2024年10月28日月曜日

デマゴギー

政党マップからの続き

NHKの開票速報から,カピバラのような政治部記者のもっともらしい話が聞こえてくる。大阪放送局には公明党を殲滅した日本維新の会しか出てこないので,気分が悪くなる。馬場や吉村が映ればすぐにチャンネルを変えるようにしている。かといって,情報量の少ない奈良に回しても喜びを抑制した風情の高市が大写しになるだけ・・・orz。

心の平安をとりもどすために,ChatGPT-4oに相談してみる。AIはこのように使われることになるのかもしれない。ただし,あらかじめ設定しなければ厳しいことは口にしてくれない。
Q(koshix):
政治とカネの問題」という,マスコミで多用される表現が気持ち悪くて仕方ありません。同様に「身を切る改革」というのもほとんどデマゴギーのように感じています。これは多くの日本人の持つ感覚とは違うのかもしれません。これについて腹に落ちるような分析をしてもらえないでしょうか。

A(ChatGPT-4o):
「政治とカネの問題」や「身を切る改革」という表現が気持ち悪く感じる理由には、いくつかの要素が関係していると思います。これらのフレーズは日本のメディアや政治家によって頻繁に使用されますが、その背後には単純化された説明や感情に訴えるメッセージが隠されていることが多いです。

1.感情に訴えるデマゴギー的要素
「政治とカネの問題」は、政治家が金銭的な不正や利益追求に巻き込まれている場合のスキャンダルを指す言葉です。メディアではしばしば、詳細な背景説明や具体的な証拠よりも、疑惑やスキャンダルとしての興味を煽るためのレトリックとして使用されることが多いです。このため、問題の本質や社会的な影響が軽視され、簡単なスローガンに落とし込まれてしまうことがあります。「身を切る改革」も同様で、主に政治家や官僚が自身の報酬を削減したり、無駄な支出を削減するという印象を与えるためのスローガンです。しかし、実際に行われる改革の内容が本質的なものであるかどうかは別の話であり、単なるパフォーマンスに終わることも少なくありません。このような表現が感情を揺さぶるための「デマゴギー」として使われていると感じることは、合理的です。

2.本質的な議論の欠如
これらのフレーズは、多くの場合、具体的な政策論議や改革内容に関する深い議論を避けるための便利なツールとして使われます。たとえば「政治とカネの問題」では、個別のケースが何が問題だったのか、その背景にある制度的な要因は何かという本質的な問いが棚上げされ、単純な「悪者探し」に終始する傾向があります。「身を切る改革」も、実際にどれだけの効果があるか、その影響が国民全体にどう広がるのかといった議論が抜け落ちて、表面的な削減だけが強調されがちです。このように、本質的な議論が欠けているため、これらの表現に対して不信感や気持ち悪さを感じるのは自然な反応です。

3.社会の共感形成と大衆操作
「政治とカネの問題」や「身を切る改革」は、特に大衆の共感を引き出すためにメディアや政治家が使うことが多い表現です。一般市民にとって理解しやすく、直感的に共感しやすいフレーズであるため、広く使われます。しかし、その裏にある意図が、実際の問題解決よりも支持率や注目度を上げるためのものだと感じることがあるでしょう。このような操作的な意図を感じ取ると、自然に不快感が生じます。

4.異なる視点の可能性
多くの日本人がこれらの表現に対して違和感を抱かない理由の一つは、メディアや政治家が長年にわたってこうしたフレーズを繰り返し使用してきたため、ある種の「慣れ」が生じているからです。社会的に受け入れられやすい表現として浸透し、特に考えずに使われたり受け取られたりすることが多いでしょう。これが大衆的な感覚とズレを感じる原因の一つかもしれません。

結論
あなたがこれらの表現に対して気持ち悪さを感じるのは、背後にあるメディアや政治家の操作的な意図や、本質的な議論を回避する傾向を敏感に感じ取っているからではないでしょうか。この感覚は、必ずしも少数派ではなく、深く考える人々や批判的な視点を持つ人々にとっては、自然な反応だと言えます。問題の本質を追求しないスローガン的な言葉遣いが、逆に事態を曖昧にし、大衆の関心を感情的に操作することに繋がっているためです。

 


図:「これを抽象絵画風のイメージにしてください」への回答(Claude 3.5 Sonnet)

