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Sun, Jul 31

  • 23:11 心が通うということ自体を目的とする論の構成は難しそう.今後の課題としたい.
  • 23:10 限定されたタスクで心が通うということをタスク達成の手段として考察した.
  • 23:08 以上の考察は,タスクドメインをうまく選ぶと,メタファーレベルでの人間とロボットの心が通った状態を作り出せる,という結論を示唆できそうだ.
  • 23:07 この場合は,人間の疲れ≒ロボットのバッテリ低下というメタファーが使われている.
  • 23:06 あるいは,人間「僕はもうへとへとだ」,ロボット「僕のバッテリーもあとわずか」,人間「一か八かあそこを突破しよう」,ロボット「僕も一緒に行ってバックアップする」などというインタラクションが文字通り行われたら,「心が通った」と言えるかもしれない.
  • 23:02 ゲームドメイン(ゲームの種類にもよるが)ならもう少しましだ.サッカーゲームのロボットチームメイトに「僕は疲れた」と言ったとき,ロボット君が「バッテリーはまだまだ大丈夫だから僕に任せて!」という対話もあり得るかもしれない.
  • 22:58 この意味で,旅行計画は難しいタスクドメインだ.クライアントが,「そんなプランはしんどくてかなわない」と言っても,シリコン製TAは身体からの理解はできない.
  • 22:57 一応,「理屈の上での理解」と「身体からの理解」とは区別しておきたい.前者でも,弱い意味で心が通っていると言えるかもしれない.
  • 22:55 頭痛を経験したことがないと思えるロボットが「今日はあなたは頭痛でしんどいみたいですから,明日にしましょう」といわれるとまんざらでもないかもしれない.そういうことに無頓着な人間も少なからずいるから,最低の人間よりはいいと思うかもしれない.
  • 22:53 例えば,比喩でない頭痛のとき,ロボットに「頭が痛くて大変ですね」と言われたら奇妙な気分になるだろう.「ロボットに俺の頭痛のことがわかるのか?」と
  • 22:50 先ほど迂回した「のどが渇いた」という生理次元の話に戻りたい.この次元は詳細な議論が必要.
  • 22:48 ただし,関心+ポジティブな感情=好き,関心+ネガティブな感情=嫌い,といった図式で,「好き」条件があれば関心は不要かもしれない.
  • 22:47 関心がなければ,プロアクティブな行動がでないからだ.
  • 22:46 また,マクロに戻って,「興味をもっている」,「関心がある」はどうだろうか?相手の心は手に取るようにわかっていても,関心がなければ心が通っているというレベルには達しないように思う.
  • 22:44 そうであるならば,話し方は心が通じるかどうかということとは無関係であるとして片づけることもできる.
  • 22:43 逆に,話し方は非常に円滑であたかも心が通っているかに見えるが,内容を見るとそうではないこともありえる.
  • 22:42 こちらの方が有望なように思える.つまり,話し方は下手でも心が通じる可能性は高い.
  • 22:41 つまり,タスクはタスクとして,「コミュニケーションの仕方」という別のタスクドメインの話であるといえるかもしれない.
  • 22:40 ミクロレベルの話―例えば,発話のタイミングとかバックチャンネル―は心が通っていることの範疇に入れるかどうかは微妙.常識的にはこうした要素も心が通っていることの条件に入れたいが,本当に必要かどうか,正直なところ分からない.
  • 22:36 相手の心は手に取るようにわかるが,一方の邪心があって相手を利用してやろうとか,相手をやっつけようなどという意図が底にあれば,もはや心が通っている状態とは言えないだろう.
  • 22:34 好きかどうかも心が通い合うことの条件であるだろう.
  • 22:16 協調的であっても競合的であっても,相手が単に自分が明示したことだけから推論しているだけであり,「(相手にとって)相手である自分の立場で考えていない」と思えた途端,「心が通い合っている」感は遠ざかってしまう.
  • 22:14 また,相手が自分の立場に立って考えていてくれているという感覚も重要だろう.
  • 22:13 理解できない部分はあってもよいが,たくさんあるとだんだん心が通っているという感覚は薄らいでいく.
  • 22:12 相手も同じように考えているな,という感覚は重要.換言すれば,自分を相手の場所に置いたとき,自分もそうするだろうと思えること.
  • 22:11 共通する側面と対立する側面が両方必要ではないか?
  • 22:08 このときは,相手が強く,スキルフルであることが必要条件になるように思われる.
  • 22:08 まさしく,心の通ったライバルの場合だ.
  • 22:07 ゲームシナリオなら敵同士でも心が通うという状況が考えられる.
  • 22:07 心が通うという状況がより深いレベルで生じるのはこのような敵対的/競合な成分が含まれているときだろう.
  • 22:06 上記の問題は,原則的には協調的問題解決であっても,内容は結構交渉の要素が含まれていた.
  • 22:03 一方こちらの方も,心が通じている感じられると,「ここはどうしようもないからあきらめてください」,「ここは面白いから是非行ってみてください」といった要請や提案にある程度答えられるようになるだろう.
  • 21:57 あるいは,「今回の出張は重要だから(たとえフライトが1回くらいキャンセルされても)少々高くついても確実でバックアップのあるプランにしてほしい」とか,「初めてで不安だから,難しいあるいは危ういトランジットはやめてね」といった要望は応えてほしい.
  • 21:55 「今急いでいるので,どうしても期限内に確実な旅行プランがほしい」といったこちらの気持ちはTAに理解してもらいたい.
  • 21:54 タスク完了期限や遂行の確実さなどはタスクレベルには入れておきたい.
  • 21:51 旅行プランニングの領域では,クライアントがTAに対して旅行計画上の種々の妥協をする(例えば,旅行日程が1日延びても妥協する)ことは,タスクレベルの妥協としておく.
  • 21:48 限定的なコンテキストで「心が通っている状態」は,相手がのどが渇いているみたいだから,水を持ってきてあげる,というタスクコンテキスト外の成分がなくても成立するのではないかというのがここでの仮説だ.
  • 21:46 つまり人と人のインタラクションとして,相手が困っていたら,それを察知して助けるということ.ただし,この全人格的インタラクション領域への議論拡大はいろいろな困難が生じるので,限定したい.
  • 21:45 旅行代理店問題は「お客様然」としているクライアントが中心になるが,例えば,担当者の都合がつかないときに妥協したり,助けを出す(例えば,チケットを持ってきてもらうところ受け取りに行く),といったことが適切に行われれば,心が通っている状態に近くなるだろう.
  • 21:42 「心が通う」は双方向のものだから,自分も相手にメリットがあることをしないと,「心が通った」とは言い難いだろう.
  • 21:40 暗黙情報の推定が間違っても,「そうではなくてこうだよ」と言って多くの正しい修正がされればもちろんそれもOK.
  • 21:36 一を聞いて十を知るような状況が生じる,例えば,「いやそれを次に言おうと思っていた」といった具合に,コミュニケーションで暗黙的であった情報が正しく推定されると,心が通っている,と感じられる.
  • 21:34 嗜好構造は複雑で繊細で論理的な矛盾も含んでおり,変わりやすさもあるので,そう簡単に伝えられることは期待できないが,それをいちいち書き出して渡すことはできないし,口頭で伝えることもできない.それでは,心が通っているとは言えない.
  • 21:31 こちらの嗜好がわかることも必要だろう.初めからわかっていなくてもよい.ちょっとしたインタビューで,ああそういう好みですね,と推察し,あとでそれを詳細化したり,修正する(=例えば,あなたは観光を重視したいと思っていたのですが,実はグルメだったんですね)ということでもよい.
  • 21:29 TAが豊かな背景知識を持っていることは重要だ.これは少々酷なような気がするが,プロフェッショナルなのだからこれくらいのことは知っていてほしいと思う知識は持っていてほしい.
  • 21:26 ではどうであればある程度心が通っていると言えるのか?
  • 21:24 まさしく,限定されたコンテキストといえども心を通わせることに失敗している例だ.
  • 21:23 しかし,現実は惨憺たるものであり,TAとの対話は,ストレス,あきらめ,後での怒りに終わることが多い.
  • 21:22 TA次第であるが,TAとの対話,あるいは一緒に行く人も交えた会話は,本来は旅行に出かける前の大きな楽しみのはずだ.
  • 21:19 よく言われるように,旅行計画の立案自体,いろいろなことが学べるという意味で面白いものである.はじめは漠然としていた旅行プラン(行動計画)が収束・発散の末にだんだん堅固なものになっていき,その過程でいろいろ新しいことを学べること自体はなかなか楽しいものである.
  • 21:16 レコメンデーションシステムの話とはだいぶ異なる.自分の選好構造をシステムが予め推定しておいて,一発でよいプランが提示されることはあまり期待していない.
  • 21:11 航空券だと価格,航空会社のサービス,出発・到着の時間,日程設定,ホテルだと,場所,立地,価格,サービス,雰囲気などいろいろなファクターがあるし,プラン全体にもいろいろなファクターがある.
  • 21:09 自分が漠然と期待していることをずばりと提案してくれたり,いろいろな要望を出したときにそれに答えてくれることを期待している.
  • 21:06 TAとは旅行のプランニングという限定的なコンテキストで心が通うことを期待する.
  • 21:02 標準的な例は,トラベルエージェント(TA,自転車の部品ではなく,旅行代理店の担当者)だ.出張の時,TAに連絡をして,フライトやホテルやオプションの手配を頼む.
  • 20:56 自分と全面的に心が通っているといえる人工的パートナーの実現を目指すのではなく,限定されたコンテキストでなら心が通っていると思うことのできる人工パートナーの実現の可能性を検討する.
  • 20:53 ここでの議論は,人間にとってより良いサービスを提供する人工パートナーとしての人工知能を実現するとための手段として,限定された心を持ち,部分的に心が通っていると思うことのできる人工知能を作るという課題を中心に置きたい.
  • 20:49 人工知能研究として,心が通う人工知能,もしくはフルスケールの心を持つ人工知能を作ることを目的(end)とするのが適切かどうかについては,概念的にも,倫理的にも,工学的にもいろいろな議論があり,その議論は後に回したい.
  • 20:45 すでに心が通うとはどういう事態を指すかについてはある程度議論していたので,次に進めたい.本論で心を通う人工知能について目的論的に論じることは避けたい.
  • 10:45 経験を通して成長する能力がないと心が通っているという感覚は生じにくいのではないかと思われる.
  • 10:45 第五の条件は,成長.(たとえそれが存在するとしても)「永遠に変化しない心」との間に心が通うという事態が生じることは想像しがたい.
  • 10:44 感覚や感情の共有が起きるとすると共有された価値観に基づく比ゆ的なものになるのではないか?
  • 10:44 より抽象的なレベルで価値観の共有を部分的に実現することは十分可能だと思われる.
  • 10:44 感覚や感情の共有は重要だが,身体性に基づく感覚や感情の共有を直接的に作り出すことは難しいだろう.
  • 10:43 第四の条件は,共有.共有されている何か ― 感覚,感情,価値観など ― がなければ,心が通ったと感じられることはないだろう.
  • 10:42 第三の条件は,他者の心を推察する能力.他者が心の状態を明示的に表明しなくても,他者の発するいろいろなシグナルからリアルタイムで意図を推定できることが必要
  • 10:42 第二の条件は,心的存在としてのプレゼンス.他者から心もつもの ― 志向姿勢の対象 ― として認められなければ,心を通わせる対象にはなれない.信念や意図や興味に基づいて自発的に行動する能力が求められる.
  • 10:42 第一の条件は,インタラクション能力.インタラクション能力をもたないもの ― たとえば写真 ― は人と人が心を通わせる手助けをすることもままあるが,それ自体は人と心を通わせるわけではない.
  • 10:42 心の通う人工知能? — 心を通わせる能力の実現は人工知能研究にとってこれからの最も重要な課題の一つだと思う.そもそも心が通うとはどのような現象か?それは人工システム上に実現可能なことなのか?何が満足されたら心を通わせる能力を持ったと言えるのか?
  • 10:39 風力ロボット RT @PlasticPals: I may have to order one of these… http://t.co/6E8Hv3c#TheoJansen #walking #sculpture#miniature
  • 10:31 ちょっとした施策を施すことで,健康に関わる人々の習慣を変えることをめざした英国内閣ないのチームということらしい. http://bbc.in/cbT78R
  • 10:29 ‘Nudge Unit’については次のような記事が… BBC News – Government can alter public behaviour, top adviser sayshttp://t.co/pUQOgSe
  • 10:25 英国では免許更新時にドライバーは臓器提供者になるかどうかを登録しなければならないようにしようという動きがあるらしい. RT @BBCWorld: Drivers get organ donor ‘nudge’ http://bbc.in/pCy5P3
  • 10:11 蚊は夏の屋外行動を阻害する一大要因 RT @sasakitoshinao: 結局市販の虫除けスプレーが圧倒的効果。それにしても日経電子新聞、こんな記事まで載せてるのか(笑)。/蚊に刺されない方法は 13通りを試してみたら:日本経済新聞 http://j.mp/mTc9Zq
  • 10:08 みんな読んだだろうが自分向けの備忘録としてretweetしておきたい. RT @nhk_news: チンパンジーが虎にミルクhttp://nhk.jp/N3ww67PH #nhk_news
  • 10:06 ON/OFFの概念化が面白い.テニスのダブルスでもこういった要素はあるが,1チーム2人しかいないのでサッカーほど複雑化しない. RT @nikkeionline: サッカーにおける「ON」と「OFF」 http://s.nikkei.com/n5iZHc
  • 10:03 人手によるサービス原型が存在することは次ステップ(知能ロボティクス化)への重要な基盤.
  • 10:01 AI (環境知能の方)の有望なアプリ先 RT @Nikkei_TRENDY: 「マンションの管理会社が、住戸内に関するサービスに力を入れるようになってきた。家の中の掃除や炊事はもちろん、子どもの宿題まで面倒をみてくれるケースも登場。… http://bit.ly/r2d8XX
  • 00:14 前後するが,学会に関わるいくつかの具体的な問題提起についても検討したい.「学会はいらない」,「学会は少しだけでよい」,「学会にできることできないこと」,「本来学会の役割なのになされたいないこと」…
  • 00:03 こうした議論をするときに,「職業としての科学」は大変参考になるが,これを踏まえた議論ができるかどうかは全く不明. http://amzn.to/qM5t7v

