05年3月 diary

▼ 昨日突如、同僚の送別会をやっていないことに気が付いた。 結局いくつかの事情から明日までに開くことが出来ないのであきらめた。

しかし、昨日になるまで送別会を開いていないことに気が付かなかったことは、 自分がいかに余裕がなくいっぱいいっぱいの状態であるかを物語っている。 大学院に入ってからの自分は常にそういういっぱいいっぱいの状態だったが、 「これではいけない」と、この２、３年は心に余裕をもつように努力して居たのだが、まだまだ至らないことを自覚させられた。

▼ 体調不良により早退。ベッドの上で仕事の読み物をする予定であったが、 そこまでは出来なかった。

▼ あー、いきなり「心の理論」の計算論をやろうとする研究者いる。いまは時期尚早。心の理論とは他の心を見る心のことだが、それをやる前に単に物を見る心の方の計算論を構築するべき。

と、批判的に思っていたけど、私が間違っていたかも知れない。一部の人の思い込みとは反対に、我々の心は物質世界の複雑さにくらべればずっと単純な物に過ぎない。 外界の知覚や運動、そして報酬評価や判断に関わる部分は物質世界の複雑さに対応した複雑さをもつけれど、そこから切り離して単純な状況を設定できれば我々の心は遥かに単純な物に過ぎない。 だからそこだけの理論と言うのはあり得るかもしれない。かりにそれが「心」の一面に過ぎないとしても。 （たとえばゲーム理論なんかは一例。）

（「心理の複雑さ」っていうのは多くの文学で強調され過ぎているけど、もっと訳の分からない物理現象なんて幾らでもあるよ。）

▼ 最近凄い勢いで本を買っているな。２、３日に一冊くらい。 小説ならどって事ない数だけど専門書でこれは我ながら驚く。

むかし、教授たちの部屋とかに壁面いっぱいに本があるのをみて「これを全部読んだはずがない、飾りか？」とかちょっと思ってました、ごめんなさい、この勢いだと自分も早晩そんな感じになりそうです。

秘密はこういう事だ。どの人の本をとってみても、他の人も書いているような事しか書いていない。特に専門書だと。結局読むのはその本にしかない数ページから数十ページだけなのだ。だから読むのがどんどん速くなる。仮に全部読んでも、知っている事だから読むのは小説よりも速い。

学生の頃は書いてある事がuniqueでないとしても、何も知らないから全部読まなければならない。で、やっと私も知識の前線まで辿り着いたと言う事だ。

▼ Paul GrahamのUndergraduationから引用。

Beware, because although most professors are smart, not all of them work on interesting stuff. Professors have to publish novel results to advance their careers, but there is more competition in more interesting areas of research. So what less ambitious professors do is turn out a series of papers whose conclusions are novel because no one else cares about them. You're better off avoiding these.

I'm sure there are game companies out there working on products with more intellectual content than the research at the bottom nine tenths of university CS departments.

▼ 新皮質の機能は情報圧縮であり、特に前頭前野(PF)は百数十ms以上数秒以下程度の時系列についての情報圧縮に特化しているというのが私の仮説である。特に前頭前野背外側部(dlPF)が圧縮の対象にするのは感覚情報と自身の行動であると仮定している。この考え方の論理的帰結について演繹してみよう。

時系列の情報圧縮とは時間的な規則を発見して短い符号を生成する事である。たとえば事象Aの２秒あとに99%事象Bが起こるとしたら、事象Aの時点で事象Aを表す符号を出力し、事象Bが起きれば何もせず、Bが起きなければ事象Bがない事を表す符号を生成すればよい。

この作用を行うために

1. 事象Bが起きるまで事象Aが起きた事の情報を保持しなくてはならない。従っってPFには数秒程度の記憶能力が生まれる。
2. 未来の事象と相関した過去の出来事についての記憶はそのまま 未来の予測とみなす事もできる。数秒の未来の予測機能が現われる。
3. 事象Bが起きた時間が２秒からずれた時もそれを表す符号を出力しなくてはならない。従ってPFには時間を計る機能が生まれる。
4. 結果として出力の一部は事象の因果関係の異常や時間間隔の異常、時間的規則性からのずれなど、異常を検出した信号とみなす事ができる。

1. 外界に今までないような因果が生じた時、異常の検出をする。
2. 自分のsequentialな行動のexecutionがなんらかの理由により失敗した時それを検出する。
3. 外界の事象に対応していつも通りの行動をしなかった事を検出する。
4. 自分の行動に外界の事象がいつも通りに反応しなかった事を検出する。

