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はてなキーワード:標準モデルとは
B型作業所を利用した労働力のダンピングが、健常者の労働環境も壊していく危険性について。
いま、全国で静かに広がっている「B型作業所による労働力ダンピング」。
本来、福祉の場であるはずのB型が、飲食店の皿洗い、ホテル清掃、ポスティングといった市場労働の代替手段として使われ始めています。
この流れを放置すれば、最終的に痛むのは障害者だけでなく、地域で普通に働く健常者の賃金や雇用そのものです。
■広島での試算 ― すでに「年16億円規模」の影響
もし1事業所あたり10人が、月40時間ほど外部の定常業務（皿洗い・清掃など）を請け負い、時給500円で動いているとすると、
単純計算だけでも、
● 月約4,165万円／年約5億円の賃金原資が市場から流出。
さらに経済学的にみると、このような「低賃金労働の供給ショック」は地域全体の賃金水準にも波及します。
● 平均賃金の下落率は約0.8〜1.5％
つまり合計すれば、広島だけで年間およそ16億円前後の賃金が失われている計算です。
「福祉の名を借りた安価な下請け構造」が、結果的に地域の賃上げ努力を踏みにじっているのです。
B型作業所で働く人たちは、法律上は「雇用契約」ではなく「福祉サービス利用者」です。
そのため最低賃金法の適用を受けず、時給200〜500円でも違法ではありません。
しかし、現実には企業や自治体の発注を受け、実質的に雇用と同じ作業をこなしているケースも少なくありません。
この「名ばかり福祉労働」が、地域労働市場を二重構造化させています。
この構造を変えなければ、「福祉」と「雇用」の双方が共倒れになります。
本来は「支援」だったはずの仕組みが、社会全体の賃下げ装置に転化しているのです。
②市場相当の対価設定
「福祉価格」ではなく、発注元に最低賃金水準での支払いを義務づける。
③ 成果指標の導入
B型が「移行支援」や「スキルアップ」に機能しているかを定量評価する。
清掃・宿泊・外食など、B型ダンピングが集中している業種を重点的に調査。
しかし、今のままでは障害者の“安価な労働”を利用する仕組みになってしまう。
そしてそれは、健常者の労働環境をも巻き込み、地域全体の賃金と尊厳を奪う方向に進んでいます。
「支援」と「雇用」を分断せず、公正な対価と自立を両立させる仕組みづくりが、いま最も求められています。
とChatGPTにまとめさせてみたんだが、全国４８万人の利用者（手帳なくても利用できるよ）のうち半分がもし
高い工賃を求めて地元の企業から清掃やポスティングや皿洗いなどの仕事を時給５００円で奪っていったら健常者の労働市場はどうなる？
ぶっ壊れるよ。現段階でももうヤバい。企業がB型作業所を利用して人件費を削減できることに気づき始めたらこの傾向はもっと強まっていくと予想される。
その時、健常者は作業所に仕事を奪われ賃金も上がらない最悪な場面を迎えることとなる。
今、みんなで気づかなきゃ。声をあげなきゃ大変なことになるよ。
ちょうど春闘なので一つ。
今回も春闘の結果が出ましたね。
これを見てださい。
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20250312/k10014747311000.html
ほぼどこも横並びだよね。
これって労働者に対する談合のようなもので、背任なんですよ。わかりますか？
特に電機系で、この最近だと何が起こっているかというと、春闘の外で賃金改定が行われているんですね。
例えば、某社は6月に改めて賃金改定をして、さらに標準モデルで1万円ぐらい月給を上げていまして、さらに4月から適用すると言うことで追加支給までやっています。
何故そんなことをするかと言うと、外資系やらに対して人材を買い負けるからです。
じゃあ何故春闘その分を賃上げとか言わないか？と言えば、それは労働組合に対する忖度ですね。
自社の労働組合じゃありません。連合という組織に対する忖度です。
まともにやると各社の景気の良さの差、さらに賃金を上げるやる気のさが如実に出てしまうので、会社間競争が思いっきり表面化してしまうわけです。
労働組合は、本来であればもっと実態に合わせた大きな要求ができるはずなのにしない。
労働組合が、企業間の待遇改善競争の上限を決めて、カルテルみたいに機能してるんですね。
連合は労働者の代表ということであちこちで取り上げられるけれども、実は以下の様な性質を持つ。
はっきり言うけど、経済4団体よりも多様性がない。大企業のロビー団体の一つだよね。
2023年、生成AIを搭載した検索エンジンの登場は世界に衝撃を与えた。米国政府が国家戦略として掲げるAI開発競争は、技術的優位性の確保と経済的リターンの獲得という二重の課題に直面している。OpenAIのGPT-4が示した驚異的な言語理解能力は、軍事技術から医療診断まで幅広い応用可能性を予感させた。しかし、黎明期の熱狂が冷めつつある今、業界関係者の間で囁かれる疑問は「この技術は本当に金を生むのか」という現実的な問いへと移行している。