Sat, Jul 30

  • 23:59 全部を議論しているゆとりはないので,フォーカスをある程度絞りたい.
  • 23:59 第五は,いまどんどん変化しているネットワークメディアの中での学会や学術活動を捉えてみたい.
  • 23:57 第四は,学会のローカリティの問題.世界的視野でみたとき,人工知能学会はどうあるべきかという観点からも議論してみたい.
  • 23:55 第三は,もう少し現実的な経営面からの議論も必要であるようにも思える.
  • 23:52 第二は,学会の役割と姿はどの学問分野についても同じかどうか?人工知能学会について言うと,人工知能という研究分野の特性が学会運営に関わるか否か?
  • 23:49 第一は,もし学会のもたらす意味がこれまで述べてきた通りだとすれば,その実装は現在の学会の姿でなければならないのか?ほかにも可能性はあるのか,という点.
  • 23:48 ここで,残された検討課題を思いつくままにメモしておきたい.
  • 23:47 研究者の喜びを,満足できる成果が得られたという本来の研究目的(end)レベルと,論文が採択された,研究費が採択された,賞を受けた,職につけたといった手段(means)レベルに分けるならば,学会はmeansレベルの話なのだ.
  • 23:43 他にも選択肢のある中で多くの人が会費を払い,それに基づいて活動を維持し続けてsurviveしてきたということは,○○学会もさることながら,○○学をしている人たちも,研究費をとれた,論文が採択されたということと同列の社会的な意味で喜べることなのである.
  • 23:40 事業報告書をみればわかることだが,学会活動を維持するには専任の事務職員が必要であり,オフィススペースを借り,ホームページを維持しなければならない.
  • 23:38 しかも学会に参加するためには学会費を支払わなければならない.
  • 23:36 学会として一定数の会員数を有し,長い年月にわたってそれを維持していくことはたやすいことではない.
  • 23:35 ある場に行くためには,他の場をある程度犠牲にしなければならない.こうした状況で固定客をもつことはそれほど容易ではない.
  • 23:33 研究者はたいてい複数の活動の場を持っている.どこもいろいろ魅力を作り出して研究者を引き付けようとしている.一方研究者が学会に行って討論したり研究発表したりする時間は限られている.
  • 23:31 人を組織するのはもっと難しい.
  • 23:31 ○○学は多くの人が使っているが,皆バラバラに使っていて,共通の定義が見出されない,というのではたいしてスケールアップできない.
  • 23:28 名前を統一するためには,関連研究者がその名前に魅力を感じて,「それはよい」とひざを打つくらいでないといけない.
  • 23:26 もちろん,○○学会が単に存在しているだけではなく,きちんとした活動をしているか,○○学会が標榜する学問課題の研究者がちゃんと参加しているか,隣接の研究領域から認知され名声を得ているか,といった様々な面から吟味して良い評価が得られていなければならない.
  • 23:20 ○○学がある程度研究者を引き付けて,教育評価体制を備えたdisciplineとなっているかどうか,という判断をするとき,○○学会の存在が重要な決め手になる.
  • 23:18 民主的なコンテキストで研究分野間の調整をしようとすると,(それが曲者だとわかっていても)ある程度「客観的な」指標に基づいて決めざるを得ない.
  • 23:15 しかし,そうした「私的」な機関は名声の構築と維持にとても長い歳月を要するので,非常に限られた存在になる.
  • 23:12 もちろん,すべてがそうであるわけではない.独自の基準やboardを持っていると自負しているところはそのboardを全面的に信頼して,選定を行う.
  • 23:09 そこでたいていは,研究人口,論文数,推薦件数などを指標にして,大体競争率がひどく違わないようにせざるを得ない.
  • 23:06 分野を跨って,研究費配分を決める,あるいは,大きな賞の受賞者を決める,といった場合,分野A,B,…の代表者がいる中で,共通の基盤もなしにA,B,…の配分比率を議論しても有益な結論が得られるはずはない.
  • 23:01 2006年の正月の番組で小柴先生がアインシュタインとモーツアルトとどちらが偉いか,話しておられたが,一般には分野を越えて研究者(あるいは研究提案)AとBとどちらが優れているかなどと言う議論は知的好奇心のレベルを出ないだろう.
  • 22:53 あるいは役所が調査して案を作成する?あるいは,国民が直接投票して分野への研究費配分する?
  • 22:50 分野代表が出てきて徹底的に議論しても,まとまらないだろう.だから,それを聞いている政治家が決める?
  • 22:48 1分野に1配るのだろうか,それとも傾斜をつけるのか,さらに何を1分野と数えるのか,…これを民主主義の世界でどうするのか?
  • 22:45 例えば,100の研究費をすべての学術分野 ― 哲学,文学,法学,瀬経済学,経営学,社会学,心理学,教育学,数学,天文学,物理学,化学,…に配分することを考えてみよう.
  • 22:39 高く評価されることは研究の手段として必要.それがないと,研究が継続できず,断念せざるをえなくなるのだ.
  • 22:38 他人から高く評価されることは,研究の目標ではないが,研究を継続していくためには研究費もいるし,職もいる.また,仲間もサポーターも必要だ.
  • 22:36 しかし,まとまらなかったら,そうした研究者はいつまでたっても別の視点,たとえば,「物理学」のジャンルの中で研究評価を受けることになり,よほどのことがない限り高く評価されない.
  • 22:34 自分の研究テーマやその名称に対するこだわりは必ずある.たった一人ででも,研究費が出なくても重要だと思う問題に取り組むのが研究者というものだ.
  • 22:32 それならば,そうした研究テーマに対して学科を作ったり,研究費配分項目を作ったりすることはなくなる.
  • 22:30 そうした状態を外から見ている人にとっては,皆なんとなく同じようなことをしているが,まだまとまっていないのだ,この研究テーマはまだまだ成熟していないということになる.
  • 22:29 そのいずれかにこだわりを持って他を受け入れなけれない人ばかりだとすると,世界には,人工知能,知能情報学,知能システム,知的システム,知的情報処理,知識工学,知識情報処理,知識ベースシステム,…のそれぞれを研究している人が少しずついることになる.
  • 22:29 各用語は異なる側面に重点が置かれていて,少しずつニュアンスが異なっている.
  • 22:25 第二段階まで進むまではそう容易ではない.人工知能,知能情報学,知能システム,知的システム,知的情報処理,知識工学,知識情報処理,知識ベースシステム,….同じような内容の言葉はいくつもある.
  • 22:23 ⑦フラッグシップとしての学会.同じことをやっていてもばらばらであれば,外からはなかなか見えない.第一歩は,意図やめざすものに同じ名前をつけること,第二歩は,組織化して集まること.
  • 19:33 ここでしばし休憩.
  • 19:26 人工知能学会でもしばらく前に全国大会という場を使い,大会支援システムの実証実験が行われた.
  • 19:25 一定のハードルはあるが学会の名のもとで,社会実験を行うことのできる.学会のアクティビティであれば,同志とチームを作り,ある程度の規模の活動もできる.
  • 19:23 ⑥実験の場としての学会.技術を社会で試すことは難しいし,コストもかかる.実験の意義やリスクを社会でいきなり説明するのも大変だ.まず,当該学問に対するコミュニティであり,多くの背景が共有されている学会でまずボランティアを募り,実験することができる.
  • 19:16 もう少し若い世代をみると,その学会をホームグラウンドとする博士課程学生がどれだけいるかが,指標になるだろう.
  • 19:14 どれだけの人を輩出したかという観点は組織としての学会の自己診断指標になるだろう(これは,「消えゆく学会」シンポジウムでの植田先生の発言にinspireされた).
  • 19:12 ⑤学会はけいこ場である.誰でもはじめからestablishされているわけではない.それどころか人生ずっと稽古の連続だ.「学会に行って揉まれてよかった」といわれるような学会は素晴らしい.
  • 19:10 たいていの査読はボランティアであり,多大な時間を要する.どれだけの熱心なボランティアを集められるかで,組織としての学会の価値が決まる.
  • 19:09 もちろん,著者から見れば良質の査読者に読んでもらえること,査読者から見れば良質の論文を読めること,が望ましいのは間違いない.
  • 19:07 査読についてはいろいろなつらい経験があるが,トータルに見ればよい面が多い.
  • 18:51 学会でも交流会があり,non-publicなインタラクションの場を提供するが,主役はpublic discussionである.それゆえに,社会からの信用を得ているのだ.
  • 18:49 飲み会で出た話は面白い発想や視点によるものや,盛り上がって深化することも多いが,publicでないという観点での弱さもある.
  • 18:48 (publicでない)飲み会には飲み会の議論の楽しさがあり,良さがあるのはもちろんだが,そこでは人間関係が議論に影響するばかりか,あいつはうるさいから,あるいは,意見が違うからという理由で呼んでもらえない人がいることに注意しなければならない.
  • 18:44 議論がパブリックな場で行われるということの意義は大きい.理想的には科学の名のもとに,子皆の前で対等の立場で議論が行われる.
  • 18:43 ただ一人で思索を重ねることで学術ができる人がいるかもしれないが,それは稀有の存在だろう.普通の人は,議論を戦わせることで,自分の考えのいいところを認識するとともに,限界や不足点を知り,次の活動につなげることができる.
  • 18:35 学会には,意見を真摯に聞いてくれるばかりか,論文を査読して,「ここに書かれていることは,学会の信頼するメンバーが読む限り,新規かつ有用かつ妥当な情報であると言える」という太鼓判まで押して学会論文誌に掲載してくれる.
  • 18:32 ④学会は学術をする人たちにパブリックスペースを提供している.このことの意義は大きい.社会的な秩序を守りさえすれば,誰でも学会のイベントに出かけて行って意見を言うことができる.
  • 18:29 学問は人間の活動である,○○学の活動の様子を知りたければ○○学会に行ってその活動に関わっている人と直に話をすればよい,という構図が成立する意義は大きい.
  • 18:19 一定の秘密が存在する企業はもとより,大学においてすらもだれがどのような活動をしているかを外から見ることはあまりできないことを考えると,学会の透明性・顕名性の効果は顕著である.
  • 18:17 ③○○学会は○○学に関わる人たちを束ねている.学会活動は査読などごく一部を除いてすべて顕名でおこなわれるので,学会の記録を見ると,誰がどのような活動をしているかすぐにわかる.
  • 18:14 学会活動は,ボランティアと自己顕示の混じったものであるが,そこでどのような活動を行ったかという実績から(限られてはいるが)協調性,積極性,リーダーシップなどを評価するための資料として有用だ.
  • 18:10 また,学会でどれだけ論文を執筆したか,賞をとったかといった情報は,種々の人物評価の基礎資料として有用である.
  • 18:09 たいていの学会は,○○学に関する分類表を有し,論文や発表の分類に使用しているが,その構造は,大学での教育体制,研究費の募集分類,種々の調査を行う時の基礎など,たたき台として有用であろう.
  • 18:04 研究者たるもの,たとえ学会の発する情報であっても鵜呑みにしてはいけないのは当然であるが,比較の基準が得られるとずいぶん助かる.
  • 18:03 専門外からみると,まず頼りになるのが○○学の学会である.社会的な調査で○○学会は○○学についてのきちんとした学会であるという前提が確認できると,○○学会から公表されている情報・価値判断を標準であるとして出発点に置くことはできる.
  • 17:58 大型の研究費の審査でも,専門の審査員だけではなく意図的に専門外の審査員も加えて,広い視点から評価を行うこともよく行われる.
  • 17:57 大学などで○○学科を作るとき,その構成をどうしたらいいかといった議論があり,国民目線での公平性の担保のためなどに,専門外であってもそうした議論に参加しなければならないこともある.
  • 17:54 専門外の論文や記事を読んでどれほど新しくて素晴らしいと思っても,専門家に聞いてみると,それはこの分野では誰でも知っていることだとか,もうずいぶん昔からわかりきっている常識だとか,実はこれこれゆえにこれはだめだとずっと前にわかっているのだとか,言われることがままる.
  • 17:51 現代は専門化が進んでいるので,少しでも専門がずれると,価値判断を自分の理解力に基づいて行うと危ういことになる.
  • 17:49 ②○○学会は○○学に対するStandardな情報を提供しているという社会的なヒューリスティックを提供している.
  • 17:35 「○○学」に対する「標準的な事柄」を知りたければ,「○○学会」を探し出して,そこから刊行されている論文や解説や教科書を読めばよい.
  • 17:30 学会論文・解説が正しいという保証はないが,編集委員会(その名簿は学会誌に掲載されている)がベストを尽くし,フェアーであると方式・内容で査読した結果,論文・解説の採否が決まる.
  • 17:18 社会における学会の利用法という観点に立って考えてみよう.①学会論文・解説は当該disciplineに関する信用できる情報として利用できる.
  • 17:15 一言でいうと,学会は当該学術領域(discipline)に関わる人,活動,情報・知識を束ねる活動を行っているpublicな団体であると言える.
  • 17:11 以上のような定期的な事業に加えて,ロードマップの作成,マスメディアからの問い合わせに対する回答,国内外の学会との連携,種々の推薦.また,大きな学会になると,標準化活動のサポート,社会的な問題に対するパブリックコメント,当該学術領域の教育・啓蒙活動,資格認定なども加わる.
  • 17:05 総会資料に書かれているように,人工知能う学会は次のような事業を行っている. 学会誌発行,論文誌発行,シンポジウム/ワークショップ/研究会開催,セミナー開催,書籍刊行,表彰(論文賞,発表賞,…),関係するイベントの共催,協賛.
  • 16:59 次に事業内容についてもう少し詳細に見てみよう. http://bit.ly/rtxplr
  • 16:58 以上のように,学会運営は(完全ではないにしても)ガラス張りのもとでおこなわれている.
  • 16:58 (従来の社団法人制度に基づく)人工知能学会では100名弱の評議員が,事業に対して責任を持ってcriticizeするとともに,理事会のメタレベルには監事がいて,事業の監督を行う.総会資料・監査報告書は文科省に送られ,吟味を受ける.
  • 16:48 学会運営に責任を持つ理事会は,活動内容を公開し,世に問うとともに,総会では,会員の出席のもと,事業報告と計画について資料に基づいて報告し,承認を受けなければならない.
  • 16:41 設立後4年してから社団法人化したときの設立趣意書も公開され,社団法人化の背景,動機,目的が書かれている. http://bit.ly/iDVvaP
  • 16:35 また,定款も役員構成も評議員構成も公開している. http://bit.ly/pjiGEZ
  • 16:31 学会の活動の総括は,総会資料に総括されている.わが人工知能学会は第1回総会から総会資料を公開している. http://bit.ly/qJP6LR
  • 16:28 まず,人工知能学会が現在いかなる活動を行っているかという点から復習したい.
  • 16:26 以下のtweets(何日も続くかも)は,試論であり,非単調になる(=一度結論として出したものを撤回して別のものに置き換える)こともあるかもしれない.
  • 16:24 そのほか,次の疑問も視野に入れたい,「25周年にいかなる意義があるのか?」
  • 16:21 ターゲットとして取り上げる疑問は,「こうした情報環境の変化の中で、学会が本質的に果たすべき機能とは何でしょうか.情報環境の変化によらない、本質的な学会の価値があるのでしょうか.」 http://bit.ly/pV3beo
  • 16:20 次の命題について検討をはじめよう.「学会は、近い将来、ごく一部を除いて全て消滅するのではないでしょうか.」,「ウェブがあれば、学会は必要ありません.」  http://bit.ly/pV3beo
  • 08:49 メッセージの社会的な力についての記事 RT @sasakitoshinao: 「いいね」やコメントを受けやすい投稿のTips。これは勉強になる。/一般企業でも使える、メディアとジャーナリスト向けのFacebok投稿の秘訣 http://j.mp/mTDAyn
  • 08:45 了不起RT @sasakitoshinao: この発想はなるほど。別売り充電器をつなぎ、シガーソケット経由でタブレットやスマホも充電できる/災害時にも活躍? 「発電機になる電動アシスト自転車」があった! – トレンド – 日経トレンディネット http://j.mp/pKKmQV
  • 08:34 The Edge of Gloryも… http://youtu.be/mN28tjHWMiA
  • 08:27 こうしたサービスはとてもうれしい RT @ladygaga: Did you guys watch my performance on Kimmel last night? Watch it here:http://tinyurl.com/3sy3ent
  • 08:17 retweetに値する面白さ! RT @sasakitoshinao: これスゲー。あふれんばかりの才能。/現役高校生が作った「こくせん 黒板戦争」が凄まじすぎる | IDEA*IDEA http://j.mp/mTixju
  • 08:11 干拓地は宅地にも利用されているが,水害の危険もあると言われていたらしい. http://bit.ly/n5rbaU
  • 08:05 昨日お世話になったタクシーの運転手さんによると干拓地(に近い?)古くからの家は,地面から(1mくらい?)高い石垣の上に建てられていて(ある程度の?)水害に耐えられるようになっているという.
  • 07:52 三川合流するところで昔から治水は大変だったらしい, http://bit.ly/o8Gq3I
  • 07:44 場所もきちんと知らなかったが,通勤で使っている近鉄にこんなに近いところにあったとは思っていなかった. http://bit.ly/nA1JlX
  • 07:43 巨椋池の話は聞いたことがあったが,詳細は知らなかった. http://bit.ly/p9Ulvx
  • 07:41 昔,浸水したのは昔巨椋池(おぐらいけ)があったあたりか?
  • 07:32 一昨日の雨は大変だったらしい. 大雨:府南部・京都で 宇治・伏見で床上浸水 落雷で停電相次ぎ、JRに乱れ /京都 – 毎日jp(毎日新聞) http://t.co/9hcGceBvia @mainichijpnews
  • 07:28 最後の1文が素晴らしい RT @ladygaga: How are little monsters? I had so much fun performing last night, I miss touring. I could have gone another hour.

