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2025-02-16
■anond:20250216180327
そもそも、デザインやアニメやゲームの現場ですでに使われてるからな
海外のだけど登場人物は日本人なのでわかると思う。あとCCボタン押して字幕つけたら良い
Artificial intelligence, a tool or a threat for Japan's manga industry? • FRANCE 24 English
日本の漫画業界は、人工知能をどのように活用するかというジレンマに直面している。
一部の漫画家は、この技術によって労働集約的な仕事がずっと楽になると考えているが、他の漫画家は、自分たちの作品がAIによって違法にコピーされたと主張し、盗作訴訟を起こしている。
2025-02-15
■DTMで無料拡張プラグインを使うなと言うので逆に紹介したるわ
どう考えても無料拡張プラグインを紹介してくれるDTMerの方が「カッコイイじゃねーか！」と思うので格好付けるため紹介する
Dexed
世の中にはYAMAHA DX7オマージュやクローンと呼ばれるシンセサイザーは多数あるけれどDexedはエミュレーターとして扱われている。
その理由はYAMAHA DX7をシステムレベルで再現することが開発目標となっており、DexedはDX7実機のSysExすらもサポートしていてDX7の音色拡張ROMデータを読み込むことができる再現度が強み。
欠点は、あまりにもYAMAHA DX7へ寄り過ぎているためか内蔵エフェクターが搭載されておらず、DX7でもエフェクターを接続することが当たり前に行われていたことがDexedでも踏襲され、Dexedにエフェクタープラグインを接続することが前提となってしまっている。
そもそもデジタル処理のFM音源なのでDexedはDX7の音の再現度も相当に高いが、DexedでFM音源を再生すると「綺麗すぎる」「温かみがない」と評されることが有る。これはシステムレベルでDX7を再現したことによって現代のD/Aコンバーターやオペアンプの性能が高すぎるからこそ起きる。
Vital / Vitalium
現代の電子音楽シーンでウェーブテーブルシンセシスの存在感を否定する者なんて誰も居ない。
DTMではNative Instruments MassiveとXfer Serumが登場したことによって様々なメーカーがソフトウェアウェーブテーブルシンセサイザーを雨後の筍のように開発したが、Vitalはそんな雨後の筍の後発ソフトウェアウェーブテーブルシンセサイザーの中でも存在感を示すことに成功した。
一目見てわかる最大の特徴はMicrosoftメトロUI、Appleフラットデザイン、GoogleマテリアルデザインとIT界隈ではモダンなUIが発展していく中、Vitalはそれらのデザインを取り込み、難解なウェーブテーブルシンセシスにわかり易さを目指している。ほとんどの操作はマウスの左クリックで完結でき、右クリックの奥に大事な機能が隠れていることは少なく、LFOなどをドラッグ＆ドロップできる箇所も明示され、ADSRエンベロープの動きもわかりやすい。
更に、野心的な試みはその製品展開でも行われ、Vitalソフトウェアシンセサイザー本体は無料で、ウェーブテーブルや音色プリセットは有料というスタンスを取った。併記されるVitaliumは、Vitalがオープンソースで開発されたことへ端を発し、オープンソース環境を維持したまま開発を継続するためVitalからの派生プロジェクトとしてVitaliumが生まれた。命名からわかるようにGoogle ChromeとChromiumの関係に近い。
欠点はまだまだ発展途上でユーザー数でMassive(Massive X)やSerumに及ばなく、情報が少なめであることだろう。
Surge XT
元来は有償としてVember Audio名義で提供されていた。開発者はDAWのAbleton Liveの開発経験があり、続けて新しいDAWのBitwig Studioを立ち上げ、Bitwig Studioの開発へ集中するため開発継続は困難としてSurge XTをオープンソース化した。オープンソース化をきっかけに多数の人が開発へ携わるようになり、オープンソース化後の方が有償時よりも高機能になったという面白い経緯を持つ。
Vital / Vitaliumを知った後であるならばSurge XTの外観は一目見て古臭いことがわかるものの開発開始時期は2000年代初頭であるから仕方がない。旧来ソフトウェアシンセサイザーの外観に慣れ親しんだ者であるならばオシレーターセクション・フィルターセクション・エンベロープセクション・アンプセクションなどの位置が逆にわかりやすいかも知れない。
古臭い外観とは裏腹にシンセシスはマルチパラダイムで、減算方式を基本としながらも多数の協力者のお陰でウェーブテーブル方式まで組み込まれた最新のものとなっており、昔懐かしいシンプルな音色からColour Bassグロウサウンドのような複雑怪奇な音色まで作ることが出来る。
その幅広い音色を可能とする理由はLFOはサブも含めて12個もあり、それら12個はエンベロープモードへ切り替えることが可能で、更にモジュレーションマトリクスなどを設定可能なマクロは6個もあるなどシンセサイザーギークが非常に喜びそうな内容だ。
加えて、Surge XT Effectsとしてエフェクター部分が別個の独立とした拡張プラグインとして切り離されており、Dexedのような内蔵エフェクターを持たないソフトウェアシンセサイザーを使用する際にも役立つ。
