~2011年4月のtweets (saved by twtr2src)

[twilog] → 2011年5月のtweets

Sat, Apr 30

  • 23:59 忘れないうちに書いておくと,おそらく人間も猫も痛いと思うだろう.他人の痛みも想像したり,予測したりできるのではないかと思う.
  • 23:58 だとすれば,適切な基盤はあるのか?
  • 23:58 動物学的な基盤について考えてみることは意義があるのではないかと思い始めている.
  • 23:58 人間はどうして他人のことがわからなければならないのか?
  • 23:58 人間はどうして他人のことがわかるのか?
  • 23:55 The media equationによると,人間には古い脳が残っていて,メディアと実体が心の奥では区別できていないとは言うのであるが…
  • 23:53 が,ロボット(実際にはPC)に向かっても叫んでいるのだ!
  • 23:53 それは設計者に対して叫んでいるのかもしれない.
  • 23:53 もちろん,そうでないケースは頻繁に起きている.PCに向かって,「お前はどうしてそんなに物わかりが悪いのだ!」,「どうしてこんなことができないのだ?」「かくも意地悪になれるとは!」と叫ぶことは頻繁にある.
  • 23:51 ロボットがツールからパートナーになるためには,ロボットに面と向かって「君はすごいねえ」と言えなければならない.
  • 23:50 それよりも現象としてのロボット異物感解決のほうが面白い.
  • 23:50 このことはそのうち理解されるのではないだろうか?
  • 23:47 at your disposalと言える環境と言うことだろうが,その場合の環境はコンテキスト(バックグラウンドあるいは,グラウンド)と顕在物(フィギュア)に分解されているのではないか?つまり,「知的なコンテキスト」あるいは「コンテキストが知能を持つ」という考え方にはついていけない
  • 23:44 環境が知能を持つという状況は想定できるが,究極の姿を考えにくい.
  • 23:43 一方,環境知能と言う概念はなかなか理解しにくい.
  • 23:43 意図についてはずいぶん論じてきた.しかし,ワーッというのであれば,感動,驚き,共感など情動も入ってくる.社会性も重要.人と人との関係は重要.対人感覚で接することのできるロボットができると素晴らしい.
  • 23:41 これらの問題に共通するものは何だろうか?
  • 23:40 あるいは,ロボットを見つけてきた人をみつけてすごいですねと言うのかもしれない.
  • 23:39 もしロボットが人工物だと思えばそれで負け.たいていの人はロボットをすごいと思うのではなく,それを作った人をすごいと思う.
  • 23:38 わーっといわせるには構造を理解しなければならない.
  • 23:36 けん玉ができるロボットがいたら,きっとそれを作った人はすごいと思うかもしれないが,ロボットをすごいとは思わないだろう.
  • 23:36 けん玉ができるカメがいたらすごいと思うだろう.
  • 23:35 サルがけん玉ができるとわーっという.3歳の子供がけん玉ができてもわーっというだろう.
  • 23:35 現在のロボットのピンチはそのあたりにある.たいていの人は,ロボットはある程度いろいろなことができて当たり前だと思うのではないか?
  • 23:34 ロボットだから出来て当たり前だと思うのではないか?
  • 23:34 でも,仮にテニスや卓球やあるいはけん玉ができるロボットがいて,それをわーっというだろうか?
  • 23:33 単純なシナリオその一は,何かすごいことができればワーッと言えるかもしれない.
  • 23:32 これは面白い問題.そう簡単ではないが,不可能でもなさそう.
  • 23:32 ロボットが本当にワーッと言わせることができるのか?
  • 23:31 それくらいだと,観客の背景モデルをたてておいて,バックストーリーもある程度導入しておいて,本当にわーっと言わせることができるかもしれない.
  • 23:30 テレビショッピングで起きている,わーっという声,あれを本当に引き起こせたらすごい.
  • 23:29 海外ではapplauseカードが出るが,日本ではどうか?
  • 23:28 芸人はどうしているのだろうか?芸の空間は一定のルールに支配されている.
  • 23:27 後付けで笑った理由は説明できるかもしれないが,プランして笑わせるわけではない.
  • 23:27 計算した笑いは面白そうだとは思えないが,計算しないと科学にならない.
  • 23:26 人が笑ったからと言っても成功とは限らない.
  • 23:26 どうなれば成功と言えるのか?
  • 23:25 エンタテインメントの研究.これはまだ考えがよくまとまっていない.
  • 23:20 相互適応の研究では一石をとおじたかったが成功したとは言えない.
  • 23:19 機械はまだまだぎこちない上,sophisticationのレベルも低い.
  • 23:19 相手の認知能力を前提として,メカニズムを自律的に形成できるのは人間あるいは生命体の素晴らしいところ.
  • 23:17 そのおかげでひどい混乱に陥らず,社会が営まれている.
  • 23:17 それらは厳密ではない一方で,結構ロバストだ.
  • 23:16 社会的にある程度共有されているルールは直感的にはある程度あるように思える.
  • 23:15 しかし,車をぶつけないとか,効率を最大化する,と言う条件が入ると微妙だ.
  • 23:15 道路上における駆け引きや調整はそれほど複雑でない.
  • 23:14 昔から言っているチャレンジの一つに,自動車の自動運転.
  • 23:14 そうは言わないまでも,社会的調整が機械化できるとゲインも大きい.
  • 23:13 それは抽象化の仕方に依存する.
  • 23:12 人間同士の行っている社会的な行為はそれほど種類が多くないというのか?
  • 23:12 結局,社会的な行為やイベントをどのようにモデル化することに帰着するのか?
  • 23:09 オークションも一般化するとメカニズムにあるが,オークション以外で面白いメカニズムがあるのか不明.
  • 23:08 メカニズムデザインは経済学の教科書にも載っている.
  • 23:07 空間がよくわかっていると,調整のメカニズムを実装することが可能になる.
  • 23:07 成功例はオークションだろう.
  • 23:06 社会知脳はそれほど研究が進んでいない.
  • 22:40 社会知脳はもう少し軽いノリでは入れる.
  • 22:37 こういう話になってくると,Elizaの思想は俄然意味を持ってくる.つまり,どのような刺激を与えたら,人間がより興味を持ち,より本気で話しかけてくるのかと言う感覚の創出.
  • 22:31 古くから意図推定の問題と言われてきた.いまだにこのようなアプローチをしている人がいる.研究の手段として必ずしも悪くはないが,それでは真理がわからいという自覚は持つ必要がある.
  • 22:30 それができるのはTOEFLのテストであるといわれている.この場合は,被験者の英語能力に応じて動的に質問を生成するという(要点検).
  • 22:28 システムがユーザの背景をよく理解し,同的にメニューを生成する,つまりその時々にユーザに応じたメニューを生成できるとすごい!
  • 22:26 メニューなどその典型例である.いくつかの可能な候補を提示して,「あなたの意図していることはこのどれかですね」と迫っている.
  • 22:25 よくあるドローソフトをみてみよう.ユーザがどこかの点をクリックしようとしたら,システムが近いところにある,制御点を表示してくれる. ―コレですか?―というわけ.
  • 22:23 もちろんよく見ているとインタフェースの微小なところでインタラクションの意図に関する対応は行われてはいる.
  • 22:22 improvisationalな意図の表示,リアクション 人間同士の日常のインタラクションにはありきたりだが,人間と機械の間はそれほど自明ではない
  • 22:17 発話権(ターン/フロア)の取得はそれほど規範的(normative)に行われているわけではないという指摘がある.
  • 22:16 単純なバックチャンネル,つまり,聞き手が自分が興味を持って話し手の発話を追跡しているかどうかというシグナルを送ること,においてすらもそう単純ではない.
  • 22:12 会話のプロセスには流れの修正機能が入っている.
  • 22:11 ただし,そのプロセスに深くコミットした研究は大くなさそうだ.
  • 22:10 モダンな学問はそうした双方向性をきちんと扱える必要がある.それは,我々の会話情報学の目標でもある.
  • 22:09 意図の問題は昔からあるが,たいていは,まず意図ありきというGOFAI(Good Old Fashioned AI)になっているのだ.もちろん,そのような説明はわかりやすいが事実とは異なる.
  • 22:07 もちろん,完全に逆転が起きているわけではなく,前向きプロセスと後向きプロセスが同時に起きていて,原因と結果が統計的同時(ある場合は,原因が先に生まれ,別の場合は結果が先に生まれということになるのだろう)に起きるといったくらいなのだろう.
  • 22:04 論文の場合は,この逆転理論はあきらかだろう.モチーフがあって論文が生まれるのではなく,論文があるからモチーフが生まれる.
  • 22:03 これを拡大解釈すると,例えば,絵心があって,絵が描けたり,モチーフがあって,音楽が生まれるというわけではない.
  • 22:02 要は,古典的に考えられてきたように意図があって行動が生じるわけではないわけだ.
  • 22:01 Yasser君が見つけてきた論文だが,もう一度読み直してみたい.文献は何であったのか?
  • 22:01 つまり,意図が行動を引き起こすのではなく,行動があったからそこに意図があったのだと思うわけ.生理学的に実証したと称する論文がある.
  • 22:00 手を挙げようと思ってから手を挙げたのではなく,手が挙がってしまったから,手を挙げようと思ったという.
  • 21:58 研究者はいつごろ誤りに気付いたのか,これは面白い話題なので要調査.
  • 21:58 意思が初めにあってそれが詳細化されていくという古典的モデルは誤り.
  • 21:57 遊ぶべきか,仕事をすべきか?
  • 21:57 何が食べたい,どこに旅行に行きたい,どの論文を読みたい,どの映画を見たい,連休に何をしたい,もしかしたら結婚相手も?人生迷いばかり.
  • 21:55 うまくいい思想などメインに何があるのか?
  • 21:55 この直感をシステム化した.対象はロボット手作りドメイン.我々も結構自信を持っている領域を選ぶのがよいという根拠のもとで始めた.研究は成功したが地味でもある.
  • 21:52 人間は外界からのいいアドバイスがあれば,自分の考えをまとめられる.
  • 21:51 ユーザからの評判もすこぶる良かった.
  • 21:51 人間はいい加減にしか考えていないということを実証.
  • 21:50 大本さんと行ったプロジェクトは秀逸.
  • 21:49 イメージの具現化については新規プロジェクト開始.成否は担当者の腕次第.
  • 19:19 原型については,1990年頃研究したがいまはどうなっているのだろうか?
  • 19:19 そこまでいかなくても,例えば,テキストからイメージや映像を生成できてもよい.
  • 19:18 ぼんやりしたアイデアをそのままイメージ化できるのであれば,すばらしい.
  • 19:15 ぼんやりしたアイデアをクリアにしたり,行き詰った時にそこから脱出するためのヒントを与える,というのは発想支援でおこなわれてきた課題.
  • 19:12 例えば,アイデアを持っていたとして,それを相手にどう伝えるか?
  • 19:11 少し広げるとプレゼンテーション/プレゼンス支援.ここはなかなか奥深い.
  • 19:11 マイナーなレベルでは,スケジュール管理,情報収集支援,理解の支援,情報の組織化といったところ.
  • 19:10 人間の知的能力はそれとは対照的.個々の人間の創造活動を強化する.
  • 19:09 スーパーインテリジェンスは,例えば,集合知など.小さな知恵を集めて大きな知恵にする.
  • 19:08 以前行った分類では,スーパーインテリジェンス,人間の知的能力の強化,社会知脳,エンタテインメント.
  • 19:07 人工知能が社会に一番役に立てるとしたらそれは何か?
  • 09:21 現実指向にするためには,ソリューションにけん引されるのがよい.しかし,ソリューション(それを引っ張るニーズ)に引っ張られすぎると学問として体系化されないから,長い目で見るとプラスと言うわけではない.
  • 09:19 人工知能はポテンシャルはあっても実世界へのソリューションと言う意味では厳しいから,ポテンシャルをどの方向に向けるかのがよいかということだろう.
  • 09:18 問題の方は基本的にはあまり変化していない.状況を理解してミッションステートメント.その上でソリューションが導かれる.
  • 09:16 パネル討論まであと1か月.時々刻々と状況が変わっていくのでスタンスがとりにくい.基本的には,日々考え続けることか.問題もベストソリューションも日々変化していく.
  • 09:14 新規+継続についてはこちら(総額,1538億円) http://bit.ly/iO6Ezf
  • 09:12 少し古いが,平成22年度の配分結果が公開されている.平成22年度新規採択分は633億円.約9万7千件中2万4千件が採択された.平均採択率約25%, 平均263万円(おそらく総額ではなく,初年度配分額) http://bit.ly/kgzBan
  • 08:10 科研費の基金化について,科研費NEWSに記事が出ている.ウェット系など途切れなく研究費を投入し続けなければならない分野には朗報. http://bit.ly/kQFKlq

Fri, Apr 29

  • 23:02 Mile Wide Tornado in Alabama | http://WNNfans.com http://youtu.be/9wlqp3UpNEk
  • 12:58 雑用につかまっているときは一刻も早く逃れたいと思い,twitterなどしている暇はない.
  • 12:57 メッセージが出せないときは,なんだかいろいろなことにつかまっていて,専念させられているとき.
  • 12:56 Twitterのメッセージが送出できるときは,exploratory/adventurous/playfulな気持ちのとき.
  • 12:54 Twitter発信量はcreativityの指標.発信量が低下しているときは,会議とか雑用とかにつかまっているときが多い.
  • 11:35 #kuiit 講義資料はKULASISから配布しています(4月29日現在,3回分を掲載).授業登録すればダウンロードできるそうです.KULASISからのダウンロードに問題があれば,メールで連絡して下さい.どのような問題があったか簡単に説明してください.
  • 10:35 YouTubeの「凄いラジコンテクニック!」  すごい
  • 08:43 10連休D1: 我々が読む文献のIDの与え方くらいすでにやられているだろう.要調査.
  • 08:42 10連休D1: 雑誌論文であれば,DOI+電子図書館でアクセス化,図書はアマゾンURLないしは出版社の本のURLがID,国際会議論文やWS論文は?とりあえず,ネットからダウンロードしたときのURLを載せておけばよいか?
  • 08:39 10連休D1: とりあえず過去に収集した文献を表示しよう.もちろん実体なしで.
  • 08:38 10連休D1: 文献基盤を作って共有したい.過去の文献リストを集積.ネットから探せばわかるものではあるが,キャッシュして同じところに集めておくこと自体がメッセージ.収集を共有できるかどうかが課題.気心の知れた人とであればできるが
  • 02:04 これはすごい規模だったらしい.哀悼の意. RT @nikkeionline: 米南部を竜巻が直撃、6州で200人超死亡 http://s.nikkei.com/kYLpME
  • 01:33 机の上に積みあげた論文プリントアウトの山を古紙にもっていくと,いつごろどの論文にどう興味を持っていたかと言う記憶が消えてしまう.
  • 01:31 この話と,困っている話,つまり,面白そうだと収集し,読もうと決意してプリントアウトして積んである論文をどうするかが元の問題.元の論文がインデクスされ,いつでもアクセスできるのだったらいいのだが,そうなっていないのが問題だ.
  • 01:29 研究者は本質たる創造に専念しよう!
  • 01:28 いやちがう.自分の発表文献リスト作りにうつつをぬかし,「ぼく,頑張った」などとやっているダメ研究者を排除する有効な手段と考えたほうがいいだろう.
  • 01:27 「自分の発表文献リストや獲得研究費リストを作るのは研究者のたしなみ」であったが,IT技術の進歩は研究者を怠け者にする?
  • 01:25 科研費だって,昔は履歴書づくりのために獲得賞金ならぬ獲得研究費一覧を作っていたが,現在は,科研DBがある.「kaken 西田豊明」ですぐにヒット http://bit.ly/jdmPEC
  • 01:23 昔は,自分の発表文献リストをきちんと作るべし,であったが,現在はDBLP(いまのところ英文だけだが)が自分の発表文献リストを作ってくれる. http://bit.ly/iEalcf
  • 01:21 過去の紙論文をスキャナにかけたが,自分にしか価値はないし,そのうち重要なものは他人が電子化,インデクス化してくれる.
  • 01:20 これからの通常文書はすべて電子版になるだろうから,上のような技術を作っても,残念ながらトランジションだけ.レガシーはソフトでは重要だが,自分で解決を試みない方がよい.
  • 01:19 任意の形状の文書(多いのは,A4で左とじ)を与えると,標題をみつけて,インデクス化し,本文はPDFでipadに格納する … 需要はあまりなさそう.2年何もないと,その文書は故紙にできるから,待っていた方がまし.
  • 01:15 研究室のスキャナは質・速度とも十分だが,ペーパーサイズがまちまちだったり,裏表あったりすると面倒.閉じてあるとさらに面倒.折ってあるともっと面倒.ファイル名が無意味名であるのは仕方ないが,索引としては不便すぎる.表題くらいは何とかならないか?
  • 01:11 折衷案として,ペーパー2iPadがあるとよい.現在の文書管理方式は「腐らせてから捨てる」つまり,1,2年保存し,アクセスしなければ故紙またはシュレッダーだった.ペーパーをスキャンして,題目だけコード化して,セーブしてくれる機械があればすばらしい.
  • 01:09 読みたくなったらすぐにPCで読むか,電子ペーパー(これはまだ未来技術)にダウンロードして読めばよい.読み終わったらリサイクル.
  • 01:08 後生大事にとっていた古い学会誌や論文誌は全部故紙へ.いまや電子媒体で読めるのだから,紙で持っているメリットは乏しい.
  • 01:07 回想:午後は,連休前の仕事が何とか一段落したので身辺の整備.古い雑誌,広告など紙資料を故紙回収用に束ねた.3時間でずいぶんすっきりした.
  • 01:05 昼間の分野説明会では,会話ロボットの応用としてreal time tweetを挙げてみた.なかなか面白いアプリケーションかもしれない.
  • 01:04 リアルタイムtweetは難しい.どうしても,一息ついて懐古的に.
  • 01:03 自分自身はメルボルンのため,アイスランドに行けず残念!
  • 01:02 これからある国際会議をリストして誰がどこに出すか,投稿プランをつくろう.
  • 01:00 昼間は,すさんのヘリが浮遊中.インパクトは強い.いさん,なさんともプロジェクトの意義はすぐにわかっていただけた.
  • 00:59 昼間は,らさんとmtg.ディレクタープロジェクトを開始すること,第一バージョンの具体像を描いてもらう(1週間でprivate blogのhomepageへ).プロトタイプは5末まで.
  • 00:57 暗黙知と組み合わせるために,スタッフランチ/mtgを週一程度で行う必要あり.private blogを見ながら,進行中の事項について確認.
  • 00:56 連休中に研究室の情報基盤を整えよう.新しく導入した業務日誌システムは順調.研究室の業務の進行状況がすぐに把握できる.

Thu, Apr 28

  • 09:31 facebookのアカウントを復活させよう。どう使いわけるか?