Fri, Jul 29

Thu, Jul 28

  • 08:27 このとき,Guglielmo Tamburrini先生にも来ていただいた.彼はProfessor of Logic and Philosophy of ScienceだがBMI,ロボット倫理などが専門. http://bit.ly/ocLJL3
  • 08:25 Wachsmuth先生には2008年に京大でGCOEシンポジウムを開催したときに来ていただいた. http://bit.ly/o6Ymav
  • 08:19 Wachsmuth先生らはCenter of Excellence CITECを2007年に設立.認知的インタラクション技術について脳科学,心理学,社会学,情報学,ロボット工学を包含する学際研究を展開. http://bit.ly/poVwue
  • 07:57 Becker-Asano博士の師はIpke Wachsmuth先生.2005年にZiFシンポジウムに呼んでいただいて以来存じ上げている.その後,京大にも来ていただいた. http://bit.ly/n7Rb4v
  • 07:52 より正確には,こうした実装で共通する部分をプラットフォームとして抽出したということかもしれない.博士論文は出版されいる.私も1部所有う. http://amzn.to/oVbsGv
  • 07:50 Wasabiはゲームプレイにおいて人間のパートナー役を果たすエージェントMaxエージェントの実装に使われた. http://bit.ly/pN2eBI
  • 07:47 Becker-Asano博士と会ったのはずいぶん前.学位は感情モデルの会話エージェントへの組み込み.感情モデル実装のためのプラットフォームWasabiについてまとめた学位論文はホームページから公開されている.  http://bit.ly/qPczq2
  • 07:40 Christian Werner Becker-Asano博士.彼は自分のドメインを持っている. http://bit.ly/o1haja
  • 07:33 Arvid Kappas先生には8月1日に京大・吉田で講演会をしていただく.フリーなので興味ある方は是非ご来場ください. http://bit.ly/qGyBn2
  • 07:30 Arvid Kappas先生.ホームページの作り方にも個性が http://bit.ly/o6RUhA
  • 07:28 ISRE 2011でお会いした人たちのホームページをメモしておきたい.まずは,Nick Campbell先生. http://bit.ly/olhtZR
  • 02:03 メッセージを発する人の感情か,メッセージが受け手に引き起こす感情か?
  • 02:03 ショートメッセージの感情成分を推定するソフトが紹介された後,感情成分の受け取り方についての議論  sentistrength.wlv.ac.uk
  • 02:00 collective emotionのコンソーシアムが発表母体 www.cyberemotions.eu
  • 01:56 Arvid Kappas氏はscience beyond fictionをモットーとし,physics /cog sci / math / AIといった方面から学際的にemotionを研究.
  • 01:55 午後のSymposium 9: Cyberemotions: Emotions in cyberspace – models and empirical approachesは友人Arvid Kappas氏の主宰のシンポジウム.
  • 01:53 4番目はJonathan Gratch氏.ECAにConfederateを務めさせることがよいという議論を展開.事例としてrapportエージェントの話が紹介された.IVAでも発表されていたが,随分層が厚くなった.
  • 01:52 3番目はCatherine Pelachaud氏.ECAのオーソドックスな議論.Expressive Agentという概念に重点を置いていた.FML/BMLの話やpolite smiling behaviorを目指した研究の話など.
  • 01:49 2番目はStacy Marsella氏.AI / computationの立場からAppraisal theoryに基盤を置くEMA: computational model of emotionの紹介.
  • 01:39 … このシンポジウムが,recognition, modeling, synthesis, social regulationの4つの観点から構成されていることが紹介され,セッション開始.
  • 01:38 …②enhance human computer interaction, ③model and predict human behaviorが示された上で,…
  • 01:37 オーガナイザのJonathan Gratch氏から,CSから見たemotion研究の動機として,①Inform design of intelligent artifact,…
  • 01:35 このシンポジウム7:Rise of the machines: Advances in computational methods for recognizing, modeling, and shaping human emotionsは,人気が高かった.
  • 01:32 ECA系では,Catherine Pelachaud先生,Stacy Marsella氏,Jonathan Gratch氏がシンポジウムを主催.
  • 01:30 このシンポジウムではいろいろな方にあった.後で出てくるArvid Kappas氏はeCuteで親しい.Nick Campbell氏,Christian Becker-Asanor氏とも久しぶりに再開.とても懐かしい.
  • 01:21 4番目の発表者はProf. Traueのグループの人だったので,彼らが金曜日に研究室訪問に来るときに改めて尋ねることとした.
  • 01:21 social signalを,それを発する人に対応づけるだけでなく,受け取る人の内面的変化に着目した分類も行ったほうがよいのではないか,とコメントしようとしたが時間切れでカット.
  • 01:19 4番目の発表は,感情が喜びとか怒りといった紋切り型のものではなく,会話の中に多重に絡み合っている現象のなかからsocial signalを検出する話.
  • 01:16 言語指標,非言語指標,生理指標を使った実験で,ユーザの嗜好が揺れ動くこと,従来法(baseline)より有意に高精度でユーザが重視する要因を推定できたこと,その結果,満足度を従来法より有意に高められたことを示すことができた.残るはこの方法の実装.
  • 01:11 次がわが研究室から大本氏.動的に揺れ動く消費者の嗜好を追跡し,意思決定のお手伝いもして最後に収束させ,収束点を推定することが可能であることを実験的に示した.
  • 01:09 後で聞いたところ,チームは十数人だが,研究者が70日本ほどいる大きなグループ研究の一部を担っているとのこと. http://bit.ly/ocFMn6
  • 01:07 2件目がProf. Traueで,biophysiologicalな計測でValence-Aousal-Dominanceモデルによるemotionのclassification ratioが80%弱に達したという話.
  • 01:03 1件目のMoriyama氏は健康/病気予防関係の応用を志向したか表情睡眠時の目の動きの検出で睡眠状態を評価したり,医者がアバターを使ってセラピーの指導をしたり,具体性の高い研究.
  • 00:54 全部のAbstractはこちら → http://bit.ly/rsWbqh
  • 00:54 それとは裏腹に,内容は素晴らしかった.27日午前のSymposium 6は,HCIにおけるemotionsのマルチモーダル検出と分類に関するもので,研究室からは大本先生が発表.プログラム → http://bit.ly/qw6LR6
  • 00:49 プログラムが面白そうだったので,研究室でテーマが近い学生君(留学生)にオンサイト登録で出席して聴講を頼んだところ,登録できず門前払い.その理由は彼がクレジットカードを持っていなかったため.オンサイトの支払いはクレジットカードオンリーとか.学生君はとても困るだろう.私も憤慨.
  • 00:47 運営はひどいが,内容は素晴らしい.まず少しだけコンプレイントカら.よくあるランチとか,連絡とかを別にすると極めつけは…
  • 00:43 【回顧】26日から開催されているISRE (plenary meeting of the international society for research on emotion) 2011http://bit.ly/fmw8FG に部分的に出席.

Mon, Jul 25

  • 14:10 CNN Revealerの「パンテオン」は面白い。てっぺんの穴から差し込む太陽光線が日時計として働くように設計されている。3月春分の日の正午にアーチを光らせて、玄関に注ぎ込むようになっている。ローマで重要な日を指すシンボリズムの実現と… http://bit.ly/nIZHhx
  • 13:15 ちなみに、コードの絡みはひどい問題で、リュックの中でいつもPC電源コードとiPodのコードとヘッドホンとスマホ電源コードが絡み合っていて悲惨な状態。最近購入したイヤホンは布巻きコードとコンパクトケースでこの絡み合いグループから脱出。 http://bit.ly/qJIq0H
  • 13:01 観念的にはそうでもないように思えるがまずは試してみたい. RT @sasakitoshinao: ホントにこんな簡単な方法で大丈夫なのか。やってみよう。/たったこれだけ!イヤフォンを絶対に絡ませない方法 | nanapi [ナナピ] http://j.mp/ntUgZL
  • 12:28 「価値を経営に変換するビジネスモデルを編み出して実装するのが理事会の役割だろう!」という意見は正論です.理事会は努力は怠っていません.よい提案があれば真摯に検討しますので,是非ご提案をください.
  • 12:27 それを認めた上で,経営を担う理事会の立場では,そのような力が経営にどう寄与するかのモデルを求めています.
  • 12:19 認知度やアクティビティの高さ(内発的な指標)などは学会がdisciplineにどれだけ寄与しているかを示す指標として非常に重要だと思います.
  • 12:18 認知度の増加が会員数の増加など現ナマになるところまでのモデルがあるとうれしいのですが RT @matumura: ソーシャルメディアのインプレッションの効果測定は…いずれ可能になると思われる。会員数の増加だけでなく、認知率の増加にもつながる可能性は大いにある(と思っている)。
  • 12:13 いえいえ,こちらこそ重要な提案をいただきありがとうございました. RT @matumura: @toyoakinishida 示唆に富む一連のツイートをありがとうございます。大変勉強になりました。Ustや学会コンサルについては、これからも考え続けていきたいと思います。
  • 11:30 インターネット時代,さらには,SNS時代では,前記のような学会の優位性はもちろんあるわけがないので,学会コンサルをするためにはここに新しいモデルを見出す必要があります.いいアイデアがあれば十分可能性はあると思います.
  • 11:27 インターネット時代以前は,学会は安上がりコンサルみたいなところがあり,一応情報源でもあり,解説などでまとめもされるので,動向調査や未来のロードマップ作りなどには「学会を活用できる」という側面は十分あったと思います.
  • 11:25 学会コンサルの話も同様のコンテキストで考えられますが,今度は,民間のシンクタンクに対する学会コンサルの顧客に対するメリットを明確にする必要があると思います.
  • 11:20 私見では,思い付きは大事ですが,理事会を説得するためにはまるで不十分です.しかし,思い付きを自らが泥をかぶってでも実現しよう提案者は尊重し,エンカレッジしたいと思っています.
  • 11:18 ちなみに,理事会は会員から信任を受けた人たちという意味で,会員のディメリットをつくるようなリスクはヘッジしようとしますが,トータルな学会事業のなかで提案を位置付けてそれが新しい会員サービスの芽であれば,新規試行事業に取り組もうという姿勢はある(と私は認識しています).
  • 11:16 ust化に関連するところでは,ust化のコストがねん出できるかどうかです.ust化によって会員,あるいは,有償サービス利用者が増えるということ,あるいは,広告収入増になるといったことでも結構です.このあたりを説得可能な形で予測することはなかなか難しい.
  • 11:12 学会は非営利団体ではありますが,活動を維持するためには人件費,管理費がかかりますから,その経費を(トータルで)ねん出できなければ,学会も学会のつくりだしていたサービスも消滅します.
  • 11:10 ust化の議論は学会員あるいは研究者から見たとき,その意義はかなり明確だと思います.学会での実装となると,どう実装し,そのためのコストをどうやってまかなうかがポイントですね.
  • 11:06 そうした「泥をかぶる覚悟をもち,自分で言い出して自分で実装する」人たちをどれだけ擁してその活動をサポートできるか,あるいは,どれだけ育てられるかが,コミュニティとしての学会の力となります.
  • 11:05 それゆえ,学会という場では「泥をかぶる」(=経営責任は取らないが,企画の具体化と実装は責任を持って行う)という覚悟さえあれば,いろいろな試みができるのです.
  • 11:02 ただし,経営責任は提案を承認した場合は理事会に移動するので,提案者がとる必要はありません.
  • 11:01 そのためには,提案者と理事会が「泥をかぶる」つまり,いろいろなAgainstの反論に対して回答し,万が一事業が失敗したら,自分の理論の過ちを認めることが必要です.
  • 10:59 学会で事業化されるためには,①(会員,理事,会長含めて)誰かが理事会にその意義,収支見込み,計画詳細を提案すること,②理事会で学会のビジネスモデルに基づいて承認を受けること,③大きな事業ならば総会で承認を受けることが必要です.
  • 10:55 その通りだと思います. RT @matumura: Ustによるオープン化のメリットは、ディスカッション機会の拡大、参加機会の拡大、知識の社会還元、デメリットは会員になることへのインセンティブの減少でしょうか。
  • 10:51 消えゆく学会 ~問い直される学会の役割と社会との関係性~ のまとめ http://bit.ly/nZ1iuK はとても有用ですね.作者のsakumad2003さん,教えていただいただいたshima__shimaさんに感謝.
  • 10:40 RT @shima__shima: .@toyoakinishida あと関連リンクです. http://bit.ly/n63HUS http://bit.ly/nrAd7Whttp://bit.ly/oDDRSBhttp://t.co/PHla2Dt (仮置き) h …
  • 08:22 ありがとうございました。RT @matumura: 説明不足で失礼しました。オープンでない(参加費を取っていたり会員限定だったりする)研究会をUstすることの是非を検討することを、「Ustによるオープン化」と考えていました。 RT @toyoakinishida: ust…?
  • 08:20 ご指摘ありがとうございました。RT @shima__shima: Cook先生は検討の価値ありとのコメントで,とどめは Tao先生 などが刺しました RT @toyoakinishida: 神嶌さん.… Vinay Deolalikarさんの2010年P≠NPの証明.

Sun, Jul 24

  • 00:03 時間がなくて手軽な区切り記号を使ってしまいました.ご容赦ください.
  • 00:01 自己フォロー.セマンティクスがあいまいでした.下記は,「武田さんが『会員はどういうサービスを求めているの?』といった趣旨の発言をされた」ということでした.他のほとんど同様. RT @toyoakinishida: 武田さん.会員はどういうサービスを求めているの?

