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はてなキーワード:学習とは
ガシマンはするわ乳首を引っ張りまくるわキモいポルノのセリフ言うわやりたい放題
男の支配欲を満たすだけの行為で女の娯楽、女の楽しみ、女の快感などの要素はゼロ
やむなく〝付き合ってあげてる〟だけなのに、「女は酷くすれば喜ぶんだ😏」と誤学習
AI論争と言うと、2022年後半のmimic、Stable Diffusion、NovelAI、ChatGPT辺りから本格的に始まった感があるが、その少し前の2021年末～2022年初め辺りで、「AIのべりすと」を使った小説をアップしたことがある。「AIのべりすとを使いました」って明記はした。
無断学習を伴ってはいるだろうけど、自分が書いた文章をちょっとだけ書き足してくれるという仕様故に、人とAIの二人三脚感があったことや、(当時はビックリだったけど)今思えばまだ精度がそんな高くなかったこともあって、叩いてる人はそんな見かけなかったと思う。
で、その創作企画は、他の人のキャラを出したらメンションする風潮があり、自分もそうした。
表向きには普通に良いですね～って言ってくれてたが、今思えばあの時本音ではどう思ってたのだろうか。
AI論争がイデオロギー対立になる前だったがゆえに、ある意味あの時が一番AI創作に対する純粋な意見を聞けるときだったのかも？
両親がアスペで、ひまわり学級的な所で出会って結婚して俺が生まれた。
俺は当然のようにアスペ。
アスペに育てられたアスペというサラブレッドみたいなアスペで、人間のふりを学習し続けることでかろうじて社会に存続してるミュータントみたいなものだ。
宇宙人が人間の皮を来て地球に潜伏してるって設定の映画や漫画を見る度に「俺のことを笑ってんだな！俺のような人種を揶揄してるんだ！！！」とキレそうになる。
生まれつき歪んでいる認知の器に、社会から与えられた無数の苦痛が注がれ、遂には被害妄想を自動生成するようになったバケモノが俺だ。
だが、俺がこうなったのは生まれた瞬間に決まっていたようなものだと思う。
アスペ気質を治しきれずにアスペ遺伝子を持った子供をダブルアスペパンチをかましながら育て続けられたら誰もがこうなるだろう。
そして、俺の中に流れる濃いアスペの血は伴侶がまともであっても薄めきれずに次なるアスペを生み出すだろう。
俺はその悲しみの連鎖を断ち切った。
俺が子供を作らないことで悲しいアスペが産まれるのを防ぐことが出来た。
本能を打倒し、「子供産める程度には普通」という仮初のレッテルを拒絶し、俺は連鎖を断ち切ることを願った。
当然俺は「子供も作れない駄目なアスペ。お前の親にすら劣るゴミ」として扱われている。
でも誰かがやらなきゃ駄目だったんだ。
俺はやった。
偉大だよ。
俺は偉大過ぎると思う
つまりそれはお前らが大嫌いだった新しいものを否定する保守的な親そのものだな
情報技術者なら誰しもが認める事として現在の情報技術界はLinuxの知識が事実上の必修科目になっている
その影響によって世界中のSTEM・ICT教育はLinuxを学校教育へ導入する需要が高くなった。その結果が安価に導入でき学校教育グループウェアGoogle Classroomが製品パッケージとして存在するChromeOSだったんだよ
しかもより先進的なSTEM・ICT教育を導入する日本の有名私立や進学校(例えば灘や開成)、情報学科学部を持つ高校・高専・大学、ラズパイの発祥の地である英国、そして米国はラズパイを義務教育の中に導入した
更にNASAと連携したラズパイの学習プロジェクト「AstroPi」は国際宇宙ステーションへ常駐する宇宙飛行士によって子供たちがコーディングしたプログラムを実行して宇宙実験するという非常に野心的な学習プロジェクトが行われている
これらの結果を知って確実に来るであろう未来を想定するならば、今後10年以内に裕福な家庭や先進的なSTEM・ICT教育を導入する学校出身者であればあるほどLinuxを学んで社会に出てくるという確定的未来だ
世界各国地域でシェアは違うけれど、それが貧困家庭であってもSTEM・ICT教育で投入される学習コンピューターの6割〜8割がChromeOSであることを踏まえると、低い割合を想定しても新社会人の2人に1人はLinuxで学んで社会に出てくるんだよ
大卒が約半数となった日本で、我が子により良い教育を施したいと考えるのであれば、このSTEM・ICT教育の大激変である「WindowsやMacではなくLinuxを学ぶ」という動きは子供の将来を考える親ならば察知していなければならず、子供の需要に応えるのが親の努めならば親こそがLinuxを学んでおく必要があるんだよ
気持ちはわかる。発端の夫を倒したい元増田で夫も言及しているように「一般目線で考えるならばWindows」であることは間違いない。しかしその一般目線には前提として言葉を1つ追加する必要がある
それは「現在の親世代・経験豊富な社会人世代の一般目線ならばWindows」という形だ。誰に聞いても間違いがない。親世代・経験豊富な社会人世代はリアルタイムの今まさに仕事でWindowsを使っている。プログラマーやクリエイターならばMacという選択もあるだろう
しかし既に我々は知った。現行のSTEM・ICT教育は「WindowsやMacではなくLinuxを学ぶ」であることを。それはつまり「未来の社会の中心となっていく子供世代の一般目線ではLinux」という時代が到来しつつあり、更に言えば未来の日本をリードしていくであろう先進的なSTEM・ICT教育を受けている裕福な上流層の子供の一般目線は輪をかけてLinuxになっていくんだ
「Windowsを学ぶ方が良いだろう」「学校教育で導入されるタブレットはiPadの方が安定していて高性能だ」
