タグ別アーカイブ: 数学

ほぼ完全な人間の脳、実験室で培養成功 米大学研究 写真1枚 国際ニュース:AFPBB News

同大によると、アナンド教授は、脳や神経系の疾患に対する治療法を開発する過程で、培養された脳を用いることにより、薬剤が精神に及ぼす影響をより簡単で倫理的な実験で調べることができるようになることを期待しているという。同教授と共同研究者は、脳培養システムを製品化することを目的とした新興企業をオハイオ(Ohio)州に共同で設立している。

 アナンド教授は、自身の研究に関する同大の報告書の中で「この脳モデルの効力は、人間の健康に非常に明るい未来をもたらすものだ。なぜなら、治療法を試験・開発するための選択肢として、齧歯(げっし)動物を用いる以外の、より的確で関連性の高い選択肢が得られるからだ」と指摘している。

 また、これは神経科学研究全般にとっても恩恵となる可能性がある。この脳を利用することで、ゲノム研究においては、現在用いられているコンピューターモデルではない実践型のアプローチを実行できるからだ。このことについては、「数学的相関法や統計的手法はそれ自体、因果関係を特定するには不十分だ。実験システム、つまり人間の脳が必要なのだ」と説明している。

引用元: ほぼ完全な人間の脳、実験室で培養成功 米大学研究 写真1枚 国際ニュース:AFPBB News.

4/1に入社した新入社員です。入社前に聞いていた仕事内容と異なる仕事をすることになりましたこれからやれる見込みもないです 同じような思いをして辞めていった社員がここ数年で何人もいるそうですいわゆるブラック企業でしょうか…? 私自身、この仕事ができなければ大学で学んだことを活かすことができないのですでに転職も考えていますが、やりたい仕事のために遠い地へ引っ越してきたので今後どうしようか迷っています。 | ask.fm/meguro_staff

余談になりますが、私は大学生の頃、家庭教師をしておりました。数学が嫌いな生徒が多かったので、よく「こんなこと勉強して何の役に立つの?」と聞かれたのですが、その時に「いつかきっと役に立つよ」とだけは絶対に言いませんでした。「数学」に限った話では御座いませんが、「役立てよう」と思わない人間に「役に立つ機会」は絶対に訪れないと考えているからで御座います。なので「君が役立てようと思えば、武器になる。思わなければ何の役にも立たない」と答えていたのですが、よくあれでクビにならなかったと、今では笑い話という形で役に立たせております。

引用元: 4/1に入社した新入社員です。入社前に聞いていた仕事内容と異なる仕事をすることになりましたこれからやれる見込みもないです 同じような思いをして辞めていった社員がここ数年で何人もいるそうですいわゆるブラック企業でしょうか…? 私自身、この仕事ができなければ大学で学んだことを活かすことができないのですでに転職も考えていますが、やりたい仕事のために遠い地へ引っ越してきたので今後どうしようか迷っています。 | ask.fm/meguro_staff.

火星へより効率的に行ける方法を数学者が発見 : ギズモード・ジャパン

「ホーマン遷移軌道」というのは、火星の軌道上で、宇宙船が到着する時に火星が来る予定の位置に向けて宇宙船を発射するというもの。対する「弾道補足」では、火星の軌道上に、宇宙船が火星よりも先の位置に来るように投げ込みます。

発射と航行に掛かるコストは同じですが、「ホーマン遷移軌道」の火星にピッタリ止めるために速度を落としたりしなくてもいいんです。火星そのものの軌道周期速度よりも少しだけ遅い早さで火星軌道状を宇宙船に航行させます。すると火星がだんだんと宇宙船に近づいていき、自然と火星と合流できるのです。

