カテゴリー「学問・資格」の4件の記事

2018.09.01

Pythonで「作って動かすALife」の1章読んで「人工生命」へのワクワク感が半端ないです

どえらい本を買った感!!!
Dsc_3771

先日、自転車関係のこまごましたパーツと一緒に勢いこんで発注した、7月28日発売の「作って動かすALife」(第2刷)が夕方配達されてきました。「大型で非常に分厚い本」と思い込んでいましたが結構お手ごろサイズでポストに投函されておりました。

Pythonによるプログラムが豊富となっているので、慌てて自宅PCにAnacondaをインストールしながら、まえがきと1章をじっくり読んでみたら、

「久々に『凄い本』を買ったなー!!!」と、知識欲的武者震いです。


作って動かすALife ―実装を通した人工生命モデル理論入門
岡 瑞起 池上 高志 ドミニク・チェン 青木 竜太 丸山 典宏
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「まえがき」ではこの書籍の目的や位置づけなどが説明されてるので必読ですね。 そして、1章では「人工生命」の歴史や研究実績が詳述されています。 「興味のあるところから読めばよい」とされていたけど、この1章は最初に読んでおいたほうが良いと思いました。

今後どんどん発展するはずのこの分野について、歴史や現在までの研究成果、そして人工生命とはなんであるかという問いに対する考え方が書かれています。この辺、押さえておいたほうがよいはずですよね。

しかし、著者はおそらくすげー賢い人なんだと思います。論理的で簡潔な筆致であるが故、どちらかというとアタマの悪いほうの自分は、じっくり慎重に読んで、やっと理解できた気がしましたよ。

例えば、自分が面食らったのは以下のような文章:

社会的な合目的性にドライブされるエンジニアリングにとっては、無目的性から生まれた生命現象を真に包括的に理解する動機も必要も存在しないのだと言えるでしょう。

このことは、軍事や経済の需要という強い合目的性に後押しされて超高度に発達してきた計算機(コンピュータ)をもってしても、いまだに生命の本質に到達できていないことの理由のひとつなのかもしれません。

前後3回ぐらい読み返して理解しました。 この文章の前に「エンジニアリングは具体的な目的をもって発展してきた」が、 「生命の進化は自然淘汰によるもので目的などなかった」と書かれています。 だから「具体的な目的によって発達してきた現在の形式の計算機が、いまだに生命の本質に到達できていないのは必然なのかもしれない」という論理展開。本質的に違うんじゃないかという。 ということで、この後「そもそも生命は計算によってとらえることができるだろうか?」と問題提起され、 「ALife(人工生命)の領域は、この問題に向き合うものである」とのことなんですよ。

さらに、まえがきと1章だけでも、アラン・チューリングやフォン・ノイマンのお話がガツガツ出てきて、この分野に興味があるけど専門的には学習してこなかった自分にはビンビン来ました。

「人工生命」という興味を引く分野の入門書だし、「流行りのPythonで動かしてみよー」的な軽い気持ちだったのですが、なんだか本気になってきました。

いやいや軽く「やってみよ―」で充分に良いのだけどワクワク感が高まりましたわ。

うん、もの凄い本を買ってしまった。

2018.04.16

モンティホール問題

モンティホール問題というのを50歳目前にして知りまして、やっぱり数学楽しいなと。

閉まった3つのドアがあって、後ろに「当たり」か「ハズレ」が隠されている。当たりは一つで他はハズレ。 最初にゲストがドアを開けずに一つ選ぶ。そしてホストは選択しなかった2つのドアのうちハズレの方を開けて見せ、ゲストに「最初の選択を変えますか?」と問う。

さてゲストが当たりを引くためには、最初の選択を変えるべきか変えざるべきか?!

というゲームみたいなもんなんだけど、直感的にはどっちも同じで1/2だと思うでしょ?

しかぁし、変えた方が当たりを引く確率が高いらしい

途中でゲームのルールが変わっているの

最初に当たりを引いてる確率は 1/3 です。しかし結果はわからない。 その後「ドアを変えるか変えないか」の2択ですから、最初の選択には無関係で、どちらかに当たりがある状態。だからここでの確率が1/2

整理します

  • 仮に最初に「当たり」を引いていたら、ドアを変えたら必ずハズレ。
  • 逆に最初に「ハズレ」を引いているのなら、ドアを変えれば必ず当たり。

OK?

確率計算

最初に選択したドアを変えないとした場合、当たりを引く確率は、最初に当たりを引いている場合に一致しますので、1/3 の確率です。

逆に、必ず変えるなら、最初にハズレを引く確立と一致するので、 2/3 と倍になります。

そうかやっぱり変えるほうが確率が上がる


論理的思考力を鍛える33の思考実験
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2017.01.29

ボクのニューラルネットワークは限界だ

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
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昨年から受講しているジェフリー・ヒントン氏本人によるニューラルネットの講義(全16週)。この度13週目のクリアをあっさり諦めた。

Programming Assignmentは、あの手この手(笑)でなんとかなったが、Quizで断念。

シグモイド・ビリーフ・ネットについて、演算結果の数値を答える問題だけど、いくらやっても計算が合わない。

選択式の問題だと、あの手この手(笑)でなんとかなるけど・・・。

全体的に大まかに理解している自覚はあるが、細かな理解不足が積み重なっているかも。

まったく無駄な学習だったとは思わない(特に英語のヒアリング能力とかも)し、わからないところはじっくり継続したいけど、システム的に許してくれるのかな?


運動:やけ食い&ストレッチ。 その他:まさかアメリカが半ば鎖国状態になるとは・・・。今後どうなるのかちょっと怖くなった終末週末。

2017.01.15

ジェフリー・ヒントン教授の間違いを寛大に許した

昨年末から受講しているMooc(Courseraの「Neural Networks for Machine Learning」)の課題で採点ミス。

続きを読む "ジェフリー・ヒントン教授の間違いを寛大に許した" »

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