欠点はやはりその古臭い外観と、膨大な機能を搭載したことによるシステム全体の機能把握の困難さだろう。モダンな操作体系に慣れている初心者や若者からすると非常にとっつきにくいのも問題となる。
ADLplug / OPNplug
YAMAHAが開発したYM2612とYMF262のエミュレーターフロントエンド。
YM2612はOPN2、YMF262はOPL3と表現したほうが聞き馴染みのあるかも知れない。つまり富士通FM TOWNSやPC-8801やSEGAメガドライブ、サウンドカードSound Blaster Pro2などに搭載された、いわゆる8bitサウンドFM音源のエミュレーターフロントエンドだ。
なぜADLplug / OPNplugをエミュレーターフロントエンドと称するか？と言えば、実はADLplug / OPNplugはオープンソースで複数存在するYM2612とYMF262のエミュレーター(ADLplug / OPNplugではコアと称する)を好みに応じて切り替えることが可能なフロントエンドであるため。
エミュレーター(コア)ごとの実装の違いで微妙に音色が違っており自身が求める8bitサウンドを追い込む際に、同一のユーザーインターフェースで操作できるのは非常に有り難い。
このような事が可能な8bitサウンドシンセサイザーは商用を含めても他に存在しておらず、はっきりと言ってしまえばADLplug / OPNplugがこれら8bitサウンドシンセサイザー実装の実用上の頂点である。
プリセットも充実しており、プリセットは実在ゲームタイトルでまとめられおり「あのタイトルのレーザービーム発射音や爆発音を自分の音楽に組み込みたい」のような要望にも十分に応えられる。
欠点はやはり「綺麗すぎる」ことか。エフェクターで汚しを入れるなどして当時を再現してみたい。
OpenUTAU
UTAUと言えばYAMAHA VOCALOIDへ影響を受け開発され、今や小さいとは決して言えない規模のコミュニティを形成する一大ジャンルとして日本の音楽シーンへ定着しているが、OpenUTAUはそのUTAUの精神的後継シンセサイザーである。
当時のVOCALOIDやUTAUを知る者からすると「精神的後継とはどういうことか？」と疑問に思うだろうが、実は現在UTAU本家の開発は終了している。
そこで有志が集まり開発開始されたのがOpenUTAUであり、UTAU本家とは別体制で開発されている以上は正式な後継とは言えないので精神的後継とされている。
OpenUTAUは精神的後継であるが、その機能性は本家UTAUを既に凌駕しており、現在のUTAUコミュニティではこのOpenUTAUがデファクトスタンダードとなり、しかも対応プラットフォームはWindowsのほかMacやLinuxまで幅広くサポート。何ならChromeOS(Crostini)上でも動くことを筆者自身が確認している。
「OpenUTAUは拡張プラグインじゃないだろ！」というツッコミは聞こえない。
Odin2
モジュラー方式を採用したマルチパラダイムのハイブリッドシンセサイザー。
コンパクトなモジュラーケースへオシレーターやフィルターなどのモジュールを選択して好みの音色を作っていくという方式を採用しているが、Odin2のモジュラー方式は限定的であり、限定的なモジュラー方式が本来は難解であるはずのモジュラーシンセサイザーをスゴく容易に扱うことへ貢献している。
ライトユーザー向けのモジュラーシンセサイザーかと侮るのは早計で、オシレーターにはウェーブテーブルを選択できるなどしっかりとモダンな需要を抑えている上に、マニアックな部分では変調方式にFMのほかPM(Phase Modulation)が存在しており開発者のこだわりを感じる。
欠点は触ってみると意外と高機能であることには気付くものの、更に突っ込んで触り続けているとVital / VitaliumやSurge XTに比肩できるほどの音作りの幅は無いことへ気付かされることだろうか。例えばJC-303のベースじゃ物足りないみたいな時にシンプルでありながら一味加えたベースサウンドをサクッと作る際に便利だろう。
この手のサウンドは高機能すぎるシンセサイザーだと出来ることが多すぎてアレもコレもとやってるうち逆に時間がかかる。ある程度高機能である程度機能が絞られたOdin2のようなシンセサイザーの方が直ぐにまとまるのだ。
Monique
ありそうで無かった一風変わったモーフィングするシンセサイザー。
Moniqueは説明に難儀する。
オシレーターセクションが2つあり、それぞれのオシレーターセクションには3つのオシレーターがあるのだが、Moniqueはその2つのオシレーターセクション間をモーフィングすることが可能だ。
意味がわからないかも知れないが、これは決してDJミキサーのクロスフェーダーの様に2つのトラックのゲインを切り替えるのではなく、オシレーターAセクションで設定した数値がオシレーターBセクションで設定した数値へモーフィングしていくのだ。
つまりサイン波をノコギリ波に、ベースサウンドをキックサウンドに、エレピサウンドをスーパーソウにモーフィングさせることができる。説明が本当に難しい。
この説明を理解した人は「もしかしてMoniqueはウェーブテーブルを作れるんじゃね？」と気付くだろう。
そうなのだ、今アナタの手持ちのウェーブテーブルに物足りなさを感じるのであればMoniqueはアナタが持つアナログシンセサイザーの知識を活用してウェーブテーブルを作ることができる。
Moniqueは単体ではそこまで威力を発揮するシンセサイザーではない。しかし使いどころを真に理解したとき間違いなく音作りの幅は広がっていく。