大人ならそう考える。しかしそれは現在のSTEM・ICT教育がどうなっていて未来の人材がどのような一般目線を持っているかを想定しないという、今自分の生活が大事で革新性に拒否感を示す保守的な大人ならではの直感でしかないんだ
「WindowsやMacではなくLinuxを学ぶ」という現在のSTEM・ICT教育から予測できる確実に訪れる未来へ先行投資できるか否か。この話題はそれを機敏に察知できるかのリトマス試験紙としての側面を持っていた深い話題なのだよ
欧米や裕福な日本の家庭はLinuxを、ラズパイを教育に導入している。それを知った我々がどうしなければならないかなんて言うまでもないだろう
うーん、映像監督／編集者としてのプロンプトで、学習済みのAIが各素材をジャッジするけど、編集して良いのは渡した素材ファイルだけ、オリジナルで付け足すなって対応をして欲しいんだけど、難しいのか。
シーンにタグ付けとか、音声を文字起こしはやれてるんだから、その二次活用で必要なベストシーンのチョイス(例えば7秒+3秒+3秒+2秒)とそれを切り出して繋ぐだけでも良いんだが、難しいんだろうなぁ
タイトルの通り、なんだが、
実際に撮影した動画ファイルを、架空の生成を何も混ぜないでいい感じに編集して欲しいんだが、そういうツール探しても今のところ見当たらないのよ。
誰か知ってたら教えて下さい。
企業がCMとかで生成AI使って批判されてる話があるけど、ツールとしては不完全だから起きてるよなぁと思ってる。
自社商品やサービスの紹介のための元素材となる撮影は実際のもので頑張ったとしても、架空のものを混ぜないで撮り溜めた素材を全部確認した中からいい感じに15秒/30秒のCM編集しておきました、採用してるシーンはココとココとココですという情報もすぐわかる、とかのツールが欲しいのに無い。
もちろん、テキストで指示されたら別案を5つくらい編集してはき出すから〜とかすぐにやってくれて、
実際に採用するCM案のためにファミリー層向け、ティーン向け、既存顧客向け、新規顧客向けとかターゲット別にもパターン別に吐き出してくれれば良いのにな。
なんか、アレなんだよね。ロボットがドアの向こうへ移動するのに一番簡単な手段はドアを破壊して通るであって、ドアノブを認知し破壊しないように掴んで回して半円の弧を描くように引いて開けるのは高度な技術がいる、みたいな。
要求された内容に合致するシーンを元素材から探して要件の時間尺でセンスある編集するより、一般公開されたネットでキーワード検索して出てくる上位の動画をベースにそれっぽい架空をでっち上げしたほうが技術的に楽なんで架空の映像生成しときました〜、みたいな。
一般家庭ニーズでも、家族イベントや旅行の時に撮影した動画や写真で2025年の3分ダイジェスト編集しました、とか需要あると思うんだけど。
あなたの家族の思い出を学習素材にして、あなたの家族っぽい架空に存在しない生成ステキ動画やそれっぽい顔の空想映画風動画／アニメより需要ない？
タイトルの通り、なんだが、
実際に撮影した動画ファイルを、架空の生成を何も混ぜないでいい感じに編集して欲しいんだが、そういうツール探しても今のところ見当たらないのよ。
誰か知ってたら教えて下さい。
企業がCMとかで生成AI使って批判されてる話があるけど、ツールとしては不完全だから起きてるよなぁと思ってる。
自社商品やサービスの紹介のための元素材となる撮影は実際のもので頑張ったとしても、架空のものを混ぜないで撮り溜めた素材を全部確認した中からいい感じに15秒/30秒のCM編集しておきました、採用してるシーンはココとココとココですという情報もすぐわかる、とかのツールが欲しいのに無い。
もちろん、テキストで指示されたら別案を5つくらい編集してはき出すから〜とかすぐにやってくれて、
実際に採用するCM案のたにファミリー層向け、ティーン向け、既存顧客向け、新規顧客向けとかターゲット別にもパターン別に吐き出してくれれば良いのにな。
なんか、アレなんだよね。ロボットがドアの向こうへ移動するのに一番簡単な手段はドアを破壊して通るであって、ドアノブを認知し破壊しないように掴んで回して半円の弧を描くように引いて開けるのは高度な技術がいる、みたいな。
要求された内容に合致するシーンを元素材から探して要件の時間尺でセンスある編集するより、一般公開されたネットでキーワード検索して出てくる上位の動画をベースにそれっぽい架空をでっち上げしたほうが技術的に楽なんで架空の映像生成しときました〜、みたいな。
一般家庭ニーズでも、家族イベントや旅行の時に撮影した動画や写真で2025年の3分ダイジェスト編集しました、とか需要あると思うんだけど。
あなたの家族の思い出を学習素材にして、あなたの家族っぽい架空に存在しない生成ステキ動画やそれっぽい顔の空想映画風動画／アニメより需要ない？
https://x.com/i/status/1995357685395652652
ただ、誰もgistやstackoverflow には書いてないし、aiは大昔に書かれた本の内容なんて知りもしない。
だから、gistとstackoverflow、一部のgithubからしか学習できないAIには早いコードは書けないし、それこそが、ちゃんと英語と数学を勉強したITエンジニアが死なない理由の一つでもある。
（マイナーなアルゴリズムやデーター構造は基本的に英語での解説がメインなんで、高校の英語のリーディングがある程度できるまではやらんとダメなのよ。ものによっては数学の知識もいるので、高校の数学は全部取ったほうがいい。受験数学の難しい奴は知らなくても支障はないと思うが、もしかしたら、使うかも）
あと、.netだから重いというのは半分当たっていて半分は間違い。
ただ、.netだと油断するとコピーしまくりなせいでメモリー使用量が増えるという側面はあるし、regexにイテレーターすら突っ込めないんで、巨大ファイルの改行またぎの検索が苦手という側面がある。