Sat, Jul 23

  • 23:28 とうとうここまで.もちろん,まだ初歩的なレベルではあるが… しばらくたつと以前の研究が役立つかも http://bit.ly/rehtU2
  • 23:22 しばらく前に日経新聞で読んだ記事のソース / セールスフォース・ドットコムとトヨタ、クルマ向けソーシャルネットワーク「トヨタフレンド」の構築に向けた戦略的提携に基本合意 | ニュース http://t.co/pj7TR5q
  • 22:51 すみません.「Ustによるオープン化」がよく理解できていません.ustで,講演をすべて配信するということ? RT @matumura: 御意。Ustreamによるオープン化についてはどうでしょうか? 対面であることの必然性は今後の学会の在り方と切り離せない論点だと思います。
  • 20:38 遅くなりましたが,今日のシンポジウムの最後に使ったスライドをアップしました.ご参考まで http://bit.ly/nSM6dP
  • 20:16 こんなYouTube videoもあった. http://youtu.be/sDPJ-o1leAw
  • 20:11 ラヂオ番組での収録らしい.新幹線の中では途切れるので帰宅してからもう一度.BTWより迫力? RT @ladygaga: Here’s my LIVE radio performance on the Howard Stern Show! http://bit.ly/pighVL”
  • 20:04 RT @ladygaga: Here’s my LIVE radio performance on the Howard Stern Show! http://bit.ly/pighVL”
  • 18:45 学会における討論の基本だと思います.ただし,回答者の表現の工夫次第かも RT @matumura: なるほど、これは重要な視点だと思う。 RT @toyoakinishida: 植田さん.「学会に来て(ここは企業秘密だから)話せないというならば学会で討論すべきではない.」
  • 18:42 しばらく前から考えていました.会員が一様でないというのが動機です.継続検討 RT matumura: これはかなり大胆な定義ですね。。。 RT @toyoakinishida: 西田コメント・学会のバウンダリという考えは変わるだろう.つまり,コアメンバーで学会は定義されるべき.
  • 17:31 そろそろ終わりです.後で見直してみたら誤字がたくさん.申し訳ありません.適宜正しい字に直して読んでください.
  • 17:28 西田コメント:人工知能学会はピアレビューはものすごくしっかりしている.
  • 17:27 人工知能学会かmatsuo.comなのか? peer reviewについて
  • 17:13 松尾案.出会いと交流と議論の場.広報.コンサルティング.権威づけスタンプ,保存.教育.
  • 17:11 西田コメント:計量の仕方が問題.もっといろいろな計量法を徹底的に吟味する必要がある.
  • 17:10 西田コメント:うわさは危ない.よく働くこともうまくいかないことも.よくあるパターンは年長者が「うわさ」でゴリ押しすること.他者には検証できない.やはり社会は検証可能な方向に進んでいる.
  • 17:08 植田さん.「人物評価はうわさが正しい.日本は定量的に評価するので評価がきちんとできていない.」
  • 17:03 松尾さん.通貨制・ACM, IEEEなどの基準認定.職業としての科学.
  • 17:02 植田さん.学会は学問のための私的な組織である.既存の学会に満足しなければ自分で作る,というくらいの気概が必要.
  • 16:58 社会に認められなくても価値があるのか,否か?
  • 16:56 次の話題は保存.学会が保存しなくても,proxといった活動がある.
  • 16:51 植田さん.学会の産物は人材! ←素晴らしい意見(西田)
  • 16:50 武田さん.会員はどういうサービスを求めているの?
  • 16:43 ここから.パネル討論.①学会のビジネスモデル.
  • 16:39 山川さん,学会がコンサルタント化するならば?
  • 16:37 山川さん.ITによる会費収入の構造変化.専門家にできること.学会にできること.
  • 16:34 山川さん.物理出身.幸福な研究者人生.20世紀における研究環境の変化.
  • 16:19 質問者:悪貨が良貨を駆逐するのか,良貨が悪貨するのか?自分の周り(○○学会)では悪貨が良貨を駆逐しているように思える.
  • 16:15 西田コメント.学会が多くある理由は違う考えが競うため.研究者/社会が取捨選択すればよい.このあたりは植田先生と同感.
  • 16:14 植田さん.monopolyは問題.アインシュタインの論文はリジェクトされた.時として壁となって立ちはだかるのも学会の役割.時間がたてば普遍が残る.間違いがないことはあり得ない.トータルでたどり着けばよい.
  • 16:13 植田さん.欧州文明だけが科学を生み出した.
  • 16:11 植田さん,「失ってわかる学会の価値」という話にはしたくない.問題から逃げるのは研究者の恥.学会への風当たり,学会への期待の反映.学会しか担えないものは何か?文明,それとも文化?学会の原点,役割.
  • 16:09 植田さん.学生が学会で発表することについては議論がある.PhD candidateが境界.それより下の学生については議論あり.
  • 16:05 西田コメント.でもその実装方法はなかなか難しい.どうすれば学術活動が活発化するのか?ネットワーク時代にどのようなサービスがあるか,もう一段下の実装方法についての議論が必要.
  • 16:03 植田さん.学会の枠割は学術活動を活発化,サポートすること.
  • 16:01 植田さん.「学会に来て(ここは企業秘密だから)話せないというならば学会で討論すべきではない.」
  • 16:00 西田コメント.学問になぜ(学会)組織が必要かを議論する必要がある.そして社会情報ネットワーク時代の組織とは?
  • 15:59 植田さん.世界における知的活動拠点研究会,報告書,2000年10月.補論.5.インターネット時代における学会,学術出版の状況と知的活動成果の情報,世界における学会の存在.日本社会と学会の役割.
  • 15:57 植田さん.昔はRoyal Society of London,Institute of France National Academy, Institute of Physics, …
  • 15:56 植田さん.学会とは何か.学会は学問を志す研究者の私的な組織.学問,文化を通じて社会に貢献する故,公的な性格を持つ.典型的なNPO.
  • 15:54 植田さん.楽興界のあり方としても学術出版の重要性を主張.どこかで収益を上げないと組織はつぶれてしまう.
  • 15:53 植田さん.我が国における公益とは大きく異なる.
  • 15:52 植田さん.要するに,学問研究,発表,意見交換,会議,出版のすべては,学問を通じての交易に資するのであり,科学者,研究者はその活動そのものが公益に合致している.
  • 15:51 植田さん.問題はその収益をどう使うか?
  • 15:51 植田さん.アメリカ学界では資産運用を行う.収益事業は利益を出すのが当然.ジャーナル出版,国際会議が大きな収益源.もちろん,自動車販売で設けてはいけない.
  • 15:49 植田さん.アメリカ光学会の理事就任時,弁護士から義務などについて説明.要求されることは誠実で正直に働くことであり,経営責任は問われない.指標は,学問学術に誠実に対応したかどうかである.
  • 15:47 植田さん.世界学会と国内学会のビジネスモデルの違い.アメリカではこんなことは議論していない.アメリカの学会はどうしたら制覇するかを議論し,学会の滅亡など議論していない.
  • 15:46 植田さん.学会の役員にもなった.日本とアメリカの違い.OSA(米国光学会).学会誌電子化.
  • 15:44 植田さん.「インターネットは物理屋が作った」「必要だから作った」,「社会から要請されなくてもする」
  • 15:43 植田さん.背景は物理学.「研究者は同じ研究を10年やったら信用してもらえなくなる.」「個人の力を信じている」
  • 15:41 植田さん.学会運営におけるビジネスモデルの必要性.
  • 15:39 西田コメント・学会のバウンダリという考えは変わるだろう.つまり,コアメンバーで学会は定義されるべき.
  • 15:38 木村さん.大学と学会はワンセット.学会だけのない社会が考えられるのか?大学は学会なしに存在できるのか?
  • 15:37 木村さん.情報ネットワーク進展とassociation..学会は必要だが,その実装は変わっていかねばならない.
  • 15:36 木村さん.流動化に即応した学会だけでは,細分化,分断化.既存の学会は,自らの境界と内部の構造を絶えず再定義していく必要.
  • 15:36 木村さん.消えゆく学会=消えゆくdiscipline.discipline自体の細分,複合,融合化の発展がdisciplineをベースに研究者をつないでいるassociationである学会に,変容を強いている.
  • 15:32 西田コメント:社会情報ネットワーク時代では現在の学会に近い形のassociationのインプリメンテーションは必然?それとも代替の実装があるのか?
  • 15:31 木村さん.associationはそこに関わる人々に活動し,成長する場を与え,関与する組織,市場の盛衰に大きな影響を与え,相互に評価を蓄積し,人々が流動化する契機を与える.
  • 15:30 木村さん.学会とdiscipline.大学という組織にとって学会はdisciplineを基盤にした横のつながりを形成するassociation
  • 15:29 木村さん.製造では生産性はあげられるが,サービスは生産性をあげるのが難しい.
  • 15:29 木村さん.日本の高等教育の現状.アメリカと同様に第二次大戦後に黄金期.アメリカでは,1980年くらいまで拡大.その後,飽和.
  • 15:26 木村さん.multiversity, Clark Kerr (1963),アメリカにおける大学総長の役割.学生に対しては,友達であり,社会への説明,資金引き出し,議会とも渡り合う,インダストリともフレンド.
  • 15:25 木村さん.近代産業社会と大学.知識,情報,技術の発信.
  • 15:21 木村さん.大学の分化とdiscipline.19世紀前半.古典教養主義からの脱却.universityが単一の教育ユニットから複数のdepartment/collegeへの移行・19世紀前半から数十年かけて定着.
  • 15:19 木村さん.disciplineの形成・18世紀後半から19世紀前半.ロマン主義と啓蒙主義の結びつき.19世紀前半:研究大学の発展.19世紀後半:中産階層における職業としての「科学者」.「制度科学」:科に分かれた学としての学問.形成の基盤.
  • 15:16 木村さん.研究開発費.理系では大きい.
  • 15:15 木村さん.在学者数では文系が多い.ところが,大学院になると工学系が多くなる.
  • 15:15 木村さん.日本社会情報学会 同名学会が2つ JASI/JSIS同じ日に登録.近々統合へ.
  • 15:15 木村さん.学ぶ側に重点.theoryよりpractice.消えゆく学会.→ disciplineが消えることなのか?文系学会は?電子情報通信学会より小さい.
  • 15:14 木村さん.文化人類学が専門.文化と認知.情報社会論.学会.disciplineとassociationの側面.学会.何らかのdisciplineをpromoteするためのassociation.
  • 15:13 神嶌さん.結論.スクリーニングの場は必要.論文がまとまって存在することは重要.でも査読ロードは大きい.
  • 15:12 神嶌さん.Peer review.2人がよいといえばよい.
  • 15:11 神嶌さん.Machine Learning篠編集者の大量辞職 2001年.かわりにJMLR.
  • 15:10 神嶌さん.peer review事件.Perelmanのポアンカレ予想.Vinay Deolalikarさんの2010年P≠NPの証明.Cook先生のコメントでとどめ.
  • 15:09 神嶌さん.会議ビデオの配信.videolectures.net.wikicfp.バクを見つけたら1日で修正された.wikipedia,scholarpedia.EasyChair.Twitter
  • 15:07 神嶌さん.Project Euclid,論文の共同出版の試み.学会誌の出版の新しい形態.Google scholar, citeseer.自動収集.Microsoft Asia Research
  • 15:07 神嶌さん.ACM Digital Library.No showを減らすために,no showをするとACM Digital Libraryに載せないと言ったら,急にno showが減った.他も同様.
  • 15:06 質問者1:コミュニケーションチャンネルがない.
  • 15:06 質問者1:企業から.学会を眺めていると企業の参加が減っている.日本だけではない,IEEEも同様.企業の参加が少なくなっている理由は,社会貢献という意味では学会から何かを得てそれを社会に還元するというのが企業のミッション.参加する理由は学会の価値が下がっているから,参加しない.
  • 15:05 武田さん.大学にいなくても研究はできる.
  • 15:04 武田さん..世界の動向.ジャーナル,ブランド化,オープンアクセス.カンファレンス.増える国際会議,学会の囲い込み.学会が考えること.もう一度自分の学会の役割を考え直す.2つの方向.社会のための学会,自分たちのための学会(同好会のための学会).
  • 15:00 武田さん.研究者にとっての学会.専門性の表現(アイデンティティ),発表の場,社会貢献.近年の変化.電子出版の普及.コミュニケーションチャンネルの多様化.グローバル化.
  • 14:59 武田さん:原因:輸入学問のスタイル,派閥,社会的役割の無自覚.同好会コミュニティ,学会誌の発表,利益代弁者,社会に対する科学の代弁者.
  • 14:51 回線が遅いのでなかなか追いつけません…現実世界はいま神嶌さん.
  • 14:50 武田さん.日本の学会.すそ野が広い,間口が広い.数が多い.オーバーラップが大きい.
  • 14:47 武田さん.始まり:ギルド,組合.役割:専門技術者認定,教育,情報交換.
  • 14:45 武田さん.学会の歴史:科学者のコミュニティ.学会のはじまり,パリのカフェ.役割,学会誌の発行,情報交換.
  • 14:42 松尾さん:twitterで呼びかけたら,反響があった.ふまえなければならない先行研究.新来さんに厳しい.
  • 14:41 松尾さん.Webサービスの中での学会.もやもやした思いをクリアにしたい.ゼロベースで考えてみたい.学会のあり方は今の状態とは異なるはず.
  • 14:40 松尾さん:学会に関係なく人工知能研究は行われている.学術領域の曖昧性.境界を区切ることの問題.国際学会との関係性.論文誌,別刷り代.何を意味しているのか?
  • 14:40 松尾さん:世の中では人工知能は増えている.
  • 14:39 松尾さん:25周年記念の意義に疑問.25年続くことを祝うことの意義.
  • 14:39 松尾さん:参加者へ減っているが発表者は増えていて,来る人はたいてい発表する.
  • 14:39 松尾さん:趣旨説明.人工知能学会,学生編集委員会だった.
  • 14:39 電波状況が悪いので間歇的post.
  • 14:37 消えゆく学会 ~問い直される学会の役割と社会との関係性~ なう http://ymatsuo.com/jsai/

Fri, Jul 15

  • 11:41 「科学」 2011年6月号に《シリーズ企画2011大震災》  http://bit.ly/n9ZSSS
  • 10:45 経歴書によれば北野さんは2000年にPrix Ars Electronica賞を受賞された.コンピュータをクリエイティブな目的に使った人に贈られる賞らしい. http://bit.ly/etFHim
  • 10:40 発表中に関連情報として「パーソナルゲノム」を調べていたところ,北野宏明さんが登場. http://bit.ly/pNE81Y
  • 10:39 このあたりに質問が集中.大祭細菌とのバランス.悪ければ(=菌が増えると)病気になりがち.川崎病については菌を減らせば治療(予防?).
  • 10:36 西田質問:どの生物もsuperorganismなのか?漆原先生:よく見られる現象だ.シロアリとか …
  • 10:31 「人間はヒトの細胞と細菌から成る超有機体(superorganism)」  原寿郎先生
  • 10:30 「ヒトの体内に存在する細胞のかなりの部分は,ヒトのものではない.腸の中の1キログラムにもおよぶ細菌類に至るまで,さまざまな要素を考えると,われわれ人間は歩く超有機体であり,ヒトの細胞と細菌,真菌,ウィルスが高度に絡み合った存在である.」  原寿郎先生
  • 10:27 自然免疫受容体  原寿郎先生
  • 10:26 人は体内に約1キログラムの細菌を持っている  原寿郎先生
  • 10:26 B細胞,NK細胞,形質細胞様樹状細胞を欠損した新規免疫不全症,かずさDNA研究所,PID患者全エクソーム解析.
  • 10:23 臨床研究,小児疾患の病態解析,診断,治療法の開発から遺伝子診断治療へ.先天性無巨核球性血小板減少症の原因遺伝子の世界初の同定 原寿郎先生
  • 10:21 原寿郎(はら としろう)先生の講義なう.小児科学研究.高度に専門的なのでわかったキーワードのみノート.
  • 09:10 この熱気のなかで復興支援についての提案や討論もたくさん行われていた.復興支援の新しい流れを生み出せるよう励みたい.
  • 09:05 6月1~3日の全国大会の写真が公開された.満席になった招待講演会場とか熱気にあふれていたインタラクティブ発表会場とか.小岩井次農場での交流会とか,記憶がよみがえる. http://bit.ly/oVBDJO