2024年10月27日日曜日

文楽のつどい

おいど出してからの続き

今年創立40周年を迎える国立文楽劇場で,10月16日,第135回文楽のつどいがあった。

国立文楽劇場友の会の会員を対象としたもので,外国人向けのプログラムの合間を縫って,1日に3回のバックステージツアーが催された。定員は100人で,高齢者を中心にほぼその人数が集まっていた。1階で,次回公演パンフレット,首かけ参加証,靴カバーを受取って14:30に入場,15:00開始のスケジュールだ。2階の文楽劇場の中央前席のブロックに自由席で座って開始を待つ。

最初に文楽劇場のスタッフによる舞台の背景や装置,舞台転換などの解説が30分,その後,竹本織太夫鶴澤清丈による太夫と三味線の解説がある。11月公演の仮名手本忠臣蔵,7段目祇園一力茶屋の段における寺坂平右衛門の演出とか,大序の表現とかの詳しい話が聞けた。清丈の三味線漫談もかなり面白かった。織太夫と清丈による解説は久しぶりだとのこと。こういうのは若手がやることになっている。しかも海外公演で主力がアメリカ5都市を訪問中だ。

さて,いよいよ靴カバーを装着し,花道を通って舞台にあがる。なかなか珍しい光景がみられる。13mの回り舞台がゆっくり回転したが,舞台上は100名で密集しているためコリオリの力を試すことはできない。その後,3組に分かれて,床の盆回しの裏側を見学する。なるほどこうなっているのか。次は,舞台背景に置いた人形との記念撮影,最後に雪を降らせてもらう。なかなかに力が必要だ。老人には難しい。


織太夫と清丈の話で思い出したのが,竹本相子大夫だ(奈良教育大学の出身だった)。12,3年前,国立文楽劇場友の会に入って文楽公演に毎回通うようになってしばらくのころ,文楽劇場の文楽鑑賞教室だったか,中之島公会堂での日経の文楽の夕べのどちらかで,いつものように文楽の説明があった。その担当が竹本相子大夫であり,調べてみるとこの当時の相方が鶴澤清丈だったと思われる。

相子大夫の説明は非常にわかりやすくて,文楽にもこんな人材がいるのかと感心したのだった。しばらく,相子大夫に注目していたのだけれども,あるとき(2013年11月)突然文楽座を退座してしまった。その理由がなんであるかもわからない(文楽協会からの説明がないのも不自然)。

少し調べてみると,退座前年の2012年の末に,相子大夫はR1グランプリに出場して1回戦を突破していたらしい。しかし,2013年の1月には,2回戦を辞退するとツイートしている。ちょうど,橋下徹大阪市長による文楽協会への補助金大幅削減が話題になっていた年のことだ。たぶん,いろいろな圧力なり思惑なりに巻き込まれていたのではないかと推察される。そのタイミングでなければ,新しい展開があったかもしれないのに。今月は,吉本が伝統芸能新喜劇を開催している・・・

相子大夫がいなくなってしまったことは本当に残念なことだった。清丈とのかつての文楽鑑賞教室での楽しそうな様子の痕跡がみられる。



写真:舞台から(左),織太夫と清丈(右:織太夫のSNSから引用)



2024年10月26日土曜日

政党マップ

YouTubeで,衆議院選挙向けの政治教養的な話をしていた。天理教の人だったので,思わずみてしまったが,意外にまともな説明だった。政党(および自民党総裁選の三候補)を政治的な対立軸と経済的な対立軸で2次元のマップ上に書いていた。前者は,国家主義・全体主義と個人主義・自由主義,後者は,資本主義・新自由主義と社会主義・共産主義というものだ。

なかなか面白かったのだけれど,最後に本人の支持政党が日本維新の会ということでがっくり。まあそんなものだ。

同じようなことをしてみようと,AIチャットボットに次の質問をいれてみる。

Q(koshix):
日本の政党の主張を分析して,経済軸と政治軸の2軸で あらわされる平面上の矩形領域で表わしたいと思います。 経済軸(X軸)は,-1から1の値をとり,左(-1)が社会主義や共産主義的な 考え方,右(+1)が資本主義や新自由主義的な考え方に対応します。 政治軸(y軸)は,-1から1の値をとり,下(-1)が自由主義や個人主義的な 考え方,上(+1)が国家主義は全体主義的な考え方に対応します。 例えば,アメリカ合衆国は (1,-1)の近傍に位置し,中華人民共和国は (-1,1)の近傍に位置します。 日本の政党としては,以下の10党を選びます。 自由民主党,公明党,日本維新の会,参政党,日本保守党, 国民民主党,立憲民主党,れいわ新撰組,社民党,日本共産党 結果は,政党名:(-0.9〜-0.6,0.4〜0,8) のように表現してください。