このように、短期記憶、外界や自己の異常の検出、新規学習などのPFに関与しているのではないかと言われている機能のほとんどは単に情報圧縮と言う一つの仮説から導き出す事ができる。

▼ QEDのくりこまれた有効作用のphoton部分は１次までで
Γ = k² - k²α log k²/m²
k^2が大きい時の近似ね。あとαの係数は本当は1/3πね。 で、これのk²をt倍したら（log tは微少だと思っても有限だと思ってもいい）
Γ' = k² t (1-α log t) - k² tα log k²/m²
= (1-α log t) t (k² - k²α' log k²/m²)
という具合にnormalizationが変わるfactorがかかる。 α'はα/(1-α log t)のことね。 まとめると
Γ'(α') = t (1-αlog t) Γ(α)
1/α' = 1/α - log t
となる。ガーン、これって1-loopの繰り込み群方程式と同じだよ。

「くりこみ群ってすばらしいぜ。1-loopを計算しただけで高次まで分かるなんて。で、その神秘を解析しようぜ」と思って（休日を潰して）いじった結果がQEDの1-loopではΓ = k² (1 - αlog k²/m²)と等価だったなんて。高次なんてないじゃん。 （2-loopまでやったら出てきました。くりこみ群はeffective actionのlocal部分の再帰的足し上げで大体説明できるようです。 というわけで、そのうち暇が出来たら、その再帰的な足し上げの様子をとっぷりと解析しようと思っています。）

▼ 石油ではなくトウモロコシからプラスチックを作ったりするらしい。食べ物を粗末にするな！というのは、まあいいとしよう。

農業をすることと石油を採掘することを比べると、農業の方が激しい自然破壊である。森林を減らしたり、水を枯渇させたり、農薬を撒いたり、排水を出したり、表土を流出させたりするからね。石油採掘自体は環境インパクトはほとんどゼロだ。

一方、二酸化炭素の収支でみると石油はまずい、反対に農業は差し引きゼロ。で、自然破壊と二酸化炭素収支、どちらも環境破壊ではあるけどどちらがマシかと言われると分からない。

このように、判断が難しい微妙な問題がある。だから能天気に「生物材料だから環境に優しい」とか言えないんだよね。

▼ ある理論家の論文に関係する実験の結果のグラフが示してあった。 しかしその横軸と縦軸の目盛りと単位が示されていなかった。 「思考が本当に抽象的なんだな」と思った。

▼ ベイジアンとは先験的な確率の使用を認める統計学の立場である。ベイズの定理はベイジアンであろうとなかろうと使う当たり前の確率の演繹則である。したがってベイズの定理をみせて「これがベイジアンだよ」と言うのは間違っている。

▼ ベイジアンとそうでない（古典）統計学はサンプル数をNとすると 1/Nくらい異なった結果を出すだけの違いしかない。Nが数百くらいになるとその差は問題ではない。現在のベイジアンの盛り上がりはN=数百から数千の非線形なモデルを扱う事ができる程度にコンピュータの能力があがってきたことにより先験的確率の選択がそれほど問題でなくなってきた為だろう。

▼ ベイジアンは新しい物ではない。 先験的確率を認める立場はむしろ確率に対する素朴観念であって確率論の誕生からぼんやり存在したのではないかと思う。２０世紀はじめ頃、Fisherはじめとする人たちがこの素朴な先験的確率の観念を「非科学的である」として、これを抹殺しようとした努力から古典統計学は生まれた。ベイジアンの立場はこれよりも古い。

▼ ベイジアンが最近栄えているのはそれに優れたところがあるからである。その優位性は論理的な正しさではなく、ある種の計算がしやすいところである。

▼ 今の時期、雨の翌日には水たまりの跡のはしっことかに黄色い粉がついている。 これ杉花粉だと思うんだけど、黄砂だと言う説も聞いた事がある。 本当はなんなんだろう。

▼ みんなが知っている事からの演繹

事実：
１、この十年ほど経済成長はほとんどない
２、この十年くらいで定年が60才から65才に延長された会社が多い

１の経済成長がないと言う事は サービスも含めた国内の生産量が増えていないということ。 みなが怠けるようにならない限りは、一人当りの生産量は変化しないから、 経済成長がない事は職を持つ人の数を増やせない事を意味する。

しかし１才ごとに100万以上の人がいるから、 その一部だけが定年延長だとしても、 60才以上の働いている人は百万人単位で増えた（２）。 しかし職につける人の数は増えてない（１）。

帰結：
働いていない若い人が百万単位で現われる。たとえ働きたくとも働けない。

（あー、興をそぐけどあえて書くと、つまりフリーターとかニートとかを 勤労観や人生観などの当人の属性に帰する議論が優勢だけど、 社会から押し付けられる要因というのも同時にあるんだということ。）

