量子ピタゴラスイッチ

「ビーだま・ビーすけ　おどろきの秘密　大公開スペシャル！」のビデオに引き込まれてしまい，おもわず家を出発する時間が遅れてしまう老夫婦（注）。←体言止め

ピタゴラスイッチは，4-6歳児の考え方を育てる番組らしいが，2歳の孫からじじばばまで十分通用することが実証された。これをコンピュータの中で再現できたら（それほどおもしろくないけれど）便利かなと考えたが，案の定すでにアプリが存在していた。モノイズのピタゴランがそれだ。試してみるとなかなかよく作られている。きかんしゃトーマスせんろをつくろうというのもある。グリコードに加えて手持ちのおもちゃが増えた。

さて，ピタゴラスイッチは古典物理学の決定論的因果連鎖によって成立する装置だけれど，これが量子物理学の確率論的因果連鎖になればどうなるだろう。なんのことはない，量子コンピュータというのは量子ピタゴラスイッチの一種に他ならない。ただ，一つのデバイス内の話では，電子回路はみんなピタゴラスイッチだと主張しているようなもので，有難みはない。

世の中に量子ピタゴラスイッチへの言及がないかどうか確かめてみると一件だけ見つかった。東大工学研究科物理工学専攻中村研に在籍していた宇佐見康二さんだ（現日亜化学工業？）。光-マグノン-マイクロ波-超伝導量子ビットのリンクあるいは量子ピタゴラスイッチというレポートがあったが，イマイチどのようにピタゴラスイッチなのかがわからなかった。

図：ピタゴラスイッチの「ピ」（ユーフラテスから引用）

（注）赤いビー玉（＝大きさは無視しない小球）はピーすけだとばかり思っていたが，ビーすけなのね。ちなみに緑色はビータ，黄色はビーゴローらしい。

［１］748時間かけたピタゴラ装置  京都芸術大学（やぎみっくシステム ピタゴラスイッチ）

量子の冬

いつものことだけれど，日経は美味しいトピックが見つかると，正月からぶっ込んでくる。今回のそれは，量子コンピュータだ。

1月3日のルイ・ビトン＝草間彌生につつまれた日経朝刊の第一面トップ記事が，量子計算機と「富岳」連携　理研実用化25年に前倒し だった。スーパーコンピュータ富岳と理研の量子コンピュータのハイブリッドシステムを和光市の理化学研究所キャンパスに設置するらしい。「ハイブリッド型量子計算機」は世界の潮流になっていると煽っている。

arxivで調べても，hybrid quantum computing をタイトルに持つ論文は16編（全フィールドでも42編）しか見つからないんですけど・・・。富士通の2022年11月のプレスリリースを読んでみた。単に量子化学計算の所与の問題からHPC向けアルゴリズムと量子アルゴリズムのプログラムを生成して，適当に振り分けて使うだけのシステムに過ぎないように見える。8086に8087を付加して数値計算の高速化を図るというようなイメージでまったくない。

量子コンピュータの研究が中国や米国や欧州などで，日本を大きくしのぐ水準で進められているのは確かだとしても，追いつけ追い越せのためにありもしない幻想を振りまいて煽るのは道かと思う。もちろん，これは日経新聞などメディアだけの責任ではなく，怪しげな旗を振っている経済産業省や文部科学省にも問題があると思う。

こうなると，逆張りする人々も現れる。2022年12月に，CNET Japannでは，量子コンピューティングの今--「量子の冬」への警戒と実用化に向けた着実な進化という記事が出ていた。最もここで取り上げていたのは，YouTubeでお馴染の物理学者，あのSabine Hossenfelder なので，これはこれで適当に割り引いて見ておく必要がある。どっちもどっちでなんだかなぁ案件。