Thu, Jul 14

  • 12:34 細目表:…,バーチャルリアリティ,拡張現実,複合現実感,臨場感コミュニケーション,画像診断,遠隔診断治療,保健情報,健康情報,医用画像,細胞内ロジスティクス解析,情報倫理,地域情報化.
  • 12:29 細目表:…,コンテンツ流通・管理,グリッド・クラウドコンピューティング, コンピュテーショナルフォトグラフィ,人間計測,知的映像編集,接触センシング処理,ヒューマンエージェントインタラクション,マルチエージェントシステム,…
  • 12:24 細目表:さらに,次のようなキーワードを追加した(新細目番号の若い順).量子計算理論,システムモデリング,システムシミュレーション,高信頼アーキテクチャ,低消費電力技術,ハード・ソフト協調設計,クラウドコンピューティング基盤,センサーネットワーク,情報家電システム,…
  • 12:16 細目表:新しい細目として,「高性能計算」,「情報セキュリティ」,「ヒューマンインタフェース・インタラクション」,「ウェブ情報学・サービス情報学」,「学習支援システム」,「エンタテインメント・ゲーム情報学」を新たに追加した.
  • 12:13 細目表:細目レベルでは,従来A・Bという形で分割A,分割Bに分かれていた細目A・Bを,細目Aと細目Bに分けた(例外は,旧1008→据え置き,旧1011→融合).また,
  • 12:08 細目表:以上の通り,4分科21細目を置いている.これまでの応募件数の増減状況を勘案し,改訂後は平均して1細目あたり150~200件程度の応募があることを期待する.
  • 12:05 細目表:分科「情報学フロンティア」のもとには,「生命・健康・医療情報学」,「ウェブ情報学・サービス情報学」,「図書館情報学・人文社会情報学」,「学習支援システム」,「エンタテインメント・ゲーム情報学」の5 細目を置く.
  • 12:04 細目表:分科「情報学フロンティア」は,情報技術を生命現象のモデリングや生体・健康に関わる情報の管理,インターネット,図書館,教育,エンタテインメントなどいろいろなテーマに広げる研究を包含する.
  • 12:02 細目表:分科「人間情報学」のもとには,「認知科学」,「知覚情報処理」,「ヒューマンインタフェース・インタラクション」,「知能情報学」,「ソフトコンピューティング」,「知能ロボティクス」,「感性情報学」の7 細目を置く.
  • 12:02 細目表:分科「人間情報学」は,人間に関わる情報処理を解明し,人間のもつしなやかさで知的な情報処理技術に関わる研究を包含する.
  • 12:01 細目表:分科「計算基盤」は,「計算機システム」,「ソフトウエア」,「情報ネットワーク」,「マルチメディア・データベース」,「高性能計算」,「情報セキュリティ」の6 細目から構成される.
  • 12:00 細目表:分科「計算基盤」は,ハードウェア・ソフトウェアによってコンピュータを構成し,コンピュータをデジタル情報ネットワークで相互接続して,種々の目的に使用する基盤を実現するための研究を包含する.
  • 11:58 細目表:分科「情報学基礎」は情報学に共通する基礎的な話題についての数理理論的取り組みを包含するものであり,「情報学基礎理論」,「数理情報学」
  • 11:53 細目表:これを受けて改訂版を作成した.改訂案では,「情報学」を分野にアップグレードし,「情報学基礎」,「計算基盤」,「人間情報学」,「情報学フロンティア」の4分科を設置している.
  • 11:48 細目表:2010年7月6日~8月27にわたって行われたパブコメ募集でも,新しい研究動向を反映すべきであるという意見に加えて,情報学を従来の分科から分野にアップグレードして,急速に研究が進展し,社会実装も進む情報学の実態を反映した大幅な改革をすべきであるという意見が寄せられた.
  • 11:44 細目表:従来版は10年ほど前に作られたものであるが,計算機システムと情報ネットワークが1細目(1003),データベースとユーザインタフェースが1細目(1004)など,かなり無理な「押し込み」が行われ,そこに多数の応募があるという苦しい状態になっていた.
  • 11:40 細目表:これまでのものは,1001情報学基礎~1011生体生命情報学までの11細目.分割A, Bを1と数えると17「ユニット」.
  • 11:37 科研費「系・分野・分科・細目表」の情報学の改訂に取り組み中.各界からのご協力を得て,draftができた.今回はその概要をまとめたい.

Wed, Jul 13

  • 18:25 on the edgeはまさに境界の上。
  • 18:22 ウェールズから半年滞在のため来日したStuartさんから、the edge of gloryの語感について教えていただいた。edgeはまさしく境界。境界をこえていままさに入ろうとしているか、飛び出そうとしているか。

Tue, Jul 12

  • 20:15 #kuiaiip 言語使用は本質的にシグナルの使用である.describing-as, indicating, demonstratingが3つの基本的なシグナリングの方法である.非言語シグナルも含めて言語使用の枠組みの中でとらえる.  Clark (1996)
  • 20:13 #kuiaiip Using Languageまとめ.社会的なアクションとしての言語使用.一連のアクション,レベル,トラック,レイヤー.
  • 20:11 #kuiaiip layeringは物語に必須である.参加者たちは,物語世界で起きたことを想像しつつ,著者と登場人物がなぜそのような世界を創出したのかを鑑賞している. Clark (1996)
  • 20:07 #kuiaiip 共同アクティビティでは,人々はレイヤリングを使ってある仮想的な世界を現実の世界と対比させる.
  • 20:06 #kuiaiip Layeringまとめ.最も単純なレイヤリングでは,人々は2つのジョイントアクションを同時に進行させているだけである.layer 1の行為が一つのドメインで起き,layer 2の行為は第一のドメインの参加者が共同で作り出した第二のドメインで起きている.
  • 20:03 #kuiaiip (結託:collusion)AはBにAの願い通り,ふりをしてほしいと思っている.  Clark (1996)
  • 20:01 #kuiaiip この対照において,招待した側は埋め合わせの申出を演じることで自分の気持ちを伝え,Cathyもそのことが分かったうえで辞退した.ただしここには両面性(ambivalence)が現れている.
  • 19:55 #kuiaiip これは,①joint pretense, ②communicative act(ここでは招待),③対応づけ,誰が誰だか相互に了解されている,④対照.表向きだけの招待と,それを理解した上での辞退.
  • 19:53 #kuiaiip 表向きの招待.嘘だということが相互にわかりつつ,あたかも一方が他を招待し,他が辞退しているようにふるまう. Clark (1996)
  • 19:51 #kuiaiip ④AはAとBが想定された状況と実際の状況の間の顕著な対照を観察することを意図している,⑤もし尋ねられたら,AiがBiに対して意味したことをAはBに否定するだろう.  Clark (1996)
  • 19:48 #kuiaiip ②joint pretenseはAiがBiに対して誠実なコミュニケーション行為を行うことである.③AはAiとして,BはBiとして受け取られている.…
  • 19:44 #kuiaiip Staged Communicative Acts: Layer 1の人物A, Bと意図された人物Ai, Biについて.①AはBをjoint pretenseに引き込んでいる.…
  • 19:31 #kuiaiip ⑥2つのレイヤがあったとき,主たる参加者たちはlayer 1のアクションを鑑賞し,layer 2のアクションを想像する.  Clark (1996)
  • 19:29 #kuiaiip ⑤話者の意図.2つのレイヤがあったとき,話者が聞き手に対してシグナルによって意味するものはlayer 2に属する.
  • 19:27 #kuiaiip ③因果性.ドメイン2の多くのものはドメイン1の対応する事物によって引き起こされるが,逆は成立しない.④アクセス.layer 1の参加者はドメイン2の事物にアクセスできるが逆は成立しない.
  • 19:24 #kuiaiip 隣接レイヤ.主たるlayer 1とそこから派生したlayer 2の関係.①マッピング.ドメイン2の要素はドメイン1にマップされる,②主要参加者たちは,ドメイン1とドメイン2の事物を異なるものと解釈する.…
  • 19:19 #kuiaiip Layeringの特性.① Layer間の非対称的な関係,②各ドメインは独自の参加者と状況,③直示的な枠組みも異なっている,④イベントは同時に進行する.⑤layerは再帰的に構成される. Clark (1996)
  • 19:17 #kuiaiip つぎはLayeringについて.会話の参加者たちが物語を語っている世界と,物語で語られている世界.
  • 19:14 #kuiaiip 共同行為は参加者に行為の調整を要請し,共同プロジェクトはより多くのものを要請する.  Clark (1996)
  • 19:13 #kuiaiip 会話にはいろいろな側面があるが,ジョーク,逸話,物語なども含めて,提案され,採択される共同プロジェクトとしての性格を持つ.
  • 19:12 #kuiaiip 会話の参加者はターンテーキングの規則に従っているように見えるが,実はいくつかの原則に基づく共同行為をしているだけである.
  • 19:09 #kuiaiip Conversationまとめ.会話は前もって計画されたものではない.会話は共同行為に関するいくつかの原則に基づく参加者の行動から創発する.
  • 19:05 #kuiaiip ターン割り当て規則は,主要なプレゼンテーションに関わるものであり,傍系のプレゼンテーションと矛盾するものである.人々は傍系のプレゼンテーションに遭遇しても特段異常なことが起きているとは感じない. Clark (1996)
  • 19:01 #kuiaiip Sacksらが提案したターンテーキングの規則は日常みられる会話シーンを説明できるようデザインされた.
  • 18:59 #kuiaiip 次はconversation.会話は目的を持つが,あらかじめ計画されているわけではない.隣接ペア,会話の分節を含む会話の全体的な構造は共同行為の原則から創発する.  Clark (1996)
  • 18:53 #kuiaiip 財の交換はその主要目的が財の移動であるが,ここでもfaceの管理は大きな問題になる.equityとfaceは共同コミットメントを必要とするアクションを制約する.  Clark (1996)
  • 18:51 #kuiaiip 顔の維持は多くの人々にとって重要な問題である.自己の尊厳を高める行為や低める行為など.
  • 18:49 #kuiaiip Joint Commitmentまとめ.ジョイントプロジェクトが実行されるためには,人々は互いに何かにコミットしなければならない.財の交換は一般に参加者の顔の維持の問題に帰着される.
  • 18:45 #kuiaiip Equity theoryからの予測:財が高価であればあるほど,聞き手は受け入れない傾向がある.社会実験でこのことが確かめられたという. Clark (1996)
  • 18:43 #kuiaiip ③将来の義務.将来Aがお返しにBに何かをする意図があることを伝える,④Bの利益を最大化する.Bがその行為をすることによって生じることがBにとってメリットのあることを伝える.  Clark (1996)
  • 18:41 #kuiaiip AがBからの財の移動を要求するとき,equityを保とうとすると,① 正当化:BにとってAに財の移動をすべき十分な理由があることをBに伝える,②要求の最小化:Bにとってのコストが大きいとき,…
  • 18:32 #kuiaiip 財の移動がequityに関わるのであれば,予想されるタイプの平衡化装置を必要とする.
  • 18:29 #kuiaiip 発話者Aと聞き手Bの間で起こり得ること:① AがBを批判したりして,Bの尊厳を低める.② AがBに対して命令したりして,Bの自由を低める.③Aは,謝罪などして自分自身の尊厳を低める,④Aは約束をしたりして自分自身の自由を低める.  Clark (1996)
  • 18:25 #kuiaiip 言語使用において人々は自分自身および他者の顔を維持するよう動機づけられる. Clark (1996)
  • 18:23 #kuiaiip 顔は社会的オブジェクトであり,所有者だけによって決定されるのではなく,出会いなどにおいて相手と共同で決定される.  Clark (1996)
  • 18:22 #kuiaiip Goffmanによると人々は「顔」(face, または尊厳)をもつ.出会いのたびに顔が増減するが,それはいろいろな感情を呼び起こす.
  • 18:18 #kuiaiip なぜ,人々はequityが崩れると苦痛を感じるか?
  • 18:15 #kuiaiip equityが損なわれたときの回復手段は概ね3つのタイプに分類される.①埋め合わせ,②再評価,③再定義.  Clark (1996)
  • 18:14 #kuiaiip equity theoryの骨子は,AとBはeuityを維持しようとし,そのために大きな労力をかける.
  • 18:11 #kuiaiip 多くの場合,人々は公平さを目指すと言われている.コストと利得のバランスをさせることが,影響力のある社会的理論の基底にあった.  Clark (1996)
  • 18:08 #kuiaiip 社会的オブジェクトの一つのタイプは社会的状況.人々は社会的状況に何を与え,何を得るかをいつも気にして比較していると言われてきた.  Clark (1996)
  • 17:35 #kuiaiip 社会的オブジェクトは関与する人が定義し,共同行為の中で前提とし生成する.それ以上でも以下でもない.  Clark (1996)
  • 17:31 #kuiaiip 要請と遵守による財の移動における共同コミットメントについて.財の異動は社会的なプロセスであり,参加者の気持ち,感情,アイデンティティのマネジメントが必要である. Clark (1996)
  • 17:16 #kuiaiip 共同のコミットメント.共同プロジェクトを提案することと,共同のコミットメントを確立することは全く異なる.
  • 17:15 #kuiaiip レベル2では,話者の話の中断への対応が主要な話題.話者は中断をマークし,何で置き換えたかを示すためにいろいろなシグナルを使う.  Clak (1996)
  • 17:13 #kuiaiip レベル1では,話し手の音声,ジェスチャへの聞き手の注意構造の制御が問題.有用なシグナルの一つは視線.
  • 17:11 #kuiaiip 話者も聞き手も行動調整のための一連の戦略を持っている.
  • 17:08 #kuiaiip こうした活動がうまく働いてコミュニケーションが行われるためには,いずれのレベルでも緊密な行動調整が必要である.
  • 17:07 #kuiaiip Utterances.まとめ.発話は話者の特権(prerogative)だと思われがちだがそんなことは全くない.Level 1では,話者は音声化やジェスチャ生成を行っている.レベル2では,話者は聞き手にシグナルを提示している.
  • 17:03 #kuiaiip BがAに注意を傾けているかについての正の根拠,負の根拠は容易に認識できる. Clark (1996)
  • 17:01 #kuiaiip 人々がしばらく一連のイベントに注意を傾けるときは,次のような性質がある.①選択性.一時に一レベルのイベントにだけ注意を傾けられる.②人々はミリ秒のオーダーで,別のものにさっと注意を向けなおすことができる.③注意は壊れやすく他のものに移ろいやすい.
  • 16:54 #kuiaiip “I mean”, “you know”などの編集表現は明らかにシグナルである.
  • 16:53 #kuiaiip 発話の中断はしばしば沈黙以外の,次のような要素で埋められる.①ポーズがないとき,②休止,③フィラー,④”I mean”といった編集表現,⑤映像ジェスチャ  Clark (1996)
  • 16:51 #kuiaiip 発話の中断店は普通は明確である.発話者は発話が修了すると思われないようなところで,発話をとめる.そして,休止,語の中断,ひきのばし,母音の保持,フィラーなどの「発話中断装置」を使って発話を止める.
  • 16:34 #kuiaiip 崩壊の図式.話者が情報の配送がうまくできなくなると,そのプレゼンテーションを崩壊させることになる.多くの崩壊は中断によって区切られたいくつかの区間にわけられる. Clark (1996)
  • 16:30 #kuiaiip …④ turn gesture.ターンに関わるジェスチャ.  Clark (1996)
  • 16:30 #kuiaiip よくあるジェスチャでtrack 2に属するもの.① delivery gesture(情報を配布するしぐさ),② citing gesture.聞き手の過去の発話に言及.③ seeking gesture(聞き手から応答を引き出す)…
  • 16:27 #kuiaiip Ex-official elements.先行して示したtrack 1要素. インクリメンタルな要素.どのcommunicative actsの要素にもならない(例えば,”well”のたとのポーズ).
  • 16:23 #kuiaiip 主要なプレゼンテーション:発話者がofficial businessであるとみなし,track 1に属するプレゼンテーション.副次的なプレゼンテーション.communicative actsであり,track 2に属する.
  • 16:18 #kuiaiip Utterances.今度はaction ladderの低レベルの現象について.つまり,level 2: presentation, level 1: execution and attention. Clark (1996)
  • 16:10 #kuiaiip 会話をしている人たちは,track 1における発話内容伝達とtrack 2のコミュニケーション行為に関する事柄についてやり取りをする.  Clark (1996)
  • 16:08 #kuiaiip 継続的な発話では,聞き手は”uh huh”とか”yeah”といった確認とともに自分が理解したことを宣言する.
  • 16:06 #kuiaiip 完結された発話では,聞き手は関連する次の貢献に進むことでプレゼンテーションが理解されたと結論する.
  • 16:05 #kuiaiip Groundingまとめ.発話者はシグナルを聞き手に提示し,両者は協力して,シグナルが現在の目的を達するためによく理解されたという相互理解がえられるようにする.
  • 16:03 #kuiaiip エヴィデンス提案の原理.あらゆるプレゼンテーションにおいて,話者はtrack 2の理解のシグナルを使って,自分が適切/経済的/タイムリーだと思う理解のエヴィデンスのタイプを提案する. Clark (1996)
  • 15:47 #kuiaiip track 1の各発話には期待される韻律がある.傍系シグナルを作るにはそれを変調する(新たに,韻律を重畳する).
  • 15:02 #kuiaiip 時間的な配置.話者は自分が言われたことを理解したか,そうでないかを自分の発話の時間軸上への配置の仕方で示すことができる. Clark (1996)
  • 14:59 #kuiaiip ③ 簡潔性.track 2のシグナルは簡潔.④ 区別.Track 2のシグナルはtrack 1のシグナルから区別されなければならない. Clark (1996)
  • 14:58 #kuiaiip これらのシグナルは次のような特徴を持つ.① backgrounding.Track 1が図,Track 2が地,② 同時性.track 1とtrack 2で同時にシグナルが発生する.…
  • 14:54 #kuiaiip 傍系のシグナルはみな意味や理解に関わっており,一定の枠あるいはそのバリエーションンに当てはまる.
  • 14:51 #kuiaiip trackは再帰的であり,傍系のトラックはまた自分の傍系トラックを持つ.
  • 14:46 #kuiaiip 発話者はtrack 1の発話を介してtrack 2の多くの共同プロジェクトを起動している.
  • 14:43 #kuiaiip Track 1だけが使われている例でも,発話者は「いま言っていることを理解している?」という問いを暗黙裡に発し,聞き手はそれを取り上げることが期待されている.  Clark (1996)
  • 14:41 #kuiaiip Track 1だけで会話が進む例,Track 2も活用されている例.
  • 14:20 #kuiaiip ここでtrackという概念が導入される.track 1は話の公式の内容を伝える.track 2は,track 1に関するメタコミュニケーションを行うために使用する. Clark (1996)
  • 14:18 #kuiaiip Fade-out.話し手は自ら話を中断することもある.それでも聞き手は話の内容を理解できることもままある.
  • 14:15 #kuiaiip Truncations.もうわかったと思えば,聞き手は話し手をさえぎってプレゼンテーションを中断させる.  Clark (1996)
  • 13:46 #kuiaiip collaborative completions.通常は発話者が発話を完結させるものであるが,しばしばそれができないことがある.そのようなときは聞き手に手助けとなる発話をしてもらって発話を完結させることがある.
  • 13:44 #kuiaiip パッケージング.発話における情報のパッケージングは多様である.発話者が複雑な情報を提示したいときは,installment(分割払い)をする.
  • 13:08 #kuiaiip 貢献を続けるとき,聞き手はいろいろなバックチャンネルを使って理解していることを示す. acknowledgments, わかったらすぐに返事をする,ターンをとることなく同意する,ターンを取らないときは発話をオーバーラップさせる,バックグラウンドを使う,など
  • 12:55 #kuiaiip concluded contributionでは,応答者は,発話を理解したことを示す代わりに,それを前提として次の貢献に進む.例えば,質問されたとき,質問がわかったことを示す代わりに,答えを返す.  Clark (1996)
  • 12:31 #kuiaiip 受けてからのポジティブなevidenceとしては,理解したことの表明,理解したことを前提にした行動をすること,理解したことの提示,理解したことの例示がある.  Clark (1996)
  • 12:25 #kuiaiip 参加者AがシグナルをBに提示するプレゼンテーションフェーズと,BがAのシグナルを受け取り,そのことをevidence e’を使ってAに知らせる.
  • 12:23 #kuiaiip そのためにはシグナルを効果的に使い,アクションの遂行とその完結の確認を効率的に行いたい.
  • 12:20 #kuiaiip groundingの基本的な考え方はインタラクションが閉じたループを形成していること,つまり,行為者は行為の完結を確認してから,次に進む.
  • 12:07 #kuiaiip 次はグラウンディング.共同プロジェクトの成否は共同解釈構築の成否に依存している.
  • 11:59 #kuiaiip 最小の共同プロジェクトは共同解釈を構築するために必要である.この場合も,シグナルを発生する人だけでなく,それを採択して内容を吟味する参加者からの貢献がある. Clark (1996)
  • 11:57 #kuiaiip 基本的な構成単位は隣接ペアであり,日和見的に遂行される.
  • 11:55 #kuiaiip joint projectsまとめ.会話では参加者は共同プロジェクトを行う.参加者のうちの一人が提案し,別の人が採択する.それに関わる参加者からあまねく貢献を必要とする.
  • 11:52 #kuiaiip elective construal (選択的な解釈):間接発話行為の概念から派生したものである.Clark (1996)では,話者だけによる間接発話行為ではなく,聞き手との間の共同解釈の行為の一部として捉えている.
  • 11:07 #kuiaiip …, undetected misconstrual, elective construal}がある. Clark (1996)
  • 11:05 #kuiip 最小の共同プロジェクトには提案-採択の主として6つのパターン{verified construal, revised construal, narrowed construal, corrected construal, …
  • 11:02 #kuiaiip 人々は自分の理解内容の提示の仕方をたくさん知っている.それがillocutionary actによって直接的に示されることはあまりない. Clark (1996)
  • 10:54 #kuiaiip 聞き手は自分の理解に応じて返事をする.
  • 10:52 #kuiaiip 共同解釈:話者と聞き手がどのようにして,話者が意図していると理解されたことに落ち着くか? 共同解釈の原則.各シグナルに対して,話者の意図したことについての解釈を共同で構築しようとする. Clark (1996)
  • 10:48 #kuiaiip たとえば,「ちょっと頼みがあるんだけど」と頭出しをした後,いったん別の話題に振っおいてから,頼みごとの話に戻ってくる.
  • 10:48 #kuiaiip 先行連鎖は,Schegloff (1980)で導入された概念であり,相手が共同プロジェクトを採択する準備ができるまで時間がかかると思われるとき,あらかじめ頭出しをしておくこと.
  • 10:47 #kuiaiip 隣接ペアの合成の仕方には,埋め込み(embedding),連鎖(chaining),先行連鎖(presequencing)がある.
  • 10:47 #kuiaiip 拡張された共同プロジェクト.人々は会話によって共同作業を行うのであるが,実際にどのように作業をするかは前もって知ることはできない.そこで臨機応変に隣接ペアを日和見的に使いつつ,プロジェクトを組み立てていく. Clark (1996)
  • 09:55 #kuiaiip 隣接ペアの例:summons-response, greeting-greeting, question-answer, assertion-assent, request-promise, promise-acknowledgment Clark (1996)
  • 09:54 #kuiaiip 隣接ペアにおいて,2番目の発話は1番目の発話に関連し,ある程度予測可能である,という意味で条件的に関連づけられている. Schegloff & Sacks (1973), Clark (1996).
  • 09:53 #kuiaiip 隣接ペアを構成する発話は一定のパターンをもつ型に分類され,2番目の発話の形式と内容は1番目の発話のタイプから決まる.
  • 09:47 #kuiaiip 隣接ペア(adjacency pair):異なる話者が発話した1組の発話から構成される.
  • 02:21 #kuiaiip 共同プロジェクトのはじまりとなるのは,プロジェクト提案と採択からなるjoint actionである.これは共同行為としての性格を持つので,参加者の誰かが提案しても,他者が採択しなければ成立しない. Clark (1996)
  • 02:17 #kuiaiip signalとしての発話の共同解釈は,共同プロジェクトの特性に依存したインタラクティブな逐次的なプロセスの中で確立される. Clark (1996)
  • 02:13 #kuiaiip 共同プロジェクトは,参加者の一人が提案(project)し,他の人がそれを取り上げる(take up)することで開始される. Clark (1996)
  • 02:00 #kuiaiip tweetsはJoint projectsから.Joint projectsはsignalを使って参加者が共同で実現するプロジェクトのこと.signalの共同解釈のレベル(3)と,共同プロジェクトの提案と採択のレベル(4)に関わる.
  • 01:56 #kuiaiip 次回は,Signalingから. http://bit.ly/puDpAQ