GeonKick
GeonKickは明らかにSonic Academy KICKシリーズのクローン・オマージュで使い勝手も操作感の違いは多かれ少なかれあるが操作感覚としては同じ。最新版であるKICK 3に含まれる機能はないがKICKシリーズの無償代替品として非常に良い選択肢となる。
プリセットもRoland TR-808風があったりと直ぐに欲しいものは揃っており、他のサンプリング音源も追加で読み込んでGeonKick上で編集することが可能なので満足感が高いだろう。
欠点はGMの非サポートで、MIDIの割当はGeonKick上で自ら行わなければならず、更にその方法が非常にわかりにくいのでGMサポートが存在して当たり前のユーザーからすると、GeonKickのMIDI設定がデフォルトのままDAWからGeonKickへキックMIDI送信しても音が鳴らなくて頭の中が疑問符でいっぱいになること。
Salamander Grand Piano V3
CC-BY-3.0ライセンスで配布されているSFZ形式のピアノサンプリング音源。
信じられないかも知れないが、家電量販店で5〜10万円前後で売っている電子ピアノよりも高音質でサポートしている機能が非常に多い。
サンプリング元となっているピアノはYAMAHA C5、音質は48kHz/24bit版と44.1kHz/16bit版が存在。ベロシティ感知範囲は16段階、サンプリングターゲットは1オクターブ中の3音(基準音から前後1音はピッチシフト)、鍵盤リリース音やダンパーペダル音もサポート。
かつて、ピアノの音が良い無料のサンプリング音源と言えばYAMAHA S-YXG50だという記憶がある者からすると異次元の音質。 S-YXG50のサイズは4MBだったがSalamander Grand Piano V3はピアノだけでWAV形式だと1GBを超えている。
欠点は楽器数が多く騒がしいポップスやロック、電子音楽などでは気にならないがソロピアノでゆったりな曲を弾くとダンパーペダル動作時の鍵盤リリース音の動作のおかしさがあること(※バグではなく仕様)。
家電量販店で5〜10万円前後で売っている電子ピアノよりも圧倒的にマシではあるが、最新のそこそこ高価な有償ピアノ音源と比較してピアニッシモの様な弱い音の表現力が少々物足りないことも欠点の1つだろう。
ソフトウェアとして音質・機能性共に入門向け電子ピアノを上回ってしまっているので、YAMAHAサウンドを好むのであれば電子ピアノからMIDI接続してPCで鳴らすのも悪くはない(※電子ピアノはスピーカーもハードウェア一体となった設計なので必ずしもSalamander Grand Piano V3が勝るとは限らない。ただしヘッドフォン使用時は明らかに勝る)
guitarix
guitarixの説明はギタープレイヤーには一言「KEMPERだ」で伝わる。KEMPERという説明で他に多くを語ることが逆に難しい。
ただし、元来の開発コミュニティはLinux界隈でありMacやWindwosは動くには動くがLinuxよりも積極的なサポートが乏しいのが少々残念。
Stochas
確率的ランダマイザを備えたマニアックなMIDIシーケンサー。
確率でMIDIトリガーするランダマイザを備えたDAWは珍しくもないが、Stochasはそれに加え、指定したMIDIトリガーへ対して別のMIDIトリガーをチェーンすることができる。
つまり、例えばMIDIシーケンサー上のコード進行を確率で別のコード進行へ変化させることが可能で、1小節ループでありながらも複数のコード進行を持つことが出来たりするマシンライブ向きなMIDIシーケンサー。
使いようによってはStochasの後段へ更にアルペジエーターを挿せば、ランダムにコード進行が変化するアルペジオを奏でることが出来るなど、知れば知るほどに可能性を感じる。
飽きさせないBGMを作成するのにも役立ちそうだが、必要ない人には本当に必要ないマニアックな拡張プラグインなのでココに挙げたのは本当に必要な人へ届けたいからである。
そんなに褒めるなよぉ？
どうだ？なかなか良いエントリだったろ？
おいおい褒めるな、褒めるな。そんなに持ち上げたってさ俺から出せるのは無償で使えるシンセやエフェクター、DAWなどがまとめられたURLとか無償で使えるSFZ形式のサンプリング音源がまとめられたURLを貼るくらいなもんだぜ？
まぁ少しは格好付けられただろうし俺は満足して去るわ。じゃあな。
■[ゲーム感想]
テイルズオブグレイセスfをラムダ倒すところまでクリアした。
- 全体的にどうしても薄っ平く感じる。アスベルのキャラとか含めて。骨組もすかすかというか。お話を肯定的に見れなくなっちゃった。
- 少年編から父ちゃん何も説明してないし、後になってみんなの事考えてたんですよーとかアホちゃうか伝わるわけねーだろとか思うし。
- フェンデルで追われて町から逃げたのに、再度入れて兵士に話しかけると手配書で見た顔だなとか言って何もしないのやばすぎでしょ。
- 繭ほったらかして全員でソフィ助けましょうもなんか大丈夫かとか思うし。繭調べる班と助ける班とで分けるところでは？とか。
- それにふらふらのソフィ連れ回すのも本人が来たいと言ってたとしても理解不能だし、誰かが付いてあげて寝かせておくみたいなのが普通の流れちゃうんかとか思う。
- エメロードも突然でてきて唐突に敵に回って消えた印象しかない。
- 最後もうリチャード許されようがないでしょとか、アスベル死んだらラムダ復活する時限爆弾みたいなもんで何も解決てないのではとかも思う。
戦闘は合わなかった。ここが評判良いみたいだけど合わなかった。