図：Image of Quantum Winter by DiffusionBee

［１］The Quantum Hype Bubble is About to Burst（Sabine Hossenfelder）

科学の未来

ChatGPTに科学の未来をきいてみた。

I want you to act as a futurist. I will provide you with the theme in parenthesis { } and you give me 5 topics on this issue that is important in the near future. You should use your mathematics, physics, astrophysics, computer science, AI technology knowledge to specify, explain and forecast on my theme. Using intelligent and professional language for expert people in your answers will be helpful. Please avoid any general, boring and common comments on this theme. My first problem is “on pure mathematics”

各分野に対してChatGPTが選んだ５つのトピックスを並べることにする。

純粋数学：(1) リーマン予想，(2) 連続体仮説，(3) コラッツの問題，(4) ホッジ予想，(5) P-NP問題・・・コラッツの問題はかなり微妙。(1)(4)(5)はミレニアム懸賞問題なので妥当だ。

現代科学：(1) 量子計算，(2) 地球外生命探索，(3) 気候変動と持続性，(4) ヒッグスボソンと標準理論，(5) 脳と神経工学・・・まあまあなのかもしれない。

現代物理学：(1) ダークマターとダークエネルギー，(2) 万有理論の探索，(3) 量子重力，(4) 新粒子探索，(5) ブラックホール・・・微妙に重複感と偏りが感じられる。

量子科学：(1) 量子計算，(2) 量子通信，(3) 量子計測，(4) 量子シミュレーション，(5) 量子力学の基礎・・・(4) はどうなのだろうか。

現代熱力学：(1) 量子熱力学，(2) 非平衡熱力学，(3) ナノ熱力学，(4) 情報熱力学，(5) 生命の熱力学・・・いいのかもしれない。

現代統計力学：(1) 相転移，(2) 確率過程，(3) 非平衡統計力学，(4) 乱れた系，(5) 臨界現象・・・微妙な気がする。

現代核物理学：(1) 核構造と核反応，(2) 核エネルギー，(3) 核兵器，(4) 医療用同位元素，(5) 天体核物理学・・・だいぶ微妙な気がする。

宇宙物理学：(1) ダークマターとダークエネルギー，(2) 宇宙論，(3) 太陽系外惑星，(4) 天体物理学，(5) 宇宙素粒子物理学・・・これでいいのかなあ？

コンピュータ科学：(1) 人工知能，(2) 機械学習，(3) サイバーセキュリティ，(4) データ科学，(5) モノのインターネット・・・微妙な気がする。

人工知能：(1) 深層学習，(2) 自然言語処理，(3) ロボティックス，(4) コンピュータビジョン，(5) AI倫理・・・こんなものなのか。

深層学習：(1) ニューラルネットワーク構築，(2) 転移学習，(3) 敵対学習，(4) 強化学習，(5) 説明可能AI・・・そうなのかもしれない。

全体にまあ無難だけれども専門家からするとドウヨという感じになっているのでは。

登録チャンネル（２）

登録チャンネル （１）からの続き

前回の確認から2年ほど経ったので，現在の状況をまとめておく。日本語でユーチュラに登録されているチャンネル数の合計は55,000ほどである。このうち自分が登録しているのは440チャンネル（0.5%のオーダー）だ。

よく見るチャンネル：

鈴木貫太郎，散財小説ドリキン，瀬戸弘司，シンギュラリティサロン，街録Ch，

ジョーブログ，バイオリンはじめちゃんねる，哲学系ゆーちゅーばーじゅんちゃん

たまに見るチャンネル：

うどんそば大阪奈良，小飼弾の論弾，一月万冊，ほんタメ，

ポリタスＴＶ，菅野完，Nezumi，ワタナベカズマサ，カズチャンネル，

予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」，吉田製作所，見守あらた，

コジコジのオタク文化情報局，イチケン，よめ子，ちゅんちゅんＴＶ

これらのチャンネルの登録者数や再生回数は，ユーチュラのサイトで調べることができる。登録者数5000位（約15万人レベル）までにランクインしたのは次の通り（中田敦彦のYouTube大学*は参考値）。

