タレコミ星人
音声を変えてあります。
「いや、実際ねいやがらせ星人なんてそんなおいかけてこないですよ。
いやがらせ星人ってよんでますけどね。
まとも星人ってじぶんたちでいっているけど、こっちは第一星人っていってます。
自分とかその中間ですけどね。
このケンカのやりとり、知らない観客がみるとクスクス、クククって笑うんですよ。
第一星人って本当は自分が上だっておもっているからこうなるんですよ。
でも、これみると第二星人ですね。第二星人になるともうどっちが上とか
何も考えてなくなっているんですよ。
イーハートーブ?ってよくわからない、はじめてきいたけど
ひたってる?いやそういうんじゃないか…
いやがらせ星人って誰かに嫌がらせしないと居られない連中なんで
本来なら確かに交番沙汰ですね。ひたっている第二星人みせびらかしているみたいなんで
よけいからんでくるんですよ。
そのへん…」
数学、アート、音楽、ファッション、デザイン、絵画、美術、芸術 ファッションの数理学的理解やカラクリを研究し、解明した研究結果を発表していきます。 広告による収入を研究費にあてます。
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2014年10月15日水曜日
2014年8月2日土曜日
表現の知性・芸術・そして感情
表現するとは、人間をスマートフォンだとなぞらえると、
赤外線送受信だ。
絵で、映像で、言葉で、身振り手振りで、
表現する。
完全に伝わるとも限らないし、あいまいに伝わった方が無難な時もある。
それが表現の知性で、
SNSにしろ、会話にしろ、職場にしろ学校にしろサークルにしろ、この知性が必要になる。
これを学校の場で学ばなくてどうするという感触である。
そして表現とは感情をはらむ。
豊かな感情は美しさや愛をふくめたものから、ネガティブなものまである。
それぞれ自分自身でふんぎりをつけるのが感情教育だと思う。
それにはスポーツと同じで苦しさは不可欠だ。
数学的知性は、人に伝えるときストレートでごまかしはタブーである。
数学的知性は厳密なのでコミュニケーションに向かない部分と向く部分がある。
赤外線送受信だ。
絵で、映像で、言葉で、身振り手振りで、
表現する。
完全に伝わるとも限らないし、あいまいに伝わった方が無難な時もある。
それが表現の知性で、
SNSにしろ、会話にしろ、職場にしろ学校にしろサークルにしろ、この知性が必要になる。
これを学校の場で学ばなくてどうするという感触である。
そして表現とは感情をはらむ。
豊かな感情は美しさや愛をふくめたものから、ネガティブなものまである。
それぞれ自分自身でふんぎりをつけるのが感情教育だと思う。
それにはスポーツと同じで苦しさは不可欠だ。
数学的知性は、人に伝えるときストレートでごまかしはタブーである。
数学的知性は厳密なのでコミュニケーションに向かない部分と向く部分がある。
人間の三つの知性
人間の三つの知性
【数学・数・算数】 コンピュータは完全に演算と出力のみである。コンピュータが得意とする知性
【言語】 単語など、比較的直線的に翻訳できるが、ある一定の習性にとっかかりや不規則な変化をつけて特徴を出す。言語とは表現であるから。数学よりあいまいである。芸術のように直感的、表現的にできている。
【芸術】 数学の親戚物理など統計的には女性は苦手だろう。数学も本質の部分では女性はややついていけない。どちらかとうと芸術の知性の方が女性が有利か。表現する知性であり、あいまいで、価値あるものないものが厳密に決定されていない。ランダムともちがう。夜見る夢も芸術に近いかもしれない。
【数学・数・算数】 コンピュータは完全に演算と出力のみである。コンピュータが得意とする知性
【言語】 単語など、比較的直線的に翻訳できるが、ある一定の習性にとっかかりや不規則な変化をつけて特徴を出す。言語とは表現であるから。数学よりあいまいである。芸術のように直感的、表現的にできている。
【芸術】 数学の親戚物理など統計的には女性は苦手だろう。数学も本質の部分では女性はややついていけない。どちらかとうと芸術の知性の方が女性が有利か。表現する知性であり、あいまいで、価値あるものないものが厳密に決定されていない。ランダムともちがう。夜見る夢も芸術に近いかもしれない。
感覚的理解可能な知性:言語
感覚的理解可能な知性:言語
言語ともう一つの知性数学、数、算数。
数は理性に訴え、感覚的直観的に把握しにくい。
アリのむれのありの数を数えるだけで大変だし、
碁の自分の陣地を数えるのも困難だ。