米国政府は2021年度AI研究開発予算を32億ドルに設定し、国防高等研究計画局（DARPA）主導で軍事転用可能なAI技術の開発を加速している。量子コンピューティングとの融合や、半導体製造技術の国内回帰（CHIPS法）など、ハードウェア面での基盤整備に注力する姿勢は鮮明だ。特にNVIDIAのGPU需要は国防契約と連動し、同社の株価は過去5年で1,200%超の上昇を記録している。
大手テック企業の動向は矛盾に満ちている。MicrosoftはOpenAIに130億ドルを投資しながら、実際のAzureAIサービス収益は予測の60%を下回る。GoogleのBard統合検索では広告収入モデルの再構築に苦慮し、AmazonのBedrockプラットフォームはAWS顧客の3%未満しか採用していない。生成AIのコスト構造が明らかになるにつれ、1クエリ当たり0.006ドルという処理費用が収益化の壁として立ちはだかっている。
ChatGPTの月間アクティブユーザー数が18億を突破する中、OpenAIの年間損失額は5.4億ドルに達する。主要収入源であるAPI利用では、企業顧客の80%がプロトタイプ段階で開発を中止している現実がある。Microsoft 365 Copilotの事例が示すように、生産性向上ツールとしての価値認知と実際の支払意思の間には深い溝が存在する。ある調査では、Copilotユーザーの67%が「月30ドル以上の価値を感じない」と回答している。
AIチップ需要の過熱が生んだ半導体バブルは特筆すべき現象だ。NVIDIAの時価総額が2023年に1兆ドルを突破した背景には、H100GPUの価格が製造原価の800%を超える事実がある。TSMCの3nmプロセス需要の70%がAI関連に集中する異常事態は、半導体産業全体のリソース配分を歪めている。しかし、Cerebras Systemsの新型WaferScaleEngineが示すように、ハードウェアの進化速度がソフトウェアの最適化を上回る逆転現象が発生しつつある。
中国のDeepseek-R1がGPT-4の性能を1/10のコストで実現した事実は、業界の常識を根本から覆した。同モデルが採用した「動的ニューロン活性化」アルゴリズムは、不要なパラメータ計算を85%削減する画期的な手法だ。これにより、従来1回の推論に要した0.2kWhの電力を0.03kWhまで圧縮することに成功している。Deepseekの事例が証明したのは、計算資源の多寡が必ずしも性能優位を保証しないという逆説である。
Llama 3やMistralの進化が加速する中、独自モデルを保持する企業の競争優位性は急速に失われつつある。Hugging Faceのプラットフォームでは、1週間ごとに新しいLLMアーキテクチャが発表され、ファインチューニングの自動化ツールが普及している。特に中国発のモデルがGitHubで急増する傾向は顕著で、2024年上半期だけで3,200件の新規リポジトリが登録された。この状況は、初期投資の回収を前提としたビジネスモデルの存続自体を危うくしている。
国際数学オリンピック（IMO）の過去10年間で、中国チームが9回の優勝を達成している事実は軽視できない。特に2023年の北京大会では、金メダル6個中5個を中国国籍の学生が独占した。米国チームの実態を見ると、参加者の62%が中国系移民の子弟で構成されており、本質的な人材育成力の差が浮き彫りになっている。DeepMindの元チーフサイエンティフが指摘するように、「Transformerアーキテクチャの革新には組合せ最適化の深い理解が不可欠」であり、この領域で中国の研究者が圧倒的な論文数を誇っている。
清華大学のAI特別クラスでは、学生が高校時代からGANsや強化学習の数学的基礎を学ぶカリキュラムを採用している。これに対し、MITのコンピューターサイエンス学部では、学部2年次まで微分方程式の必修科目が存在しない。教育省の統計によれば、中国のトップ30大学でAI関連専攻を選択する学生の数は、米国アイビーリーグの3倍に達する。人的資本の蓄積速度の差が、5年後の技術格差に直結する可能性が高い。
LLM市場が直面する最大のリスクは、電気自動車用バッテリーや太陽光パネルと同じ道を辿る可能性だ。BloombergNEFの予測によれば、2027年までにLLMの性能差が実用レベルで感知できなくなり、1トークン当たりのコストが現在の1/100にまで低下する。この状況下では、MicrosoftのCopilotのような高額サブスクリプション・モデルの持続性が疑問視される。逆に、LINEやWhatsAppのようなメッセージングアプリへの基本機能組み込みが主流となるシナリオが有力視されている。
AI技術の民主化が進むほど、国家間の競争はハードウェア規制やデータ主権を巡る争いに移行する。米商務省が2024年に発動したAIチップ輸出規制は、中東諸国向けのGPU販売を34%減少させた。一方、中国が推進する「東数西算」プロジェクトでは、内陸部に分散したデータセンター群が国家標準モデルの訓練基盤として機能し始めている。技術優位性よりも、地政学的な影響力が市場を支配する時代が到来しようとしている。