最近の.netだとspanに検索かけられるけど、あまり大きなspanだとlohの問題とか色々出てくるし…
才能とは何か。
生まれつきの神経系や身体的なわずかな差が「種火」としてあって、視覚の処理がやたら早かったり、音の細部を自然に聞き分けられたり、集中の仕方が独特だったりする。
ただ、この差だけでは才能は開花しない。
本人の反応しやすい領域に早くから触れられるという偶然が必要になる。
アトリエで育った子どもが絵を描くことをいつの間にか覚えたり、家庭に音楽がある生活を送った子が自然と音の構造を理解したりする。
こうした環境があると、学習の回路が異常に早く固まっていって、普通なら何十回も繰り返してやっと掴める感覚を、数回で当たり前のように身につけることがある。
この時点では神童。
そこに「やめられないほど好き」という動機の層が加わること。
失敗しても飽きないし、疲労より創作欲のほうが強いし、練習が遊びみたいに感じられる。
これは単なる「好き」というより、報酬回路の反応の仕方が違うためで、結果として時間の投資量が桁外れになっていく。
「天才」とされる人たちは、身体的に報酬系が異なり、常人よりもドーパミンがドバドバ出たりするらしい。
ここまで揃うと天才が完成する。
才能とは「生得的な微差」「発火しやすい環境」「異常に滑らかな学習回路」「やめられない動機」の4つが同じ領域で揃ったときにだけ現れる奇跡的な状態ということ。
Regarding theEU Omnibus Bill,Japanese experts appear to be lobbying yourorganization and other institutions.I believe the following pointsrequire attention:
1)Ithas becomecommon inJapan to consider regulations regarding making decisions about individualsas thecore of personal data protection, but thisis a mistake. First,itis important tonote that models trainedon personal data or insights gained from statistically analyzing personal data can affect individuals even when used tomake decisions about agroup (rather than individuals). Second, such insights and models can be usedby anyone, not just thosewho analyzed or trained them.On the other hand, if personal datais accumulated in a rich form,it can be used for various analyses, so the accumulationitself can be a threat.
2) Therefore, thecore of personal data protection regulationsis to curb the diversion of personal databeyond the intended use inthe original context in whichitwas received, and the collection and distribution of personal data without limitingits purpose.Japanese law (as in the Omnibus Bill) defines personal dataas data thatmay be personal data forone entity but not for an entity thatdoes not identify the individual.As a result, this curbdoes not work well inJapan, andithasled toconfusion and complexity inon-site practice.I believe theEU should not repeatJapan's mistakes.
3) Allowing the training of general-purposeAI with personal dataas a "legitimate interest"is tantamount to abandoning the curb mentioned in paragraph 2) above. Even ifitis proven that current LLMs are unable to recognize individuals in an integrated manner across multiple training data sets orRAG entries, this merely means that thishas not been achievedwith the currentstate of technology, andI believe that this shouldonly be permitted if explicitly stipulatedas an exception.