26 中田敦彦のYouTube大学*

people 501万人, play_circle_filled 12億6472万3228回, videocam 869本

195 ジョーブログ【CRAZY CHALLENGER】

people 188万人, play_circle_filled 6億4883万5468回, videocam 604本

198 カズチャンネル/Kazu Channel

people 186万人, play_circle_filled 10億1321万3347回, videocam 2863本

252 瀬戸弘司 / Koji Seto

people 167万人, play_circle_filled 9億6055万6499回, videocam 2164本

508 吉田製作所

people 108万人, play_circle_filled 5億2620万5708回, videocam 507本

528 街録ch〜あなたの人生、教えて下さい〜

people 104万人, play_circle_filled 4億6366万5759回, videocam 968本

590 予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」

people 95万9000人, play_circle_filled 2億1987万1703回, videocam 776本

1045 うどんそば 大阪 奈良 Udonsoba

people 62万9000人, play_circle_filled 1億9410万3175回, videocam 113本

1061 よめ子

people 61万9000人, play_circle_filled 6879万1176回, videocam 72本

2301 イチケン / ICHIKEN

people 33万人, play_circle_filled 4448万6016回, videocam 144本

2561 ワタナベカズマサ

people 29万7000人, play_circle_filled 1億1261万9616回, videocam 1721本

3141 一月万冊

people 25万人， play_circle_filled 2億380万9963回, videocam 3942本

2年前と比べて，よく見るようになったのが街録chである。後者はフリーディレクターの三谷三四郎（1987-）が2020年3月からはじめた街頭インタビューチャンネルだ。最初のころは，危険なタイトルのアングラチャンネルといった雰囲気だったが，登録者1万人を越え東野幸治にインタビューしたあたりから，メジャーなタレントも出演するようになり登録者数も100万人を超えた。

そこでは，インタビューイの思わぬ素顔に接することがある。最近では茂木健一郎だ。SONY CSLの脳科学者ということで，マスコミによく顔を出しているが，脳科学者というタイトルで売り出している人はほとんど怪しいことが多い。さらに，SNSでの権力寄りの発言がめだつころからなんだかなぁと見ていた。

しかし，茂木健一郎は東大の物理から理論生物物理で博士号をとっていて，自分の立ち位置についても十分客観的に把握していた。彼のクオリアの理論はよくわからないが，最近までの人工知能の動向についても十分専門家としての知識を持っている人だった。

なお，YouTubeに関する統計情報はこのサイトで見られる。

国語の教科書

今年の成人の日は1月9日である。いつのまにか成人年齢の定義がかわり，成人の日も1月15日ではなくなってしまった。社会もこれに適応できていないので，成人の日の式典は20歳が対象になっているところが多い。これまたなんだかなぁ案件だ。

劇作家の鴻上尚史（1958-）が時事通信から「成人の日によせて」という原稿を依頼された。ところが，書いた文章に「体言止めが美しい*」といった理由で20ヶ所以上の直しが入ったので，編集者と決裂したらしい。

そこで，彼はTwitterにこの原文を公開して，若者に届けてようとしている。主旨は「自分で考えるな」といわれてきた高校生に，これからは「自分の頭で考えよ」というメッセージを送るものだった。

Twitterでは多くの人がその内容に賛同を表明していた。ただ，書評家で文学賞メッタ斬りの豊崎由美（1961-）が一点だけコメントしていた。

〈僕達は、国語の授業でずっと「退屈な本ほど価値がある」と思い込まされてきました〉。僕はそうかもしれませんが、〈僕達〉と括るのはやめてほしい。わたしは国語の教科書で素晴らしい作家と大勢出会ってきました。

それは確かにそうだ。現代国語の教科書でいまでも記憶に残っているものはいくつかある。舞姫，山月記，こころなどの定番に加えて，一番真剣に授業に集中していたのは，志賀直哉の城の崎にてかもしれない。あと，中学生の教科書にあった平頭銛の話（平田森三の発明）も印象的だった。

