世界には3つの色しか持たない文化がある、なぜ言語によって色を表す言葉の数が異なるのか？
by Paul 青・赤・黄・緑など、色を表す言葉の数は文化によって異なり、工業化された文化では使用される色名の数が多いのですが、工業されていない文化では色名の数が少ないことがわかっています。なぜ文化によって色名の数が異なるのかは、これまでの研究では明らかになっていないところなのですが、新たに研究チームが50年にわたって使われてきた定説とは別のアプローチでこの問題の解明に挑んでいます。 Color naming across languages reflects color use http://www.pnas.org/content/early/2017/09/12/1619666114 Analyzing the language of color | MIT News http://news.mit.edu/2017/analyzing-language-color-0918 Lan
人間の脳を模倣したプロセッサ-- IBMの「TrueNorth」がもたらす新時代
IBMは米国時間8月7日、同社が世界初のニューロシナプティックコンピュータチップと呼ぶものを発表した。人間の脳が持つ計算能力と出力効率を模倣したプロセッサだ。 「TrueNorth」という名のこのチップは、スーパーコンピュータ並みの性能を切手サイズのマイクロプロセッサに詰め込むことも可能になるかもしれない。現在のプロセッサのように総当たり方式の数学的計算によって問題を処理するのではなく、状況を理解し、あいまいさにも対処して、コンテキストに応じた処理をリアルタイムで実行できるように設計されている。さらに、コンピュータ史上最も電力効率が高いチップの1つとなり、新しいタイプのモバイルアプリやコンピューティングサービスを実現する可能性も秘めているという。IBMの研究責任者兼シニアマネージャーのDharmendra Modha氏はインタビューでこのように述べた。 人間の脳を参考にしたTrueNort
「どんなスキルでも1万時間練習すれば達人になれる」は正しくない：研究結果 | ライフハッカー・ジャパン
マルコム・グラッドウェル氏のベストセラー『Outliers』（邦題：天才！ 成功する人々の法則）で有名になった「1万時間の法則」とは、どんな分野のスキルでも、達人のレベルまで高めるには、だいたい1万時間くらいの練習が必要だという法則です。この法則は、「自覚的訓練」に取り組む練習時間の目安としてよく引き合いに出されますが、プリンストン大学で行われたある研究によると、この「1万時間」というのは間違いなのかもしれないそうです。プリンストン大学の研究では、「自覚的訓練」に関する他の88件の研究について分析しました。そこからわかったのは、練習が技量に与える影響の大きさはスキルの分野によって異なり、スキル習得のために必要な時間は決まっていないということです。「Business Insider」の記事では、各分野について分析結果の数値を紹介しています。 研究者たちは、研究対象とした分野全体として、練習量
ソーシャルネットワークの法則 - RyoAnna
進化生物学者のロビン・ダンバーは、ことばの起源がサルの毛づくろいにあると主張する。 通常チンパンジーは50匹程度の群れで行動するが、50匹という数は毛づくろいでコミュニケーションがとれる上限数と一致する。チンパンジーは比較的安全なジャングルで暮らしていたが、人類の祖先は危険なサバンナに出ていったため群れの数を増やす必要があった。群れの数を増やすと毛づくろいによる肉体的な接触が困難になる。そこで必然的に言葉によるコミュニケーションが生まれた。 ダンバーは群れの数と大脳皮質の大きさに相関関係があることを突き止めた。脳における新皮質の割合から、安定した関係を維持できる個体数の上限を算出すると、チンパンジーが50匹、人間が150人になった。150という数字は平均であり、実際には100〜230の幅があるが、これが軍隊や企業で統率が取れる上限数と一致していたため、大きな反響を呼んだ。 私は4年前にTw
ソーシャルゲームに対する協調行動研究の知見の適用 #TokyoWebmining 33rd
1) The document is a profile for TokyoWebmining, which is part of the Ameba Technology Laboratory at CyberAgent, Inc. It provides information about their research interests and activities. 2) Their research focuses on web mining, business intelligence, and developing new technologies like recommender systems and UI design using JavaScript. 3) One of the researchers, Kenji Matsuda, tweets at @mtknn