EUオムニバス法案に関して、日本の専門家が貴団体をはじめとする機関にロビー活動を行っているようです。以下の点に留意する必要があると考えます。
1)日本では、個人に関する決定に関する規制を個人データ保護の中核と考えることが一般的になっていますが、これは誤りです。第一に、個人データで訓練されたモデルや、個人データの統計的分析から得られた知見は、個人ではなく集団に関する決定に使用された場合でも、個人に影響を与える可能性があることに留意することが重要です。第二に、こうした知見やモデルは、分析や訓練を行った者だけでなく、誰でも利用できる可能性があります。一方で、個人データがリッチな形で蓄積されれば、様々な分析に利用できるため、蓄積自体が脅威となる可能性があります。
2) したがって、個人データ保護規制の中核は、個人データが本来の文脈において意図された用途を超えて転用されること、そして、目的を限定せずに個人データが収集・流通されることを抑制することです。日本法の定義によると、（オムニバス法案と同様）ある主体にとっての個人データが、個人を特定できない主体にとっては個人データではないデータとなります。その結果、この抑制は日本ではうまく機能せず、現場の実務に混乱と複雑性をもたらしています。EUは日本の過ちを繰り返すべきではないと考えます。
3)個人データを用いた汎用AIの学習を「正当な利益」として認めることは、上記2)の抑制を放棄するに等しいものです。仮に、現行のLLMが複数の学習データセットやRAGエントリにまたがる統合的な個人認識が不可能であることが証明されたとしても、それは単に現状の技術水準では実現できていないことを意味するに過ぎず、例外として明示的に規定される場合にのみ認められるべきであると考えます。
本人にやる気があるのが一番。自分で進んで勉強方法を工夫できるレベルまで行ってますか？もしそうなのであれば、あまり心配は要りません。そうでなければ、言われた事だけでなく、自分で勉強方法を考えさせるように伝えてあげてください。テストの点数などを見ながら、「苦手なこと」「好きなこと=苦痛じゃないこと」を、意識することが重要です。(苦手なことばかりやっても楽しくないので、苦手なことと好きなことを半分半分ね、みたいな)
そこまで行けば、パソコンやタブレットで、ひたすら英語なりなんなり、好きなことを学習させてください。中学に行っても行けなくても、自分で学習するスキルを早いうちに身につけられれば、将来どうなっても、どんな時代になっても大丈夫ですよ。
(Grok 続き)
中国は、私の発言を「内政干渉」として非難し、外交ルートでの抗議、経済的な報復措置、そして最近の東シナ海における軍事演習の強化といった行動を取っています。これらの措置は、国際法に基づく航行の自由を脅かし、地域の緊張を一方的に高めるものです。
特に、中国海軍の艦艇が日本の防衛省が事前通告した訓練海域に接近し、火器管制レーダーを照射した事案は、深刻な挑発行為です。これは、単なる「捜索レーダー」の使用ではなく、明確な脅威であり、偶発的な衝突を招きかねないものです。中国側は、こうした行動の責任を認め、国際社会に対して明確な説明と謝罪を行うべきです。
台湾問題についても、中国は長年、軍事的な威嚇を繰り返してきましたが、これは「一つの中国」原則を盾に取った一方的な主張であり、アジア太平洋地域の平和を損なうものです。日本は、中国のこうした姿勢が、両国間の信頼を損ね、経済的な相互依存関係を危うくしていることを深く憂慮します。
日本は、これまで中国との間で、1972年の日中共同声明や1978年の平和友好条約を基盤に、互いの違いを尊重しつつ協力関係を築いてきました。中国もまた、改革開放以来の経済成長を支えてきた国際ルールを遵守し、地域の安定に貢献すべきです。
しかし、現在の中国の行動は、これらの歴史的な合意に反するものであり、中国自身が自らの非を認め、修正する姿勢を示すことが、真の対話の前提となります。私たちは、中国がこの点を理解し、謝罪の意を示すことを期待します。それなくしては、両国間の緊張は解消されず、結果として両国民の生活に悪影響を及ぼすだけです。
一方で、日本は自らの防衛を強化し、国民の生命と財産を守る責務を果たします。これは、保守派の皆様が長年主張してきた国家主権の維持に他なりません。安倍元首相の遺志を継ぎ、日米同盟を基軸とした抑止力を高めつつ、対話の門戸は常に開いておきます。中国が理性ある対応を示せば、経済・文化交流の再活性化も可能です。
日本国民の皆様、私たちは決して弱腰になることなく、しかし無用な対立を避け、賢明な外交を進めます。保守の精神を胸に、平和で強い日本を実現しましょう。ありがとうございました。
基本姿勢
我が国は、国際法と普遍的な価値観に基づき、国家の主権と国益を守ることを何よりも重視する。同時に、東アジア地域の平和と安定は、我が国の繁栄にとって不可欠であり、あらゆる外交努力を惜しまない。
事実と原則に基づく対応
先の安倍晋三総理（当時）が常々強調されたように、「国益を守るには毅然とした態度が必要である」との精神を継承する。他方で、同総理が提唱された「自由で開かれたインド太平洋」構想は、地域全体の繁栄を目指す建設的な提案であり、この観点から、近隣諸国との実務的な協力を推進する。
国際法に基づく秩序の堅持
我が国は、国際法に基づく海洋秩序の維持を一貫して重視してきた。これは、特定の国を対象とするものではなく、地域全体の安定と繁栄のための普遍的基準である。
中国との関係においては、重要なパートナーとしての側面と、課題がある側面の両方を認識している。双方が国際法に従い、建設的かつ冷静な対話を継続することが、相互利益に適う道である。
今後の方針
結び
我が国の立場は明確である。国際法と普遍的価値に基づき、国益を守りながらも、地域の平和と安定のために建設的な役割を果たす。これは、国民の支持を得る当然の姿勢であり、これからもこの原則に基づいて行動する。
安倍総理（当時）が述べられたように、「美しい国」日本が、誇りと責任を持って国際社会でその役割を果たすことを誓う。
令和○年○月○日
私はChatGPTが一番よくできると思う。Claudeはどうだろう、Grokは、さすがX(Twitter)を学習しているだけあって、これでは中国の怒りが収まる気がしない。DeepSeekだけは、実は何度も修正したのだが、何度やっても中国にマイルドな表現しか出なかった。。。
ベジタブル、vegetable、veget-able……
つまり-ableは「～可能である」という接尾語であり形容詞のはずなのではという疑問
ぐぐりましょうね
まあ、当然これを疑問に思ったのが世界で私が初めてであるはずもなく
英語"vegetable"は、いったい何が「できる」のか?-外国語学習に疲れたら読むブログ
Online etymology dictionaryで"vegetable"の語源を尋ねてみましょう。
from Old French vegetable "living,fit tolive," and directly from MedievalLatin vegetabilis "growing, flourishing," from LateLatin vegetabilis "animating, enlivening."
