見かじり - 本日のタイの両替率 - スーパーリッチ店舗

今日のタイバーツ両替は
スーパーリッチの店舗で
1万円が2740バーツなり。
換算はx4…円が弱い。 

空港での両替率が高いクレームが多いので、

エアポートリンクの敷地内に、スーパーリッチなどのほかの両替店舗を導入。

空港内より確かに安いです。

金曜日の東京→福岡の航空便はゲキ混み、満席

一昨日の日帰り東京往復は危なかった。

久々に乗れずに帰れないかと…

全国的に運動会が多いせいなのか、単身赴任が多いのか、どの便も満席状態でした。

福岡がだめなら、佐賀、北九州、山口宇部もと調べたら、ほぼ全便満席。

金曜日はダメダメです。

読みかじり － 週刊エコノミスト（24mar15) 闘論席 コラム 池谷氏記事より 「深層学習」「ディープQ回路」

ビックデータとどう付き合うか？

ビックデータに対処する新たな方法が成功を収めている。

「深層学習」や「ディープQ回路」と呼ばれる人工知能がそれである。

深層学習は、膨大な情報をひたすらコンピューターに与えるだけで、事前知識を与えなくても、動物や物体、それに人の表情や会話を自然と識別できる驚くべきアルゴリズム（プログラムによる計算処理）である。

ディープQ回路はさらに驚異的だ。

これは、米グーグルが今年2月に公開したアルゴリズムで、自ら情報を収集して適切な行動や決断を行うことができる。

例えば、ディープQ回路に取扱い説明書を与えず、市販のテレビゲームを延々とやらせた。
テレビ画面の表示や手元のコントローラーの意味などを教えず、とにかく好スコアを出すようにだけ指示。
するとディープQ回路は自力で「何をすべきか」を学び取り、前49種中29種のゲームで上級者レベルに上達。並みの人間を凌駕した。

以下省略。。。

見かじり － 映画リンカーン Lincolnで気になったセリフです。 ユークリッド定理"同じものと等しいものは互い等しい” は自明の理だと。

映画リンカーン　Lincolnで気になったセリフです。

1時間17分のセリフ

ユークリッドの定理をしってるだろう？
you must know　Euclild's axioms and common notions.

ユークリッド定理の１つは
Euclid's first common notion is this ..

”同じものと等しいものは互いに等しい”
Things which are equal to the same thing are equal to each other.

数学的推論の規則の１つ
すべてに当てはまる。
今でもこれからもだ。
That' a rule of mathematical reasoning.
It is true because it works.
Has done and always will do.

in his book......
Euclid saｙs.
自明の理と呼んだ
this is "self-evident."

2000年前の力学的法則の本にも書かれていた
You see... even in that two thousand-year-old book of mechanical law.

"同じものと等しいものは互い等しい”
は自明の理だと。

It is a self-evident truth that the things which are equal to the same thing are equal to each other.

我々の始まりは等しい　
それが原点だろう？
それが調和であり公平さだよ
それが正義だ。
We begin with equality.
That's the origin, isn't it?
That's balance and that is fairness.
That's justice..

読みかじり － 読売新聞（17may15) 人口知能がヒトを超える日 － 脳研究者 池谷氏 記事より

技術的特異点という言葉をよく耳にします。
人工知能の性能が人間の脳と逆転する時点のことです。
ある試算では、約30年だそうです。

英語が堪能かどうかで給料に約3割の差が出ると言われますが、今後はコンピューターの知識を持つかどうかが人生を分ける可能性があります。
そうして生まれる格差を意味するデジタルディバイドという言葉もあるほどです。

たとえば最近、ディープラーニングという人工知能が脚光を浴びています。
ご存じでしょうか？
初心者向けの解説本がタイミングよく出ました。
この「人工知能は人間を超えるか」（松尾豊著、角川）は、
電脳リテラシーを鍛錬するための辞典でベストな本でしょう。