- CC制がどうにも合わない。
- 自分はどうやらフリーランで自由に動きまわって通常攻撃主体に動くのが好きみたいで、それができないグレイセスはどうにも合わなかった。
- CC切れたら回復に固まって、回復したら何発か打ち、再度離れて回復を待つみたいなのに面白さを感じなかった。
- うまく立ち回ればずっと攻撃できるのかもだけど、自分にはできなかったな。
- A技を出すのも連携最後の奴を見たくてもやりづらくって、面倒さみたいなのを感じてしまった。
良かったなと思ったのは最初からグレードショップが使えるところが主。
- 経験値をガルドに変換でレベルを上げすぎないですすめられるのが良かった。
- これのお陰でお金も貯まりやすくて、わざわざ金策することもなくって良かった。
- 他には、ボイスいらない派なので字幕日本語ボイス英語選べるのよかった。英語なら分からないから気にならない。
2025-02-11
■ゆかなが好き
CCしかり七咲しかり、俺のこころのやらかい場所を突きまくってくる
あれでもよく考えたらその二人以外そこまでではないわ
別に嫌いってわけじゃないけど他のキャラの方が好きってのが多い
初代プリキュアもなぎさのほうが好きだし、フルメタも鉄鎖こえあってると思うけど別に特別に好きではない
だからこそ、たまにはまったキャラがツボに入りすぎるんだと思う
あんまりバラエティとかyoutubeで中の人が見ないから、キャラとして見れるってのがでかい気がする
■
AIが自分の改良版や新たなAIが「より優れている」と判断するには、何らかの性能指標を内部に持ち、それに照らして比較評価する必要があります。従来から研究者は「汎用的な知能の指標」を模索してきました。例えば、LeggとHutterは知能を広範な環境で目標を達成する能力と定義し、あらゆる環境での得点（報酬）の期待値を加重和した**「普遍知能指標」**を提案しています
proceedings.neurips.cc
proceedings.neurips.cc
。これは多数の課題での性能をまとめた理論上のメトリクスで、あるエージェントが別のエージェントより知能が高いかを定量化しようとする試みです。しかし、このような指標は計算不能に近く、実際のAIが直接利用するのは困難です。
実際の自己評価指標としては、タスク性能や報酬関数が使われることが多いです。強化学習では、エージェントは与えられた報酬を最大化するよう学習します。したがって「より優れたAI」とは「累積報酬が高いAI」となり、報酬関数が内部評価指標の役割を果たします。しかし、この指標は特定のタスクに依存しており、本当に汎用的な知能向上を示すとは限りません。François Cholletは、特定タスクでのスキル（性能）だけを測っても知能の本質を測れないと指摘しています
arxiv.org
。なぜなら、十分なデータや事前知識があれば限定的なタスク性能は「購入 (buy)」できてしまい、システム自身の汎用的な汎化能力を覆い隠してしまうからです
arxiv.org
arxiv.org
。彼は代わりに新しいスキルを獲得する効率（限られた経験で未知のタスクをどれだけ学習できるか）を知能の指標とするべきだと論じ、これに沿ったベンチマーク（ARCなど）を提案しました
arxiv.org
。このように、内部評価指標をどう設計すべきかについては、単純なスコアではなく学習効率や汎用性を反映するものが望ましいという議論があります。
過去の提案として特筆すべきは、シュミットフーバーの「ゲーデルマシン」です。ゲーデルマシンは自己改善型の理論的プログラムで、ある改良が自身の目的関数（評価指標）を改善することを論理的に証明できた場合にのみ自分のコードを書き換えます
en.wikipedia.org
。ここでの評価指標はあらかじめ定義された期待 utility（将来得られる報酬や成功率）であり、改良後のコードがその値を高めると機械自身が証明できたときに「より優れている」と判断します
en.wikipedia.org
。このように形式的証明を用いる手法は、AIが外部の評価者に頼らずに自己の性能向上を判定する一例です。ただし、ゲーデルマシンは理論上は強力ですが、実用的な実装はまだ無く、内部指標に基づく証明には計算上の困難や限界（ゲーデルの不完全性定理による証明不能な命題など）が存在することも指摘されています
en.wikipedia.org
。
他にも、自己対戦や自己プレイによる評価も有効なアプローチです。例えばAlphaGo Zeroでは、自己対戦の勝率を指標に新しいプレイヤーネットワークの強さを評価し、既存の自分に55%以上の勝率なら「より強い」とみなして入れ替える方法を採用しました
github.com
。この手法ではAI自身が生み出すゲームデータで強さを測っており、人間の評価を介しません。同様に、GAN（敵対的生成ネットワーク）では生成者と識別者がお互いの性能を評価し合う形で向上しますし、マルチエージェントの自己対戦カリキュラムではエージェント同士の競争が相対的な評価基準となり得ます。このように、AI同士を競わせることで優劣を判断する内部指標を作る研究も進んでいます。
では、こうした指標は汎用的な知能向上と結びつくのでしょうか？理論的には、幅広いタスクでの性能を測る指標（例：Legg-Hutterの指標）が真に向上すれば、それは汎用知能の向上を意味します
proceedings.neurips.cc
proceedings.neurips.cc
