妖怪は「霊魂」の存在を前提としている。人間や動物だけでなく万物すべてに霊魂が宿り、それは人間と同様喜怒哀楽の感情を持っていると考えられた。その霊魂の怒った状態は「荒魂（あらたま）」、喜んだ状態は「和魂（にぎたま）」と呼ばれ、天変地異や疫病から豊作まで霊魂の感情の動きが大きく影響していると考えられた。 「和魂」の状態にある霊的存在は「神」で、それに対して「荒魂」の状態にある霊的存在は「鬼」と呼ばれ、人間にとってのマイナスイメージを全て付託された。「和魂」と「荒魂」という分類とともに、「荒魂」であっても制御されているかいないかで大きな違いがある。この場合の制御、とは祭祀されているかどうかの差で、理解できない超常現象全般を広義の怪異とするなら、狭義の意味での妖怪・怪異現象は制御されない霊魂によっておこされるとされる。 まず第一に「出来事（現象）としての妖怪」が知覚される。薄気味悪い音や匂い、得体

デキる人は相手の話を構成に整理して、わからない部分を質問します。相手の言ってることを自分なりに整理するのが、デキる人の質問「文法」。文法の型は話のテーマで変わりますが、究極的には4つの文法に集約されます。 実はこの4つの文法には共通点があります。すべてアーティストDAIGOさんのDAI語録みたいな、アルファベットの略語なんです。 ■　デキる人の質問・4つの文法 ①MMM 「目的、目標、問題」の略。何をやるべきかがテーマの時に話の構成を整理する型です。 ・目的:なんでそれをしたいのか、それをするとどんなよいことあるのか ・目標:目的をみんながわかるように数値化したら何になるか ・問題:目標数値と現実に、どれだけGAPがあるのか そして課題～どうやったら、そのGAPを埋めれるのかを考えます。 ②IPO 「Inputo Process Output」の略。やるべきことは決まっ

本連載は、コンテナ仮想化技術を使ったアプリケーション実行環境構築プラットフォームである「Docker」をつかって、ソースコードのバージョン管理ツールやコミュニケーションツールなどの開発支援ツールの導入を行う手順をご紹介します。今回は、プロジェクト管理ツール「Redmine」と社内チャットツール「Let's Chat」の実行環境を構築する手順について解説します。 はじめに 前回は、Dockerを使って、アプリケーション開発の現場でよく利用されている、アプリケーション開発支援ツール「GitLab」と継続的インテグレーションツール「Jenkins」の実行環境を構築する手順を説明しました。 さらに、チーム開発を成功させるためには、進捗管理やメンバー間の円滑なコミュニケーションが重要になります。今回は、以下の開発支援ツールの実行環境を構築する手順について説明します。 プロジェクト管理ツール「Redm

米Googleと米Facebookによる「AI（人工知能）囲碁」を巡る勝負で、まずはGoogleが先勝した。両社は2016年1月27日（米国時間）、AI囲碁プログラムに関する論文をそれぞれ発表。「ディープラーニング（深層学習）」を採用する点は共通するが、プロ棋士に勝利したGoogleがFacebookをリードしている。 GoogleのAI研究部門であるDeepMindは27日、英「Nature」誌に「Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search」という論文を発表し、同社が「AlphaGo」というAI囲碁プログラムを開発したことや、AlphaGoが2015年10月に囲碁のヨーロッパチャンピオンであるFan Hui氏（プロ2段）と5回対戦し、全勝したことを発表した。Facebookも同日「Better Co

1990年に発売されたのがＳＦＣです。ファミリーコンピューターの続編として、21世紀のゲームを作り上げたのが任天堂でした。 近年、ＳＦＣの評判はますます高まっています。きれいな画面表示、シンプルな操作性とハード面の実力に加え、何度でも楽しめるバランスとソフト面でも抜きんでた作品に恵まれていました。 目まぐるしく変化する時代の中で、社会情勢が変化しても、今なお楽しみながらプレイするゲームが数多く残されています。 そこで、慶應大学の学生がおススメするＳＦＣの名作１０選を紹介する小論文です。 福澤諭吉は『福翁自伝』において以下のように述べています。 「元来私が家におり世に処するの法を一括して、手短に申せば、すべて事の極端を想像して覚悟を定め、マサカのときに狼狽せぬように後悔せぬようにとばかり考えています。」 まさに、このようにすべてのことの極端を作り上げたのがＳＦＣであります。 めまぐるしく変わ

このブログで何回も取り上げているように、ニューラルネットワークを用いた機械学習はかなりの力を発揮します。畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network, CNN)は画像中で近くにあるピクセル同士の関係に注目するなど画像の特徴をうまくとらえたネットワークを構築することでかなりの成功を収めています。ノーフリーランチ定理が示唆するように万能の機械学習器は存在しないため、対象とするデータの特徴を捉えた学習器を構築することが機械学習の精度を上げる上で重要になります。 そこで今回は時系列データの解析に向いた回帰結合ニューラルネットワーク(recurrent neural network, RNN)の精度を上げるのに重要なLSTMを取り上げます。 この記事では誤差逆伝搬などのニューラルネットワークの基本知識は説明しません。誤差逆伝搬についてはPRMLの5章やNe