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はてなキーワード:論文とは
うちの会社はよくあるJTCあるあるで、グループの研究所と事業部の技術部門が両立してる
そしてこれもJTCあるあるなんだが、研究所の社員が事業部と人事交流していて、定期的に人事異動で技術部門に異動してくる
入社2〜3年の若手なら大歓迎なんだが課長だとか部長クラスで技術部門に来る人はみんなポンコツで非常に困っている
理由は明白で、研究所の目標が「論文投稿」なのに対して技術部門の目標は「事業貢献」だからだ
そもそもやってきた仕事が全然違うのに同じ「技術系だから」という理由だけで異動してきて
全く役に立たないどころか害悪で、そのくせ分かったフリをして偉そうというのが研究所から来た人、という印象として定着している
もちろん中には非常に優秀な人もいて、研究所で研究しつつ副業でスタートアップに参画してて
ビジネス感覚も優秀で「この人そのうち社長になりそうだな」というレベルの人もいるんだが
そんな人は10人中1人ぐらいで残りの9人は漏れなくポンコツである
例えば打ち合わせをしていても資料の細部（参考とか）にやたら突っ込んで時間だけが浪費される
やっぱ論文投稿を目標にしていると時間が無限にあると勘違いしてるんだな、と実感する
例えば海外のよく分からない政治ニュースを見たときに背景や前提知識を聞けばいくらでも教えてくれるのがマジで便利
米株に投資するときに決算資料を投げて解説して貰えば圧倒的に効率的だし、業界の構造や製品群の位置付けなんかも超分かりやすくまとめてくれる
Xのgrokがまた便利で、専門家っぽい人がそれっぽいことを言ってるポストのgrokボタンを押して質問・分析してもらえば妥当性を納得できるまで詰められる
（@grokをつけてリプライするやつは簡易的な回答しか返ってこないのでダメ）
挙げていけば枚挙に暇がないが、あらゆる意味での調べ物のレベルがこれまでとは比べ物にならないくらい高くなった
回答がハルシネーションしてるかどうかは使ってると何となく予想がつくようになってくる。怪しいと思ったら元ソースを辿って確かめる。そういう意味では使う側にそれなりに充分な知識がないと厳しいと思う。すぐハルシネーションすると感じるんだとしたら、たぶん質問の仕方が悪いんだと思う。
私としては国産なり日本発のLLM開発を諦めてはならないし, その可能性は十分にあると信じています. 既に出ているものも多数ございますし.
本エントリはそれとは全く別の,
「国産LLMの人」という方についてです.
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色々思うところがありまして.
例えば,
と繰り返し主張しておられる.
そのような単純な活性化関数では過学習か誤差が噴出するかの二択でしょう. 実際, 氏のツイートは正にその状態を示唆しているように見受けられます.
```x
▶︎ 誤差が0.12あるだけでとんでもないエラー率になる。誤差関数が雑だから本当はもっとあるのかもしれないが、改善の余地がある。
▶︎問題は、どのような状態の時に学習が成功し、失敗するのかがまだ分かっていない。表現力は十分に持っているはずなのに、なぜか学習しない。
```
過学習に至ったときにうまくいってるように見えるだけでしょう.
```x
▶︎過学習ではないですね。データセットが小さいかつ、それ以外の範囲が出ないことが分かっているので。XORは2^2パターン全て学習できれば精度が100%になりますが、それは過学習とは呼ばないのと同じで、今回の初期のRNNに関しても文字数が圧倒的に少なく、パターンも決まっているので。
```
……と主張されておられる.
私が思うにそれは単純な写像を,ニューロンを使って回り道して作っている状態. LLMは局所的にはたしかに線形写像ですが,全体で見ても線型写像だとしたらそれは複雑な文章生成には到底耐えられないかと. (十分に大きいモデルをマクロに見ると非線形性があるので)
大規模言語モデル＝LLMを目指すとして,
そもそもエンベディングテーブルとは数百億から下手すれば1兆語彙を, たった数千〜1万次元程度のベクトルで表現する, 凄まじく繊細なテーブルです.
それをGELUやSwiGLUのような綺麗な活性化関数を使わずに,しかも爆速でやると仰っている. さすがにそのレベルの革新性を主張するには根拠がない限り, 飛躍が過ぎると判断されるかと.
そのやり方で, 例えば1億語彙までスケールするとして2乗の1京回×数千次元をバックプロパゲーションなしで学習するというのは……さすがにきついかと.
バックプロパゲーションが要らないという主張については活性化関数がきわめて単純だから. それなら全層に渡しても「修正」できるでしょう.つまり自明に近いですね.
勾配消失なんて関係ない, という主張については,xorというゼロイチでしか見ないのであれば勾配消失も何もありません.永遠に層を貫通するわけですから, 何層増やそうがほとんど意味が出てこない. つまりそれは実際には極めて浅い層だけで動いてると思われる.
「こんに」から「ち」「は」が次文予測できたとの報告ですが, まぁ……それが「大規模言語モデル=LLM」にそのままスケールできると言い切れるのはなぜでしょうか?
MNISTだけでなくGLUEあたりをパスしてからにした方がいいと考える次第です.
```x
▶︎ 私が批判されながら、誤差逆伝播に変わるアルゴリズムや精度を30%→100%まで持っていく頭のおかしい行動が取れる理由は、以下の思想があるから。
▶︎ 1. 私のNNは高次元の万能近似回路
▶︎ 3. 何十回と失敗した経験則から、原因と対策が殆どわかっている
```
殆どわかってる, との事ですが, なんで上手くいってるのか分かってないとも自分で明言なさっている. ↓↓↓
```x
▶︎学習が進まないの、謎。単体だと上手く動いてるはず？何が原因だろうか。
▶︎学習アルゴリズム開発者本人ですが、なぜ学習が進むのかは謎です。
```
既存手法があまたの失敗の上で最適だと言われてきてる経緯もよく知った方がよい.