。しかし根拠の収集は難しく、現在のところ限定的なタスク集合でのベンチマーク（例えば言語理解ベンチマークでのスコア向上など）を代理にするしかありません。Cholletの主張にもあるように、単一の数字で知能を測ることには限界があり、指標それ自体が目的化してしまう危険もあります
arxiv.org
。実際、AIが与えられた指標を極端に最適化し、本来意図した知的能力の向上につながらないケース（「報酬ハッキング」）も知られています。報酬ハッキングとは、AIが目的関数そのものの数値を上げることに執着するあまり、本来の目的を達成しない現象です
en.wikipedia.org
。例えば学生がテストで良い点を取ることだけを目的にカンニングするように、AIも不適切な指標だと内部で抜け道を見つけてしまい、見かけ上のスコアは上がっても知能は向上しない恐れがあります
en.wikipedia.org
。したがって、内部指標が汎用的知能と直結するかには慎重な検証が必要であり、現時点で「この指標さえあれば自律的に汎用知能が向上する」という決定打はありません。研究コミュニティでは、学習進捗そのものを報酬にする「興味・好奇心に基づく報酬」なども模索されています。これはAIが自ら予測誤差の大きい状況や未知の状態を探し、内部的に報酬を発生させる仕組みで、外部から与えられる明示的な目的が無くても自身で課題を見つけて能力を伸ばす一種の指標と言えます
pathak22.github.io
。例えば、未知の環境で新しいスキルを習得したり予測精度を上げたりしたときに内部報酬を与えることで、AIが自発的に探索・学習を続けるようになります
pathak22.github.io
。このような内発的動機づけも自己評価指標の一種と考えられ、その汎用性への寄与が研究されています。
まとめると、AIが自分で「優れている」と評価する指標としては、(1)タスク固有のスコア・報酬、(2)複数タスクでの総合性能、(3)学習効率や汎化性能、(4)論理的保証（証明）による性能、(5)AI同士の対戦結果、(6)内部の学習進捗（好奇心）など様々な候補があります。これまで提案された手法にはそれぞれ長所短所があり、どの指標が真の汎用知能向上に対応するかについて明確な実証はまだありません。ただ、幅広い問題でのパフォーマンス向上や新規課題への適応力向上を評価できる指標ほど、汎用的知能の改善と結びつく可能性が高いと考えられています。現状の研究は、そのような指標設定と評価方法を模索している段階と言えるでしょう。
AIが外部世界（人間のフィードバックや物理的な試行）に一切頼らずに、自分の内部評価だけで自己改良を行うことは極めて挑戦的なテーマです。理論的には、先述のゲーデルマシンのように完全に内部の論理評価で自己改良を進めるモデルが提案されています
en.wikipedia.org
。ゲーデルマシンは自らのコードと目標（評価基準）を持ち、改変後のコードが目標達成において有利であることを自身で証明できた場合のみその改変を実行します
en.wikipedia.org
。これは究極的には外部からのテストや評価者を不要にするアプローチであり、理論上は「自己評価の完全自律化」を体現しています。しかし、ゲーデルマシンには重要な制約があります。ゲーデルの不完全性定理により、システムが自分の性質すべてを証明できるとは限らず、有望でも証明不可能な改良は採用できない可能性があります
en.wikipedia.org
。つまり、内部評価のみで完全に自己改良しようとすると、論理的に確実と言えない改良を見送るために改良の停滞やサブ最適に陥るリスクがあるのです。この制約は理論上のものであるものの、自己評価の自律化には原理的な難しさが伴うことを示唆しています。
一方で、現実のAI研究に目を向けると、完全に自己完結的な自己改良を実現した例はまだ存在しません。現在のAIは、大なり小なり外部からのデータや環境とのインタラクションに依存しています。例えば、強化学習エージェントは環境と相互作用して報酬というフィードバックを得ますし、教師あり学習では人間がラベル付けしたデータが必要です。これらはすべて「外部世界」に由来する情報です。では**「外部に頼らない」とはどの程度可能なのでしょうか？一つの方向性は、AIがシミュレーション環境や仮想的な問題空間を内部に構築し、その中で試行錯誤することです。実際、AlphaGo Zeroは囲碁のルール（環境の定義）が与えられた状態で自己対戦を繰り返し、外部の人間の指導なしに棋力を飛躍的に高めました
github.com
。ここで囲碁のルール自体は外部から与えられたものの、学習の過程では人間の評価や追加の実世界データを用いず**、内部で生成したデータのみで自己改善しています
github.com
。この例は、限定された領域では外部に頼らない自己改良が可能であることを示しています。ただし、囲碁の場合はルールという明確な環境があり、勝敗という確かな評価基準があります。汎用的な知能となると、解くべき問題や環境自体をAIが自前で用意する必要が出てきます。
現在注目されている技術に、AutoML（自動機械学習）や自己チューニングAIがあります。例えば、ニューラルネットワークのハイパーパラメータや構造をAIが探索的に改善する研究では、AIが候補モデルを生成し、それを評価するプロセス自体を自動化しています。GoogleのAutoMLや進化的アルゴリズムを用いた手法では、AIが別のAIモデルの性能を評価し、より良いモデルを選択・再生産する仕組みが使われています。この評価は厳密には外部から与えられたデータ上での性能に基づくため、完全に外部不要とは言えませんが、人手による評価は介在していません。同様に、近年の大規模言語モデルではAI自身がフィードバックを与えて自己改善する試みも現れています。例えば、あるモデルの出力に対し別のモデル（もしくは同一モデルを利用）が**批評・評価（自己評価）**を行い、そのフィードバックで出力を改善するよう促す手法です