この「弾道補足」が「ホーマン遷移軌道」よりも優れている点は、宇宙船が速度を落とすためにこれまで必要と考えられていた大量の燃料を積まなくてもいいということ。これでこれまでの25%分の燃料を節約でき、そのため打ち上げるロケットはより小さく、打ち上げ費用も安く住むわけです。そして発射のタイミングもより自由度が増します。なので火星に人を送った際にも、必要物資をもっと頻繁に届けることができます。

ただ、良い面ばかりではありません。この「弾道補足」方法では、より長く時間がかかってしまうのです。これまででも6ヶ月かかるこの地球~火星のフライトに、数ヶ月ほど加算されてしまいます。人間を宇宙船に載せる場合は、放射線暴露への時間も長くなりますし、精神面での不安も増します。

引用元: 火星へより効率的に行ける方法を数学者が発見 : ギズモード・ジャパン.

ハートブリード、原因は開発者のミス―「OpenSSL」は少数のボランティアに依存 – WSJ.com

その日の午前、OpenSSLプロジェクトでボランティアでプログラムを作成していたドイツ人のRobin Seggelmann氏(31)が、11年12月31日にOpenSSLのバグを修正していたとき、意図せずバグを組み込んでしまったことを認めた。現在ドイツテレコムの法人向けサービス部門Tシステムズに勤務している同氏は、同社ブログの投稿でコード上の誤りがOpenSSLで働く複数のコード作成者によって見過ごされていたことを明らかにした。

複雑なコードにエラーはつきものだ。マイクロソフトやアップル、グーグルは毎月バグを公表している。しかし、OpenSSLは一部を寄付に依存しており、同プロジェクトに近い関係者は、資金と人手の不足が問題を悪化させ、2年間も放置する結果になったと指摘する。

ハートブリードは、インターネットの中核を成す部分がたった1つの暗号化テクノロジーに依存していることの妥当性にも疑問を投げかけている。米ジョンズ・ホプキンス大学で暗号化について研究するマシュー・グリーン氏は「モノカルチャー(1種類のものだけに頼る構造)では、1つのバグが全ての人を不安定な状況に陥らせることになる」と指摘した。

OpenSSLプロジェクトで唯一常勤でプログラム開発を行っているのが、暗号解読の専門家で数学の博士号を有する英国人のスティーブン・ヘンソン氏(46)だ。このほかにプロジェクトの管理チーム要員として、英国在住のスタッフ2人とドイツ在住の開発者1人がいる。

仕事仲間は、ヘンソン氏は優れた人材だが、孤立気味で仕事を抱え込みすぎていると話す。同氏は自身のウェブサイトに暗号化についての「歓迎すべき質問とそうでない質問」を掲載し、あらゆる質問が寄せられる自らの立場をマイクロソフトの経営を担っていた当時のビル・ゲイツ氏のそれと比較している。また、「不思議なことに一部の人は実際に私に会ったことがあるようだ」という一文もある。

無料でアドバイスを求めるOpenSSLを使用している企業に対しては、「私があなたの会社に連絡し、大量のコンサルティング業務を無償で行うよう要求したらどう対応するのか」と疑問を呈している。

引用元: ハートブリード、原因は開発者のミス―「OpenSSL」は少数のボランティアに依存 – WSJ.com.

【臨界期:りんかいき】とは…幼児教室の子育て&幼児教育辞典|幼児教育・幼児教材の「まいとプロジェクト」

臨界期とは、本来は物理学などで用いられる言葉で、物質が「ある状態から別の状態に移るギリギリの限界」のことだが、幼児教育に対して用いる場合は、環境(幼児教育)が子どもの才能に大きな影響を及ぼす時期のことを指し、感受性期とも言う。同じ環境(幼児教育)を与えても、脳が得る影響度は臨界期かそうでない時期かで大きく異なる。各知性によってもそれぞれ臨界期の時期が異なり、総じて、どの知性も12才位までだが、「言語的知性」では0歳〜9歳位、「身体運動的知性」では0歳〜4歳位、「音楽的知性」では0歳〜4歳位、「論理数学的知性」では1歳〜4歳位 が特に重要である。

引用元: 【臨界期:りんかいき】とは…幼児教室の子育て&幼児教育辞典|幼児教育・幼児教材の「まいとプロジェクト」.