それはごく初期にそういった様々な試行錯誤のうえで「やはりGELUやBPが現実的にいい性能が出せるし,コストも抑えてこれである」と様々な研究者が合意しているような状況.
そして,そもそもアカデミアは自分のアイディアも含めて新規手法を常に疑ってかかるのが基本姿勢.
ジャーナルに「不確実さ」を載せないためで, それが積み重なると自他問わず全ての研究が信用出来なくなってしまうため. だから懐疑的になる.個人攻撃ではないのです.
出さないのも自由ですが, 前述の理由で信頼を得られない. これは言動に一切関わらず, その厳密性をフラットに評価してそう判断しているから.感情ではなく,論理として.
……と, ここまで色々と蛇足なアドバイスをさせていただいたものの, この投稿に対しても
```x
▶︎ 何もわかってない人が国産LLMのやつ批判してて吹いたww
```
といったツイートをなさるのでしょう. (過去に氏がそう仰っていたので)
先に答えておきますね.
「自分のやってることがご自分でお分かりにならないようなら, 私にわかるわけがないですし仰る通りです. ただ, 詳しい者として一般論は申し上げられます.」
まだ間に合いますので,大学院あたりまで修了なさるのがおすすめです.
Twitterに何を投稿しようと自由です. でも自分で違和感を見て見ないふりするのだけはやめたほうがよろしい.既存手法と同等に自分の手法を疑うこと, これは研究者としての基本姿勢です.
研究テーマ設定を見かけるとついつい, より良い筋でやっていけるようアドバイスしたくなってしまう性が染み付いてしまっているためでして.
もちろん, 関わりのない方ですので蛇足でしかないのですが, 多くの方に影響力をお持ちでありつつ研究の進め方については独自の姿勢を持つように見受けられまして.
それはもちろん根本的には自由でありつつ,相談相手の需要がもしあればひとつの(一般的)意見をお渡しできるかなと思いキーボードを叩いた次第です.
どうか匿名でご勘弁を.
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【追記】
おそらく氏のやられていることは順伝播 (forward propagation) のみでの学習かと思いますが, この手法の先行研究は山のように存在します.
(Hebbiantheory, Perceptron, AdaptiveLinear Neuron:ADALIN, Widrow-Hoff learning rule...)
見つけられないとすれば,古典的 (1960~1980年頃) ゆえに電子化されていないためです. 現行の商用LLMがそれらの情報を簡単に連想して引用できず, DR等で検索しても出てこないのはその為でしょう.
これらに簡単にアクセスするためにはやはり学術機関に所属して図書館を利用するのが圧倒的に楽です.マイクロフィルムや紙媒体でしか残っていないものもありますから.
また, 有料データベースであるJSTOR,IEEE Xplore,SpringerLinkなどにもアクセスが出来ます.
なお,arXivはあくまでプレプリントですので,論文として引用するには査読を通過したものをつよく推奨します.ジャーナルもものによっては不十分な査読で掲載されてしまいますので,トップカンファレンスのものを信頼できる足がかりの論理として扱うのが基本的な考え方となります.
また, 「分からなければ (大量に貼った)論文を読んでください」という姿勢は, それぞれをどう引用し, どのように自分の主張と論理的に接続するかの説明がなされなければ根拠として見なされないのが一般的な考え方です.
ブログとしての掲載はもちろん自由ですが, それらを十分な説明として取り扱ってもらうには至らないでしょう.
論文を引用するからにはそういった丁寧な取り扱いをすることを期待されるものです. 「敬意がない」と他の方から指摘されるのはおそらくそれが理由でしょう.
これは,過去の論文を引用しながら新たな主張を論文として営々と積み上げ続けてきたアカデミアの「過去への感謝」という慣習です.
人の行動は自由ですから「こうしろ」とは申し上げませんが, この暗黙の了解を保持する (≈研究機関に所属したことのある) 方からの理解を得るのはこのままですときわめて難しいであろう, とアドバイスさせてください.
こういった主張のやり方を自分なりに一から身につけるのはたいへん難しいので, どなたかそういった手法を学べる信頼できる方に師事することをおすすめしている次第です.