Mon, Jul 11

  • 07:21 一言で言うならばreciprocalなinteractionの場としての学会。学会本部がトップダウンということも、会員が一方的なカスタマということもあり得ない。
  • 07:14 これからの学会。交流、連携の出発点、発表の場。情報獲得の場ではなくなった。

Sun, Jul 10

  • 21:58 #kuiit 離散系と同様,相互情報量も定義される.
  • 21:54 #kuiit 最大エントロピー定理:平均電力がP以下の情報源で,エントロピーが最大となるのは,平均電力Pの白色情報源である.
  • 21:52 #kuiit 量子化のロジックを使って,アナログ情報源の1次エントロピー~n次エントロピーを導く.
  • 21:46 #kuiit 最後は,アナログ情報源とそのエントロピー.結合確率密度関数を導入する.確率密度関数の典型例はガウス分布(または,正規分布).
  • 21:42 #kuiit この定理の証明は是非押さえておこう.フーリエ変換,フーリエ級数,フーリエ逆変換などで式をいじっているだけのように見えるが,そのなかで「x(t)の最大周波数成分がWである」という条件が巧みに使われている.
  • 21:39 #kuiit 標本化定理の核心部分:連続時系列x(t)の最大周波数成分をWとすると,x(t)を2W以上の周波数で標本化すると,(標本値から)もとの波形が再現できる.
  • 21:38 #kuiit フーリエ級数・変換で最も重要な話題は標本化定理.
  • 10:53 #kuiit フーリエ変換はフーリエ級数において,kΔf=k/T=fとおいて,T→∞(対象区間の幅を限りなく大きくした;または,Δf→0,つまり,基底として使用する正弦波の周波数群をより小刻みにする)にしたものとして位置付けられる.
  • 10:44 #kuiit 複素フーリエ級数. e^{i θ}=cosθ+i sinθ (ここで,iは虚数単位)に基づく複素数表現を使うと,sinとcosによるごたごたした表現が複素数の掛け算(e^a×e^b=e^{a+b}を使うと,指数部では足し算)となり,表現や式の操作が簡単になる.
  • 10:36 #kuiit 方形波やのこぎり波などいくつかの簡単な「波」についてフーリエ級数展開をしてみよう.
  • 10:35 #kuiit 正弦波の和としての表現をフーリエ級数,フーリエ級数展開をするときに基底として使うcos 2πkΔf t,sin 2πkΔf tの係数を(周波数kΔfの)フーリエ係数という.
  • 10:32 #kuiit フーリエ級数:任意のアナログ波形は,有限の時間区間を取ると,正弦波の(無限)和として表すことができる.
  • 10:31 #kuiit フーリエ級数とフーリエ変換では,確率の話は出てこないが,連続系の現象を理解するためには重要.
  • 10:28 #kuiit アナログ系の理論では確率変数の値は連続値を取るものとしてモデル化され,その確率分布は確率密度関数で表される.
  • 10:24 #kuiit これまでは離散系で議論を展開してきたが,アナログ系でも同様に,「アナログ情報源のエントロピー」,「相互情報量」,「アナログ通信路の通信路容量」などの理論が構築されている.
  • 10:20 #kuiit Tweetsは少し先を進んでいます.フーリエ級数とフーリエ解析から.
  • 10:18 #kuiit 情報理論7月11日は,BCH符号から http://bit.ly/nBaxl7

Thu, Jul 07

  • 17:19 以上が,講演部分.人工知能との絡みで人の視覚を扱ったり,記憶と関連付けるのは難しいみたい. 岡田先生ありがとうございました.講演参加tweetsは以上.
  • 17:09 SIFT: Scale-Independent Feature Transformとも関連.
  • 17:07 大規模データ解析による視覚パターン認識機構の研究.外界の階層構造は側頭葉の神経系の挙動の時間的構造に埋め込まれていた.
  • 17:06 情報統計力学,大規模ベイズ推論.
  • 17:05 コンピュータビジョンと視覚脳科学.二代目,三代目になると,初代だけをみるので,視野が狭くなる.不幸なかい離がある.
  • 16:57 fine categorization of monkey face.
  • 16:46 ベイズ推論の新アルゴリズム.DSF (Doubly Sparse Factor)モデル.画像セットを固定して,その画像セットがある低次元空間に埋め込まれていると仮定.ニューロンの個数がどんどん増えたとする.シグナル成分を取り出すための次元の選択.
  • 16:43 モデル選択:変分ベイズ法.
  • 16:40 (c) 知識があると異なるベクトル空間が生成される?あるいは何かに引っ張られてから,正しい認識に進む?
  • 16:39 ヒトの顔か?サルの顔か?
  • 16:37 ベクトルの距離関係がサルの世界観であり,その距離関係を可視化する.→主成分分析
  • 16:35 画像→45次元ベクトル,神経活動ベクトルの動き(trajectory).こうして画像が脳の神経細胞の活動にどう写像されているかを調査する.
  • 16:32 ニューラルアクティビティデータを取り出す.一つの神経細胞をholdしてたくさんの画像を見せて応答を調べる.
  • 16:29 (c) 脳の中にある情報をすべて統合すると,もとの視覚情報をどれくらい復元できるか?の王の中では視覚情報はどう保持されているのか?
  • 16:24 脳の状態としての神経発火率.
  • 16:23 (c) 知覚と知識のインタラクションは?
  • 16:21 (c) 脳の中の世界観のground truthは何か?
  • 16:20 (c) 脳は身体を利用して世界を把握しているという命題はいかがか?
  • 16:18 脳の中の世界観.外界の視覚情報は神経活動の活動パターンで表現される.一次視覚野と方位選択制(Hubel & Wiesel, 1962)
  • 16:17 我々(脳?)は世界を階層的に捉えようとする.
  • 16:15 本当の脳と付き合うには,一つの理論的成果に満足しないで,本物の脳を探る.実験者の意図を越えた結果がほしい.
  • 16:13 レプリカ法とAmari-Maginu理論の矛盾を解消.二つの潮流,理論神経科学,情報統計力学.
  • 16:11 記憶のゆがみ ― 主観的にはきちんと覚えている,客観的には記憶のゆがみがある ― もこうした枠組みで説明できるのか?
  • 16:09 Hebb学習.通信路で汚くなった符号をきれいにする.記憶容量と引き込み領域.
  • 16:09 Hopfieldモデル (1982).緩和過程,アトラクター.形式化次第で,脳の話が,物理学の話に帰着される.
  • 16:07 統計力学の話を人工知能と機械学習のフレーバーで.
  • 16:06 東京大学岡田真人講演会なう.脳科学のミクロとマクロのつながり,

Wed, Jul 06

  • 14:26 「大脳の中にはパターン処理系とアフォーダンス系は別々に存在し手いる.それらがどのように相互作用しているかを解明することは今後の課題」乾先生曰く
  • 14:18 ロボットと人間が感覚を共有することができるのか?人間の感覚をロボットに伝えたり,ロボットの感覚を人間に伝えたり,することを現実的な問題として捉えるところまで差し掛かっているという実感を得て,非常に興味深かった.
  • 14:12 連続跳躍実験.生命が進化で獲得した身体を人間などを参考にしつつ,仮説をたてて工学的アプローチによって作り出している.とても面白い.
  • 14:10 いうなれば,「身体的問題」をうまく解く人工身体と制御系を知恵を絞って作り出している.人間や生物から学ぶ.
  • 14:09 身体そのものに問題解決をするための「知能」をもたせ,アフォーダンス的な手法で制御できるようにする.
  • 14:08 空気圧(人工)筋の利用.ドアノブを回す手,皮膚の滑り,跳躍するロボット.
  • 14:07 大阪大学,細田先生講演会.「ソフトロボティクス」だが,ここでの「ソフト」はソフトウェアではなく,「柔らかい」という意味.柔らかい腕,柔らかい手,柔らかい足を作り出すための制御法.
  • 07:16 #kuiaiip 補足。language useにはいろいろなsettingがあるがface to face conversation が最もベーシック。
  • 01:38 #kuiaiip Signalingまとめ.describing-as, indicating, demonstratingの合成.describing-asは記憶された規則の想起.Indicatingは個人の位置づけ.demonstratingは姿の想起.言語非言語.
  • 01:34 #kuiaiip 例えば,Jane: “Sometimes I find them amusing, other times I find them exasperating”. describing-as, demonstratingに加えて,Iやthemをindicate.
  • 01:31 #kuiaiip しかもdescribing-as, indicating, demonstratingは混合している.
  • 01:28 #kuiaiip demonstrationには,身体を使ったもの,顔を使ったもの,声を使ったもの,ジェスチャを使ったもの.
  • 00:58 #kuiaiip demonstratingはiconとしてのsignを使ったsignaling.depictive / supportive / annotative / indicentalな側面がある.
  • 00:56 #kuiaiip indicesは指や声で生成できる.
  • 00:55 #kuiaiip IndicationはIndicesとしてのsignsの機能を利用したSignaling.
  • 00:54 #kuiaiip 例えば,首を縦に振るといった,symbolicなSignの使用.
  • 00:53 #kuiaiip Signalingの第一のタイプはdescribing-as.これは,SignのSymbolとしての機能を使う.
  • 00:49 #kuiaiip Sign Sは,① icon: 対象Oに知覚的な類似性を持つ,② Index: 対象Oに物理的に接続される,③ Symbol: 規約によって対象Oに対応づけられている,のいずれかである.
  • 00:46 #kuiaiip Signaling.signalを使って意味を伝える.signalとはあることを意味するsignの提示のこと. Clark (1996)
  • 00:42 #kuiaiip 意味と理解まとめ.joint actionの大半はcommunicative acts.伝統的な見解はcommunicative actsは自律的.本書の見解.addresseeも参加したjoint action. Clark (1996)
  • 00:40 #kuiaiip action ladderの例.A: proposing / asking / presentation / executing, B: considering / recognizing / identifying / attending.
  • 00:22 #kuiaiip それらの下にもrhetic act, phatic act, phonetic actなどのレベルが認められる → action ladder.upward completionとdownward evidence.
  • 00:18 #kuiaiip 伝統的には,言語行為論.perlocutionary acts(発話を聞いた聞き手が何かをすることを期待した行為),illocutionary act(発話によって引き起こされる社会的行為).
  • 00:08 #kuiaiip 意味と理解.joint actionの大半はcommunicative actsである.
  • 00:03 #kuiaiip 人々の間のcommon groundは,communal common groundとpersonal common groundに大別される. Clark (1996)
  • 00:01 #kuiaiip common groundの一部を正当化するためにはそのためのshared basis ― joint personal experienceあるいはjoint action ― を示せばよい.

