#誤差逆伝播法 | Explore Tumblr posts and blogs

duckreunion · 5 years ago

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人間小観察①～「227大団結」について

　まず始めに、このアカウントを作ろうとしたのは、日ごろ読んだBL小説やBLマンガなどの書評と感想をポストするつもりだった。まぁ日本語の練習もその目的の一つなのだが、しかしまさか最初の一編となるものは、書評も感想でもなく、中国の同人圏の一大事件についての雑文だとは、思いもしなかったものだ。

　ここに書いたのはただ個人の記録と感想なので、事件の全貌や真相などではない。間違いがあればお許しください。

　さて、誰でも否定できない事実から始めよう。2020年2月29日に、AO3が中国のGFWにブロックされ、中国大陸のインターネットユーザーがAO3に直接的にアクセスできないようになった。この事件の火元は政府側ではなく、「肖戦」というアイドルのファンによる告発だったそうだ。どうして肖戦のファンが政府にAO3を告発したのだろうか。そこには妙な原因がある。

１．「陳情令」とファンの構成

　近年中国では、IP（Intellectual Property）の開発の好景気に伴い、オリジナルBL小説に基づくドラマも多くなってきた。「陳情令」もその中の一つで、BL小説「魔道祖師」を翻案したドラマなのだ。そして「陳情令」の主役として、肖戦は「魏無羨」つまり受けを演じた。ちなみに攻めの「藍忘機」を演じたのは、王一博というアイドルだ。

　このドラマはSNSで話題になり、人気を博した。もちろん主役の二人も多くのファンを集客した。ただし、「陳情令」��BL小説に基づいてのものなので、そのファンの中にはBLの好きなファンも多い。更に、BLファンの中に、キャラクターではなく役者の二人の関係を恋愛関係だと想像しながら、二人をも応援している、通称「CP（カップリング）ファン」という人も少なくない。彼女たちはBLの力を発揮し、肖戦と王一博の仮想の恋愛関係を語り合ったり同人を書いたりしているようだ。

　一方、アイドルのファンには一人のアイドルしか好かないファンもいるに違いない（いや、むしろそのようなファンこそ一般的なファンだろう）。中国では彼らは「唯ファン」と呼ばれている。「唯ファン」とは、「そのアイドル＝唯一」という意味だ。その言葉はそもそもアイドルグループの場合に、メンバーズの中で一人しか好みではないファンに対しての呼び名だが、今は広義的に使われるようになったそうだ。

　まあ細かいところには気にしなくてもいいのだが、とにかく、肖戦の「唯ファン」たちは彼らのアイドルを他の人とカップリングさせることを嫌がっている、というのは否定できないことだ。

２．同人小説と告発

　2020年2月24日、あるCPファンが、『落下（中国語：下坠）』というRPS（Real Person Slash、実在する人間に基づいてのBL同人小説）をAO3とLofter（たくさんの中国同人作者が活躍しているブログ）で発表した。もちろんそれは王一博と肖戦を主人公にした同人小説だ。小説では、「王一博」というキャラクターは未成年の高校生で、「肖戦」は女装している男である上、売春もやっている性同一性障害患者なのだ。一見危うい題材だが、読んだら意外にいい作品だと思う。官能的な描写もあるが、二人の主人公の切ない感情が繊細に描かれているところもあり、さらに主人公の身近の人たち、そのどん底に生きている人間の絶望と虚しさも、ゆっくりとしたタッチで語られている。私は普段オリジナルBL作品しか読んでおらず、同人作はあまり読んだことがなかったから、その文学性に驚いた。

　しかしその小説の反響があり、発表した後すぐSNSで広がっていき、CPファンだけではなく、唯ファンたちにも読まれだ。その結果、「肖戦」のキャラクターの設定に大変な物議を醸した。「唯ファン」は彼らの統領をはじめ、「未成年・売春・色情の内容が未成年たちに害する恐れがある」ことと、「アイドルを娼婦として描写することはアイドルのイメージに対しての損害」といった理由をもって、小説・小説作者・小説の発表されたサイト（AO3とLofter）三者を政府機関に告発することを仕掛けた。もちろんその行為を反対したり批判したりする人もいないわけではないが、告発を止めることはできなかった。こうして、ある見えない「戦争」の火種を灯した。そして数日後AO3がブロックされたことを機に、火種は燎原の火になった。