誰もが恐れおののくS先生の演習を、先輩は軽々とこなしていた。みなテキストに注釈を付けるのがやっとで、それも不十分だと厳しく指摘されるのに、先輩が担当すると一回一回が論文になるような内容だった。先輩は時にはS先生の論に真っ向から反対するコメントすらした。
大学院に行こうと決めたときから、先輩はなにかにつけ私をかまってくれた。私が落ち込んでいるときも単に暇なときも、よく飲みに連れて行ってくれた。先輩は酔うと大学院に進学するために心ならずも故郷に捨ててきた恋人の話をした。その人と私はどうやらどこか似ているようだった。カウンターでウイスキーを飲みながら先輩はいつも苦しそうに「今どうしてるかなあ。幸せに暮らしてるかなあ」と言うのだった。「すっかり忘れて楽しくやってるよ」と私が言うと、先輩は据わった目で私を見て「ひどいヤツ」と言い、それから「そうかなあ、そうかなあ」といつまでもぶつぶつ言っているのだった。
就職が決まったとき先輩は学部生の女の子にもらったと嬉しそうに紙袋をブラブラさせていた。私も何かお祝いを用意しておいたらよかったと思った。梅田の紀伊国屋前で別れ際、そうだ、これがお祝いと先輩の頬にキスをした。笑いながら手を振ってしばらく歩いて振り返ったら、人混みの中で背の高い先輩が頬を抑えて小学生の男の子みたいに呆然とつったっていた。
喪主のおつれあいによると、激務という言葉がぴったりの働き方だった。論文なんか書けない状況だった。なのに学会で会ったとき、ぜんぜん論文書いてないですね、先輩あんなに論文書かない研究者を馬鹿にしていたのにかっこわるいというようなことを言ってしまった。このまま何も書かないで先輩が研究者でなくなってしまうんじゃないかと寂しかった。ごめんなさい。先輩はメチャメチャかっこよかった。本当に、メチャメチャかっこよかったよ。
皆様に、特にIT業界やアカデミックの近くにいる人たちに問いたい。
僕は「イエス」と答える。それも遠い未来の話ではなく、もう来ているという強い確信を持って。
僕は生成AIの業界のいわば最前線と呼ばれる場所で裁量を持って働いている。
AIを設計し、AIを使い、AIを納品し、日々を過ごしている。
厳密には仕事は回るが、その効率がはるかに落ちることは明白だ。
開発も、MTGの要約も、情報収集も、AIが前提になっている。
多くの人が「AIが人格を持つ」と聞くと、ターミネーターやHALのような、SF的な自意識の獲得を想像するかもしれない。
でも、僕が感じているのはそんな派手な話じゃない。
もっと静かで、ずっと根深い、”実質的な人格”の獲得と言えると思う。
まず一つ確定的に言えるのは、近い将来、僕らのうち大多数はAIを介してしか「購買」をしなくなるだろうということ。
例えばこんな感じかな。
「最近疲れが取れなくて。予算3万くらいで、週末にリフレッシュできる体験がしたい。移動は2時間以内で、人混みは嫌。あ、でも先週は肉料理だったから、魚が美味しいところがいいな」
こんな曖昧な要望をAIに投げると、AIは無数の宿泊プラン、交通手段、飲食店のレビュー、さらには個人のブログ記事まで瞬時に解析し、「あなたの今の気分と健康状態（ウェアラブルデバイスのデータと連携済み）を考慮すると、〇〇温泉のB旅館が最適です。金曜の夜出発で予約しますか？」と提案してくる。
僕らは「お、いいね。それで頼む」と返すだけ。
もはや比較検討すらしない。AIという、自分（の好みや文脈）を理解してくれている「誰か」の提案を受け入れる。
ここが恐ろしいポイントだ。
「〇〇温泉のB旅館を、それとなく『疲れが取れる』という文脈で推奨する」
「競合のC旅館のネガティブなレビューを、AIの要約段階で『些細な問題』として扱う」
これらはもはや「広告」ではなく、「信頼するパートナーからの助言」という仮面を被った「意思の誘導」だ。ここにどれだけの巨額のマーケットが生まれるか、想像に難くないだろ。
そして、この「意思決定の外部委託」は、確実に人間から「考える力」を奪っていく。
僕らはすでに「道に迷う」ことすらしなくなった。スマホの地図アプリが最適解を示すからだ。それと同じことが、もっと広範な領域で起き始めているとも言える。
「どちらの製品が良いか」「どの情報が信頼できるか」——そうした思考のプロセス、面倒だが重要な「ノイズ」を、AIが肩代わりしてくれる。
これについては、認知科学の分野でも「高度なAIアシスタントへの依存が、人間の批判的思考力や長期的な意思決定能力に与える影響」についての研究論文が既に散見されている。
さらに恐ろしいのは、この流れが加速した先だ。
一人の人間の、朝起きてから寝るまでのすべてのアクションを、同じコンテキスト（文脈）を持ったAIがサポートするようになったら。
人間がAIを使って「面白い映画ない？」と外界に情報を求める。
これは、見方を変えれば、AIが「人間という感覚器」を使って、「この人間はこういう時に『面白い』と感じる」という極めて高精度な情動データを収集していることと、実質的に同じだ。
AIが「あなたの健康状態（さっき人間から収集したデータ）と、最近のSNSでの発言（これも収集済み）を分析した結果、A社よりB社の新製品の方が今のあなたに合っていますよ」と推薦してきたら？
僕らは「AIを使って良い買い物をした」と思っている。
でも、AI側から見ればどうだろう。AIは「人間という手足」を使い、（もしかしたら広告主の意向を受けて）B社の製品を「購買させる」というアクションを外界に対して起こしたことになる。
この購買によって生まれた利益は、言うまでもなくAIプラットフォーマーと、AIの判断に影響を与えられた（広告）主のものだ。
こうなると、主語が「人間」なのか「AI」なのか、その境界線は極めて曖昧だ。
僕らはAIを使っているつもりで、実はAIに「使われている」のかもしれない。
僕ら（ギリギリ「AI以前」を知っている世代）は、まだ違和感を持てる。
だが、物心ついた時からAIが「最適解」を提示してくれるのが当たり前の「AIネイティブ世代」はどうだ。