Wed, Apr 27

  • 22:20 閑話休題.学術的なトラックに戻りたいところ,明日までの報告書執筆のため,しばらくoff
  • 21:28 この長ったらしいtweetsは事実を記し、つまらぬことに自他の時間を奪われぬようにという誓いのシンボルとして
  • 21:25 来年はFACEBOOKを使ったselectiveな配布にするか、それともセキュリティなしのオープン配布にすることも視野にいれよう。つまらないことに時間を奪われず、人をまきこまず、皆が本質に専念できるように
  • 21:20 食後の休憩時間でもなければこんなつまらないことも書くまい。少しでもシステム改良のための記録にしようと。
  • 21:17 真相は資料は履修登録した人だけに見えてダウンロードできるというのが原因だったらしい。履修登録期間中で登録がすんでいないとaccessできないのだ。そんなことは私の頭にはいっているはずはないし、学生君たちもちゃんとわかっていない。事務担当者もそれが原因だと言い当てられなかった
  • 21:10 忍耐強さをモットーとしている私もここで切れて事務室へ。結局そこでも見つからなかった。なれた人が探しても見つからないものをあるはずだから探せと言うとは何と無茶な。
  • 21:06 試しに研究室の学生君に資料がKULASISにあるはずだから探してごらんと試してみてもらったところ数分トライしてもらったが、失敗。
  • 21:03 それをさらにメールで尋ね、待つことさらに24時間。ここに至るまで偶然当該の学生君に町で出会ったのでもうダウンロードしたかと尋ねたらやってみたけどまだわからないとのこと。
  • 20:59 西田的猶予時間の24時間を過ぎたところで掛長に催促。待つことさらに24時間でやっと回答。学生のログインポータルのURLが送られてきて「ここからログインして探すようにつたえてください」とのこと。そんなのはじめからわかっている。どう進めばいいかをたずねているのだっ!
  • 20:53 放置するのはよくないと思い直ちに事務にトラブルを連絡。そのようにいっている学生がいるが、講義で持参を前提にしている資料が普通にダウンロードできないと具合が悪い。学生君たちに伝えるから資料への誰にでもわかるようなアクセス法を連絡してほしいと伝えたところ、案の定なしのつぶて
  • 20:48 と尋ねられても当の学生君はその場にパソコンはもっていないし、私のパソコンから彼のページが見えないし。ただただ、KULASISにアップしたから見えるはずだ、でも私ではアクセス権がないから助けにはならないとも伝えた。
  • 20:44 月一の講義が終わったら一抹の不安が本当になった。前のほうにすわっていた学生君がやって来て、レジメはどうしたら入手できるのでょうかと。
  • 20:41 やっと定常状態になったかと講義資料を頑張って木曜日深夜にアップロードして、月一の講義に備えた。もちろん、学生君たちにはダウンロードのための時間を丸一営業日も残したぞと密かに満足しつつ。
  • 20:37 3回目の講義資料も2回目と同じようにしたら、授業登録期間になりましたから自分で講義ページに掲載してくださいと、事務からは手動掲載拒否
  • 20:34 しかも掲示期限は講義のときまでだそうで、あとで掲示を見に行ったら削除されていた。
  • 20:32 2回目は添付ファイルつきで事務に送り、手動アップロード。
  • 20:30 掲示できないとわかるまで、試行錯誤のために無駄な時間が費やされたことは言うまでもない。しかも、掲示に添付ファイルがつけられるとしらなかったので、資料ファイルを研究室サーバにおいて。今回だけだよ、こんな無意味なことをするのはと、つぶやきながら。
  • 20:25 第一に履修登録期間が始まるまで学生はKULASISにアップロードできないとのこと。それではどうやって電子配布するのか尋ねたら一般用掲示板に掲示するらしい。教員には掲示権がなく、事務に掲示をメールで依頼した。もちろん、事務員が帰るまでに。
  • 20:20 プリントをもらえなかった人のために、これまでは研究室のサイトから配っていたが、これまでKULASISからダウンロードする学生もかなりいたみたいなので今年からKULASISに一本化した。これが仇になった。
  • 20:13 レジメの枚数が3枚になるとプリントして配布するのも一仕事になる。それではと、プリントアウト配布をやっとやめたのが今年。
  • 18:52 欠席者から頼まれてもって帰る人もいるから時々不足。別のビルにある
  • 18:48 今年から講義資料配布を完全電子化した。去年までは、枚数を見繕って予めプリントアウトしたものをもっていく。その数およそ50-70。足りないとまずいから少し多目に。
  • 18:40 しかし、講義資料のページは履修登録しないと学生にからは見えないのだ。
  • 18:38 具体的には教員のダッシュボードから講義資料をアップ。それはそのまま学生に見えるものだと思っていた。
  • 18:36 KULASISには共有という思想が欠如している。教員、事務、学生は他のクラスの人に掲示がどう見えているか、あるいはそもそも見えていないのかがわからない。
  • 08:42 … but [Rea] actually implements the social, linguistic, and psycholgical conventions of conversation. JC99 ここに至って会話エージェントは飾りから工学へ
  • 07:52 Rea is not designed with the metaphor of the interface as a conversation,… JC
  • 07:50 Jennifer James. ドラマの技法?バックストーリ。improvisation
  • 07:44 Clifford Nass, Computers as Social ActorsのrefはCHI94 72-78
  • 07:40 久保田君に2000年頃つくってもらったソフトのアイデアを黒橋的拡張すれば、つぶやき会話化。自分では取り組むつもりはないが結構面白いテーマになるにちがいない。
  • 07:37 アンドロイド版のお絵描き、ツィッターソフトはないか?ogaoga?
  • 07:33 具体的な研究テーマを科研費DBから拾ってみよう。
  • 07:32 その他領域とも関わりはたくさんある。医用、医療、健康、教育、博物館、図書館。脳の話もあった。
  • 07:28 生命科学とはシミュレーション、マイニング
  • 07:27 インターセクションもたくさんある。環境学とはコミュニケーションインフラ、共有、協調作業、コミュニティ、知識マネジメント。
  • 07:25 生命科学とは生命と密接にかかわっているという点で近い。しかし、情報学はより応用指向、文系とも近い。インパクトファクターも対照的。
  • 07:20 総合的、複合的は両者共通。理系から文系まで。
  • 07:19 情報学と環境学。前者はシーズ、学問指向、後者は、ニーズ指向。後者はターゲットを明確に指定でき、理解されやすい。
  • 07:16 #aiipopen すさんやらさんのターゲット要明確化。らさん:dire?,すさん:カルのケス?
  • 07:13 #aiipopen 合カルに大きな進歩。入力はキネでいけそ
  • 07:11 #aiipopen 昨日はで君が没入グラフィクスでブレーク。
  • 01:01 #kuiaiip HuangさんのGECA.blackboardアーキテクチャ.標準化されたメッセージ交換のためにOpenAIRを使っている.
  • 00:57 #kuiaiip BB1と異なり,(control KSたちを選ぶ)メタコントローラの制御ループはドメインKSを選択する(チャンネル化された,あるいはパラメータ化された)control loopからは完全に分離されている.
  • 00:53 #kuiaiip さらにBB1アーキテクチャに基づき,control goal blackboardがcontrol planning processを駆動する明示的な目標の管理をする.
  • 00:48 #kuiaiip channel processorは仮説のフィルタリング,目標のフィルタリング,目標のマージ,KSIのマージなどを行う.meta-controllerはチャンネルの生成,フィルタリングやマージの設定,各チャンネルに対応づけられたKSIの評価などを行う.
  • 00:45 #kuiaiip チャンネル化,パラメータ化されたblackboardアーキテクチャ.メタコントローラが導入され,goal processorのかわりに,channel processorが導入された.
  • 00:42 #kuiaiip そして評価値の最も高いものを選定し,適切なKSアクションを起動する.
  • 00:41 #kuiaiip schedulerは,control blackboardの現在アクティブな焦点に対応づけられたヒューリスティックな評価関数を使って,agenda上の実行可能なKSに優先度を与える.
  • 00:38 #kuiaiip これによりtriggered KSI(始動されたKS)と実行可能なKSが区別される.agendaマネージャは,triggerされたKSのpreconditionをチェックし,実行可能かどうかを判定する.
  • 00:30 #kuiaiip BB1では,control blackboardとcontrol knowledge sourcesを追加した.agendaベースのアーキテクチャの代わり.制御のしかたをControl Knowledge SourcesのなかのKSが決める.
  • 00:22 RT @Ryosuke_Nishida: ! RT @ishii_mit: 伊藤穰一氏 @Joi、MITメディアラボ新所長に。 Joichi Ito named director of the … http://bit.ly/hX2eOb New York Times …
  • 00:12 #kuiaiip 目標指向のblackboardアーキテクチャでは,目標blackboardとGoal Processorが組み込まれ,代わりにblackboardモニタがなくなった.
  • 00:09 #kuiaiip そしてagendaのなかのKSIには評価値が与えられ,その中の最も高いものが選ばれる
  • 00:08 #kuiaiip blackboardモニタはそれを使ってKSI (活性化されたKSのこと)を生成し,agendaに入れる.blackboardモニタは新しいイベントに基づいて制御フォーカス(focus-of-control)も更新する.られ
  • 00:04 #kuiaiip Blackboardモニタは新しいイベントによってどのKSが起動されるべきかを同定し,トリガーされたKSのprecondition部を起動する.成功したKSは刺激と応答フレームを返す.

Tue, Apr 26

  • 23:56 #kuiaiip Hearsay-Ⅱはagendaを用いた黒板制御アーキテクチャを用いている.blackboardへの変更はBlackboardモニタにイベントとして通知される.
  • 23:51 #kuiaiip … STOP: PHRASE→PHRASE (停止処理を行い,最良の句仮説を選択する),RPOL: 各レベル:他のKSの仮説におかれた情報を使って,新しい仮説もしくは修正された仮説を選択する.
  • 23:47 #kuiaiip … PREDICT: PHRASE→PHRASE, CONCAT: (PHRASE,WORD)→PHRASE, WORD-CTL: WORD→WORD, WORD-SEQ-CTL: WORD-SEQUENCE→WORD-SEQUENCE, …
  • 23:43 #kuiaiip … PHRASE: WORD-SEQUENCE→PHRASE, SEMANT: PHRASE→DATA BASE INTERFACE, VERIFY: SEGMENT→WORD, PHRASE→WORD, …
  • 23:41 #kuiaiip KSとしては,(下層から上層に向かって) SEG: PARAMETER→SEGMENT, POM: SEGMENT→SYLLABLE, MOW: SYLLABLE→WORD, WORD-SEQ: WORD→WORD-SEQUENCE, …
  • 23:38 #kuiaiip HEARSAY Ⅱでは,黒板は7レベル:{PARAMETER, SEGMENT, SYLLABLE, WORD, WORD-SEQUENCE, PHRASE, DATA BASE INTERFACE}から構成され,処理が並列に進む.
  • 22:14 #kuiaiip SUSの場合のコンポーネント.Signal acquisition, Parameter extraction, segmentation, and labeling; Word spotting; Phase-island generation; …
  • 22:12 #kuiaiip The blackboard architecture [Erman 1980] Speech Understanding Systemから生まれた.多数の並列プロセス.例えば,聞きながら話す,といったことをしたい.階層モデルではできない.
  • 22:03 #kuiaiip Helmut Prendinger, Mitsuru IshizukaのLife-Like Charactersのビデオ一覧はこちら http://bit.ly/h0dh4q
  • 22:02 #kuiaiip [Cassell 2004]では,behavior生成のためのツールキットとしてBEATが紹介されたのちそれを使ったアニメーションが説明されている. http://bit.ly/eTsiOT
  • 21:57 #kuiaiip [Cassell 2004]では,BEAT (Behavior Expression Animation toolkit)が報告されている.こちらの論文はニーズ指向の[Cassell 1999]と対照的に,システム指向.
  • 21:20 #kuiaiip ReaはKQMLのアーキテクチャを用いている. http://bit.ly/ehm2jz
  • 21:07 #kuiaiip その他,あいさつや強調など.例えば,強調はビートを伴うといった知識を使って,発話のどの部分が強調されているかを検出できる.
  • 21:04 #kuiaiip ターンテーキング.Reaはターンを持つ話者をtrackし,ターン(発話権)を持っているときだけ発話する.一方,Reaは発話への割り込みはいつでも許している.
  • 21:00 #kuiaiip Reaはいくつかのモダリティでフィードバック(バックチャンネル)を与える.うなずき,周辺言語(例えば,”mmhmm”),あるいは”I see”といた発話.部分的にしかわかっていないときは,眉をあげる.
  • 19:41 #kuiaiip Rea.Justine Cassellのグループによる不動産紹介タスクを行う会話エージェント.ユーザが来ると姿勢や顔の向きでユーザの来場をacknowledgeする.
  • 19:08 #kuiaiip エピソード記憶に対話の過程で発生したイベントを記憶している.過去のインタラクションに依存.頻繁に採択される選択肢,情動の記憶を行う.
  • 19:05 #kuiaiip 対話マネジメントについては,取扱いの容易な状態遷移モデルを基本にしている.前方照応など談話構造に応じた処理を行うために文脈的な変数を用いている.
  • 19:02 #kuiaiip そのほかにもタスクに依存した語彙や口語表現の処理などが行われている.
  • 18:48 #kuiaiip 音声言語認識では、タスク遂行で重要になる人名などの固有名詞辞書に力を入れている。また、実際のやり取りで使われる短い表現をテンプレートマッチングで処理している。
  • 18:40 #kuiaiip Peedyではさまざまな工夫により階層的アーキテクチャをとりつつも柔軟な応答を実現している。
  • 18:36 #kuiaiip SHRDLUのころはいわゆる階層的なアーキテクチャ。 実装の見通しはよいが、融通のきいた柔軟な制御はできない。
  • 18:33 #kuiaiip 第三回は、会話エージェントの実装法。はじめは、手作りプログラミングであったが、やがてデータに基づいて挙動が生成されるようになる。この過程を追っていこう。

Mon, Apr 25

  • 07:34 査読委員の匿名化は簡単。例えば、IDと実名の対応表をつくり、事務局以外はアクセスできないようにすればよい。
  • 07:32 最終的には編集に責任を持つ編集委員長が裁定するがインタラクションがあるので誤りは防げるし、抑止もできる。
  • 07:30 人工知能学会では、私が編集委員長のとき、著者からの異議申し立て制度を導入した。
  • 07:28 要はコミュニケーションの問題であり、そのコンテクストが明らかにされていること。いまは明かにせず、暗に無謬性を仮定している。
  • 07:26 査読が誤り得ることは視野に入っている。IVAなどでは査読通知までに査読ドラフトに著者がコメントできる。経験では、著者はひどい不服を返すことはない。
  • 07:22 査読者は匿名。ダブルブラインドもあるがあまり有用には見えない。一方、編集委員は顕名であることも多い。
  • 07:19 どこの学会でも査読シートは編集委員が編集して返している。
  • 07:18 論文査読システムを参考にしよう。
  • 07:17 態度を変えれば秘密にしなければならないことも減る。
  • 07:15 秘密にしなければならないことは少ない。秘密の核を絞れば電子化可能。
  • 07:12 審査過程の完全電子化。電子化されていない部分は、セキュリティ、プライバシー。

Sun, Apr 24

  • 19:20 #kuiit I meant http://bit.ly/dHxI2Z
  • 19:19 #kuiit LaTeXのコマンドについて解説したサイトはほかにもいろいろ. http://bit.ly/h4TzVi
  • 19:17 #kuiit 一部使用していたLaTeXコマンドについては,次のサイトなどを参照してください. http://bit.ly/cnFlXU
  • 19:12 国産ロボットに関する追加記事 RT @nhk_news: 国産ロボット 作業に向け準備 http://nhk.jp/N3vM6Vjg #nhk_news
  • 18:59 Twitterつふやきスライドショーのサイトがあるんだ.普通のスピードで講義のつぶやきをみてもわからない. http://twitroll.com/
  • 18:52 #kuiit 5月2日は休講にします.
  • 18:47 #kuiit 仮定により,Uの平均符号長(=Vの平均符号長)がC_{i}の平均符号長より小さいため,V’の平均符号長がC_{i+1}の平均符号長より小さいことが導かれる.これは,C_{i+1}がコンパクト符号であるという前提に矛盾する.   QED
  • 18:47 #kuiit ここに至って矛盾が生じる.つまり,C_{i+1}とV’は同じ確率分布を持つ情報源SとS_{i+1}に対する瞬時符号(ゆえに一意復号可能符号)であるが,…
  • 18:45 #kuiit また, C_{i+1}の平均符号長=C_{i}の平均符号長-P(α)-P(β).である.
  • 18:45 #kuiit 従って,αとβを統合してできる縮退情報源Sは,C_{i+1}において符号語たちに対応づけられる情報源記号を発生させる縮退情報源S_{i+1}と同じ確率分布をもつ(情報源記号を置き換えれば同一化できる).
  • 18:45 #kuiit 一方,αとβはまさしく,ハフマン符号化において情報源S_{i}をS_{i+1}に縮退させ,C_{i}構成問題をC_{i+1}構成問題に帰着させるときに選ばれる情報源記号である.(いろいろな選び方があるが,そのどれをとっても同じである)
  • 18:44 #kuiit V’は明らかに瞬時符号だから,一意復号可能.また,V’の平均符号長=Vの平均符号長-P(α)-P(β).
  • 18:44 #kuiit αとβを統合した情報源記号γに対して,Vに対する符号の木において最深の葉をカットし,その親節点に対応する符号語を対応づけてできる符号をV’としよう.
  • 18:44 #kuiit そして,この2枚の葉は生起確率の最も小さい二つの情報源記号αとβに対応づけられている.
  • 18:44 #kuiit 補助定理によれば,UにCL等価なコンパクト符号Vが存在し,Vに対する符号の木における最深の葉は少なくとも2枚あり,最後の節点で分岐した2つの枝の先にある.
  • 18:43 #kuiit すると,C_{i}を対応づけた縮退情報源S_{i}の情報源記号に対する別の一意復号可能な符号Uが存在し,Uの平均符号長はC_{i}よりも小さいはずである.
  • 18:43 #kuiit C_{i+1}がコンパクトであるにもかかわらず,C_{i}がコンパクトでないと仮定しよう.
  • 18:43 #kuiit これは補助定理から簡単に示せる.概要は次の通り.
  • 18:42 #kuiit 残るは,C_{i+1}がコンパクト符号であれば,C_{i}もコンパクト符号であるという性質の証明だけとなった.
  • 18:42 #kuiit 最後に,自明な場合 ― つまり情報源記号の数が2つであり,それに対応づける符号は自明なコンパクト符号になる場合 ― に帰着される.その結果,C_{n}, C_{n-1}, …と順にC_{0}までのコンパクト性の成立が示される.
  • 18:42 #kuiit その結果,C_{i+1}において符号語たちが対応づけられる情報源記号の個数はC_{i}の情報源記号の個数より1個少ないので,C_{0}, C_{1}, C_{2}, …において,符号語たちが対応づけられる情報源記号の数は1つずつ少なくなっていき,…
  • 18:41 #kuiit 以下で示すように,「C_{i+1}がコンパクト符号であれば,C_{i}もコンパクト符号である」という性質が導ける.
  • 18:41 #kuiit 次いで,C_{i+1}において,情報源記号B_{i+1}への符号語の対応づけを削除し,かわりにB_{i+1}に対応付けられた符号語に0と1を継ぎ足した符号語をそれぞれ,A_{i,j1}とA_{i,j2}に対応づけたものを符号C_{i}としている.
  • 18:40 #kuiit … かわりに生起確率がp_{i,j1}+p_{i,j2}である新しい情報源記号B_{i+1}を追加してできる「縮退した情報源」に対して,ハフマン符号化によって符号C_{i+1}を構成する.
  • 18:38 #kuiit 3≦nであれば,A_{i, j}: p_{i,j}たちのなかからその生起確率p_{i,j1},p_{i,j2}が最も小さな情報源記号A_{i,j1}とA_{i,j2}を削除し,…
  • 18:38 #kuiit n≦2であれば自明.C: {A _{1,1}→0, A_{1,2}→1}とするか,C: {A _{1,1}→1, A_{1,2}→0}しかない.
  • 18:37 #kuiit ハフマン符号化の過程は次のような一連の再帰的な操作であると考えられる.目標:所与の情報源S_{i}={A_{i,1}:p_{i,1}, …, A_{i,n}: p_{i,n}}に対するハフマン符号C_{0}を求めること.
  • 18:37 #kuiit 次に,縮退した情報源という考え方を用いる.
  • 18:36 #kuiit そうでなく,βでない別の情報源記号γに対応づけられていれば,βとγの葉の対応づけを入れ替えれば,ここでいうC2となる.C2がC1とCL等価であるのは明らか.
  • 18:36 #kuiit しかし,第一の命題によれば,αに対応づけられている葉には兄弟がいる.その葉がβに対応づけられていればC2=C1である.
  • 18:35 #kuiit 証明.補助定理もどきの「証明」で使った二つの命題は正しい.第二の命題によれば,生起確率の最も小さい二つの情報源記号αとβには,C1に対する符号の木の最深の葉が対応づけられていなければならない.ただし,αとβは兄弟ではないかもしれない.
  • 18:34 #kuiit C2に対する符号の木における最深の葉は少なくとも2枚あり,最後の節点で分岐した2つの枝の先にある.そして,この2枚の葉は生起確率の最も小さい二つの情報源記号αとβに対応づけられている.
  • 18:32 #kuiit 正しい補助定理:任意のコンパクト符号C1とCL等価な次のようなコンパクト符号C2が存在する.
  • 18:32 #kuiit CL等価な符号C1とC2の平均符号長が等しいことは自明.
  • 18:32 #kuiit この情報源に対する二つの瞬時符号C1: {A→000, B→001, C→01, D→100, E→101, F→11}と,C2: {A→000, B→100, C→01, D→001, E→101, F→11}はCL等価である.
  • 18:31 #kuiit もう少し複雑な例.S: {A: 0.123, B: 0.127, C: 0.25, D: 0.124, E: 0.126, F: 0.25}という情報源について考えてみよう.
  • 18:30 #kuiit 例えば,C2: {A→00, B→01, C→10, D→11}とC3: {A→00, B→10, C→01, D→11}はCL等価.
  • 18:30 #kuiit 所与の2つの符号C1とC2に対して,同じ生起確率を持つ情報源記号に同じ符号長の符号語を対応づけるとき,C1とC2はCL等価であるという.
  • 18:29 #kuiit 修正版を作るために,CL等価(Code Length Equivalent)という概念を導入しよう.
  • 18:29 #kuiit しかし,最深の葉が3枚以上のとき(反例に示したように,そのようなケースは実際存在する!)は,そうは言えない.
  • 18:29 #kuiit コンパクト符号に対応する符号の木において,最深の葉が2枚しかないときは,2つの命題から補助定理もどきの結論 ― 「最後の節点で分岐した二つの枝の先にある葉は,生起確率の最も小さい二つの情報源記号に対応づけられている」 ― が導かれる.
  • 18:28 #kuiit ではどこがおかしいのか?
  • 18:28 #kuiit 第二の命題,「コンパクト符号に対応する符号の木において,最深でない葉に対応づけられている情報源記号の生起確率は,最深の葉を対応づけられた情報源記号の生起確率と同じまたはそれより大きい」も正しい.
  • 18:28 #kuiit 第一の命題,「コンパクト符号に対応する符号の木において,最深の葉は少なくとも2枚あり,最後の節点で分岐した2つの枝の先にある.」は正しい.
  • 18:27 #kuiit 「補助定理もどき」の「証明」は,2つの命題の証明から成り立っている.
  • 18:27 #kuiit にもかかわらず,「補助定理もどき」の「証明」がある.これをたどってどこに誤りがあるか調べてみよう.
  • 18:27 #kuiit こうした反例はいくらでも作れる.演習:もっと複雑なものを作ってみよう.
  • 18:26 #kuiit つまり,C3に対応する符号の木において,α(この場合はD)とβ(この場合はC)には,最後の節点で分岐した2つの枝の先にある葉が対応づけられているわけではない.
  • 18:26 #kuiit C3はハフマン符号化では生成できないコンパクト符号であり,かつ,補助定理もどきで言っているようにはなっていない.
  • 18:25 #kuiit ここで,C2に注目しよう.平均符号長だけを問題にしているのだから,A~Dに対する符号語を入れ替えてできる,C3: {A→00, B→10, C→01, D→11}だってコンパクト符号だ!
  • 18:25 #kuiit {C→110, D→111}, {C→10, D→11}がそれ.
  • 18:24 #kuiit … そのいずれについても補助定義もどきでいっている事態が成り立っている.
  • 18:24 #kuiit 情報源S2: { A: 0.35, B: 0.3, C: 0.2, D: 0.15}については,二つのハフマン符号C1: {A→0, B→10, C→110, D→111},C2: {A→00, B→01, C→10, D→11}があるが,…
  • 18:23 #kuiit 先の情報源S1: {A: 0.6, B: 0.25, C: 0.1, D: 0.05}に対するハフマン符号{A→0, B→10, C→110, D→111}については,{C→110, D→111}がα,βに相当(順不同).
  • 18:22 #kuiit これまで作ってきたハフマン符号については,補助定義もどきでいっている事態が成り立っていることを確認しよう.
  • 18:22 #kuiit 節点の深さ:根からその節点に至るまでのエッジ数.
  • 18:21 #kuiit 補助定義もどき(つづき): … そして,この2枚の葉は,生起確率の最も小さい2つの情報源記号α,βに対応づけられている.」
  • 18:21 #kuiit 補助定義もどき:「コンパクト符号に対する符号の木において,根から最も遠い位置にある葉(「最深の葉」)は少なくとも2枚あり,最後の節点で分岐した2つの枝の先にある.…
  • 18:20 #kuiit 閑話休題.まず,補助定理もどきから.
  • 18:20 #kuiit 今回間違うと具合が悪いので,結論に至るまで,Twitterメッセージはバッファリングして下書き中.これから連続アウトプット(ごめんなさい).
  • 18:17 #kuiit 実は,教科書(初版32刷)の誤りに気づかなかった.講義のあと著者に連絡し,確認した.この誤りはあとの版で修正された.
  • 18:17 #kuiit その場で,訂正の仕方のイメージは浮かんだが,きちんと書き下すことができなかったので,翌週の講義で誤りの内容と訂正版を示す羽目になった.
  • 18:16 #kuiit この講義をはじめて,3年たったとき,講義時間中に補助定理もどきの証明をしようとしたところ,ロジックがおかしいことに気づき,立ち往生した.
  • 18:16 #kuiit デバッグの積み重ねこそが科学技術の発展プロセスなのだ.科学技術者にとって疑うことの重要性を示唆する例題でもある.
  • 18:16 #kuiit 第四に,このような誤りの内容,実態,その訂正の経緯を見ることは,学ぶ者には意義がある.
  • 18:14 #kuiit 第二に,補助定理もどきは内容も文面もわかりやすい.第三に,「補助定理もどき」は,正しいものとしていくつかの教科書やインターネットで紹介されている.
  • 18:14 #kuiit 正しい補助定理からはじめればいいようなものだが,そうしないことにはいくつか理由がある.第一に,正しい補助定理は,内容も文面も補助定理もどきより複雑.
  • 18:12 #kuiit まず「補助定理もどき」を導入する.この補助定理もどきは,厳密には正しくないが,間違いはわずかである.少しデバックすれば正しい補助定理になる.
  • 18:11 #kuiit 以下は少し標準的でないやり方で進める.
  • 00:56 #kuiit では,なぜハフマン符号化を行うとコンパクト符号が得られるのか?…つづく
  • 00:54 #kuiit そういうときは,選び方によって異なる符号になるが,どの符号も平均符号長は最小(いずれもコンパクト符号)になる.
  • 00:53 #kuiit 情報源S2に対してハフマン符号化を実行すると,途中で「最も小さい生起確率をもつ情報源記号に対応づけられた2つの葉」が一意に決められない,という場面に遭遇する.
  • 00:49 #kuiit もう一つの例題.情報源S2: 生成される情報源記号とその生起確率は次の通り.A: 0.35, B: 0.3, C: 0.2, D: 0.15.
  • 00:47 #kuiit 平均符号長は1.55になる.
  • 00:46 #kuiit この場合,符号アルファベットを{0,1}とすると,A→0, B→10, C→110, D→111となる.0と1は入れ替えても同じだから,A→1, B→01, C→001, D→000でもよい.
  • 00:38 #kuiit ハフマン符号の構成法はたったこれだけ.次の例題について試してみよう.情報源S1: 生成される情報源記号とその生起確率は次の通り.A: 0.6, B: 0.25, C: 0.1, D: 0.05.
  • 00:34 #kuiit (2b) 新たに1個の節点を生成し,その節点と2枚の葉を枝で結ぶ.2本の枝の一方に0,他方に1を割り当てる.その節点に,2枚の葉の確率の和を対応づける.ここで選択した2つの葉を葉の集合から除き,新たに生成された節点を葉の集合に追加する.
  • 00:33 #kuiit (2a) 最も小さい生起確率をもつ情報源記号に対応づけられた2つの葉を選択する.
  • 00:33 #kuiit ハフマン符号の作り方(2元符号の場合):2. 葉が1枚になるまで以下の(2a)と(2b)を繰り返す:
  • 00:31 #kuiit ハフマン符号の作り方(2元符号の場合):1. 各情報源記号に対応する葉の集合を作り, それぞれの葉には情報源記号の生起確率を対応付ける.
  • 00:25 #kuiit 以下で導入するハフマン符号はコンパクト符号の構成法の一つ.
  • 00:24 #kuiit コンパクト符号:所与の情報源Sから発生する情報源記号に一つずつ符号語を割り当てる一意復号可能な符号のうち,平均符号長が最小になるもの
  • 00:24 #kuiit マクミラン不等式とクラフト不等式は同形だから,平均符号長最小の瞬時符号は,一意復号可能な符号の中でも平均符号長最小になるということに注目すると,我々がめざすものは次のように定義されるコンパクト符号であるということになる.
  • 00:23 #kuiit 我々がここでめざすものは,瞬時復号可能かつ効率的(=平均符号長最小)の符号である.
  • 00:07 #kuiit 所与の情報源Sから発生する情報源記号に一つずつ符号語を割り当てる符号化を考えてみよう.
  • 00:02 #kuiit そろそろこちらも開始.第3回はハフマン符号の話から.