３．戦場の拡大

　この戦争は肖戦のファンの内部分裂で引き起こされたのだが、その影響は拡散したため、今はもうサイバースペースでの社会事件と言ってよいだろう。どうして今回の事件はこんなに大規模になったかについては、私の浅はかな考え方からすると、恐らくこの事件にはいくつかの問題が重なっており、それぞれの問題に対して、異なる人の回答と行動を要請し、結局思いもよらぬところまで波及していったのではないか。

　まずは同人圏からの反対と「227大団結」の誕生。

　もう慣例になってしまうが、中国のサイトが告発されたら、（不適切だとみなされた）内容への清掃は必ず付いてくる。この環境の下で、同人、特に性描写のある同人を創作する作者はいつも不安なままなのだ。だから告発の始まった後、Lofterでは大量の同人作品が読めなくなり、多くの作者も保身のため自分の作品を削除し、Lofterから遁走した。影響された作者とその作品は、肖戦の同人圏だけではなく、Lofterでほとんどすべての同人圏にも及んだ。それを見かねて、同人の支持者が集まって、肖戦のファンの行為に反対の声を上げはじめた。肖戦の熱狂的なファンの向こうに立っているのは、世界中の数え切れない作品とその同人、「ハリーポッター」から「文豪ストレイドッグス」まで、それぞれの愛好者たちによる戦線なので、その日（2月27日）は「227大団結」と名付けられたそうだ。

　次は論争の焦点、「告発の権利」と「表現の自由」だ。

　同人圏の反対に対して、肖戦のファンは「わいせつな物を告発するのは市民の権利だ。私たちには間違いなどない。そのような物を作った人こそ間違っている。」と主張した。それによって、告発の権利と表現の自由との関係も激しく討論された。

　中国では近年文芸上の制限が増え、書いてはいけない題材・表現が多くなる一方だ。また「告発」は制限の仕組みの一環となっている。読者が「不適切な」ものを発見→政府機関に告発→作品の封鎖／サイトに処罰を与える、という連鎖なのだ。この制限は同人圏より恐らく商業化されたオリジナル創作圏の人に嫌われているのだろう。いずれにせよ自分の作品が「不適切だ」と判断されると、作家自身の名にも酷く影響を与えることになるからだ。従って、今回の論争にはオリジナル作家も（もちろん彼らの読者も）「大団結」の側に立ち、同人圏の人を応援したのだ。大団結の支持者は徐々に増えてきている。

　最後は「ファン圏」とインターネットユーザーとの間の衝突。

　「饭（ファンの発音の当て字）圈」という言葉は今中国のSNSでよく見られる。元々「ファンダム」という意味だった。今は「ファン圏」と聞いたら忌まわしい印象があるので「ファンダム」とそのまま翻訳したらそのニュアンスがなくなることから、「ファン圏」というちょっと変わった言葉を使ってみることにした。

　アイドルがいればファンもいる、というのは言��までもないことだが、中国の「ファン圏」という言葉が指したのは一般的なファンの集まりではなく、高度組織化されたファンの団体のようなものだ。

　普通のファンは好きなアイドルの歌を聞いたり、番組を見たり、ライブなどあれば行ったりする。しかし「ファン圏」の一員になったら、すべきことが多くなる。あらゆるランキングに投票する。アイドルのポストしたことをリツイートする。アイドルがある商品のイメージキャラクターになれば、その商品を買う。SNSで誰かがアイドルの悪口を言うと、「アイドルの風評被害を防ぐ」ために、そこに赴いて反論する等々。

　上述のことは、普通のファンもしたりするが、ファン圏であれば、そのようなことは割り当てられた任務になった。それをしなければファン圏の一員失格なので、他のメンバーズに見下されるようだ。さらに、ファン圏の者は頭領の指示に従い行動を一体化させるところもあるため、その影響力が拡大し、ファン圏以外の人物に多大な影響を及ぼすことが屡々ある。