現状のAIバブルがはじけるトリガーは複数存在する。第一に、2025年をメドに予想される「生成AI特許訴訟の多発」が挙げられる。Getty ImagesがStabilityAIを提訴した事例のように、著作権問題が技術普及の足かせとなる可能性が高い。第二に、エネルギーコストの急騰だ。アイルランドのデータセンター群ですでに発生しているように、LLM運用に必要な電力需要が地域の送電網の容量を超えつつある。
最も深刻なシナリオは「技術進化の減速」である。Transformerアーキテクチャ以降、根本的なブレイクスルーが10年間発生していない事実は看過できない。物理学者の間では、現在のニューラルネットワークがチューリング完全性の限界に近づいているとの指摘もある。もし2020年代後半までに新しいパラダイムが登場しなければ、数千億ドル規模の投資が不良債権化する危機が現実のものとなる。
米国AI戦略の行方は、単なる経済競争を超えた文明史的挑戦と言える。Deepseekが示したように、技術優位性は絶対的なものではなく、常に相対的な優劣でしかない。重要なのは、AIが生み出す付加価値の本質を見極めることだ。仮に生成AIが期待通りの経済効果を生まなくとも、その研究過程で得られた副産物（分散学習アルゴリズムや省電力チップ設計技術など）が次の技術革命の種となる可能性がある。
最終的に問われるのは、短期的な株価維持ではなく、長期的な技術蓄積をいかに持続可能な形で進化させるかという課題である。中国の人的資本戦略と米国の投資戦略が衝突する中で、第三極としての欧州連合（AI法案）やインド（デジタル公共財戦略）の動向が新たな可能性を開くかもしれない。AI開発競争は、国家の命運をかけた「静かなる戦争」として、これからさらに激化していくであろう。
PS5 proのスペックと同じスペックのPCを用意しようとした場合、モニターとOSこみで14万円かかる。
本体のみだと11万円となりPS5 Proと値段がほぼ変わらないことになる。
（PS5 ProはASK税込みの1ドル180円で計算した場合、108,000から126,000円ぐらいと思われる）
G.SKILLF4-3200C16D-16GIS (DDR4PC4-25600 8GB 2枚組)
4,820円
XPG PYLON 550W PYLON550B-BKCJP
6,667円
中古IntelCore i7-12700 (2.5GHz/TB:4.8GHz) Bulk LGA1200/8C/16T/L3
42,980円
中古 _MSI PRO B660M-EDDR4 (B6601700 mATXDDR4)
8,590円
Ultimate SU630 ASU630SS-480GQ-R
4,980円
13,262円
SPARKLEIntelArc A750ORCOC Edition SA750C-8GOC
31,700円
11,000円
16,090円
合計 140,089円
Intelarc a770（16GB）はfp16だと39tflops程度で、中古だと3.2万円から4万円台で売られており、新品だと4万円から5万円台程度なので、運が良ければps5 proとメモリー以外全く同じやつが手に入ってしまうことになる。
以下、そうなる根拠。
公式発表では、PS5におけるGPUの処理能力は「10.3TFLOPS」。この数字は、RTX2080に相当します。しかし「TFLOPSの数字」と「実際のグラボの性能」は、百パーセント一致するものではなく、性能ほど実パフォーマンスは高くならないのが一般的です。
CPU：CPU周波数最大4.4GHz、Zen4ベースアーキテクチャ、5nmプロセス製造。台湾TSMCが製造を担当。CPUのクロック周波数を10%増加させ、3.85GHzで動作させるモードが搭載される。
（AppleM2と同じく、TSMC製4nmプロセスSoC搭載の可能性もあるとのこと）
CPUキャッシュ：コア毎に64kBのL1キャッシュ、512kBのL2キャッシュ、8MBのL3共有キャッシュ
性能：PS5標準モデルと比べ、通常時で2倍、レイトレーシングでは2.5倍の性能アップ
プロセッサ：30基のWGP（WorkGroup Processors）、60基のCU演算コア
ROP（Rasterize OPeration unit）：96~128基
メモリ：18gbps GDDR6 256bitメモリ、メモリ容量16GB、バス幅576GB/s、18000MT/s（現行PS5のメモリは14000MT/s）
GPU：GFX1115。GPUコアが現行の18個から30個に増加。これは約1.66倍の増加
GPUキャッシュ：L1キャッシュが128KBから256KBに倍増、L0キャッシュが16KBから32KBに倍増
グラフィック性能：PS5比で45%向上。可変レートシェーディングやハイブリッドMSAAのサポートなど、DirectX12 Ultimateの新機能を搭載。GPUのアーキテクチャがRDNA 2からRDNA 3に変更される可能性があり、これにより各GPUコアの演算機が2倍になる。
