たまに洋書とか買ってくるんだけど「えっと、これはこれがここにかかってるから……」とか「なにこの単語」ってなって全然楽しく読めないし第一わからない 最近はボキャビルするかって思って単語を例文集使ってひたすらやってるんだけど、文を読んでるとすぐに知らん単語や知らんコロケーションが出てきて発狂しそうになる あと簡単な文でも、文の切り方わからないときとかあるんよ。構造さえつかめれば「あーそういうことね」ってスッキリするのに、構造がつかめるまでモヤモヤ感がひどい ネイティブが書く表現が一番わけわからない。簡単な単語だけで難しい抽象的な表現使ってくるし、あいつら結構文法間違ってるけど脳内で変更してんのな 日本語でいうと「ほんまそれなわかるめっちゃわらうわろた」みたいな超カジュアルな文、全然わからない。悲しい 日本語でいうと「返すのはいいけどていうかその前にまず俺の話聞いてくれないとまじ困るんだけどその

by Peter Hershey 「この学校は優秀な卒業生をたくさん生み出しているから、自分の子どもも入学させれば将来的に成功するはず」というような発想で、子どもの学校を選択したり、子どもに勧めたりする親もいるはずです。しかし、ニューヨークで働く教師であり、ニューヨーク市立大学の教員や教員組合のスタッフを務めるFreddie deBoer氏は、教育システムのいたるところに選択バイアスが隠れており、「高成績の生徒が多い学校が必ずしも優れた教育を行っているわけではない」という仕組みについて語っています。 why selection bias is the most powerful force in education – the ANOVA https://fredrikdeboer.com/2017/03/29/why-selection-bias-is-the-most-powerful

これまで書き留めてきた事のおさらいでもありますが、改めて。 科学とは 科学というのは、方法であり、手続きであり、それによって得られた知識の体系の事です。 科学は、常に誤っている可能性を持つ（プラグマティズムなどで言う可謬主義）体系です。その意味で、科学とは真なる知識であるとか、科学は真理追究の営みであるといった主張は成り立ちません。 尤も、真理を、哲学的に議論されているような意味合いで無く、現象の仕組みくらいの意味で用いる人もいるでしょう。そういう場合は、意味の確認をその場でおこなって議論を調整すれば良い事です。 ちなみに私は、哲学上の難問を考慮して、真理なる語そのものを、ほぼ用いません（ソシュールの記号論にかぶれていた時期もあって尚更）。 ニセ科学とは ニセ科学とは、 科学のようで科学で無い言説 です。科学は、方法や手続きをも含めた総合的な概念であって、常に誤り得る（言い換えれば、完成に

コンピューターによる人工知能(AI)の研究が進むにつれ、次第に「人格」とは何であるかという考え方が人々に求められるようになってきます。人間が持っている「自我」がコンピューターの中にも生じるようになった時、はたしてそれらには「権利」が与えられるべきなのか、そんなことを問うムービーが、さまざまな問題を解説する「Kurzgesagt – In a Nutshell」によって公開されています。 Do Robots Deserve Rights? What if Machines Become Conscious? - YouTube あなたが食べたいと思っているトーストの種類をトースターが予想する。そんな未来がやって来るかもしれません。 そのトースターは自分で、新しくて刺激的なトーストを求めてインターネットで探します。 また、あなたに今日一日の出来事について尋ねたり、トースト技術の新しい進展につい

この文章は、おそらくコードや技術的文書を書く人たちならポエムと自嘲する類のものであるが、詩人に「舐めてんのか」と恫喝されるのも面倒なので、綱領のようなものだと言い張ってむしろプログラムと呼び、加えて大風呂敷とルビをふるつもりでいく。 第一に自分のような頭の悪い人間が何をやっているのかを知るために書いた。 第二にこれはネイティブ広告のつもりである。昔から人を引き寄せようとすればするほど遠ざける性分であるから、むしろ営業妨害となっている恐れがあるのだが、案の定「宣伝するのに考え込ませてどうする？敷居が高くなって失敗だ」とコメントをもらった。 自由への教養 以前「何故学ぶのか」という問いに、「自由になるため」と答えた。 この応答は、イソクラテス以来のあの定義、「教養とは、運命として与えられた生まれ育ちから自分を解放するもの」を念頭においたものである。 生まれと育ちは人を強く拘束している。その価値

このページをご覧頂き、ありがとうございます。 「ベイズと最尤のどちらが正しいのか」と、いつも何度でも尋ねられます。 「事前分布は何が正しいのか」と、いつも何度でも尋ねられます。 ここでは、できるだけ短く、その質問についての返答を述べます。 １．正しい統計的推論は存在しない 統計学が扱う問題では、ほとんどの場合、基礎となる確率がわからないので、 特別な場合を除いて、正しいモデル・正しい事前分布・正しい推論というものは存在しません。 条件が不足したり過剰だったりして答えられない問題のことを【不良設定問題】と いいます。 統計学は不良設定問題を扱う学問です。 この世にあるほとんどの問題は程度の違いこそあれ、みな不良設定です。 まずは「統計学は不良設定問題を扱う学問である」ということを理解しましょう。 基礎となる確率が定められていなければ【正しい統計的推論】は存在しません。 （注） 基礎となる確率