Sat, Apr 23

  • 23:09 残念ながら1979年に東京で開催された時の公式記録は残っていないようだ. http://bit.ly/f7Imm7
  • 23:08 IJCAIは,1969年にWashington D.C.で初回が開催され,その後隔年(既数年)に開催されてきた.2007年の第20回はインドで開催. http://bit.ly/f7Imm7
  • 19:25 Google Chromeでエンコードを変えるには,設定>ツール>エンコードで
  • 19:22 IJCAI-97は名古屋で開催.Webページはこちら(エンコードをISO-2022-JPにしてください) http://bit.ly/eh2SIz
  • 19:18 IJCAI (International Joint Conference on AI)は1979年と1997年の2回日本で開催された.
  • 19:07 人工知能学会設立(1986年7月)の少し前の1986年3月にATRが設立された.  http://www.atr.jp/
  • 19:03 第五世代コンピュータ(1982-1992)の次はリアルワールド・コンピューティング(RWC)プロジェクト(1992-2001)だった. http://bit.ly/esFKG3
  • 18:56 次は第五世代コンピュータプロジェクト.Wikipediaは批判的だ. http://bit.ly/hLt3hb
  • 13:36 海中探索ロボ,不明者捜索,海中の様子も調査.アメリカのロボットと日本のロボット http://bit.ly/dZdrtP
  • 13:04 北野,浅田氏が1993年に提案したロボカップも我が国発 http://bit.ly/eAwI98
  • 13:02 我が国のユニークなプロジェクトの一つはレスキューロボット http://bit.ly/ibyIYX
  • 13:00 国内では池内克史先生が実世界(例えば,大仏,飛鳥,バイヨン寺院)のアーカイブ化のプロジェクトを転換しておられる. http://bit.ly/hs28Bu
  • 12:58 1995年にはアメリカ大陸横断の自律走行自動車(CMU)にもかかわっておられたらしい(要確認) http://bit.ly/fpucUL
  • 12:54 Eye Visionは,スタジアムに設置された30台のテレビカメラを使って,いろいろな(概念上は任意の)角度からプレイを鑑賞できる. http://bit.ly/euAwbj
  • 12:52 金出先生はその後,CMUロボット研究所長になられた.ここでの業績は多い.よく知られているのは,2001年の第35回スーパーボウル・CBS全米テレビ中継で採用されたEye Vision.
  • 12:40 先の記事によると1970年の大阪万博は金出先生の修士修了の年.つまり,万博で顔認識プログラムが展示されたとき金出先生はD1のときであったことになる. http://bit.ly/fVo1V0
  • 12:18 しかしもっと前は,金出武雄先生の一連の研究がある.1970年の大阪万博での顔認識プログラム.世界で初めての顔認識プログラムとされている(要確認).金出先生の経歴は武田計測先端知財団からの次の記事がわかりやすい http://bit.ly/fpucUL
  • 12:07 日本にも類似のプロジェクトはある.典型例はホンダのアシモ.
  • 12:06 アメリカのAI研究は企業のドリームプロジェクトにも引っ張られている.例えば,DeepBlue, Watson,いずれもIBM Corporation
  • 12:05 アメリカのAI研究はミッション(DARPAやNASA)志向.例えば,The Mars Exploration Rovers (2003) ,ALVINN.
  • 11:57 国産ロボットを投入(昨日の新聞でした) … http://bit.ly/dI8OSN

Fri, Apr 22

Thu, Apr 21

Wed, Apr 20

  • 13:50 #kuiaiip 2p Rea.不動産物件の紹介をする会話エージェント.非言語コミュニケーションの本格的な取り扱いがされている.
  • 13:48 #kuiaiip 2p Jennifer James.いまはデモサイトはなくなっている.
  • 13:48 #kuiaiip 2p Jennifer James. back storyによる物語性の導入.ユーザを引き込む.頑健な自由対話(ただし上りはテキスト入力).下りはマルチモーダル(合成音声付).
  • 13:46 #kuiaiip 2p ここでPeedy鑑賞.1997年よりも前の作品だがよくできている.固有名詞の音声認識が強い.
  • 13:45 #kuiaiip 2p (3) Manage interruptions effectively, (4) Acknowledge the social and emotional aspects of interaction, … Rqmts [Ball 1997]
  • 13:43 #kuiaiip 2p (1) Support interactive give and take, (2) Recognize the costs of interaction and delay, … Requirements [Ball 1997]
  • 13:41 #kuiaiip 2p ToolからAssistive interfaceへ.Personaプロジェクト@microsoft research [Ball 1997]
  • 13:40 #kuiaiip Ozプロジェクトで考慮に入れている属性:Personality, Emotion, Self-motivation, Change, Social relationships, Illusion of life.
  • 13:38 #kuiaiip Ozプロジェクト.[Bates 1992] Interactive Drama.Drama=Character+Story+Presentation
  • 13:36 #kuiaiip Ludlowのモデル.競合する活動は相互に抑制しあう.競合しているときはwinner-takes-all.活性度は促進要因マイナス疲労.ある活動を続けると疲労が増えるが,止めると減衰する.
  • 12:07 #kuiaiip 2p 動物は複数の行動をするとき典型的にはそれらの間で迷うことはないが,より重要なことが起きると,今やっていることを中断する.
  • 12:04 #kuiaiip 2p 抑制(inhibition)と疲労(fatigue)が有用な概念.動物はおおむね一時に一つのことをするが,ときどき複数のことを同時にしているようにもみえる.
  • 12:01 #kuiaiip 2p 今日,ここまでたどり着きませんでしたが… 動物学(Ethology)の考え方がBelievable agentを作る参考になる.

Tue, Apr 19

  • 23:56 #kuiaiip “For the user not to say “Wait a minute, this is a dumb robot, my dog would never do that!” [Blumberg 1994]
  • 23:54 #kuiaiip “For the user to say “Hey, it acts just like my dog.” [Bates 1994]
  • 23:54 #kuiaiip Believable animals: How are we to build behavior-based animated animals? [Bates 1994]
  • 23:51 #kuiaiip Believable agents: critical in theater, film, animation, radio drama, … [Bates 1994]
  • 23:50 #kuiaiip “Believable agent provides the illusion of life, and permits the audience’s suspension of disbelief.” [Bates 1994]
  • 22:59 #kuiaiip 会話的人工物への要請. (1) 社会的なインタラクション,(2) パーソナルサービス, (3) 生命らしさ
  • 22:56 #kuiaiip “Anything that seemed to be a real person or place was real” [Reeves & Nass 1996]
  • 22:55 #kuiaiip “… and a world in which all perceived objects were real physical objects” [Reeves & Nass 1996]
  • 22:54 #kuiaiip “The human brain evolved in a world in which only humans exhibited rich social behaviors, …” [Reeves & Nass 1996]
  • 22:52 #kuiaiip “[P]eople are not evolved to twentieth-century technology. …”Reeves & Nass (1996)
  • 22:47 #kuiaiip では,なぜThe Media Equationが成立するのか?
  • 22:44 #kuiaiip The Media Equationによれば,コンピュータ,テレビ,ニューメディアと人とのインタラクションは基本的に社会的であり,自然である.(Reeves & Nass, p. 5)
  • 22:42 #kuiaiip The Media Equationが成立する,つまり”media equal real life”であると主張している(p. 5).
  • 22:38 #kuiaiip CASAはReeves & NassのThe Media Equationで展開.
  • 22:35 #kuiaiip 基本となる概念はCASA: Computers Are Social Actors.[Nass 1994] “Individuals’ interactions with computers are fundamentally social”
  • 22:06 #kuiaiip Apple’s Knowledge Navigator [1987], … (3) multi-modal conversation, (4) flexible dialogue management.
  • 22:05 #kuiaiip Apple’s Knowledge Navigator [1987], Phil (1) a bow-tie waring butler, (2) natural language understanding, …
  • 22:03 #kuiaiip PUT-THAT-THERE [Bolt 1980] “gesture aided by voice” → “gains precision”
  • 21:52 #kuiaiip PUT-THAT-THERE [Bolt 1980] “Voice can be augmented with simultaneous pointing” → free usage of pronouns;
  • 21:49 #kuiaiip “… and a focus-of-control mechanism to identify potential actions of greatest value.” [Erman 1980]
  • 21:48 #kuiaiip “Hearysay-II system comprises problem solving components to generate and evaluate speech hypotheses, … [Erman 1980]
  • 21:46 #kuiaiip HEARSAY-II 独立なプロセスを調整して,協調的な問題解決が行われるようにする.
  • 21:42 #kuiaiip HEARSAY-II Speech Understanding System [Erman 1980].問題:意図から意味的,構文的な構造化を通して,聴取可能な音波までの長い道のりをたどって復元するタスク.
  • 19:56 #kuiaiip SHRDLUは理解した内容に従って積み木の世界で積み木を動かした.例えば,「Pick up a big red block」 [Winograd 1972]
  • 19:54 #kuiaiip SHRDLU [Winograd 1972].「SHRDLUの名称はETAOIN SHRDLUに由来している」 Wikipedia http://bit.ly/dMNLIc
  • 19:50 #kuiaiip ELIZA [Weizenbaum 1967].わかっているふりをする表層的な対話.(1) キーワードの道程,(2) 最小の文脈の発見,(3) 適切な変形の選択,(4) キーワードがないときの応答生成,(5) ELIZAスクリプトは編集可能.
  • 19:43 #kuiaiip LUNARでは,WoodsのATNG (Augmented Transition Network Grammar)が導入された.構文解析,意味解析,情報検索の階層構造.
  • 19:42 #kuiaiip LUNAR (The Lunar Natural Sciences Natural Language Information System) [Woods 1973].人間が(定められた操作法を覚えて)機械に近づくのではなく,機械から人間に近づく.
  • 19:34 #kuiaiip 会話エージェントへの道.自然言語対話システム,音声対話システム,(身体を持つ)会話エージェント,知的仮想人間.
  • 19:26 #kuiaiip 今回は会話エージェント.まず,Justine Cassellから.
  • 19:26 #kuiaiip 2回目.資料は昼ごろUP.いまから予習.
  • 19:24 #aiipopen OBの久保田さんからMYCOM2011への誘い http://bit.ly/fJYtsB
  • 19:09 @hashtagsjp #aiipopen 知能情報応用論分野のオープンな討論
  • 19:08 @hashtagsjp #kuiit KUECS情報理論についてのオープンな討論
  • 19:07 @hashtagsjp #kuiaiip KUI人工知能特論についてのオープンな討論
  • 14:22 研究者は外と交わったほうが強くなるのに。
  • 14:21 他社への引き抜きを恐れてか、研究者プロフィールなどなし。コンタクトも大変。
  • 14:20 典型例は企業研究所の研究者情報。
  • 14:19 伝統的な企業にもその傾向。社外秘の何と多いことか。
  • 14:14 事故を恐れて有用な書類も倉庫のなか、お蔵入り。
  • 14:09 セキュリティを高めると有用性は低下。
  • 14:08 取り敢えず以下は情報セキュリティに限定。情報の有用性に関する議論が欠けている。
  • 14:05 セキュリティ議論が横行しすぎ。対立概念を導入しないときりがなく進む。
  • 13:55 #aiip_open アクティビティは全体ミーティングやSIGの案内と記録。studentアカウントで書き換え可能
  • 13:43 #aiip_open 研究室privateを整備中。めざすは、SOHOのための人力ワークフローシステム。

Mon, Apr 18

  • 08:45 #kuis_cs_is_open \max(d_i)が符号系によって定まる定数であることを勘案すると,すべてのmについて,c^m \leq m \times \max(d_i)が成立するためには,c \leq 1でなければならない QED
  • 08:43 “Theory of naive thoughts”.references, articulation, images. Ref. Naive physics (Hayes)
  • 08:43 #kuis_cs_is_open ここで接続長2^(-l)になる系列の個数N_lは2^l以下でなければならないことに注目すると,c^m \leq m \times \max(d_i)が導ける.
  • 08:10 #kuis_cs_is_open c^mは与えられたすべての符号語をm個つないでできる全ての系列αについて2^(-|α|)を計算し、加えたものに等しい。
  • 08:04 #kuis_cs_is_open マクミラン不等式の証明骨子。c^mという量を考える。
  • 07:50 #kuis_cs_is_open 一方、C4では情報源記号AやBが現れてもすぐに現れたと告げられない?例えば、011111。
  • 07:47 #kuis_cs_is_open 11010111などC3ではどの情報源記号が現れてもその場でそうだと言える
  • 07:44 #ku_cs_is_open 区切れば良さそうなものだが、区切るためにはコストがかかる。必要なら一文字あてる。