超解像技術：ソニー独自の超解像技術を搭載。高精細と高フレームレートを両立。AMDFSR2等の採用は無し。アップスケーリング／アンチエイリアスソリューション
（AMDのFSR（FiedelityFX SuperResolution）を搭載との話も）
Theoretical Performance
268.8 GPixel/s
TextureRate
537.6 GTexel/s
FP16 (half)
34.41 TFLOPS (2:1)
FP32 (float)
PSのCPUはRayzen 7 7700X相当で、IntelCore i7-11700だと7割の性能で、IntelCore i712700で同じぐらいの性能となる。
そら(普通どんなに高飛車でもそれなりに美人なら相手見つかるに決まってるんだから)そう(既婚に比べて容姿が劣るのは当たり前)よ
つまり女は下方婚するべきでもフルタイムで働くべきでもないってこと？🤔
ワイは母ちゃん教でもあるので、その考え方は全面否定する感じじゃないですけどね
とはいえ、母ちゃん教
これはフェミニズム(社会平等)とは関係なく、単なる母ちゃん教の話なんですけど、母ちゃんがキリキリ働いてるとこ見たい？って言われたら見たくないですね
女が専業主婦が当然だった(あるいは標準モデルとされた)のは、上級国民を除いて昭和の一時期だけ
おっかあは、めかしこみもせず、朝から晩まで炊事洗濯農作業行商炭鉱と内外で働いて、当たり前のように三従(幼少時は父兄に、結婚したら夫に、夫の死後は子に従うこと)を課せられ、
場合によっちゃ姥捨られた
ようやく、どこのご家庭のおっかあのことも『お姫様』として『母上』としてを扱うことが出来る時代になった、
大切なおっかあを想っても極貧故に報えず涙した先人が報われた時代になったのに、なぜ、わざわざ逆戻りを？って思います
実際、欧米でも女は長時間労働してないですよね？(アジア圏はしている)
ちなみに子どもを最優先に出来る男女を増やすと、たぶんもっとパパママの高齢化は進むと思います(30歳前までにキャリアに影響がでない水準まで経験を積むほぼ無理)
ついでに労働参加率ももっと下がると思います人間は幸福になるために生きているのであって、資本家に仕え働くために生きているわけではないので・・・
お金がないので子どもを作るのを躊躇っているご家庭は、積極的に生活保護や各種公助を受ければいいと思います
男女厨ちゃんおよびフェミニストを自称するツイフェミを構うと碌なこと無いが賃金とか
ワイくんの自認はフェミニストである。ワイくんの定義するフェミニストとは下記
1.the theory ofthe political, economic, and social equality ofthe sexes
https://www.merriam-webster.com/dictionary/feminism#kidsdictionary
なお、性別に進化の過程で有性生殖になった以上の意味は無い、役割ロール廃止しよう、ジェンダーレスでいこう派だが、
敢えて、フェミニストを自称しているのは、明日から男女の枠組みを無くしますが今の段階では不可能で、
フェミサイド、性被害、地方の長男の嫁、本家の嫁、ガラスの天井などの現実があるからだ
ついでにキャリアの中断は起きていても、キャリアの断絶は起きていないことが厚生労働省が発表している平均月収を見てわかる
(月収40万後半50万超えてるのに、キャリアの断絶とか言われましても・・・ね)
| 性別 | 年齢階級 | 高校:賃金（千円） | 専門学校:賃金（千円） | 高専・短大:賃金（千円） | 大学:賃金（千円） | 大学院:賃金（千円） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 男 | ～１９歳 | 188.2 | - | - | - | - |
| 女 | ～１９歳 | 178.7 | - | - | - | - |
| 男 | ２０～２４歳 | 211.4 | 214.6 | 220.4 | 235.1 | 260.5 |
| 女 | ２０～２４歳 | 193.5 | 224.1 | 213.9 | 232.1 | 248.5 |
| 男 | ２５～２９歳 | 239.2 | 244.9 | 256.6 | 272.8 | 289.9 |
| 女 | ２５～２９歳 | 205.3 | 244.4 | 237.3 | 255.9 | 278.8 |
| 男 | ３０～３４歳 | 263.8 | 275 | 290 | 319.3 | 357.3 |
| 女 | ３０～３４歳 | 214.4 | 248.4 | 244.6 | 279.2 | 343.3 |
| 男 | ３５～３９歳 | 287.2 | 300 | 335.6 | 375.5 | 435.5 |
| 女 | ３５～３９歳 | 220.2 | 267.2 | 255.6 | 307.2 | 393.2 |
| 男 | ４０～４４歳 | 311.2 | 324.6 | 366.5 | 414.8 | 516.5 |