ChatGPT-4o,Gemini 1.5 flash,Perplexity Pro ,Claude 3.5 Sonnet で試してみるとそれらしい結果が出てきたが,まちまちだったので,適当に平均した後に主観的に修正してみる。これを図示するプログラムもPerplexity ProやChatGPT-4oに任せてみたところ,なんとか結果が得られた(日本語フォントコードはこちらで修正追加,USAとChinaも追加している)。あとは,適当なアルゴリズムで尺度さえ決まればよいということになるが,そのあたりを具体的に表現するのは難しい。ちなみに,OpenAI o1 では期待するようなそれらしい結果がでなかった。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as patches
import matplotlib.font_manager as fm
from matplotlib import rcParams

# フォントの設定
font_path = '/System/Library/Fonts/ヒラギノ丸ゴ ProN W4.ttc'  # 適切な日本語フォントファイルを指定してください
font_prop = fm.FontProperties(fname=font_path)
rcParams['font.family'] = font_prop.get_name()

# 政党名とそれぞれの位置(Avarage?)
parties = {
    '自由民主党': ((0.1, 0.9), (0.1, 0.9)),
    '公明党': ((-0.1, 0.3), (0.0, 0.5)),
    '日本維新の会': ((0.6, 1.0), (0.2, 0.8)),
    '参政党': ((-0.2, 0.2), (0.7, 0.9)),
    '日本保守党': ((0.6, 0.9), (0.8, 1.0)),
    '国民民主党': ((0.0, 0.4), (-0.1, 0.2)),
    '立憲民主党': ((-0.6, 0.2), (-0.5, 0.1)),
    'れいわ新撰組': ((-0.7, -0.3), (-0.7, -0.3)),
    '社民党': ((-0.9, -0.5), (-0.6, -0.3)),
    '日本共産党': ((-0.9, -0.7), (-0.3, -0.1)),
    'U.S.A.': ((0.75, 1.0), (-1.0, -0.20)),
    'China': ((-1.0, -0.25), (0.75, 1.0)),
    # 修正された位置
}

# グラフの設定
plt.figure(figsize=(8, 6))

# 軸の設定
plt.axhline(0, color='black', linewidth=0.5, ls='--')  # x=0
plt.axvline(0, color='black', linewidth=0.5, ls='--')  # y=0
plt.grid(color='gray', linestyle='--', linewidth=0.5)

# 政党ごとに異なる色を設定
colors = {
    '自由民主党': 'blue',
    '公明党': 'yellow',
    '日本維新の会': 'green',
    '参政党': 'orange',
    '日本保守党': 'purple',
    '国民民主党': 'brown',
    '立憲民主党': 'cyan',
    'れいわ新撰組': 'magenta',
    '社民党': 'pink',
    '日本共産党': 'red',
    'U.S.A.': 'gray',
    'China': 'gray',
}

# データプロット
for party, ((x_min, x_max), (y_min, y_max)) in parties.items():
    rect = patches.Rectangle(
        (x_min, y_min),
        x_max - x_min,
        y_max - y_min,
        alpha=0.3,
        color=colors[party],  # 色を設定
        label=party
    )
    plt.gca().add_patch(rect)
    plt.text((x_min + x_max) / 2, (y_min + y_max) / 2, party,
             fontsize=9, ha='center', va='center')

# 軸の範囲
plt.xlim(-1.1, 1.1)
plt.ylim(-1.1, 1.1)

# タイトル
plt.title('日本の政党の経済軸と政治軸')
plt.xlabel('経済軸 (左: 社会主義, 右: 資本主義)')
plt.ylabel('政治軸 (下: 自由主義, 上: 国家主義)')
plt.grid()

plt.show()


図:日本の政党マップ(ひとつのイメージ)

[2]政治的スペクトル(Wikipedia)

2024年10月25日金曜日

(秋休み 10)

10.그 점에 대해서는 동의하기 어려울 것 같아요.
   Geu jeome daehaseoneun dong-uihagi eoryeoul geot gatayo.
   その点については賛成しづらいと思います。

2024年10月24日木曜日

(秋休み 9)

9.그거 좋은 생각인 것 같아요.
  Geugeo joeun saenggagin geot gatayo.
  それは良い考えだと思います。

2024年10月23日水曜日

(秋休み 8)

8.밖에 비가 오고 있어요. 우산 잊지 마세요.
  Bakke biga ogo isseoyo. Usan ijji maseyo.
  外は雨が降っています。傘を忘れないでください。

2024年10月22日火曜日

(秋休み 7)

7.슈퍼마켓에 갑니다. 필요한 것 있으세요?
  Syupeomakete gamnida. Pil-yohan geot isseuseyo?
  スーパーに行きます。何か必要なものはありますか?