対訳：古フランス語のvegetable「生きている、生きるのに適した」から、または中世ラテン語のvegetabilis「成長している、繁栄している」から直接か、後期ラテン語のvegetabilis「生き生きさせる、活気づける」から。
（参照：Online etymology dictionary）
なるほどなあ
しかしこれは語源の説明であって、形容詞が名詞になったのはなぜという疑問に答えていない
ではこちらはどうか
「なぜ？」に答える内容ではないが、類例は大量にあることがわかる
まあそもそも日本語にだって形容詞→名詞になった言葉なんて大量にあるだろうからvegetableだけことさらに「変だね、何故なんだろ」と思うのも変かもしれない
本当に？まああとで調べるか
日記だよ
テリ本人は動画説明で「23〜24歳のジョージア人で、日本語学習を2021年3月から始めた」と自己紹介しており、日本語学習を強くアピールするコンセプトのチャンネルになっている。
これは、本人がかなり集中的に日本語を勉強し、日本向けコンテンツを作ることを前提にしている “特殊なケース”であると読める。
チャンネルの概要欄・ショート動画では「いつか日本に行きたいジョージア人の生活」「日本語の勉強法」など、日本語学習／日本向け発信がテーマとして前面に出ており、家族や親族・友人も日本語コンテンツに協力して出ている形になっている。
つまり「たまたま日本語がうまい人が多い環境」ではなく「日本語を軸に売りにしているクリエイターの周辺」が切り取られている。
公的な調査では、ジョージアでは日本語学習への関心自体は若者を中心に高まっているものの、日本語を学んでいる人数は英語・ロシア語などに比べれば少数派で、学習機会も一部の大学・語学学校・日本語文化センターなどに限られている。
日本語学習者は増加傾向だが、国全体から見ると「ニッチな外国語」を選ぶ層という位置づけ。
国際交流基金や日本語教育関係の報告でも、ジョージアでは日本文化やアニメ、武道人気などから日本語への関心は「比較的強い」が、学習者数は依然として多くないとされている。
つまり「日本語が話せるジョージア人」はそこまで珍しくはないが、「ネイティブ級の流暢さ＋家族や友人も日本語でコンテンツに参加」というレベルは、かなり限定された層とみなせる。
端的に言えば彼らは他者を貶めることでしか自尊心を補填できない欠陥品であり、その振る舞いは倫理的にも職業的にも致命的な無自覚の自己放尿でしかない。
お前らがやっていることは単なる悪口ではなく合理性を欠いた防衛機制であり、嫉妬という原始的な感情を正当化するために語彙を貧しくし、他者を動物に貶めるという最も安易で卑しい手段に訴えて自己放尿しているにすぎない。
優秀な存在を異物と見なし排除したがるその発想は、自分自身の能力不足や評価されない焦燥を外在化し、組織の生産性と士気を劣化させる致命的な自己放尿である。
職場における真の成熟とは、優れた人材の存在を脅威として扱うのではなく、彼らの強みを如何に再現可能にし、チームの資産へ変換するかにあるのに対し、嘲りと陰口と内部監視に勤しむ連中はその逆を行い自らの存在価値を日々劣化させている。
さらに問題なのは、こうした人間の所作が往々にして合法性や倫理の境界線を跨ぎ、監視や個人情報の暴露、虚偽の申告、同僚の名誉毀損など実務上の重大な過失へと転化して自己放尿する点である。
貴様らは自分たちの行為を正義やリスク回避と称するだろうが、実態は単なる暗闘であり、組織に対する背信行為であり、発覚すれば管理責任と法的責任を負う可能性が高い。
ここで冷徹に突きつけておくが、他者を貶すことで得られる即時的な満足は持続せず、自己欺瞞の累積が最後には本人を破綻させる。
虚勢を張り続ける者は、他者を押し下げるたびに自分の能力のなさを露呈し、周囲には自己放尿のような醜い痕跡を残す。
言い換えれば、あれこれと卑怯な手段を並べて相手を追い詰める様は、嫉妬と劣等感のダブル放尿が示す通り、見苦しく不衛生であり、最終的には自分自身と組織の評価を下げるだけだ。
組織は感情のゴミ捨て場ではない。優秀な人材に対する嫉妬を燃料に他者を貶める者は、まず自己を省みて能力の不足を正面から補完しろ。
具体的には技術的な学習、プロセス改善の提案、明確な成果指標の設定に時間を割け。
念押ししておくと、誰かをチンパンジーと呼んで笑っているうちは勝者でも正義でもない。ただの卑怯者だ。
卑怯な手段で得た優位はいつか必ず割れるし、その瞬間、周囲の信頼は瓦解する。優れた人間を敵視して排除しようとする者は、自分の存在がいかに脆弱で空虚かを自ら証明しているに過ぎない。
そういう連中には同情の余地はないが、組織が持続的に健全であるためには、その自己放尿を放置してはいけないというだけの話だ。
これさ
愚かな人間の都合など完全無視、LLMのための高効率プログラミング言語「Sui」（粋）
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
別にいいんだけど、どうにもブクマカ含めて、しっくり来る批判できてないんだよな
それが気になってしょうがない
俺ごときが言ってもアレだから、Gemini3.0先生に頼んだよ（一時チャット、Pro 3.0思考モード）
ユーザーが提供した情報と、一般的なLLMの技術特性に基づき、プログラミング言語「Sui」についての冷静かつ客観的な評価をまとめます。
感想:一言で言えば、**「思想実験としては極めて面白いが、実用性とLLMの学習原理を無視した『早すぎた最適化』」**です。
