スポンサーサイト

上記の広告は1ヶ月以上更新のないブログに表示されています。
新しい記事を書く事で広告が消せます。

--.--.-- | | スポンサー広告

GTD

Getting Things Doneです。

やらなければいけないことをすべて書き出して、効率的に仕事をこなすための方法です。ポイントはやらなければならないことや気になっていることをすべて書き出すこと。一度、全部書き出せば頭がすっきりして、気兼ねなく想像的な仕事に従事できるようになるそうです。

コンピュータ上でGTDを実践するための方法はいくつかあるようです。最近、GTD Style Wikiというものを使いはじめました。GTD Style WikiはTiddlyWikiというのをGTD用に改良したものらしく、非常に簡単に使うことができます。とくにTicklerFileというカレンダー形式の表示が役に立ちます。今日のToDoが表示され、また前日までにやらなければならなかったことが赤字で表示されます。月別のToDoも表示できます。ローカル用ですが、htmlファイルなのでネットワーク上でも簡単に使えると思います。

2007.02.22 | | Comments(4) | Trackback(1) | 雑記

現象の説明

自然言語で私たちはなんでも説明する。日常会話や書籍など、なんでも自然言語を通してメッセージを送る。

ところで、科学においては自然言語が活躍できる範囲が狭まるようだ。いや、むしろ説明を聞く側により多くの予備知識を要求し、その要求によって自然言語の利用が押さえられているといえる。ここでいう予備知識とは、説明の背景にあるもう少し厳格な枠組み(各種自然科学における理論や数学)のことである。

よくわかっていない現象を説明するのに、別のよくわかっていない現象を用いて説明している場合を見受ける。これでは説明になっていない。説明しなければならない事が依然同じくらい存在するからだ。また、既存の理論どうしをあたかも適切に繋げて、よくわかっていない現象を説明している場合もある。この場合は、なぜそれらの理論を繋げられるのか、それから明確にしなければならない。

とくに知覚、認識、運動などの現象を説明する際には、実行可能なアルゴリズムや計算理論に落とせるほどの詳細な説明ができなければならないだろう。なぜなら、私たち自身、実際にそれを行っているのだから。

2007.02.13 | | Comments(0) | Trackback(0) | 雑記

Minsky来日

2週間前になりますが、京阪奈にあるNTTコミュニケーション科学基礎研究所でMarvin Minsky氏の講演会が開かれたので聞きにいってきました。Minsky氏は人工知能の父と呼ばれる人物で、真空管によるニューラルネットの作成、単純パーセプトロンの限界の証明、フレーム理論の提唱などで有名です。

今回の講演は最近発売された著書"The Emotion Machine"の内容みたいでしたが、メインメッセージは『心の社会』でも述べられていたこととほぼ同じだったと思います。つまり、心とはたくさんの心をもたないエージェントの集まりによって生まれるものであるということです。昔に比べて人工知能の研究は様々な領域に分岐し進歩しました。統計学習、強化学習、遺伝的アルゴリズム、自然言語処理などなど。その分岐した領域では、かなり問題を解けるようになりました。でも、それを突き詰めていったところで心を持つような人工知能はできません。Minsky氏がこのように主張する理由のひとつは、心をもった私たちの脳の機能構造にあるみたいです。脳は、視覚刺激を処理する部位、運動計画を行う部位など、機能分化しています。このような部位(エージェント)が集まって心ができているというのです。

またMinsky氏は知能の表現の多重性にも注目していました。講演の冒頭にフロイトを読めよとおっしゃっていました。フロイトが心には異なるレベルがあるということをはじめて主張したからです。フロイトによると心にはスーパーエゴ、エゴ、イドという異なるレベルがあります。Minsky氏も思考について、文、フレームアレイ、絵フレーム、意味ネット、Kラインという異なるレベルがあると考えています。そして脳もエリア、コラム、ニューラルネットワーク、ニューロンといったように異なる表現のレベルを持っています。ほとんどの研究者は思考についてひとつの普遍的な理論を見つけようとしてきましたが、脳は異なる処理と表現をもつ多くの特化した組織から成っているとのことでした。