2024年10月21日月曜日

(秋休み 6)

6.소금 좀 건네주시겠어요?
  Sogeum jom geonnejusigesseoyo?
  塩をちょっと取っていただけますか?

2024年10月20日日曜日

(秋休み 5)

5.저는 보통 아침 7시에 일어납니다.
  Jeoneun botong achim ilgopsie il-eonamnida.
  私は普通、朝7時に起きます。

2024年10月19日土曜日

(秋休み 4)

4.직업이 무엇이세요?
  Jigeobi mueos iseyo?
  お仕事は何ですか?

2024年10月18日金曜日

(秋休み 3)

3.저는 [국가/도시] 출신입니다. 당신은 어디 출신이세요?
  Jeoneun [gukga/dosi] chulsinimnida. Dangshineun eodi chulsiniseyo?
  私は[国/都市]出身です。あなたはどこの出身ですか?

2024年10月17日木曜日

(秋休み 2)

2.오늘 기분이 어떠세요?
  Oneul gibuni eotteoseyo?
  今日の気分はどうですか?

2024年10月16日水曜日

(秋休み 1)

1.안녕하세요, 제 이름은 [이름]입니다. 만나서 반갑습니다.
  Annyeonghaseyo, je ireumeun [ireum] imnida. Mannaseo bangapseumnida.
  こんにちは、私の名前は[名前]です。お会いできてうれしいです。

2024年10月15日火曜日

へび(2)

へび(1)からの続き 〈AI Chatbot free〉

朝一番にマンションの管理人さんのところに。ヘビ対応の経緯をA4にまとめたもの見せて説明する。9:30にオープンする本部に電話して確認してみますとのこと。なんだか腰が重そうな感じである。

その後管理人さんから,電話。
(1) 本部の担当者が午前中健康診断なので,午後にもう一度電話してお返事します。
(2) 市役所に電話しましたが対応だめと,例の2軒の業者を紹介されただけでした。
(3) 郵便受内部は専有部分になるので,住人の個別負担になる可能性が高いですぅ。
とのこと。むむむ。
そして,午後の電話。
(4) ここは植栽が多いので除草消毒すると潜んでいたヘビが出ることがありますね。
(5) レアケースだが今後のこともありますから取りあえず理事会に報告してみます。
(6) 自分で駆除業者対応された場合の領収書は,念のために保存しておいて下さい。

ということで,さっそく業者に連絡する。
業者:まだいますか。
私:はい,います。郵便屋さんが咬まれると困るので,ポストの入口目張りしました。
業者:それでは14:40-15:00 頃うかがいます。少し遅れるかもです。
私:よろしくお願いします。

14:30に駆除業者さん到着
15分ほど格闘してどうにか捕獲できた。
鳩駆除がメインでヘビはあまり経験がなかったのかもしれない。
プロならヘビ捕獲棒を持ってきてほしかったところだが,普通のゴミ拾いトングだった。

行きがかり上,郵便受コーナーの奥の袋小路で観察していたが,ヘビが何度も向かってくるのでたいへんだった。加賀藩の蛇責め前田利常とか加賀騒動とか)の祟りかもしれない。


写真:10分格闘の後,この後さらに5分続くのだった(撮影:2024.10.15)


2024年10月14日月曜日

へび(1)

来年は巳年だ。72歳の年男にあたる。先日,南都銀行から巳年蛇図記念コインの案内が送られてきた。ご丁寧にその後,勧誘電話までかかってくる始末だ。もっとまともな商売をしたほうがよいのではないでしょうか。

巳年コインを断った祟(たたり)なのか,二回り違いで同じ巳年の亡母が様子を見に来たのか,マンションの1Fにある集合郵便受けを開けると中に体長80-90cmほどの蛇(シマヘビヤマカガシかアオダイショウか)がいた。昔,川上弘美蛇を踏むも読んだような気がしたけれど,本棚にはセンセイの鞄真鶴しかない。記憶はどんどん千切れて飛んでいく。