| 女 | ４０～４４歳 | 229.2 | 275.2 | 277.3 | 327.6 | 408.6 |
| 男 | ４５～４９歳 | 335.4 | 352.4 | 398.4 | 455.4 | 558.8 |
| 女 | ４５～４９歳 | 234.7 | 291.5 | 283.5 | 343.4 | 454.4 |
| 男 | ５０～５４歳 | 346.4 | 377.9 | 418 | 500 | 632.4 |
| 女 | ５０～５４歳 | 240.2 | 294.4 | 297.8 | 364.2 | 528.9 |
| 男 | ５５～５９歳 | 350.3 | 387.2 | 434.8 | 513.8 | 645 |
| 女 | ５５～５９歳 | 242.1 | 306.2 | 300.9 | 375.7 | 585 |
| 男 | ６０～６４歳 | 279.2 | 302.7 | 318.2 | 377.3 | 558.8 |
| 女 | ６０～６４歳 | 211.4 | 271.6 | 251 | 312.4 | 564.6 |
| 男 | ６５～６９歳 | 241.2 | 269.3 | 288.8 | 332.2 | 610.2 |
| 女 | ６５～６９歳 | 197.2 | 250.7 | 251.1 | 318.2 | 533.8 |
| 男 | ７０歳以上 | 220.7 | 221.3 | 310.3 | 339.3 | 498.2 |
| 女 | ７０歳以上 | 204.7 | 254.1 | 271.8 | 319.6 | 500 |
https://www.mhlw.go.jp/toukei/itiran/roudou/chingin/kouzou/z2022/dl/03.pdf
そもそも労働参加率、73％くらいなんですよね。あと男より月40時間労働時間短いし、非正規率も高い
女性の就業時間 男性より月40時間短く
日本では働く女性の数が増える一方、就業時間の男女差が大きい。総務省によると、女性の労働力人口（15～64歳）は2021年で2679万人、労働参加率は73%と10年で約10ポイント上がった。結婚や出産を機に職を離れる人が多かったが、育児休業などで女性が働き続けやすい環境に力を入れる企業が増加。30歳代など子育て世代の労働参加率が下がる「M字カーブ」の問題は改善しつつある。
ただ労働時間をみると課題はある。総務省によると女性の平均月間就業時間は男性より40時間ほど短い。最も多いのは男性と同じく月121～180時間働く人で全体の4割強を占める一方、月120時間以下の人が3割以上で男性（約1割）より多い。パートや派遣など非正規雇用で働く人の割合が女性は約5割と男性（約2割）より高いことが背景にある。
国際労働機関（ILO）によると、日本の労働時間の男女差は主要7カ国（G7）で最も大きい。週平均の差は10時間を超えており、米国の約2倍、スウェーデンの約3倍だ。
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOCA19B3I0Z11C22A0000000/
ついでに、独立行政法人労働政策研究・研修機構『国際労働比較2022』229頁 によると、欧米に較べたら日本の女は長時間労働(週49時間以上の労働)してる方らしいですが、
(逆に言えば下方婚増田は、インドネシア22%、フィリピン20%あたりへ移住すればいいと思うよ)
https://www.jil.go.jp/kokunai/statistics/databook/2022/documents/Databook2022.pdf
女がイージーってのは、自立・家族を養うべく職業経験を積む必要性が無いってだけで、それなりの規模感の会社で本部長以上の役職を目指すというか役員目指すとか言ったら、
女は自立せずとも良いと教育されてきたお嬢様方が、ただ単に働く気がない・職業経験を積む気がないだけ
バカに至ってはせっかく先進国に生まれたのに、自ら性や若さを売って、水商売や風俗したりね
あと、女性の活用とか騒がれる前から不適切なポジションに女を置くことはあった
うっふんあっはんしている女を可愛い可愛いしたいバカが絶滅しない限りはどうにもならないね
令和では職場にセックスを持ち込むやつは滅ぼそう、会社で愛されメイク・ファッションとか言ってるやつも当然滅ぼそう
(プライベートで女性の性表現を追求・楽しむのは好きにしてだけど、職場に持ち込むバカはフェミストを自称する人は積極的に弾圧して欲しい)
いったい何だったらするんだ？以前に、日本のお嬢様がたは平等の言葉の意味を知っている？
これはフェミニズム(社会平等)とは関係なく、単なる母ちゃん教の話なんですけど、母ちゃんがキリキリ働いてるとこ見たい？って言われたら見たくないですね
ようやく、どこのご家庭のおっかあのことも『お姫様』として『母上』としてを扱うことが出来る時代になった、
大切なおっかあを想っても極貧故に報えず涙した先人が報われた時代になったのに、なぜ、わざわざ逆戻りを？って思います