Tue, Jul 05

  • 23:39 #kuiaiip Common groundまとめ.joint actionをするときは必ず,common groundの一部を仮定する必要がある.Common groundは自己意識の形態をとる.
  • 23:36 #kuiaiip 同じ文化背景,同じ個人的経験,共有されている知覚,あるいは,その記録に依拠する.
  • 23:33 #kuiaiip common groundのためのshared basisを見つけたり,生成するにはどうしたらいいか? → communal common ground,あるいは,personal common groundに訴える.
  • 23:30 #kuiaiip shared basisの原理.coordination deviceは,必要なcommon groundのためのshared basisでなければならい.
  • 23:26 #kuiaiip Common ground.joint actionを行うためには必須である.
  • 23:05 #kuiaiip joint actionのcontinuous coordination. 3つのcoordination戦略.① cadence, ② entry, ③ boundary.
  • 22:15 #kuiaiip たいていのcoordinationは連続的なものであるが,そのようななかでjoint actionがcoordinateできるのは時間軸がphaseに分割されているから(phaseごとにcoordinationが行われる).
  • 22:12 #kuiaiip coordination problemを解くのに特段適したcoordination deviceはコミュニティで共有されているしきたりと明示的な合意. Clark (1996)
  • 22:08 #kuiaiip joint salienceの原理.common groundに照らして十分顕著であるソリューションを使うことが理想.  Clark (1996)
  • 22:06 #kuiaiip coordination device:相手になにがしかのアクションが求められていることを伝える「装置」.しきたり,慣例,明示的な同意,顕著なイベントなど.
  • 22:03 #kuiaiip joint actionを行うためには,参加者はcoordination problemを解くことができなければならない.coordination problemを解くことが,language useの核心.
  • 22:01 #kuiaiip 内容:例えば,カヌーをいっしょにこぐことで合意されているということ.
  • 21:57 #kuiaiip joint actionはjoint activityを進行させる役割をもつ.joint actionの核心は,内容とプロセスの両面でcoordinationを実現すること.
  • 17:45 #kuiaiip ④joint activityは参加者に同定可能なjoint actionを介して進行する. Clark (1996)
  • 17:44 #kuiaiip 以上をまとめると,①言語使用はjoint activityの一部,②joint activityは基本的なカテゴリ,③ディスコースは日常言語が顕著な役割を果たすjoint activity,…
  • 17:40 #kuiaiip common groundは初期値,現在値にわかれる.ディスコースは日常言語が主要な役割を果たすjoint activityであり,signalやcommunicative actsに依拠している.言語から非言語までの広がりがある.
  • 17:35 #kuiaiip Joint activityは漸進し,common groundを蓄積する. Clark (1996)
  • 17:35 #kuiaiip Joint activityへの参加者は先験的知識,信念,仮定といったものをもちこみ,そのうちのいくらかはcommon groundを形成する.
  • 17:32 #kuiaiip Joint activitiesのfeature.参加者,ロール,公開された目標,私的な目標,階層,手続き,境界,ダイナミクス. Clark (1996)
  • 17:31 #kuiaiip Joint activityの例.店で買い物をして,カウンターで代金を支払う.
  • 17:27 #kuiaiip … cooperative vs competitive, egalitarian(平等主義) vs autocratic(独裁的) Clark (1996)
  • 17:25 #kuiaiip joint activitiesの広がりを捉える次元.scripted vs unscripted, formal vs informal, verbal vs nonverbal, …
  • 17:23 #kuiaiip joint activitiesはアクティビティタイプという考え方に触発されている.
  • 17:20 #kuiaiip 言語使用はjoint activityのなかで生じる.joint activityが目的であり,言語使用は手段としての位置づけになる.
  • 17:15 #kuiaiip 命題5:言語使用はしばしば2つ以上のレイヤから構成される.命題6:言語使用の研究は認知科学と社会科学の両方に属する. Herbert H. Clark, using Language, Cambridge University Press, 1996.
  • 17:13 #kuiaiip 命題2:言語使用は共同行為(joint action)の一種である.命題3:言語の使用は常に話者の意味生成と聞き手の理解を含む,命題4:言語使用の基本的なセッティングはface-to-faceの会話である,…
  • 17:10 #kuiaiip Clark (1996)では,ここまでのイントロが6つの命題としてまとめられている.すなわち,命題1:言語は原理的に社会的な目的に用いられる,…
  • 17:08 #kuiaiip speakingとlisteningはいくつかのレベルから構成される.一番下は,発声と聴講,次は発話の構成と道程,次は意味の生成と理解.
  • 15:39 #kuiaiip Kenのいう,My sister told me …は現実世界での言明だが,there were these three girlsは妹の話の世界のなかでの言明. Clark (1996)
  • 15:38 #kuiaiip 例えば,Ken:「My sister told me … There were these three girls and they just got married …」.
  • 15:30 #kuiaiip 話の中に話が出てくるとき,複数のレイヤを持つ会話としてモデル化される.
  • 15:22 #kuiaiip 言語を使った社会的行為では,話者が意味をsignalとして生成し,聞き手がその理解を行う.
  • 15:16 #kuiaiip joint actionにおいて,行動の連携をするにはcommon groundが必要.common groundは参加者が共有していると信じる知識,信念,想定(supposition)から構成される.
  • 14:53 #kuiaiip individual actionは個人が遂行するが,joint actionは人々の集まりが遂行する.
  • 14:49 #kuiaiip 参加の度合いに着目すると,the speaker, the addressee, side participant, overhearer (bystander, evesdropper)に分類される.
  • 14:44 #kuiaiip 会話のセッティングは,copresence, visibility, …などの面からとらえることができる.
  • 14:35 #kuiaiip language useの理論では,言語を人が何かを達成するためにjoint actionを行う現象として捉えている.
  • 14:31 #kuiaiip 最後の2回はusing language (Clark 1996)について.
  • 07:53 長期的な記憶はユニット間の重み付けられた相互結合のパターンとして保持される。
  • 07:52 各ユニットは入力に対して単純な計算を行い、出力を生成する。
  • 07:50 ニューラルネットワークを用いた学習では、ユニットと呼ばれる多数の処理要素からなるニューラルネットワークを用いる。
  • 07:45 アプリオリは空集合から出発して、アイテムを一つずつ追加しながら頻出アイテム集合を小さい順に幅優先的に枚挙する。
  • 07:42 頻出集合の族は単調性を満たす。
  • 07:34 つまり、決定木成長の各段階では、分割前の多様性指標 マイナス 分割後の多様性指標が最大になるようテスト属性を選ぶ。
  • 07:31 ID3では、多様性の指標としてエントロピー推定値を用いる。
  • 07:24 各中間ノードにおけるテストとしては唯一の属性の値の検査のみが許されている。テストの結果がn通りあるときは、n個の枝分かれを生じる。
  • 07:20 葉ノードは分類結果となるカテゴリ、中間ノードは入力データに対するテストを表す。
  • 07:17 決定木学習。決定木とは、属性・属性値ペアのリストとして与えられる入力データを受け取り、それが予め定めたカテゴリのどれにあたるかを分類する装置。分類の仕方を記述した木構造として与えられる。
  • 07:11 データマイニングと機械学習について若干の詳細化。