　ファン圏による群体的行動にはだいたい二つの目的がある。アイドルの人気や商業上の価値を上げることと、アイドルのイメージ・風評を守ることなのだ。ネット上では、普通のユーザーがファン圏に嫌悪感を抱いているのは後者による行動だろう。

　ファン圏の人はアイドルに対するあらゆるツッコミ・不満・批評を、アイドルのイメージの損害と認識しているようだ。そのようなコメントが発見されるたびに、ファン圏は迅速に対応する。反論は基本中の基本だが、他の手段もある。例えば、アイドルに対する積極的なコメントを多く発表しネガティブな批評はコメント欄で閲覧できなくなる。さらに、それを不適切な発言があったと報告する。評論者の個人メッセージに「そのコメントを削除してください」などとお願いする。下手をするとお願いではなく過激な言論や悪口なども送ったりするのだ。Weibo（中国版のツイッターって言ってよいのかな）では検索機能がある。たとえ「○○（アイドルの名前）の演技下手過ぎて受けるわ～」というツッコミをしても、ファンに見つけられ囲まれいろいろ言われる恐れがあるから、今Weiboでは「ファン圏」という兵器を持っているアイドルに、他の人は彼らの頭文字だけ用いて語るようになった。つまり新垣結衣を「ay」と書く、という感じなのかな。

　もちろん異なるアイドルのファン圏の間でもよく「戦いあう」がそこまで言ったら収まらないだろう。とにかく、ファン圏の活動の拡大に伴い、一般的なユーザーは活動空間が侵食されつつあり、苦情も不満も溜まっている一方だ。今回の事件を契機として、AO3やLofterなどをよく知らない人もファン圏の過激なやり方を批判したりこれまでの苦情をこぼしたりして、大団結の戦線の一部となった。

　要するに、事件の直接的な被害者である者、表現の自由の擁護者である者、ファン圏のやり方の反対者である者、この三つの群体が、肖戦のファン圏と直接的に対峙している。まるで波紋が四方に広がっていくかのような状況なのだ。

４．AO3の陥落と攻防戦の開始

　政府機関に告発したのは26日だった。そして29日の夜、中国からAO3にアクセスすることができなくなった。同人圏に、「精神上の家が失われた」と嘆きながら涙を流した者は少なくなかっただろう。とはいえ、たとえどう願ってもAO3は戻ってこないのだということをつくづく感じ、彼らはすぐに自身の悲痛と憤りを肖戦のファン圏への恨みに変え、敵討ちしはじめた。

　肖戦の膨大なファン圏に反撃するため、「肖戦」を狙わなければいけない。肖戦を倒すのは反撃の一番重要な目標となった。ここでの「肖戦」は人間としての肖戦ではなく、アイドルとしての肖戦だ。資本に操られ、ファンに崇拝され、信仰を金銭に両替する一番重要な中枢というものなのだ。また、その目標には、「肖戦が芸能界から追い払われたら、肖戦のファン圏も自分の大好きなものが失われる苦味を味わわされるのだろう」という、肖戦の反対者の気持ちさえも含まれていた。

　反撃の計画は速やかに立てられた。肖戦の商業上の価値を消すのは計画の核心となった。肖戦が出演した作品のレビュー欄で反対の声を出し、これはドラマ・番組の制作会社に警告し、今後肖戦を役者として起用しないという手段だ。同時に、肖戦をイメージキャラクターに起用している商品をボイコットし、会社にイメージキャラクターの変更を訴える。それらの会社の中に、肖戦を支持する会社はいくつかある。そのような会社に対して、反撃者たちは「発票」というものを持って大手企業と対抗する。

　私は文系なので経理のことにはちっとも分からないが、ようするに「発票」とはレシートみたいなものだが、実は税務局の課税の対象になるそうだ。買い物した後、レシートをもらえるのは言うまでもないことだが、中国ではお店に「発票」を出してもらうことができる。発票を発行することでその部分の売り上げは税務局に知られ、そして税金は増えるようだ。発票による税金は会社が納める税金の全部ではないが、発票を多く出せば出すほど、納める税金は多くなるのだ。そこで消費者が発票を請求しなければ、普通の店舗は発票を出さない。