今年グーグルが発表したディープラーニングは驚異的です。
なんとテレビゲームの画面を見るだけで、何をするべきか自ら学び、編み出した技で上級者を凌駕するスコアを叩き出します。
自発的に課題を探して自力で解決する　－　まさに「できるヤツ」です。

ちなみにディープラーニングの内部を眺めても、設計者でさえ、そこで実行されている計算の意味を理解できないそうです。
人工知能は既に人知の及ばない域にあるわけです。

「2045年問題」（松田卓也著、廣済堂新書）によれば、人工知能を改善したり、修復したりする作業は、いずれヒトの手に余る高度な作業になるようです。

結局、人工知能を改良できるのは人工知能のみ。
自己進化モードに突入すれば、進化の歯止めは効きません。
これが技術特異点です。

以下省略

読売新聞（2014年5月4日）七転八起 － 技術革新 挑戦続ける － フリービット会長 石田氏 記事より

＜ソニーにあこがれ＞

僕の人生を変えたのは、ソニーの創業者森田昭夫さんの本だったのです。

福岡県の中学生だった頃、友人と一緒にコンピュータ―のゲームを作って
雑誌に応募するのが楽しみでした。
ところがPTAから
「子どもがビジネスをしている」と問題視され、
先生から怒られた。
ゲーム作りは禁止。
落ち込んだし、高校に行く目的も見つからない。
高校受験で浪人中の1988年、出会ったのが森田さんの本だった。
ソニーを動かすような男になりたい。

高校2年になってビデオカメラの箱にあったソニー本社へ
「森田昭夫様」
と書いて手紙を送ると、社員が九州まで来てくれました。
「ソニーは20世紀の会社で、21世紀の会社ではないかもしれない。
君は起業しなさい。これからは通信の時代が来る」。
本人からのメッセージでした。

なんだソニーへの誘いじゃないのか。
ショックだったけど、今思えば通信の可能性を見抜く、とんでもない先見の明ですよね。
「通信をやってみよう」と思い直し、インターネット環境が整っていた慶応湘南藤沢キャンパスに進んだ。

。。。以下省略

Kaleidoscope origami - 万華鏡 折り紙 － picasa(ピカサ）で写真からムービー作成してみました！ －折り紙（万華鏡）

折り紙（万華鏡）origami（Kaleidoscope）

読みかじり － 「無意識の意思」の国アメリカ―なぜ大国は甦るのか (NHKブックス) 単行本 – 1996/5 薬師寺 泰蔵 (著)

「無意識の意思」の国アメリカ―なぜ大国は甦るのか (NHKブックス) 単行本 – 1996/5

薬師寺 泰蔵  (著)

P10

・アメリカは「無意識の意思」を持った国だ。
そして、「無意識の意思」のもとで、この国は、ほぼ半世紀のサイクルで、国を「閉じたり」、「開いたり」してきた。

・日本は明治維新から太平洋戦争まで、「意識的な意思」を持った国であった。その意思は、多くの国民が「無意識的に共有」するものではなく、政府や軍部など「国家の中枢」が持った「意識的な意思」であった。

・アメリカは、ヨーロッパから派生し、建国されたにもかかわらず、ヨーロッパ型国家ではない。母国イギリスで、国家中枢に密着したアングリカン・チャーチ（英国国教会）に排斥、迫害されたピューリタンが作った国家だということを我々は忘れてはならない。

・アメリカは移民で作られた国だということ。そして彼等は、本国で迫害されたり、国際社会の主流にいなかったという事実。この事実がアメリカをして、強烈な「無意識の意思」の国家にしている。
中央が強制しなくても、ときどき、ばらばらな国民が一つのアイデンティティーのもとにまとまる慣性が働き、全体主義国家のように振る舞う不思議な国、それがアメリカだ。

