過去・現在・未来

Macのbrewがコケてハマる。/usr/localに書き込みができないという。見ると確かに、/usr/localがrootの所有になっていて、しかも sudoでもchownができないのだ。 ググったら原因はわかった。いろいろ書いてあった。周知のことらしい。Mac OS、セキュリティ強化のため、/usr/local に、自由に書き込みができないようにしたのだ。気がつかなかった。 あれこれやって、対応策はある程度わかった。見かけ上は、brewは通るようになったのだが、無駄に時間を使った。 Macのいいところは、フラットなUNIX環境が、そのまま使えること。ただ、こんなことされると、UNIX開発環境としては、使えないことが、これからもいろいろ出てくるだろう。困ったな。

1/31のセミナー「Post Deep Learningの人工知能技術を展望する」 https://lab-kadokawa43.peatix.com/ 　で、Voevodskyを取り上げたいと思っていたので、数学的認識の基礎についての数学の側からの認識の深化について話そうとしていたのですが、苦戦しています。短いスライドでは無理そうです。 多分、Voevodskyが、コンピュータを使った数学の証明支援言語COQを活用しようとしていたことの紹介で終わりそうです。 お詫びに、この世界（数学の基礎理論）のスーパー・スターの顔写真を集めました。ご利用ください。（利用のしようがないって） 現代の文明を作ってきたのは、エディソンやフォードやジョブスやページだけではないと思っています。いつか、ゆっくりシリーズで、このあたりの話ができればと思っています。（聞きたくないって？）

今日の「紙と鉛筆で学ぶ量子情報理論基礎演習 I」round2 Part 2 @ミスルトの様子です。 みなさん、最後まで頑張ってくれました。ご苦労様でした 。 明日は、仙台に行きます。 「東北デベロッパーズカンファレンス2018」に登壇し ます。 https://peatix.com/event/ 336261

今日(1/24)は「紙と鉛筆で学ぶ量子情報理論基礎演習 I」round2 Part 1 @ミスルト。 うまく体制が取れず、参加者に受付を手伝ってもらったり、最後は、多くの方に撤収手伝ってもらいました。協力してくれた方、ありがとうございました。「紙と鉛筆」で終わるはずが、筋肉まで動かしてもらいました。ごめんなさい。 このシリーズ、「演習 II 」に進む前に、なんとか通算の参加者100人を超えたいなと思っています。まだ、ちょっと足りません。ラウンド 3をやれればと思っています。 継続的に、サポートしてくれる個人・団体・企業を見つけないとと反省しています。

昨日、アマゾンでFire 7が、3,480円で売っていたので、ついポチってしまった。今日、クロネコさんが雪の中届けてくれた。ありがたい。 タブレットをもう一つ買おうと思ったのは、Amazon Primeビデオで始まった、 "Philip K. Dick's Electric Dreams"が見たかったから。これは、amzon.co.jpのアカウントじゃないとうまく見れないのだ。（僕は、KindleもAudibleも、amazon.comにアカウントを紐づけていた。）3,480円なら、コンテンツ代と考えてもいいかと。 これで、僕の主力タブレットは、いつか4,980円で買った、同じくFireの第五世代とこのFire 7。二台合わせても、1万円にとどかない。 よく、「そんな安もん使ってるんですか？　遅いでしょう？　ダサいでしょう」と言われるのだけど、そんなことはない。これ以外に、この10年ぐらいの間に買った5,6台のタブレットが手元に腐っているのだが、Amazon Fireは、すごくコスト・パフォーマンスがいいと思う。むしろ驚異的だと思う。 稚内には、10倍以上高価なご立派なiPadがあるのだが（彼女のものだが）、素晴らしいと思うことは、全くない。「貧者のタブレット」で、僕は、結構だ。 残念なのは、英語版のFireには、Alexaが入れられたのだが、日本語Fireには、Alexaが入っていなかったこと。そのうち、なんとかなるかな？

1月19日は、マルレクを主催している丸山事務所の新年会。 昔の大学時代の教え子の  川添真智子  さんのお店「大沼」で美味しい料理をいただきました。マイクロソフトの  平野 和順 さん、  佐藤 直生 さんも参加。 今年も、マルレク、よろしくお願いします。

1/31 上記のセミナーを角川アスキー総研さんで開催します。 https://lab-kadokawa43.peatix.com/ 現在の「人工知能」技術の中核は、ディープ・ラーニング技術です。ディープ・ラーニング技術は、2012年以来、爆発的に発展・普及し、大きな成果を上げてきました。 しかし、現時点でのディープ・ラーニング技術の達成は、人間の「知能」の機械による代替に成功したというよりは、人間と動物に共通する「感覚＝運動能力」の機械による代替に、大きな可能性を開いたということに他なりません。 それには理由があると、僕は考えています。 ディープラーニングがよって立つ立場は、人間の（それは、脳を持つ他の動物とも同じなのですが）認知・運動能力は、基本的には脳のニューロンの結合状態に還元できるというものです。この「コネクショニズム」という還元主義は、強力なものですが、動物と人間の違いを考えようとすると、あまり役には立ちません。 人間固有の認知能力と言えば、言語的認識能力と数学的認識能力が双璧です。セミナーでは、この二つの能力に、ディープ・ラーニング以外の陣営から、どのようなアプローチが行われているか紹介したいと思います。 セミナーでは、人工知能研究の歴史を振り返りながら、知能へのもう一方のアプローチ、「計算主義」（僕は、あまり、この名前気に入ってはいないのですが。といって、「シンボル主義」というのもどうかなという気がしています。）を取り上げられればと思っています。 僕の基本的立場は、人工知能に関しては、「コネクショニズム」も「計算主義」も、人間の「知能・認知能力」の全領域をカバーするには、いささか足りないところがあるのではというものです。ただ、個人的には、いわば哲学的には、数学的認識のメカニズムに強い関心を持っています。 セミナーでは、現代の生物学的かつ計算主義的言語学の潮流を、ChomskyのMinimalist Programを中心に紹介しようと思います。 現代の知能への「計算主義」的アプローチの始祖は、いうまでもなくTuringです。セミナーでは、こうした系譜を受けつぎ、コンピュータによる数学の証明に取り組み、昨年、急逝したVoevodskyの仕事を紹介できればと思います。