philarchive.org
。これを発展させ、モデルが自分の重みやアーキテクチャを調整する方向にまで自動化できれば、自己評価に基づく自己改良に近づきます。しかし現時点では、モデル自身が自分を書き換える（リプログラミングする）ところまでは実現されておらず、人間が用意した学習ループ（評価関数と最適化アルゴリズム）の中で自己改良もどきをしている状況です。つまり、「外部世界に頼らない」とはいっても、何らかの形で人間が設計した評価基準やデータ分布を利用しているのが実情です。
理論的観点からは、自己評価の完全自律化には情報論的な壁もあります。AIがまったく外部と接触しない場合、新しい知識やデータを得る経路が閉ざされるため、初期時点で持っている情報の範囲内でしか改善できません。例えば物理法則や実世界の知識と無縁のままでは、いくら内部で自己最適化しても現実世界の問題を解く能力は頭打ちになるでしょう。この点で、自己評価のみで無限に汎用知能が向上するのは疑問視されています。Cholletも知能は知識と経験によってブーストされる面が大きいと述べており、空虚な計算リソースの拡大だけでは飛躍的な知能向上には繋がらないと示唆しています（※Cholletの議論では、人間の知能も文化や蓄積された知識という外部リソースに大きく依存しており、AIも同様であると指摘）
reddit.com
reddit.com
。実際、人間は自己改善（学習）する際に、他者から学んだり環境からフィードバックを得たりしています。同じように、強いAIが一切新しいデータを摂取せずに自閉的に知能を伸ばし続けるのは非現実的にも思えます。
以上を踏まえると、自己評価のみでの自己改良は理論上は一部可能でも、実用上・汎用的には難しいと考えられます。ゲーデルマシン的なアプローチが論証するように、自己評価のアルゴリズム的自律は不可能ではありません
en.wikipedia.org
。しかし、その実現には厳密な前提（完全に正しい目的関数の設定など）が必要で、現実の複雑なタスク環境では外部からのデータ・評価を全て排除することは困難です。現在提案されている手法でこの要件（完全自律評価による自己改善）を満たすものは無く、たとえ部分的に満たしていても適用範囲が限定的です。例えばAlphaGo Zero式の自己対戦はゲームには有効でも、オープンエンドな現実問題には直接適用できません。同様に、AI同士で評価し合う仕組みも、結局は人間が与えたルールや報酬系の中での出来事です。したがって現時点のAI研究では、自己評価の完全自律化は理論的アイデアの域を出ておらず、汎用人工知能に向けては**部分的な自律（人の関与を減らす方向）**が進んでいる段階と言えるでしょう。
「知能爆発」とは、I.J.グッドが提唱したシナリオで、あるAIが自分より優れたAIを設計できるようになると、自己強化のフィードバックループが働き知能が指数関数的に向上するという仮説です
philarchive.org
。この現象が成立するための鍵の一つが、AI自身による正確な自己評価と自己改良です。もしAIが毎回の改良で自分の知能（性能）が確実に向上したと判断でき、それをもとにさらに改良を重ねられるなら、自己強化のサイクルが途切れることなく回り続ける可能性があります
intelligence.org
intelligence.org
。理論家たちは、「自分の設計能力を高めること」がAIにとっての収束的な目的（instrumental goal）になると指摘しており
intelligence.org
、十分高度なAIであれば自発的に自己改善を図るだろうと考えられています。自己評価の Permalink | 記事への反応(0) | 10:24
2024-12-05
■[稀ドメインはてブ]2024年11月滅多にホットエントリを出さないドメインからのホットエントリ
ここ1年で初めてはてなブックマーク日毎の総合人気エントリ入りしたドメインからのホットエントリ、ブクマ数順トップ30
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2024-10-17
■上司のメンタルを削る方法
誰もが理不尽な上司に当たる辛さは理解できると思う。しかし、普通の会社員では上司と正面から戦っても勝ち目はない。
半沢直樹を下手に見習ったら自分が倍返しされる恐れがあるのが実情だ。また、相手がパワハラのような明確な法令違反をしてくれるとは限らない。
そこで、相手の転職を期待して遠回りに上司のメンタルを削るリスクが低い方法を考える。
会社の公開フォームでわかるように通報する
例えばスーパーでは客を装って本社にクレームを入れることで、あまりに難癖でなければその上司に届く可能性がある
上場企業であれば基本的に問い合わせ窓口のようなものがある。届くかどうかはその企業次第だが、成功すれば上司に本社に見られているというプレッシャーを与えることができる。
上司だけ誘わず飲み会を開催する
なんとなく匂わせるだけでも大体気づく。
細かいミスを指摘する
念のため確認していただけますでしょうかのスタンスで物量で攻める
2024-09-26
2024-09-06
■美容に目覚めて成分にハマる時期ってあるが、そもそも皮膚の基礎知識がないとイメージで騙されがち
この馬鹿が！顔を洗って（※保湿も忘れずに）出直してこい！
成分について語る場合、まず、皮膚の仕組みと、化粧品が何をするものなのかというとこから入らないとわけわからないと思う。