実際、欧米でも女は長時間労働してないですよね？(アジア圏はしている)
人間は幸福になるために生きているのであって、資本家に仕え働くために生きているわけではないので・・・
お金がないので子どもを作るのを躊躇っているご家庭は、積極的に生活保護や各種公助を受ければいいと思います
成り行きに任せたら？子ども作る人は何しても作るので堕胎数が10万割ったことも無いし
(20~24歳の堕胎数が最も多く、次いで25~29歳、30~34歳、35~39歳)
https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/eisei_houkoku/21/dl/kekka5.pdf
どうせコロナを経ても世界的には人口増加かつ、AIで人あまりの時代になるのだし
ただ人間がやった方が安い分野って結構力仕事多いと思うので、男の労働者の方が有利にはなるでしょうね
なので、この時代に、上級国民でも金持ちでもないのに、女児をプリンセスとして育ているのはほぼ虐待と言って良いと思います
女が専業主婦が当然だった(あるいは標準モデルとされた)のは、上級国民を除いて昭和の一時期だけだぞ
おっかあは、めかしこみもせず、朝から晩まで炊事洗濯農作業行商炭鉱と内外で働いて、
当たり前のように三従(幼少時は父兄に、結婚したら夫に、夫の死後は子に従うこと)を課せられ、
ようやく、どこのご家庭のおっかあのこともお姫様として母上としてを扱うことが出来る時代になったが(大切なおっかあを想っても極貧故に報えず涙した先人は報われたね)
おつむ弱い子によってまぁなんか微妙なものになっちゃったよな(そもそもおつむ弱い子は歴史を認識できない)
でもまぁどんなに国が豊かになろうが、すべての一般国民が女性が寿命で死ぬまでお姫様として扱うのは経済的に無理があるので、
超ひも理論は、光子からクォークに至るまで、すべての粒子がゼロ次元の点ではなく1次元のひもであるという理論的枠組みのこと。
もし、あらゆる文脈で成り立つ超ひも理論のバージョンが発見されれば、宇宙の性質を記述するための単一の数学的モデルとして機能することになり、重力を説明できない物理学の標準モデルに取って代わる「万物の理論」となるとされる。
超ひも理論の全貌を理解するには、広範な勉強が必要だが、超ひも理論の主要な要素を知れば、その核となる概念の基本的な理解が得られるだろう。
1. 弦とブレーン
弦は一次元のフィラメントで、開いた弦と閉じた弦の2種類がある。
開放弦は両端がつながっておらず、閉鎖弦は閉じたループを形成する。
ブレーン（「膜」という言葉に由来する）はシート状の物体で、その両端に弦を取り付けることができる。
ブレーンは量子力学のルールに従って時空を移動することができる。
物理学者は、宇宙には3つの空間次元があると認めているが、超ひも理論家は、空間の追加次元を記述するモデルを主張している。
超ひも理論では、カラビ・ヤウ多様体と呼ばれる複雑な折りたたみ形状にしっかりと圧縮されているため、少なくとも6つの追加次元は検出されない。
3. 量子重力
弦理論は量子物理学と一般相対性理論を融合させようとしているため、量子重力理論である。
量子物理学は原子や素粒子のような宇宙で最も小さな物体を研究するが、一般相対性理論は通常、宇宙でよりスケールの大きな物体に焦点を当てる。
4.超対称性
超弦理論としても知られる超対称性は、2種類の粒子、ボソンとフェルミオンの関係を記述する。
超対称弦理論では、ボソン（または力の粒子）は常にフェルミオン（または物質の粒子）と対になるものを持ち、逆もまた同様である。
超対称性の概念はまだ理論的なもので、科学者はまだこれらの粒子を見たことがない。
一部の物理学者は、ボソンとフェルミオンを生成するには、とてつもなく高いエネルギーレベルが必要だからだと推測している。
これらの粒子は、ビッグバンが起こる前の初期の宇宙に存在していたかもしれないが、その後、現在見られるような低エネルギーの粒子に分解されたのかもしれない。
大型ハドロン衝突型加速器（世界で最も高エネルギーの粒子衝突型加速器）は、ある時点でこの理論を支持するのに十分なエネルギーを発生させるかもしれないが、今のところ超対称性の証拠は見つかっていない。
5.統一された力
弦理論家は、相互作用する弦を使って、自然界の4つの基本的な力（重力、電磁気力、強い核力、弱い核力）がどのように万物の統一理論を作り出しているかを説明できると考えている。
人生、宇宙、そしてすべての意味とは何か？「銀河ヒッチハイクガイド」では、答えは 42となっている。
科学の質問の範囲は、一部の分野では縮小し、他の分野では急増した。
宇宙がある意味数学的であるという考えは、少なくとも古代ギリシャのピタゴラス派にまで遡り、物理学者や哲学者の間で何世紀にもわたる議論を生み出してきた。
マックス・テグマークはこの考えを極限まで推し進め、宇宙は単に数学によって記述されるのではなく、数学自体であると主張している。
この議論の基礎は、人間とは独立した外部の物理的現実が存在するという仮定である。
