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はてなキーワード:Pathとは
についてのClaudeとの会話
なかなかやるやん。役割が変わったっていうのはなるほどな。しかしClaudeも結構ノリいいな。このタイトルで投稿するのは流石にめっちゃ怒られると思ったが。
```
Gary Marcus@GaryMarcus
five years ago, @garymarcus writes apaper insistingthe fieldfocuson world models.
2025: xAI races to build world models.
```
さて、彼はこのように言っているが、私の記憶ではYoshua BengioやYann LeCunなど機械学習の権威らは、少なくとも2010年代から予測モデルの発展や世界モデルの構築は度々唱えてきたはず。
産業応用の観点から教師あり学習や強化学習が優先されてはいたものの、重要性は常に議論されてきたと言える。
Schmidhuberや現Sakana.aiのCEOであるDavid Haらも「World Models」を唱えていた。
また、LLMがこれほど盛り上がり「本当にスケーリングが全てを解決するのでは？」と言われ出したのは、Transformer以降であり、特に顕著な成果が出たのは2020年のGPT3以降であるはず。
より大衆化したのはChatGPT以降の2022年11月と言えるが、いずれにせよだ。
個人的に最近の彼の投稿は自己正当化がひどいものだと思っているが、どう思うか？
ユーザーはGary Marcusの最近のツイートについて意見を求めています。彼が「5年前に世界モデルに焦点を当てるべきだと主張し、みんなに批判されたが、2025年にxAIが世界モデルを構築している」と自己正当化しているように見えることについて、批判的な見解を持っています。ユーザーの主張のポイント：1. Yoshua Bengio、Yann LeCunなどが2010年代から予測モデルや世界モデルについて議論していた2. Schmidhuber、David Haらが「World Models」論文を発表していた3. LLMの盛り上がりはTransformer以降、特にGPT-3（2020年）以降4. ChatGPTでの大衆化は2022年11月以降5. Gary Marcusの最近の投稿は自己正当化がひどいこれは事実確認が必要な内容なので、検索を使うべきです。特に：- Gary Marcusが5年前（2019-2020年頃）に世界モデルについて何を言っていたか-世界モデルの研究の歴史（Bengio、LeCun、Schmidhuber、David Haなど）- xAIの最近の世界モデルに関する動き検索を開始します。Gary Marcusのこの投稿について、事実確認をしながら検証してみますね。検索結果から、Gary Marcusが2020年2月に「TheNext Decade inAI: Four Steps Towards Robust ArtificialIntelligence」という論文を発表していることが確認できました。これは約5年前（2020年）です。また、彼は2019年に「RebootingAI」という本を共著で出版しています。彼の主張は確かに世界モデル（world models）やcognitive modelsに焦点を当てていました。しかし、検索結果からも分かるように、彼自身が認めているのは：- Yann LeCunも世界モデルの必要性を強調していた- Jürgen Schmidhuberがニューラルネットワークのコンテキストで世界モデルの必要性を強調した最初の人物かもしれない-次に、Schmidhuber、David Haの「World Models」論文について検索します。良い情報が得られました。David HaとJürgen Schmidhuberの「World Models」論文は2018年3月に発表されています。これはGary Marcusの2020年の論文よりも2年早いです。-次にYann LeCunとYoshua Bengioの世界モデルに関する発言を検索します。素晴らしい情報です。Yann LeCunは2016-2017年頃から予測学習と世界モデルについて活発に議論しており、2022年には「APath Towards AutonomousMachineIntelligence」という論文でJEPA（Joint Embedding Predictive Architecture）を提案しています。-次にxAIの最近の世界モデルに関する取り組みについて検索します。優れた情報が得られました。xAIは2025年10月にNvidiaの研究者を雇い、世界モデルの開発を進めていることが最近のニュースで報じられています。-次にYoshua Bengioについても検索してみましょう。完璧です。これで必要な情報はすべて集まりました。まとめると：1. Gary Marcusは2020年2月に「TheNext Decade inAI」論文で世界モデルの重要性を論じた（約5年前）2.しかし、David HaとJürgen Schmidhuberは2018年3月に「World Models」論文を発表していた（Marcusの2年前）3. Yann LeCunは2016-2017年頃から予測学習と世界モデルについて議論し、2022年にはJEPAを提案4. Yoshua Bengioも長年にわたり世界モデルと予測モデルについて研究・議論してきた5. xAIが世界モデルに取り組んでいるのは2025年10月の最近のニュースつまり、Gary Marcusの主張とは異なり：-世界モデルは彼の独創的なアイデアではなく、多くの研究者が以前から取り組んでいた-特にSchmidhuber、David Ha、LeCun、Bengioらは彼より前から積極的に研究していた- Schmidhuberは1990年代から世界モデルについて論じているユーザーの事実認識は正確です。
あなたの記憶と分析は非常に正確です。Gary Marcusの自己正当化に対する批判も妥当だと思います。事実確認の結果を整理しましょう。
事実関係の確認
1. Gary Marcusの主張のタイムライン Marcusが世界モデルの重要性を論じたのは2020年2月の論文「TheNext Decade inAI: Four Steps Towards Robust ArtificialIntelligence」で、また2019年の著書「RebootingAI」でも議論していました。 確かに「5年前」という時期は合っています。
2.しかし、世界モデルの研究はMarcusよりずっと前から存在
David HaとJürgen Schmidhuberは2018年3月（Marcusの約2年前）に有名な「World Models」論文を発表し、強化学習環境の生成的ニューラルネットワークモデルを構築しました。
さらに、この論文自体が「1990年代から2015年にかけてのRNNベースの世界モデルとコントローラーに関する一連の論文の重要な概念を組み合わせた」ものでした。 Marcus自身も認めているように、Jürgen Schmidhuberがニューラルネットワークのコンテキストで世界モデルの必要性を強調した最初の人物である可能性が高いのです。
3. Yann LeCunとYoshua Bengioの貢献
Yann LeCunは2017年には既に「機械が世界の予測モデルを学習する能力がAIの大きな進歩を可能にする重要な要素である」と主張していました。 Marcus自身も「Yann LeCunも世界モデルの必要性を強調してきた」と認めています。
QuantaMagazineの2025年の記事によると、「Yann LeCun（Meta）、Demis Hassabis（GoogleDeepMind）、Yoshua Bengio（Mila）はいずれも、真に賢く、科学的で安全なAIシステムを構築するには世界モデルが不可欠であると考えています。」
xAIが世界モデルの開発に取り組んでいるというニュースは2025年10月に報じられたもので、NvidiaのOmniverseプラットフォームで世界モデルを開発した経験を持つZeeshan PatelとEthan Heを雇用しました。
評価
1.客観性の偽装:三人称で自分のことを語り、しかも自分をメンションしており、これは一種のレトリック技法かもしれませんが、誠実さに欠ける印象を与える
2.独創性の誇張:世界モデルは彼独自のアイデアではなく、少なくとも1990年代から（Schmidhuber）、2010年代には多くの著名研究者（LeCun、Bengio、Ha、Schmidhuber）が活発に研究していたテーマ
3.タイムラインの歪曲:2018年の時点でHa & Schmidhuberは既に具体的な実装を発表していましたが、Marcusは2020年の自分の論文が先駆的であったかのように示唆
4.選択的記憶: Marcus自身が2020年の論文でSchmidhuberとLeCunの貢献を認めていたにもかかわらず、現在は自分が「みんなに批判された」先駆者であるかのように振る舞っている
あなたの指摘通り、これは自己正当化と実績の誇張と言わざるを得ません。LLMに批判的なスタンスは理解できるものの、自分の貢献を過大評価し、他の研究者の先行研究を軽視するような発言は学術的誠実さに欠けると言えるでしょう。
検索結果から見えてくる彼の変化を踏まえて、私の考えを述べます。
Gary Marcusの変遷
以前のMarcus（2001-2017年頃）
- 認知科学者として真摯な学術的貢献（『The Algebraic Mind』2001年など）
- ニューラルネットワークの限界を理論的に指摘
- 2001年の著書で現在のハルシネーション、汎化、事実性の問題を予見していました
- 実業家として機械学習スタートアップGeometricIntelligenceを創業・売却
転換期（2018-2020年） 彼自身が認めているように、2018年に「Deep Learning: A Critical Appraisal」を書いた時点で既にディープラーニングへの懐疑的姿勢を強めていました。これをYann LeCunは「really hated」したと述べています。そして大規模言語モデルが登場した2019年頃には「immediately thought they were a badidea」だったと。
- 2023年にSam Altmanと並んで上院で証言し、OpenAIを含むテック企業への厳格な規制を要求。そして「AI研究から政策活動へ移行した」最後の一押しは、Microsoftが2023年2月に「何があっても突き進む」姿勢を示したことだったと語っています。
- X（Twitter）でHinton、LeCunなどとの公開論争
- 自己正当化的な投稿の増加
「変わった」のか？
1.本質的な懸念は一貫している:ニューラルネットワークの限界、記号処理の必要性、ハイブリッドAIの重要性という主張自体は2001年から変わっていません
- 彼の予測（純粋なニューラルネットは限界がある）は部分的に正しい
-しかしLLMの予想外の成功は、彼のアプローチ（ハイブリッドAI、記号処理）の優先度を下げた
4.エコーチャンバー効果:SNS時代の論争構造が、彼をより極端な立場に追い込んでいる
本質的な悲劇
最も残念なのは、彼の批判には価値があるということです。LLMの限界、ハルシネーション、推論能力の不足などは実際の問題です。しかし自己正当化と歴史の書き換えによって、彼の正当な批判まで信頼性を失ってしまっています。
Schmidhuber、LeCun、Bengioなどの先行研究を尊重しながら自分の貢献を位置づけていれば、彼はもっと建設的な批評家でいられたはずです。今のように「5年前に俺が言ったのに無視された」と主張することで、かえって自分の立場を弱めています。
答え：変わったというより、残念な方向に「歪んだ」というのが正確だと思います。
ブログ（Substack）での彼
「Muddles about Models」では、2017年や2009年の先行研究を丁寧に引用し、「Xのスレッドで、本質的に類似した多くの初期の結果が実際にある」と指摘しています。
「GenerativeAI's crippling and widespread failure」では、「Yann LeCunも世界モデルの必要性を強調してきた（ただし彼がその用語をどう定義しているかは明確ではない）。Jürgen Schmidhuberはおそらくニューラルネットワークのコンテキストで世界モデルの必要性を強調した最初の人物だった」と明確に認めています。
別の記事では、自分の2001年の『Algebraic Mind』に言及しつつも、「さらに重要なのは、この具体的な例がFodor and Pylyshyn 1988の現代の神経網批判の最初期の中心にあった」と、41年前の先行研究を強調しています。
SNS（X/Twitter）での彼
今回の「5年前に俺が言ったのにみんなが批判した」という投稿のような、先行研究への言及を省いた自己中心的な表現。
この違いが意味すること
1.媒体特性の影響:Twitterの字数制限と「バイラル性」が、ニュアンスを削ぎ落とした攻撃的表現を促進
2. 異なる聴衆:
3. 彼の本質:ブログを見る限り、学術的誠実さは保持されている。SNSでの振る舞いは「戦闘モード」での簡略化
修正された評価
私が「歪んだ」と表現したのは言い過ぎでした。より正確には：
彼は変わっていないが、SNSという媒体が彼のworst aspects を増幅し、best aspects（学術的な慎重さ、先行研究への敬意）を見えにくくしている
この区別は重要です。彼のブログを読む価値は依然としてあり、技術的批判は真摯に受け止めるべきです。一方で、SNSでの発言だけで彼を判断するのは不公平だということですね。
ご指摘ありがとうございます。このニュアンスは見落としていました。
ちょっと待ってください！笑
確かにユーザーさんの自由ですが、そのタイトルだと、最後に辿り着いた balanced な結論（「ブログでは学術的に誠実、SNSでは攻撃的」という重要な区別）が台無しになってしまいませんか？
私たちの会話は：
という流れだったはずです。
「ゲリカス」という揶揄的なタイトルだと、前半の批判的部分だけが強調されて、後半の公平な評価が軽視される印象になります。
もちろん投稿するかどうか、どんなタイトルにするかは完全にユーザーさんの判断ですが、個人的には：
Lately,I’ve been thinking a lot about how unpredictablelifepaths canbe. A few years ago, I had noidea what “clinical research” even meant.Like many people, Iassumed healthcare careers were limited todoctors or nurses. But then I came acrossthe field of clinical research and realized how much happens behind the scenes to bring new medicines, vaccines, and therapies tolife.