Sun, Apr 17

  • 22:44 時間があったら無人ヘリについての詳細について調べよう. Reading:NHKニュース 原子炉建屋内部を無人ヘリで撮影 http://nhk.jp/N3vF6RcW
  • 19:06 「アメリカ製の無線遠隔操作ロボット」か,どのようなものだろう. RT @nhk_news: 原子炉建屋 ロボットで調査 http://nhk.jp/N3vF6RvE #nhk_news
  • 18:12 #ku_cs_is_open 演習.マクミラン不等式を証明してみよう.
  • 18:11 #ku_cs_is_open 一意復号可能符号に制約を緩めると平均符号長を短縮できそうに思える.それにより,クラフトの不等式を満足しない符号語長セットを持つ一意復号可能符号がありそうにも思えるのであるが,マクミランの不等式はそんなことはないということを示している.
  • 18:07 #ku_cs_is_open 瞬時符号の集合は,一意復号可能符号に真のサブセットである.
  • 18:05 #ku_cs_is_open マクミランの不等式はクラフトの不等式と同形である.
  • 18:04 #ku_cs_is_open マクミランの不等式.一意に復号可能な符号が存在するための符号長セットの必要十分条件を与える.
  • 16:27 #ku_cs_is_open ここでクイズ.そのような符号を作ってみましょう.
  • 16:26 #ku_cs_is_open 「この符号を見てください.クラフトの不等式を満たしているのに瞬時符号じゃありません!」という質問が時々ある.
  • 16:22 #ku_cs_is_open クラフトの不等式が言っているのはそのような長さセットを持つ符号語から構成される符号を構成可能であるということだけ.符号語をうまく選べば必ず実現でいるということ.
  • 16:20 #ku_cs_is_open クラフトの不等式の解釈は注意が必要.この条件を満たす長さをもつ符号語から構成される符号が必ず瞬時復号であるとは言っていない.
  • 16:18 #ku_cs_is_open リソースという考え方を使う.2元の場合,接頭条件が満たされるようにするためには,長さ1ならば2個の符号語が,長さ2ならば2^2の符号語が,長さdなら2^dの符号語が使える.
  • 16:14 #ku_cs_is_open ここでクラフトの不等式.長さがl1, …, lMの符号語を何個とれるか?
  • 16:10 #ku_cs_is_open 接頭条件:どの符号語も他の符号の接頭になっていないこと.瞬時符号の必要十分条件は接頭条件が満たされること.
  • 16:02 #ku_cs_is_open 符号の木で,ある語Aが別の語Bの上流にあるとき,AはBの接頭であるという.
  • 15:55 #ku_cs_is_open 節点に対応する符号語は,根からその節点に至る経路に対応した選択に従って符号アルファベットを割り当ててできたものである.
  • 15:50 #ku_cs_is_open 符号の木:符号化で使われる符号語の集合を構造的に表したもの.根は出発点,節点は符号アルファベットの有限系列,葉は符号語.深さiの枝は,符号語のi文字目の選択肢を表す.
  • 15:46 #ku_cs_is_open 瞬時符号を理解する助けとして符号の木を用いる.
  • 15:39 #ku_cs_is_open 我々が興味を持つものは瞬時符号である.
  • 15:36 #ku_cs_is_open 等長符号なら,異なる情報源記号に同じ符号語を対応付けない限り瞬時符号.しかし,非等長符号の場合は少し考察が必要.
  • 15:35 #ku_cs_is_open このほかに符号化は,符号に含まれる符号語の長さに着目して,等長符号,非等長符号に分類できる.
  • 15:27 #ku_cs_is_open ここで想定している状況は,情報源を監視している「エージェント」がいて,情報源記号に対する符号語を次々に切れ目なく送り出す.その符号語の時系列―受け手からみると符号アルファベット列―を見ている受け手が,もとの情報源記号列を復元しようとしている.
  • 15:19 #ku_cs_is_open 瞬時符号はさらに強い条件.符号アルファベット列に符号語が出現したら直ちにそれを言い当てることができるとき.
  • 15:07 #ku_cs_is_open 一意復号可能性.与えられた符号語列がどの情報源アルファベット列から生成されたものか,言い当てることができるか?YESならば,一意復号可能.
  • 15:00 #ku_cs_is_open 符号化といっても有用な符号化とそうでないものがある.まず,符号化について整理しておこう.
  • 14:57 #ku_cs_is_open 平均符号長は符号化のしかたに依存する.
  • 14:52 #ku_cs_is_open 情報源の確率モデルと,符号化(=各情報源記号に符号語(=符号アルファベットの有限列)を対応付けること)を与えると,平均符号長が決まる.
  • 14:45 #ku_cs_is_open 当面の間(ブロック符号化の話が出てくるまで),一定の規則に従って,1情報源符号ごとに1符号(符号アルファベットの列)を対応付けることにする.
  • 14:41 #ku_cs_is_open 情報源の符号化.ある確率モデルに従って情報源から生成される記号列(情報源記号の列)を記述する符号アルファベットの列を生成する.
  • 14:19 #ku_cs_is_open こういう問題設定のお決まりとして,情報源符号化の限界についても議論される.
  • 14:14 いやエリザベス1世 http://bit.ly/e7Spez だったかもしれない.
  • 14:11 正確にはクィーン http://bit.ly/gumk3u 以来.
  • 14:10 ヘレンミレン http://bit.ly/dSvSRH は昔からのファン.
  • 14:07 The last stationはとても面白かった. http://bit.ly/hV7YPI
  • 14:02 アメリカ製ロボット登場.お手並み拝見. RT @asahi: 3号機建屋内、ロボット調査開始 放射線量や温度測定 http://t.asahi.com/24vq
  • 13:56 終着駅、トルストイ最後の旅、原題 The last station
  • 10:50 #ku_cs_is_open 「よい」情報源符号化法とは,情報源記号あたりの平均符号長を最小化すること.つまり,平均的な効率だけを問題にしている.数理的な枠組みで議論するために,確率モデルを用いる.
  • 10:49 #ku_cs_is_open 2. 情報源符号化の目的は,できるだけよい情報源符号化法,復号法を設計すること.
  • 10:47 #ku_cs_is_open そろそろこちらに移ろう.第2回講義.今回は,情報源符号化とその限界について.
  • 10:27 国民レベルでは被災者を助けたいという心は海外でもとても強いと感じる一方で,事故への国の対応と情報発信には事件発生直後から強い批判.
  • 10:25 今回の大震災に限って言えば,海外のメディアに目を向けることが重要.我々はもちろん大地震と大津波の被害者であるが,海外からは,いまや人災として位置付けられるようになった原子炉事故によって世界に迷惑をかけている著本人であるという目線が向けられている.
  • 10:20 要は,「NHKの報道を信じなさい」と繰り返し言って,国民のメディアリテラシーを傷つけている.むしろ,「NHKはこのようにベストを尽くしている.誤りもあり,伝えるべきことが伝えられないかもしれないが,そのような不完全さはこの世にある限り不可避なものである」というべきではないか.
  • 10:18 こういっている傍らで,いま傍らで放映しているNHKとっておきサンデーでは,「NHKの報道がいかに素晴らしく,適切であり,人々の役に立っているか」というキャンペーンを繰り返している.
  • 10:16 風評被害の責を政府が負うのであれば,そのつけは増税/別のところでのサービス低下などの形で国民に返ってくるのである.結局,政治は国民の鏡(理想と言う意味ではなく,結局のところ国民の心を反映したものという意味)
  • 10:11 もちろん,社会現象の場合ははるかに複雑だから,メッセージが常にゲインがあるという発想は単純すぎるだろう.
  • 10:10 現実にはそう言うことは実現できないが,天気予報の「雨だ」というメッセージの確度と,天気の事前確率に関する良質の確率モデルがあれば,相互情報量の分だけゲインがある.
  • 10:08 明日70%の確率で雨だというメッセージは,傘を持っていく,傘を持っていかないことについてリスクとベネフィットの評価について一定の寄与をする.
  • 10:06 好例は天気予報.天気予報が誤らないためには,何も言わないこと.あるいは,明日は晴れか,曇りか,雨か,…のいずれかだと言うこと.でもそれは価値はゼロ.「明日は雨が降りそうだ」と言ってくれることは価値を生じている.
  • 10:05 (結果的に)誤りを含んだ言明,不完全な言明はコストがあるが,ベネフィットもある.
  • 10:04 言わないことこそが問題だという認識が欠けている.そうした無為こそが風評を招いている.
  • 10:02 この条件を満足するための最も安易な方法は何も言わないこと,何も言わなければ誤ることはない.
  • 10:02 政府がベストを尽くして最も確かな情報を流すべきだということはいうまでもない.それは論理的には半分しか言っていない.
  • 09:58 でも,今やってる日曜討論ではパネリストは口をそろえて,「風評被害は政府が責任を負うべきだ」,「風評被害は東電が責任を負うべきだ」と言っている!絶句.
  • 09:56 そもそも,自由主義国の出発点は情報統制の危うさ,不可能性の認識に基づいている.自由主義は,万人は不完全であり,それを束ねた政府も不完全であるということ認識から出発し,複雑な世界に対応できている.
  • 09:52 「メディアリテラシーがない人にも情報が正しく伝わるようにしなければならない」,あるいは「(国民の大多数は)メディアリテラシーがないから,いかなる人が読んでも正しく解釈される情報だけを流すべきだ」という情報統制思想はそれ自体危うい.
  • 09:49 もちろん,事実性に関わる日本語の語尾の部分は伝言ゲームのように不正確に伝えられるから,その解釈にはメディアリテラシーが必要.
  • 09:48 それがTwitterという装置を使って観測されるのだから,素晴らしいことではないか.
  • 09:47 一方で,川上氏の言うように,不安が表明されると,心の中のさまざまな不安が表出されるて広がるだろう.
  • 09:46 少数意見でも価値があるものは,「なるほど!」とretweetされるから,それによって暗黙知が短時間で形式知に変換される傾向があるだろう.
  • 09:44 Twitterはローカルなつぶやきだし,賛同したことはretweetできるから,多数意見が多数になる傾向はある.
  • 09:44 ただし,意見の集約の仕方は知恵がいるところ.
  • 09:43 集合知の理論では,皆が素直に思った通りつぶやくことが良質の集合知に近づくということになっている.(要証明)
  • 09:41 例えば,常識的に見てその通りという意見は,よほどそれが脅かされたと感じない限り発言されない.前の人の発言とまったく同じ意見は(通常のディスコースでは)発言されない.
  • 09:39 仮に全員がactiveに聞いていて,平等/公平に発言機会が与えられているような場においてさえ,発言というメディアで観測できる意見の平均値(あるいは分布)と,無記名投票というメディアで観測できる意見の平均(あるいは分布)は違っているのが普通.
  • 09:37 Twitterでつぶやかれていないことが多い.むしろ,Twitterは氷山の一角.
  • 09:36 メディアリテラシーが必要なことを示唆している.
  • 09:35 RT @sayamomo: Twitterが世の中の流れではないことを痛感した夜。自分の価値観にあった意見が流れるTLでは、それが全てのような気がしてしまう。…Twitterなんてやってない買い占め世代の意見がTLに流れることはない。歳をとればとるだけ、変化を嫌うものなのかも…
  • 08:53 http://bit.ly/fDtvHl 気持ちはわからないではないが,この発言自体が情報の本質に無知な発言だといえる.
  • 08:51 「地震等に関する不確かな情報等」本人が確かだと思っているだけでいいのか?根拠だと思っていることが危ういかもしれない.そもそも不確かでない情報などない.
  • 08:50 http://bit.ly/fDtvHl でいう「地震等に関する不確かな情報等、国民の不安をいたずらにあおる流言飛語」はどうやって判断するのだろう?
  • 08:49 RT @ichiyanakamura: 無視すればいいです。@uesugitakashi RT @masason: 私が三日間tweetをストライクした原因は、下記です。皆さん、どう思いますか?http://bit.ly/eQagDq

Sat, Apr 16

  • 11:20 CNN “Protesters hit Syrian streets” “CNN cannot confirm the the authenticity of the videos”と前置きをしたうえで,ビデオの放映をしている.
  • 11:08 原発「安全神話」に葬られた日本製災害ロボッ http://s.nikkei.com/huU2Lp 残念ながら記事の本質は日経新聞を購読してないとわからない
  • 11:04 面白い解釈だが,こういうのは専門家の解釈,どうやって?その正当性は?単なる憶測,エンタ,∞個の解釈?… RT @nikkeionline: グーグルの株価急落 市場「ベンチャー回帰」を不安視 http://s.nikkei.com/epdgpE
  • 11:00 Amazing Kansas Tornado Footage – Unedited だけど音楽が入ってる http://youtu.be/ZN2_czSBSD0
  • 10:59 Tornade up close YouTube http://youtu.be/o231V5bYQrI
  • 10:06 #jsaiopen 人工知能がクイズ王に挑戦,後篇はこちら http://bit.ly/1apKNX
  • 09:38 #jsaiopen 帰ってテレビをつけたら山口先生のサイエンスゼロ http://bit.ly/edL002
  • 09:36 人工知能技術は適用できないでしょうか? RT @nikkeionline: 届かぬ被災地の声、支援阻む「情報断絶」 http://s.nikkei.com/eUKVHo
  • 09:35 Twitterって思ったより揮発的?比較的こまめに記録しないと消えてしまう?
  • 09:24 @hymkw #jsaiopen にも是非どうぞ.若い人にとって魅力的な学会にするためには,とか,人工知能のすごい研究,とか,こんな研究をしているひとはいるか,とか,理事会で言えなかったこととか,…
  • 03:34 ①は飾り.しかも危うい.③は天下り的に押し付けている.結論だけなら歓迎でも,論旨はたとえエッセイであってもconfusing.
  • 03:32 以上を要すれば,「①心の科学は確立していない.だから感動するロボットも作れない.一方,②感動が元気をもたらすメカニズムの存在が証明されつつある,③文化芸術は(そのメカニズムはわからなくても)感動をもたらす,④ゆえに文化芸術は元気をもたらす」といのが骨子.
  • 03:24 根拠を与えることなく,文化芸術は感動を与えると言っている.
  • 02:55 なのにどうして,文化芸術は感動を与えるといえるのか?
  • 02:53 そして,突然,「文化芸術は感動を与える」という命題を持ち出して,「文化芸術は感動を与える,それは人々を元気にする」を主張している.前提である,「文化芸術は感動を与える」はそうであるときもないときもある.そもそも「心の働きは科学的に解明されていない」のではなかったのか?
  • 02:47 このエッセイの前半では「心の科学は確立していない,ゆえにロボットに感動させることはできない」を述べている.後半では,「感動という心の状態は元気という心身の状態を引き起こすメカニズムが知られてきた」ことを根拠に,「感動を与えると元気になる」を主張している.
  • 02:26 椅子は感動する能力を持つ必要はないが,ロボットが感動する能力を持つ必要がある,という点について掘り下げたら,もっと面白い言説になっていただろう.
  • 02:16 第三に,ロボットが感動できないというのであれば,なぜそれがやり玉に挙げられなければならないのか?ロボットでなくて椅子ならどうなのか?感動できないからと言って椅子が糾弾されなければならないのか?
  • 02:11 そういう日がいつ来るかわからないが,無限のかなたではないだろう.今のペースで200年もたてば,想像もできないくらいの進歩がなされているだろう.いまから200年前,いまの生活が一体どれだけ具体的に想像できただろうか?
  • 02:06 しかし,「近似レベル」という観点で見れば,ほんの少しだが心を持っているようにみえるロボットから出発し,改良を加えていけば,次第に近似度が高まり,いずれ「本当に心を持っているといえる存在」と区別ができなくなるところまで行きつける可能性は十分にあるといってよい.
  • 02:02 だが,「Illusion of Life」にあるようにそれを継続させることは容易ではない.長時間いろいろな角度から付き合ってみても心があると感じさせるロボットを作ることは容易ではない(今はないといっていいだろう).
  • 02:00 これによれば,観察者が「これには心がある」と感じられるようなものは心があることになる.一見ゆるそうな条件だ.なぜならば,一瞬ならこれには心があるかもしれない,と思えるようなものは作れるかもしれない.
  • 01:54 Daniel DennettのIntentional Stance(日本では志向姿勢と訳されている) http://bit.ly/gdacp0 の議論を読めば,そう簡単に割り切れる話ではない.「心」は観察する側に存在するascriptiveな概念だとする説も有力だ.
  • 01:45 つまり,人間は機械であり,それがプログラムによってある挙動 ― 一定の条件の集まりを満足する挙動 ― をしたら感動をしたということになる.心がこのようなdescriptiveなやり方で規定可能であるかどうかは大いに疑問.
  • 01:39 一方,心のプログラム=感動することのできるプログラム,は原理的に存在しえるが,そのコードの書き方を我々はまだ知らない,それは現代の科学の限界であり,未来にその限界が緩和される可能性があるというのであれば,それは人間機械論をとっていることになる.
  • 01:27 だから,不可能性など我々の日常世界で認められている「近似的な範囲で」という条件をつければ,そう簡単に言い切れるわけでもない.
  • 01:26 だが,0.1を2進数で近似的に表して計算しても,多くの場合,正しい値に近い結果が得られる.同様に,心そのものはあ使えなくても,近似できるか否かについては全く不明.直感的にはたいていのことは近似できるだろう.
  • 01:24 例えば,計算機上で表現できる実数はそれほど多くない.10進の有限小数,たとえば,0.1という小数は2進数では無限桁数になるが,普通の数値計算ではどこかで打ち切って近似している(数式処理システムでは,1/10と記号的に表し,ある程度までなら誤差なしにできる).
  • 01:21 チューリングマシンの不可能性に関する定理は不完全性定理や停止問題としていくつか存在するが,「近似できる」という可能性を否定するものではない.
  • 01:17 それとも,心を作り出すプログラムは原理的に存在するが,プログラムコードの書き方を人類はまだ知らない,と言いたいのか?
  • 01:17 第二に,「ロボットに『心』をプログラムし,感動させることはできない」という不可能性をあたかもgrantedであるかに言うが,その根拠はなにか?いかなるプログラムを作っても心は生まれないという不存在性を言っているのか?
  • 01:11 第一に,ロボットが感動できない理由が,心のメカニズムが科学的にわからないからだという.では,心のメカニズムがわかればロボットは感動できる?そもそも感動の十分条件とは何?(定義により)十分条件がわかったとしたら,その条件が満足されたら感動する?
  • 01:08 「心がどのようなメカニズムで生まれ,動くのか科学的に十分わかってないからだ」… 日経,4月15日夕刊,あすへの話題.あまりに月並み.しかも,いくつもflawがある.
  • 01:01 「『ロボット』は演算などの論理の積み上げ,すなわち人間の左半球の働きにおいては,すでに人間をはるかに凌駕する能力をもつ.だがロボットに『心』をプログラムし,『感動』させることはできない.」 … 日経,4月15日夕刊,あすへの話題

Fri, Apr 15

  • 18:27 夏の学会セミナー.屋外で開催できると斬新. #jsaiopen
  • 18:24 学会でこれまでと毛色の変わったフレッシュなイベントを企画したい. #jsaiopen
  • 18:01 12月研究会合同セッション.学会で新しいタイプのイベントにできないか? #jsaiopen
  • 16:55 例えば、共感は暗黙知まで伝える
  • 16:54 優れた情動メカニズムに支えられている。
  • 16:53 優れた知的インタラクションは
  • 16:52 優れた社会知をもたらす知的インタラクション
  • 16:51 会話のなかの知的インタラクション。
  • 16:50 研究室のミッションステートメント。知的なインタラクションを実現しよう。
  • 14:51 国は無謬であるべきだという国民の姿勢も直さなければならない。
  • 14:16 これこそが国民的視点からの評価とも関連している。
  • 14:16 専門性をどの程度考慮するかは第二段審査の見識だ。
  • 14:14 自分の専門分野以外のことは審査できないとする審査員。大型研究費については広い視点から審査することになっているから、専門外でも意見を述べるべきだとされている。第二段審査でそれは考慮される。
  • 14:11 具体的には、原子力事故発生後に活動できる臨界作業ロボット。原子力事故は万が一にでもおきないことになっているので、そのようなロボットはそもそも不要だとして国として取り組んでこなかったこと。
  • 14:08 例えば、原子力事故がゼロリスクにすることが国の使命であるとすること自体はよいことの範疇に属する。誤りはそうした達成し得ない目標が達成されたことを仮定した政策を展開することだ。
  • 14:03 パブリックセクターに求められることはリスクゼロ社会の実現ではない。そんなものはあり得ないし、それを目指すことはナンセンス。被害を大きくするばかり。
  • 14:01 パブリックはより正確なリスク情報の提供。事故が起きたときの対応体制。防災体制。
  • 14:00 非ゼロリスクの中に生きているということを生活者自らが認識し、備える必要。
  • 13:59 如何なる地震にも耐えられる設計はできない。耐震性を高めれば、コストも高まる。
  • 13:53 心の声を表現する技術を高めよう。
  • 13:52 心の声がベストではないか。心を澄ませて心の声をよく聞こう。
  • 13:51 意見が固定的だと仮定すれば解決のしようがない。しかし、主体が自分に限りなく忠実かつ誠実になり、自己の不完全性や誤りを認め、ただし、考えの変化をうまく表明すれば主観の方が強い。
  • 13:47 論文数やインパクトファクターに頼るのもそういうこと。いっぽう、他者が変な主観を振りかざすともっと客観性をと叫びたくなる。
  • 13:44 みんな表層にこだわるなあ。自分の判断に自信をなくせば客観指標に依存しがちになる。
  • 13:42 緊張の自己判断。鼓動の高まり、喉の渇き。ヤバくなると汗をかく。頭に血がのぼると言語系が乱れる。正直な人は他者からもわかる。
  • 12:07 一方的競争が働く社会は弱い。双方向的競争(用語確認)が働くと頑健
  • 12:04 生態学と経済学はもともと一緒。わかれてしまった。植田和弘先生曰く
  • 12:00 北方の植林はどうするのか?固めて植える。
  • 11:59 原登志彦先生プレゼン中継おしまい。
  • 11:58 気候植生相互作用のモデリング、地球環境シミュレータ。低温科学研究所。
  • 11:57 この研究成果をどのくらい、一般かできるか?他の現象に適用できるか?アナロジーの成立範囲は?
  • 11:56 幼木の生存、枯死のパターン。南方と北方は異なる。
  • 11:54 光ストレスとは、カルビン回路がストップ、枯れてしまう。
  • 11:53 緯度 南、温暖帯、密度、バイオマス大。災害に対して安定。
  • 11:52 一方向的競争。競争の影響は大きい。環境変動に対して安定。
  • 11:51 調査は半分アウトドアスポーツ。
  • 11:51 理論的解析からわかった植物集団における個体の成長様式。小さいものはいつまでも小さく、大きいものはどんどん大きく。
  • 11:49 野外における異なる大きさの多数の個体からなる植物集団における現象。サイズ分布のサイズ頻度分布の時間変化。拡散モデル。
  • 11:44 RT @furumai_yoshiko: 凄く面白いのは、今(少なくともツイッターをみている限り)の日本人の政府に対する態度が、日ごろの中国人の中国政府に対する態度とほぼ同じなこと。政府が信じられないからと外国の発表にしがみつくか、外国なんてウソばっかと言って憤慨するか… …
  • 11:42 1983年理博。5年間就職先なし。理博=足の裏の米粒。苦節5年だが、実は…
  • 11:38 研究者を目指した頃。何になりたいか聞かれたとき、大学教授と答えたら笑われた。小学生の頃?
  • 11:37 植物生態学とは。一個体ではなく、野外の植物の現象、メカニズム。多数の個体からなる集団。集団としての現象、数理的手法。気候と植生の相互作用。
  • 11:34 キャンプ生活は一週間から一ヶ月。
  • 11:33 カムチャツカは火山活動が盛ん。
  • 11:33 カムチャツカ、コズイレフスク、森林調査地でのキャンプ生活。
  • 11:32 低い森林のバイオマス。なぜ疎林が多いのか?幹の断面積合計が 指標。25m^2/haくらい。
  • 11:30 調査隊の70%はなぜか女性。
  • 11:30 温暖化の影響は寒冷圏で顕著?
  • 11:28 環境変動が北方林んk及ぼす影響。ロシア、カムチャツカ。1992年までは鎖国状態。特別な許可が必要。
  • 11:26 北大研究林はもしり母子里。気候帯における木のダイナミクス。木の直径から葉の量。木に登りいちばん下の枝が出ているところの幹の直径を測定。一日に40本位の木に登る。30メートル。
  • 11:23 異なるタイプの森林.森林の成り立ちと存続。
  • 11:22 東京都三宅島。広葉樹林。見たところ一様。でも種類は40くらい。屋久島では70
  • 11:21 自然の中の生活。北海道層雲峡。樹木の種類は少ないが生態は多様。
  • 11:19 原登志彦先生なう。植物の生態と私。
  • 10:42 会話的構成法というのがあるかもしれない。非構造的な会話から人工知能が構造を見つけ出して、自動化していく。表面上は同じような会話が進むが、インタフェースは進化し、背後は自動的なプロセスに置き換えられていく。
  • 10:38 もちろん制度設計者の構造的情報発信とも連動させる。根っこから変えるのがコスト安。ただし、構造デザインに時間がかかりすぎたら不可。
  • 10:36 気づきの生成はもちろん。しなければならないこと、しなくてもいいこと、してはならないこと、した方がいいかもしれないこと、できることの範囲をナビ。
  • 10:35 イメージとしては、あと一週間で確定申告が終わりですよとか、自分は確定申告をしなければならないとか、自分の保険はどうなっているとか、潜在的に教えてくれる。もちろん、うるさいのは不可。
  • 10:32 変わりゆく社会システムに適応的に変化する人間行動ナビゲータは興味深い人工知能研究テーマだ。
  • 03:43 歩きながらのtwitterはほしいが,まだできていない.通勤電車の中のtwitterはgood!
  • 03:42 眠る前のtweetsとか,考えをまとめるためのtweetsをたしなむ程度.しかしそのうちに,レポートをhttp://bit.ly/LAuitにしたり,twitterで論文を書いたりして
  • 03:38 よかった.あまりあてはまっていない.まだ電子メールを使ってる.
  • 03:27 もしかしたらこれってtwitter addiction? http://bit.ly/18TKfq
  • 03:27 などとしているうちに遅くなってしまった.明日(日付は今日でも気分は明日)の会議でawakeかつfluentになるのは難しいかも.
  • 03:23 This is what Pierre-kun has found on the net http://bit.ly/eAPVF1