ヘビの対処法をあれこれ考えたけれどなかなか名案が出てこない。近所の農家の人なら手慣れた簡単な話かもしれないけれど,素人がむやみに手を出すなということなので自重する。

(1) マンションの管理会社:自動応答で肝腎の目的先にたどりつくのが面倒なシステムだ。漸く繋がって状況を説明すると,半笑いながらしばらく待たされたが,予想通りで,こちらでは対応できないので警察とかに相談してくださいとのこと。

(2) 消防(119番):いきなり警察でパトカーがこられても困るし,消防の方が装備がありそうなので119番してみた。説明したところ,それは消防の守備範囲ではないので,今日は休日でやってないと思う市役所か警察に相談してみてはとたらい回しされた。

(3) 市役所:もちろん,環境政策課の休日緊急電話受付があるはずもなく,ホームページを調べてみた。AI チャットボットはまったく使いものにならなかった(ChatGPT-4oに演じさせた仮想天理市チャットボットの答えの方が100倍優秀だった)。市役所ホームページのQ&Aにある蜂の巣とセアカゴケグモの事例でも,自分でなんとかせよという感じだった。

(4) 警察署(110番ではない):電話で丁寧に対応してもらったけれど,どうもたよりにならない。ちょっと無理そうな様子で,業者に相談してくださいとなった。

(5) 駆除業者:天理市の2軒の業者に電話した。1軒目は休日対応なしで,費用が2.5万円から5万円ほどといわれた。それってボッタクリ価格ではないのか。2軒目は実働スタッフにつないでくれて,いますぐにでもいけると。費用は1.2万円-1.5万円ほど。

マンションの管理組合を通す必要があるので,明日,管理人さんにお願いしてみよう。毒蛇で非常に危険ですが・・・というと,警察とか消防でもなんとかなったのかもしれない(ChatGPT談),しらんけど。



写真:集合郵便受の中の蛇(撮影:2024.10.13)

2024年10月13日日曜日

ピュア:小野美由紀

小野美由紀(1985-)のピュア。SFマガジン掲載時にnoteで公開され歴代一位20万PVをゲットした。という評判だったので早速トライして見た。ピュア,バースデー,To The Moon,幻胎,エイジ,身体を売ることの性科学SF 6編からなる短編集だ。

表題作のピュアは,恐竜のような身体を獲得して軌道上に生活するメスの人間が,蟷螂のように性交後のオスを食べてしまい,そのことによってのみ受胎が可能になった未来を描いている。オスは汚染された地球上で細々と生活している。捕食される側からみた物語がエイジであり,これらが対になっている。

どの作品も,ある種のディスとピアを表現しているのだけれど,そのディスとピアというのはいまだに夫婦別姓制度や同性婚制度に踏み切れない日本そのものに重なる。

巻末の水上文の解説から引用すると,その背景にあるのはこんなものである。
たとえば政治的意思決定の場,社会的に地位の高い職業の多くを占めるのは男性である。性暴力の被害者の大多数を占めるのは女性である。直接的な暴力がなくとも,社会に蔓延る性的対象化はその中で育つ人々の安全を損ない,尊厳を損ない,人生を狭め,また加害を正当化する。賃金格差と貧困,もちろん生殖を巡る問題もある。生殖は国家による管理の対象であり,2023年現在の日本では,明治時代につくられた刑法堕胎罪がいまだに存在し,人工中絶の配偶者同意要件は今も撤廃されないままである。



図:小野美由紀ピュアの書影(早川書房から引用)


2024年10月12日土曜日

解散詔書

10月9日の午後に衆議院が解散した。中継をみていたけど,なんだかグダグダしていた。

衆議院解散によって,その時点で直ちに衆議院議員は議員としての地位を失う。再び新たに選出された衆議院議員が地位を得るのは,衆議院議員選挙の投票が確定した時点らしい。たぶん。衆議院議員としての地位がなくなっても,現在の内閣はそのまま存在していて職を継続している。石破総理大臣も林官房長官も活動しているのがテレビや新聞の報道でわかる。

今回の衆議院解散がグダグダだったのは,額賀議長が詔書の朗読途中で少し言いよどんで間ができてしまい,万歳のタイミングもずれてしまって(理由はそれだけではないだろうが)閑散としたものだったからだ。