ｐ２３
大国になる国家が国民へ出す第一のメッセージは、その国家が「実験国家」であることを知らせることだ。

ｐ２７

技術主義

人間社会は、往々にして、階層をつくりたがる。
・・・
イギリスには階級社会が根強く残っている。インドのカースト制ほどではないが、ちょっと訛った言い方ひとつとっても、この人は貴族出身だとか、どの地方出身だとか分かるらしい。
アメリカ英語の発音に近いアイルランド訛りの英語が軽んじられているのは、征服民族（ゲルマン語系のアングロ・サクソン人）と非征服民族（ケルト人）の確執も重なって、かなりのものだ。

そのイギリスでエンジニアは軽んじられている。

そもそも、技術は、職人的な匠の技から発達したものだ。
一方、物理とか化学などのサイエンスは、キリスト教における神との自然の対置から出てきたものである。
キリスト教は社会秩序を律する権力の中枢として発展してきた。
よって、その対置として出てきた、サイエンスも社会的な権力をもともと持っている。

このような理由で、サイエンスを重視する国家は、キリスト教国家が多い。
技術は社会的地位が低かったから、これらのキリスト教国家は技術を軽視するきらいがある。


ｐ２８

16世紀中葉、ヨーロッパ大陸では、プロテスタントとカトリックとは激しい権力闘争を繰り返していた。体制の権力は当然カトリック教徒が握っていた。
とりわけ、スペイン・ハプスブルク帝国は強大で、次に強かったのは、ブルボン朝のフランスとポーランド・リトアニア連合国のヤゲロ王朝であった。

とりわけ、フランスでは、カルバン派のユグノー教徒が着々と経済と技術を掌握しつつあった。
なぜなら、ユグノー教徒は、カトリックに対峙する反権力の政治スローガンとして無意識に「技術主義」をとっていたからだ。
経済力をましたユグノー教徒たちは、反カトリック戦争である有名なユグノー戦争を戦い敗北を喫する。

フランスを捨て、エクソダス（国家離脱）を開始したユグノー教徒を受け入れたのは、ドイツやオランダ、そしてイギリスなどといった非カトリック国家だった。
むろん、ユグノー教徒の産業力や技術力を利用したかったにちがいない。
しかし、本当の目的は、ユグノー教徒が標榜する技術主義を、反カトリックの政治思想として取りれ、スペインやポーランドのカトリック大国に対抗するためであった。

私は非キリスト教国が技術主義を取る場合は、ほぼ間違いなく、先進キリスト教国家に対抗するためだと思っている。

ｐ３０

よそ者主義

植民地侵攻や領土獲得、新しい技術や産業を作る場合、それを担う人間を「余所」から調達することが多い。そのほうが国家コストを節約できるからだ。
すなわち、フロントキャリアーは国民の中に存在するよそ者を呼ぶ別称なのだ。

アメリカは典型的な「よそ者主義」国家だ。

ｐ３４

そもそも、アメリカに渡った清教徒（ピューリタン）たちはフランス人ジャン・カルバンが始めたカルバン主義に属するプロテスタントである。


P135

アメリカの技術に貢献したよそ者たちの中で二コラ・テスラを忘れることができない。
テスラはユーゴスラヴィア紛争で有名になったクロアチアでセルビア人として生まれた。
教育はオーストリアのグラーツ工科大学やチェコのプラハ大学で受け、そこで誘電コイルの研究を行っていた。
26歳のときにヨーロッパのエジソン社に入り、シュトラスブール勤務を命じられた

このころ交流モーターの基礎になる誘導モーターの研究を独自に行っていた。
それから2年ののち、テスラはアメリカに渡り、エジソン研究所に入る。
エジソンは直流発電方式を実行に移して成功を収めていたから、交流発電を主張するテスラを嫌い、テスラもエジソンと大喧嘩してそこを飛び出してしまった。