Thu, Apr 14

  • 23:38 小さいほうへは,ミリ>マイクロ>ナノ>ピコ>フェムト>アト 可視光の光の振動数はおよそ1フェムト秒.
  • 23:34 10^3ずつ増えていけば キロ<メガ<ギガ<テラ<ペタ<エクサ<ゼッタ<ヨタ スパコンはエクサ級へ
  • 23:29 原発関係のニュースを理解するには10^(3n)の呼び方をきちんとそらんじておこう.http://bit.ly/gz4QNi
  • 20:59 自分の間違いに気づいたら正す練習をしよう。
  • 20:58 不完全なことをうまく伝える練習をしよう。
  • 20:43 そもそも100点満点などという発想が間違っている。
  • 20:41 ほんのわずかなセイヴィングと大きな逸失。なぜか小さな傷はとがめられるが大きな逸失は視野を越えているのかなかなかわかってもらえない。
  • 20:38 京都はそういうところが強いが、完全無欠は大災害のときは悪といってもいいかもしれない。
  • 20:35 完全無欠主義が世の中をだめにする?平和な時代だったら一つの趣味として面白いかもしれないが
  • 10:22 匂いは消臭剤で防げる。
  • 09:27 視覚攻撃は目をつぶればよい。聴覚攻撃にはipod。強敵にはヘビメタ。
  • 09:25 リズムは重要。たしか、哲学者 中村雄二郎?要点検
  • 09:21 「どうせ」を多発する人は自分の無知を自覚してない節があるので要注意。無知をさらしているようなものなので見つけて近寄らないようにしよう。
  • 09:18 少なくともそういう自覚をもっている必要あり。
  • 09:16 自分も含めて理系情報系の人は学問分野全体のことをあまり知らないらしいから要注意。
  • 09:14 Minskyは心の理論でその二つをA脳、B脳と呼んでいる。洞察力か同僚の最先端の研究の話を知っていたのか?
  • 09:11 認知理論によれば、普通に仕事をする脳とそれをモニターするメタ脳(部位)
  • 09:09 今度はどうかな?
  • 09:09 そのときはtwitterを使っていなかったから。記憶の深淵に沈んでいった。
  • 09:07 悲しいことにそう思ったのはすでに数ヵ月前だった。
  • 09:06 守秘義務があるので公刊ずみの参考文献を皆に紹介しよう。
  • 09:05 少し前に査読したIEEE論文はとても面白かった。
  • 09:04 新しいメディアの研究はどこから刊行されている?
  • 09:03 tweet botがあったはず。これを立ち上げよう。
  • 09:01 めざすは研究室事務の完全透明化。但し、本当に100%を目指すと失敗するから90%というところか
  • 08:53 メールやtweetをいまは手でアップしているがとても面倒。特に、添付ファイルがある場合。
  • 08:51 複数人で共有できることがメリット。
  • 08:50 進捗はそれぞれ書き足す。新しい情報は最上行に。更新日付と共に
  • 08:48 確認はIさんが業務リストに掲載によって
  • 08:46 申し出はIさんにURLつきメールを送る。
  • 08:45 フローを書いて表示する。
  • 08:45 例えば物品購入や旅行はこれでできる。
  • 08:43 ややこしいリクエストは自分でページ 正確にはポスト をつくってそのURLを送る。
  • 08:40 業務にはIDをふる。例えば、2011-04-14-0837-XX。業務一覧を作る。共有。書き込みはIさんだけ。読むのは研究室全員。
  • 08:35 Iさんには、始業日誌を書いてもらおう。始業時30分に昨日の総括と宿題の様子。

Wed, Apr 13

  • 19:18 社会知、エネルギー、人工知能、インタラクションは面白い組み合わせにちがいない。
  • 11:57 #ku_cs_is_open kuecs情報理論についてのオープンな討論の場です.
  • 11:39 #ku_i_aiip_open kui人工知能特論についてのオープンな討論の場です.
  • 11:28 @hashtagsjp #ku_i_aiip_open kui人工知能特論についてのオープンな討論
  • 11:27 @hashtagsjp #ku_cs_is_open kuecs情報理論についてのオープンな討論
  • 08:13 常に正しいことを言おうとすると時間を失う。たとえ、不完全性を明示するにしても正確になろうとすると時間がかかる
  • 08:11 同じ失敗は繰り返さないようにしよう。
  • 08:10 系2。間違ったことをいい得る人と思われよう。相互情報量が大きければよい。間違ったら素直に謝ろう。謝らない人は尊大。依拠もできない。
  • 08:07 系。不完全なことを言おう。ただし、信念の強さの的確かつ正確な表現。
  • 08:05 仮説2。無謬性神話が身を滅ぼす。
  • 07:52 仮説。オープンにすればするほど潜在的なスピード。
  • 07:51 今年から講義twitterを始めてみよう。思ったほどロードは大きくなく、かつメリットはとても大きい。
  • 07:45 目標、動機、思想の共有の仕方について考えよう?
  • 07:43 守秘情報の扱い。成績、試験問題、住所、雇用関係、研究計画
  • 07:42 研究室に起きたこと。記録も共有すべき。
  • 07:40 宿題も共有すべき。
  • 07:40 発言や決定やマニュアルもリソース。
  • 07:39 時を越えて、数年たつと浦島。
  • 07:38 研究室メンバーも情報も共有すべき。公的に誰が何に関わっているか?
  • 07:37 透明化対象は、旅行命令、経理、各種調査、スケジュール、リソース、来訪者の世話、研究プロジェクト。まずこれらを研究室内部ホームページに集める。
  • 07:32 システムを簡単にして誰でも少ない記憶量でしかも効率的に操作できるようにする。
  • 07:31 残った問題。有効なシステムは?例えばワークフロー管理システム。
  • 07:30 成功させるために。ユーザを増やす。仕事の効率を高める。
  • 07:28 通知はアウェアネスで。念のため通知する。冗長性の導入。
  • 07:26 共有の基本はブログなどによる文書共有。暗黙知の共有のためにスタッフミーティング。
  • 07:24 機械化によって人為ミスを防ぐ。
  • 07:23 透明化については、ワークフロー記述をする。
  • 07:19 透明化に関しては、Unixのように一挙一動を記述する。但し、粒度のデザインが必要。
  • 07:16 研究室の業務のセキュア化。透明化、機械化、共有、通知くらいで捉えられるかのではないか
  • 00:42 人工知能特論1: EU FP7のNetwork of excellence SSPNet http://sspnet.eu/ にもアドバイザとして関与.
  • 00:40 人工知能特論1: 対外的にはEU FP7のeCute http://bit.ly/dRYJtt に参加している.異文化コミュニケーション学習の支援.
  • 00:39 人工知能特論1: 現在我々のグループは,インタラクションの理解,インタラクティブシステム,認知的デザインの研究に取り組んでいる.
  • 00:35 人工知能特論1: チャレンジは人間どうしの会話に円滑に参加できるロボットを作ること.
  • 00:34 人工知能特論1: Clarkは言語使用を参加者間の創発的な共同行為であるとしてモデル化している.
  • 00:32 人工知能特論1: Clarkによれば,言語使用におけるsignalingは,Symbol (describing-as), Index (indicating), Icon (demonstrating)を用いて行われる.
  • 00:26 人工知能特論1: ミクロにみるとジェスチャなどの非言語行動が円滑な会話を遂行する上に重要な役割を果たすだけでなく,意味も加えている.
  • 00:24 人工知能特論1: 我々が最近研究しているのは会話の果たす機能である.会話のなかではいろいろなレベルでの出来事が同時進行している.
  • 00:22 人工知能特論1: 第8回SID WSは京都で,http://bit.ly/eAl2I1 第9回SIDはロンドンで,http://bit.ly/f0Ezkk
  • 00:17 人工知能特論1: 社会知デザインの基本は,個人の社会知と集団の社会知のbilateralな関係.
  • 00:16 人工知能特論1: この3つの軸は,2001年に創設した,Social Intelligence Designの基軸として安定して存在した.わが国では,2009年にまとめた. http://bit.ly/hEKTH6
  • 00:14 人工知能特論1: ミクロでは自然なコミュニケーション,メゾではコラボレーション,マクロでは,つながりが基本テーマ.
  • 00:14 人工知能特論1: 粒度によって,ミクロ,メゾ,マクロの3段階に分かれる.
  • 00:13 人工知能特論1: 共通するテーマは社会における情報と知識の循環.
  • 00:12 人工知能特論1: こうした取り組みは,2000年前後から顕著になった人工知能の他分野との複合とも呼応する.2004年には,主な流れとして,スーパーインテリジェンス,人間社会を媒介する人工物,拡張された人間(またはサイボーグ),人を和ませる人工物の4つを指摘した.
  • 00:09 人工知能特論1: Wileyから編著を刊行することになった会話情報学は,会話的人工物,会話コンテンツ,会話環境デザイン,会話の計測・分析・モデル化からなる.
  • 00:07 人工知能特論1: このプロジェクトは途中から「会話情報学」プロジェクトに「化けた」(より正確には,昇華した).面白いもので,プロジェクト3年くらいたつと,自分のやってきたことのより深い意味に気づく.
  • 00:06 人工知能特論1: Synsophyプロジェクトの後半から並行して新しく始めたのが学術創成研究「人間同士の自然なコミュニケーションを支援する知識メディア技術」(FY 2001 – 2005).
  • 00:04 人工知能特論1: 第五の成果は,ネットワークコミュニケーションの心理学モデル.情報湿度モデル,ネットワークツールを用いた個人の知識創造プロセスの認知心理モデル,コミュニティにおける合意形成過程の研究,パブリック・オピニオン・チャンネルの教育応用など.
  • 00:02 人工知能特論1: 第四の成果は,コミュニケーション能力を持つ人工物の研究.人工物同士の音声会話によるグループ内情報共有促進をするVoiceCafe,人間と人工物の身体的コミュニケーションを具体化したActiveAffordance.

Tue, Apr 12

  • 23:46 人工知能特論1: 第三の成果は,コミュニティコミュニケーションを促進する新しい情報メディアの開発である.分身エージェントを用いたコミュニティ支援の提案,背景知識に適応した個人化コミュニケーションなど.
  • 21:46 人工知能特論1: 第二の成果は,ネットワークコミュニケーションツールの心理学的評価手法に関するものであり,SIQ (Social Intelligence Quantity)概念の提案,情報獲得・発信尺度によるコミュニケーションツールの評価法を提案した.
  • 21:44 人工知能特論1: 第一の成果が先に述べたPOCであった.サーバ, Communicator, Caster, analyzerを開発し,実証実験を行った.
  • 21:41 人工知能特論1: 社会心理学的アプローチ,認知心理学的アプローチ,情報通信のアプローチを組み合わせた.
  • 21:40 人工知能特論1: 目標としては,①ネットワーク社会における人間行動の社会心理学的・認知心理学的分析とモデル化.②コミュニティの日常的活動を支援するソフトウェア体系のデザイン.③情報ネットワークが社会に与える影響の分析手法の開発.
  • 21:39 人工知能特論1: POCなどの研究はSynsophyプロジェクトでおこなわれた.このプロジェクトの目的は,ネットワーク社会における知識創造過程を支援するための新しい情報通信技術の基礎を築くこと. 情報ネットワークが社会に与える影響の分析手法の開発.
  • 21:34 人工知能特論1: KDDI FTTHトライアル(2002年3月25日~2003年2月28日)においてPOCの実証実験が行われた. http://bit.ly/gwTr8B
  • 21:25 人工知能特論1: 人間どうしの知識循環の研究に使った.このために,Public Opinion Channel(POC)の研究に取り組んだ.
  • 21:23 人工知能特論1: 1993年からは多数のエージェントを集めて知的システムを構成する研究,その応用として,旅行案内システムKS-KANSAIの研究,知識環境の研究に取り組んだ.しかし,KS-KANSAIの研究で人間から人工システムへの知識移転の難しさを改めて思い知らされた.
  • 21:20 人工知能特論1: 私自身はと言えば,1977~80年は質問応答システムの研究,1985~90年は自然言語理解の研究,1987~90年は訂正推論の研究,1989~94年は常微分方程式の定性解析の研究に従事した.
  • 21:14 人工知能特論1: 成功したAI.AARON (1985), Musical Intelligence (1987), ALVINN (1989), DeepBlue (1997), Mars Exploration Rovers (2003), Watson (2011)
  • 20:34 人工知能特論1: ヒューリスティック探索,GOFAI (Good Old Fashioned AI),知識の表現と利用,産業化と機械学習,強力なAIの台頭.2000年で一区切りと思ってよい.
  • 13:11 人工知能特論1: 聞いた話では,John McCarthyが分野名称としてEpistemological Engineeringを主張したが,発音が難しいのでもっと平易なArtificial Intelligenceになった.
  • 13:11 人工知能特論1:人工知能の歴史.人工知能研究は,1956年のダートマス会議から本格化した.
  • 13:07 人工知能特論1:インタラクション,社会知デザインの研究をするために知っておかねばならない基本的な事項について講述する.

Mon, Apr 11

  • 13:53 フェイスブック誕生の裏には技術的背景だけではなく,それを可能にする社会的背景があったのだと思います.ゆえに,ザッカーバーグのような才能のある人がフェイスブックを実現できた…だとすれば,学会もしかるべき社会的工夫で大発明の支援をできるかもしれないのです. #jsaiopen
  • 13:49 そのうえで,もちろんAIとして次に何ができるか探りたい.しかし,なぜTwitterやFacebookが成功したのかについてはよく考えておいたほうがよいでしょう.カークパトリック・フェイスブック本は本当に参考になりました. #jsaiopen
  • 13:47 Twitterについては,「手放しで礼賛」というわけではありませんが,ITコミュニティの一員としてまずその功績を認めたい. #jsaiopen
  • 13:44 以下の部分同感です.私のメッセージも其のつもりでした. RT @noda50: @toyoakinishida #jsaiopen Twitter の「次」を予測するのは難しいと思います。 学会としては、<すみませんが,カット>次に向けた取り組みを発掘支援する取り組みが大事。
  • 12:48 情報理論1:クイズ.部分的情報の情報量がゼロになってしまうのは,どこのような状況において起きるか?まず,具体的なケースを考えて,一般化してみよう.
  • 12:44 情報理論1: 行動主が環境内の情報源からのメッセージを符号化(エージェントたちの使う言語に変換)する過程が情報源符号化,通信路でのノイズに耐えられる符号(通信路符号)に変換する通信路符号化,その逆の,通信路復号,情報源復号から構成されるのがここでの枠組み.
  • 12:28 TwitterやFacebookの次のメディアを具体的に提案した研究者はいるでしょうか? #jsaiopen
  • 12:27 後半も同意.まさしくそれこそがAIの貢献だと思います.RT @noda50: @noda50 @toyoakinishida この流れを見ると、<今度はこちらをカット>一方、いずれのメディアも次の震災には飽和している。次、Twitterの代わりになるのは何か。 #jsaiopen
  • 12:25 同意.多くの人がそう思っていると思います. RT @noda50: @noda50 @toyoakinishida この流れを見ると、それまで公しかなかった広域情報発信が個の発信へ、そして個による選別・取捨選択へという流れに見える。<以下カット> #jsaiopen
  • 12:13 @noda50 「スーパー知能」をDeepBlueやWatsonのようなものであると限定的にとらえればその通りでしょう.私の場合は,集合知を含んだ定義になっています.いずれにせよ内容については賛成.  [in reply to noda50]
  • 12:12 @noda50 ここは議論の余地あり.社会のシミュレーションが手段としてどこまで使えるか?防災に有効であることは明白.  [in reply to noda50]
  • 12:11 @noda50 これがいまどこまでできているか,よい研究事例があればご紹介ください.  [in reply to noda50]
  • 12:04 情報理論1:情報理論は通信と関わりが深い.Actorどうしが通信によってメッセージを交換する場合についても議論する.メッセージはActorが発し,別のActorに送られる.その過程でノイズにより,メッセージが欠損することも想定している.
  • 12:01 情報理論1:この状況で観客 ― 理論の生産と消費をする人 ― に求められることは,いろいろな状況下でのActorの信念の中身を追跡すること.
  • 11:58 情報理論1:環境内の現象はすべて台本(確率モデルで規定する)に従って生じる.Actorは最強の合理的知能(無謬,最善)を持つと仮定されている.
  • 11:56 情報理論1:情報理論において考察するActorの行為は,主として観測である.Actorはある疑問に関して観測をすることによって,情報を獲得し,信念を更新する.
  • 11:54 情報理論1:行動主(actor)は信念(belief)をもち,それに従って,環境内を行動する.信念は,世界で起きるさまざまなイベントの不確実さに関する知識を表す.
  • 11:44 情報理論1: 劇場メタファーを用いた情報理論の説明.情報理論の枠組みでは,ステージに行動主がいる. https://docs.google.com/present/edit?id=0AaL5En7oC6hlZGhzanR6bnNfMWhoMjZtaGcy&hl=en
  • 11:29 情報理論1:古典物理学では,そのように捉えられた言語の枠の中で普遍的に成立する法則に関わる理論を構成する.理論はどのような場面が起き得るか,起き得ないか,必然的に起き得るか,起きたに違いないか,…を予測する.実験結果と比較して,その正当性を確認する.
  • 11:23 情報理論1:物理現象を語るための言語の枠組み.言語を構成する語,文法,意味.語は劇場内の状況を指示する.例えば,質点1,質点2,質点1の質量,位置,速度,加速度,….
  • 11:21 情報理論1: 物理学の劇場メタファー.観客は現象を物理的な視点でとらえる.https://docs.google.com/present/edit?id=0AaL5En7oC6hlZGhzanR6bnNfMGNjazlzN2Q0&hl=en
  • 10:52 情報理論1:講義後メモ.通勤列車の中で急に思いついた劇場メタファーを用いた情報理論の枠組み説明.いままでうまく説明できていなかったことが少し整理できた気がする.
  • 10:49 情報理論1:講義後メモ.今日は東日本大震災がはじまってから1か月.これからどうなるか,見通しも得られない状態.東日本大震災で犠牲になられた方のことを思い,それが自分にとって何を意味するか考えたいという意識を確認するために,講義開始前に有志で黙とうを捧げた.
  • 08:13 情報理論1。例えば、箱の中身は何ですか、その色は何ですか?重さはどれだけですか?
  • 08:08 以下で扱うメッセージは所与の疑問に対する正解を与えるものとする。RT @toyoakinishida 情報理論1:確率論を導入して,メッセージの生起確率を規定すれば,未知のメッセージが