詩歌では次のとおり。国語の授業がすべて退屈だったわけではなかった。

与謝蕪村

　春の海ひねむすのたりのたりかな

　菜の花や月は東に日は西に

安西冬衛

　てふてふが一匹韃靼海峡を渡って行った

三好達治

　太郎を眠らせ，太郎の屋根に雪ふりつむ

　次郎を眠らせ，次郎の屋根に雪ふりつむ

*注：外岡秀俊の「伝わる文章が書ける」作文の技術　名文記者が教える65のコツ によれば，25 体言止めは使わない，なのだけれど。文字数制限の厳しい環境で生息してきた編集者にとっては，鴻上のていねいな口語表現がいやだったのだろう。それにしても言葉のプロにこれほどの直しを求めるとは如何にという意見も多数あり。

MacのOCR

だいぶ以前，MacでOCRを使いたいと思ったことがあった。散々探し回ったけれどなかなか適当なアプリケーションがなくてそのままになっていた。

ふと気がつくとMacでOCRできるコマンドがころがっていた。Tesseractというものだ。homebrewでインストールしてみると，すでに導入済みだ。あれ？いつ入れたっけ。覚えていないので再インストールし，ついでに日本語セットもインストールした。

brew install tesseract
brew install tesseract-lang
tesseract --list-langs | grep jpn
jpn
jpn_vert
tesseract test.png test.txt -l jpn+jpn_vert

tesseractでOCRを体験しようにあるような例を一通り試してみたところうまくいっている。横書きと縦書きの混合文も大丈夫だけれど，日本語と英語が混じっている場合，わずかに狂いが生じる場合もありそうだ。また，手書き文字はやはりうまくいかない。これが実用的かどうかはちょっと未知数。

しかし，そもそも何をOCRしようと思っていたのかを忘れてしまっている老人だった。

あっ，思い出した（というかblogを検索して見つけた，こういうときのために毎日ログをとっているわけだ）。WHOのCOVID関係のデータがpdfになっていて，そこからテキストデータを取り出したかったのだ。しかし，これは，pdftotextで解決済みだった（久々のPerl 2020.3.18）。

はぐれ惑星

NHKのコズミック フロントで，はぐれ惑星（自由浮遊惑星）を取り上げていた。

番組は阪大の住貴宏さんによる重力マイクロレンズ法の説明からから始まる。太陽系の外に存在している太陽系外惑星の探索方法としては，次のようなものがある。(1) パルサータイミング法：パルサーの回りを枠背卯が回ることによるパルサー周期の変化による。(2) 視線速度法：ドップラー効果による恒星=惑星系の重心の回りをまわる恒星の視線方向の波長の変化による。(3) トランジット法：恒星の前を横切る惑星による恒星の光度変化による。(4) 重力マイクロレンズ法：遠方の天体（銀河・銀河団）の前を横切る恒星=惑星系の重力レンズ効果による天体の光度変化の微細構造による。(5) 直接撮像法：惑星が恒星から遠くにあって熱放射する場合。

もっともよく用いられるトランジット法は，惑星が大きく，恒星に近い場合にに有効であるが，重力マイクロレンズ法は，恒星から比較的遠くて小さな惑星について用いられる。現在までに，5300個ほどの系外惑星が発見されている。

重力マイクロレンズ法の結果から，惑星が恒星よりも存在している比率がはるかに高く，銀河系の恒星1個につき，恒星から0.5～10au離れた位置に平均で惑星を1.6個持つ事が推定された（Wikipedia 惑星系）。天の川銀河には2000-4000億の恒星があるので，恒星の回りを公転する惑星の数は数千億個ということになる。

さらに，惑星系の誕生期や恒星の終焉期にはじき飛ばされる惑星が，自由浮遊惑星として銀河系内を公転することになる。その浮遊惑星の数は恒星の数の2倍程度と評価されているらしく，これも数千個程度存在する。これは，住さんを含む国際共同チームが重力マイクロレンズ法を用いて最初のはぐれ惑星（Rogue Planet）を発見したことからきている。

