プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 - A Successful Failure
2015年11月10日 プレイヤーが自然に感じる乱数の作り方 Tweet ゲームでは擬似乱数がよく使われるが、ある種のゲームは数学的に精度の高い擬似乱数（たとえばMT）を用いているにも関わらず、コンピュータが有利になるように乱数を操作していると批判に晒されている。 実際、数学的に正しい乱数と、プレイヤーが自然と感じる乱数には、ある種の差が存在する。北陸科学技術大学院大学の池田研究室では、プレイヤーに自然に感じる乱数の生成に関する研究を行っている。 プレイヤーが不自然に感じる理由 数学的に正しい乱数に対してプレイヤーが不自然に感じる理由としては認知バイアスが考えられる。特に本事象に関連する認知バイアスとして、次が挙げられている[1]。 確証バイアス: 人は自分のもつ仮説に一致する情報を求め、反証となる証拠を避ける傾向がある。ひとたび、サイコロが操作されていると感じると、それ以降、その仮説に都
日本はどの分野に研究費を重点的に投入しているのか - A Successful Failure
2015年09月11日 日本はどの分野に研究費を重点的に投入しているのか Tweet 科研費新規採択数から見る国内の研究分野別有力大学・研究機関、各国内大学・研究機関におけるアクティビティの高い研究分野に続いて、科研費可視化第3弾ということで、今回は科研費全体の各研究分野への配分を見てみたい。これを見ることで今の日本がどの研究分野に重点的に投資しているかが見えてくる。 科研費配分結果 次のツリーマップは平成26年度科研費配分結果を表示したものである。面積が配分額の大きさを示しており、科研費が多く配分されている分野ほど大きく表示されている。現時点において最も科研費が投じられているのは医歯薬学であり、2位の工学と3位の数物系科学をあわせたよりも多い。高齢社会の中にあって医学の進歩は日本の生命線ということだろう。一方で意外にも情報学は人文学よりも少なく、下から数えたほうが早いぐらいだ。必要な機材
窒息死亡事故が多発する餅はなぜ規制されないのか？ - A Successful Failure
2011年01月03日 窒息死亡事故が多発する餅はなぜ規制されないのか？ Tweet 新聞報道によれば、5都県で元日から2日にかけて、餅を喉に詰まらせ24人が病院に搬送、内10人が亡くなったという。亡くなったのは60～95歳の高齢者ということだ。実際餅にはどの程度のリスクがあるのだろうか？ 食べ物による窒息死亡事故のほとんどは高齢者 総務省・全府省 政府統計の総合窓口（e-Stat） 人口動態調査において表「不慮の事故の種類別にみた年齢別死亡数」のうち「その他の不慮の窒息」の「気道閉塞を生じた食物の誤嚥」によるものを抜き出したのが次の表だ。 平成総数0歳1～4歳5～9歳10～14歳15～29歳30～44歳45～64歳65～79歳80歳～不詳 9年3,66935156123625101,2281,7863 10年3,95640106318685371,3321,942- 11年4,08129
あから2010合議サーバログを可視化してみた - A Successful Failure
2010年10月17日 あから2010合議サーバログを可視化してみた Tweet 10月11日に開催された清水市代女流王将とコンピュータ将棋「あから2010」の対戦は「あから2010」の勝利となった。コンピュータが将棋のプロを破った初めてのケースである。対局前の展望、技術解説、棋譜再現Flashなどは次のエントリを参照いただきたい。 コンピュータ将棋の現状：三人寄れば文殊の知恵は正しいか？ 清水女流王将 vs コンピュータ: 世紀の対局を楽しむために さて、情報処理学会は、棋譜と合議サーバのログを公開している（今気づいたが、各プログラムの読む筋も追加されている）。コンピュータ将棋や囲碁の掲示板ではYSS開発者の山下氏がログについて簡単な解説を行っている。そこでスクリプトを組んで、各プログラムの合議過程がなるべく見やすくなるように可視化を試みてみた。 本来の性能を発揮していなかったあから20
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