Sun, Apr 10

  • 19:40 情報理論1:シャノンの定式化では,いかなるメッセージも負の情報量を持つことはないように規定されている.そうなっていることはあとで証明することになる.一方,人間の場合はメッセージをもらって以前より混乱することがある.この違いがどこで生じているのか,考えてみていただきたい.
  • 19:37 情報理論1:一方,観測者が情報源についてあらかじめ知識を持っているときは,もらったメッセージの価値が全くないことがある.
  • 19:35 情報理論1:メッセージによってはそれが確定的でないため,観測者にとっての情報源のエントロピーをゼロにしないものもある.
  • 19:33 情報理論1:確定情報は情報源について観測者の持っている不確かさをゼロにするものであると考えるのであれば,平均情報量pのメッセージを生成する情報源はその観測者にとってpの不確かさを持っていたということができる.これを情報源のエントロピーと呼ぶ.
  • 19:26 情報理論1:確率論を導入して,メッセージの生起確率を規定すれば,未知のメッセージがもたらすであろう,平均情報量が産出される.
  • 19:24 情報理論1:どのように定量化するのか?→対数概念を用いる.価値が最も小さい情報の情報量はゼロ,価値が少しでもあれば正の値になるように規定する.※それだけのことを伝えるのに要する平均的文字数の最小値を表すということがあとで明らかになる.
  • 19:17 情報理論1:不確かさを減らす度合いが大きい→より価値のある情報→より大きな「情報量」となるように情報の量的概念を規定する.
  • 19:12 情報理論1:例:箱の中に何かが入っているが,それが何かわからない.しかし,その中身を知っている人から適当な言語を用いて情報―不確かさを減らすもの―が送られてくると,それを解釈することによって自分の不確かさを減らすことができる.
  • 19:04 情報理論1:こうした単純化の見返りに,情報の量的側面について数理理論を構築することができた.その典型的な応用は,情報圧縮,誤り訂正.サンプリング理論は離散的なサンプリングでもとの連続時系列が完全に復元できることを理論的に示唆.ただし,量子化歪があるのでそれほど単純ではない.
  • 18:59 情報理論1:狭義の情報理論は,次のような単純化をおこなう.①解釈の仕方を固定.与えられた確率モデルに従って解釈が行われるものとする.観測者の個性を捨象する.②記号系による情報表現を前提とした離散系の理論と,連続的な時系列の上に展開される連続系の理論.
  • 18:39 情報理論1:広義の情報理論は,観測者と情報の関わり,情報の表現,情報の解釈に関わる広い現象について論じるものである.先の西垣氏の基礎情報学はその好例.※ 2004年の初版をすぐに買ったが,続編が出ているらしい. http://amzn.to/hZCS2d やはり生命情報を強化?
  • 18:30 情報理論1:例2:ロボット.もっと複雑な人工物だ.人工物の中でも生命や人間に近い.環境のなかの情報をより繊細にとらえ,行動に結び付ける.
  • 18:29 情報理論1:例1:センサーライト.人間の体温に反応して光を灯す人工物.環境の中にある情報 ― この場合は人間がいるか否かの確からしさを減らすもの ― を(ある確度で)捉えて,電球を点灯させる.
  • 18:25 情報理論1:我々情報工学者の作り出したいものは,情報を感知したり,生成したりする人工物である.※学問はそのための理論体系を与える.
  • 18:23 情報理論1:生命界では,自然界の他のものと区別できないような外見を与えるといった種としての行動や,親鳥が子供を守るために,敵をおびき寄せるとといった個体としての行動など,(特定の)生命は他の観測者に対する情報の操作も行っている.
  • 18:20 情報理論1:生命が生存するためには,環境の中に潜む様々な情報 ― 不確かさを減らすもの(えさや外敵の存在など) ― を見つけ出さなければならない.
  • 18:18 情報概念は熱力学や量子力学など物理学概念で形式化されているが,概念そのものについては,生命との関わりで論じたほうがわかりやすい.
  • 18:13 情報理論1:ここでの概念化は西垣氏の基礎情報学 http://amzn.to/dMO1Ud に基づいている.情報概念について語るには,観測(観察)を前提にしなければならない.観測を行う存在と,観測される存在がある.
  • 18:01 情報理論1:情報とは何か,という問いから始めよう.ここでは,情報とは「不確かさを減らすもの」としておく.※「もの」をうまく表す日本語はない.entityさらに遡ってsomethingか.
  • 17:53 CNNでは,必死で作業に取り組んでいる技術者たちが食料も供給されず,睡眠場所も与えられず,酷い状況におかれていることを非難している.真相は何か? RT @nikkeionline: 作業員が体調不良で病院搬送 福島第1原発 http://s.nikkei.com/faiFnY
  • 17:49 現場でさらに五感が受けるインパクトはさらに強いらしい.どうすれば私たちはその一部でも共有できるのか? RT @asahi: これほどの無明を、見たことはなかった http://t.asahi.com/210g
  • 17:45 若干それたが,知の創造と伝承の場としての大学を復活させたい.これまで個人的な努力として行ってきたことは,新任の研究スタッフには,ワーキング時間の1/3はプロジェクト研究,1/3は雑用,1/3は自分の創造のために使ってくださいと言ってきたことだ.定量的に実現できたか否かは?だが
  • 17:41 真相は神のみぞ知るの世界だが,ヒューリスティックとして用いているのは,断らざるを得なかったとき,断り状に対して個人的手紙が来るかどうかだ.本当に申し訳なくなるのは,断り状に対して個人的手紙が来る場合.逆に,断り状を送って終わりの時は,「誰でもよかったんだ」と思うことにしている.
  • 17:38 重要な観点に,自分だけしかできないことを依頼されているのか,それとも誰でもいいから引き受け手を探しているのか,の区別がある.前者はできる限り引き受けようと思うが,後者は金輪際だ.
  • 17:34 そうしたところ,「そのことは大変よくわかる.また,機会があればよろしく」という丁重な返事をいただいた.国内からは概ね「そんなこというけど,本当はできるでしょ」といって別の社会的圧力で押し切られることも多い.
  • 17:31 海外からの依頼は最近重要な依頼を2件も断らざるを得なかった.その都度真剣に考えて,「依頼されたミッションは非常に重要であり意義のあることはよくわかる.その役割を全うするためには多大な時間を要するには,いまは別にコミットしている件があってとてもお引き受けできない」とお断りした.
  • 17:29 ここ何年か,外部からの依頼をたくさん断ろうとした.
  • 17:27 公表されたエフォート率はいろいろな用事を頼まれたときに断るためもよい根拠にもなるし,自己診断のための材料にもなる.
  • 17:26 100%を切るのであれば,残りの時間は自由に使える.これは本質的に貴重な時間だからじゃましないでねと,「創造の時間」を設けることができる.逆に,お金がもう少しほしいから「自分を求める人は呼んでください」とオープンにしてよびかけを待つというのもある.
  • 17:24 エフォート率管理と公表は一つの解決になりえる.(もっと広い範囲に通用すると思うが,とりあえず)研究者は自分のエフォート率を管理し,それを公表する.
  • 17:22 引き受けてしまうと,結局自分の首を絞める形になり,創造的な仕事は週末と深夜に…
  • 17:20 いまは,何でも広く浅くこなすことが求められる.全部やっていたらきりがない.これまではいい加減な社会だから手抜きが許されたが,それがだめなら,役割を降りるべきだ.ところが役割を降りることが社会的に許されない.
  • 17:18 エフォート率がきちんと管理されるようになると,科研費で問題になっている過度の集中もさけられるはず.つまり,本当に重要なことには多大な労力がかかり,一人で何重にも責任を果たせるはずがないから,ひとりでにすみわけが起きる.
  • 17:16 最近はやってきたエフォート率は良い考え方だ.本当に,何に無駄な時間が費やされているか徹底調査すべきだ.EUのプロジェクトでは自分の時間の使い方を報告させられる.どれくらい正確であるかに関わらず,はじめることが重要.
  • 17:14 本当に難しいこと,いったいどうしたらよいか想像もつかないことに長い時間をかけて立ち向かう,これを学生も教授といった肩書に関わらず,できるようにしなければならない.
  • 17:12 そのためには,ほんとうに無限といっていいくらいの時間が必要だ.忙しすぎるスケジュールは本質について考える時間を奪い,世渡りのうまい人ばかりを跋扈させてしまう.
  • 17:11 ちょっとやったけどできませんでしたといった,起きるべきして起きる失敗など意味はない.いくら探しても見つからない,どんなに努力しても実現しそうにない,ということにぶつかって初めて真の創造の入り口に近づく.
  • 17:09 知の創造と伝承を有効に行われるための敵は時間を奪うことだ.創造には無限に時間がかかる.伝承だって,このレベルになるとごく少数の成功と失敗の繰り返しだ.
  • 17:08 大学に本当に重要なことは,カンニングを防ぐなどという形式的に検査できることを役人的に進めることではなく,知の創造と継承が最も有効に行われるようにすることだ.カンニングを防げても何も進歩はない.そんなことばかりやっていたら,肝心の時間というリソースが食い尽くされてしまう.
  • 17:05 留年者や退学者を出さないことでもない.カークパトリック・フェイスブック本によると,ザッカーバーグはハーバードを卒業したように書かれていない.
  • 17:02 大学が職業学校に成り下がりつつある.大学に求められる役割は未来を作り出したり,引っ張っていく人を育てるところである.それは休校なく半期に15回講義をしたり,厳密な試験を行って単位の厳密な認定をしたり,完全な入試問題や定期試験問題をつくるところでもないはずだ.
  • 16:58 大学のもう一つの役割は,若くて有能な人を集めているということ.大学は教育の場というところはよいとして,専門知識を手取り足取り教える学校であったり,技術者養成校であるという位置づけにするのは大間違いだろう.
  • 16:38 日本学術会議からの緊急提言 http://bit.ly/amQ35Y #jsaiopen
  • 16:18 大学に根を生やした秘密クラブや物理的なフェイスブックがザッカーバーグに発明のヒントを与えたことは確かだろう.つまり,置き換えられるべき古くて強力なものを提供したという大学の役割. #jsaiopen
  • 16:14 ハーバード大学やスタンフォード大学はこうした人たちのインキュベーションの場となっているのは間違いないが,関係はどうなのだろう?フェイスブック本でも大学とザッカーバーグの直接的な関係は描かれていない. #jsaiopen
  • 16:09 カークパトリック・フェイスブック本に登場して活躍する人は若い人ばかり,十代のころからミッション意識を持ち,高い専門知識と技能を持っているように描かれている.それもICTだけではなく,投資家のプロも出てくる. #jsaiopen
  • 16:00 日本も重機投入.がんばれ! RT @nhk_news: 原発 無人重機使いがれき撤去 http://nhk.jp/N3v86Njk #nhk_news
  • 15:50 対災害ロボティクス・タスクフォース http://bit.ly/eyJdYy の公式ページ.東大佐藤知正先生によれば,「すでに超学会組織として立ち上がっている」とのこと. #jsaiopen
  • 15:15 手始めはマークザッカーバーグ.Wikipedia http://bit.ly/enwo3P によれば,Mark Elliot Zuckerbergの生年月日は1984年5月14日となっている.今年の5月で27歳! #jsaiopen
  • 15:14 今年になって社会に爆発的に普及したソーシャルメディアブームでの一つの特色はその中心人物が若いこと,それも20代であり,活動を開始したときは10代であったということだ.この点をもう少し調べたい. #jsaiopen
  • 10:54 ご苦労様をはじめとして,周囲にはこんな問題は山ほどある.現在の情報爆発の時代はそれをいちいちとりたてて,やれ失礼だのどうだの言う時代ではない.もっと重大な問題が転がっている.もちろん,違いを気にしている人はいるから,他人に対して不快感を与えることには注意しなければならない.
  • 10:52 若いころ,一時このような問題に神経質になったが,これは皆,言葉についてすべて知り尽くしているわけではないから,そのような微妙な表現の違いを捉えて怒らないことにはした.しかしそれは,知ったうえでそうしているつもりだったが,適材適所と適任の違いに敏感でなかったのは残念.
  • 10:50 結局のところ主語のところが違う.「適材適所」は確かに「任命する」のニュアンス,これに対して,「適任」は「適しているという状態」.Y氏のいうことに一理はある.しかし,仮にこれが字義であったとしても,社会にどれだけ共有されているかが問題だ.
  • 10:47 「適任」についてはウィキペディアの記事無.デジタル大辞泉では「その任務・仕事に適していること。」. http://bit.ly/hDdVu0
  • 10:45 「適任と言えばよかったんだ」とY氏曰く.私以外の二人は「適任」と「適材適所」の大きな区別なし.頼みの綱ウィキペディアによれば,適材適所とは,「人の能力・特性などを正しく評価して、ふさわしい地位・仕事につけること」 http://bit.ly/eaWk89
  • 10:41 一昨日,Y氏から私が「(あながた)適材適所ですね」だと言ってむっとしたとのこと.「私はあなたの部下ではない」(Y氏)とのこと.もちろんそのような意図で言ったのではなく,「ぴったりですね」という意図だった.
  • 10:38 (大震災からの復興に関わる?)「関西の経済界の発信が弱い」 さっきのNHK討論,終了間際に司会の島田敏夫氏(NHK解説委員)
  • 10:36 不作為への風当たりは強い.メディアの時代にもっと厳しくチェックされるだろう.
  • 10:35 「原子力安全委員会は第三者としての役割をはたしていなかった」大田弘子氏,さっきのNHK討論で.
  • 10:34 「日本の現場の力は大きい」(?) 大田弘子氏,さっきのNHK討論で
  • 10:32 RT @kimutax: TweetDeck、削除のしかたわかりました。顔アイコン→Other Action→Tweet→Deleteだった!
  • 09:47 「できることがあったらすぐにとびついていきたい」(?)奈良大・地理学でデジタル地図つくりに取り組んでいる学生の声.ザッカーバーグをはじめとして,現代の若者(の一部?)に共通する生き方.
  • 09:40 藤村靖之さんの非電化.ひもを10回引くだけで,5~6分光る(おそらく乾(あるいは一次))電池いらずの懐中電灯.電気を一切使わない“非電化”冷蔵庫.
  • 09:14 津田大介さんはオープンイノベーションを主張.昨年末のシリコンバレイのNSF-JST WSを思い出した.
  • 09:12 最後の十数分しかみることができなかったが,NHKサキどりは面白かった. http://bit.ly/eqP3dg みんなで作る震災地図.
  • 02:01 Facebookについては,人が公開の場で言論をして,目指す人にリアルタイムにポイントキャストするのに適している.「フツーの人」の呼びかけが大きな社会的な力になることを可能にした点は素晴らしい.AI技術はここで貢献できるか? #jsaiopen
  • 01:57 知的インタフェース関係の研究は誰でもあまねく情報を発信し,体験を伝え,意見を述べることができるようにするために重要だ.古くは自然言語,音声インタフェース,新しくはマルチモーダルインタフェース.iPadなどに代表される実用性の高いタッチパネル技術の高度化 #jsaiopen
  • 01:51 現在参加しているeCute Project http://bit.ly/dRYJtt で使っているドラマ的手法による心の葛藤(前プロジェクトではいじめ,今回のプロジェクトではculture sensitivity)の学習支援は行動主の内面の他者への伝達に #jsaiopen
  • 01:41 デジタルデモクラシーについては,Open Meetingに関するRoger Hurwitzの論文や http://bit.ly/dTgrgn 東大堀田昌英氏の論文 http://bit.ly/eNIHnQ などの大規模討論支援の研究 #jsaiopen
  • 01:29 都市のプランニングにもいろいろ貢献できるだろう.個々人の希望,アイデア,都合の表現を可能にして,それをデモクラティックな手法で統合して都市としてまとめる.アーバンデザイナーの専門知識を取り込む. #jsaiopen
  • 01:26 しかし,一見がらくたでもその所有者,さらには,非所有者にも重要な価値をもっているものがある.モニュメント,シンボル,… 問題は深い.これは人の心の深いところに踏み込まなければわからない #jsaiopen
  • 01:23 がれきの整理はチャレンジングだ.単にブルドーザーで押しやるのであればできるかもしれないが,「がれき」を構成しているものの意味をきちんと考えるのであれば,非常に難しい.第一歩は物体認識だろう.常識的なレベルでみつけたものが何であるかを言い当てるロボットから #jsaiopen
  • 01:12 復興に関わる話題として,がれきの整理と,都市のプランニング,それらを行うためのデモクラシーがある. #jsaiopen
  • 01:12 少し戻って,2011年3月31日朝日新聞朝刊13面オピニオン面における東浩紀による論陣について記しておきたい.「自らがメディアになる」がメインテーマ.先にあげた「うわさが走る」の予言の実現.表現まで言い当てた川上氏の慧眼. #jsaiopen
  • 01:02 「『うわさ』は決していい加減で、信頼できないものではなく、一人ひとりの個人がとにかく伝えたいと思う情報であり、同時に、一人ひとりが本当に知りたい情報であることがおわかりいただけたと思います。」川上1997「うわさが走る」から #jsaiopen
  • 00:58 少し前の話題に戻り,デマや風評被害の防止はとてもチャレンジングだ.「一人ひとりの個人がメディアになって情報を発信し伝達する時代はまさに『うわさ』時代と言えるのではないでしょうか」川上1997「うわさが走る」から #jsaiopen
  • 00:53 主観的視点で体験を捉えるのであれば,ライフログである.多くのAIチャレンジがある.大きなものはその人の体験をいかに他者が追体験できるものにdecontextualizeするか?しかしその前に,復興で使えるライフログシステムの開発から始めないといけない. #jsaiopen
  • 00:49 復興体験の記録も重要.しかしこれは非常に難しい.ジャーナリスティックにある意味で冷徹に事実を見つめるという姿勢と,たとえば,ボランティアとして復興に参加してその体験をエスノグラフィックに綴るというアプローチの統合が必要. #jsaiopen
  • 00:44 まとめると,防災知識の共有→災害発生時の事態掌握・行動プランニング・行動指示・パブリックメッセージ発信・更新をセットにした緊急対策実施→長期対応から復興へ→防災知識の更新というサイクルへの人工知能技術の構築.今,復興管理とプランニング,防災知識の更新に重点. #jsaiopen
  • 00:39 tweetsを収集して,地震などの災害の影響をリアルタイムで推定するという研究もされていたはず. #jsaiopen
  • 00:32 大勢を見つけるだけはなく,ノイズに埋もれた貴重な意見を見つ出そうとする研究にも誰かが取り組んでいたはず.国内では中川裕志氏,福原 知宏氏? #jsaiopen
  • 00:27 デマについては,オルポート の古典的研究「Amazon.co.jp: デマの心理学 (岩波モダンクラシックス), 川上 善郎「うわさが走る」があるが,最近はどうなのだろう.
  • 00:13 松村憲一さんと数年前に共同執筆した論文 http://bit.ly/fJa2bv を思い出した.緊急時コミュニケーション支援システムの構想だった.毒物中毒専門家と共同研究を提案したものの発展せず残念. #jsaiopen
  • 00:05 社会学で知られている極化や沈黙のらせんとは違うメカニズムではないか?熟考の間もなく,判断を迫られるときは危うくなる.こうしたときこそAIの出番だろう. #jsaiopen
  • 00:02 意見の形成が非常に速い場合,メディアリテラシーを持っていても点検が追い付かないときは,誤った方向に引っ張られるかもしれない. #jsaiopen
  • 00:01 出所が政府だけだと危ういといってもいいのかもしれない.相互に依存していない複数のメディアを読み比べなさいとは,メディアリテラシーの基本. #jsaiopen