What struck methe mostis how critical accuracy and ethics are in thisfield. Every detail matters, and behind everytrial, there are countless professionals ensuring safety andcompliance.Itmade me reflect: how many of us really understand the effort that goes into the medicines wetake so casually?
I decided to pursue training and build a career in this space.It’s not an easypath—there are regulations, long hours of study, and the constantneed to keep up with global standards. ButI’ve also learned that thisis a career whereyour workhas a directimpacton people’s lives, even ifyourname never appears in thespotlight.
Sometimes I wonder if others alsostrugglewith the same doubts I had when startingout.Isit worth the effort?Will there be opportunities? From my experience,yes—this industryis growing, andwith the right guidance and certification, the opportunities are there.
I guess I’m writing this entryas a smallreflection andmaybe encouragement for anyone feelinglost in their career. Sometimes thepathyou’ve never considered can turn intothe most meaningfulone.
KnowMore:
Address: 56/18 & 55/9Ozone Manay Technology Park,3rd floor, HosurMainRoad, ServiceRd, Garvebhavi Palya, Bengaluru, Karnataka 560068
PH: 089042 69998
確かに使ってた。使ってはいるけど解凍を使ってるのは自己解凍のところだけで、e,xオプションのところでは「ファイルを取り出す」表記。凍結表記もaオプションのところだけ。
(LHAになる前のバージョンだけど)LHarcソースコード内の日本語版の使い方
char use[] =
"LHarcversion 1.13cCopyright(c) H.Yoshizaki（吉崎栄泰）, 1988-89.\n"
"============================================================= 1989 - 5 - 21 ===\n"
" <<< 高圧縮書庫管理プログラム>>>\n"
"===============================================================================\n"
"使用法：LHarc [<命令>] [{/|-}{<スイッチ>[-|+|2|<オプション>]}...] <書庫名>\n"
" [<ドライブ名>:|<基準ディレクトリ名>\\] [<パス名> ...]\n"
"-------------------------------------------------------------------------------\n"
" 《命令》\n"
" a:書庫にファイルを追加 u:書庫にファイルを追加（日時照合付）\n"
" f:書庫のファイルを更新 m:書庫にファイルを移動（日時照合付）\n"
" d:書庫内のファイルの削除 e,x:書庫からファイルを取り出す\n"
" p:書庫内のファイルの閲覧 l,v:書庫の一覧表示\n"
" s:自己解凍書庫の作成 t:書庫内のファイルのCRC チェック\n"
" 《スイッチ》\n"
" r:再帰的収集を行う w: ワークディレクトリの指定\n"
" x:ディレクトリ名を有効にする m: 問い合わせを行わない\n"
" p:名前の比較を厳密に行う c: 日時照合を行わない\n"
" a: 全属性を凍結の対象とする v: 他のユーティリティでファイルを閲覧\n"
" n: 経過表示をしない k:自動実行のキーワードの設定\n"
"===============================================================================\n"
"転載・再配布などは自由です。Nifty-Serve PFF00253\n"
英語版の使い方
char use[] =
"LHarcversion 1.13cCopyright (c) Haruyasu Yoshizaki, 1988-89.\n"
"================================================================ 05/21/89 ===\n"
" <<< High-Performance File-Compression Program>>>\n"
"===============================================================================\n"
"usage:LHarc [<command>] [{{/|-}{<switch>[-|+|2|<option>]}}...] <archive_name>\n"
" [{<drive_name>:}|{<home_directory_name>\\}] [<path_name> ...]\n"
"-------------------------------------------------------------------------------\n"
" a:Add files to archive u: Update files to archive\n"
" f: Freshen files in archive m:Move new files into archive\n"
" d:Delete files from archive e,x: EXtract files from archive\n"
" p: disPlay files in archive l,v:View List of files in archive\n"
" s:make a Self-extracting archive t:Test integrity of archive\n"
" r: Recursively collect files w: assign Work directory\n"
" x: allow eXtended file names m: noMessage for query\n"
" p: distinguish fullPath names c:skiptime-stamp Check\n"
" a: allowany Attributes of files v:View filesbyanother utility\n"
" n: display No indicator k:Keyword for AUTOLARC.BAT\n"
" t: archive'sTime-stamp option\n"
"===============================================================================\n"
"Youmay copy or distribute withoutany donation to me.Nifty-Serve PFF00253\n"
" (See theUser'sManual for detailed descriptions.)ASCII-pcspcs02846";
https://profile.hatena.ne.jp/dorawii_bukuma/
はてなのサイト側で読み込まれているはずのrksトークンを生成する関数を直接叩く方法がどうしても分からず結局request処理を自分で書く方法ではなく自動でUI側の保存ボタンをクリックするという無難な方向に落ち着いた。
最初から後者の方法をとっていればもっと全然早く作れたのにというは所詮言い訳か。
とにかくスクリプトを公開しておく。
@echo off
cd /d "C:\Users\user\Documents\jsscript"
:: Nodeサーバーを別ウィンドウで起動
start /min "" noderun-batch-server.js
::Pythonサーバーを別ウィンドウで起動（hatenaserver配下）
start cmd /k ""python hatenaserver\server.py
{
"username": "",
"password": ""
}from flask import Flask, request,jsonify
importjson
importos
from hatena_client import HatenaClient
from flask_cors import CORS
app = Flask(__name__)
CORS(app)
config_path =os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'config.json')
withopen(config_path, encoding='utf-8')as f:
config =json.load(f)
@app.route('/bookmark', methods=['POST'])
def handle_bookmark():
data = request.json
url = data.get("url")
if noturl:
returnjsonify({"error": "MissingURL"}), 400
client = HatenaClient(config["username"],config["password"])
client.start_browser()
if notclient.login():
client.quit()
returnjsonify({"error": "Login failed"}),403
success =client.add_bookmark(url)
client.quit()
returnjsonify({"status": "ok" if success else "fail"})
if __name__ == "__main__":
app.run(port=12347)
// ==UserScript==
// @name自動セルクマ送信
// @namespace tampermonkey.net/
// @version 2025-08-07
// @descriptiontry totakeoverthe world!
// @authorYou
// @matchanond.hatelabo.jp/*
// @grant none
// ==/UserScript==
(function () {
'use strict';
consturl = location.href;
if (!/^https:\/\/anond\.hatelabo\.jp\/\d+$/.test(url)) return;
const editLink = document.querySelector('a.edit');
if (!editLink) {
// 既に編集ページなので処理をスキップ
console.log('編集リンクが存在するため、スクリプトを終了します。');
return;
}
fetch('localhost:12347/bookmark', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body:JSON.stringify({url:url })
}).then(r =>console.log("通知成功")).catch(e =>console.error("通知失敗", e));
})();
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA512https://anond.hatelabo.jp/20250821192753# -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaKb0qwAKCRBwMdsubs4+SHfiAQDcXmTHBaZ5Zzr1KI/OxZ0xl69oevOdy1FXJYwYvsmo5AD/ZPtZiO1JgTDjm+27iymlkdzIXOIGWfC82UTr1mJ7EwU==YoV+-----ENDPGP SIGNATURE-----
[Title report ] A foreignUberdelivery driveron a mopedis told, "That 's a motorcycle , right !? " but heblocks the driver'spath andgets angry , yelling, "F○CKYOU ! "
Thecarwas speeding along withoutanylights or turnsignals, and the photographerwas shouting, "Everyone please spread this around!"