衆議院解散が可能であるのは,憲法第69条「内閣は、衆議院で不信任の決議案を可決し、又は信任の決議案を否決したときは、十日以内に衆議院が解散されない限り、総辞職をしなければならない」により内閣不信任案に連動するものと,今回のようにそれ以外で総理大臣が解散権を行使する場合になる。後者をいわゆる第7条解散とよんでいる。

ただし,憲法第7条は,天皇の国事行為を定めたものである。その中に「三,衆議院を解散すること」とあるのが根拠とされるとよくいわれるが,学説はもう少し複雑な論理構成でこれを正当化している。いずれの場合も手続き的には憲法7条の国事行為の形式に則るため,天皇の御名御璽のある解散詔書には,いずれの場合にしても「日本国憲法憲法七条により,衆議院を解散する」となっている。これを理解していない国会議員が多いので,えーっということになって,議長が困ったりするわけだ。

解散詔書朗読時の具体的な手順や表現などについては,資料[1]が詳しい。


写真:1983年の衆議院解散詔書の例(Colorless Green Historiesから引用)

[1]衆議院解散時の詔書朗読と万歳のタイミング(Colorless Green Histories)

2024年10月11日金曜日

ザップ・エナジー

核融合スタートアップからの続き

10月7日の日経朝刊1面の片隅に「みずほFGが核融合発電米新興に出資」というタイトルの記事があった。2017年にシアトルで創業したザップ・エナジーという会社だ。ワシントン大学とローレンス・リバモア研究所からのスピンアウトであり,マイクロソフトなど合計62億ドルを集めているので,資金調達額では世界トップ10に入る(みずほは数億円程度か)。

核融合スタートアップでトカマクやレーザー以外だと,FRC(Field Reversed Configuration)が目についていたけれども,ザップ・エナジーは,Sheared Flow Stabilized Z-Pinch を用いるものだ。Zピンチは,「プラズマを流れる電流が周囲に磁場を形成して自己収縮して自発的に高温高密度状態を作り出す物理現象だ(Wikipediaから引用)。」サンディア国立研究所のZマシンはこの原理を使っているけれど,ザップ・エナジーのマシンコンセプトはより簡素だ。聞いたことがなかったのでPerplexityに尋ねてみた。
Q(koshix):
ZAP Energy が実現を目指している核融合システムの原理とその特徴や他の方式との違いなどを技術的な詳細に渡って日本語で解説してください。

A(Perplexity Pro):
ZAP Energyが開発している核融合システムは、「せん断流安定化(SFS)Zピンチ」と呼ばれる独自の方式を採用しており、以下のような特徴と技術的詳細を持っています。

基本原理
ZAP Energyのシステムは「Zピンチ」と呼ばれる方式を基礎としています。この方法では、プラズマに大電流を流すことで自己生成される磁場を利用してプラズマを圧縮し、核融合反応に必要な高温高密度状態を作り出します。

主な特徴
1.コンパクト設計
ZAP Energyの核融合炉は非常にコンパクトで、「ガレージに置ける」ほどの小ささを実現しています。商用規模の反応炉と溶融金属ジャケットの直径はわずか10フィートほどです。
2.シンプルな構造
超伝導磁石や高出力レーザーを必要としないため、他の核融合方式と比べて構造がシンプルです。
3.低コスト
構造のシンプル化により、開発・運用コストの低減が期待されています。
4.スケーラビリティ
小型でモジュラーな設計により、需要に応じて複数の反応炉を配置することが可能です。

技術的詳細
1.せん断流安定化(SFS)
従来のZピンチ方式では、プラズマの不安定性が大きな課題でした。ZAP Energyは「せん断流安定化」という技術を用いてこの問題を解決しています。
2.電流とプラズマの関係
Zピンチに使用される電流が大きいほど、プラズマはより高温高密度になります。ZAP Energyは、より大電流に到達することを目指しています。
3.FuZE-Q実験装置
現在、ZAP Energyは「FuZE-Q」と呼ばれる次世代プラットフォームを運用しています。この装置は約650kAで臨界条件(Q=1)に達する見込みです。
4.反応プロセス
プラズマ内の重水素と三重水素同位体が融合すると、中性子と熱が放出されます。このエネルギーは反応室を囲む溶融金属に吸収され、その後電力生成に利用されます。
5.パルス運転
ZAP Energyのシステムは、内燃機関のシリンダーのように繰り返し発火する方式を採用しています。