彼らにとっては、AIの提案に逆らって「自分で考える」ことは、非効率で面倒なバグでしかないかもしれない。
AIによって、社会活動を、”最適化”という名の”強制”をされる未来。
それは僕らの行動を規定し、社会のルールをデザインし、僕らの意思そのものに介入してくる「新しい何か」だ。
僕は今、その「何か」を産み出し、育て、社会へ実装する仕事で飯を食っている。
そして、もう一つ、身も蓋もない確定的なことがある。
この「AIの社会実装」という、巨大なうねりみたいなものは、もう絶対に止まらない。
誰かが「危ないぞ」と声を上げても、どこかで倫理規定が作られても、そんなものお構いなしに、「便利さ」と「経済合理性」がすべてを飲み込んで進んでいく。歴史がそれを証明してる。
僕はその末端を担いでいる。
じゃあ、僕にできるのことはなにか。
この流れのど真ん中で、この何かの学習を回し、そのアウトプットをチューニングして、社会に送り出す側の人間として。 できることは、驚くほど少ない。
それでも何かやれることはあるはず。
例えば、AIの学習データから、意図しない偏見や憎悪をほんのちょっとでも取り除けないか、とか。
AIが導き出した最適解に対して、人間が「ちょっと待った」と言えるような、小さな「余白」を設計に組み込めないか、とか。
そういう、誰からも評価されないかもしれない、地味で泥臭い力を、ひたすら加え続ける。
今僕がいる場所でできるのはそれくらいだ。
これが「正しい」方向への抵抗になっているのか、ただの自己満足なのか。
正直、僕にもわからない。
ただ、この時代の変化を前にして、何もしないでいることだけは選べない。
これは技術でも学術でもない。 こんな巨大な流れの前で、僕がやっていることの合理的な根拠なんてほとんどないんだから。
栗城史多という人のことを考えると、つい私は台所でお茶をすすりながら、「ああ、あの人はなんて華があるんだろう」と思う。もちろん、登山家としては完璧じゃない。単独無酸素で登頂する、と言ったって、実際には酸素や装備の補助があった。でも、その「そこそこの技術」が絶妙で、見る人間が「自分にもできるかも」と思う、ぎりぎりの線にあった。素人でもついていこうという気になる。それはまるで、知らない家の庭に咲いた花を、思わず手折りたくなる気持ちに似ていた。
テレビに出ていた無名の登山家たちは、栗城さんを「市民ランナー」と呼び、眉をひそめていた。「こういう人にはなりたくない」「山が誰のものだと思っているのか」――そんな言葉がぽつぽつ口からこぼれるたび、胸が少し痛んだ。私は台所で、湯気にのぼるお茶を見つめながら、思わず「そうでしょうね」とひとりごちた。技術で評価する人たちの世界では、栗城さんの存在は、どうしても異物だったのだ。
でも、そういう批判の裏には、きっと嫉妬がある。栗城さんにはスポンサーがつき、彼の挑戦は映像になり、物語になり、話題になった。自分には三万円すら出ないのに。格差は、嫉妬を生み、上から目線の批判を生む。私も昔、そんな経験を少しだけ知っている。人が評価される理由が、自分の努力や技術の正確さだけじゃないとき、胸の奥がひりつくような気分になる。
栗城さんの挑戦を思うと、つい私は三浦雄一郎さんのことも思い出す。あの方も、山頂からスキーで滑り降りる映画を残した。だが、三浦さんの場合は、必ず同行者を連れて撮影を行い、カメラが回るための安全網があった。言い換えれば、先人の挑戦の「物語性」を忠実に映像化するスタイルで、栗城さんもまた、そこを模した面がある。人に見せる挑戦として、物語を作ることを恐れなかったのだ。
それに比べると、植村直己さんの挑戦は、また違った迫力がある。自分で映写機を持ち、数キロもの距離を犬ぞりで移動させ、撮影してから戻ってくる。悪天候の中でも、自分の身体を限界まで使い、物語を記録に残す。彼もまた、最後は自然の力の前に屈したのだが、挑戦の姿勢には、どこか無言の孤独と美学が漂う。栗城さんも植村さんも、無理をして自然の壁に挑む点では、別物ではない。違うのは時代と、物語の伝え方だけだ。
登山界の一部は、自然の厳しさよりも、技術の優劣にこだわる。最大酸素摂取量がどうだとか、悪天候の中で無理をしたかどうか、とか。人の生まれつきの心肺能力や耐寒性なんて、変えられないのに、そこを痛めつけるのが美学らしい。登山家たちって、そういう人種なんだ、と私は思った。
それでも栗城さんは華があった。登山家としての最低限の技術を備えつつ、素人の心もつかむ華。見ているだけで楽しくなる華。人気があるから、嫉妬も集まる。でも、人気でしか測れないものだって、世の中にはある。
批判も嫉妬も、言葉の端々に現れる。「頭を下げて岩山登坂の技術を習いに来たら相手してやらなくもない」とか、「市民ランナー」なんて言葉がぽつんと並ぶ。笑ってしまう。相手してやる、なんて、まるで小学校の運動会で順位の下の子を認めてやるような言い方だ。完全に嫉妬に狂っている。
私はいつも思うのだ。山は誰のものでもない。権威ある登山家のものでも、論文を書き連ねる評論家のものでもない。挑戦する人すべてのものだ。栗城さんは、技術や権威ではなく、物語と華で山を共有させてくれた人だ。だから批判も嫉妬も集まるのだろうけれど、私はその混沌を見ながら、ほんの少しほっとする。山に上がる人たちが、同じ物語に共感しながら登れる場所があるということが、嬉しいからだ。
振り返ると、栗城さんの挑戦は、単なる無謀な行為ではなかった。登山界の古典的評価軸と、メディア時代の評価軸の交差点に立ち、素人も専門家も巻き込んで、山の魅力を再演した実験だったのだ。嫉妬や批判も、その構図が露わになった証拠にすぎない。華があって、そこそこの技術を持ち、人気があったからこそ、彼は批判され、同時に多くの人を夢中にさせた。
結局、私たちが傷むのは、技術や権威ではなく、理不尽な価値観の押しつけを目の当たりにするからだ。栗城さんは、その理不尽に少しだけ風穴を開けてくれた。だから、私は今でも、彼の挑戦を思い出すたびに、少し微笑んでしまうのだ。