厳しい教師が優れた成果を上げるのはなぜか – WSJ.com

2. 基礎訓練が大事

暗記学習は長い間、疑問視されてきたが、今ではインド出身の家族の子どもが全米スペリングコンテストで他を圧倒する成績を上げている理由の1つは暗記学習だと考えられている(インドでは今でも暗記が重んじられている)。米国の生徒が数学の複雑な問題に苦労するのは研究によってはっきりしているが、基本的な足し算や引き算を解くことができず、九九表を暗記させられた生徒もほとんどいないからだ。

引用元: 厳しい教師が優れた成果を上げるのはなぜか – WSJ.com.

「文明は農業ではなく、戦争によって発達した」:数学モデルによる歴史分析 « WIRED.jp

今回ターチン氏の研究チームは、複雑な社会の成立を予測する2つの数学モデルを作成した。ひとつは、農業と環境、地形だけに基づくものだ。もうひとつは、これら3つに軍事技術を加えたものだ。その後、これらのモデルと実際の歴史データとの照合を行った。

研究に参加したトーマス・カリー(英国エクセター大学で文化の進化を研究する講師)によると、「シミュレーションの結果を実際の歴史上のデータと比較してみると、コンピューターモデルは帝国の台頭を65%の精度で予測していた」。一方、軍事技術の要素を除外した場合では、モデルの予測精度はわずか16%に落ちたという。

具体的には、研究チームは、紀元前1500年~紀元1500年の時代における、アフリカ大陸とユーラシア大陸の地図を、100km四方のマス目に分割した。個々のマス目には、地形と海抜、および農業が行われていたか否かを特性として付与した。

馬の利用から始まる軍事技術の「種」をまくと、その技術は、共同体同士のヴァーチャルな戦争を通じて広まっていった。このシミュレーションから、時間の経過とともに、それぞれのマス目の土地が「文明」に支配される確率がどの程度あるかが割り出された。

引用元: 「文明は農業ではなく、戦争によって発達した」:数学モデルによる歴史分析 « WIRED.jp.

<剣道>間合いに規則性…パターンは5種 名古屋大など解析 (毎日新聞) – Yahoo!ニュース

名古屋大などの研究グループは、剣道の対戦者の間合い(距離)を数学的に解析し、「遠い間合い」と「近い間合い」を軸とした5種類の動きの組み合わせに単純化できることを突き止めた。熟練者が遠い間合い、非熟練者は近い間合いを好んでいた。複雑で無数にみえる間合いに規則性を見いだした研究で、他競技でも動きを分析する手法として応用が期待できるという。成果は4日付の米電子版科学誌「プロスワン」に掲載された。

名大総合保健体育科学センターの山本裕二教授(体育科学)らのグループは、大学剣道部の正選手(熟練者)同士、控え選手(非熟練者)同士の試合をさせ計24試合を撮影、選手の後頭部間の距離を0.01秒ごとに計測した。

攻防のあった計346場面(4.1~38.2秒)を数学的手法で解析し、状態変化の規則性を探った。その結果、間合いを前後させながら「ある状態」に近づく▽間合いを前後させずに「ある状態」から離れる▽間合いを前後させずに「ある状態」に近付くが、その状態になる前に離れる--など5種類の攻防に分類できることを突き止めた。

「ある状態」は2通りあり、竹刀の先端が触れる程度の「遠い間合い」と、つばぜり合いのような「近い間合い」だという。

熟練者、非熟練者ともに5種類を使い分けていた。しかし、近い間合いの次の場面では、熟練者が81%の確率で遠い間合いへ変化するのに対し、非熟練者は69%の確率で近い間合いを続けたという。山本教授は「うまさの違いは持っているパターンでなく、パターンの組み合わせ方だと示唆される」と分析している。

引用元: <剣道>間合いに規則性…パターンは5種 名古屋大など解析 (毎日新聞) – Yahoo!ニュース.