テスラを待ち受けていたのが、鉄道用の空気ブレーキを発明し、巨大な市場に育ちつつある発送電業界への参入を虎視眈々とねらっていたジョージ・ウェスチングハウスである。
直ちにテスラの交流発電パテントを購入し、ナイアガラ瀑布を使った発電を開始した。
エジソンのジェネラル・エレクトリック社とウェスチングハウス社は直流か交流かで業界を真っ二つにする論争を展開したが、結局、長距離電送には交流のほうがよいことが判明し、この論争に決着がついた。

アメリカの電気を作ったテスラであったが、発明王エジソンの名に隠れ、アメリカ人にとってもテスラの名は親しい名前ではない。
彼は極端な人嫌いのうえ、人々の理解を超えたことを主張し、人々にあいつは頭が変だと言われ続けたのも、テスラがアメリカ人から受け入れられなかったことを物語っている。

電気製品を使うとラジオやテレビに雑音が入るのは、電気製品の中にあるトランスやモーターから誘導電流が空気中に電磁波を放出しているからだ。
この原理を発見したのもテスラなのである。
当時、線が結ばれていないところに電気が通じるなんて誰も考えていなかった。
よって、宇宙からの通信を自分は受けたと主張するテスラは精神障害者扱いされたのである。
しかし、
アメリカのエレクトロニクス時代の幕開けをつくった無線通信やラジオの基礎をつくった人がこの世その者テスラなのだ。

読みかじり － 科学雑誌 newton ミクロの建築家─珪藻【試し読み】 生物がつくったとは思えない幾何学的な造形 － 綺麗です。

ミクロの建築家─珪藻

生物がつくったとは思えない幾何学的な造形

より

p102

珪藻の殻は”内箱”と”外箱”でできている。

珪藻は、無色透明でかたいガラス質の殻（被殻）に覆われた単細胞生物である。

被殻の内部の細胞で光合成を行っており、川や海だけではなく、温泉や北極の氷の中など、水と光のある場所ならいたるところに生息している。

多くは10～200マイクロメートルである。（マイクロは100万分の１）

珪藻は無性生殖のたびに被殻が小さくなっていく。

白亜紀に出現。現在、地球の光合成量の25％をしめるほど繁栄している。

★人工光合成が最終的な目標となるか。。。

読みかじり － 第19回ホリエモン的常識 水素社会のミライはない？

週刊ダイヤモンド　1月17日号　P76から抜粋

Q「水素」を利用した燃料電池車の販売が始まりました。水素インフラを整えようとガソリンスタンドや国も腰を上げました。本当に将来性はあるのでしょうか？

A
無理やり将来性をつくろうとしているいう見方が正しいかもしれません。
既存の自動車メーカーはガソリン車のように参入障壁が大きい内燃機関技術やそれに付随するギアボックスやドライブシャフト、ディファレンシャルのような部品を多数必要とする「現状」を維持すべく燃料電池車を普及させようとしているはずだからです。

ガソリン車時代にインフラを整えたJXグループをはじめとして自動車メーカーの動きに追随しようとしています。
電気自動車（EV)時代になると自動車の組み立てが簡素になります。
主要部品はモーターと電池、コンピューターとなり、供給は世界的に寡占するメーカーが担うことになるので、完成車メーカーはいまのパソコン(PC)メーカーのように薄利多売モデルになるはず。
オフィスコンピューターの主流が変わるときに体験したことと同じことが自動車業界でも起こり得るのです。
そのため、参入障壁をつくろうと後ろ向きな動きをしているのでしょう。

読みかじり － 統計の9割はウソ: 世界にはびこる「数字トリック」を見破る技術 (一般書) 単行本 – 2014/2/19 竹内 薫

統計の9割はウソ: 世界にはびこる「数字トリック」を見破る技術 (一般書) 単行本 – 2014/2/19

竹内 薫 

P70から抜粋

超カンタン誤差計算法

「誤差を知りたければ平方根をとれ」

対象数字が600の場合の実験データ誤差を求める場合は

√600で計算すれば、約4％となる。

P124

エンリコ・フェルミ

採用試験にも出まくりの「フェルミ推定」

ビジネスでは、たとえば新しい商品を売るときに、顧客数の見込みを立てたり、あらかじめ売上を見積もったりする際に、過去のデータや今わかっている情報を前提条件としていくつかの仮説をかけ合わせ、概算するということが頻繁に行われます。