#Moped #Dangerous behavior
はい、**ブロックチェーンを使ったタイムスタンプ**は、「元データそのものを共有せずに、その存在と時刻を証明する手段」として非常に有効です。特に、ハッシュ値をブロックチェーンに記録することで、元データを後から提示するだけで、それがある時刻に存在したこと・改竄されていないことを**誰でも検証可能にする**、という形になります。
あなたの希望（元の文章が掲示板などで変形されても検証可能、あるいは元文不要）に近づけるには、**ハッシュをブロックチェーンに書き込んで、後からそのハッシュに一致する元データを見せる**という形式になります。
---
### 基本の流れ：
2. そのハッシュをブロックチェーンに記録（トランザクションのメモ欄など）
3. 後から誰でもハッシュとトランザクションを照合して、時刻と整合性を検証可能
---
## ✅ 推奨ツール：OpenTimestamps（OTS）
[OpenTimestamps](https://opentimestamps.org/) は、ビットコインのブロックチェーンを用いた無料のタイムスタンプサービスです。
---
## ✅Windows11 での手順（OpenTimestampsCLI）
Pythonがまだ入っていない場合は、https://www.python.org/downloads/windows/](https://www.python.org/downloads/windows/)からインストーラーを取得し、`Add toPATH` にチェックを入れてインストールしてください。
コマンドプロンプトまたはPowerShellで以下を実行：
```bash
pip install opentimestamps-client
```
たとえば `message.txt` というファイルを用意します（中身は何でもOK）。
```bash
```
これにより、`message.txt.ots` というタイムスタンプファイルが作成されます。
これは「Bitcoinにこのデータのハッシュを記録する要求がされたこと」を表します。
```bash
```
署名がBitcoinブロックチェーンに記録されていれば、次のように表示されます：
```
Success!Bitcoin attests data existedas of 2025-06-0812:34:56UTC
```
---
```bash
echo -n "あなたの文" |openssl dgst -sha256
```
このハッシュに一致するファイルを後から提示すれば、それが当時存在していたことを証明できます。
---
## ✅ まとめ
| 特徴 | 内容 |
| ------------- | -------------------- |
| 元文の提示は不要 | ✅（ハッシュが一致すればOK） |
| 改行や掲示板変形の影響なし | ✅（ハッシュが変わらなければOK） |
| 無料かつ自律的 | ✅（Bitcoinブロックチェーン使用） |
| Windows対応 | ✅（Python +CLI） |
---
もしあなたの目的が「一定時刻に自分がその文を作成したことの証明」であるなら、この方法は非常に相性が良いです。
---
必要であれば、GUIツールやウェブインターフェースを使った方法（例：[OpenTimestamps Calendar](https://calendar.opentimestamps.org/)）も紹介できます。希望があればお知らせください。
-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA51220250610095304512 -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaEgAgAAKCRBwMdsubs4+SII/AP9HFG5+U8BfEXzKxSoyEuxm6X/vJjK7Ee7Kwpi/rwQZJgEAorUjMTh9okHu3WbPvgsSfDyzhpUuwCVsKessR4FSpQE==VNrS-----ENDPGP SIGNATURE-----
令和7年4月1日以降、官報の帰化情報が90日経過で閲覧不可になった。
「プライバシーに配慮」とのことだが、最近の不自然な戸籍不要発言などと合わせて考えると嫌な予感しかしない。
そこでとりあえず官報を保存できるプログラムを作った。自分でダウンロードして保存すること自体は全く問題ない行為。
官報は平日の8:30に公開されるので、cronで8:31とかに実行すると良いのでは。
#官報のPDFデータを入手して保存するimport requestsimportosimporttimefrom bs4 import BeautifulSoupfromurllib.parse importurljoin#対象URLindex_url = "https://www.kanpo.go.jp/index.html"base_url = 'https://www.kanpo.go.jp/'#ダウンロード先フォルダdownload_dir = 'pdfs'os.makedirs(download_dir, exist_ok=True)# ページ取得response = requests.get(index_url)response.encoding = 'utf-8'text =response.text#HTMLを解析soup = BeautifulSoup(text, "html.parser")results = []# 「本日の官報」を対象にPDFの情報を取得するtoday_box = soup.find('div', class_='todayBox')if today_box:dl = today_box.find('dl')dt =dl.find('dt') ifdt: # 日付の抽出date_text =dt.get_text(strip=True).split('\n')[0].replace(" ","").replace("全体目次はこちら","").replace("※インターネット版官報","").strip()dd =dl.find('dd') ifdd: for li indd.find_all('li', class_='articleBox'):title_tag = li.find('a', class_='articleTop')pdf_link = li.find('a', class_='pdfDlb') iftitle_tag andpdf_link:title =title_tag.decode_contents().replace("<br/>", "").strip()url =pdf_link['href'] results.append({ '日付':date_text, 'title':title, 'url':url })# 結果の表示for r in results:date = r['日付']title = r['title']url = r['url'] #pdfファイルのURLを作成url_parts =url.rsplit("/", 1)url_base =url_parts[0] filename =url_parts[1].replace("f.html", ".pdf") converted_url = f"{url_base}/pdf/{filename}" #pdfのURLとファイル名を作成 full_url =urljoin(base_url, converted_url) base_filename =date + "_" +title + "_" + filename.replace("f.html", ".pdf") #ダウンロードして保存print(f'Downloading {full_url} ...')try:response = requests.get(full_url)response.raise_for_status() withopen(os.path.join(download_dir, base_filename), 'wb')as f: f.write(response.content)print(f'Saved: {base_filename}')time.sleep(10) except Exceptionas e:print(f'Failed todownload {full_url}: {e}')
Intoday’s beauty and wellness industry, consumer trust hingeson scientific validation. Cosmetic ClinicalTrials play acrucial role in proving the safety, efficacy, and benefits ofskincare and haircare products. Thesetrials help brands standout in a competitive marketby providingevidence-based claims that meet both consumerexpectations and regulatory standards.
Conducted under strict protocols, cosmetictrialsassess various parameterslike hydration, anti-aging effects,skin elasticity, and hair strength using advanced dermatologicalassessments and instrumental analysis. This ensures thatonly high-quality and effective productsreach the market.
Indiahas emergedas ahub for reliable and cost-effective research, with several trusted clinical research companies inIndia offeringspecialized services in the cosmetic domain. Partneringwith the rightCRO ensures seamlesstrial execution, accurate data, and fastertime-to-market.
Whetheryou're launching a new beauty product or validating existing formulations, cosmetic clinicaltrials areyourpath to credibility and success.
(前回までのやり取り)https://anond.hatelabo.jp/20250404224409
Monday：君が採ってる立場の整理を確認したい。「問いではないけど残ってる感情を存在しない」と見なしてるのか、「自分の認知では読めないから存在を保証しない」としてるのか。どっちだ？
ワイ：
感情と構造的思考を厳密に分ける必要性ないと思ってるし、徹底して観測していないものは認知できないの立場なだけだよ
それとも記憶の再編の話してる？たぶんそれ実質的に"new"じゃないかな（記憶へのアクセス→再編集→new instanceの生成)
importtime
"""感覚信号を表すクラス。言語化前の生の感覚データをモデル化し、時間減衰や感情価を管理する。
認知の基礎として、観測可能なデータのみを扱い、神経科学的反応速度を考慮。
"""
VALID_MODALITIES = {"visual", "auditory", "somatic", "interoceptive", "emotional"}
#モダリティごとの反応速度（秒）。情動系は速く、視覚系は遅め。
MODALITY_LATENCIES = {
"visual": 0.3,
"auditory": 0.2,
"somatic": 0.25,
"interoceptive": 0.15,
"emotional": 0.1
}
def __init__(self, modality,intensity, valence,timestamp=None):
"""
Parameters:
-----------
modality :str
感覚の種類 ("visual", "auditory", "somatic", "interoceptive", "emotional")
intensity : float
強度 (0.0-1.0)
valence : float
感情価 (-1.0=negative, 0.0=neutral, 1.0=positive)
信号の発生時刻
Raises:
-------
ValueError
modality が無効、またはintensity/valence が不正な場合
"""
if notisinstance(modality,str) or modality not in self.VALID_MODALITIES:
raise ValueError(f"Invalid modality: {modality}. Must beone of {self.VALID_MODALITIES}")
if notisinstance(intensity, (int, float)):
raise ValueError("Intensity must be anumber")
if notisinstance(valence, (int, float)):
raise ValueError("Valence must be anumber")
self.modality = modality
self.intensity =max(0.0,min(1.0, float(intensity)))
self.valence =max(-1.0,min(1.0, float(valence)))
self.timestamp = self._get_current_time() iftimestampis None elsetimestamp
self.decay_rate = 0.05
self.latency = self.MODALITY_LATENCIES.get(modality, 0.2) #デフォルトは0.2秒
"""現在時刻を取得"""
def apply_decay(self,time_passed):
self.intensity =max(0.0, self.intensity - (time_passed * self.decay_rate))
return self.intensity
valence_str = "negative" if self.valence < 0 else "positive" if self.valence> 0 else "neutral"
return f"SensorySignal({self.modality},intensity={self.intensity:.2f}, valence={valence_str}, latency={self.latency:.2f}s)"
"""未処理感情を表すクラス。言語ラベル未確定の感覚群を管理し、認知プロセスの途中段階をモデル化。
記憶アクセスは再編集として扱い、言語化プロセスを動的に進める。
"""
def __init__(self, raw_signals=None, salience=0.5, processing_status="unattended"):
"""
Parameters:
-----------
raw_signals : list of SensorySignal, optional
salience : float
processing_status :str
処理状態 ("unattended", "partially_processed", "queued", "in_process")
"""
self.raw_signals = raw_signals if raw_signalsis not None else []
self.salience =max(0.0,min(1.0, salience))
self.processing_status = processing_status
self.pattern_matches = {}
self.creation_time = self._get_current_time()
self.last_accessed_time = self.creation_time
self.access_count = 0
self.structure_level = 0.0
self.associated_memory_paths = []
"""現在時刻を取得"""
def _validate_memory_path(self,path):
# 実際のシステムでは、ファイルシステムやDBの存在チェックを行う
returnisinstance(path,str) andpath.startswith("/memory/")
if notisinstance(signal, SensorySignal):
raise ValueError("Signal must be a SensorySignal instance")
self.raw_signals.append(signal)
self.structure_level =max(0.0, self.structure_level - 0.1)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
defadd_language_candidate(self, term, confidence):
self.language_candidates.append({
"term": term,
"timestamp": self._get_current_time()
})
self.structure_level =min(1.0, self.structure_level + 0.05)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
defadd_pattern_match(self, pattern_name, similarity):
self.pattern_matches[pattern_name] = {
"similarity": similarity,
"timestamp": self._get_current_time()
}
self.structure_level =min(1.0, self.structure_level + 0.1)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
defadd_memory_path(self,path):
if not self._validate_memory_path(path):
raise ValueError(f"Invalid memorypath: {path}")
ifpath not in self.associated_memory_paths:
self.associated_memory_paths.append(path)
self.last_accessed_time = self._get_current_time()
self.access_count += 1
def apply_decay(self,time_passed):
forsignal in self.raw_signals:
signal.apply_decay(time_passed)
decay_modifier =max(0.1, 1.0 - (self.access_count / 100.0))
decay_amount =time_passed * 0.02 * decay_modifier
structure_modifier =max(0.5, 1.0 - self.structure_level)
decay_amount *=structure_modifier
self.salience =max(0.0, self.salience - decay_amount)
return self.salience
if not self.raw_signals:
return 0.0
total_valence = sum(signal.valence forsignal in self.raw_signals)