作者の「人間ではなくLLMを主客にする」という視点の転換は、アーティスト的・哲学的な問題提起としては鋭いですが、現在のLLM（Transformerアーキテクチャ）の動作原理を工学的に捉えると、メリットよりもデメリットが上回る可能性が高いです。
メリット:
・トークン効率の改善:Python等と比較して記述が圧倒的に短くなるため、出力速度の向上と課金コストの削減（トークン節約）は確実に達成できます。
・構文エラーの激減: 括弧やインデントの複雑なルールを排除しているため、「閉じ忘れ」などの単純なSyntaxErrorは減るでしょう。
・コンテキストウィンドウの節約: 長いプログラムでもコンテキスト（メモリ）を圧迫しにくくなります。
・学習データとの不一致: LLMは「大量の人間用コード（Pythonなど）」を学習して賢くなっています。未知の言語「Sui」を書かせるには、Few-shot（プロンプトでの例示）に頼るしかありませんが、これではLLM本来の推論能力やコーディング能力（事前学習の重み）を活かせません。
・ブラックボックス化: 生成されたコードがバグっていた場合、人間が読んで直すことが不可能です。「LLMに直させる」にしても、LLM自身がSuiのロジックを深く理解していないため、無限ループ（幻覚の連鎖）に陥るリスクが高いです。
・CoT（Chain of Thought）の阻害:最近の研究では、LLMは「冗長な思考過程」を出力することで論理的整合性を保つことがわかっています。極限まで圧縮された記号列は、LLMの「考える余地」を奪い、論理破綻を招く可能性があります。
正しいと思う所（Agree）
理由:人間にとっての「読みやすさ（可読性）」は、機械にとって単なるトークンの無駄遣いです。if x>10: よりも ? x10 の方が情報密度が高いのは事実です。
理由: TransformerのAttentionメカニズムにとって、遠く離れた ( と ) の対応関係を維持するのは計算コストが高く、ミスの原因になりやすいです。ネストを排除する方向性は機械的処理として正しいです。
正しくないと思う所（Disagree）
・「可読性を排除しても良い」:
理由:ソフトウェア開発においてコーディングは「書く」時間より「読む・直す」時間の方が長いです。AI生成コードであっても、最終責任は人間が負う現状では、人間が検証不可能なコードは「危険なバイナリ」と同義であり、プロダクトには採用できません。
理由: 前述の通り、現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。Suiは「計算機にとっては最適」ですが、「現在のLLMにとっては異言語」です。
パース（解析）は容易になりますが、LLMは「前の行の文脈」を読んで次の行を出力するため、行を独立させすぎると文脈の連続性が失われ、複雑なアルゴリズムの構成力が落ちる可能性があります。
LLMが最も苦手とする「深いネスト構造の維持」を回避する策として有効です。アセンブリ言語に近いフラットな構造は生成難易度を下げます。
これが最大の問題点です。LLMは変数名（user_id, total_price など）に含まれる「意味」を使って推論を行っています（Semantic Grounding）。すべてを記号化すると、LLMは変数の役割を見失い、論理的なバグを埋め込みやすくなります。
トークン効率は最強ですが、1文字の違いで意味が激変するため、LLMの確率的な「ゆらぎ」による1文字ミスが致命的なバグになります。冗長さはエラー訂正の役割も果たしています。
goto 文の多用はスパゲッティコードを生みます。LLMにとっても、構造化プログラミング（if/forブロック）の方が、「ここからここまでがループ」というチャンク（塊）として認識しやすいため、一概にジャンプ命令が良いとは言えません。
＞現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。
ここ！マジで覚えてね
LLMはこれまでの機械よりも人間に近いと思ってほしい、人が苦手なことはAIも苦手
機械は論理的でロジックに強くて〜っていうのはAIには通用しない
ついでに、「LLM用プログラミング言語」の潮流について
「LLMのための言語」という文脈は、大きく2つのトレンドに分かれます。Suiは後者に属しますが、主流は前者です。
・DSPy, Guidance,Microsoft Guidance:
・プロンプトエンジニアリングを構造化し、LLMの出力を型（JSONなど）に強制したり、思考プロセスを制御するためのフレームワーク。
・SGLang:
・これらは「人間がLLMを操るための言語」であり、実用化が進んでいます。
・Gorilla LLMなどの試み:API呼び出しに特化したファインチューニングなどがありますが、独自の「新言語」を作らせるよりも、既存のPython やJSON を正しく出力させる方向（Constrained Decoding）が業界の標準解です。
・擬似コード:論文レベルでは、Pythonの代わりに中間的な擬似コードを出力させ、それをコンパイラで処理する手法も研究されていますが、Suiほど極端な記号化は稀です。
後者については
現状の最適解:現在のLLMを使う限り、「LLM用言語」の最適解はPython です。なぜなら、世界中のGitHubのコードを学習しており、LLMが「最も流暢に話せる言葉」だからです。無理にSuiを話させるのは、日本人にエスペラント語で詩を書かせるようなもので、パフォーマンスは落ちます。