ℚ「アメリカのシカゴには、ピアノ調律師が何人いるか？」

これを推論するためには、「シカゴの世帯数」「全世帯のうち、ピアノを保有している世帯の割合」「ピアノ1台の調律頻度」「調律師が1日に調律するピアノの台数」「調律師の労働日数」といったことを考え、これら元に計算していくことになります。

すると、

シカゴの世帯数はだいたい100万世帯→ピアノの総数はだいたい10万台→ピアノの調律は年間に1回なので、年間10万件程度→1人のピアノ調律師は年間に250日x3台（750台)調律できる→だから、調律師の人数は10万÷750で、約130人！というように、計算することができるのです。

P137

平均にだまされないための分布の見方

「分布」を見れば、本当の見方がわかる。

平均値は真ん中の数字ではない。

おもな分布グラフに

対数正規分布とべき分布（ロングテール型）

最頻値＜中央値＜平均値

統計では分布を見ることが大事です。

P143

分散・標準偏差の超基礎知識

平均を考えるときに重要なこと

統計では、すでにふれたように、平均値を考えるときにはまず「分布」を考えなければなりません。

最もメジャーな分布は「正規分布」と言われるものです。たとえばテストで言うなら、ほとんどの人が平均値に近い点数を取っていて、100点に近づくにつれて、また0点に近づくにつれて、人数が少なくなっていくという形をしています。左右対称に山のような形になり、100点に近い人や、0点に近い人は、山の裾野あたりにいるということになります。

また、分布を考えたら今度は「分散」や「標準偏差」というのもを考えます。

分散とは、それぞれのデータが、平均値を中心にどのように散らばっているかを示すもの。10人のデータを出すとして、10人ともが平均値に近い値になっているのか、それとも誰かが1人ずば抜けて高い（あるいは低い）データを持っているのか、あるいは10人の数値が高低にバラバラに散らばらっているのか。その散らばり具合を見るための目安として、標準編纂というものがあります。

標準偏差を計算するにはまず、それぞれのデータについて平均値からどれだけ離れているかという差を出し、その差を２乗します。その平均値が分散です。そして分散に√を付けたものが標準偏差となります。

では、実際に標準偏差を求めてみましょうか。たとえば、１０点満点のテストAを５人の生徒が受けたところ、次のような点数が得られたとします。

２点/４点/５点/６点/９点

彼らの平均点は、（2+4+5+6+9）÷5で、5.2点です。

この5.2点に対して、5人の点数がプラスマイナスいくつかを計算すると、こうなります。

マイナス3.2点/マイナス1.2点/マイナス0.2点/プラス0.8点/プラス3.8点

これを全部2乗してしまいましょう。

すると次のようになります。

10.24/1.44/0.04/0.64/14.44

これを全部足して、データの数、つまりテストを受けた人数の５で割ったものが「分散」でしたね。

計算すると、5.36になりました。

標準偏差は、この5.36に√をつけます。

√5.36は、だいたい2.32となります。

よって、テストAの標準偏差は2.32です。

テストの点数というのはだいたい平均分布で表すことができますので、図のような釣鐘のような形となります。

平均値はそのてっぺんと考えます。

この図には「変曲点」とありますが、これは平均値のところからグラフの曲がり具合を見ていって、上に出っ張っている形から、下に出っ張っている形に変わる部分のことを指します。そして、この平均値から変曲点の横軸までの距離が「標準偏差」となるのです。

テストAで9点を取った人は、平均点の5.2点に標準偏差の2.32を足した7.52点よりも高い点数を取っています。変曲点を超えた高い得点ですから、この人は間違いなく上位クラスの成績ということができます。

f(x)が平均値

αが誤差