▼ いま手がけている研究はなんか今までにない感触をもっている
なんだかいつもat a lossみたいな感じがするのだけど、少しずつ進む。やればやっただけ進む。努力した分だけ。
先の予想はつかないのだけど、 やってみると結果として出てくる数式は、見覚えがある感じがする。みたことがないものであるのに。 数式が自然で平凡な感じさえする。 こつこつ進んで平凡な数式というのは教科書にも似ている。まるで教科書を作っているみたいだ。
沢山の前線が散らばっていて、一つの前線をずっと進める事は出来ない。（後知恵でみるとまとめて１つに集中した方が効率良さそうに思えるにも関わらず。） 行き詰まったら、別の前線に行くとまた少しだけ進む。
前線をずっと進められないのは周辺事項に自信がもてないからそっちを先にやるから。それは未知の領域だからだと思う。 そうやって進めた前線が別の前線と交差したりがしばしばある。
trivialに見えるけど意外と進めない。既存理論が抵抗になっているような気がする。
つまりこれって、私の勘違いでなければ、大きな鉱脈にぶち当たったという事じゃないかと思う。
▼ それでは皆様よいお年を。
▼ そういえば今年の冬は静電気の電撃を受けることが極端に少ないような気がする。今年は冬としては湿度が高いのかも。 あーでも電撃の季節はもっと先だったかな？
▼ サルに出来るタスクは一回り単純化してやるとネズミにもできる。意外なことまで出来ている。
人間に出来るタスクは一回り単純化してやるとサルにできることを、考え合わせると意外なことまでネズミに出来たりもする。 脳研究の実験系としてのネズミにはまだまだ可能性があると思う。
▼ このあいだ敷金、礼金は要らないけど取り立てや追い出しの厳しい不動産屋がたたかれた。おそらくああいうビジネスは無くなるだろう。で、悪は滅びて世の中はどう？
反対にアレを放置したらどうなっただろうか。あの業者が儲かりすぎであったとしたら、他の業者がどんどん参入したはずだ。 そうするとサービス競争が始まる。なにもあそこまで厳しく取り立てなくとも少し待ってあげれば払う人もいるだろう。厳しい取り立てっていうのは随分人件費がかかるはずで、取り立ての厳しくない業者も出てくるだろう。当然そっちが人気になるはずですると市場全体がそっちに行く。結果として礼金とか保証人が要らない不動産が増えるという結果になるだろう。
実際アメリカとかでは礼金とか保証人とかはとらない訳で、 おそらくそういう均衡は可能なはずなのに、相変わらず保証人や礼金を取る現状が維持されている理由には こういうみんなで新しい異物を排除する心根も関係しているんじゃね？
あるいは派遣業者の中抜きがひどい、中抜き率を規制しようとかという話しも。
もし仮に放っておいたらどうなるか。
「そんなに儲かるなら」とやはり他の業者が参入して効率化をして、労働者を集めるために中抜きを小さくして行くのではなかろうか。
規制が新しいビジネスの出現を妨げるということはよく言われる。
しかし他にも
みんなで「儲けすぎたやつ」をたたくような正義心が、結局むしろ新しいビジネスの出現を妨げるような事があるのではないか。
▼ アメリカのビッグスリーが何で日本の自動車会社にパフォーマンスでそんなに劣るのだろうと考えた。
おそらく優秀な人材が自動車会社に入ってこないからだろうという考えになった。 優秀な人材とは経営とか設計とかばかりでなく製造現場であってもそうで、自分で問題を発見し意欲をもって教科書にない解を見つけることが出来るような人が上から下までいないのだろう。 アメリカでは恐らくそういう能力のある人は他の産業にもっと待遇のよい仕事があるのだろう。
と、そう考えていたら、PGもそう思ってるのだろうらしき記述が。
[2] アメリカの自動車会社が日本の自動車会社よりもはるかに悪い理由はたくさんあるが、少なくとも原因の１つは楽観主義だ。アメリカの卒業生には、日本より多くの選択肢があるのだ。
(Paul Graham 個人の見分けがつく社会 "The High-Res Society"より)
で、反対に言えば日本はそういう新しい産業の創出が出来てないから、よい人材も条件のわるい企業でいやいや働かなくてはならないと。...sigh.
日本人のビジネスを創出する能力が劣っているとは思えないから、むしろ新規ビジネスを見つけると妨害するやつが居るのじゃないかと思う。それは何だ？
▼ 乖離した科学者
きわめて狭い専門分野の中の知識しかなく、 論文生産マシーンと化しているけど、科学全体の中でのあるいは社会の中での自分の仕事の意味（つまり大局観）などは分からないという「専門バカ」タイプの科学者の存在は一般にも良く知られていると思う。 （ただしそういう「バカ」は、なんの専門もない人が信じたがっているほど沢山いる訳ではない。きわめて少数の話。）
しかし実はもっと分かりにくい形態が居ることは知られていないのではないだろうか。それが大局観と乖離した科学者だ。
このタイプは先ほどの専門バカとジェネラリストが互いに関係なく一人の中に同居しているものだ。専門バカとジェネラリストの会話が成り立たないことがあるのと同様に、 自分の中の専門バカと自分の中のジェネラリストと会話が成り立たない症状だ。
狭い専門の中では有能だし、大局の話をしたりもする。でも専門としてやっていることと大局観が全く乖離していて、大局の話をさせると実際自分のやっている仕事と関係ない大言壮語を吐く。 だから一般に向けて言っていることは専門家としての経験・知識とは全く関係なく、実のところ素人でも自信過剰であれば言えるような事しか言わない。でも専門の世界で認めれられているということが信用の裏書きになっているから厄介だ。
実のところ、メディアへの露出が極端に多い学者の少なからずはこのタイプだ。
▼ 脳の研究においての 情報量を使うことの有用性、 情報量の補正公式の簡単な説明 そしてビニングの問題 について書きました。 前から言いたかったことなのですが、他の人の意見に触れるとよりクリアに表現できるようになるのだなと思いました。
を読み始めたんだけど、これは面白い。 というか知らない事が目白押しで楽しい。
たとえば１章の非対称正規分布。 非正規分布を与える関数について考えるときは、私はいつも総確率を１にする方法で困っていたのだけど、こんな簡単な方法があったとは！
あるいは２章の疑似ニュートン法とかとか。
もちろんこういうのはこの方面の人には初歩的なことにすぎないのだろうけど、 私にとっては丁度よくいろいろ知識が仕入れられてうれしい本だ。