総評: Suiは、「既存のLLM（GPT-4など）に書かせる言語」としては失敗する可能性が高いですが、「未来のAIネイティブなコード生成のあり方」を示唆するアート作品としては高く評価できます。作者の「愚かな人間に合わせるな」というパンクな精神は、エンジニアリングの枠を超えた鋭い批評性を持っています。
お前らは安易にオレオレ言語作るんじゃないぞ、作るにしてもAIに聞きなよ？
聞く時は忖度させるんじゃないぞ？
この作者もAIに乗せられたのかもしれんし
＿＿＿＿＿＿
プロンプト
以下が「LLM用プログラミング言語」としてメリットがありそうか、感想を教えて下さい。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
https://github.com/TakatoHonda/sui-lang
・思想的に正しいと思う所、正しくないと思う所を理由込みでまとめてください
・最近のLLM用プログラミング言語についてもまとめてください
・そもそもLLM用プログラミング言語という目標自体の評価をしてください
（省略）
娘の為にパソコンへ詳しすぎる夫を倒したいで注目された「学生、それも幼さの残る年頃の子へはじめてPCをどうするのか？」というテーマで、Linuxを与えた家庭の別例としてこのエントリを書いている。
そして前提として、このエントリは「実はLinux使ったこと無いんだ」「Raspberry Piって稀に聞くラズパイってヤツだよね？」みたいな、ふわっとした認識の層に向けて書いている。
決して「KVMで完全仮想化してLinuxとWindowsで用途に応じてリソース分配してる。ディストロは純関数型のNixOSで、Nix言語で可能な限り-march=nativeで自家コンパイルしてるんだよね」みたいな層には書いてない。
勿体ぶっても仕方ないので結論から言えば、WindowsやMac、AndroidやiOS(iPadOS)に染まりきっていない子供は親の想定を超えて極々普通にLinux、Raspberry Piの工場出荷状態でプリインストールされているRaspberry PiOSを使う。
ここで言う「染まる」というのは「ウチの子は普段からiPadでYoutubeとかゲームとかしてるからなぁ」程度の染まり具合なら無視できるレベルなので全く障害にならない。
手遅れな染まり具合としては「ウチの子はWindowsでOBS使って自らYoutube配信してます」とか「ウチの子はWindowsでAbleton Live使ってDTMしてます」とか「ウチの子は大学のレポート書くのにmacOS使ってます」とか「ウチの子はiPadでSwift Playgrounds使ってプログラミング学習してます」とかそういうレベルだ。
アナタ達の子供がこのレベルにまで染まっていない場合、アナタ達の子供へRaspberry Pi 500を与えると何も疑問に思わず普通にパソコンとして使う(パソコンの操作方法へ疑問を持つとかそういう話じゃなく、目の前のモノをパソコンとして認識する)。
ラズパイ、Raspberry Piは英国で立ち上げられたRaspberry Pi財団(注：英字ページ)が規格・設計・販売をするシングルボードコンピュータという種別の小型コンピュータのことだ。
現在の最新版は第5世代のRaspberry Pi 5で、搭載ワーキングメモリによって価格が違うが、最も高価なワーキングメモリ16GB版で25,000円前後(2025/12/09現在価格)という圧倒的な低価格が人気の理由の1つだ。
何故ここまで低価格なのか？と言えば安価な部品で構成され、搭載されるSoC(CPUみたいなもん)も低性能で、その性能は約10年前の普及価格帯(〜15万円くらい)のノートパソコン程度の性能しか無い。
「いや10年前ってゴミじゃん」と考えるのは早計で、逆に言えば10年前の普及価格帯ノートパソコンで可能だったことはRaspberry Pi 5でも可能。
そう言われ「自分は10年前に普及価格帯ノートパソコンでネットしたりMS Officeで文書作成したり軽くゲームしてたけど？」と気付いた人は「Raspberry Pi 5で何ができるか？」の想定が浮かんだのではないだろうか？そう、かなり色々できる。
そして工場出荷状態でプリインストールされるRaspberry PiOSはRaspberry Pi 5自体の計算リソースをできるだけ使わないよう軽量にできており、10年前当時のWindowsで使われていたExplorerよりも計算リソースの消費が少ないので、技術の進歩も相まって当時よりも出来ることの幅が少々広くなっている。
何故そんなに話題なのか？手のひらの上に10年前の普及価格帯ノートパソコン並みの性能のコンピューターが乗るのだ。そしてすごく安い。
更にラズパイには電子工作へ活用できるGPIOピンというのが実装されていて各種電子センサー類などと連携することで電子工作もできてしまう。
こんなもの情報工学畑の連中が注目しないわけがなく、前述したRaspberry Pi財団のページを読めばわかるが世界中で大定番のシングルボードコンピューター、何ならシングルボードコンピュータの代名詞となっており、情報工学に詳しくない人が「ラズパイってよく聞くけど何なの？」と何処かで耳にするレベルなのである。
安心して欲しい、Raspberry PiOSではGoogle Chromeが動く。