さて，これについて，ChatGPTの見解を尋ねてみた。

Ｑ：天の川銀河系にある恒星の総数，惑星の総数，自由浮遊惑星（はぐれ惑星）の総数を教えてください。

Ａ：天の川銀河系には、恒星の総数が約100億個、惑星の総数が数百億個と言われています。また、自由浮遊惑星（はぐれ惑星）の総数は、まだ正確には分かっていませんが、数十億個と推定されています。

天の川銀河系は、銀河系の1つで、地球が属する銀河系です。銀河系は、恒星、惑星、小惑星、彗星、星雲などが含まれる天体系で、その大きさは広大です。天の川銀河系は、その中でも比較的小さい銀河系であり、銀河系全体に比べると、恒星や惑星の数が少なめです。

ChatGPTの天文学の知識もどうやら十分ではなかったようだ。しかし，平均的な人間に比べればまともな回答だ。その辺の高校生や大学生に聞いてもこうは答えられない。

図：Wikipedia Rogue Planet の説明を入力したときの DiffusionBee の出力

［１］惑星系に名前を　太陽系外惑星に名前をつけよう

［２］太陽系外惑星データベース

新聞も消える

本屋が消えるからの続き

本屋の話題では，比較のため新聞発行部数のグラフを示した。12月に日本新聞協会が最新データを出したことでこれがまた記事になっていた。例えば，「1年で200万部減「新聞離れ」は止まらず 「一般紙」は15年後に消える勢い」などだ。

外岡秀俊（1953-2021）は同じ1953年生まれだ。札幌南高校から東大法学部に進み朝日新聞に入社した。在学中に書いた北帰行は石川啄木をテーマとした小説で文藝賞を受賞した。出版早々に読了して強い印象を受けた小説だ。てっきり彼は作家の道へ進むのものと思ったところ，朝日新聞に入社して編集局長までなったことに二度驚いたものだ。

彼が残した最後の論考が，「敗因」から探る新聞の未来，縮小か大胆なDXで再生か（Journalism 2022年1月号）だ。そこで指摘されていたのは日本の新聞社の敗因だ。それは，成功体験からの脱却ができなかったということにつきる。2000年に入ってからのDXに転換する最後のチャンス（当時はDXというキーワードはなかった）をみすみすと逃してしまった。

新聞やテレビの報道機能が縮小していくとして（すでにジャーナリズムの崩壊は進んでいる），外岡秀俊が最後に述べていたメディアの機能は誰がどのようにして維持していくのだろうか。あるいは民主主義が既存メディアと一蓮托生で終焉を迎えるのかもしれない。

SNSの時代が，この先どう変容するか，予見することはできない。だが，埋もれた事実を果断・公正に報道し，誤りがあればお詫(わ)びと訂正を出して品質を担保し，分断の時代に広い言論のフォーラムを提供するというこれまでのメディアの機能と役割は，どのような時代でも，欠かせない民主主義のインフラであり続けるだろう。

図：日本新聞協会のデータから（亀松太郎氏の作図を引用）

［１］10年で1000万部減　新聞に未来はあるか

小鍛冶

正月に孫の世話をするのはたいへんだ。

バーバもカーカもお節料理の準備で手一杯なので，ジージにもその順が回ってくる。そんなときは，NHKの教育テレビ（Eテレ）が神様だ。普段はおかあさんといっしょとかピタゴラスイッチを見せている。元旦のEテレは，新春能狂言 能「小鍛冶　白頭」をやっていたので，5歳と2歳はテレビにかじりついて見ていた。

謡曲「小鍛冶（五番目物）」のストーリーは次のとおり（精選版日本国語大辞典から引用）。

三条の小鍛冶宗近は剣を打てとの勅命を受けるが相鎚あいづちの者がいないので当惑し，稲荷明神に祈誓に行く。すると童子が現われ，力を貸し与えようといって消える。宗近が用意を整えると，稲荷明神が現われて相鎚をつとめ，名剣小狐丸ができあがる。

稲荷明神が頭に狐の型をつけていた。何も知らないジージは，頭にネコがいるというと，すーちゃんは違うよと。イヌだ。うぅうん。キツネかなというと，そうだよとやっとOKが出た。すーちゃんは何でキツネだとわかったのだろう。