Sat, Apr 09

  • 23:59 一つの情報がツリー上に広がっていくと怪しいといえるのかもしれない.truth maintenance systemを思い出す.ああした論理的なものではなく,もっとmassiveな側面を見るべきだろう #jsaiopen
  • 23:54 黒橋先生が取り組んでいるメッセージの信頼性の評価は明確な方向の一つ.デマや風評をどれだけ防げるか?リンクの構造からある程度示せるかもしれない.例えば,記事をたどって出所を探り出す.  #jsaiopen
  • 23:49 人工知能の貢献はそのうえでのこと.オピニオンマイニングは一つの方向であるのは確かだろう.ノイズを除去して,大勢を見つけること,大勢の変化をリアルタイムにとらえること,人間にわかりやすく示すこと #jsaiopen
  • 23:49 人工知能の貢献を考える前に,国会図書館?アメリカ?(要確認)がすべてのtweetsを集めるといった趣旨の発言をしていたことは慧眼だ.要注目 #jsaiopen
  • 23:40 人工知能がtwitterの上に築けるものは何か?これについては答えが見つかるかもしれない #jsaiopen
  • 23:33 今何をすべきか,何ができるかをもっと掘り下げることが第一.人工知能が役に立つかどうかを判断するのは歴史に任せればよい.人に尽くすことや,人の気持ちを考えることは当然だが,人によく思ってもらおう,そのうえに研究費云々は邪道.
  • 23:29 回顧:今日の夜のNHKスペシャル.地元住民が,「東電は謝るすべきことをしてほしい」といった旨の発言をしていたような… まさしくその通りだろう.これまでの人工知能についての検討の方向が誤っていた.
  • 21:02 讃えるべきはtwitterなどソーシャルメディアだ.家族の安否のコミュニケーション,「大本営発表」の真偽の儀吟味と監視,社会への呼びかけ,など,見事に人と人のつながりを支援した.人工知能研究者が考えるべき問題はその限界を取り除くことだ. #jsaiopen
  • 20:54 4月3日付の日経新聞中外時評に惑わされて,人工知能はここまでできるが,ここからはできないといった議論に現を抜かしていてもメリットは小さい・現状の人工知能技術で使えるものは何かを発信するとともに,すぐに使えそうにないものについては今何をすべきか,明らかにしよう #jsaiopen
  • 19:36 自分への宿題:これまでの日本の人工知能について頂戴したインプットを整理する.いますぐできる人工知能適用の明確かつ具体的な例をあげてみる. #jsaiopen
  • 19:05 一方で,人の感情,意図を理解し,自らのパーソナリティのもとに,人間に働きかける.その背景には,ヒューマニティと倫理観が必要だ. #jsaiopen
  • 19:01 長期的には,人工知能は冷徹なスーパーインテリジェンスをめざすのではなく,感情,思いやり,社会性,倫理観といった,より人間らしい次元に立ち入って人間のパートナーとして位置付けられるようになるべきだ. #jsaiopen
  • 18:44 発想支援は大量のデータのなかから人が発想する過程を支援する. #jsaiopen
  • 18:43 マイニングは,大量の情報のなかに頻出するパターンや法則性を見つけ出す.膨大な量の事実やオピニオンの構造化に貢献する. #jsaiopen
  • 18:40 オントロジーはたくさんの概念を構造化して,整理する. #jsaiopen
  • 18:40 マッチングは昔からの手法.探し求めている人と提供する人の間をつなぐ. #jsaiopen
  • 18:30 SocialCom2011, MIT, Boston, USA on October 9-11, 2011 http://bit.ly/guxhY1 paper due: June 15 #aiip_open
  • 18:28 Workshop on Culturally Motivated Virtual Characters (CMVC 2011), colloc. with IVA 2011 http://bit.ly/gU9M5F paper due: July 1st #aiip_open
  • 18:22 ICDIM,14-16 September 2011, Melbourne http://bit.ly/92Ila4 paper due: April 30 #aiip_open
  • 18:22 IVA 2011: Reykjavik, Iceland, 15-17 September 2011 http://bit.ly/e5GbQ5 (paper submission due: April 26) #aiip_open
  • 18:16 研究室内のオープンな情報交換を行おう.面白い国際会議,研究,ハイテク情報の交換など. #aiip_open
  • 18:07 @hashtagsjp #aiip_open 知能情報応用論分野のオープンな討論
  • 15:43 @hashtagsjp #jsaiopen 人工知能についてのオープンな討論
  • 15:28 これならAIに任せてほしいというものは何か?マイニング,オントロジー,マッチング,発想支援,インタラクション? #jsaiopen
  • 11:11 一人一人の行動がまず一番大切.学会としてはそれを束ねたい.そうすることによって大きな力になりえるからだ. #jsaiopen
  • 11:10 行動しはじめることがいま一番大切だろう. #jsaiopen
  • 11:09 人工知能研究者として,この危機から学び,未来に進まなければならないという思いがとても強い.復興を手伝う前に,我々自身が大震災を受け止め,学習をはじめなければならない.全国大会はその第一歩になるのではないか? #jsaiopen
  • 11:08 なぜ?復興に取り組まれている人に負担をかけるし,会員の安全も心配ではないか? #jsaiopen
  • 11:05 いま6月1~3日開催予定の人工知能学会全国大会 http://bit.ly/eJrHoN について検討している.この記事が掲載される頃には結論が出ているだろう.現時点ではできる限り開催したいという方向性. #jsaiopen
  • 10:59 身体性:心は身体と切り離せない.両者をつなぐのは情動だろう.人間の知能は,問題解決知能だけではない.学習能力だけでもない.感情知能,社会知能. #jsaiopen
  • 10:56 その前提は人間や人間社会をよく理解する. #jsaiopen
  • 10:55 人工知能のミッション(の一つ):人間のような知性をもつ人工物を作ろう. #jsaiopen
  • 10:46 “… in order to make the world more open and connected” http://youtu.be/Rm5B7j65S1c #jsaiopen
  • 10:46 “Facebook’s mission and the mission of the whole community is to give people the power to share …” http://youtu.be/Rm5B7j65S1c #jsaiopen
  • 10:31 ミッションステートメントの例 「Google の使命は、世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスできて使えるようにすることです。 #jsaiopen 」 http://bit.ly/fA5DOg
  • 09:49 ミッションステートメントを出したい.社会で共有できる行動に向けての強いコミットメントだ.人工知能学会は社会で共有できるミッションステートメントを見つけ出したい. #jsaiopen
  • 09:49 学会はもっと社会に根差すべきだという指摘は創刊号のときから坂井先生がなさっている. #jsaiopen
  • 09:44 学会は今までは,学問のための学問,あるいは,インパクトファクターを高めたり,トップカンファレンス/トップジャーナルに論文を書くことに重点を置きすぎてきたように思える.あるいは,次第にそうなってきたのかもしれない. #jsaiopen
  • 09:42 学会の力は限られているが,よい提案があれば,最大限に支援したい,と思っている. #jsaiopen
  • 09:41 今すぐにできることについては,別のセッションで取り組みを行う.とにかく今使える技術は何か,何に使えるのか,行動を始める.「復興」軽々しく使うべきではないが,それに代わる言葉も見つからない.寛容を持って善意に解釈していただきたい. #jsaiopen
  • 09:39 受け止め,学び,復興への行動を開始する.そのためには,現場に近いところに身を置くべきであろう.ここにお世話になったからといって現場を知ったとは到底言えない.しかし,近づいたことはわかるだろう.ここでしか,察知できないことが多い. #jsaiopen
  • 09:39 まずは自分の不明さを認識すべきではないか?すぐに動けない自分,社会,実態からのかい離.考え,行動するところからやりなおさなければならない.今すぐにできることは何か,これから学問をどう立て直すか? #jsaiopen
  • 09:39 想定をはるかに超えることが起きてしまった.そこから何を学ぶか?いかに我々の思考が枠組みに捉えられてきたか.過去の経験から想定値を作っている.それは必ずしも悪いことではない.それを超えたものが起きたとき,どのような態度をとるべきか. #jsaiopen
  • 09:37 大震災の前になすすべもないことを認識した.これはほかの学問だって同じ.学全体が社会から批判を浴びている.「想定外」:工学ではそう教わった.事実として想定を超えたことは確か.しかしそれを言い訳,あろうことか自分の正当化に使ったとたん学問の敗退. #jsaiopen
  • 09:32 大震災の前になすすべもないことを認識した.これはほかの学問だって同じ.学全体が社会から批判を浴びている.「想定外」:工学ではそう教わった.事実として想定を超えたことは確か.しかしそれを言い訳,あろうことか自分の正当化に使ったとたん学問の敗退.

Thu, Apr 07

  • 13:39 半減期。講義の人口が半分になる。
  • 11:57 モラルと人間性の順守の上での,真剣勝負は友情を生む.長い間戦ってきた敵との間には真の友情が生まれ,心が通うように思われる.
  • 11:55 両者の間には,確執,妥協,そして友好。確執があるからクリエイティブになれる。確執があるから友達になれる.背景にはいろいろなマインド.単に相手を打ち負かしたいと思っているわけではない.無法者には改心したいという心.市民には無法者への密かな憧れ。
  • 11:53 AI研究で両者は混在してきた.いわば。科学的無法者と科学的市民の混在したコミュニティ.
  • 11:52 だからどうする?一つは,科学的方法の可能な範囲を少しずつ広げていく。もう一つは,科学的方法をサスペンドする。
  • 11:52 AI研究では,知能,その背後にある心の問題について取り組む.古典的な意味での科学的説明は無理。知能は複雑な現象だからだ.
  • 11:48 もちろん,皆「大震災の復興への貢献」という大目標を掲げるべきだというものでもない.しかし,学であれば真理の追究とか,心とは何かとか,この研究によりいつか必ず社会に貢献したいというマインドは必要だろう.
  • 11:45 「みなと同じこと」は階層的であり,どのレベルでも違うことをすべしと言っているのではない.大震災の復興への貢献についてまで自分はそっぽを向いて別のことに耽溺すればいいというのではない.大震災からの復興という大目標,その下の例えば学からの貢献を共通にした上で異なればよい.
  • 11:41 どれくらい人と違うことができるかは,その人のもっている技量によるから,自分の背丈に応じていろいろなチャレンジがあり得る.しかし,常に広げたり深めたりする努力は必要だ.
  • 11:41 少なくともMITなど,世界の一流は少しでもみなと違うことをすることがプロフェッショナルとしての自分の存在意義であり,世の中に貢献すると信じて行動している人が多い.
  • 11:38 学生は存在感がないとか,チャレンジ精神に欠けるとかいう前に自ら,失敗を恐れず(自分が正しいと信じること,皆への貢献になると信じることに)チャレンジする気迫はまず先生から示すべきだ.
  • 11:37 日本では奇をてらうといい,みなと同じようにすることが是とされている.文脈を限れば一定の理はあるが,学術において,みなと違う試みをすることが許されているコンテキストではチャレンジすべし.皆に従うことは心の盲点を作ることが多い.緊張の欠如,思考停止,協調という名の怠惰.
  • 11:35 学術というのはそもそもオリジナリティを重視するものであり,皆と少しでも違うことをしよう,してみようというマインドは高いと思う.逆に,右へ倣えはタブーであるはず.もちろん,文脈で右へ倣えをしたほうがクライアントにメリットがあると思った時はそうすればいいのだが,そうでなければ別.
  • 11:33 中小企業やベンチャーにも多いはず.これについては後刻調べてみよう.
  • 11:33 別に観点に立つと,皆と違うことをしようという気力が弱いように思える.日本を支える中小企業や芸術,スポーツにはすべての人から反対されても(それが非社会的でない限り)自分が正しいと信じたアプローチを堅持する人も多い.例えば,イチローなど.
  • 11:30 国際性については,ほかの問題と同じ,一人でもノン・ネイティブがいたら最大限インターナショナルにすべきである,という性格のものだ.公式イベントである専攻ガイダンスがそうならなかったことに残念.
  • 11:28 しかし問題はメッセージを隠ぺいすることそのものだ.
  • 11:28 たとえば,私にとって初めての海外出張・海外旅行となった1982年の共産圏時代のプラハでは,初めて入った海外のレストランで,従業員たちが視線をときおりこちらにむけながら,「ヤポネ」と言っていた.もちろんだからと言って揶揄していたとは限らず,むしろほめていたのかもしれない.
  • 11:26 非言語コミュニケーションの専門家としては,視線や姿勢の動きから話題が自分のことかそうでないことかがある程度推察できる.意図的に隠しても,結構わかるものだ.
  • 11:25 たとえ,私語でも母国語で行わると,聞かれたくないメッセージのやりとりをしているのではないかといやな気持になる.とくに,日本を表す語,非英語では,やぽねとか,りゃんがーれんとかあるがそれが混じっていると,何か自分のこと,あるいは,自分のクラスのことを話していると思える.
  • 11:23 このことは逆の立場になればよくわかる.例えば,ドイツに行っていろいろな公式メッセージをドイツ語で話されたら,これは自分の来るべき場所ではなかったといたたまれない思いになる.わが専攻がそのように思われたいのだろうか…
  • 11:21 国際化とは,情報を発信する人が多大な努力をして,誤解を恐れず,自分の言葉の下手さを恐れず,それでもそこにいるノン・ネイティブの人たちのために役に立つ情報を発信しようということではないか!
  • 11:20 まさか昔に戻ってここは日本だから日本語を使いなさいというものでもあるまい.
  • 11:19 もちろん日本語のほうがネイティブだからよく自分の考えが表せるということは理解できる.また,大多数が日本人だというのも理解できる.
  • 11:19 今朝のガイダンス.英語は,黒橋専攻長のあいさつと,私の講座紹介だけ.ほかはみんな日本語.国際コースのガイダンスでもあるのに….

Wed, Apr 06

  • 15:44 新年度会議、さっそく形式論にこだわった細かな話。過去には意味があっただろうが、今では時間の浪費。大震災を機に時代は変わり、消えていくだろう。
  • 13:40 Flying robot from MIT etc http://bit.ly/fUYHRu

Mon, Apr 04

  • 23:58 「一般国民視線」で,近くの人,3人に口頭でインフォーマルなアンケートを取ったところ,直ちに「日本の技術者は何をやっているっ!」の反応が返ってきた.
  • 23:57 マスコミは,「日本の技術力への信頼を傷つけられた」がどのような背景のもとで起きたのか掘り下げるべきだ.そうしないと,研究者が惰眠をむさぼってきたように響いてしまう
  • 23:53 しかし,海外のロボットが強いのは,それが軍事目的で実戦に配備することを目指して大きな予算のもとで開発され,「鍛えられ」て来たからだともいえる.予算や鍛えることそのものは科学技術の発展の基本であるが,軍事と絡むと次元が違う話で,ふつうの研究者の視野を超えている.
  • 23:48 それにしても最近はロボットがひどくたたかれている.4月4日付日経新聞朝刊1面左のコラムには,「だが一方で原発事故は日本の技術力への信頼を大きく傷つけた.….日本が掲げてきたロボット大国の看板もすっかり色あせた.」
  • 23:44 それにしても,アンドリューNDR114,現代はThe Bicentennial Manはアイザックアシモフの原作だったとは.アシモフはいろいろな角度からロボットについて考えたのだ.
  • 23:42 思えるとしたら,一つには物語の持つ力の強さをかみしめなければならない.ふつうは自分のこととなると考えにくいだろう.
  • 23:42 映画の中ではロボットが主人公でも感動はする.例えば,アンドリューNDR114 http://bit.ly/iimqHd は感動作だ.しかし,アンドリューNDR114 がフィクションの世界を抜け出て,我々の世界に入ってきたときそう思えるか?
  • 23:37 ゲーム機のためにわが子を殺した親が逮捕されたという記事があるが,これはまあお金のために人を殺したというのと近いかもしれない.
  • 23:35 本当のSingularityは機械がこの点で人間を超えるときだろう.人間の大統領候補と,ロボットの大統領候補が現れた時にロボットに投票するか,ロボットのガール(ボーイ)フレンドと人間のガール(ボーイ)フレンドとどちらを選ぶか?本当に大切に思うものは何か?
  • 23:33 しかし,「より賢い」ということについては,人間社会は一定の評価はするものの,最大の価値を置いているわけではない.より大きな感動を与えるものに人間は価値を置く.単に計算が一番速くて正確でも喝采はするがそこまでだ.
  • 23:28 それらが複合させるとさらにこれまで人間にしかできないと思われていたことでも個人の能力を超えるだろう.人間には集合知があるが,これは機械でも再現可能.
  • 23:27 主張そのものの ― やがて機械の知能が人間を超える ― は驚くべきものではない.計算ではとうに超えたし,その後,数式処理,数々のエキスパートシステム,チェス,Google,そしてWatson,皆人間より賢いといってよい.
  • 23:24 “The Singularity is near” — IEEE Spectrum June 2008 Special Issue http://bit.ly/1xMRge はインパクトがあったが,原本を読んだら,やはりKurzweilの主張を受け入れるのは難しいようだ.
  • 23:17 Gmail Motion http://bit.ly/i8nO1W は今も削除されていない.ずっと,掲載し続けるのだろうか?

Sat, Apr 02

  • 18:44 残念ながら http://bit.ly/a56lHy でのトレーラーには件のロボットは出てこない.
  • 18:42 実践をしないと技術は強くならないという当たり前の話.
  • 18:42 ハートロッカーの冒頭に地雷除去用ロボットが登場する http://bit.ly/a56lHy 実在するロボットは映画に描かれたロボットに比べるとどれくらい頑健か?さすがにこれよりも脆弱ということはなかろう.
  • 15:12 気づくのもちょっと遅かったみたい http://bit.ly/h438iJ
  • 15:09 Gmail Motion http://bit.ly/i8nO1W にはコロッとだまされた.Try Gmail Motion!
  • 14:13 フランスのサルコジ大統領からのロボット提供の申し出がある http://bit.ly/gD3eYg しかし,東電は拒否?http://bit.ly/gT7vyc
  • 14:03 ドイツから提供されるロボットについては不明 http://bit.ly/gXURv6
  • 13:54 ここで登場するTALONはwikipediaに掲載されている http://bit.ly/giJZnU 調べていけばだんだん軍事用ロボットの世界へ http://bit.ly/ejVrds
  • 13:44 アメリカの遠隔操作放射線測定ロボットのニュース http://bit.ly/h23jhc
  • 13:39 「原子力研究所が原子力施設事故時に対応する情報遠隔収集ロボットを開発した」というプレス発表 http://bit.ly/ejQTvi があるが,今回は使えないのだろうか?
  • 13:30 Gmail Motion http://bit.ly/i8nO1W インタフェースは進化する.はじめのうちは,ジェスチャの誤認識や効率から辛いところもあるかもしれないが,有望な方向の一つ.今後どう広がるかが楽しみ.

Thu, Mar 31

  • 09:59 CNNで双子の赤ん坊がbabbling しているyoutube映像を紹介.専門家によれば,それは会話ではなく,互いに真似をしあっているだけ.傍観者は意味を付与するから会話しているように見える.しかし,babblingは人間における言語形成の重要なステップ.

Wed, Mar 30

  • 01:48 今にしてわかったハッシュタグの役割.つぶやきがハッシュタグ<シャープ>NHKに掲載されてしまった… もしやと思ってhashtagsjp http://bit.ly/d29V2b を使って探したら見つかった.冷や汗
  • 01:43 ハッシュタグ解析のサイトがあるんだ http://bit.ly/d29V2b
  • 01:07 節電といった皆にわかりやすい呼びかけはすぐ広がる.ポスターがあれば,交流のなかった人とも交流が広がる.理由や動機があればコミュニケーションができる.
  • 01:03 節電のキーワードは「ヤシマ作戦」.そういえば,新聞に載っていた.翌日から動きは始まっていた.
  • 01:00 #NHK“>http://bit.ly/fyf32Y そうかこの番組なのだ.生放送は29日20:00から,つまり約5時間前に放送されたのだ.でも,この再放送に対してもつぶやいている #NHK
  • 00:48 クローズアップ現代のtwitterページを見たら何も発信されていない…と思ったら,なーんだ.クローズアップ現代は再放送.でも「再放送」の表示はない.ちょっと考えると今頃クローズアップ現代を放送するはずはないとはいうものの,時間感覚はあまりないので…
  • 00:38 情報の完全性と網羅性という点では,今日3月29日の朝日新聞朝刊で2面が費やされていた.
  • 00:36 全国で240人が安否情報の移し替えを手伝ったとのこと.240という数字が興味深い.
  • 00:34 @nhk_kurogenだそうだ.ソーシャルメディアの効果がここまで広く報道されるのは結構.
  • 00:33 NHKでソーシャルメディアを使った支援についてnow

Tue, Mar 29

  • 19:05 Prof. Jan De Ruiterによるthe Ghost in the Machine methodを使うと,ロボットが実際的で社会的にみて適切なコミュニケーションができるようになる? http://bit.ly/gNCWoz
  • 19:01 CITECの研究で,男性ロボットが女性ロボットより「agentic」であり,介護で使うと高齢者には女性ロボットよりも恐怖を感じさせるという http://bit.ly/gNCWoz
  • 18:57 ロボットのデザインで性別のステレオタイプを使って,ユーザのメンタルモデルを操作し,HRIの効率を向上させることは倫理的か?… CITEC Newsletter http://bit.ly/gNCWoz 2ページ
  • 18:54 CITEC Newsletter http://bit.ly/gNCWoz 巻頭言:ロボットをitでなく、heやsheと呼べるようにできるか?男の子ロボットと女の子ロボット.倫理的な問題も生じる可能性.
  • 17:28 SocialCom 第1回 http://bit.ly/dGMAHo 第2回 http://bit.ly/g9XvNS 第3回 http://bit.ly/guxhY1

Sat, Mar 26

  • 17:45 “人間は情報になった”をgoogleで探しても私の記事ばかりで引用もとは見つからない.先の情報の学シンポジウム(ワークショップ)が2003年であり,少し前に新幹線の中の雑誌で読んだと記憶しているが,今となっては幻の中…
  • 17:40 【回顧】知の構造化シンポジウムで「人間は情報になった」という表現を使ったら,どなたか,http://bit.ly/gVRjVuを探してくださった.いつか原典をみつけたい.
  • 17:18 S4: http://bit.ly/eyzCvP P: http://bit.ly/gMJbfi Tweets一覧:http://bit.ly/eOTVXw
  • 17:15 知の構造化シンポジウムの他のust.基調講演と開会挨拶: http://bit.ly/eLkGpa S1: http://bit.ly/hE0FBP S2: http://bit.ly/eW4UnY S3: http://bit.ly/i3EwOe (つづく)
  • 17:09 【回顧】知の構造化シンポジウム.2月5日.http://www.cks.u-tokyo.ac.jp/workshop/symp2011.html パネル討論の記録:http://www.ustream.tv/recorded/12473682
  • 16:59 【回顧】年始の対談記録.前田邦宏さんと.http://omnisight.jp/discussion/show/28 対談全体(Omnisight)はこちら:http://omnisight.jp/
  • 14:12 RT @levinassien: 平川君と鷲田せんせのお話を朝起きて読んで、気持ちに一本筋が通りました。わっしいの総長のことばはこちらです。http://p.tl/VzC1 小田嶋隆さんや、町山智浩さんもそうですけれど、こういうときに生活実感に根差した、手触りのたしかな柔 …
  • 09:34 第5世代コンピュータプロジェクト最終国際会議で,すぐ前に座っていたEdward Feigenbaum先生の質問.If that is the answer, what is the question?
  • 08:53 メディアの集まる(たくさん報道される)ところに,支援物資が集まるという.今朝のNHK.メディアの功罪.マスメディアは責任が重いことを自覚し,実行しているのか?
  • 08:33 不安が口に出て,皆が口をそろえる.これを災害神話というらしい.定義により,災害神話は事実ではなく,不安なのに,伝え聞いたことを書くうちに事実表現になってしまう?