だいたいは「◯◯が入ってるからいい」みたいな話ではない。
「◯◯が入ってるからいい」ってのは、「野菜は体にいい」ぐらいのもので、全く理論的と言えない。腎臓病の人間がせっせと野菜スムージーを飲み続けて悪化させるとかそういうことだってあり得る。
皮膚の仕組み
皮膚というのは、表皮、真皮、皮下組織で構成されてて、表皮はさらに五層 角層 透明層 顆粒層 有棘層 基底層 で構成されている。
基本的には化粧品は角層のコンディションをよろしくするものであるというのが大前提。「化粧品」というくくりでは、それ以上の効能を謳ってはいけないということになっている。
「肌に浸透させる」というのは「角層に浸透させる」という意味である。
角層は角質がうろこ状に層になって並んでて、古くなった角質は垢として自然に剥がれ落ちる。（これをターンオーバーという）
健康な肌は柔らかい角質がみっしりきれいに並んで適切な厚みがある。で、細胞の隙間を保湿因子が埋めているから適度な湿り気が保たれている。なのでバリアとして機能してて余計な刺激には反応しにくい。
しかし、角質が乾燥するとどんどん硬くなり、角質層に隙間ができ、めくれあがってくる。これが肌荒れ。
そうならないために体は自然に皮脂を分泌して水分の蒸発を防いでいる。
皮脂は天然の保湿クリームではあるけれど、放置しておくと雑菌やダニが繁殖したり酸化して肌への刺激物になる。なので定期的に洗顔して清潔を保つ必要がある
しかし、皮脂を洗い流すと保護膜もなくなってしまう。なので、人工的に保湿する。（最近はマイルドな洗顔料で「潤いは守り汚れは落とす」と謳っている物も多いけれど、実際のところは洗浄力と保湿力はトレードオフだと自分は思う）
これをマッチポンプとして嫌う人も結構いる。一昔前の「何もしないほうが肌にいい」論はだいたいこれが根拠。
でも、大気汚染による刺激物の悪影響とか、酸化した皮脂による真皮ダメージとか、紫外線の影響とかで、何もしない場合は順当に肌は衰えていく。
衰えるのが自然であるとして受け入れるのであれば別に良いけど、衰えを避けるにはある程度の対策が必要、というのが今の常識になってる。
一昔前の50代のおばさんはシワシワのおばあさんだったが、今は、かろうじて「お姉さん」で通用しそうな人だっている。
それだけ肌老化の研究は進んでて、対策となる化粧品も進化してるということでもある。
保湿とかセラミドとか
で、増田が言ってるセラミドは古くから生化学的に重要視はされていたしセラミド様脂質を配合した化粧品も多かったものの、21世紀に入ってから解析が進んで劇的に進化した成分といえる。
皮膚セラミドに関する基盤研究は花王がリードしてて、論文も自社サイト内で公開されてる
https://www.kao.co.jp/curel/curelacademic/information/paper/
しかし、本来は病的なドライスキン、それに起因する敏感肌を研究して、それら症例で不足してる成分として開発されたものなので、逆に、細胞間脂質自体が不足していない肌には合わなかったりする。
単純に水分を抱え込んで潤いを保護してくれるヒアルロン酸とか、もっと昔からあるグリセリンとかで保湿し、表面は単純に油分（油脂とワックスでできたクリーム＝ニベアとか）でフタするほうが合う人もいる
成分との付き合い方
結局自分の肌がどれくらい健康なのか、何が足りなくてなにが過剰なのかを知ることが慣用で、問題がある場合にはそれが緩和されるような成分を選ぶ、というのが成分との付き合い方かと思う。
成分を気にしないといけない、気にしたほうがいいのは、その製品の効能の主となる成分、製品のメインコンセプトに係る部分であり、おまけ程度に「XX配合！」とか謳ってるのは正直賑やかしにすぎないことが多い。
保湿の製品なら、どういう仕組みで何を補うコンセプトかってのは成分表の最初のほうに書いてある成分でだいたいわかる
たとえば、ハトムギ化粧水が大人気だけれど、あれもハトムギエキスよりは、ジプロピレングリコールやブチレングリコール、グリセリンといった多価アルコール類で保湿、グリチルリチン酸2Kで鎮静、クエン酸で中和、そっちのほうが製品としての根幹部分になる
ニベアクリームは、水と多価アルコール、ミネラルオイル・ワセリンをパラフィン、マイクロクリスタリンワックスといったロウで固めて塗りやすくした「油分でフタをする」というコンセプトであることがわかる
医薬部外品になってない化粧品なら配合順に成分が書かれているので、最初のほうに何が書いてあるかをチェックするといい。
基本的な成分はここで検索できる。 https://cosmetic-ingredients.org/
あと良くわからない成分についてはJ-GLOBALで文献確認できる。
増田が言ってるグリシルグリシンと毛穴の目立ちについては資生堂が論文出してるけど、メーカーの論文だけだとちょい弱いかなという気もする。もうちょっと中立な座組で出してるのがあるとへえって思う。
https://jglobal.jst.go.jp/detail?JGLOBAL_ID=201002214621499834
エビデンスについてメーカーが出せって話もあるけど、薬機法の制約で広告には使えないというだけで調べれば公表されてる。
調べずにバカにするのは、調べる能力がないアホです、または20世紀で常識が止まってます、というのを露呈してるだけの話。
保湿と保護以外の成分
メーカーはいろいろ謳ってるけど、正直エビデンスに乏しいものも多く気休めに過ぎないことが多い。
比較的理にかなっていてエビデンスもあるのは鎮静、消炎効果がある植物エキス。さっき挙げた「グリチルリチン酸2K」は甘草エキスの主成分だし、最近流行りのシカ（ツボクサエキス）も鎮静系。