図：小鍛冶のシテの頭のキツネ（銕仙会から引用）

小鍛冶のワキの三条宗近は，平安時代の刀工である。京都の三条通りに住んでいたことからその名がついているが，現在では若草山の麓に三條小鎩治宗近の店がある。

追伸：ChatGPTにクイズを出してみたところ，正解したのだが，後半の説明はウソだった。

Ｑ：能の小鍛冶のシテの頭についている動物は次のどれでしょう。(1) イヌ，(2) ウサギ，(3) キツネ，(4) ネコ の中から選んでください

Ａ：(3) キツネが正解です。能の小鍛冶のシテの頭には、キツネの形をした帽子がついています。能の小鍛冶は、日本の伝統的な芸能の一つで、演者が鎧を着て、剣や槍などの武器を使いながら、模擬戦や舞踏を演じるものです。能の小鍛冶のシテは、その中でも特に重要な役割を担う演者で、能の小鍛冶を指導する役割を担っています。

（冬休み10）

「戦争が廊下の奥に立つてゐた」　（渡辺白泉　1913-1969）

（冬休み 9）

「雪兎ぐいと地球が回り出す」　（宇多喜代子　1935-）

（冬休み 8）

「新年の山襞に立つ烟かな」　（室生犀星　1889-1962）

（冬休み 7）

「春の兆しを素手で掬う*」　（ChatGPT　2022）

*ChatGPTが生成した俳句，新年を指定したもの。もうひといきか。

（冬休み 6）

「降る雪を追いかけぬが花*」　（ChatGPT　2022）

*ChatGPTが生成した俳句，大晦日を指定したもの。

（冬休み 5）

「鳥は霜の木をさまよう熊は森をさまよい歩く*」　（ChatGPT　2022）

*ChatGPTが生成した俳句，冬の動物を指定したら，「鳥」と「熊」を提案してきた。

（冬休み 4）

「霜柱に霜降り霜降りに霜柱雪降りでつつまれる*」　（ChatGPT　2022）

*ChatGPTが生成した俳句，冬の植物を指定したら，「霜柱」と「霜降り」を提案してきた。

（冬休み 3）

「風に吹かれながら歩いている*」　（<竹内景子>　1930-）

*ChatGPTが生成した俳句，仮想世界の日本の代表的女性俳人のもう一人が<竹内景子>だ

（冬休み 2）

「人は石を投げる太陽は花を咲かせる*」　（<高野和子>　1950-）

*ChatGPTが生成した俳句，仮想世界の日本の代表的女性俳人の一人が<高野和子>らしい

（冬休み 1）

「月よりも白い白い花に雪が降る*」　（<松尾芭蕉>　2022）

*ChatGPTが生成した冬の俳句，仮想世界の日本でも<松尾芭蕉>は歴史上最も有名な俳人らしい

四色問題

ブラックボックスからの続き

四色定理の証明といえば，コンピュータを駆使して2000個の配位集合を虱潰しに調べたことで長年の課題が初めて証明された問題として有名である（1976 Appel, Haken）。

コンピュータに頼らない証明ができないので，なんとなくモヤモヤ感が抜けないと同時に，証明に関する既成の観念を変えた例としてもよくあげられる。深層学習による大規模言語モデルに基づいた物理法則の発見でも同じような固定観念の変更が求められているといわれることもあった。

その四色定理の新しい証明がarxivに登場した。"A non-constructive proof of the Four Colour Theorem"というもので，わずか7ページの論文だ。「このアプローチでは，特定の写像の集合に対する生成関数の特異点解析と，Tutteによる平面写像とその彩色多項式に関する列挙的・漸近的研究が用いられている」

Twitterでは，素人衆の期待の声が多いのだけれど，プロからは厳しい声が上がっているような雰囲気もチラチラ見え隠れしていた。どうなることやら。

写真：一松信の四色問題（ブルーバックス1983年版から引用）