「稲田朋美」とは何だったのか？もてはやされた「保守政治家」の凋落（後藤 和智） @gendai_biz
「次の総理大臣」から一転 6月に私が寄稿した文章「『ヤンキー先生』とは一体なんだったのか？ 疑わしき「熱血」の正体——義家弘介・文科副大臣の過去を解剖する」（http://gendai.ismedia.jp/articles/-/52059）は、大きな反響を呼びました。 2000年代初め頃からメディアに若い世代の問題に「全力で」取り組む「ヤンキー先生」として露出するようになった義家氏が、2007年に自民党の議員になり、その後、同党の保守的な動きに取り込まれていく様を、現在の我が国の社会における「言論」の役割と絡めて論じ、現在の「言論」の危うさに気付かれた方は少なくないと思います。 今回はその「保守文化人発の政治家」の流れに属する、稲田朋美・元防衛大臣について扱います。 元々稲田氏は安倍首相に代表されるような自民党の中でも右派的傾向の強い人脈を支える人物として注目を浴びてきました（後述すると
機械翻訳と意味 - アスペ日記
ここ最近、Google翻訳がリニューアルされ、性能が向上したという話が流れてきたので、さっそく試してみた。 ぼくが真っ先に試したのは、「母は、父が誕生日を忘れたので、怒っている。」だ。 なぜこの文が気にかかっていたかは後述する。 結果は次の通り。 "My mother is angry because my father forgot her birthday." すばらしい。 では、「母は、父が鞄を忘れたので、怒っている。」はどうだろうか。 "My mother is angry because my father forgot his bag." 完璧だ！ 「誕生日を忘れた」の場合は「母の誕生日」と解釈し、「鞄を忘れた」の場合は「父の鞄」と解釈する。 これこそ、利用者が翻訳に求めるものじゃないだろうか。 しかし、ここまでだった。 次にぼくは、「父」と「母」を入れ替え、「父は、母が誕生日
ディープ・ラーニングがぶつかった分厚い壁---最先端のAIでも、人間のように言葉を操ることはできない!（小林 雅一） @gendai_biz
ディープ・ラーニングがぶつかった分厚い壁---最先端のAIでも、人間のように言葉を操ることはできない! 先週のコラムでは、マイクロソフトが開発したAI女子高生を「りんな」を取り上げた。現在、その会話能力はお世辞にも高いとは言えないが、今後とも劇的に改善することは（少なくとも当面は）ないだろう、と述べた。 筆者がそう予想する理由は、「りんな」の基盤技術である最先端AI「ディープ・ラーニング」が今、分厚い壁にぶつかっているからだ。それを以下、説明していきたい。 「見て、聞くAI」は「言葉を操るAI」にも応用できるのか? ディープ・ラーニングは今までのところ「画像認識」や「音声認識」など、いわゆるパターン認識の分野で極めて高い性能を示している。この大きな理由の一つは、ディープ・ラーニングが本格的な脳科学の研究成果、中でも大脳の視覚・聴覚野などに共通する認識メカニズム「スパース・コーディング」を導
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