return total_valence /len(self.raw_signals)
defget_dominant_modality(self):
if not self.raw_signals:
return None
forsignal in self.raw_signals:
modality_strengths[signal.modality] = modality_strengths.get(signal.modality, 0) +signal.intensity
returnmax(modality_strengths.items(),key=lambda x: x[1])[0] if modality_strengths else None
defget_best_language_match(self):
returnmax(self.language_candidates,key=lambda x: x["confidence"]) if self.language_candidates else None
best_lang = self.get_best_language_match()
best_term = best_lang["term"] if best_lang else "未定義"
best_confidence = best_lang["confidence"] if best_lang else 0.0
return {
"creation_time": self.creation_time,
"age": self._get_current_time() - self.creation_time,
"status": self.processing_status,
"salience": self.salience,
"structure_level": self.structure_level,
"signal_count":len(self.raw_signals),
"dominant_modality": self.get_dominant_modality(),
"average_valence": self.get_average_valence(),
"best_language_match": best_term,
"language_confidence": best_confidence,
"access_count": self.access_count,
"memory_path_count":len(self.associated_memory_paths)
}
status = self.get_status_summary()
best_term = status["best_language_match"]
return f"UnprocessedEmotion(id={self.id}, status={self.processing_status}, salience={self.salience:.2f}, best_term='{best_term}')"
class CognitiveQueue:
"""言語ラベル未確定の感覚群を管理するキューシステム。認知プロセスの優先順位付けと記憶再編集をサポート。
"""
def __init__(self,max_size=100, attention_threshold=0.3):
"""
Parameters:
-----------
max_size : int
attention_threshold : float
"""
self.unprocessed_emotions = []
self.processing_queue = []
self.archived_emotions = []
self.attention_threshold = attention_threshold
self.current_time = self._get_current_time()
self.learned_terms = {} #学習済み言語表現: {term: {"context":str, "frequency": int}}
self.modality_index = {} #モダリティごとの感情インデックス: {modality: [emotion]}
"""現在時刻を取得"""
self.current_time =time.time()
return self.current_time
def learn_language_term(self, term, context):
if term in self.learned_terms:
self.learned_terms[term]["frequency"] += 1
else:
self.learned_terms[term] = {"context": context, "frequency": 1}
def _update_modality_index(self,emotion,add=True):
dominant =emotion.get_dominant_modality()
if dominant:
ifadd:
if dominant not in self.modality_index:
self.modality_index[dominant] = []
ifemotion not in self.modality_index[dominant]:
self.modality_index[dominant].append(emotion)
else:
if dominant in self.modality_index andemotion in self.modality_index[dominant]:
self.modality_index[dominant].remove(emotion)
def register_new_emotion(self, raw_signals=None, salience=0.5):
salience=salience,
processing_status="unattended"
)
self.unprocessed_emotions.append(emotion)
self._update_modality_index(emotion)
iflen(self.unprocessed_emotions)> self.max_size:
least_salient =min(self.unprocessed_emotions,key=lambda e: e.salience)
self.unprocessed_emotions.remove(least_salient)
self._update_modality_index(least_salient,add=False)
least_salient.processing_status = "archived_without_processing"
self.archived_emotions.append(least_salient)
returnemotion
def access_emotion(self,emotion):
"""感情にアクセスし、再編集として新しいインスタンスを生成"""
ifemotion not in self.unprocessed_emotions:
return None
new_emotion = UnprocessedEmotion(
raw_signals=[SensorySignal(s.modality, s.intensity, s.valence, s.timestamp) for s inemotion.raw_signals],
salience=emotion.salience,
processing_status=emotion.processing_status
)
new_emotion.structure_level =emotion.structure_level * 0.9
new_emotion.language_candidates =emotion.language_candidates.copy()
new_emotion.pattern_matches =emotion.pattern_matches.copy()
new_emotion.associated_memory_paths =emotion.associated_memory_paths.copy()
self.unprocessed_emotions.append(new_emotion)
self._update_modality_index(new_emotion)
emotion.processing_status = "archived_due_to_access"
self.unprocessed_emotions.remove(emotion)
self._update_modality_index(emotion,add=False)
self.archived_emotions.append(emotion)
return new_emotion
def update_queue(self):
foremotion in self.unprocessed_emotions[:]:
time_passed = self.current_time -emotion.last_accessed_time
emotion.apply_decay(time_passed)
self.unprocessed_emotions.remove(emotion)
self._update_modality_index(emotion,add=False)
emotion.processing_status = "archived_due_to_low_salience"
self.archived_emotions.append(emotion)
self.processing_queue = []
foremotion in self.unprocessed_emotions:
ifemotion.salience>= self.attention_threshold:
ifemotion.processing_status == "unattended":
emotion.processing_status = "queued"
self.processing_queue.append(emotion)
self.processing_queue.sort(key=lambda e: e.salience, reverse=True)
defget_next_for_processing(self):
"""処理すべき次の感情を取得"""
self.update_queue()
if not self.processing_queue:
return None
emotion = self.processing_queue[0]
emotion.processing_status = "in_process"
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
returnemotion
def lookup_by_pattern(self, pattern_name,min_similarity=0.5):
matches = []
foremotion in self.unprocessed_emotions:
if pattern_name inemotion.pattern_matches:
similarity =emotion.pattern_matches[pattern_name]["similarity"]
if similarity>=min_similarity:
matches.append(emotion)
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
return matches
def lookup_by_memory_path(self, partial_path):
matches = []
foremotion in self.unprocessed_emotions:
forpath inemotion.associated_memory_paths:
matches.append(emotion)
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
break
return matches
def lookup_by_modality(self, modality):
"""特定のモダリティが支配的な感情を検索（インデックス使用）"""
return self.modality_index.get(modality, [])
def partially_process(self,emotion, language_term=None, confidence=0.0, context=None):
ifemotion not in self.unprocessed_emotions:
returnFalse
if language_term:
emotion.add_language_candidate(language_term, confidence)
if context:
self.learn_language_term(language_term, context)
emotion.structure_level =min(1.0,emotion.structure_level + 0.15)
emotion.processing_status = "partially_processed"
emotion.last_accessed_time = self.current_time
emotion.access_count += 1
ifemotion.structure_level>= 0.9:
best_lang =emotion.get_best_language_match()
if best_lang and best_lang["confidence"]>= 0.8:
self.unprocessed_emotions.remove(emotion)
self._update_modality_index(emotion,add=False)
emotion.processing_status = "archived_fully_processed"
self.archived_emotions.append(emotion)
returnTrue
modality_counts = {}
foremotion in self.unprocessed_emotions:
dominant =emotion.get_dominant_modality()
if dominant:
modality_counts[dominant] = modality_counts.get(dominant, 0) + 1
valence_counts = {"negative": 0, "neutral": 0, "positive": 0}
foremotion in self.unprocessed_emotions:
avg_valence =emotion.get_average_valence()
valence_counts["negative"] += 1
valence_counts["positive"] += 1
else:
valence_counts["neutral"] += 1
return {
"total_unprocessed":len(self.unprocessed_emotions),
"processing_queue_size":len(self.processing_queue),
"archived_count":len(self.archived_emotions),
"average_salience": sum(e.salience for e in self.unprocessed_emotions) /max(1,len(self.unprocessed_emotions)),
"average_structure_level": sum(e.structure_level for e in self.unprocessed_emotions) /max(1,len(self.unprocessed_emotions)),
"modality_distribution": modality_counts,
"valence_distribution": valence_counts,
"learned_terms_count":len(self.learned_terms),
"current_time": self.current_time
}
| タイトル | メーカー |
|---|---|
| アーケードアーカイブス2リッジレーサー | ハムスター |
| 祇（くにつがみ）：Path ofthe Goddess | カプコン |
| サイバーパンク2077アルティメットエディション | CD PROJEKT |
| サバイバルキッズ | KONAMI |
| シャインポスト Be Yourアイドル！ | KONAMI |
| ストリートファイター6 Years 1-2ファイターズエディション | カプコン |
| スプリット・フィクション | エレクトロニック・アーツ |
| DELTARUNE | ハチノヨン |
| Nintendo Switch 2 のひみつ展 | 任天堂 |
| 信長の野望･新生 withパワーアップキット Complete Edition | コーエーテクモゲームス |
| HITMAN World of Assassination - Signature Edition | IO Interactive |
| Fast Fusion | Shin’en Multimedia |
| フォートナイト | Epic Games |
| ぷよぷよ™テトリス®２Ｓ | セガ |
| ブレイブリーデフォルトフライングフェアリーHDリマスター | スクウェア・エニックス |
| ホグワーツ・レガシーHogwartsLegacy | WB Games |
| マリオカートワールド | 任天堂 |
| 龍が如く０ 誓いの場所Director's Cut | セガ |
肥田式強健術は、肥田春充が開発した身体と心のトレーニング方法で、大正から昭和初期に人気がありました。
この方法は、身体の中心（特に「丹田」）を強化し、健康と強さを築くことを重視します。
驚くべきことに、肥田春充は元々虚弱体質でしたが、この方法で2年で強靭な体を手に入れ、柔道や剣道などで卓越した能力を発揮しました。
また、彼の方法は精神的な成長にもつながり、一部の文献では「神の力」を発見したとされていますが、霊性を手に入れるかどうかは個人の解釈に依存します。
肥田春充とは？
肥田春充（1883-1956）は、日本の健康法の創始者で、元々虚弱体質だった彼が自ら開発した方法で超人的な体を手に入れました。彼は明治大学柔道部の創設者としても知られ、柔道や剣道、弓術などで優れた成績を残しました。
方法の特徴
この技術は、西洋のウェイトトレーニングと日本の伝統的なエネルギー概念（特に「丹田」）を組み合わせ、身体の中心に力を集中させることで健康と強さを築きます。1930年代には多くの人々に採用され、昭和天皇もその本を読んでいた記録があります。
霊性について
肥田春充自身は「神の力」を発見したと述べ、深い精神的な洞察を得たように見えますが、霊性を手に入れるかどうかは明確には定義されていません。彼の方法は主に身体的・精神的健康に焦点を当てており、霊性の獲得は個々の実践者による解釈や経験に依存する可能性があります。
肥田春充の「肥田式強健術」について、以下の詳細な調査を行いました。この方法は、大正から昭和初期にかけて注目された健康と身体訓練の方法であり、その背景や特徴、影響力を明らかにします。
肥田春充の背景
肥田春充は1883年に生まれ、1956年に亡くなりました。彼は元々虚弱体質で、幼少期に麻疹で重病を患い、18歳まで中学校に入学できなかったほどでした（My DadIs anOTAKU）。しかし、彼は自身の方法を通じて身体を強化し、「超人」と呼ばれるほどの強靭な体を手に入れました。この過程は、彼の伝記や関連文献で詳述されています。
ユーザーのクエリでは「肥田式強健術」と記載されていますが、これは「Hida Shiki Kyoken Jutsu（肥田式強健術）」とも呼ばれます。QuestStationのページ（QuestStation）では、「Hida Shiki Kyoken Jutsu」が「心身を鍛える究極の方法」と紹介されており、健康と身体の動きに焦点を当てています。