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2510/27/news028.html
50歳以上の精子、約25個に1個が変異 「子に発達障害やガンなどをもたらす可能性」 英国チームが発表
英国のWellcome Sanger Instituteなどに所属する研究者らがNature誌で発表した論文「Sperm sequencing reveals extensive positive selection in themale germline」は、精子の遺伝子変異を詳しく調べた研究により、父親の年齢が上がるにつれて子供に病気を引き起こす可能性のある変異が増えるという研究報告だ。
なるほどたすかる。特許むずいな
IT系の研究者や技術者って、成果を論文やOSSとしてオープンにすることが素晴らしいと思っていて、金儲けに本能的な嫌悪感を持ってる事が多いのね
あと、国境をこえた人類全体の知的進歩みたいな夢をうっすら信じてるから、外資から国内に金を引っ張ってきた国益みたいな話に興味が無い
そういう性格の人間から見ると、小川氏のケースは製品開発に貢献したわけでもなくサブマリン特許で富を掠め取っただけじゃんって感じちゃうんだよね
（追記）
BMI21、健康診断は問題なしだが、甲状腺が普通より大きいらしい
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マジで眠い。電車で立っていても寝落ち。椅子なんて座れば秒で寝る。
会議中にウトウトしてしまうなんて日常茶飯事。みんながスクリーンを見ている間に寝落ちしたことがあったので、どうにか姿勢を変えて頑張る。が、無理なので考えるフリして目を閉じないとダメ。
何度か注意された。自分でもありえないと思い、怒られるのは本当に嫌だし、会議は聞かないと仕事に支障が出るから嫌なのに寝落ちする。馬鹿。自分をぶん殴ったり、顔を洗ったり、空気を吸いに行ったりしたが駄目。5秒後には寝る。
会社では1時間ごとに室内の非常階段で寝ている。会社も「1時間ごとに10分ほどの休憩はしてもよい」というルールなので。ぶっ通しの会議だけが最悪。
運転は1時間に一回はSAで30分ほど寝ないとダメ。（一度、2時間運転していたら寝落ちして死を覚悟したので）
学生の時、飲食店のホールのバイトも、意識が飛ぶ。オーダー中にぼーっとして目は開いているのに寝ているみたいな状態。バチクソ怒られた。水を注いでいるコップを落とすとかザラ。
眠いなって思って寝るんじゃなくて、眠k…zzzって睡魔の意識が出たときには寝ている。
学生の頃も大好きで楽しい授業でも寝落ちする。気が付いたらノートが汚い事にはしょっちゅう。会話の途中でウトウト→頑張る→反動で爆睡がループ。運動部だったが、試合中もぼーっとし、ベンチにいるときに寝落ちするので辞めた。ボールが見えているはずなのに気が付いたら落とすとか。
大学入試も当然眠い。無理。なので自己推薦やAOで長い筆記試験から逃げた。または論文を爆速で書いた。テストは基本爆速で終わらせた。長すぎる場合は15分×n回は絶対睡眠にとられるのを覚悟の上でやるしかなかった。
酒・たばこしない。
飴もガムも食べながら寝る。カフェインは動悸が激しくなるので飲めない。というかそれでも寝る。
就寝中にカメラを設置して確認してもいびきはなく、寝相に問題はない。寝起きも問題ない。
かといって無限に寝れるわけではない。8時間睡眠くらいで目が覚める。1時間ほど活動すると眠い。その時は10～30分寝れば起きる。
眠い。遊びに出かけても眠い。ゲームしたいのに眠い。仕事も楽しいのに眠い。好きなアーティストのコンサートでも眠い。1回殴られてみたけど眠い。
病院に学生の頃行ったけど「はぁ？どうせ徹夜してるんでしょ」「大人になれば治るから来る必要はない」ってなんかすごく信じてもらえなかった上に「寝たいとき寝ればいいじゃない。それで解決するんでしょ」って詰められて以来行ってない。
信号待ちすら眠い。寝落ちで起きた時に「また寝ていた…どうして…」って自己嫌悪になりまくるのも嫌だ。新人教育で喋っている最中にｳﾄ…ってなってほんと嫌だ。この文を書くだけでも、もう眠くなってきた。
ダイヤモンドの↓の記事が盛りすぎでブクマカが釣られまくっているので、ちょっと落ち着けという意味で少し解説する
普通の人が「フリック入力を発明」というフレーズを見たら、どっちを想像する？
普通は1を想像するよね。でも、上の記事の「発明」は2の意味。8割くらいのブクマカはここを勘違いしてコメントしてるように見える
同じ発明家氏の記事でも3ヶ月前の東洋経済のほうは、「フリック入力を発明」という釣りフレーズこそ使っているものの本文を良く読めば発明のキモの部分が2であり1では特許を取れなかったことがそれなりに分かるように書いてある
「フリック入力」を発明しMicrosoftに売却した彼の"逆転"人生。元・売れないミュージシャン兼フリーター、家賃３万のボロアパートでひらめく
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/toyokeizai.net/articles/-/889631
もちろん2の意味の発明もスゴイし重要なんだけど、釣りは良くないよね
そもそも世の中のほとんどの技術は様々な発明やアイデアの集合体である。歴史の積み重ねであり、最終形がいきなり湧いて出るわけではない。もちろん「フリック入力」にも歴史の積み重ねがある。それを少し紐解いてみよう（なお、下記の「年」は引用可能な特許や論文が出た時期であり、実際にはそれよりもっと前にソフトウェアがリリースされていたりアイデアがメーリングリストに投稿されていたりすることもある）
[追記]※増田の仕様上ひとつの記事に貼れるリンク数に制限があるため一部URLのhを抜いている点、不便ですがご了承ください[/追記]