ビッグデータ分析でサラ金の信用査定–承認率倍増でデフォルト率半減のZestFinance | TechCrunch Japan

ZestFinanceは、従来的な信用評価点にGoogle的な機械学習とデータ分析を組み合わせて、既存の業者とはまったく違うやり方で査定を行ってきた。その結果同社は金融サービスのプロバイダたちに、自分たちの事業の信用リスクと借り手の信用度をより適切に判断するための方法を提供できていた。ZestFinanceの信用判断のためのインフラは、数十ものモデルを並列で動かし、査定結果を数秒で出力する。

Hilbertと呼ばれる今回の新しい査定モデルは、ZestFinanceによれば、個人の返済能力をこれまでよりもさらに正確に評価できる。この査定モデルによるデフォルト率(返済不能化率)は、業界のこれまでの最優秀の信用評価方法によるよりも54%低い。つまり従来の最良値のさらに半分以下だ。

Hilbertでは、査定のために使用するデータの約1/4が、優秀な人間査定員が予測のために使っている変数だ。ZestFinanceが抱える人間予測モデラーたちは、物理学やコンピュータ科学や数学を専攻した人たちで、彼らが機械学習のアルゴリズムが作りだす何千もの変数を分析し、それらをパターンやトレンドや人間にしか見えない発見に基づいて変形し、複数のビッグデータモデルに放り込む。

Merrillの説明によると、Hilbertは査定分析の質を向上させ、借りれる人を増やす。デフォルト率が半減しただけでなく、承認率が従来の査定方法に比べ倍増した。彼は曰く、“これによって、銀行のカードローンなどを借りれない人でも、かなりの人が毎月のお金のやりくりをできるようになる”。

たとえば査定を大きく左右する自己破産についても、機械学習のモデルが自己破産後の経過年数を算出し、人間モデラーがその間の家計の改善状況を見る(一度自己破産するとその後7年間は再度の自己破産は認められない)。つまりZestFinanceのアルゴリズムは、自己破産歴を、従来の査定アルゴリズムのように単純にネガティブにではなく、より幅を持たせてクレバーに解釈するのだ。

引用元: ビッグデータ分析でサラ金の信用査定–承認率倍増でデフォルト率半減のZestFinance | TechCrunch Japan.

技術的特異点 – Wikipedia

技術的特異点は、「強い人工知能」や人間の知能増幅が可能となったとき出現する。フューチャリストらによれば、特異点の後では科学技術の進歩を支配するのは人類ではなく強い人工知能やポストヒューマンであり、従ってこれまでの人類の傾向に基づいた人類技術の進歩予測は通用しなくなると考えられている。

この概念は、数学者ヴァーナー・ヴィンジと発明者でフューチャリストのレイ・カーツワイルにより初めて提示された。彼らは、意識を解放することで人類の科学技術の進展が生物学的限界を超えて加速すると予言した。意識の解放を実現する方法は、人間の脳を直接コンピュータネットワークに接続し計算能力を高めることだけに限らない。それ以前に、ポストヒューマンやAI(人工知能)の形成する文化が現生人類には理解できないものへと加速度的に変貌していくのである。カーツワイルはこの加速度的変貌がムーアの法則に代表される技術革新の指数関数的傾向に従うと考え、収穫加速の法則(Law of Accelerating Returns)と呼んだ。

特異点を肯定的に捉えその実現のために活動する人々がいる一方、特異点は危険で好ましくなくあってはならないと考える人々もいる。実際に特異点を発生させる方法や、特異点の影響、人類を危険な方向へ導くような特異点をどう避けるかなどが議論されている。

引用元: 技術的特異点 – Wikipedia.