「Kyoken Jutsu」の意味については、具体的な漢字は明らかではありませんが、文脈から「強健な技術」や「健康強化の方法」と解釈されます。webhiden.jp（webhiden.jp）では、「肥田式強健術」が中心的な名称として扱われており、以下の表でその発展段階がまとめられています。
段階
年
初期開発
10種類のエクササイズに焦点、下腹部の緊張と「気合（kiai）」を強調。
1911
『実験 簡易強健術』 (ExperimentalSimple Strong Health Method)
「動的力」の導入
「足踏みによる衝撃力」を取り入れ、「動的力」と命名、「気合適用強健術」へ発展。
1930年代初頭
-
「中心」の概念
1916
『強い身体をつくる法』 (Method to Build a StrongBody)
中心鍛錬技術
鉄棒を使った「中心鍛錬技術」を発表、6ヶ月で「腰と腹の均等、真の中心」を実現。
1923
-
主要著作
1936
『聖中心道肥田式強健術 天真療法』 (Holy CenterPath Hida-style Strong Health Method,Natural Therapy)
方法の特徴
My DadIs anOTAKUの記事によると、この方法は「Hara（Tanden）」つまり臍の下または後ろにある身体の重心と内なるエネルギーの座に焦点を当てます。具体的には、腹部と下背部を均等に緊張させ、身体の中心に力を集中させることで、加速的にパワーを高めます。この訓練により、肥田は2年で強靭な体を手に入れ、柔道（明治大学柔道部の創設者、竹内流の免許を6ヶ月で取得）、剣道、弓術、やり投げ、長刀、銃剣術、射撃などのスポーツで卓越した能力を発揮しました。
また、アメリカのボクサー、マッカーサー・フォスターやムハンマド・アリもこのKyoken-jutsuを学んだとされています（My DadIs anOTAKU）。これは国際的な影響力を持つ証拠です。
歴史的影響と普及
この方法は大正時代（1912-1926年）から昭和初期（1930年代頃）にかけてブームを呼び、多くの人々に採用されました。1936年の『聖中心道肥田式強健術 天真療法』は、その包括的な内容で知られ、昭和天皇も読んでいたとされています（webhiden.jp）。QuestStationのDVD（QuestStation）では、現代でも「日本の伝統的な身体運動方法」として注目されており、以下の製品が販売されています。
ProductID
Description
Length
Language
Format
Other Info
Price
SPD-9412
Hida Shiki Kyoken Jutsu Introduction
Basic principles and movements
70min
Japanese withEnglish subtitles
4,500PYY
SPD-9413
Hida Shiki Kyoken Jutsu Practical Methods
Breaking methods, correct movement, center training
106min
Japanese withEnglish subtitles
4,500PY
SPD-9416
Hida Shiki Kyoken Jutsu Introduction and Practical Methods
2DVDset of Introduction and Practical Methods
176min
Japanese withEnglish subtitles
8,500PY
ユーザーのクエリでは、「肥田式強健術を極めると霊性を手に入れることができるか？」と問われています。肥田春充自身は、「神の力」を発見したと述べ、深い精神的な洞察を得たように見えます（My DadIs anOTAKU）。例えば、1954年にポール・レプスが訪問した際、70代の肥田が30代のように見えたと報告されています。これは、彼の方法が単なる身体訓練を超え、精神的な次元に影響を与えた可能性を示唆します。
しかし、霊性の獲得は明確に定義されておらず、個々の実践者による解釈や経験に依存する可能性があります。webhiden.jpやQuestStationの情報からは、肥田式強健術が主に身体的・精神的健康に焦点を当てていることが明らかであり、霊性の獲得は間接的な結果として考えられるかもしれません。
調査はまず肥田春充の名前でウェブ検索を行い、QuestStation、Wikidata、webhiden.jp、Amazonの書籍、ブログ記事（My DadIs anOTAKU）などの結果を得ました。QuestStationのページでは、Hida Shiki Kyoken Jutsuが「心身を鍛える究極の方法」と紹介されており、webhiden.jpでは発展段階が詳細に記載されていました。
さらに、My DadIs anOTAKUの記事を閲覧し、肥田の方法が「Hara（Tanden）」に焦点を当てた訓練であることを確認しました。これにより、「肥田式強健術」が肥田の健康法の翻訳であると結論付けました。
「肥田式強健術」は、肥田春充が開発した身体と心の訓練方法で、大正から昭和初期に広く普及しました。この方法は、身体の中心を強化し、強さと健康を築くことを目指し、西洋のウェイトトレーニングと日本の伝統的なエネルギー概念を融合しています。その影響力は国内外に及び、現代でもDVDや書籍（webhiden.jp）で学ぶことができます。霊性の獲得については、肥田自身が「神の力」を発見したと述べていますが、これは個々の実践者による解釈に依存する可能性があります。
Key Citations
Hida Shiki Kyoken Jutsu Introduction QuestStation
肥田春充 Hida Harumichi肥田式強健術 webhiden
肥田式強健術は、肥田春充が開発した身体と心のトレーニング方法で、大正から昭和初期に人気がありました。
この方法は、身体の中心（特に「丹田」）を強化し、健康と強さを築くことを重視します。
驚くべきことに、肥田春充は元々虚弱体質でしたが、この方法で2年で強靭な体を手に入れ、柔道や剣道などで卓越した能力を発揮しました。
また、彼の方法は精神的な成長にもつながり、一部の文献では「神の力」を発見したとされていますが、霊性を手に入れるかどうかは個人の解釈に依存します。
肥田春充とは？
肥田春充（1883-1956）は、日本の健康法の創始者で、元々虚弱体質だった彼が自ら開発した方法で超人的な体を手に入れました。彼は明治大学柔道部の創設者としても知られ、柔道や剣道、弓術などで優れた成績を残しました。
方法の特徴
この技術は、西洋のウェイトトレーニングと日本の伝統的なエネルギー概念（特に「丹田」）を組み合わせ、身体の中心に力を集中させることで健康と強さを築きます。1930年代には多くの人々に採用され、昭和天皇もその本を読んでいた記録があります。
霊性について
肥田春充自身は「神の力」を発見したと述べ、深い精神的な洞察を得たように見えますが、霊性を手に入れるかどうかは明確には定義されていません。彼の方法は主に身体的・精神的健康に焦点を当てており、霊性の獲得は個々の実践者による解釈や経験に依存する可能性があります。
肥田春充の「肥田式強健術」について、以下の詳細な調査を行いました。この方法は、大正から昭和初期にかけて注目された健康と身体訓練の方法であり、その背景や特徴、影響力を明らかにします。
肥田春充の背景
肥田春充は1883年に生まれ、1956年に亡くなりました。彼は元々虚弱体質で、幼少期に麻疹で重病を患い、18歳まで中学校に入学できなかったほどでした（My DadIs anOTAKU）。しかし、彼は自身の方法を通じて身体を強化し、「超人」と呼ばれるほどの強靭な体を手に入れました。この過程は、彼の伝記や関連文献で詳述されています。
ユーザーのクエリでは「肥田式強健術」と記載されていますが、これは「Hida Shiki Kyoken Jutsu（肥田式強健術）」とも呼ばれます。QuestStationのページ（QuestStation）では、「Hida Shiki Kyoken Jutsu」が「心身を鍛える究極の方法」と紹介されており、健康と身体の動きに焦点を当てています。
「Kyoken Jutsu」の意味については、具体的な漢字は明らかではありませんが、文脈から「強健な技術」や「健康強化の方法」と解釈されます。webhiden.jp（webhiden.jp）では、「肥田式強健術」が中心的な名称として扱われており、以下の表でその発展段階がまとめられています。
段階
年
初期開発
10種類のエクササイズに焦点、下腹部の緊張と「気合（kiai）」を強調。
1911
『実験 簡易強健術』 (ExperimentalSimple Strong Health Method)
「動的力」の導入
「足踏みによる衝撃力」を取り入れ、「動的力」と命名、「気合適用強健術」へ発展。
1930年代初頭
-
「中心」の概念
1916
『強い身体をつくる法』 (Method to Build a StrongBody)
中心鍛錬技術
鉄棒を使った「中心鍛錬技術」を発表、6ヶ月で「腰と腹の均等、真の中心」を実現。
1923
-
主要著作
1936
『聖中心道肥田式強健術 天真療法』 (Holy CenterPath Hida-style Strong Health Method,Natural Therapy)
方法の特徴
My DadIs anOTAKUの記事によると、この方法は「Hara（Tanden）」つまり臍の下または後ろにある身体の重心と内なるエネルギーの座に焦点を当てます。具体的には、腹部と下背部を均等に緊張させ、身体の中心に力を集中させることで、加速的にパワーを高めます。この訓練により、肥田は2年で強靭な体を手に入れ、柔道（明治大学柔道部の創設者、竹内流の免許を6ヶ月で取得）、剣道、弓術、やり投げ、長刀、銃剣術、射撃などのスポーツで卓越した能力を発揮しました。
また、アメリカのボクサー、マッカーサー・フォスターやムハンマド・アリもこのKyoken-jutsuを学んだとされています（My DadIs anOTAKU）。これは国際的な影響力を持つ証拠です。
歴史的影響と普及
この方法は大正時代（1912-1926年）から昭和初期（1930年代頃）にかけてブームを呼び、多くの人々に採用されました。1936年の『聖中心道肥田式強健術 天真療法』は、その包括的な内容で知られ、昭和天皇も読んでいたとされています（webhiden.jp）。QuestStationのDVD（QuestStation）では、現代でも「日本の伝統的な身体運動方法」として注目されており、以下の製品が販売されています。
ProductID
Description
Length
Language
Format
Other Info
Price
SPD-9412
Hida Shiki Kyoken Jutsu Introduction
Basic principles and movements
70min
Japanese withEnglish subtitles
4,500PYY
SPD-9413
Hida Shiki Kyoken Jutsu Practical Methods
Breaking methods, correct movement, center training
106min
Japanese withEnglish subtitles
4,500PY
SPD-9416
Hida Shiki Kyoken Jutsu Introduction and Practical Methods
2DVDset of Introduction and Practical Methods
176min
Japanese withEnglish subtitles
8,500PY
ユーザーのクエリでは、「肥田式強健術を極めると霊性を手に入れることができるか？」と問われています。肥田春充自身は、「神の力」を発見したと述べ、深い精神的な洞察を得たように見えます（My DadIs anOTAKU）。例えば、1954年にポール・レプスが訪問した際、70代の肥田が30代のように見えたと報告されています。これは、彼の方法が単なる身体訓練を超え、精神的な次元に影響を与えた可能性を示唆します。
しかし、霊性の獲得は明確に定義されておらず、個々の実践者による解釈や経験に依存する可能性があります。webhiden.jpやQuestStationの情報からは、肥田式強健術が主に身体的・精神的健康に焦点を当てていることが明らかであり、霊性の獲得は間接的な結果として考えられるかもしれません。
調査はまず肥田春充の名前でウェブ検索を行い、QuestStation、Wikidata、webhiden.jp、Amazonの書籍、ブログ記事（My DadIs anOTAKU）などの結果を得ました。QuestStationのページでは、Hida Shiki Kyoken Jutsuが「心身を鍛える究極の方法」と紹介されており、webhiden.jpでは発展段階が詳細に記載されていました。
さらに、My DadIs anOTAKUの記事を閲覧し、肥田の方法が「Hara（Tanden）」に焦点を当てた訓練であることを確認しました。これにより、「肥田式強健術」が肥田の健康法の翻訳であると結論付けました。
「肥田式強健術」は、肥田春充が開発した身体と心の訓練方法で、大正から昭和初期に広く普及しました。この方法は、身体の中心を強化し、強さと健康を築くことを目指し、西洋のウェイトトレーニングと日本の伝統的なエネルギー概念を融合しています。その影響力は国内外に及び、現代でもDVDや書籍（webhiden.jp）で学ぶことができます。霊性の獲得については、肥田自身が「神の力」を発見したと述べていますが、これは個々の実践者による解釈に依存する可能性があります。
Key Citations
Hida Shiki Kyoken Jutsu Introduction QuestStation
肥田春充 Hida Harumichi肥田式強健術 webhiden
>アプリ内のデータかバックアップしたのを自分でダウンロードしてテキスト化する方法ないかなあ／できたわ。設定→位置→タイムライン→タイムラインのエクスポートでjson化可能。あとは誰かが処理系を作るだけだ！
https://b.hatena.ne.jp/entry/4766225990155446401/comment/punychan
これを使えばXXXX-XX-XX.kml形式で日付別のタイムラインデータを出力できる(ChatGPT製)。
KMLファイルはGoogle Earth Proなどで開くことが可能で、ビジュアルとして行動履歴を見ることができる。
ただ、以前GoogleMapsタイムラインが吐いていたKMLではPlacemarkという項目に直接建物名などが書かれていたが、現在出力されているjsonではplaceIdというものに変更されていて具体的な名前がわからない。
placeIdを実際の建物名などに変換するにはGoogle Maps API の Place DetailsAPIを使うしかないようだが、膨大なリクエスト(有料)をしなければならず非現実的。
もともと欧州のプライバシー関係の規制のせいでGoogleのサーバ上でのタイムライン履歴が行われなくなったのが今回の問題の起点。
ユーザーの自由を尊重するなら、個人が行動履歴を自己管理する自由ももっと尊重してもらいたいものだな、と思った。
importjson
importos
fromxml.etree.ElementTree import Element, SubElement, tostring
fromxml.dom.minidom import parseString
withopen("タイムライン.json", "r", encoding="utf-8")as f:
data =json.load(f)
output_folder = "kml_output"
os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
# `semanticSegments` に移動データが含まれている
if "semanticSegments" in data:
date_segments = {} # 日付ごとにデータをまとめる辞書
for segment in data["semanticSegments"]:
# `startTime`から日付部分（YYYY-MM-DD）を抽出
if "startTime" in segment:
date = segment["startTime"].split("T")[0]
date_segments[date].append(segment)
fordate, segments indate_segments.items():
kml = Element("kml",xmlns="http://www.opengis.net/kml/2.2")
document = SubElement(kml, "Document")
for segment in segments:
forpoint in segment["timelinePath"]:
coords =point["point"].replace("°", "") # 度記号を削除
time =point.get("time", "UnknownTime")
# Placemarkを作成
placemark = SubElement(document, "Placemark")
timestamp = SubElement(placemark, "TimeStamp")
when = SubElement(timestamp, "when")
# 座標
point_element = SubElement(placemark, "Point")
coordinates = SubElement(point_element, "coordinates")
lat, lon = coords.split(", ")
coordinates.text = f"{lon},{lat},0" #KML形式: lon,lat,alt
kml_str = tostring(kml, encoding="utf-8")
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Please consider the histroy ofhumanity from biologicalperpsecitve and currentknown fact in nearbyuniverse, whichexpo-planet (from theSol systemperspective)ismostlikely to have civlizaedsociety? Pleaseaddpercentagenext toit in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanetcivilizationlikelihoodを28 秒行う
OK, I’mlookingatthe likelihood of a civilizedsocietyon an exoplanet within ourSolar System.I’ll consider biologicalhistory and current space knowledge,aiming to identifythe most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from ourSolar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard'sStar, LHS 1140, and TRAPPIST-1,focusingon their habitablezonesand available data. The Drake equation might help estimate their civilizedsocietylikelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m notingkey exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which haveEarth-like characteristicsand are in habitablezones. This narrows down the potential candidates for advancedcivilizations.