▼ 新皮質が外界の状況に対する現在の確率的見積もりをしていると仮定したら、 （taskのような）動物にとって次に来る物が1/2とかで予測できるような状況では、 刺激があらわれる時刻に向かって刺激選択性の活動があらわれるのは 自然な事だろうと思う。

▼ 最近、自分用のテキストエディタを作っていたんだけど、（って、プログラムを書く前にプログラミング言語をつくり、文章を書く前にテキストエディタをつくるというのはすでに完全にクヌース病だな。）ビットマップ上の可変幅フォントのテキストエディタって本当に大変だな。これは一度やってみないと分からない種類の大変さだ。

▼ スパムフィルタと同じ原理で つまらないセミナーを選り分けるフィルタができるのではないか。 なんか、流行の研究に悪のりするタイプの人が使いたがる単語とかってあるし。

ああ、ひまがあったらやってみたい。そしてどんな単語が引っ掛かるのか見てみたい。 きっと山形浩生の「バカ検出用語」の自分バージョンみたいなのが自動でできるのだ。 それを見て「わはは」とか「それはねーよ」とか楽しむのだ。

▼ 今年の花粉はマジ、ヤヴァイ。先週は去年の５０倍くらい飛んでいたようだ。息が苦しい。おれは生き延びられるのか？

▼ シティバンクから毎度、「米ドル定期預金をしませんか」というパンフレットが来る。 およそ1.8%の利率で、利率ゼロの日本よりも一見ずっとお得に見える。

でも、騙されませんよ。 前にも書いたけど アメリカは定常的に３％くらいのインフレにある。 それは物に対するドルの価値が毎年３％下がるということだ。 それに対して日本はインフレ率０％というかひょっとすると-1%くらいだ。 つまり物に対する価値が変わらない。 この不均衡は物のやり取りである貿易で解消されるわけだから、 円とドルのレートは毎年３％程度変わって行くはずだ。 どっち向きか？物に対して安くなっているのはドルなのだから 毎年３％程度ドルが安くなっていくのだ。 だから1.8%程度の利率では全く割に合わない。

やつらはこれを知っててキャンペーンをやっている、ハズ。

▼ ピアノの練習。目をつぶってやったほうがうまく出来るような気がするけど、 みんなもそう？

▼ もうすぐ桜が咲く季節がやってくる。 理研の桜並木は満開の時はなかなかの見物だ。 たくさんの人が眺めたり宴会をしたりして楽しんでいる。 私も嫌いではないのだが、単純に喜んでいる人を見ていると少し憂鬱な気分もする。 それはこういうことだ。

ソメイヨシノというのは奇形の植物だ。 花の数を多くするための遺伝的改造を受けているのでいろいろと犠牲になっているところがあるのだ。 木の形を見ているだけで変だということが分かる。 一般に木というのは支持構造を最小にしながら光を最大に受けるように 自らの形を最適化するものだ。 しかしソメイヨシノはそうではない。 光を受けれられない幹に近いところに無駄な枝がある。 ときどきやけに枝が密な固まりのようなものがあってまるで癌のように見える。 （これは恐らく花芽が葉芽に変わったせいだろう。 花の数を多くするために花芽と葉芽の発現調節の遺伝子が狂っているのだと思う。） 普通の桜に比べて樹皮はなめらかではなく、ゴジラの肌のようにガサガサだ。 まるで皮膚病をみているようで気持ち悪い。 普通の桜に比べて腐りやすくちょっと枝が折れたくらいでそこから腐ってくる。 腐ってきた部分を土と勘違いして自分の中に根をのばす。病気だ。 枝の形も変で力学的な合理性が感じられない。 桜は種類によっては数百年も生きるのにソメイヨシノは５０年ほどで老化して死んでしまうことからも異常さが分かるだろう。

総じて言えば、ちょうど猪に比べて豚が醜く、地鶏に比べて狭いケージの中で飼われるブロイラーが醜いのとおなじ、自然の本性を人間の都合で矯められた生き物独特の醜さをソメイヨシノはめいっぱい発散している。

こういう気持ちを伝えたいのであるが、 せっかく楽しんでいる人に向かって以上のようなことを蕩々と語るわけにもいかない。 それでいつも桜をみるとなにも言えなくなる。 しかたなく人に調子をあわせて「きれいだね」としか言えなくなる。 ひとと考え方とか感じ方がちがうのは、つまり個性ってやつだが、 これはなにもいい物ではない。こうやって孤独になるだけのことなのだ。