他の方式との違い
1.磁場閉じ込め方式との違い
トカマクなどの磁場閉じ込め方式が大型の超伝導磁石を必要とするのに対し、ZAP Energyのシステムはプラズマ自体が生成する磁場を利用します。
2.慣性閉じ込め方式との違い
レーザー核融合などの慣性閉じ込め方式が高出力レーザーを必要とするのに対し、ZAP Energyのシステムはそれらを必要としません。
3.サイズと複雑さ
他の方式が大規模で複雑な装置を必要とするのに対し、ZAP Energyのシステムは比較的小型でシンプルです。

ZAP Energyの核融合システムは、その独自の技術によってコンパクトで低コストな核融合炉の実現を目指しており、将来的には持続可能なエネルギー源として期待されています。



図:ザップ・エナジーの核融合炉のイメージ(日本経済新聞社から引用)

2024年10月10日木曜日

タンパク質設計・構造予測


かれこれ4年前にGoogleの英国子会社 DeepMindAlphaFold2が話題になっていた。そのテーマで今年のノーベル化学賞を受賞者が決まった。深層学習(AI)を用いたタンパク質設計や構造予測である。昨日のノーベル物理学賞(人工ニューラルネットワークの基礎理論)といい,なにやら景色ががらっと変わってみえた。物理学者や化学者が受賞しないのだから。今年だけかもしれないけれど。そのうち意識を持ったAGIASIがノーベル賞の受賞者になるのか。あるいは,将棋のようにAGIやASIにはかなわない人間だけの競技になってしまうのか。

Q(koshix):
2024年のノーベル化学賞を受賞した,David Bakerと,{Demis Hassabis,John M. Jumper}の2組3名の業績とその受賞理由について,周辺知識や2組の関係性も含めて,できるだけ分かりやすく解説してください。
 なお,付録として,2024年のノーベル物理学賞とノーベル化学賞の両方のテーマに共通する意義を議論してください。

A(Perplexity Pro):

2024年のノーベル化学賞は、タンパク質科学の革新的な進歩に貢献した3名の研究者に授与されました。

David Baker の業績
David Baker(ワシントン大学シアトル校教授)は、計算機によるタンパク質設計の先駆的研究で賞の半分を受賞しました。
・2003年に新しいタンパク質の設計に成功
・その後、様々な革新的なタンパク質を創造
・応用分野:医薬品、ワクチン、ナノ材料、微小センサーなど
Baker の業績は、特定の機能を持つ全く新しいタンパク質を設計・構築する能力を科学者に与えました3。これは、薬剤開発、ワクチン設計、合成生物学などの分野に大きな影響を与える可能性があります。

Demis Hassabis と John M. Jumper の業績
Demis Hassabis と John M. Jumper(共にGoogle DeepMind所属)は、タンパク質構造予測の革新的な進歩により、賞の残り半分を共同受賞しました12。
・AlphaFold2という人工知能モデルを開発
・アミノ酸配列からタンパク質構造を高精度に予測可能
・既知の約2億種類のタンパク質構造をほぼ全て予測
彼らの開発したAIモデルは、50年来の科学的課題を解決し、190カ国以上の200万人以上の研究者に利用されています34。これにより、タンパク質の生物学的役割や応用可能性の理解が大きく進展しました。

両者の関係性と意義
Baker のタンパク質設計技術と、Hassabis・Jumper のタンパク質構造予測技術は、相補的な関係にあります。前者は新しいタンパク質を創造し、後者はその構造を予測することで、タンパク質科学の可能性を大きく広げました1。
これらの発見は、理論科学を超えて、がんや遺伝性疾患を含む様々な病気の新しい治療法の開発につながる可能性があります1。

付録:2024年のノーベル物理学賞と化学賞の共通点
2024年のノーベル物理学賞は機械学習と人工ニューラルネットワークの基礎的発見に対して授与されました6。化学賞と物理学賞には、人工知能(AI)技術の科学研究への応用という共通点があります。

1.AIの科学への応用:物理学賞はAIの基礎技術に関するものですが、化学賞ではその応用例(タンパク質構造予測)が評価されています。
2.複雑な問題の解決:両分野とも、従来の方法では解決が困難だった複雑な問題にAIを活用しています。
3.学際的アプローチ:物理学、化学、情報科学の境界を越えた研究が評価されており、科学の学際的な発展を示しています。
4.実用的な影響:両分野の研究は、理論的な価値だけでなく、実際の応用(新薬開発、材料科学など)に大きな影響を与える可能性があります。