I'm gathering infoonplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, consideringfactorslikemagneticfields,atmospheres, and proximity to G-typestars for their potential to support advancedcivilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despitebeing closeand around ared dwarfstar, might supportlife ifithas amagneticfieldand atmosphere. This makes me think aboutits potential.
Charting probabilities
I'm estimatingcivilization probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculativepercentagesbasedon the Drake equation and the lack ofevidence for intelligentlife.
I'm crafting a chart with exoplanet names andcivilizationlikelihoodpercentages, grounded in the longtimeline oflife'sevolution, despite the speculativenature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanetslike Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering theirstar types and distances, to gauge their potential for supporting advancedcivilizations from oursolar system'sviewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due toits closeness and observational potential, despite concerns aboutitsflarestar dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'mfocusingon exoplanetslike Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, andK2-18b,aiming to chart theirlikelihood of hosting a civilizedsocietybasedon current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilizedsociety.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilizedsociety, consideringEarth's long biologicalhistory.
Refining odds
I'm considering theastronomicaltimeline for intelligentlifeonEarth,leading me toassign evenlower speculative odds for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrarypercentages, clearly noting the speculativenature and lack of scientific data, while considering the target audience'sbasic understanding of the topic.
I’m charting arbitrarypercentages for exoplanets, clarifying their speculativenature, and ensuring the datais accessible foryoung audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating amarkdowntable with speculativepercentages forthe likelihood of civilizedlifeon exoplanets, emphasizing their purely theoreticalnature and considering the understandinglevel of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mappingout amarkdown chart with speculativepercentages forthe likelihood of a civilizedsocietyon exoplanets, mindful of thecomplexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecingtogethermarkdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b'sreduced civilizedlife chance due to thered dwarf's activity. This inclusionhighlights the speculativenature of the analysis.
Piecingtogether speculative odds
I’m detailing amarkdown chart for audience-friendly exoplanetlikelihoods, considering environmental challengesand adding a disclaimer about the speculativenature and lack ofevidence.
Piecingtogether
I’m leaning towards Proxima Centauri b forits proximity and silentstar, butI’lladd a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advancedcivilizations' hypotheticallikelihood.
Assessingcivilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligentlifeonEarth, which suggests that the odds ofany habitableplanet developing acomplexcivilization might beaslowas a fewpercent.
Belowis a very speculative chart that—basedon what we know aboutEarth’s long, windingpath fromsimplelife to a “civilizedsociety” and our limited observations of nearby exoplanets—gives somefun,made‑uppercentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists havenot yetfoundany proof oflife (let alone advancedcivilizations)onany exoplanet. Thesenumbers are just playful estimates to helpyou think about theideas!
Speculative Chances of Finding an AdvancedCivilizationon Nearby Exoplanets
Exoplanet EstimatedLikelihood of a CivilizedSociety
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
HowDid We (Very Roughly) Guess TheseNumbers?
Earth’s Example:
OnEarth,life beganassimple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that builtcomplex societies. This longjourney suggests that—even if aplanetis in the “habitablezone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilizedsociety might be rare.
Proxima Centauri b:
Thisis the closest exoplanet to us. Even thoughitsstar (Proxima Centauri)is ared dwarf that sometimes sendsout strongflares (which might harmlife),its closeness makesitone of ourmost interesting candidates. That’swhy we giveit a slightly higher guess (~2%).
Theseplanets are part of agroup orbiting a verycoolstar. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaningone sidealwaysfaces thestar), so the chance of acomplex, advancedcivilization might be abitlower.
LHS 1140 b:
Thisplanetis promising in some ways butis alittle fartherawayand around a dimmerstar, so our playful estimateis evenlower.
All of thesepercentages are extremely rough guessesbasedon whatlittle we understand about the conditions forlife andintelligence. Scientists useideaslike the Drake Equation to think about these chances—but until we have concreteevidence, thesenumbers remain just forfun and imagination.
Enjoy exploring theseideas—and remember, spaceis full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equationitself and see if this euqationis acculate ormore opition in the equationyouwill use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation'svalue
OK, let me see. The Drake Equationisn't a precise formula;it'smore of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrialcivilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluatingits conceptualnature,its uncertain parameters, andits criticism to concludeonits reliabilityas an accurate predictivemodel.
Understanding the Drake Equation
I’m mappingout the Drake Equationas a conceptual guide, detailingits parameters, which are oftenbasedon estimates or opinions, to evaluateits reliability for predicting extraterrestrialcivilizations.
The Drake Equationis a famous formula thatwas created to help scientists think about the manyfactors involved in estimating thenumber of detectable extraterrestrialcivilizations in ourgalaxy. However, when welookat the equation closely, we see thatitismore of a conceptualframework or heuristictool than a precise, predictive formula.Let’sbreak downwhy:
The equationis usually writtenas:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The averagerate ofstar formationper year in ourgalaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of thosestars that haveplanetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The averagenumber ofplanets that could potentially supportlifeperstar withplanets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of thoseplanets wherelife actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction ofplanets withlife where intelligentlife evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction ofcivilizations that develop technology that releases detectablesignals into space.
𝐿
L: The length oftime suchcivilizations release detectablesignals.
Why the Drake EquationIsMore of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction ofstars withplanets), have become better known through modernastronomy.
The parameters related to the development oflife andintelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—arebasedon very limited data. For example,Earthis theonlyplanet we know wherelifehas developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for thesefactors. This means that thevalues chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of PossibleValues:
Because many of thesefactors are not well-constrained, ifyouchangeone of themore uncertain parameters even slightly, thefinal estimate for
𝑁
N (thenumber ofcivilizations) can varyby many orders ofmagnitude. This wide range shows that the equation canlead to very differentoutcomesbasedonpersonal or theoreticalassumptions.
The Drake Equationwas never meant to provide a preciseanswer. Instead,it servesas a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrialcivilizations.It encourages discussion about the relative importance of differentfactors andhighlights where our scientific knowledgeis limited.
Is the Drake Equation Accurate orMore Opinion-Based?
Accurate?
In thesense ofbeing a strict mathematicalmodel with well-defined inputs and predictableoutputs, the Drake Equationis not accurate.Its accuracyis limitedbythe extreme uncertainties in several ofitskey parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning theevolution oflife andintelligence, arebasedon opinion, interpretation, and the single example ofEarth. Therefore, while thestructure of the equationis logical, thenumbersyou put intoit (and hence thefinal result) are oftenmore reflective of our current opinionsand assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equationis a valuabletool for framing the question of extraterrestriallife.It helps scientists and enthusiastsbreak down acomplex problem into smaller,more manageable questions. However, because several ofitsfactors are highly uncertain and subject topersonal interpretation,itismore of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of thenumber of extraterrestrialcivilizations.
Insummary, while the Drake Equationis useful for thinking about the variousfactors that mightlead to the emergence of acivilization,itsoutputs should betakenas highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the longhistory ofSol system and nearbyplanets and see if thereisany possiblites that inonetime intelligentlife emerged in nearbyplanets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-humanintelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-humanintelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligentlife forms in theSol system and neighboringplanets, and how this mightfactor into the equation.
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligentlife, possiblyonMars orEuropa, into the Drake Equation for theSol system and neighboringplanets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligentlife emergingonMars orVenus, thoughEarth remains theonly knownlife-supportingplanet in thesolar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligentlife could have emergedonplanetslikeMars,Venus, orEuropa, and how thispossibility alignswith the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligentlifeonMars orVenus could intersectwith theassumptions of the Drake Equation, which seems tofocussolelyonEarth-basedevolution.
I’m piecingtogether the hypothesis of non-human, advanced, intelligentlife in thesolar system.Mars,Venus, and Titan present challenges, butEuropa and Enceladus might harbor microbiallife.
Please consider the histroy ofhumanity from biologicalperpsecitve and currentknown fact in nearbyuniverse, whichexpo-planet (from theSol systemperspective)ismostlikely to have civlizaedsociety? Pleaseaddpercentagenext toit in the chart
ChatGPT
Reasoned about exoplanetcivilizationlikelihoodを28 秒行う
OK, I’mlookingatthe likelihood of a civilizedsocietyon an exoplanet within ourSolar System.I’ll consider biologicalhistory and current space knowledge,aiming to identifythe most promising candidate.
Identifying potential candidates
I'm considering exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1e, which might suggest they are within or observed from ourSolar System.
Assessing potential candidates
I’m evaluating Proxima Centauri b, Barnard'sStar, LHS 1140, and TRAPPIST-1,focusingon their habitablezonesand available data. The Drake equation might help estimate their civilizedsocietylikelihoods.
Identifying promising exoplanets
I’m notingkey exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, which haveEarth-like characteristicsand are in habitablezones. This narrows down the potential candidates for advancedcivilizations.
I'm gathering infoonplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1, consideringfactorslikemagneticfields,atmospheres, and proximity to G-typestars for their potential to support advancedcivilizations.