▼ kom's logの理系/文系に代わる分類についてから引用：

理系文系・・・なる区別に関して多くの人が理系白書でコメントしている。私は個人的に次のような分類を推賞している。

１、　理学・文学・哲学・芸術
２、　法学・工学・医学
３、　経済学・政治学・心理学

で、おもしろいのは、これは中世ヨーロッパの大学の４学部の区別に似ていることだ。 中世４学部は哲学、法律、医学そして神学である。 で、１はヨーロッパの大学の伝統では全て哲学部から派生したものだ。 （これが理学博士がDoctor of Philosophyという理由だ。） そして２には法学と医学がそのままあるでしょ。 神学は日本にはあまりないけど。

（工学はどこかと言うとヨーロッパの大学の伝統にはない。 日本が明治に大学制度を導入した時に日本人が作った。 欧米では工学というのは現場技術者のなかから出てきた物であるから、 工学を扱う学校は何となく専門学校という扱いだ。）

直近の外国人に確かめたことはないんだけど、 欧米人と言うのはまだこの４学部という枠組みで学問を捉えているらしい。 だから「文系対理系」みたいな物の捉えかたをしないみたいだし、 だから文系/理系の対立みたいな感じにはならない。 そして文系の学問をおさめた人も「あ、わたし理系は駄目だから」とか言わず 最新の科学についての解説書を読んだりするみたい。

▼ 欧米人は文系/理系で捉えてないらしいという話は 英米人には肩凝りという概念がないらしいという話と似てない事もない。 だから彼らは肩が凝る事がない。

というのは、良く知られている話だと思うけど、まだ話は半分だ。 肉体の構造は同じなのだから彼らに肩凝りがないと言うのは変でしょ？ 実は彼らには"back pain"というものがある。「背中痛」とでもいうのか。 聞いた話では「重い責任の為にback painがする」とか言う言い方があるらしい。 だから似た物なのだろう。

多分肩に近いあたりの背中で、どのみち僧帽筋がこっているのだろうと思う。

▼ 何かクローンを「神への挑戦」とか言うジャーナリストがいるけど、日本人の癖にあんたは神を信じているのか？真面目なクリスチャンであって本気で言ってるなら立派だけど、そうじゃなくて言っているならむしろ神に対して冒涜なのでは。

で、その話じゃなくて、どうもクローンを自然の摂理に反しているというような言い方は良くあるみたいだけど、それは自然の摂理の問題ではない。 もともと生物は単為生殖つまりクローンから始まったわけで、 むしろ有性生殖のほうが進化が生み出した遺伝子組み換え技術だと言える。 自然の摂理っていうやつは人間の感じる「自然/不自然」「正しい/正しくない」「良い/悪い」なんかにはお構いしないものだ。

▼ そういえば、もう書いたっけ。だいぶ前の学会の前に 外人の同僚に「学会発表は英語でやるのと日本語でやるのどっちが楽？」と 聞かれて内心唖然としたことを。そんなことも知らなかったのか。

日本人なら答えは決まっているのだが、これはアホな質問ではない。 非西欧の国の多くでは科学技術はヨーロッパ語で語る物だから。

しかしなあ、私の場合は英語で喋っている時は脳のキャパシティーの ３、４割くらいを英語に食われて普段よりも間抜けになるのに、 それを通常の状態だと連中は思っていたわけだな。 なんか腹立つ。

▼ 科学に対する「要素還元主義だ」という批判は的をはずしていると思うな。

たとえば、初期の科学的業績の代表例であるニュートン力学。 それまで謎だった惑星の運動を逆二乗の力から説明したわけだ。 これなんか要素還元の典型みたいに言われるけ。 でも、各瞬間の力という微少な要素を統合して軌道という全体を構成する方法 （つまりこの場合は微積分学）をつくり出す事をもって初めて ニュートン力学は成立した。

科学のエポックは「要素に分解した」と捉えられがちだけど、 実は科学を理解している立場からすると、 これと同様にむしろ新しい統合の方法が発見されたと理解できる。

微積分もそうだし、統計力学的手法もそうだし、進化論もそうかもしれないが、 科学者の頭の中にはこの種の「統合のための道具」がいろいろとつまっている。 科学のほとんどの分野はむしろ新しい統合の手法を求める営みだと言える。 例として物理学で言えば、 基本法則に興味がある素粒子はニュートン力学と同様に分解と統合の組みだし、 それ以外の分野に至っては例えば物性でも宇宙物理でも 統合の新しい方法を見つけて基礎法則から導出する方の研究の方が圧倒的に多いのだ。 多くの科学の分野の営みは最初から要素への分解とは逆なのだ。