金持ちイジメに見えて金持ちに有利になる世論誘導｜shinshinohara
もう二十年ほど前から「東大に進学するのは裕福な家庭」という報道が繰り返されている。そしてそのことを知っている人は非常に多く、今や常識。そのためか、街角インタビューでも「どうせ東大生は金持ち出身なんでしょ、だったら学費上げても構わないでしょ」という意見が。 これは恐らく「金持ちからはふんだくったらいい、ざまあみろ」という報復感情も多少手伝っているのだろう。 しかし実態は逆になる。金持ちには150万円の学費なんか痛くもかゆくもない。しかし貧困家庭ではとても支払えない金額。単に貧困家庭を大学という学歴から締め出す効果しか起きない。 これと似たことが政治でも。日本では「政治家はカネに汚い」というイメージがある。どうせ権力を利用してお金儲けしてるのだし、元々金持ちだろうから、政治家は無給にしてタダ働きさせればいい、という意見がしばしば出る。これを、金持ち政治家に一矢報いるアイディアくらいに思う人が少
石油が採れづらくなっている｜shinshinohara
石油が採れづらくなっている。石油を採るのにかかったエネルギーより、たくさんの石油エネルギーが採れなければ、経済的にもエネルギー的にも意味がない。石油が噴水のように吹き出していた時代は、採掘エネルギーの200倍の石油が採れたという。しかしシェールオイルは10を切っている。 エネルギー的に黒字にするためには、採掘エネルギーの3倍は必要。石油をガソリンや軽油に作り替えるのにもエネルギーが必要だから。この数値にどんどん近づいている。石油大手は、採掘エネルギーがかかりすぎて採算が悪くなり、石油に投資しなくなっている。しかも。 2019年から2020年にうっかり、サウジアラビアは石油を増産してしまい、石油価格が大幅に下落したことがあった。新型コロナで需要が低迷していたことも手伝って、石油価格は大いに低迷。この結果、シェールオイルを採掘する会社は投資を諦めたりするところが増えたらしい。 この時に投資が減
人工知能、深層学習、ビッグデータ解析の限界は？｜shinshinohara
昔、ビッグデータ解析の専門家が来て。水耕栽培でビッグデータ解析を行い、植物の生育を最大化する条件を見つけたい、と言ってきた。私は無駄だからやめておいた方がよい、と言った。私がビッグデータ解析や深層学習のことを知らないと思って、いろいろ説明してくれた。一応ひととおり聞いたうえで。 「やっぱりうまくいかないでしょう」と申し上げた。なぜか、とまた説明を始めようとしたので「まあ、ちょっと聞いてください」。「ビッグデータ解析や深層学習で必要なデータは、植物が大きく育つ、という目的のために集めるんですよね？」と尋ねた。うなづいてくれた。 「たとえば人間の健康診断で、肝臓が悪いかどうかを調べるために、足の大きさを分刻みで計測するビッグデータ解析するとしたら？おそらく、足の大きさのビッグデータでは肝臓が悪いかどうかを判断できないでしょう。足の大きさは、肝臓の健康と連動しているパラメーター（数字）ではないか
「ジョブ制」考｜shinshinohara
知人によると、日本の強みは、職場で困ってる人を見かけたとき「どうしたの？手伝おうか？」の言葉がスッと出ることじゃないか、という。外国人はこうはいかず、「それはオレの仕事じゃない」とつれなく通り過ぎてしまう。困ってる人はいつまで経っても困り続けることになる。 ジョブ制は、移民の多い国で考えられた工夫だと思う。民族も文化も全然違う、場合によってはその国に来たばかりで右も左もわからない人間に、「お前の仕事はこれ」と明確に領分を決め、それをやりきれるようなら仕事を続けられ、出来ないようなら解雇、というやり方。 仕事の内容が明確なジョブ制は、逆に言えば融通がきかない。契約前に想定していない仕事が発生すると、「それはオレの仕事じゃない」とみんな拒否する。外国企業で人の上に立つ人間は給料高い代わりに夜中まで働く過重労働なのは、ジョブ制で割り振れないのを全部片さなきゃいけないからかも。 日本は「チーム」で
まずは五感で観察、理論は後｜shinshinohara
もう１０年近く前になるけれど、「すいえんさー」というNHK教育の番組が面白くて。特に衝撃的だったのは、大学対決。私が初めて大学対決を見たのは、京都大学との対決だった。A4の紙で作った物体の滞空時間を競うという競技。京大の学生は博学さと理論知を発揮して、様々な形の物体を作った。かたや。 アイドルグループのすイエんサーガールは、中学高校生の女の子たち。飛行体の知識も理論もなく、流体力学ももちろん知らなかった。理論からいけない彼女たちは、ともかく紙を色々折っては、落としてみた。すると意外なことに、無加工のA4の紙が一番滞空時間が長くなることに気がついた。 ただし無加工の紙は、ものすごく早く落ちることもあった。彼女らは、滞空時間が長い時と短い時の違いを観察した。滞空時間が長い時は横にシーソーのように揺れて徐々に落ちるのだけれど、早く落ちるときは揺れ過ぎて紙が縦になり、一気にまっすぐ落下するのが原因
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