知の探求者であるところの哲学者というものは常に何かを考える病に取りつかれているものだ。そしてそれを検証しようにも、倫理的観点から実験できないこともあるし、折角実験の許可が与えられたとしても、単純に現実的にできないこともある。 そうした場合に頼りになるのが思考実験だ。ここでは哲学者たちが世界を理解しようと考案してきた10の奇妙な思考実験をご紹介しよう。

By Shannon Kringen SF映画を見ていると「脳以外の全ての体のパーツを機械化して恒久的な命を手に入れる」といったアイデアが登場します。もともと体を構成していたはずのほぼ全てのパーツを付け替えても、それは「もとの本人と同じ存在なのか？」という謎について、イラスト付きで解説したムービー「What Are You?」が公開されています。思わず「自分」とは何なのか、と考えさせられる内容になっています。 What Are You? - YouTube 鏡に映る「あなた」とは一体何なのでしょうか 体には骨格・内蔵・脳などが備わっていますが、SF映画のように体のパーツを付け替えていったら、どこからあなたではなくなるのでしょうか。 物理的な存在として見ると、あなたは天の川銀河の星の10倍以上の数を持つ細胞の集合体です。 細胞自体も生きており、1つあたり5万以上のたんぱく質で構成されています

by Nicola Albertini 「語りえないものについては、沈黙しなければならない」「人間の体は魂を写した最もできのよい写真」「言語の限界は世界の限界」といった意味深だが一見しただけでは意味不明な格言を残したルートヴィヒ・ウィトゲンシュタインは哲学者として知られていますが、工学や数学についても精通した人物でした。人工知能やコンピューター科学が発展する前に活動したにも関わらず、ウィトゲンシュタインの哲学には「なぜインターネット上のやりとりで誤解が生じるのか？」ということや「人工知能はどう発展しているのか？」という事を理解するヒントが隠されています。 Take a Wittgenstein class: He explains the problems of translating language, computer science, and artificial intellige

昨日、くだらないが 「自分は死んだらどうなるんだろうか、何も意識が無いところから突然生まれて、今生きている。そして自分は何十年も経ったら間違いなく死ぬ。もしかしたらそれより早く突然死ぬかもしれない。でも死んだ後俺はどうなる？意識が無くなって、そして、どうなる？その後に何が起こる？何も起こらないまま、何百年も何億年も過ぎていくのか？その後それが終わったらどうなる？そもそも終わりはあるのか？自分が生まれる前、自分はどこにいた？意識はどこにあった？」と、高校1年生のようなことを考え始めた。 その時、自分にはそれを解決して、1つの仮説を持ち、安心を得るための手段が無い事に気がついた。宗教である。 自分（というか、ほとんどの日本人）は無宗教である。 それを当たり前のように受け入れていたが、 1年前に祖父が死んだ時にお寺で葬儀を行った時や、 この間結婚式の挙式会場の下見で歴史あるとあるカトリックの教会

By Alvaro Tapia 誰にでも「まったく議論がかみ合わない」という経験があるものですが、それはひとえに相手が論理的でないからかもしれません。議論で「負け」が運命付けられている思考方法が30パターンまとめられています。 The Logical Fallacy Collection: 30 Ways to Lose an Argument http://thevisualcommunicationguy.com/2014/12/29/the-logical-fallacy-collection-30-ways-to-lose-an-argument/ ◆01：Ad Hominem(人身攻撃) 理論的な主張をすることなく、もっぱら相手の人格を攻撃するタイプ。往々にして名前を連呼したり、レッテル貼りをしたりと攻撃的なのがこのタイプ。 ◆02：Anecdote(アネクドート) 自分しか体験

要約　ケインズ　雇用と利子とお金の一般理論 作者: 山形浩生,J・M・ケインズ出版社/メーカー: ポット出版発売日: 2011/11/16メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 272回この商品を含むブログ (11件) を見る ビットコインがらみでお金に関する本をいくつか読んでいるんだけど……どの本を読んでも、「ではお金とは何か、その本質とは何か」というのが必ず出てきて、そしてお金の哲学みたいな話がはじまる。 だけれどいろいろ読んで見て、基本的に、お金を哲学的に理解しよう、本質的に厳密に理解しようという議論って、全部だめだという感想に到った。特に、真剣にそれをやろうとした本当に善意の、学問的良心に満ちた、生真面目な学者先生の議論は、その熱意は痛いほどわかるので大変言いにくいんだけど、まったくダメ。いやむしろ哲学的に、理念的に、精緻に、厳密に掘り下げて原理的に考えようというその生真面目な

新しいITキーワードの常として、必ず「反対派」が登場する。最近では「ビッグデータ」が槍玉にあげられており、「･･･だからビッグデータは失敗する」という論調も目立ってきた。 ビッグデータのセミナーや展示会が大賑わいということは、それだけ期待が高いのだろう。IT業界にとって久しぶりの大型キーワードであり、ここ数年、クラウド以外に強烈な話題がなかったIT業界には、活気を取り戻す頼もしい存在なのかもしれない。 折しも、政府の新たなIT戦略として、「行政データを民間に開放し、新ビジネス創出を促す」といった計画が出てきているという。データをどう活かし、ビジネスとして成功させるかが、いまや国家戦略としても問われている。 筆者は猛烈な賛成派でも反対派でもないが、これまでの取材経験からデータを扱う難しさは知っているつもりだ。大量のビッグデータとなると、なおさらである。 筆者の周辺でもビッグデータについて、さ