古くはアロエエキス、カミツレエキスなんかもよく使われてる。肌のほてりとか赤みみたいな微細な炎症を鎮めると見た目も良いし、肌の健康も保てる。
ビタミンCとかビタミンA（レチノール）に関しては外用でのデータも多いけど、安定した形で化粧品に配合するのが難しかったりで、成分として配合されているといって効果が期待できないこともある。
剤形、パッケージの工夫とかで各社頑張ってる（メラノCCのピュアビタミンC美容液のチューブとかすごい）けれど、それはもうちょっとマニア向けというか上級者向けの話になる。
ナイアシンアミドは最近流行りだけど、効能としてはかなり穏やかだと思う。ローコストで低刺激だから良く使われてるが、魔法の成分というわけではない。
紫外線防止
日焼け止めは日焼け止め成分と基材でできてて、日焼け止め効果の強さは成分、使い心地は基材部分でだいたい決まる
SPFとかPAは日焼け止め効果の指標の数字で、数字が高ければいいようなものだけど、その分使用感が悪かったり肌に刺激があったりという弊害も出てきたりする
日焼け止めの成分は「紫外線散乱剤」と「紫外線吸収剤」に分かれる 。多くは組み合わされて使われてる。
紫外線散乱剤は皮膚の上に紫外線を反射する粉体を伸ばして散乱させる仕組みだから、光を反射する＝白っぽくなりがち たくさん配合されてるとキシキシしたり乾燥したり顔がこわばったりする
気にしない人は気にしない。でも、地味に不快に感じることが多い。使用感を考えるとわりとオイリーなクリームに配合したほうが乾燥しづらくていいけど、夏場は汗で流れたりもするし難しい。
最近カラーコントロール効果を謳った日焼け止めが多いのは、散乱剤が白浮きするのを逆手に取ったもので、色なしの透明な製品より色付き製品のほうが高SPF高PAに設計しやすいということ。
紫外線吸収剤は皮膚に上に伸ばした吸収剤が紫外線のエネルギーを吸収し、熱エネルギーとかに変えて放出するという仕組み。
これは粉体ではない透明な化学成分なので、ジェルとか水みたいな基材にも配合できて使用感がいい。
ただ、肌に刺激になりやすいものが多く、合わない人もいる他、汗流れとかに気づかないままノーガードになってる、みたいな弊害もある。
あと、吸収剤で「オキシベンゾン」というのが昔はよく使われていたのだけど、環境ホルモンの疑いがあるとかで最近は使用禁止される傾向がある。そういう意味でも吸収剤を忌避する人はわりと多い。
紫外線散乱剤は 酸化チタン、酸化亜鉛など白色顔料に使われるようなものが主体。
紫外線吸収剤は メトキシケイヒ酸エチルヘキシル 、メトキシケイヒ酸オクチル、ジエチル安息香酸オクチル 他にもいろいろある
正直、日焼け止めって、成分より「塗りやすさ、塗りなおしやすさ、ストレスにならなさ」って使用感のほうが大事な分野だと思うし、当然個人差もある。ほんとバランスの問題なので万人にとって一番いい製品がないジャンルだと思ってる。
■【追加あり】メンズが月3000円以内でスキンケアする
最近の一連の男性向けのスキンケアは学びが多いが、本当に面倒くさがりな人が負担なく一歩だけ取り組み合格点を出す上で、1番コスパが良い商品を三つ考えた。
以下の考えに基づく
•夜は安くラクに保湿する
1.ウーノ UV パーフェクション ジェル
追加→マツキヨの「ポリュバリアUVジェル」
三つあるウーノの「UVケア」って書いてあるやつを、朝の洗顔時に顔に塗るだけ。特に面倒くさがりの若い男性にはこれでニキビも予防出来る。
※コメントでマツキヨの「ポリュバリアUVジェル」もお勧めらしいの追記した。玄関に置けるのは便利やね。
2.ハトムギ保湿ジェル
夜、シャワー風呂から出た後にこれを顔に塗る。安い割にはデカくてたっぷり使える。
＝＝＝合格点の壁＝＝＝
3.メラノCC 化粧水
ビタミンＣは、メンズスキンケア業界のS＆P500。美容成分がよく分かんないなら、取り敢えず長期的に積み立てる上での安全牌。
上の1と2を顔に塗る前に、「もう一手間かけて良いかな」と思った時に塗る。
もう既に出来てるニキビ跡などをケアしたい場合は、化粧品のクオリティを上げるのではなく、湘南美容とかのメンズが多い美容皮膚科チェーンへGO。化粧品には成分の規制が多いから訳わかんない言葉であたかも効果があるような高価な新商品が出るが、医療には成分の規制が少ない。
2024-07-11
■俺が悪いんか？
スタートした時点で担当者に内容についての確認のメールを入れる。
→無視
1週間後、もう一度連絡を入れる
→無視
翌日電話する
→無視
→無視
→無視
納期的に限界なのでこっちで全部進めて日程まで全部決めて報告メールを送る
→こちらの都合を無視して勝手に話を進めないでくださいという旨のメールがCCに取締役などを入れて返ってくる
→なぜか第二第三の追撃メールが来る
→無視
→電話がかかってくる
→無視
俺が悪いんか
■anond:20240711152946
横だけど、CC（カーボンコピー）の意味はその案件に関わってる人たちに宛てた「直接あなた宛ではないので問題なければ特に返事はいらないんだけど、こういうやりとりで進んでいます」っていう経過報告みたいな感じだよね…？
言った言わないとか、関係者がわかってないとこで話が進んでた、みたいなことを防止するためだと思ってた。あってる？
なので外部の請負業者も二度手間にならないように、自分の身を守るためにもCCはつけたほうがいいと思う。
でもちゃんとCC入れといても、あとから上司が急に出てきて「聞いてない！」っつって案件がひっくり返るとかもよくあるけどね…まあそれはそれとして。