ。 アーロンソンが、子供向けのコミックで、量子コンピュータのことを書いている。https://www.smbc-comics.com/comic/the-talk-3 中学生ぐらいの男の子とお母さんの会話なのだが、お母さんが、只者ではない。 重ね合わせ(superposition)について: 「それは、状態0と状態1の、複素線型結合なの。それは、実際にはどんな古典的な考えにも対応していない、新しい存在のカテゴリーだと考えなくちゃいけないの。」 確率と振幅について: 「量子力学は、ある意味、確率を一般化しただけなの。でも、あなたが学校で習った確率では、0と1の間の実数しか許されていなかったでしょう。量子力学には確率振幅というのがあって、それは、正にも負にも、複素数にだってなりうるの。」 面白い。「平行論」の批判など、なるほどなと思った。 量子の世界は、日常の世界とは違うことをはっきりさせること。それを理解するためには、数学的な理解が一番重要だということ。わかりやすく説明しようとして、嘘を教えてはいけないということ。 それは、子供に対してだけの話ではない。僕も、気をつけなければと思う。 でも、アメリカの子供はいいな。アーロンソンの話を、コミックで読めるんだから。

Post Deep Learning 3時間話したのだが、終わらず

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昨日の「Post Deep Learningの人工知能技術を展望する」の様子です。 言語学での、"merge"の話をしています。下記のAgendaのPart III 「言語能力への言語学的アプローチ」までは、話せたのですが、Part IV 「数学的認識能力への数学的アプローチ」に入れませんでした。残念。 スライドはぶっ飛ばして、3時間話したのですが、時間の想定に無理があったんでしょうね。4時間枠の方がよかったのかも。 途中で、5分休憩して、タバコ吸ったのが敗因かも。数学の話聞きたかった人、ごめんなさい。

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Agenda
-------- 「ポスト・ディープラーニングの人工知能技術を展望する」  Part I  人工知能の歴史を振り返る
 Part II  人間の知能と機械と人間の歴史を振り返る
 Part III  言語能力への言語学的アプローチ
 Part IV  数学的認識能力への数学的アプローチ