アイデンティティーはindexじゃない

インターネットでアイデンティティーを検索するとオブジェクト指向にぶち当たる。でもその内容のほとんどがindexでありアイデンティティーではない。 そもそもアイデンティティーをオブジェクトにもてるはずないのに、さも持てるように書いてある。 

私がコンピュータに触れた40年前にもアイデンティティーは存在していた。それは、データベース設計における概念設計で出てきた。 たしか、アイデンティティーは「帰属性」であると教わった。 たとえば、「山田太郎」さんに役場市民課のAさんと小学校PTA会長Bさんが連絡をとりたい。でも、「山田太郎」さんは世界に一人しかいないのに、AさんとBさんの「山田太郎」さんのアイデンティティーは違う。


 要は、ゴッサムシティは世界に一つしかない一意な世界だが、バットマンが見るゴッサムシティとジョーカーから見るゴッサムシティは違う、それはゴッサムシティのアイデンティティーが違うからだ。 腕の良いデータベース設計者だったら、バットマンのゴッサムシティとジョーカーのゴッサムシティを違う町として構造化できるだろう。 どうも、見る人の「考え方、立場、価値観、アイデンティティーなど」によりアイデンティティーは違うと思う。（あっパラドックスだ） 

近頃思うのだが、己のアイデンティティーを発見するのは大変だが、友達は簡単に自分のアイデンティティーを発見する。たとえば友達が自分のことを「あいつヘタレ野郎だよな！」と言っていることを私は知っている。

日本には投資家がいない。

アップルのスティーブジョブズは嫌いだが、ピクサーのスティーブジョブズは好きだ。

ピクサーのスティーブジョブズはアップルのスティーブジョブズとは違い、ピクサーのデザイナーに、口は出さず、お金は出した。

そして完成したＣＧアニメションが「トイ・ストリー」だった。このアニメションは世界的にヒットし、ＣＧアニメションがビジネスになることをディズニーに、いや、世界にしめした。

そして、ピクサーをディズニーに売却し、ディズニーの重役になった。（でも、スティーブジョブズは、元々、ピクサーをディズニーに売るつもりで、ピクサーを買ったそうだ。）

ピクサーのスティーブジョブズは投資家としても最高だ。なぜなら、自分が投資した額の何百倍の利益を得られると分っていたからだ。

日本にはピクサーのスティーブジョブズのような投資家は現れないだろう。なぜなら、日本は資本主義国として踏まっているが、実態は資本主義国でないからだ。

その証拠は'80年代のバブルを見ればわかる。日本人は将来を見据えて投資するなんて思考がないことをバブルが証明したのだから！

SVG アニメション

SVGの存在を知ったのはほんの数年前だった。

さすがに、長い時間仕様を構築した結果だろうが、凄い。

EXCELのグラフ機能が陳腐に見えるのは俺だけだろうか！

なんとなくここまで

グラフィックプログラムなんて何も知らなかった。

でも、50を過ぎて、独学でグラフィックプログラムを勉強した。

今60過ぎだが、なんとかここまでグラフィックプログラムを作れるようになった。

まっ、ノンプロのプログラマーとしては上出来だろう。

学習機能を機械化できるのか

ルールのような手続き方の知識ベースを学習機能として、機械化するのは不可能だろう。

これは、だいぶ前から気がついていた。

でも、画像データなら可能かもしれない。

普通マップ系の画像変形はフィルータを使用する。

フィルータをマトリックス化できれば、このマトリックスを保存することにより、学習機能は実現可能だと思う。


まっ、俺が思いついたことだから、誰かやってるとは思うけど！

人工知能は名医でなければならない

'80年代初頭最も有名なエキスパートシステムは「Mycin」だった。

このエキスパートシステムは単純なルールに対して「はい」「いいえ」を応答することで診断するものだった。

当時、この「Mycin」よりシステムを動作させる「E Mycin」の方が有名だったと思う。

ルールとは早い話、if分である。

つまり、ルールとはオブジェクト指向で蓄積されたデータから、if文で結果を導きだす方法だった。

今の人工知能は、これとは別だとは思うが、基本的には同じだと思う。



昨年末待望のPS4を購入した。

ゲームがしたたかったこともあるが、テレビでHuluを見たかったのが最大の理由だ。

先日、Huluの動画で「Dr.HOSE」を見た。

内容は、難病の原因を突き止め患者を助けるものだ。

普通、名医と聞いて連想するのは、温和で人受けの良い人だ。

だが、このDr.HOSEは毒舌で自己中心的な、嫌な奴だ。



この嫌な奴は、人が嫌がることを平気で言う。

では、こんな嫌な奴が名医と呼ばれる原因は、シャーロックホームズ並みの観察力にある。

普通の人は、毎日付き合っている家族でも、父親に微熱があるなんてことは気づかない。

この嫌な奴は、普通の人が見逃す変化を見逃さない。

そして、この嫌な奴は、変化の原因を見つけるまで執念深い。



この「Dr.HOSE」を見て、思ったことは、ルールベースの人工知能には限界がる、と感じたことだ。

ルールベースはシングルスレッドだから、一つの事象を突き詰めることしかできない。

だからと言って、ルールベースをマルチスレッドにしたからと言って解決するわけではない。

ルールベースの人工知能は、普通の医者レベルまで高められるだろう。

でもこれではだめだ。

人工知能は名医でなければならない。

スーパーコンピュータ に期待すること

スーパーコンピュータなんて大学も出ていない無学の俺に無縁の代物だ。


この前、スーパーコンピュータ京の実績を特集していた。

たしか、スーパーコンピュータ京の実績は

・気象予想
・風洞試験
・心臓シュミレーション
・地震避難シュミレーション
・医療薬化学シュミレーション
etc

などのシュミレーションだった。

で、疑問に思ったことは、上記シュミレーションをスーパーコンピュータを利用して行う理由だ。

俺が考えるに、上記シュミレーションはほとんどがパーティクル・システムである。

パーティクル・システムは炎のような粒子一つ一つの動きを計算することだから、

単純に、

分散システムで、各々の粒子を計算し、

分散システムに記憶（ビックデータ）し、

高性能GPUで画像化すればいいことではないだろうか？

そこで、無学の俺が、高学歴の学者さん、官僚さんにお聞きしたい。

スーパーコンピュータを作ったはいいが、本当にスーパーコンピュータの応用を創造できるのですか？



今、コンピュータの世界は、オープンソースが常識である。

でも、日本のスーパーコンピュータは世界とは逆行してクローズソースの世界だ。



俺がスーパーコンピュータに期待することは、

映画「マトリックス」の世界だ。

つまり、誰もが、現実と勘違いするぐらい物理計算化された世界だ。

この仮想現実の世界は、今の技術では不可能だ。

でも、目標にはなる。