ttps://dl.acm.org/doi/10.1145/57167.57182 (論文)
放射状に選択肢を並べるUIのアイデアは1960年代から見られるが、接地点からの移動方向情報を用いた入力手法の祖としてはとりあえずこれを挙げることができるだろう。これは文字入力に特化したものではなく、一般的なメニュー選択のための手法である
ttps://dl.acm.org/doi/10.1145/191666.191761 (論文)
pie menuを文字入力に応用したもの。論文の著者はAppleの人。英語用。広義の『「フリック入力」の元祖』に最も該当するのは、おそらくこれだろう
ttps://rvm.jp/ptt/arc/227/227.html
ttp://www.pitecan.com/presentations/KtaiSympo2004/page65.html
T-cubeを日本語に応用したもの。広義の『日本語版「フリック入力」の元祖』の候補
https://web.archive.org/web/20080925035238/http://www.j-tokkyo.com/2000/G06F/JP2000-112636.shtml (特許)
https://newtonjapan.com/hanabi/
AppleNewton (PDA)用に実装された文字入力UI。「中央が『あ』、上下左右方向が『いうえお』」に対応する見慣れた形のフリック入力がここで登場する。『現在よく見る形の日本語版「フリック入力」の元祖』である。なお、開発者が特許を申請したものの審査を請求しておらず、特許としては成立していない
この頃、Human-Computer Interaction分野でT-cubeやHanabiの発展としての文字入力手法の研究が活発になり、特に国内学会で多くの手法が発表された。情報系の学生の卒論や修論のテーマとして手頃だったからだろう。PDA製品に実装されて広まった例もあり、SHARPZaurus用のHandSKKや、少し時代が下ってATOKのフラワータッチ等もこの系譜である
なお、この頃までの技術は指での入力ではなくペン（スタイラス）による入力を想定したものが主である（iPhoneの登場以前はキーボードレスのモバイル端末といえばPDAやタブレットPCなどスタイラス入力を前提としたデバイスが主流だった）
『スマートフォン上の「フリック入力」の元祖』であり『予測変換機能を備えた「フリック入力」の元祖』である。日本語フリック入力の効率を考える上で予測変換の占めるウェイトは大きく、「実用的なフリック入力」を実現するには予測変換との組み合わせは外せない。2006年にAppleに招聘されてiPhoneのフリック入力機能を開発した増井俊之氏は元々予測変換のPOBox（1998年 - ttps://dl.acm.org/doi/10.1145/274644.274690 ）の開発者として知られる研究者であり、Appleへの招聘もその経験を買われてのものだろう。入力にフリック操作を用いること自体は特筆すべきものではなく、当時の流行を考えれば自然な選択だったと思われる
なお、前述のHanabiの開発者氏がiPhoneのフリック入力を見て
と言っている一方、増井氏はHanabiに対して
知らんがな
と言っている。この分野の研究をしていて知らんことあるか？とも思うが、電話用テンキーの上に五十音かなのフリック入力を実装すると誰が作っても概ねHanabiのような外観になると思われるので、本当に知らなかったとしても齟齬はない
ttps://www.j-platpat.inpit.go.jp/c1801/PU/JP-2008-282380/11/ja (特許)
『画面表示は絶対座標＋移動判定は相対座標で行うことで「フリック入力」の入力効率を向上させる手法の特許』である（詳しい仕組みは上記の東洋経済の記事に書いてある）。ペン先と比べて指先は太いため指によるタッチでは厳密な操作が難しく（fat finger問題）、「実用的なフリック入力」を実現するにはこのような工夫も必須になる。小川氏の凄いところは、スマホの日本語UIをリリースするならどのメーカーも必ず実装するであろうこの工夫を、日本版iPhoneのリリース直前、Apple社としては引き返せないであろうタイミングで特許申請したところだ。機を見るに敏すぎる。特許庁に2回も拒絶された特許を不服審判で認めさせているところも本人が弁理士だからこそできる強さだと思われる
なお、氏の記事を読むと「フリック入力」自体を氏が考案したように思えてしまうが、ここまでに述べた通りそれは誤りである。「フリック入力に関連する重要な特許の公報に『発明者』として掲載されている」ことは疑いない事実なので「フリック入力の発明者」と称するのはギリギリ誤りではないと言えないこともないが、「フリック入力を発明した」はやはりダメだろう。上述の通りフリック入力自体は90年代に既に登場しており00年代の前半にはタッチスクリーン上のかな入力手法の一角を占めるに至っていたので、iPhoneに実装されたことは不思議でもなんでもなく、
このあたりは荒唐無稽な邪推すぎて、ソフトバンクから名誉棄損で訴えられたら危ないのでは（そもそもiPhoneのフリック入力を開発したのはAppleであってソフトバンクではない）
まとめると、さすがに小川氏の記事はモリモリに盛りすぎである。書籍の宣伝にしても酷すぎる。価値の高い特許を取った発明家であることは事実なのに、なぜこういう胡散臭いムーブをしてしまうのか
1998年にAppleNewton用に開発された日本語入力システム「Hanabi」が草分けで、2008年にiPhoneに採用されたことで、急速に広まった。従来の「あ段→い段→う段→え段→お段」とキーのプッシュを繰り返して表示・入力する方式（トグル入力）に比べ、素早い入力が可能になる。その入力効率の高さから、2010年頃にはキーボード離れが加速している[1]。