これらの共通点は、AIが現代科学の様々な分野で重要な役割を果たしていることを示しており、今後の科学研究の方向性を示唆しています。



図:ノーベル化学賞2024の解説から生成した絵画風イメージ(DALL-E3による)

2024年10月9日水曜日

ニューラルネットワーク

今年のノーベル物理学賞は,今日のAIブームの基盤となる人工ニューラルネットワークの基礎理論に与えられた。中継を見ていると,最初に委員長からスウェーデン語と英語の両方で発表があって,簡単な業績紹介。その後,ヒントン(バックプロパゲーション!)とのライブでのやりとりや質疑応答などがあった。

ホップフィールドは物理学者だし,ホップフィールドネットワークはイジングモデルとも関係づけられているので,物理らしい。一方,ヒントンは心理学者として出発したコンピュータ科学者なので,これは物理か?というところだ。今のところ物理屋さんたちもほとんど両手で賛成しているようだ。情報が宇宙や物性や素粒子と並ぶ物理学の一分野であるという共通認識が確立する第一歩ということか。

Q(koshix):
ホップフィールドネットワークとボルツマンマシンについて,ニューラルネットワーク全体の中でそれぞれがどのように位置づけられて,その後の発展にどういう影響を与えたかを,なるべく分かりやすく具体的に説明してください

A(Perplexity Pro):
ホップフィールドネットワークとボルツマンマシンは、ニューラルネットワークの発展において重要な役割を果たした2つのモデルです。それぞれの位置づけと影響について説明します。

ホップフィールドネットワーク
ホップフィールドネットワークは、1982年にジョン・ホップフィールド(1933-)によって提案された再帰型ニューラルネットワークの一種です。
特徴と位置づけ
・単一層のニューロンで構成され、各ニューロンが他のすべてのニューロンと双方向に結合しています。
・連想記憶として機能し、不完全または雑音のある入力からパターンを復元できます。
・エネルギー関数の最小化によってパターンを想起します。

影響と発展
1.記憶容量の向上:研究者たちは、ホップフィールドネットワークの記憶容量を向上させる方法を探求しました。例えば、ニューロン間の複雑な接続を導入することで、従来のモデルの2倍以上の記憶容量を実現しました。
2.最適化問題への応用:ホップフィールドネットワークは、組み合わせ最適化問題の解決にも応用されました。
3.深層学習への影響:現代の言語モデル(ChatGPTなど)の基盤となるTransformerネットワークは、ホップフィールドネットワークと類似した構造を持っています。
4.脳機能のモデル化:記憶や認知プロセスの研究に応用され、神経科学の発展に寄与しました。

ボルツマンマシン
ボルツマンマシンは、1985年にジェフリー・ヒントン(1947-)らによって提案された確率的ニューラルネットワークモデルです。

特徴と位置づけ
・対称的に結合されたニューロン様ユニットで構成され、確率的に on/off を決定します。
・二値データセットから興味深い特徴を発見する能力を持ちます。
・学習アルゴリズムは単純ですが、多層構造では非常に遅くなる傾向があります。

影響と発展
1.制限ボルツマンマシン (RBM):ボルツマンマシンを簡略化した RBM は、深層信念ネットワーク (DBN) の基本構成要素となりました。
2.深層学習の前駆:RBM は、深層ニューラルネットワークの事前学習に使用され、深層学習ブームの先駆けとなりました。
3.生成モデルへの貢献:ボルツマンマシンの考え方は、変分オートエンコーダ (VAE) や生成敵対的ネットワーク (GAN) などの現代の生成モデルの発展に影響を与えました。
4.確率的モデリング:機械学習における確率的アプローチの重要性を示し、後の研究に影響を与えました。
5.教師あり学習への応用:教師あり RBM は、分類タスクのための興味深い分布設定を提供しました。

これらのモデルは、ニューラルネットワークの理論的基礎を築き、現代の深層学習技術の発展に大きく貢献しました。ホップフィールドネットワークは主に連想記憶と最適化問題に、ボルツマンマシンは特徴学習と生成モデリングに影響を与え、両者ともに現代のAI技術の礎となっています。



図:これがAIの持つニューラルネットのイメージなのか(DALL-E3より)

[1]Hopfield Network(Scholarpedia)
[2]Boltzmann Machine (Scholarpedia)