大阪教育大学の理科専攻の1回生向けの選択科目「科学のための数学」では,昨年度はWolfram Alpha(計算知能)での計算を出席課題として課していたが,今年ははじめに紹介するにとどめることにした。このようなシステムがあることは知っておいてほしいが,微分積分の導入教育でどこまで使うべきなのかどうかはよくわからないまま定年を迎えてしまった。
図 Wolfram Japanより引用
芥川龍之介が「蜘蛛の糸」を発表して百年。高二の秋の文化祭,クラスの仮装行列のテーマが 蜘蛛の糸だった。お釈迦様の極楽タワーの竹を近所から切り出し,地獄の焔と煙の絵を描いた。犍陀多に続いて蜘蛛の糸(登山部の赤いザイル)に群がる地獄の亡者だったころ。
わが国では、バブル崩壊以降、「失われた 20 年」とも呼ばれる景気停滞 の中、賃金も長く伸び悩んできた。年齢層別に見ても、時系列で見ても、 高齢の世帯を含む各世代の収入は全体的に低下傾向となっている。公的年 金の水準については、今後調整されていくことが見込まれているとともに、 税・保険料の負担も年々増加しており、少子高齢化を踏まえると、今後も この傾向は一層強まることが見込まれる。・・・・・
支出もほぼ収入と連動しており、過去と比較して大きく伸びていない。 年齢層別に見ると、30 代半ばから 50 代にかけて、過去と比較して低下が 顕著であり、65 歳以上においては、過去と比較してほぼ横ばいの傾向が見 られる。
60 代以上の支出を詳しく見てみると、現役期と比べて、2~3割程度減 少しており、これは時系列で見ても同様である。
しかし、収入も年金給付に移行するなどで減少しているため、高齢夫婦 無職世帯の平均的な姿で見ると、毎月の赤字額は約5万円となっている。 この毎月の赤字額は自身が保有する金融資産より補填することとなる。
老後の生活においては年金などの収入で 足らざる部分は、当然保有する金融資産から 取り崩していくこととなる。65 歳時点に おける金融資産の平均保有状況は、夫婦世帯、単身男性、単身女性のそれぞれで、2,252 万円、1,552 万円、1,506 万円となっている。なお、 住宅ローン等の負債を抱えている者もおり、 そうした場合はネットの金融資産で見ることが 重要である。
(2)で述べた収入と支出の差である不足額約5万円が毎月発生する場合 には、20 年で約 1,300 万円、30 年で約 2,000 万円の取崩しが必要になる。支出については、特別な支出(例えば老人ホームなどの介護費用や住宅リ フォーム費用など)を含んでいないことに留意が必要である。さらに、仮に 自らの金融資産を相続させたいということであれば、金融資産はさらに必要 になってくる。(2)と合わせ、早い時期から生涯の老後のライフ・マネー プランを検討し、老後の資産取崩しなどの具体的なシミュレーションを行っ ていくことが重要であるといえる。(総務省の家計調査報告に続く)
年代 | 事項 | 製品 | 私は |
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1976 | 創業 | Apple I | 大学院進学 |
1977 | アップルコンピュータ設立 | Apple II | |
1978 | |||
1979 | Lisaプロジェクト | ||
1979 | Macintoshプロジェクト | ||
1981 | |||
1982 | 大阪教育大学 | ||
1983 | |||
1984 | Macintosh | PC-9801導入 | |
1985 | ジョブズ追放→NeXT | ||
1986 | |||
1987 | Newtonプロジェクト | HyperCard | |
1988 | MacintoshII×40台 | ||
1989 | MacintoshIIfx導入 | ||
1990 | (NeXTstation) | ||
1991 | |||
1992 | Newton MP | NeXTstation導入 | |
1993 | |||
1994 | PowerMacintosh | PowerBookDuo270導入 | |
1995 | |||
1996 | NeXT買収 | ||
1997 | ジョブズ復帰 | 漢字Talk7 | PowerBook2400購入 |
1998 | iMac/AppleWorks | ||
1999 | iBook | ||
2000 | |||
2001 | アップルストア | MacOSX/iPod | |
2002 | iPod購入 | ||
2003 | iTunes Music Store | ||
2004 | |||
2005 | スタンフォード卒業式 | ||
2006 | Apple TV | ||
2007 | iPhone | ||
2008 | iPhone購入 | ||
2009 | |||
2010 | iBookstore | iPad | |
2011 | ジョブズ死去 | ||
2012 | MacBookPro購入 | ||
2013 | |||
2014 | Apple Pay開始 | ||
2015 | Apple Watch | ||
2016 | |||
2017 | ApplePark | ||
2018 | 定年退職 | ||
2019 | iPadPro購入 | ||
2020 | |||
物理学でよく用いられる4つの戦略を使用して,教師なし機械学習を改善するという課題に挑戦する。その4つは,分割統治,オッカムのかみそり,統一,そして絶え間ない学習である。1つのモデルを使ってすべてを学ぶのではなく,学習と「理論」の操作を中心に置いた新しいパラダイムを提案する。それは(過去の観測から)将来を予測し,その予測が正しい領域を定めるものだ。特に,各理論がその比較的有利な領域に特化するための新しい一般化平均損失,および不良データを除いて理論を単純な数式にまとめることを目指す区別可能な記述長を導入する。理論は「理論ハブ」に格納され,そこでは学習された理論を継続的に統合し,新しい環境に出会ったときに理論を提案することができる。我々は,実装した「AI Physicist」学習エージェントを,しだいに複雑化する環境でテストする。重力,電磁気力,調和運動,弾性衝突などのランダムな組み合わせを含む仮想世界における物体の軌道の教師なし学習を行う。我々の学習エージェントは,同等の複雑さの順伝搬型ニューラルネットより速く学習し,約10億分の1の平均二乗予測誤差を与える。また,整数や有理数の理論パラメータを正しく予言する。この学習エージェントは区分的に一定の力が働く場における非線形カオス二重振り子についても,異なる運動則をもつ領域をうまく同定することができた。
物理学と人工知能(AI)の双方にとって核心的な課題の一つは数式回帰である。つまり,未知関数からのデータに一致する数式表現を発見することである。 この問題は原理的にNP困難である可能性が高いが,実用的な興味の対象となる関数はしばしば対称性,分離性,合成性および他の単純化できる特性を示す。 この精神のもとで,我々は,ニューラルネットワークと物理学に着想を得た技術を組み合わせた再帰的多次元記号回帰アルゴリズムを開発した。 我々はそれを「ファインマン物理学講義」からの100の方程式に適用し,そのアルゴリズムはすべてを発見する。従来のソフトウェアでは71だけが見つかった。より困難なテストセットでも,到達水準を15%から90%に向上させた。(AI Feynman(2)に続く)