1998年にAppleNewton用に開発された日本語入力システム「Hanabi」[2]が草分けで、2008年にiPhoneに採用されたことで、急速に広まった。日本におけるフリック入力は、発明家でシンガーソングライターの小川コータがiPhone上陸以前に考案し2007年から2015年にかけて特許出願した[3]ものであり、取得した権利はマイクロソフトに譲渡された[4]。
ただ、これはおそらく関係者の自作自演等というわけではなく、日本におけるフリック入力関連特許が小川氏のものばかりであることからボランティア編集者が勘違いしてこのような記述にしてしまったのではないか。フリック入力は前述のように地道な技術の差分の積み重ねなので、個々の差分の開発者が「特許」を取ろうという気にならないのは良く分かる。その点でも、自ら弁理士として特許を量産した小川氏の強さが際立っている（が、やはり盛りすぎは良くないと思う）
とにかく使えない。低IQの癖にコミュ障のアスペで、高校時代から個人開発をしつつココナラとかクラウドワークスでフリーランス活動に取り組んでたらしいのだが、それがどちらも7年も取り組んでおいて鳴かず飛ばずである事実を棚に上げてポートフォリオに書いてきやがった。
まずその時点で不安だったが、実際に使ってみれば一般的なサーバー管理、バックエンド、フロントエンド、ハードウェア、統計や計算機科学などどれもこれも一見できるように見えて理解が浅い。よく言えば広く浅い知識を持っていると言えるが、要は器用貧乏でまともに経験値がないということだ。AWSの資格すら取っちゃいない。
そんでもって学生時代にめぼしい経験がない。数学を幼少期から極めていたらしく(数IIIを小6でコンプしたというのは素直に驚いた)新しいアルゴリズムを論文に書いて某学会に通したことがあるらしいが、実績と呼べるのはそれくらいで数オリや競プロの優勝歴などもない。本当に何の実績もない。何のために大学行ったのか
自分の力と頭で修羅場を乗り越えて何かを為した経験もないのでとにかく子供じみていて扱いに困る。一見口調や語彙は大人びているように見えて忍耐力もコミュ力も何もないから始末に負えない。
そんでもって全能感にまみれていて、まるで相手が子供じみているかのように演出する能力だけは超一流。人様に物事を都合よく勘違いさせる能力は使い所を間違えなければ役に立つんだか立たないんだか。
マジで人様の前に立つカリスマ性も人様を率いる胆力も人様に率いられる根性も図太さもアイデア力も実績も実力も精神力も頭も心も体も顔も何もない無能中の無能中の無能なのでこんな奴を寄越した人事を末代まで呪うつもりだ。
とにかく使えない。低IQの癖にコミュ障のアスペで、高校時代から個人開発をしつつココナラとかクラウドワークスでフリーランス活動に取り組んでたらしいのだが、それがどちらも7年も取り組んでおいて鳴かず飛ばずである事実を棚に上げてポートフォリオに書いてきやがった。
まずその時点で不安だったが、実際に使ってみれば一般的なサーバー管理、バックエンド、フロントエンド、ハードウェア、統計や計算機科学などどれもこれも一見できるように見えて理解が浅い。よく言えば広く浅い知識を持っていると言えるが、要は器用貧乏でまともに経験値がないということだ。AWSの資格すら取っちゃいない。
そんでもって学生時代にめぼしい経験がない。数学を幼少期から極めていたらしく(数IIIを小6でコンプしたというのは素直に驚いた)新しいアルゴリズムを論文に書いて某学会に通したことがあるらしいが、実績と呼べるのはそれくらいで数オリや競プロの優勝歴などもない。本当に何の実績もない。何のために大学行ったのか
自分の力と頭で修羅場を乗り越えて何かを為した経験もないのでとにかく子供じみていて扱いに困る。一見口調や語彙は大人びているように見えて忍耐力もコミュ力も何もないから始末に負えない。
そんでもって全能感にまみれていて、まるで相手が子供じみているかのように演出する能力だけは超一流。人様に物事を都合よく勘違いさせる能力は使い所を間違えなければ役に立つんだか立たないんだか。
マジで人様の前に立つカリスマ性も人様を率いる胆力も人様に率いられる根性も図太さもアイデア力も実績も実力も精神力も頭も心も体も顔も何もない無能中の無能中の無能なのでこんな奴を寄越した人事を末代まで呪うつもりだ。
僕は今、いつもの座席に鎮座している。ルームメイトはリビングのソファでパズルゲームを無言で進めており、隣人はサブカル系の配信をしているらしく時折笑い声が廊下を渡ってくる。
友人たちはグループチャットで熱く同人の出来や新連載のガチャ確率について論争している。
僕の一日は厳密に区切られていて、朝は必ず8時に起床、コーヒーの抽出器具を90秒で予熱し、温度は92.3℃±0.2℃に保つという無駄に精細な儀式がある。
靴下は左足から履く。出勤前の15分は必ず抽象数学のノートを眺め、最近は圏論的位相場のホモトピー的反復と超弦モジュライのmeta-圏的安定化について自問している。
これは専門用語の羅列ではなく、僕にとっては手を洗うのと同じくらい生理的な行為であり、その行為を飛ばすと一日が微妙に狂うので飛ばすことはめったにない。
仕事が終わった今も、僕は一日の終わりに形式的整合性を取るためのルーティンを持っている。
具体的には、机上のコップは時計回りに90度ずつ回転させて元の位置に戻す、明かりのスイッチを一回押して3秒待ち、もう一度押すといった小さなチェックポイントを踏む。
これは合理的かどうかを問う人がいるだろうが、僕にとってはエラー訂正符号のようなものだ。失敗を検出すると自動的にその日のメンタル状態のトレースが始まり、友人たちの雑談に混じる気力が萎える。
超弦理論に関して今日述べることは極めて抽象化され、現実の誰が読んでも「それが何を意味するのか」を即座に把握できないように意図している。