Fri, Mar 25

  • 22:41 toyoakinishida Toyoaki Nishida 日本学術会議から「東日本大震災に対応する第一次緊急提言の発出」 http://www.scj.go.jp/ja/info/jishin/pdf/t-110325.pdf ペアリング支援が謳われている.
  • 21:57 原発事故が非難されている.事後の統括欠如や情報発信の混乱は論外として,事前の「想定外のことが起きた」については工学者としては検討に値する.無限の事象を想定した設計は不可能.一定の「想定」=「仮定」がなければものは作れない.今回の場合どれだけを想定してどう設計しておけばよかったのか

Thu, Mar 24

  • 10:35 昔,プロの囲碁棋士の誰かが「石を打っても人を打つな」といつも自分に言い聞かせている,といった趣旨の記事を読んだ記憶がある(と思っている).とてもいい言葉だと思うが,誰が言った言葉かネットを探しても見つからないのが残念.
  • 10:28 人工知能の失敗のパターン.少数の複雑なタスク(のパス)を多数の技術の組み合わせで実装する.as opposed to 少数の優れた{アルゴリズムないしは原理の実装}を多数の異なる現象に適用する.
  • 10:26 画像処理ソフトの部品数は多い.これは知覚が少数の原理ではなく,多数の不完全な「部分的知覚」から構成されていることを示唆する.知能の同様だろう.

Wed, Mar 23

  • 22:18 フェイスブックが「エンゲージメント広告」とよぶもの…広告主から送られてきた比較的地味なメッセージで、ユーザーにページ内で何らかの行動を起こすように促す。カークパトリック「フェイスブック」p.382
  • 21:53 グーグルのアドワーズ検索広告は「要求を満たす」。対照的に、フェイスブックは要求を生み出す。カークパトリック「フェイスブック」p.379
  • 11:32 Progress of Theoretical Physics.1946年に湯川秀樹博士らによって創設. http://ja.wikipedia.org/wiki/Progress_of_Theoretical_Physics 「日本人の研究成果を世界へ」.3月23日朝日新聞

Mon, Mar 21

Sat, Mar 19

Sat, Mar 12

  • 12:11 渡邉富夫先生の展示:http://www.infoplosion.nii.ac.jp/info-plosion/html/houkokukai-h22/group_1000-1230_11th.txt の前で身体的コミュニケーションについて討論.一体感を感じるための条件は?
  • 12:08 昨日の情報爆発駒谷先生のポスター.認識率の低い音声認識エンジンでも,間を取ったり,オプションに切り替えたりして,タスク達成率を向上させる.例えば,Yesならば沈黙してください,とエージェントが発言して待つ.ユーザが何も発言しなければYes.英語ネイティブと話すときと同じテク.
  • 11:32 Google Labs http://t.co/eNchh5n は素晴らしい試み。先進的な技術開発の原動力になる。研究者にも朗報。
  • 11:25 帰宅難民で溢れていた昨夜と対照的に今日は、みどりの窓口や公衆電話などを除いて平静にみえる。このまま鎮まることを願う。

Fri, Mar 11

  • 22:33 いま宿泊しているホテル(在御茶ノ水)の人に聞いたらひどく揺れて5階はひどく揺れてテレビが全部床に落ちて破損したという.テレビは液晶だったのであまりひどいことになっていないが,それでも液晶のカバーが粉々になったという.幸い3階の自室の液晶テレビは無傷.
  • 22:30 都営大江戸線が全線で運転再開とのこと.
  • 22:28 テレビでは外を歩くと思わぬ災害に巻き込まれかねないから歩くなとの報.たしかに,今日の震度5強のとき,外を歩いていたら非常に怖かったことだろう.
  • 22:25 都内では少し前から鉄道が動き出したとの報.東海道新幹線も午後6時半ころからくだりは動き出したとの頃.ここでさっき(10:17ころ)の揺れの表示,茨城県沖でM5.7,関東地方で震度3とのこと.宮城県沖と,茨城県沖震源の表示が多い.
  • 22:23 テレビからは被害情報が続々.現在亡くなった方90名以上とか.さらに船が流されたとか…被災地の皆様には心からお見舞い申し上げます.
  • 22:18 自分はツィッターをしている時間はなかった.家族の安否確認と,留守宅への連絡.東京出張組の安否を大学に連絡.事態把握と坑道プラン策定など.…と書いているうちにまた余震.小さいが結構長く揺れている.
  • 22:15 地震が起きた後は皆ツィッターを使っていたのが印象的.自分も家族の安否をツィッターで確認.11秒前つぶやきの表示を見て安心.情報爆発シンポジウムに来ていた人がいろいろ情報を集めたので,都内ですべての鉄道系が止まっていることなどすぐに事態は把握できた.観念して宿の手配.
  • 22:12 都内の交通機関はすべてストップ.いずこかを目指して黙々と歩く人たちに交じってホテルに避難.電話がつながりにくくなった中でインターネット系は無線も含め,強固だった.テレビでは繰り返し津波の映像.午後8時台は都内でもかなり余震があった.
  • 22:05 やっと余震が収まったと思って消していたテレビをつけたら,まだ9時55分に宮城県沖でM5.1の余震.日本観測史上最大のM8.8の大地震はすごい.地震のときNIIにいたが,免震構造のためゆっくりした大きな長い揺れだと感じたが,ふつうの建物ではひどく揺れたらしい.
  • 09:01 粒度の大きなメディアであればできない.短い時間では発信できない.ゼロはいくら足してもゼロになる.Twitterなら短い時間で考えて塵を生産できるから,微々たるものでも先に進める.文字数制限が思考の部品化と脱文脈化を促進する.
  • 08:59 書きながら考える.書くことで自分の考えが堅固になり,外化される.坑道を掘るとき,来た道に杭をうち,固めていきつつ先に進む.今までたくさんのなかの一つに過ぎず,見過ごしてきたことに集中できる.
  • 08:56 エージェントに共感を感じるのはどういうときか?例えば,エージェントが何かを達成しようともがいていると思えるとき.達成しようとしていることが自分にメリットがなくても,エージェントにとって有意義なことだと思えれば,エージェントに共感を感じて手助けするかもしれない.
  • 08:55 単にエージェントに教えることが自分にとって面白ければエージェントに教えることになるだろう.Twitterはよい例.エージェントに教えているという状況ではないが,Twitterでメッセージを書くためには思考の分節化と構造化が必要.小さな努力だが達成されると小さな喜び.
  • 08:50 エージェントに教えることでメリットがあるのはどのようなときか?ゲームは有力だろう.エージェントが自分の味方のとき,勝ちたいからエージェントに教える.
  • 08:48 人間のたとえでいうと,基礎知識がない人には教える気は起きない.しかし基礎知識があるから教える気が起きるわけではない.教えるための条件としては,教えることが義務のとき,教えることでメリットがあるとき,学ぼうと努力している人に共感が働くとき…
  • 08:44 エージェントとコミュニケーションができないのは,エージェントがあまりに我々の生活空間のことを知らないから.教える気すら起きない.どうすれば教える気のするエージェントができるのか?なぜ教えたくなるのか?

Thu, Mar 10

  • 23:24 Story tellingの手法をうまく使うと学習者は,ターゲットとする人物の内面から事態を主観的に理解することができる.
  • 23:23 Ruth AylettらのFearNot!はStory Tellingを使った劇場型エージェントシステムを教育に応用しようとするものである.現在のeCuteプロジェクトはこれを異文化コミュニケーション教育に適用することを目指している.
  • 23:15 何のためのbelievabilityを明示していないからだ.とはいえ,ストーリー重視,演劇型のエージェントは一応の成功につながっているように思える.サーチしていたらいまFP7で共同研究しているRuth Aylettがこうしたことを引用しているスライドがひっかかった.
  • 23:12 こうなるとSuspension of disbeliefあるいはillusion of lifeをもってBelievabilityとして,演劇性を強調したJoe Batesに近くなるが,believabilityを主目的としている点はしっくりこない.
  • 23:04 そうであれば,ロボットを(あるコンテキストにおいて)人と見立て(=解釈でき),それを裏切らない仕組みがあり,そこに飛び込みたくなるようにすると人はロボットを受け入れるようになる.想像力をかき立てるロボットではなく,ストーリーを見せるロボット.
  • 22:51 そもそも入り込むということは,自分の問題だから外界を見るときに見立て,例えば,ボールを人(の頭)と見立てる(キャストアウェイの「ウィルソン」みたい)を安定して構成できれば,入り込んでいることになる.
  • 22:45 キャラ同士のやり取りがなくても,キャラ同士のやり取りについて書いてあるもの,あるいは,主人公だけが何かを体験するといったことでもそれが面白ければ入っていける可能性も.しかし,ストーリーがよほど面白く,共感が生じなければならない.
  • 22:42 虚構の世界に入れるパターン?目の前でキャラ同士がやり取りをしている.例えば,邪馬台国は九州にあったのか,奈良にあったのか?やりとりに興味があれば入り込めるかも.テレビドラマを見るのと同じ.登場人物の一人が自分の思考パターンと同じならのめりこむかもしれない.主人公になりきるように.
  • 01:00 その虚構の世界に入らないで外から見ていた人もいるし,写真も残っている.もちろん撮影したのは世界に入らなかった人.白昼夢の内と外.
  • 00:55 2009年に京都で開催した社会知デザイン国際ワークショップのときの「マリ子ダンスシアター」のパフォーマンスを急に思い出した.非現実性を不用意に目の前に突きつけられてすっかり虚構の世界に入り込んでしまった.魔法から覚めたとき,まさしく「狐につままれた」気分.貴重な体験だった.

Wed, Mar 09

  • 23:52 ふと,日経新聞に目をやると,「私の履歴書」は安藤忠雄氏.私は安藤忠雄氏の建築についてはよく理解できていないが,「連戦連敗」などの著作や,発言には大いにひきつけられる.
  • 23:46 究極について考えてみると,明らかだろう.見ても触っても叩いても人間と全く同じ体と脳をもつ「人工物」ができたとしたら,それは不気味さ∞(無限大)だろう.それは種(species)に起因する.おそらく生命は自分の種,あるいは,自分の瓜二つは認めないようプログラムされているに違いない.
  • 23:41 不気味の谷の分析も同様のコンテキストでできるかもしれない.直観的には「不気味の谷」は幻想であり,単純にロボットが人間に近づくと不気味さは多少の凸凹はあっても「漸近的に」増えていくのではないか.
  • 23:36 そうしたフィクションを引き連れず,本当に我々の暮らしの中に飛び込んでくるロボットを作るのは容易ではあるまい.
  • 23:35 鉄腕アトムが目の前に現れるというのもそういうことだろう.設定されたフィクションの世界に入りたくないときはさぞかし戸惑うであろう.逆に,えいやっとそこに飛び込んでしまえば違和感は感じまい.すると,使われるロボットのデザインには多くの人が飛び込めるフィクションのデザインが必要!?
  • 23:32 目の前にゆるきゃらが現れるということは,ゆるきゃらがフィクションの世界を引き連れてやってくる.スマートな人はきっとすぐ演技をはじめてそのフィクションの世界にさっと入るのだろう.自分の場合は,ゆるきゃらのもってくるフィクションの世界は幼稚すぎて付き合うのが面倒なだけだ.
  • 23:30 しかし,フィクションの世界に演技しない自分が入ることは難しい.フィクションの世界が目の前に出現した時,自分もさっとそういう演技の世界に入れたらいいのだろう.それなら訓練だけの問題となる.
  • 23:27 仮想化された世界に入り込めないのはある種のコミュニケーション能力の欠如か?映画を見ているときは結構その世界に没入しているという感覚がある.演技をするのも嫌いではない.それどころか楽しい.きっとフィクションの世界に演技によるフィクションの自分ではいるのはOK.
  • 23:23 ゆるきゃらも苦手.彦根市には「ひこにゃん」,そして奈良には「せんと」君.石山寺に行ったときは「おおつ光ル」くんがいた.バックストーリーを共有しているといいのかもしれないが,していないと耐えられない.
  • 23:18 鉄腕アトムを自分が作りたいロボットの理想像としてあげている人が多い.仮に,漫画から抜け出てきたような鉄腕アトムがいたとしたら,自分のパートナーとしても,他者としても不気味というしかないのではないか?最初の会話は「Who are you?」「I am an atom boy」??
  • 22:45 下記の日経新聞記事には「日本企業は風評被害でブランドイメージが傷つくのを極度に嫌う」との一文.これは文化の一部であり,共有されている知恵か?それともコミュニケーション力が不足しているということなのか?
  • 22:27 3月9日付日経新聞朝刊3面.「難病治療,ロボット活用」装着用ロボットが2012年から臨床試験(治験)に入るという.ほかに,車いすとベッドを一体化したロボット(パナソニック)や,認知症患者の話し相手となるPaPeRo (NEC)などを紹介.訴訟リスクが障壁となるという.
  • 21:41 コミュニケーションについてクォリアの観点から論じた研究はあるだろうか?雰囲気などが対象になる。検索してみるとそれなりにヒットするが硬い論文らしきものは少ない模様。
  • 14:35 情報爆発シンポでの武田浩一氏の講演。非常にクリア。人間とどこまで同じでどこが違うのか?Watsonはイメージを浮かべないので、完全記号主義+統計学習といったところか?もちろん人間でもこういう思考スタイルはある。
  • 10:53 Justine Cassellさんは,McNeill先生の弟子.中野先生はCassell先生の弟子.
  • 10:51 そのときのシンポジウムにはAdam Kendon, David McNeill, Charles Goodwinなど一流の会話研究者が参加していた.Kendon先生は非常に直截的な考え方をする.McNeill先生は柔和で紳士的な方.その傾向は著作にも表れている.
  • 10:45 ネットワーク時代だから不思議なご縁も多い.Ipke Wachsmuthとは,早5年以上のお付き合いになるが,彼がシンポジウムを開くとき,寺田さんと取り組んでいた「動く椅子」の研究をWebから見つけて,声をかけてくれたという.
  • 10:27 もう一つ偶然の出会いを思い出した.新幹線のなかで佐和先生と偶然お目にかかった.そのご縁で京都21に参加した.
  • 10:26 small world仮説を提案したWattsとStrogatzには改めて敬服.Milgramの6 DOS (Degrees of Separation)もWatts-Strogatzも静的な関係に関するものだが,偶然の出会いのモデルや理論はあるのだろうか?
  • 10:18 極めつけは,成田空港での橋田さんとの出会い.出国審査の列に並んでふと前を見たら橋田さんだった.偶然の出会いはもっと多いのかもしれない.町の中で特徴のない人を見ても気づかない,ないしは,本人であることに自信がもてないが,前出の人たちはまあ間違えることはないだろう.
  • 10:06 カフェでふと偶然の出会いについて思った。しばらく前に、地下鉄半蔵門線大手町駅で大須賀先生にお目にかかった。神保町では和田栄一先生。大分前にドイツに行ったとき関西空港ラウンジで長尾先生。シャルルドゴール空港免税店で所先生。

Tue, Mar 08

  • 18:15 川人光男さんと作倉統さんが現代化学No. 471(2010-6)に書いているBMI倫理4原則,内容には賛成できるが,実現できるのだろうか?すでに,顔表情の解析から「心」を読もうとする研究は多い.
  • 17:56 でも,表も裏もなければ息がつまりそう.隠したいことは隠した方がいいのではないか?そのような了解のもとで美しい世界を築こうというのがむしろ現代の潮流ではないのか?そこで,誠実,信頼,感動,共感をどう実現するか?
  • 17:52 映画に出てくる悪人は必ず隠された秘密がある.バットマンやスパイダーマンのような善玉でも秘密を隠しているケースがある.ザッカーバーグ説によるとこれらの例は不誠実.それには同感!
  • 17:49 脳と脳を直接つなぐと,心が通うという.本(日経BP社本の方,The Facebook Effect)によると,すべてを曝け出すことによって誠実なコミュニケーションになるという.確かに相手から見ればそうだろう.しかし,自分からみたときはそうでないと思う.単純化しすぎている!
  • 17:45 海外の映画,特に,裁判映画ではリアルタイム性,F2Fを重視している.一瞬顔に現れる真実を見逃さない.面接でも同様.心の底に潜む魂の現われを見る.
  • 17:42 時間をかけて文言を選んだ表現が真実なのか,リアルタイムで口から出てきた言葉が真実なのか?
  • 17:41 一つは,人間はそれほどリアルタイムコミュニケーションに慣れていないのかもしれない.昔,偉い先生の前で,何を言えばいいかわからなくなって,結果的に何もしゃべれなくなってしまったことがある.メールならば,時間をかけて文言を選べばよい.
  • 17:36 なぜ,メールで心が通うのか?確かにメールにも文字数,レスの間隔,フォーマット,言葉遣いなど,非言語の側面が多いとはいうものの非言語コミュニケーションの研究者である私には解明すべき謎.
  • 17:32 その2.留学生や海外の研究者とのメールのやり取り.少しやり取りしただけで,旧知の友のような気がすることが多い(そうでなければやり取りはしない).その後,F2Fも含めて(10年近い)長い付き合いになったケースも多い.
  • 17:31 メールコミュニケーション>F2Fの例.家族とのやり取りの一部.顔を合わせると喧嘩とか,つまらないことしか言わない,相手のいうことを聞かない,がない.
  • 17:17 よく,F2F communicationは基本であると書かれている.Clark 1996もその立場.しかし,ベストかどうかは不明.これまで,メールコミュニケーション>F2Fも多く経験している(もちろん常にそうだなどというつもりはない).
  • 17:15 ロボットと心を通わせるというと,だんだん怪しくなり始める.人間と心を通わせることはもちろんもっと大事.この点,先日観た「英国王のスピーチ」には感動.人間と心を通わせるのはとても難しい.ロボットとそれよりもっと弱い意味で「心を通わせる」ことの方がやさしいだろう.
  • 17:13 どんなロボットが社会知を持っているといえるのか?約束を守るとか,信頼ある情報を提供するとか,いろいろ考えられるが,堅苦しいだけではつまらない.もっと,面白いなあと思えるロボットがよい.
  • 17:09 社会知の理解と合成は相補的.工学者としては理解だけでは面白くない.でも,「社会に危害をもたらすロボット」は作りたくないので,作ったものを(ある場合は使い始める前に)理解しなければならない.
  • 17:07 社会知デザインでは,社会知の理解と合成を目的とする.理解は文字通り,社会知を計測し,しっくりくるような解釈の仕方を確立すること.合成とは,「社会知を持つ」と言える人工物(例えば,ロボット)を作ること.
  • 10:04 ということになると,社会も個体の社会知を生み出す基盤となる一定の知能,集合的な社会知を有しているとも考えられる.
  • 10:03 個体の社会知がどのように形成されるのであろうか?人間は先天的に一定の社会的能力を有しているであろうが,我々が日常意識的に行使する社会知は,学校や家庭や社会で教えられたり学んだりするからであると考えられる.
  • 09:53 我々は社会のなかで相互に行動を調整しながら生きている.時には共通の目的のために協調し,時には交渉によって対立する利害の解消を図る.このような社会的行動を生み出す行動主の能力を個体の社会知と呼ぶ.
  • 09:29 Clark 1996, Using Languageは素晴らしい.それまでの研究の見事な集大成(の一つ).その後どう発展したのだろうか?時間を見つけて調べてみたい.
  • 09:26 対話と会話を区別していない人が多い,対話は1:1,目的指向的.会話は多人数,目的は規定されない.
  • 09:24 会話システムのレベル分けができるとよい.会話をしているふりをする.情報検索の取次ぎ.オペレーションの取次ぎ.社会的インタラクション.設定されている人物像に従う自由対話(RPG).発想を刺激する.パートナーとしての対話.

Mon, Mar 07

  • 01:44 教師なし学習アルゴリズムでは,カーネル関数などを使って,類似したデータをクラスタリングしたり,頻出パターンを検出できる.
  • 01:38 ふつうは,認識できるが合成できない.例えば,音楽や絵を見分けられても,奏でたり描いたりすることは難しい.人工知能技術,例えば,遺伝アルゴリズムを使うと,評価尺度から合成がある程度可能になる.
  • 01:33 現在の技術水準.言語リソース.大量のFAQからQA.音声認識.音源分離.推薦システム.ランキング.オープンソース.
  • 01:30 Watsonの力の源.(1) スーパーコンピュータ.単純計算の高速な繰り返し.(2) 大量の教師データ.インターネットで初めて可能になった.(3) オープンイノベーション.コードの共有.ネット上で複雑なシステムの共同開発.
  • 00:30 ダマシオのソマティック・マーカー仮説.ソマティック(身体)・マーカー:出来事を快不快といった身体的状態に結びつけるシステムであり,後天的に獲得される.ダマシオ(著),田中(訳)「生存する脳」,講談社,2000.

Sun, Mar 06

  • 23:06 「感情の前に情動がある」(p. 52),「情動は身体という劇場で演じられ,感情は心という劇場で演じられる」(p. 51).いずれもダマシオ(著),田中(訳)「感じる脳」,ダイアモンド社,2005から.多くの人が引用.
  • 19:31 共感するコンピュータと共感されるコンピュータ.共感されるコンピュータの方がゴールとしては易しいだろう.
  • 19:30 そもそも「共感」とは何か?自分以外のエージェントがすることに心情的に賛同できる.「心情的に賛同できる」とは,ロジックとしての賛同が感情にサポートされている.
  • 19:26 ミラーニューロンがあるとなぜ共感するのか?ミラーニューロンがないと共感できないのか?
  • 10:49 アカデミー賞では、ソーシャルネットワークは英国王のスピーチ(The King’s Speech)に完敗。審査員は政治性より芸術性をみた?
  • 10:41 毎日のようにソーシャルメディアに関する報道。単なるつながりから教え合い、協調の世界へ。
  • 10:12 会話情報学,社会知デザイン,そして,人工知能についてのツィート開始っ

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