The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind The Emotion Machine: Commonsense Thinking, Artificial Intelligence, and the Future of the Human Mind
Marvin Minsky (2006/11/07)
Simon & Schuster
この商品の詳細を見る

2006.12.18 | | Comments(0) | Trackback(1) | 雑記

スパースなんとか

最近「スパースなんとか」というものをよく耳にします(スパースは疎という意味です)。スパース・コーディングとかスパース・リグレッションとかです。システム神経科学においてはスパースなんとかは主に二つに分けられると思います。ひとつはデータ解析の方法として、もうひとつは脳のモデルとしてです。
データ解析では、求めたい解の数より方程式の数の方が少ない場合(不良設定問題、オーバーコンプリートなどと呼んだりします)に、解がスパースであるという制約条件を入れて答えが求まるような工夫をしたりします。また、より貢献度の高い変数やサンプルを選んできたい場合などにもスパースになるような制約条件を入れます。これで凡化性が高まったりするようです。
脳のモデルで一番有名なのは、第一次視覚野(V1)の方位選択性細胞がどのように形成されるかを示したOlshausenの論文でしょうか。この論文では網膜画像をより少ない数のV1の基底(細胞)で表現するようなスパース条件をモデルに入れています。最近では、脳のなかの運動指令がスパースに表現されるという研究も行われているようです。

「スパースなんとか」はデータ解析でも脳のモデルでも基本的に同じ考えがもとになっています。つまり、不良設定問題に対してどのように立ち向かうかです。どちらもスパースという条件をいれて擬似的に解を求めようとしています。データ解析だとそれでうまくいく場合があります。脳のモデルでもそれで実験データと似たようなシミュレーション結果を出せたりします。
でも、結局は本当の解ではなく、擬似的な解でしかありません。より真値に近づけるにはどうしたら良いのでしょうか。私は、過去の経験(データ)をよりうまく活用するような計算理論が必要なのだと思います。

2006.11.22 | | Comments(0) | Trackback(0) | 雑記

日経サイエンス 12月号

日経サイエンス12月号のテーマは「エネルギーの未来」です。

まず「離陸する再生可能エネルギー」という記事についてです。石油が何十年後かには枯渇してプルトニウムも100年も保たないとなると、将来的には火力発電や原子力発電に代わるエネルギーが必要になります。となるといつかは枯渇してしまうようなエネルギーを使用し続けるのではなく、再生可能なエネルギーを利用できる技術を確立していかなければなりません。再生可能エネルギーの代表格はバイオマス、地熱、風力、太陽光です。風力発電はドイツが最もさかんに取り入れているエネルギー源です。その他にもヨーロッパの各国で取り入れられているようです。バイオマスとは植物からエネルギーを抽出する方法です。セルロースをエタノールに分解するバクテリアが発見され、新しいエネルギー源として期待されているようです。この記事ではじめて知ったのですが、日本は太陽光発電による発電能力は世界1位だそうです。主な太陽電池メーカーが日本の企業であり、また設置場所があまり限定されないということも日本の事情にあっているためだそうです。

今月号で一番面白かったのが「50年先を見越して」という記事です。この記事では新しいエネルギー源として考えられているものを紹介し、実用性を5段階で表しています。1ならばほとんど無理、5ならばすぐにも実用可能とのことです。何年もまえから夢のエネルギー源として期待されている核融合は3でした。これは宇宙太陽光発電と同じ評価でした。宇宙太陽光発電は静止衛星軌道上に太陽電池を並べて地上にマイクロ波かレーザーで電力を送信する方法です。シム・シティにこの発電方法があって、こんな馬鹿な方法が実現するかと思っていたのですが、核融合はその程度の現実味しかないんですね。ちなみに実用性1(無理)は物質と反物質を対消滅させる方法でした。よくSFなどで出てくるのですが、やっぱり無理でしたか。

2006.11.15 | | Comments(0) | Trackback(1) | 雑記

«  | HOME |  »

FC2カウンター

ブロとも申請フォーム

この人とブロともになる

ブログ内検索


上記広告は1ヶ月以上更新のないブログに表示されています。新しい記事を書くことで広告を消せます。