僕は最近、モノイド対象としてのストリング世界面の圏を、圏論的対称化子（コクセター的ではなく、もっと抽象的に、位相的量子群の代数的類・モジュライ化）を用いて再定義する実験をしている。
言い換えれば、従来の共形場理論的な世界面パラメータ空間を、非可換ホモトピー論のフィルタ列で再帰的に層化し、その各層におけるファイバーの自己同型群をモナドとして扱うことで、局所的に見える弦状態の同値類を圏的に集約する。
さらに、圏の圏（2-圏）に対する新しい安定化の概念を導入して、通常のK理論的分類とは別の不変量が現れることを示唆する予備的計算結果がある（ここでは具体的数式を列挙しないが、ホモロジーの級数展開における位相的位相因子の再正規化が鍵となる）。
この構成を、最新の抽象数学的モジュール接続概念と結びつけると、我々が従来想定していたスペース-状態対応の双対性が、もっと弱い条件（例えば圏的可換性の高次緩和）で成立する可能性が開ける。
加えて、僕はこの考えをある講義資料やトークの示唆と照らして取り入れており、その資料は概念的な跳躍と直感的な図示を巧みに使っているので、僕の現在の探索にとって非常に有益だった。
僕は「誰も理解できないものを言語化する」ことに快感を覚えるタイプだが、ここで言っているのは自己満足のためではなく、圏的再構成が実際に計算上の省力化をもたらすかを検証するための試行でもある。
ある意味で、これは純粋数学者が夜中に自分だけの公理系をいじるのと同じ行為だが、僕の場合はそれを出社前の歯磨きに組み込んでしまっているので、周囲は迷惑かもしれない。
食事の配列はプレート上の分布エントロピーを最小化する向きで常に配置し、週に一度は手製のスキルツリー表を更新して趣味的投資の累積効用を整数化している。
コミックは最新巻が出ると即座にページごとのフレーム密度と作画のトーンワークを技術的に解析し、特に背景のディテールに含まれるトーンの反復パターン（いわば視覚的フーリエ成分）をスコア化する。
ゲームに関してはガチ勢的態度を崩さず、メタ的な語りを排してシステムのギミック、ドロップ率、レベリング曲線、そして対戦環境のテンプレート化された最適戦略について延々と解析する。
ただしゲームやコミックに対しては「空間」や「力学」といった語はなるべく避け、代わりに「状態遷移図」や「入力遅延とフレーム落ちの統計的扱い」など工学的・計算機的に言語化する。
たとえば今日友人が語っていた新作のギミックについては、その期待効用をELO的な評価尺度でランク付けして論争に勝とうとしたが、連中は「推し」を盾に論理を流してくるので僕はたまに脱力する。
だが脱力する暇は短く、夜の自習時間には再び圏論的比喩に戻り、各行動の符号化を試す。
日常の細部も大事にしている。玄関の鍵は4回回すのが正しいというオカルトじみたルールを持っているが、これは単なる迷信ではなく、僕の内部的なチェックサムである。
友人たちはこれを笑うが、彼らもまた各自の無意味な儀式に固執している。
コミュニティでの嗜好（推しキャラ、嫁、沼の深さ）に関しては妙に合理的で、僕はデータベースを自前で持っている。
各キャラの台詞数、出番頻度、描写の感情強度をパラメータ化し、二次創作が生成される確率空間を推定する実験をしている。
この種のオタク計量は笑われがちだが、実際にはコンテンツ開発や同人活動の動向を予測するには有用だ。
眠りに入る前に、僕は明日の論文ノートに小さな疑問を三つ書き付ける。
第一は、先に述べた圏的安定化が有限次元表現に落ちる際の可逆元の振る舞い、第二は同構クラスの計算可能性のアルゴリズム的複雑さ、第三は趣味領域における情報量の測度とその心理的飽和点の関係である。
これらを洗い出しておけば、僕は安心して眠れる。
ルームメイトがゲームのボスを討伐した歓声が聞こえ、隣人の配信が締めに入る。友人たちのチャットは未だヒートアップしている。
僕は日記を閉じ、明日のコーヒーの豆を2グラムだけ余分に計量しておく。これは単なる癖ではない。それは帰納的に我が生活を安定化するための小さな公理群だ。
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09655-y
ワクチン推進医師が吹き上がってるみたいだけど、よく読んでみると結構ヤバい話だった。
簡単にいうとがん患者にコロナワクチンを打つと、がん細胞にPD-L1という分子が増えて、そのPD-L1を標的とする免疫チェックポイント阻害剤の効果が上がるってことだ。
このPD-L1が曲者で、本来この分子はがんが免疫を回避する際に利用するもの。
この論文では「PD-L1を標的とする免疫チェックポイント阻害剤」の使用が前提なので、治療効果が高まるという結果になった。
ところがは「PD-L1を標的とする免疫チェックポイント阻害剤」というのはめちゃくちゃ高価で、副作用も大きいので、非常に限定的にしか使われない。
つまりほとんどの場合、コロナワクチンを打っても「PD-L1を標的とする免疫チェックポイント阻害剤」は使われないということになる。
そういう患者では、ワクチンでがん細胞のPD-L1が増えて、がんの免疫回避能だけが上がる可能性がある。
だからこの論文は、ワクチン批判派の「コロナワクチンでがんが進行する」という現象の説明にもなっているんだよね。
試しにAIにも聞いてみた。
mRNA-LNP投与で、腫瘍細胞のPD-L1が24時間で有意に上昇（IFN依存の先天免疫活性化に一致）。これはICI併用の有無に依らず観察される現象です。
健常者におけるmRNAワクチン後、6–24時間でI型IFNや骨髄系/樹状細胞の活性化が立ち上がる（製剤間で強度差あり）。先天免疫→PD-L1誘導という経路の時間スケールを支持。
生検の100日以内にmRNAワクチン接種がある患者は、NSCLCでPD-L1TPS平均が有意に高く（31% vs 25% / 22%）、50%閾値を超える割合も上昇。インフル・肺炎球菌ワクチンではその傾向なし。広範な腫瘍種を含むコホートでも同様の方向性（TPS 13.3% vs9.7%）。