これはそれほど物議を醸すものではない。物理学者の大多数はこの長年の考えを支持していると思うが、まだ議論されている。
形而上学的独我論者はそれをきっぱり拒否し、量子力学のいわゆるコペンハーゲン解釈の支持者は、観察のない現実は存在しないという理由でそれを拒否するかもしれない。
外部現実が存在すると仮定すると、物理理論はそれがどのように機能するかを説明することを目的としている。
一般相対性理論や量子力学など、最も成功した理論は、この現実の一部、たとえば重力や素粒子の挙動のみを説明している。
対照的に、理論物理学の聖杯はすべての理論、つまり現実の完全な記述である。
現実が人間とは独立して存在すると仮定する場合、記述が完全であるためには、人間の概念をまったく理解していない、人間以外の存在、つまりエイリアンやスーパーコンピューターなどに従って、現実が明確に定義されていなければならない。
言い換えれば、そのような記述は、「粒子」、「観察」、またはその他の英語の単語のような人間の負担を排除した形で表現可能でなければならない。
対照的に、教えられてきたすべての物理理論には 2つの要素がある。
それは数式と、その方程式が私たちが観察し直観的に理解しているものとどのように関連しているかを説明する言葉である。
理論の結果を導き出すとき、陽子、分子、星などの新しい概念を導入するが、それは便利だからである。
原理的には、このようなバゲッジがなくてもすべてを計算できる。
たとえば、十分に強力なスーパーコンピューターは、何が起こっているかを人間の言葉で解釈することなく、宇宙の状態が時間の経過とともにどのように進化するかを計算できる。
もしそうなら、外部現実における物体とそれらの間の関係のそのような記述は完全に抽象的でなければならず、あらゆる言葉や記号は何の事前の意味も持たない単なるラベルにならざるを得ない。
代わりに、これらのエンティティの唯一のプロパティは、エンティティ間の関係によって具体化されるものになる。
ここで数学が登場する。
現代数学は、純粋に抽象的な方法で定義できる構造の正式な研究である。つまり、数学的構造を発明するのではなく、それらを発見し、それらを記述するための表記法を発明するだけである。
人間から独立した外部の現実を信じるなら、テグマークが数学的宇宙仮説と呼ぶもの、つまり物理的現実は数学的構造であるということも信じなければならない。
そのオブジェクトは、十二面体よりも精巧で、おそらくカラビ・ヤウ多様体、テンソル束、ヒルベルト空間などの恐ろしい名前のオブジェクトよりも複雑である。
世界のすべてのものは、あなたも含めて純粋に数学的であるはずだ。
それが本当であれば、万物の理論は純粋に抽象的で数学的でなければならない。
理論がどのようなものになるかはまだわからないが、素粒子物理学と宇宙論は、これまでに行われたすべての測定が、少なくとも原理的には、数ページに収まり、わずか 32 個の未説明の数値定数を含む方程式で説明できる段階に達している。
したがって、すべての正しい理論は、Tシャツに書ける程度の方程式で説明できるほど単純であることが判明する可能性さえある。
しかし、数学的宇宙仮説が正しいかどうかを議論する前に、外部の物理的現実を見る 2つの方法を区別することができる。
1 つは、上空から風景を観察する鳥のような、数学的構造を研究する物理学者の外側の概要。
もう一つは、鳥によって見渡される風景の中に住むカエルのように、構造によって記述される世界に住む観察者の内面の視点。
これら 2つの視点を関連付ける際の 1つの問題は時間に関係する。
数学的構造は、定義上、空間と時間の外側に存在する抽象的で不変の存在である。
宇宙の歴史を映画に例えると、その構造は 1コマではなくDVD 全体に相当する。
したがって、鳥の視点から見ると、4次元時空内を移動する物体の軌跡は、スパゲッティのもつれに似ている。
カエルには一定の速度で動く何かが見えますが、鳥には調理されていないスパゲッティのまっすぐな束が見える。
カエルが地球の周りを回る月を見ると、鳥は絡み合った2本のスパゲッティが見える。
カエルにとって、世界はニュートンの運動と重力の法則によって記述される。
2つの視点を関連付ける際のさらなる微妙な点には、観察者がどのようにして純粋に数学的になることができるかを説明することが含まれる。
この例では、カエル自体は厚いパスタの束で構成されている必要がある。
その非常に複雑な構造は、おなじみの自己認識の感覚を引き起こす方法で情報を保存および処理する粒子に対応している。
まず、自然界ではさらなる数学的規則性がまだ発見されていないことが予測される。
ガリレオが数学的宇宙の考えを広めて以来、素粒子の小宇宙と初期宇宙の大宇宙における驚くべき数学的秩序を捉える素粒子物理学の標準モデルなど、その系譜に沿った発見が着実に進歩してきた。
長年にわたって多くのタイプの「多元世界」が提案されてきましたが、それらを 4つのレベルの階層に分類することが役立つ。
最初の 3つのレベルは、同じ数学的構造内の非通信の並行世界に対応します。レベル I は単に、光がまだ到達していない遠い領域を意味する。
