「私は競争と評価が大嫌いです」、そして、文化を創ることについて - Imagine with 加藤和彦
本内容の続編を「研究とは、嬉々としてモノ作りに励むこと」に公開しました。（1月6日） 以前、「文化とはなんだろうか？」というブログを公開した。2009年12月14日に開催された「情報技術を文化へ」と題したシンポジウム中の長尾真先生（国立国会図書館長）の講演の紹介と、それに対するコメントであった。 長尾先生の後、パネル討論をはさんで、原島博先生（東京大学名誉教授）が講演された。 原島先生は今年３月に東京大学を定年退官され、同月に最終講義を行った。その最後で「私は競争と評価が大嫌いです。」と仰ったそうである。大学は今、競争的外部資金の獲得状況や、教員や大学自体の評価がうるさく問われるようになった。原島先生ご自身、そのようなことに関わるお仕事をいくつもなさっている。その中でのご発言である。 なぜ自分が「競争と評価」が嫌いなのか、それを深く考えて、世に問いたいと考えたのが、今回のシンポジウム開催の
Mindware World 〜最新情報と解説〜 | フレーム問題、次元の呪い、醜いアヒルの仔の定理（２）
醜いアヒルの仔の定理により、客観的な類というものは存在しない、ということが証明されています。 「類」というのは、物事の概念でもあります。つまり、（我々人間という存在を離れての）客観的な概念というものも存在しない、ということです。心理学でいう「ゲシュタルト崩壊」がなぜ起きるかの理由は、ここにあります。徹底的に物事を客観視して理詰めで考えていくと、何が何だかさっぱりわからなくなるという状態です。 心理学での「ゲシュタルト崩壊」、人工知能での「フレーム問題」、データマイニングでの「次元の呪い」、そして分類問題での「醜いアヒルの仔の定理」は、同じことを異なる分野から見たものだと言えるでしょう。 『認識とパタン』では、醜いアヒルの仔の定理から抜け出して、我々が意味のある世界を獲得するのには、「ある特性が他の特性よりも重要であるということを認めなければならない」としています。 つまり、データマ
Mindware World 〜最新情報と解説〜 | フレーム問題、次元の呪い、醜いアヒルの仔の定理（１）
Michael Polanyiの『暗黙知の次元』は、何のことはない1960年代に書かれたパターン認識に関する科学評論でした。 それが30年後に誤読されてナレッジマネジメントの理論的根拠に祭り上げられてしまいました。「理論的知識」と「実践的知識」を区別することはよい考えでしたが、「実践的知識」を神秘化してみたり、それでいて、それを言葉で表現させてみようとしたり、わけのわからない議論がやまらないので、はっきりと間違いを正しておくべきだと思って前回の記事を書きました。 そこでその責任を果たすために、『暗黙知の次元』を読んだら、次に何を読むべきかをお示しします。それは、岩波新書の『認識とパタン』渡辺慧著です。これを読むと1970年代の状況がわかります。 さらに現在のデータマイニング技術の大元になっている基本的な思想もちゃんと理解できます。近年出版されているデータマイニングの一般向け解説書の多
kd木 - Wikipedia
3次元のkd木。根セル（白）をまず2つの部分セルに分割（赤）し、それぞれをさらに2つに分割（緑）している。最後に4つのセルそれぞれを2つに分割（青）している。それ以上の分割はされていないので、最終的にできた8つのセルを葉セルと呼ぶ。黄色の球は木の頂点を表している。 kd木（英: kd-tree, k-dimensional tree）は、k次元のユークリッド空間にある点を分類する空間分割データ構造である。kd木は、多次元探索鍵を使った探索（例えば、範囲探索や最近傍探索）などの用途に使われるデータ構造である。kd木はBSP木の特殊ケースである。 kd木は、座標軸の1つに垂直な平面だけを使って分割を行う。BSP木では分割平面の角度は任意である。さらに一般的には、kd木の根ノードから葉ノードまでの各ノードには1つの点が格納される[1]。この点もBSP木とは異なり、BSP木では葉ノードのみが点（ま
バイナリ空間分割 - Wikipedia
バイナリ空間分割（バイナリくうかんぶんかつ、英: binary space partitioning、BSP）は、（N次元）空間の（(N-1)次元）超平面での分割を再帰的に繰返し、何らかの目的に適したデータ構造を構築する手法である。3次元コンピュータグラフィックスへの応用では、シーンをBSP木（BSP tree）と呼ばれる木構造による表現に変換する。 元々は、画家のアルゴリズムのために、シーンを前処理しておくことで効率を向上させる手段として提案されたものである。つまり、あらかじめシーン中に存在する全てのポリゴンについて、ある1枚のポリゴンを「根」として、残りのポリゴンについて、そのポリゴンより表側にあるか、裏側にあるかという分類を再帰的に適用して、2分木に構成してしまえば（両側にまたがっている場合には分割してしまう）、描画する時には、画家のアルゴリズムであれば、各ポリゴンについてカメラ（視
分枝限定法 - Wikipedia
分枝限定法（ぶんしげんていほう、英: branch and bound, BB）は、各種最適化問題（特に離散最適化と組合せ最適化）の最適解を求める汎用アルゴリズムである。分枝操作（英: branching operation）と限定操作（英: bounding operation）から構成される。全ての解候補を体系的に列挙するもので、最適化された量の上限と下限の概算を使って、最適でない候補は「ひとまとめに」捨てられる。 1960年、A. H. Land と A. G. Doig が線型計画法の手法として最初に提案した。 関数 の最小値を求める最適化問題を考える。 とする。 分枝限定法には2つの手続きが必要である。 分枝 第一は分枝操作である。場合分けにより部分問題に分割する。つまり、与えられた集合 に対して、 となるような複数の集合 に分割（分枝）する手続きである。 における の最小値を
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Web File Manager | Drupal.org