Sun, Jul 03

  • 23:23 より一般的な視点にたつと,Q学習アルゴリズムは異なる時刻において生成された推定値の間の差異を減少させる方向をめざしてエージェントが学習する時間的差分学習(temporal difference learning)として一般化することもできる.
  • 23:21 強化学習は,マルコフ決定過程(MDP, Markov Decision Process)として形式化される.
  • 23:21 Q学習が有名.Q学習の大きな特色は,学習エージェントが環境に関する先験的な知識を持たないときでも適用できることである.
  • 23:20 さらにそのあとには,強化学習(reinforcement learning)の概念が導入される.未知の環境に置かれた知的エージェントが環境との間の相互作用を通して,環境において目標を達成するための適切な行動規則を学習できるようにすることが目標.
  • 23:15 バックプロパゲーションのエッセンスは教師データとの差が検出されたとき,その誤差をもたらしたノード結合リンクの重みを出力側から再帰的に修正すること.フィードフォワードネットワークの各エッジの係数の更新をもたらす式をきちんと自力で再構成できるようになることが学習目標.
  • 23:09 ここで作成した演習プログラムは,残念ながら固定構造のネットワークにしか適用できない.腕に自信のある方は,是非任意のネットワーク構造に適用できるよう一般化していただきたい.
  • 23:07 バックプロパゲーションの簡単なプログラム演習も作成した. http://bit.ly/lxunix
  • 23:06 次は機械学習に移り,多層フィードフォワードネットワークの係数を学習的に決定するバックプロパゲーション.
  • 23:04 アプリオリの簡単なプログラム演習もつけた.  http://bit.ly/jcf59R
  • 23:03 次の例は,頻出集合発見アルゴリズム.トランザクションデータベースの中から頻出アイテム集合を探し出す.アプリオリというアルゴリズムが有名.
  • 23:01 今回はプログラム演習はつけなかった.元気な方は是非トライしていただきたい.
  • 23:00 最初の例は判断を下したデータベースから判断の基準を推定して最小決定木として表現する決定木学習アルゴリズム.
  • 22:58 データマイニングをもう少し格好よく定義すると,データに内在する非明示的な知識を発掘し,利用するための情報処理技術.
  • 22:54 昔は機械学習から入っていたが,データマイニングから入って方が流れがよくなりそう.
  • 22:54 機械学習:AIシステムが経験を通して自らの振舞いや知識を改良するための手法
  • 22:53 データマイニング:データの中から法則性を推定する技術.
  • 22:53 第3回はデータマイニングと機械学習.
  • 22:50 プログラムの動きを細かく説明しようとしたがWordPressが字下げを許してくれなかった(htmlのソースコードで記述しなければならなかったみたい). http://bit.ly/lnAxTr
  • 22:48 その次に取り上げた制約充足は[Mackworth 1977]のac-1~ac-3による簡易クロスワードパズルを演習.問題規模が小さすぎてありがたみがわからないのが残念なところ. http://bit.ly/lnAxTr
  • 22:46 αカット,βカットはオセロでプログラム演習.  http://bit.ly/lVUkR2
  • 22:46 A*については,プログラム演習はエイトパズルで. http://bit.ly/l9NgTO
  • 22:45 イントロに続く第1回は,発見的探索.主なポイントはA*探索とアルファベータカット.
  • 22:43 前半の講義の概要と,作成したプログラムの概要については6月25日のtweetsの通り. http://bit.ly/murobY
  • 22:41 この科目については,今年はSchemeプログラムによる演習を追加したので演習用プログラム作成(とでバッギング)に時間をとられ,ほとんどtweetできなかった.
  • 22:40 次は,火曜日の情報科学基礎論 ― 人工知能について少々.
  • 22:35 #kuiit これらはそれぞれ確認を要する.…学問の道は長い.
  • 22:35 #kuiit 第六に,具体的な巡回符号の性能の分析.
  • 22:34 #kuiit 第五に,シフトレジスタを使った符号器の構成法と動作原理.
  • 22:33 #kuiit 第四に,逆にn≦pならば,Cの符号語間の最小距離は3以上になること.
  • 22:32 #kuiit 第三に.Cの符号長nが生成多項式G(x)の周期pより大きいときは,Cは重み2の符号語を持ち,誤り訂正能力を失うことの確認.
  • 22:29 #kuiit 第二に,巡回シフトしたものも符号語であることの証明(これは簡単).
  • 22:28 #kuiit 第一に,与えられた情報ビットからの符号語の作り方.
  • 22:28 #kuiit 巡回符号の所でもいくつか細部についての確認が必要.
  • 22:26 #kuiit 誤り位置方程式の実際の求め方.例題を作って試した方がよい.誤り位置2個くらいを仮定するのが手ごろな例題となる.
  • 22:24 #kuiit BCH符号の最小距離がd以上であることの証明.これは割と長い.
  • 22:24 #kuiit α,α^{3}を根とする最小多項式の別の求め方.
  • 22:22 #kuiit F(x)=f_{s}x^{s}+…+f_{1}x+f_{0}がα^{i}を根とするならば,α^{2i}も根になることの証明.
  • 22:20 #kuiit BCH符号の基本は以上のようなところ.いくつか積み残した項目を整理しておこう.
  • 22:18 #kuiit ④ 誤り位置方程式に,GF(2)の元,α^{0}, α^{1}, …,α^{2^m-2}を次々と代入して,根α^{-j_{1}},α^{-j_{2},…,α^{-j_{l}}を求め,それらから誤り位置j_{1}, j_{2}, …, j_{l}を算出する.
  • 22:06 #kuiit 例えば,l=2のときは,誤り位置方程式は,σ(z)=(1-α^{j_1}z)(-α^{j_2}z)=1+S_{1}z+(S_{1}^{3}+S_{3})S_{1}^{-1}z^{2}となる.
  • 22:03 #kuiit 誤り位置方程式の係数を式変形などによってシンドロームS_{1},S_{2},…,S_{2t}に置き換える.
  • 22:02 #kuiit シンドロームの中に0でないものがあれば,誤り位置をj_1, j_2, …, j_lと仮定して誤り位置方程式σ(z)=(1-α^{j_1}z)(-α^{j_2}z)…(1-α^{j_l}z)をたてる.
  • 21:54 #kuiit これはBCH符号語を作るときに,生成多項式として,α^{1}, α^{2}, …, α^{2t}を根とするものを選んだので,自明.
  • 21:51 #kuiit ② S_{1},S_{2},…,S_{2t}がすべて0ならば,誤りなしと判定する.
  • 21:50 #kuiit BCH符号の復号は次のように行う.① 受信語Y(x)=y_{n-1}x^{n-1}+…+y_{1}x+y_{0}に対して,S_{i}=Y(α^{i})によりシンドロームS_{1},S_{2},…,S_{2t}を求める.
  • 21:46 #kuiit BCH符号の符号化.BCH符号は巡回符号であるので,巡回符号と同様の手法で符号化する.
  • 20:09 #kuiit つまり,m_{3}(x)=}x^{4}+x^{3}+x^{2}+x+1となり,G(x)=m_{1}(x)m_{3}(x)=x^8+x^7+x^6+x^4+1となる.
  • 20:07 #kuiit 一方,m_3(x)は高々m=4次の多項式であるので,m_{3}(x)=a_{4}x^{4}+a_{3}x^{3}+a_{2}x^{2}+a_{1}x+1とおいて,この方程式がα^3を根に持つよう係数を定めると,a_4=1, a_3=1, a_2=1, a_1=1.
  • 20:06 #kuiit m_1(x)=x^4+x+1である.
  • 20:02 #kuiit 例.αを原始多項式x^4+x+1の根とし,符号長n=2^4-1=15, t=2のBCH符号を構成してみよう.
  • 20:00 #kuiit t=1のとき,BCH符号は巡回ハミング符号になる.
  • 20:00 #kuiit 以上をまとめると,BCH符号は,符号長n=2^m-1,情報ビット数k≧2^m-mt-1, 誤り訂正能力t_0≧tとなる巡回符号である.
  • 19:58 #kuiit 従って,G(x)は,t個の元α, α^3, …, α^{2t-1}を根とする最小次数の多項式LCM(m_1(x), m_3(x), …, m_{2t-1}(x))で与えられ,高々mt次である.
  • 19:58 #kuiit GF(2)上の多項式F(x)=f_{s}(x^{s})+f_{s-1}x^{s-1}+…+f_{1}x+f_0がα^{i}を根とするならば,α^{2i}も根となる.
  • 19:57 #kuiit αはGF(2^m)の原始元であるので,m_i(x)が高々m次多項式であることを注意すると,G(x)は高々2mt次多項式である.
  • 19:46 #kuiit この場合の生成多項式はα^{1}, α^{2}, …, α^{2t}を根とする最小次数の多項式LCM(m_{1}(x), m_{2}(x), …, m_{2t}(x))である.m_{i}(x)は,α^{i}を根とする最小次数の多項式(「α^{i}の最小多項式」).
  • 19:45 #kuiit もっともよく用いられるBCH符号は,l=1,d=2t+1(t誤り訂正可能)である.
  • 19:45 #kuiit ② α^{l}, α^{l+1}, …, α^{l+d-1}をすべて根として持つGF(2)上の最小次数の多項式を生成多項式とする符号長n=2^m-1の2元巡回符号が所望のBCH符号である.lとしては,ふつう1か0が選ばれる.
  • 19:44 #kuiit 符号間の最小距離がd以上となるBCH記号は次のように構成する.① 2^m-1≧dとなるようにmを設定し,GF(2^m)を構成する.GF(2^m)の原始元をαとする.
  • 19:44 #kuiit BCH符号は以上の基盤の上に構成される.
  • 19:43 #kuiit 後者をGF(2^3)のベクトル表現と呼ぶ.例えば,α^14=α^3+1であるので,α^14のベクトル表現は,1001となる.
  • 19:43 #kuiit GF(2^4)={0, 1, α, …, α^14}の要素はみなa_{3}α^{3}+a_{2}α^{2}+a_{1}α+a_{0}の係数の4ビットベクトルa_{3}, a_{2}, a_{1}, a_{0}で表現できる.
  • 19:43 #kuiit α^4=α+1, α^5=α^2+α,α^6=α^3+α^2,α^7=α^4+α^3=α^3+α+1, …,α^14=α^3+1,α^15=α^4+α=1となり,α^14までで新しい要素の追加がされなくなることがわかる.
  • 19:42 #kuiit ② {0,1,α}をα^2,α^3, …と追加して拡張していく.
  • 19:42 #kuiit 例:GF(2^4)を構成してみよう.① GF(2)上の既約原始多項式x^4+x+1の根をαとする.
  • 19:41 #kuiit GF(2)のm次の拡大体GF(2^m)の性質:① α^{2^m-1}=1,② α^iα^j=α^{[i+j] mod [2^m-1]},③ α^{-i}=α^{[2^m-1-i]mod[2^m-i]}.
  • 09:35 #kuiit m次の既約な原始多項式の根をαとすると,GF(2^m)は,{0, α^0, α^1, …, α^{2^m-2}}から構成される.αはGF(2^m)の原始元と呼ばれる.GF(2^m)の元の原始元のべきによる表現はべき表現と呼ばれる.
  • 09:24 #kuiit 体F上の既約多項式とは,それ以上F上の多項式の積に分解できない多項式のこと.
  • 09:24 #kuiit GF(2^m)を作るには,GF(2)上のm次既約多項式の根αを1個追加することによって,GF(2)を拡大する.
  • 08:08 #kuiit 2元のBCH符号を構成するには,GF(2)の拡大体GF(2^m)を使う.
  • 08:06 #kuiit 巡回符号では,1誤り訂正までしかできない.2誤り訂正以上の能力を持つ符号は,BCH (Bose-Chaudhuri-Hocqenghem; ボーズ・チョドーリ・ボッケンジェム)符号を用いて構成する.
  • 07:42 #kuiit 巡回ハミング符号は,符号間の最小距離は3となり,1誤り訂正可能である.また,先に導入したハミング符号になっている.
  • 07:40 #kuiit m時の原始多項式を生成多項式とする符号長2^m-1,情報ビット長2^m-m-1の(2^m-1,2^m-m-1)符号は,巡回ハミング符号と呼ばれる.
  • 07:37 #kuiit 例えば,m=10については,x^10+x^3+1は原始多項式.
  • 07:36 #kuiit GF(2)の原始多項式で周期が2^m-1となるm次多項式は各mについて実際に存在し,原始多項式と呼ばれる.
  • 07:33 #kuiit GF(2)上のm次の多項式の周期は高々2^m-1である.(組み立て除算を使って)x^n-1をm次多項式で除する状況を考えてみると,各段階で剰余b_{m-1}x^{m-1}+…+b_{1}x+b_0が発生するが,これらは高々2^m-1通りの異なりしかもたないから.
  • 07:24 #kuiit 逆に,Cの符号長nをp以下に設定すると,W(x)=x^i+x^j (0≦j<i<n)は符号語になることはあり得ないので,符号の線形性から,どの2つの符号語をとってもその間の距離は3以上になる.
  • 07:12 #kuiit その理由は,Cの符号長をG(x)の周期pより大きく選んでしまうと,Cは重み2の符号語をもつことになるから.それは,符号語の最小距離が2以下になることを示唆し,誤り検出はできても訂正はできないことを意味する.
  • 07:09 #kuiit 生成多項式G(x)で生成される巡回符号Cの符号長nは,通常G(x)の周期p以下に選ばれる.
  • 07:08 #kuiit 多項式G(x)に対して,G(x)|(x^p-1)が成立する最小の正整数pをG(x)の周期という.
  • 07:07 #kuiit これらの議論で重要な概念は多項式G(x)の周期.

Sat, Jul 02

  • 20:48 #kuiit 残りの議論は,① このように構成される符号が線形符号であること,② 情報ビットが与えられたとき,そこからどのように符号語を作り出すか,③ このように構成された符号で巡回性の性質が生じるのはなぜか?④ 巡回符号の誤り訂正/検出能力はいかほどか?
  • 20:37 #kuiit G(x)によって生成される(7,3)符号である.そして,巡回符号になっている.0000000はそれ自体巡回的である.残りの7個の符号については,巡回シフトについて閉じている(=任意に巡回シフトしたものはこの集合の中にある).
  • 20:32 #kuiit x^6+x^5+x^3+1, x^6+x^3+x^2+x, x^6+x^4+x+1に対応する0000000, 0011101, 0111010, 0100111, 1110100, 1101001, 1001110, 1010011からなる符号は…
  • 20:28 #kuiit 例えば,G(x)=x^4+x^3+x^2+1とするとき,G(x)に2次以下の任意の多項式A(x)を乗じてできる,0, x^4+x^3+x^2+1, x^5+x^4+x^3+x, x^5+x^2+x+1, x^6+x^5+x^4+x^2, …
  • 20:25 #kuiit 「(m次の)生成多項式G(x)によって生成される符号」とは,G(x)に任意のn-m-1次以下の多項式A(x)を乗じて得られるn-1次の多項式W(x)に対応する符号語からなる(n, n-m)符号をいう.
  • 20:14 #kuiit 次は「生成多項式」.生成多項式は符号を構成するもとになる多項式のことであり,符号者が与える.いまは2元符号だけについて論じているので,GF(2)の元を係数とする多項式となる.
  • 20:02 #kuiit 係数だけを{0,1}で表示し,1 0 0 0 0 0 0 1割る1 1 1 0 1の組み立て除算をすると,まず,1がたち,上の方の桁の1 0 0 0 0から1 1 1 0 1を引く(足す)と,(一番上の位が0になり),残りが1 1 0 1となり,…最後に割り切れる.
  • 19:57 #kuiit 式の除算も簡単なので,(x^7+1)割る(x^4+x^3+x^2+1)をやってみてください.GF(2)の元を係数とする多項式の引き算は足し算と同じ(=x-yとx+yが同じ結果になる)ので,簡単に計算できます.
  • 19:56 #kuiit 例えば,x^4+x^3+x^2+1|(x^7-1)である.なぜならば,(x^4+x^3+x^2+1)×(x^3+x^2+1)=x^7+1となる(実際にみて計算してください.
  • 19:52 #kuiit 「x^n+1」をもったいぶって「x^n-1」と表記したのは,GF(2)以外に一般化するための含みである.
  • 19:51 #kuiit つまり,GF(2)の元を係数とする多項式の世界では「x^n-1」と「x^n+(-1)」と[x^n+1」は同じになる.
  • 19:50 #kuiit ここでの-1とは1の逆元のこと,つまり,1のことである.
  • 19:49 #kuiit ここで,「ん?-1はGF(2)の要素だったろうか?」と思うかもしれない.
  • 19:48 #kuiit 巡回符号の定義で示した,生成多項式の条件「G(x)|(x^n-1)」とは,「生成多項式G(x)がx^n-1を割り切る」,つまり,G(x)に何らかの多項式を掛けるとx^n-1という多項式になることを意味する.
  • 19:45 #kuiit 各ビットごとに排他的論理和(あるいは,GF(2)における和)をとった1001110と,符号方程式の和x^6+x^3+x^2+xは対応する.つまり,符号の線形性の議論で使われる「符号語の和」は(GF(2)の元を係数とする)符号多項式の(式としての)和に対応づけられる.
  • 19:39 #kuiit 例えば,先に例として挙げた二つの符号0111010と1110100に対する符号方程式は,x^5+x^4+x^3+x,x^6+x^5+x^4+x^2となる(ここでは符号語は左からx_6, x_5, …, x_0を表すものとする).
  • 19:27 #kuiit 以下の議論では2元符号だけを扱うこととする.これにともない,符号多項式の係数はGF(2)の要素とする(係数の計算には,GF(2)で定義された和と積が用いられる).
  • 19:26 #kuiit 符号多項式は多項式であり,式の四則演算の結果も多項式となる.
  • 19:22 #kuiit 多項式表現は値の算出方法を示す表現にすぎず,実際に変数xに値を入れて式の値を求めたりするわけではない.むしろ,式の足し算,引き算,掛け算,割り算を行って式の形がどうなるかを議論する.
  • 19:18 #kuiit 符号語v=(v_{n-1}, …, v_{1}, v_{0})に対して多項式V(x)=v_{n-1}x^{n-1}+…+v_{1}x^{1}+v_{0}をvの多項式表現と呼ぶ.
  • 19:14 #kuiit 巡回符号は,G(x)|(x^n-1)を満たす生成多項式によって生成される符号として定義される.「G(x)|(x^n-1)」,「生成多項式」,「生成多項式によって生成される符号」は以下で導入する.
  • 19:12 #kuiit 一方,ブール体では,ANDを「積」,XOR(exclusive or)を「和」にしているから,1 XOR 1=0,つまり1の(加法に関する群における)逆元1が定義される.ちなみに0の(加法に関する群における)逆元は0となる.
  • 19:08 #kuiit これに対して,ブール代数は,ANDとORを基本演算としている.ANDを「積」,ORを「和」とみなして,環にすることはできないので注意.なぜならば,このように定義すると,1の逆元が存在しない,つまり,1に何かを加えて0にすることはできない.
  • 18:59 #kuiit {0, 1}に対する「積」演算としてAND操作,「和」演算として排他的論理和を定義すれば,GF(2), ブール体,ブール環となる.
  • 18:56 #kuiit GF(2)は,ブール体とも呼ばれる.また,体は環の一種(環にさらに条件をくわえたもの)であるので,ブール環と呼んでもよい.
  • 18:53 #kuiit 有限体はガロア体(Galois field)とも呼ばれ,要素数pの有限体はGF(p)と表記される.
  • 18:51 #kuiit 例えば,p=7,集合を{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6}とし,要素間の和と積を 5+6=〈11を7で割ったときの剰余〉=4, 5×6=〈30を7で割ったときの剰余〉=2といった具合にすることとすれば,要素数7の有限体が定義される.
  • 18:46 #kuiit 素数pに対してp個の正整数の集合{0, 1, …, p-1}について,和と積を通常の和と積を行った後modulo pを取る演算と定義すれば,有限個の要素からなる体になる.
  • 18:30 #kuiit 体(field)は環よりもさらに条件が厳しくなり,「積」について,0以外の元が群をなすことが求められる.我々が慣れ親しんでいる実数集合や有理数集合と通常の和と積のセットは体の例である.
  • 18:23 #kuiit ここで「和」,「積」は通常の足し算,掛け算のアナロジーである.つまり,「この集合についてこのように演算O1,演算O2を定義してそれぞれを『和』,『積』と呼べば,その集合とO1, O2は環とみなすことができる」,といった具合になる.
  • 18:15 #kuiit 環(ring)とは二つの2項演算子(「和」と「積」)で閉じた集合であり,さらに「和」について,アーベル群の性質,つまり結合法則,単位元(「0」)の存在,逆元(「-○」)の存在,交換法則が成り立ち,乗法について結合法則,左分配法則,右分配法則が成り立つ場合.
  • 18:05 #kuiit 先に進む前に,ブール代数,ブール環,ブール体,ガロア体について概念整理をしておきたい.※符号理論で使うのはブール体,ガロア体である.
  • 17:45 #kuiit 例えば,0011101がある巡回符号に属する符号語であれば,それを左に一つずつ巡回シフトしてできる,0111010, 1110100, 1101001,…,10011101もみな符号語であることを示される.
  • 17:43 #kuiip 巡回符号は,線形符号であるとともにビットを巡回シフトさせたものも符号語になっているのが特徴であり,名前のゆえんである.
  • 17:38 #kuiit 線形符号の定義の「排他的論理和」のところをもう少し一般的にいうと,「位数2のガロア体GF(2)の加算」となる.
  • 17:33 #kuiit 復習:2元符号の場合は,ある符号が線形符号であるとは,その符号に属する任意の2つの符号語をビットごとに排他的論理和を取ったものは必ずその符号語になることを意味する.
  • 17:31 #kuiit 巡回符号は線形符号の一種であり,符号化やシンドロームの装置化が容易であり,復号も比較的容易に行える.
  • 17:04 #kuiit これまでハミング符号までtweetしたので,今回は巡回符号からtweets.
  • 17:00 #kuiit 7月4日は具体的な通信路符号構成法から http://bit.ly/jIISsK

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