アンターネット。蟻は何百万年も前からインターネットのアルゴリズムを駆使していた
アンターネット。蟻は何百万年も前からインターネットのアルゴリズムを駆使していた2012.09.10 17:00 satomi 人類がインターネットを発明する遥か前からアリは餌探しでTCPと同じアルゴリズムを使っていたことがスタンフォード大の調べで明らかになり、早速｢アンターネット｣という世にもラブリーな名前がつきましたよ。 発見したのは、アリんこ研究歴20余年のデボラ・ゴードン（Deborah Gordon）生物学教授とバラジュ・プラバカー（Balaji Prabhakar）コンピュータサイエンス教授。 TCPは最初のパケットで帯域が小さいと判断するとデータ転送量を絞って調整しますけど、収穫アリも最初の食料探し隊の帰りがあまりにも遅いと｢食料があんまりない山だな｣と判断し、次に送る兵の数を絞っていたんですね。 スタンフォード・ニュースはこう伝えています。 収穫アリ（単独行動で種を探し回る）
30文字のパスワードを脳の無意識領域下の記憶内に保存する技術が登場
By Diamond Farah パスワードの重要性といってもピンキリで、たとえば軍事機密を閲覧できるパスワードともなると扱いは厳重になってきますが、それでも締め上げ暗号分析のように、パスワードを知っていたり入手できたりする人に直接的に働きかけることで盗まれてしまう可能性は残ります。 アメリカの神経科学者と暗号専門家の合体チームが、この「人間」という弱点をクリアしたパスワードシステムを開発しました。 Neuroscience Meets Cryptography:Designing Crypto Primitives Secure Against Rubber Hose Attacks (PDFファイル)http://bojinov.org/professional/usenixsec2012-rubberhose.pdf Unbreakable crypto: Store a 30-ch
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
脳とコンピュータとの違い
脳と現状のコンピュータは、計算モデル、アーキテクチャ、 アルゴリズムなどいろいろな観点からみて違いがあります。 はたしてコンピュータの上で脳と同じ機能は実現できるのでしょうか。 実現を難しくする要因として何が考えられるでしょうか。 ◆計算モデルの違い 計算する機械を数学的に抽象化したものを計算モデルと呼びます。 チューリングマシンは計算モデルの１つです。 チューリングマシンとは数学的に異なる計算モデルとしては、 例えば非決定性チューリングマシン、 （理想的な）アナログコンピュータ、量子チューリングマシン （量子コンピュータのモデル）があります。 これらはチューリングマシンよりも強力だったり速かったりします。 さて、「脳の計算モデル」はチューリングマシンと等価でしょうか、 それともより強力だったり速かったりするのでしょうか。 非決定性チューリングマシンは並列度が無限の計算機です。 脳は超並列
広告で生まれる「ニセの記憶」：研究結果 | WIRED VISION
前の記事 電子は「ほぼ完全な球体」：Nature論文 広告で生まれる「ニセの記憶」：研究結果 2011年5月27日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) フィードサイエンス・テクノロジー Jonah Lehrer 画像はWikimedia 筆者はあまり記憶力が良くない。子供のころの誕生パーティーも、どれも同じような記憶しかなく、自分のパーティーの記憶と、いとこの誕生パーティーを取り違えることもしばしばだった。 しかしそんな筆者にも、高校生活では映画のワンシーンのような記憶がある。金曜日の晩にフットボールの試合に出かけていて、North Hollywood Huskiesがまた負けるのを見ているのだ。友人たちと一緒に後ろのほうの席に座りながら、笑ったりうわさ話をしたりしていた。そして、自分の記憶では、われわれはみなコカコーラを細いガラス瓶から飲んでいた。その晩のほかの
意見共有で「集団の知恵」が低下：研究結果 | WIRED VISION
前の記事 Mac用マルウェア『MAC Defender』 意見共有で「集団の知恵」が低下：研究結果 2011年5月18日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) フィードサイエンス・テクノロジー Brandon Keim アムステルダムの『Euronext』証券取引所 Image: Perpetualtourist2000/Flickr 「集合知」(Wisdom of the crowd)とは、多数の個人の推測から、驚くほど正確な平均回答が導き出される統計的現象を指す。個人的バイアスが互いを相殺する結果だ。 集合知は、数量で表わせるような問題の推測において最もよく発揮されるため、集団の知恵というより、「集団の精度」と表現するのが適切かもしれない。この現象は何十年も前から文献に記されてきた。古くは1907年、イギリスの人類学者フランシス・ゴルトンが、見本市の来場者たちは