レベル II は、介在する宇宙の宇宙論的膨張により永遠に到達できない領域をカバーする。
レベル III は「多世界」と呼ばれることが多く、特定の量子事象中に宇宙が「分裂」する可能性がある、量子力学のいわゆるヒルベルト空間の非通信部分が含まれる。
レベルIV は、根本的に異なる物理法則を持つ可能性がある、異なる数学的構造の並行世界を指す。
現在の最良の推定では、膨大な量の情報、おそらくGoogolビットを使用して、観測可能な宇宙に対するカエルの視点を、すべての星や砂粒の位置に至るまで完全に記述する。
ほとんどの物理学者は、これよりもはるかに単純で、Tシャツには収まらないとしても、本に収まる程度のビット数で特定できるすべての理論を望んでいる。
数学的宇宙仮説は、そのような単純な理論が多元宇宙を予測するに違いないことを示唆している。
なぜなら、この理論は定義上、現実の完全な記述であるからである。
宇宙を完全に特定するのに十分なビットが不足している場合、星や砂粒などの考えられるすべての組み合わせを記述しなければならない。
そのため、宇宙を記述する追加のビットは単にエンコードするだけである。
多世界の電話番号のように、私たちがどの宇宙にいるのか。このように、複数の宇宙を記述することは、単一の宇宙を記述するよりも簡単になる可能性がある。
極限まで突き詰めると、数学的宇宙仮説はレベルIV の多元宇宙を意味し、その中に他のすべてのレベルが含まれる。
宇宙である特定の数学的構造があり、その特性が物理法則に対応している場合、異なる特性を持つそれぞれの数学的構造は、異なる法則を持つ独自の宇宙である。
実際、数学的構造は「作成」されるものではなく、「どこか」に存在するものではなく、ただ存在するだけであるため、レベルIV の多元宇宙は必須である。
スティーヴン・ホーキング博士はかつてこう尋ねた。
「方程式に火を吹き込み、それらが記述できる宇宙を作り出すものは何でしょうか?」
数学的宇宙の場合、重要なのは数学的構造が宇宙を記述することではなく、それが宇宙であるということであるため、火を噴く必要はない。
レベルIV の多元宇宙の存在は、物理学者のジョン・ウィーラーが強調した混乱する疑問にも答える。
たとえ宇宙を完全に記述する方程式が見つかったとしても、なぜ他の方程式ではなく、これらの特定の方程式が使われるのか?
他の方程式が並行宇宙を支配しており、観察者をサポートできる数学的構造の分布を考慮すると、統計的に可能性が高いため、宇宙にはこれらの特定の方程式があるということだ。
並行世界が科学の範囲内なのか、それとも単なる推測に過ぎないのかを問うことは重要である。
並行宇宙はそれ自体が理論ではなく、特定の理論によってなされた予測である。
理論が反証可能であるためには、そのすべての予測を観察および検証できる必要はなく、少なくともそのうちの 1 つだけを検証できれば十分である。
たとえば、一般相対性理論は、重力レンズなど、私たちが観察できる多くのことを予測することに成功しているため、ブラックホールの内部構造など、私たちが観察できないことについての予測も真剣に受け止めている。
多くの並行宇宙に存在するのであれば、我々は典型的な宇宙にいると予想されるはずです。
ある量、たとえば、この量が定義されている多元宇宙の一部の典型的な観測者によって測定された暗黒エネルギー密度や空間の次元の確率分布を計算することに成功したと仮定する。
この分布により、我々自身の宇宙で測定された値が非常に非典型的なものになることが判明した場合、多宇宙、したがって数学的宇宙仮説が除外されることになる。
生命の要件を理解するまでにはまだ程遠いが、暗黒物質、暗黒エネルギー、ニュートリノに関して私たちの宇宙がどの程度典型的であるかを評価することで、多元宇宙の予測のテストを始めることができる。
なぜなら、これらの物質は銀河形成など、よりよく理解されているプロセスにのみ影響を与えるからである。
これらの物質の存在量は、多元宇宙のランダムな銀河から測定されるものとかなり典型的なものであると測定されている。
しかし、より正確な計算と測定では、そのような多元宇宙は依然として除外される可能性がある。
おそらく最も説得力のある反対意見は、直感に反して不安を感じるということである。
数学的宇宙仮説が真実であれば、科学にとって素晴らしいニュースであり、物理学と数学の洗練された統合により、深い現実を理解できるようになる可能性がある。
実際、多元宇宙をもつ数学的宇宙は、期待できるすべての理論の中で最良のものであるかもしれない。
なぜなら、規則性を明らかにし、定量的な予測を行うという科学的探求から現実のいかなる側面も立ち入れないことを意味するからである。
どの特定の数式が現実のすべてを記述するのかという問題は見当違いであるとして放棄し、その代わりに、鳥の視点からカエルの宇宙観、つまり観察をどのように計算するかを問うことになる。
それは、宇宙の真の構造を明らかにしたかどうかを決定し、数学的宇宙のどの隅が私たちの故郷であるかを理解するのに役立つ。