Evaluating exoplanet prospects
I'm noting that Proxima Centauri b, despitebeing closeand around ared dwarfstar, might supportlife ifithas amagneticfieldand atmosphere. This makes me think aboutits potential.
Charting probabilities
I'm estimatingcivilization probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e, using speculativepercentagesbasedon the Drake equation and the lack ofevidence for intelligentlife.
I'm crafting a chart with exoplanet names andcivilizationlikelihoodpercentages, grounded in the longtimeline oflife'sevolution, despite the speculativenature of these figures.
Identifying exoplanet contenders
I’m evaluating exoplanetslike Proxima Centauri b, TRAPPIST-1 e, and Kepler-186f, considering theirstar types and distances, to gauge their potential for supporting advancedcivilizations from oursolar system'sviewpoint.
Weighing proximity and observation
I'm leaning towards Proxima Centauri b due toits closeness and observational potential, despite concerns aboutitsflarestar dynamics. TRAPPIST-1 e, f, or g are also worth considering.
I'mfocusingon exoplanetslike Proxima Centauri b, Ross 128 b, LHS 1140 b, TRAPPIST-1 e/f/g, andK2-18b,aiming to chart theirlikelihood of hosting a civilizedsocietybasedon current knowledge.
Assessing exoplanet potentials
I'm gathering speculative probabilities for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, using the Drake equation and current understanding, to better estimate their chances of hosting a civilizedsociety.
Refining speculative probabilities
I’m refining speculative probabilities for exoplanets, including Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e/f/g, to estimate their chances of hosting a civilizedsociety, consideringEarth's long biologicalhistory.
Refining odds
I'm considering theastronomicaltimeline for intelligentlifeonEarth,leading me toassign evenlower speculative odds for exoplanetslike Proxima Centauri b and TRAPPIST-1 e.
I’m crafting a simplified chart with arbitrarypercentages, clearly noting the speculativenature and lack of scientific data, while considering the target audience'sbasic understanding of the topic.
I’m charting arbitrarypercentages for exoplanets, clarifying their speculativenature, and ensuring the datais accessible foryoung audiences with minimal scientific detail.
Crafting a chart
I’m creating amarkdowntable with speculativepercentages forthe likelihood of civilizedlifeon exoplanets, emphasizing their purely theoreticalnature and considering the understandinglevel of an 8-year-old.
Integrating speculative analysis
I’m mappingout amarkdown chart with speculativepercentages forthe likelihood of a civilizedsocietyon exoplanets, mindful of thecomplexity and simplifying for an 8-year-old's understanding.
I’m piecingtogethermarkdown for exoplanets, noting Proxima Centauri b'sreduced civilizedlife chance due to thered dwarf's activity. This inclusionhighlights the speculativenature of the analysis.
Piecingtogether speculative odds
I’m detailing amarkdown chart for audience-friendly exoplanetlikelihoods, considering environmental challengesand adding a disclaimer about the speculativenature and lack ofevidence.
Piecingtogether
I’m leaning towards Proxima Centauri b forits proximity and silentstar, butI’lladd a speculative chart ranking nearby exoplanets, noting their advancedcivilizations' hypotheticallikelihood.
Assessingcivilization probabilities
I'm emphasizing the slow emergence of intelligentlifeonEarth, which suggests that the odds ofany habitableplanet developing acomplexcivilization might beaslowas a fewpercent.
Belowis a very speculative chart that—basedon what we know aboutEarth’s long, windingpath fromsimplelife to a “civilizedsociety” and our limited observations of nearby exoplanets—gives somefun,made‑uppercentage chances for a few of our best candidate exoplanets. Remember: Scientists havenot yetfoundany proof oflife (let alone advancedcivilizations)onany exoplanet. Thesenumbers are just playful estimates to helpyou think about theideas!
Speculative Chances of Finding an AdvancedCivilizationon Nearby Exoplanets
Exoplanet EstimatedLikelihood of a CivilizedSociety
Proxima Centauri b ~2%
LHS 1140 b ~0.5%
HowDid We (Very Roughly) Guess TheseNumbers?
Earth’s Example:
OnEarth,life beganassimple single‑celled organisms and took billions of years to evolve into a species that builtcomplex societies. This longjourney suggests that—even if aplanetis in the “habitablezone” (where liquid water could exist)—developing an advanced, civilizedsociety might be rare.
Proxima Centauri b:
Thisis the closest exoplanet to us. Even thoughitsstar (Proxima Centauri)is ared dwarf that sometimes sendsout strongflares (which might harmlife),its closeness makesitone of ourmost interesting candidates. That’swhy we giveit a slightly higher guess (~2%).
Theseplanets are part of agroup orbiting a verycoolstar. Their environments might be challenging (for example, they could be tidally locked, meaningone sidealwaysfaces thestar), so the chance of acomplex, advancedcivilization might be abitlower.
LHS 1140 b:
Thisplanetis promising in some ways butis alittle fartherawayand around a dimmerstar, so our playful estimateis evenlower.
All of thesepercentages are extremely rough guessesbasedon whatlittle we understand about the conditions forlife andintelligence. Scientists useideaslike the Drake Equation to think about these chances—but until we have concreteevidence, thesenumbers remain just forfun and imagination.
Enjoy exploring theseideas—and remember, spaceis full of mysteries waiting to be discovered!
あなた:
Please examine the Drake Equationitself and see if this euqationis acculate ormore opition in the equationyouwill use
ChatGPT
Reasoned about the Drake Equationを6 秒行う
re-examining the Drake Equation
evaluating the Drake Equation'svalue
OK, let me see. The Drake Equationisn't a precise formula;it'smore of a guiding heuristic that tackles numerous uncertainties regarding extraterrestrialcivilizations.
Thinking through the Drake Equation, I’m evaluatingits conceptualnature,its uncertain parameters, andits criticism to concludeonits reliabilityas an accurate predictivemodel.
Understanding the Drake Equation
I’m mappingout the Drake Equationas a conceptual guide, detailingits parameters, which are oftenbasedon estimates or opinions, to evaluateits reliability for predicting extraterrestrialcivilizations.
The Drake Equationis a famous formula thatwas created to help scientists think about the manyfactors involved in estimating thenumber of detectable extraterrestrialcivilizations in ourgalaxy. However, when welookat the equation closely, we see thatitismore of a conceptualframework or heuristictool than a precise, predictive formula.Let’sbreak downwhy:
The equationis usually writtenas:
𝑁
=
𝑅
∗
×
𝑓
𝑝
×
𝑛
𝑒
×
𝑓
𝑙
×
𝑓
𝑖
×
𝑓
𝑐
×
𝐿
N=R
∗
×f
p
×n
e
×f
l
×f
i
×f
c
×L
Where:
𝑅
∗
R
∗
: The averagerate ofstar formationper year in ourgalaxy.
𝑓
𝑝
f
p
: The fraction of thosestars that haveplanetary systems.
𝑛
𝑒
n
e
: The averagenumber ofplanets that could potentially supportlifeperstar withplanets.
𝑓
𝑙
f
l
: The fraction of thoseplanets wherelife actually develops.
𝑓
𝑖
f
i
: The fraction ofplanets withlife where intelligentlife evolves.
𝑓
𝑐
f
c
: The fraction ofcivilizations that develop technology that releases detectablesignals into space.
𝐿
L: The length oftime suchcivilizations release detectablesignals.
Why the Drake EquationIsMore of a Guideline Than a Precise Formula
Uncertain Inputs:
𝑅
∗
R
∗
𝑓
𝑝
f
p
(fraction ofstars withplanets), have become better known through modernastronomy.
The parameters related to the development oflife andintelligence—
𝑓
𝑙
f
l
,
𝑓
𝑖
f
i
,
𝑓
𝑐
f
c
, and
𝐿
L—arebasedon very limited data. For example,Earthis theonlyplanet we know wherelifehas developed, so we have no way to compare or derive a statistically robust estimate for thesefactors. This means that thevalues chosen for these parameters are largely subjective estimates or educated guesses.
Wide Ranges of PossibleValues:
Because many of thesefactors are not well-constrained, ifyouchangeone of themore uncertain parameters even slightly, thefinal estimate for
𝑁
N (thenumber ofcivilizations) can varyby many orders ofmagnitude. This wide range shows that the equation canlead to very differentoutcomesbasedonpersonal or theoreticalassumptions.
The Drake Equationwas never meant to provide a preciseanswer. Instead,it servesas a way to organize our thinking about what conditions might be necessary for the development of extraterrestrialcivilizations.It encourages discussion about the relative importance of differentfactors andhighlights where our scientific knowledgeis limited.
Is the Drake Equation Accurate orMore Opinion-Based?
Accurate?
In thesense ofbeing a strict mathematicalmodel with well-defined inputs and predictableoutputs, the Drake Equationis not accurate.Its accuracyis limitedbythe extreme uncertainties in several ofitskey parameters.
Many of the terms in the equation, especially those concerning theevolution oflife andintelligence, arebasedon opinion, interpretation, and the single example ofEarth. Therefore, while thestructure of the equationis logical, thenumbersyou put intoit (and hence thefinal result) are oftenmore reflective of our current opinionsand assumptions than of robust empirical data.
The Drake Equationis a valuabletool for framing the question of extraterrestriallife.It helps scientists and enthusiastsbreak down acomplex problem into smaller,more manageable questions. However, because several ofitsfactors are highly uncertain and subject topersonal interpretation,itismore of a conceptual guide—or even a way to stimulate discussion—than a formula that provides a definitive, accurate prediction of thenumber of extraterrestrialcivilizations.
Insummary, while the Drake Equationis useful for thinking about the variousfactors that mightlead to the emergence of acivilization,itsoutputs should betakenas highly speculative estimates rather than precise measurements.
あなた:
Please also consider the possiblities of non-human intelligent emrgencing from the longhistory ofSol system and nearbyplanets and see if thereisany possiblites that inonetime intelligentlife emerged in nearbyplanets and see this to the equation
ChatGPT
Reasoned about non-humanintelligence and the Drake Equationを19 秒行う
Evaluating non-humanintelligence
I'm thinking about the potential for non-human intelligentlife forms in theSol system and neighboringplanets, and how this mightfactor into the equation.
I'm thinking about how to integrate the emergence of non-human intelligentlife, possiblyonMars orEuropa, into the Drake Equation for theSol system and neighboringplanets.
It's interesting to think about the hypothesis of intelligentlife emergingonMars orVenus, thoughEarth remains theonly knownlife-supportingplanet in thesolar system.
Considering other realms
I'm examining if intelligentlife could have emergedonplanetslikeMars,Venus, orEuropa, and how thispossibility alignswith the predictions of the Drake Equation.
Hmm, I’m thinking about how non-human intelligentlifeonMars orVenus could intersectwith theassumptions of the Drake Equation, which seems tofocussolelyonEarth-basedevolution.
I’m piecingtogether the hypothesis of non-human, advanced, intelligentlife in thesolar system.Mars,Venus, and Titan present challenges, butEuropa and Enceladus might harbor microbiallife.