そのかわり、数学とは厳密に近く規定される世界だ。
重さにしろ、長さにしろ、人間は直感で測れない。
だから、道具を使って測る、図る、計る、量るのである。
それにくらべて、もう一つの知性言語はあいまいだ。
だから、外国語に直線的に翻訳ができない。
ランダムの要素も多分に含む。不規則変化などである。
さらに、ランダムなだけでなく、くせをつけたり、例外をつくって(ハネ)
特徴を出す。このことにより直感的に把握しやすい知性となる。
表現がこの例外的なとっかかりに何となく対応して、方言みたいな。
性格を表したりすのに向いている。
言語ともう一つの知性数学、数、算数。
数は理性に訴え、感覚的直観的に把握しにくい。
アリのむれのありの数を数えるだけで大変だし、
碁の自分の陣地を数えるのも困難だ。
そのかわり、数学とは厳密に近く規定される世界だ。
重さにしろ、長さにしろ、人間は直感で測れない。
だから、道具を使って測る、図る、計る、量るのである。
それにくらべて、もう一つの知性言語はあいまいだ。
だから、外国語に直線的に翻訳ができない。
ランダムの要素も多分に含む。不規則変化などである。
さらに、ランダムなだけでなく、くせをつけたり、例外をつくって(ハネ)
特徴を出す。このことにより直感的に把握しやすい知性となる。
表現がこの例外的なとっかかりに何となく対応して、方言みたいな。
性格を表したりすのに向いている。
2014年1月19日日曜日
人工知能研究②
人間の頭脳は何を持って判別するか気がつくだろうか?
まず、個人では気がつかない。
歴史の中で多数の人間が気がついて、
なにをもってリンゴかみかんか見分けるのかに気がつく。
個人ではその知識があるかないかで判別にまちがい、迷う。
だから専門教科書を読んで学ぶ。
未発見の世界では人間の知能は判別不能である。
また、その分野、その単元の素人は判別できない。
人工知能の場合、リンゴかみかんかみわけるのにしらみつぶしに点検し
該当率できめていいかもしれない。
人間のメカニズムをそのまま応用する必要はない。
まず、個人では気がつかない。
歴史の中で多数の人間が気がついて、
なにをもってリンゴかみかんか見分けるのかに気がつく。
個人ではその知識があるかないかで判別にまちがい、迷う。
だから専門教科書を読んで学ぶ。
未発見の世界では人間の知能は判別不能である。
また、その分野、その単元の素人は判別できない。
人工知能の場合、リンゴかみかんかみわけるのにしらみつぶしに点検し
該当率できめていいかもしれない。
人間のメカニズムをそのまま応用する必要はない。
人工知能研究①
プログラムで知能を作成するとしたら、作成者の知恵が機械になるだけで、
それ以上が出てこないかもしれない。
歯車仕掛けの知恵ある装置の集合になる。
そこで、膨大なデータをほぼ自動で吸い込ませる。
これは今日の技術で可能だ。
ポイントは英知(ビナー)の骨格、基本単位、大前提は
与えられたものを二つに分類する能力かもしれない。
センサーやプログラムが調べる。
人工知能がAかBにわける。
これを繰り返すと、分岐図のようにもとのデータをいくつかのカテゴリに分類できる。
いわばジャガイモの選別機だ。
部品と工学
有機化学、物理化学、物理学など勉強していて、
どこまでいっても機械の部品の仕組みを解説したものだと思う。
機械として意味があるが意図されたものが出てこない。
有機物でいえば、タンパク質くらい組合わさったものから
意味や意図が生えてくる。
プログラムでいえば有機化学の教科書は
コマンドが並んだ解説書であり、
意図されて組まれたなんらかのアプリケーションを解説していない。
そのため科学の教科書は、科学的興味から遠ざかって無味乾燥なものを感じる。
なら、有機化学ではなく有機化学工学になるとアプリケーションのように
意味や意図が出てきて興味深い。
どこまでいっても機械の部品の仕組みを解説したものだと思う。
機械として意味があるが意図されたものが出てこない。
有機物でいえば、タンパク質くらい組合わさったものから
意味や意図が生えてくる。
プログラムでいえば有機化学の教科書は
コマンドが並んだ解説書であり、
意図されて組まれたなんらかのアプリケーションを解説していない。
そのため科学の教科書は、科学的興味から遠ざかって無味乾燥なものを感じる。
なら、有機化学ではなく有機化学工学になるとアプリケーションのように
意味や意図が出てきて興味深い。
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