成功の理由は、才能より「意志力」：研究結果 | WIRED VISION
前の記事 セシウムの「環境的半減期は180〜320年」 成功の理由は、才能より「意志力」：研究結果 2011年4月 5日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) フィードサイエンス・テクノロジー Jonah Lehrer 画像はWikimedia 特定の分野に秀でた能力は、遺伝子によって決まる「才能」に基づくもの、という考え方がある。しかし、生まれもった才能は、過大評価されていることが分かってきた。 K. Anders Ericsson氏ら多くの研究者たちは、本当の才能とは、計画的訓練(deliberate practice)に励むこと、1万時間もの厳しいトレーニングを積むことだと主張している。 Ericsson氏は、影響力のあるレビュー論文(PDFファイル)『The Role of Deliberate Practice in the Acquisition of
普段から自然に浴びている放射線の量を一目で比べられる巨大なインフォグラフィクス（翻訳済：2011/05/02改訂）
東北地方太平洋地震に関連して、自然界に存在する放射線量と様々な安全基準を一目で比べられる便利な図が公開されています。放射線被ばくが心配な人もたくさんいると思いますので日本語に訳してみました。「今テレビで言ってた○○シーベルトってどれくらいなのかなぁ」と直感的につかみたいときにとても便利です。 このチャートを作成したのはおそらくネットで最も影響力があるWebコミック「XKCD」のチーム。さすがにタイムリーです。 追記（2011/05/02）： XKCDでの改訂を受けて、日本語バージョンも改訂を行いました。 下の図をクリックするとフルサイズで表示できます。1134×1133ピクセルと少しサイズが大きいのでご注意ください。 こんな感じで、色々なものから発せられる放射線量について一目で比べることができます。 ソース：Radiation Chart « xkcd ブログ「涙目で仕事しないSE」のなぐ
オーランチオキトリウムが、日本を産油国にする（1） | WIRED VISION
オーランチオキトリウムが、日本を産油国にする（1） 2011年2月25日 環境サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) フィード環境サイエンス・テクノロジー 1/4 （これまでの 山路達也の「エコ技術者に訊く」はこちら） 2010年12月、「オーランチオキトリウム」という聞き慣れない生物が新聞やネットのニュースで大きな話題を呼んだ。これは、オイルを作る藻類の一種で、従来よりも10倍以上高いオイル生産能力を持つという。バイオ燃料はいったいどこまで実用化に近づいているのか？ バイオ燃料を長年研究してきた、筑波大学大学院の渡邉信教授にうかがった。 燃料としてそのまま使えるオイルを作る「オーランチオキトリウム」 オーランチオキトリウムは、ラビリンチュラという従属栄養生物の一種。光合成はせず、有機物をエサとして取り入れる。 ──オイル生産効率の高い藻類「オーランチオキトリウム」の
やる夫で学ぶ科学史 (理科の歴史) etc
やる夫で学ぶ科学史 (理科の歴史)このブログでは、アスキーアートを用いてブログ管理人が興味をもった事柄を整理しています。 やる夫で学ぶ微分積分 高校数学で突如教科書に現れ、数学嫌いを増やす要因の一つにもなっている微分積分。 この物語では主にやる夫とやらない夫のアスキーアートを用いて微分積分に関する事柄を整理しています。 【登場人物】 やる夫 やらない夫 アルキメデス(Archimedes) ケプラー(Johannes Kepler) カヴァリエリ(Francesco Cavalieri) デカルト(Rene Descartes) やる夫たちで学ぶペニシリン誕生史 いまや病院や薬局で当たり前のように処方される抗生物質。その抗生物質を人類はいかにして手に入れたのか。 物語の中ではアスキーアートを用いて、人類が初めて手にした抗生物質ペニシリンの誕生に関わるお話を整理、紹介
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脱多数決──失われた「選挙への信頼」を科学の力で取り戻せ
メモを取っても記憶は定着しない：研究結果
ゲームの中の人工知能
http://antlabo.jp/html5/visualstory_star/
同時作業が得意な「2％の超人類」