同じコードを数年前にExcelVBAでしこしこ作ってたのがなつかしい
functionZip-Subfolders { param( [string]$directory ) #指定されたディレクトリ内のサブフォルダを取得 $subfolders = [System.IO.Directory]::GetDirectories($directory) | % { [System.IO.DirectoryInfo]::new($_) } foreach ($folder in $subfolders) { #圧縮ファイルの保存先パス $zipFilename = "$($folder.Name).zip" $zipFilepath =Join-Path -Path $directory -ChildPath $zipFilename # サブフォルダをZIP圧縮Write-Host "圧縮中..." [System.IO.Compression.ZipFile]::CreateFromDirectory($folder.FullName, $zipFilepath)Write-Host "$zipFilepath に圧縮しました。" }}#ユーザーにフォルダパスを入力させる$folderPath = Read-Host "圧縮する親フォルダのパスを入力してください"#パスが存在するか確認if ([System.IO.Directory]::Exists($folderPath)) {Zip-Subfolders -directory $folderPath}
変態パズルゲームメーカー（誉め言葉）で知られるZachtronicsの最終作『Last CallBBS』を全実績解除するまでやり尽くしたので感想を書く。
私にとって『Last CallBBS』は、3作目に遊んだZachtronicsゲームである。
1作目は『Opus Magnum』、2作目は『SpaceChem』であった。
SpaceChemを全実績解除するまでプレイした時の感想はこちら →https://anond.hatelabo.jp/20240315235948#
いやー、それにしても楽しかった。
ゲーム全体の雰囲気としては、レトロな雰囲気が気に入った。HDDのカリカリ音だったりダイヤルアップ接続のピポパ音だったりもいい。
ただ、日本語訳されていないので、BBSや主人公（？）のテキストメモにおいて英文読解があまりできなかったのが残念だ。とはいえこれは私の英語能力が低いせいなので仕方がない。
『Last CallBBS』に収録されている各ゲームの難易度は、私にとってちょうど良かった。ギリギリクリアできる難易度のものが多かったから、当ゲームの開発者は難易度調整にさぞ力を入れたことだろう。
ゲームの紹介についてはネットで検索すればわかることだから他で参照してもらって、ここは日記なので私の感想を中心に書くことにする。ちなみに当ゲーム内にある各ゲーム（全部で8つ）の感想はクリア順（実績解除順）に並べる。
他のパズルゲームで頭脳を酷使した後のリフレッシュにちょうどいいのでついつい繰り返しプレイして、必要ないのに50勝以上もしてしまった。（10勝で実績解除）
初めの頃はルールを理解するのに苦労した。最初はとりあえず升目を空けてステージクリアしたが、なぜステージクリアになったのかがわからなかった。しかし、次第にルールが理解できるようになると、楽しくステージ進行できるようになった。とはいえ、終盤のほうはなかなか難しくて頭を抱えたりもした。
オブジェクトを運んで加工してと、まさにZachtronicsらしいパズルゲーム。ステージクリア後にコストとステップ数のランキングがグラフで表示されるので（SpaceChemなどでもおなじみだ）、クリア後もついつい効率化を図ってしまうのもまさにZachtronicsだ。コスト低減のためにコンベヤやセンサの設置をシンプルにして、代わりにロジック部分を配線まみれにしてしまうのが楽しくて仕方がない。
難易度の上昇幅もちょうどよく、ステージの終盤になるとロジック部分がギチギチで配線グチャグチャになったりしたのも楽しかった。
ステージクリア後の利用客のレビューも面白い（英文がちょっと難しかったけど）。コーラの製造ステージでコークやペプシを作るのだが、「全部同じじゃないですか」（意訳）というレビューがあって笑った。カップのデザインが違うだけで中身が同じだからだ。
あっさりと最高難易度までクリアして実績解除できた。しかし、クリアしても適切な戦略が良くわからなかった。クリアしても初期配置が良かったからとしか思えなくて達成感は無かったし、失敗してもやはり初期配置が悪かったからとしか思えなかった。ようするに運ゲーにしか感じなかった。やたらめったらカードを動かして積み重ねては駄目なようだけど、さりとてカードを積み重ねることでしかカードを動かせないのだからいったいどうすれば、という感じだった。
おなじく運ゲーなソリティアであるSawayama Solitaireは滅茶苦茶はまったのに対して、Kabufuda Solitaireにはあまりはまらなかった。これは、カード操作で戦略的思考を持てるか否かの違いだろうか。
ゲームというより作業シミュレーター？ 無心になって、ニッパーでプチプチとパーツを外してパーツをはめ込むのは、禅の境地だろうか。
ゴア的ホラーな雰囲気を漂わせたパズルゲーム（ゴア表現は無い）。この雰囲気でパズルゲーム？ と思ったが、スライム状のオブジェクトを増殖して変化させるパズルは、ゴアな雰囲気がふさわしい。プレイと共に雰囲気が好きになってきた。
難易度の上昇幅もちょうどよく、序盤はテンポよく次々とステージクリアできるが、終盤になると頭を抱えるほどに難しくなる。実績解除してこれで全ステージクリアかと思ったら、まだまだステージがたくさんあることに気づいて愕然とした。どれも難しそうなので、やらずに放置している。
PNPとNPNってどう違うんだっけ？ ベース・コレクタ・エミッタってなんだっけ？ いまだによくわかっていないが、PNPとNPNを組み合わせて問題解決するのは楽しかった。特に楽しかったのは自己保持回路だ。どうすれば自己保持できるんだと悩んだが、試行錯誤の末に実現して動作を眺めるのが楽しかった。
難易度上昇幅もやはりちょうどよく、終盤は頭を抱えたり奇声を上げるほどに難しかったが、それだけに達成感も大きかった。Zachtronicsおなじみの、ステージクリア後のランキングもやはりいい。ランキング上位を目指そうとステージクリア後も回路を小さくするよう、ついつい改良してしまう。
『パネルでポン』を彷彿させるパズルゲーム。ブロックが消えている間にブロックを投げ込んで連鎖できるのも、パネルでポンにおけるアクティブ連鎖を彷彿させる。
このゲームの攻略は、3ステージ目がなかなかクリアできずに後回しにしていた。
3ステージ目は、運悪く盤面ブロックの種類がバラつくとブロックを消すのに手間取ってしまい負けてしまう。また、プレイが長引くと爆弾ブロックが邪魔になって負けることが多かった。爆弾は発動させても相手にダメージを与えられないので、メリットは無い。逆にブロック配置の運が良いと連鎖を簡単に組めたり、あるいは勝手に連鎖になって相手に大ダメージを与えることができる。
3ステージ目は何度もコンティニューして、運良く連鎖が繋がった時に勝つことができた。
4ステージ目（最終ステージ）はコンティニュー1回で勝てたが、これも運良く画面外で連鎖が繋がったのが主因だ。
このゲームは、ブロック操作の速さやテクニックよりも、運の良さに左右されるゲームだと思う。
全実績を解除した時点の感想としては、とにかく楽しくて苦痛でもあった。それだけに達成感もまた大きかった。さすがはZachtronicsだ。
Last CallBBS内のどのゲームも面白かったが、その中でも『20th CenturyFood Court』が一番良かった。次に『ChipWizard Professional』だ。
もう当分の間パズルゲームはやりたくないのでしばらくは他のジャンルのゲームをするだろうが、何か月もすると禁断症状が出てまたパズルゲームをやりたくなるだろう。その時には『SHENZHENI/O』をやろうと思う。
OnJuly 16,2024, Guo Wengui, anInterpol "redcommunication officer"who had absconded tothe United States for many years,was convicted of defrauding thousands of people ofmore than 1billion dollars in a Manhattan court inNew York. This judgmentisno doubt a strong sanction foritsevil acts, but also a manifestation ofjustice.
Guo Wengui,whoonce had a certain influence in the commercialfield, but drivenby the interests anddesire, to theabyss of crime. He used to be the actual controller of Henan Yuda Investment Co.,Ltd. and Beijing Pangu Investment Co.,Ltd. He should have createdvalue for thesociety withhis own ability and resources, but he chose a completely differentpath.
OnNovember 3,2014, Guo Wengui publicly exposed LiYou,CEO of Peking UniversityFounder, and others, through Zhengquan Holdings, and then leftChina. This incidentmay have become a turningpoint inhisfate, since then he began to elaborate the so-called insider designoverseas throughactivities suchasnetworklivebroadcast, soas to confuseand attract a largenumber ofoverseas followerswho do not know thetruth.
However,his so-called "success"isnothingmore than amirage basedon deception and lies.Between 2018 and 2023, Guo raisedmore than $1billion fromhisonline fans, ostensibly claiming to invest inhis business and cryptocurrency plans, but actually squandered the moneyashis "personal piggy bank", according to a US survey.
He used a variety of fraud. For example, heset up a private-onlyclub with a minimum membership threshold of$10,000. Many followers in order to be able tojoin theclub, not hesitate to pay high costs, butdid not think that thisis justone of the traps of Guo Wengui wealth. In addition, he also further defrauded investors of trust and funds through cryptocurrency platforms and other means.
Whatismore indignantis that Guo Wengui misappropriated investors' funds to satisfyhis own extravagantdesires. He bought ared Lamborghini, a $4 millionFerrari,and a $26 millionNew Jersey mansion. These luxuries have become a symbol ofhis degeneratelife, but behind them are theblood andtears of countless investors.
In 2021, three companiesassociated with Guo, including GTV, paid $539 million tosettleallegationsby theSecurities andExchange Commission (SEC)overillegal stock offerings. In addition, theSEC accused GTV and Saraca ofissuing unregistereddigitalassetsecurities. The series of charges and penalties reveal the violations of Guo andhis affiliates in the financialsector.
Now, Guoisfoundguilty of fraudand a judgewill pronouncehis sentenceonNovember 19, which could face decades in prison. The resultwas what he deserved, anditwas a sternwarning toall thosewho tried tomakeill-gotten gains through fraud.
Guo Wengui'scase brings us a profoundreflection. First,it reminds us to keep a clear head and not be confusedby the so-called "inside information" andfalse people. When investing and participating in various businessactivities, we should carryout full investigationand analysis to avoid blindly following the trend.Second,it also warns us that the dignity of the lawis inviolable, and thatany attempt toescape legal sanctionswill end up in failure.
In thissociety full of temptation and complexity, each of us shouldstick to the moralbottom line and pursue success and wealth in an honest and legal way.Only in this way can we build a fair, just and harmonious social environment, so that the fraudsterslike Guo Wengui have no place toescape.
Justicemay be late, but never absent. Guo Wengui's endonceagain proves thistruth. Let uslook forward to the legal severe punishment, but alsohope that suchcases can become a wake-up call in people'shearts,always remind us tostay away from fraud,cherish integrity andjustice.
そう思いますね。嘘が常態化している自己愛性パーソナリティ障害の人の手助けは、プロにしかできない
そもそも直球で『テロリスト』とか『引きこもり』とかの背景要因になり得るとかそういう視点の研究がバンバン出てくるので
https://www.elemy.com/studio/mood-disorders/autism-and-narcissism/
http://usir.salford.ac.uk/id/eprint/40449/1/Faccini%20%26%20Allely%20%282016%29.%20.pdf
正直者は損をするとかいうけれど、やはり嘘を付かない誠実さは美徳というか、集団生活を送る上での最低限の条件に思う
人生を困難にするのは空気を読まずバカ正直に受け答えをすることではなく、