まずGoogleアカウントは子供用に作成したGoogleアカウントを管理するためのファミリーリンクというサービスが存在する。ファミリーリンクは子供用GoogleアカウントでログインされたGoogle Chromeブラウザでのインターネットコンテンツフィルタ機能を提供してくれる。
このインターネットコンテンツフィルタは小学生・中学生・高校生・高校生プラスと4段階に分かれており、それぞれに適したフィルタリング強度で働く。
続いて、実はGoogle Chromeは様々な設定をポリシーとして持つことが可能で、例えばゲストモードの無効化やシークレットモードの無効化、指定したGoogleアカウント以外でログイン不可が可能だったりする。
情報技術へ親和性の高いヤンチャな子はGoogle Chromeからログアウトしたりゲスト・シークレットモードでフィルタリングを回避しようとするので、子供へRaspberry Piをはじめてパソコンとして与える場合はこれらを無効化しておくことをオススメする。
補足を続けると子供が勝手にFirefoxとか別のWebブラウザを導入することを防ぐこともRaspberry PiOSはできる。
Raspberry Pi 5をパソコンキーボードへ内蔵した形態を持つRaspberry Pi5シリーズの1つ。ワーキングメモリは8GBで価格は20,000円未満。
パソコンキーボードへRaspberry Pi 5が内蔵されているのでRaspberry Pi 500に電源取ってHDMIケーブル(注：ラズパイ側はmicroHDMI)をTVへ接続すると直ぐにパソコンというコンセプト。
小学生の子供にとっての目玉はJava版Minecraftが動作すること。SwitchやiPadでいつも遊んでる統合版マイクラじゃなくてYoutubeとかで観るJava版マイクラが自分のパソコンで動いちゃうのだ。
Switch 2の登場でPCゲーが色々リリース(予定)されている中で、Java版マイクラはどうしても"パソコン"が必須だったが、Raspberry Pi5シリーズはそれを実現する。それが2万円のお値段で出来るので親の懐的にもありがたい。
Steamは動かないがオープンソース系のゲームも充実している(Steam開発のValve社がRaspberry Piシリーズが採用しているARMアーキテクチャ対応を進めているというかなり確度の高い噂は存在する)。
実は直近でRaspberry Pi 500の上位版Raspberry Pi 500+(日本語配列)が登場予定で、こちらはワーキングメモリが16GBのお値段40,000円くらい。
4万円とそこそこの価格になってきているが、キーボード自体がメカニカルキーボードとなりキーキャップはCherryMX互換、256GBSSD搭載でストレージのスピードもアップ(＝Minecraftのワールド読み込みが速くなる)。上位版Raspberry Pi 500+が高すぎると感じるなら素のRaspberry Pi 5ワーキングメモリ16GB版は25,000円前後だしこちらで良い。
ある、というかコッチがメインなんだけれども、何処までゆるい感じでやって良いのかわからなくて最後に回した。
まずLinux界隈が中心となって開発されているGIMPやKritaみたいな画像編集・お絵かきソフトはLinuxたるRaspberry PiOSの方が安定かつ速い。しかもWacomやXP-Penなどのペンタブ・液タブが動作するので絵描きに興味のある子は嬉しいんじゃなかろうか？(クリスタじゃないけれどね。安い分ペンタブ費用に回せるよ)
音楽ではDTMもステップシーケンサー系のDAWであるLMMS(Linux MultiMediaStudio)は日本の無料DTMシーンでREAPERと人気を二分していた歴史があり、Web上に情報がいっぱいあるし何ならREAPERはLinuxでも動作する。オープンソース系のシンセ音源やCC0で提供されるサンプリング音源も大量にある。
オフィス環境もLibreofficeは言うまでもないだろう。Blenderで3DCGをすることだって出来るし、LibreCADやFreeCADで設計だって出来てしまうし、OBSも動くから実際やろうと思えばYoutube配信もできる。
そして当然ながらプログラミング環境、WindowsやMacでも動くと言われてしまえばそれまでだが、古典的なVimやEmacs、そして近年人気のVS Code、スマホアプリ開発にAndroidStudio、ゲーム開発にGodotEngine、他にはtmuxやGit、Dockerなどなど挙げればキリがないほど充実している。これらは子供向けRaspberry PiOSだからといってニセモノの子供だましなんかじゃない、それでお金を稼いでる現役プログラマーが使っているアプリケーションと全く同一のアプリケーションだ。
んで、子供がRaspberry Pi 500をどうしてるのか？と言えば、まぁ呆れるほど毎日触っている。
何なら電源なければ動かないのに布団へ持ち込んで抱きかかえて寝ているのを見つけてしまい、そんなに嬉しかったんかと笑ってしまった。
「お父さんコレどうするの？」とほぼ毎日聞かれて「こういうのはこのソフトを使う。使い方教えてやる」というのが毎日の親子の会話になっている。
別にパソコンだけが将来に必要なものではないが、この喜びようを見たら与えて悪くなかったなとは思ってる。
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