　しかし、取引が発生したら、消費者がその記録を保存し、将来いつでも販売店に発票を請求することができる。なので反撃者たちは消費者の権利を行使し、何年も前の消費記録を探し出し、肖戦を支持する会社に発票を出してもらうことにした。短時間に大量の発票を出すと、会社の経理部に大きな圧力を与えることができ、その会社は税務局に何か不審な行動があるのではないかとも疑われるそうだ。

　ボイコットと「発票」の策は効いている。肖戦のイメージキャラクターはだんだん他の者に取り替えられていった。しかし勝利にはまだほど遠いのだろう。肖戦を世論とトラブルから救い出したいのはファン圏だけではない。肖戦の所属する芸能事務所と、「肖戦」というブランドに投資した資本もこのブランドの価値を保つため動いている。時々肖戦を群体迷惑行為の被害者として、「227大団結」を加害者として描いた文章がWeiboで流布される。「227大団結」の参加者を香港の独立の擁護者、暴動者と同じように見なす評論も見られる。ちなみに「227大団結」というタグの閲覧数は一億を越えたが話題ランキングには全然見られない。このようなことは肖戦の後ろ盾である資本による仕業だとみなされている。更に、肖戦とは全く関係のない政府の公式アカウントが肖戦への同情の言論を発表したり、肖戦のスタジオの声明をリツイートしたりすることもある。この現象は「227」の立場からみると、まさに資本が政府の機構を蝕み、共謀している証拠なのだ。ゆえに肖戦側には「公権を私的に利用する」という罪名が加えられた。

　振り返ってみると、いつの間にか「表現の自由」というスローガンはこの攻防戦が始まったとたんに捨てられた。私にとっては残念なことだが、それはしょうがないことだと納得が付かないこともない。成人向けのレイティングのない中国では、あらゆる性描写のある内容がわいせつ物と視されがちだ。もちろん芸術的価値のある作品であれば性描写があってもわいせつ物の範囲には入らないが、どのような基準に則って芸術的価値の有無を裁定するかは、法律には書いていない。こういう状況である以上、「表現の自由」についての討論はこの戦争に役立たず、逆に話をややこしくし、敵に隙を付け込まれる恐れもあるのだ。従って「227」の人たちは本当の目的を明かさず、肖戦を倒すのにもっと役に立つ罪名を探し出した。「公権を私的に利用する」のはその一つだ。肖戦の昔のWeiboでの発言を探り、女性を見下すような品のないコメントを取り上げ、「女性を侮辱する」という罪名をつけた。また、ファン圏の行為を放任したせいで、ファンが狂気になりファン圏自体も邪教団体と化す可能性があるため、「ファン圏の邪教化」という罪名も加えられた。事件が起こった直後に、肖戦のファンがツイッターで自分の無実を訴えたりした。AO3がブロックされたのは中国政府のしたことで、肖戦に、彼らには関係ない、と。しかしそれらの弁解はそれぞれ微妙に差があり、元々偏っている話をさらに誤魔化し、結局傍観者に「中国政府がlgbtを迫害している」や「肖戦は新型コロナで死去した」といった印象を残してしまったようだ。もちろんそのような言論も227の人にピックアップされ、Weiboで暴かれ、もっと厳しい罪名がつけられた。国家の形象を損害することつまり「売国」という罪名なのだ。こういうふうに、227の人は肖戦と彼のファンを、国家と対立する立場に押し付け、社会の平穏を脅かす存在として語っている。

　５．政府筋の意見？

　227の人と肖戦のファンとの戦いが白熱化し、いよいよ政府が注意を喚起した。

　3月11日、中国の最高人民検察院に所属する機関紙『検察日報』が今回の事件について文章五編を登載した。文章の作者には検察日報の職員や、検察官や、法学の博士もいる。機関紙に出る文章は公的立場からの意見とされているので、この五編の文章も政府側の今回の事件に対しての見方だと見なされている。

　それらの文章をかいつまんで言��と、両方にも意見が表れていることが分かる。

　一つは同人側に対する意見。

　１．中国では、同人作品はオッケー。ただし、商業利用の目的であったら法律違反になりかねない（著作権侵害など）。また、同人にわいせつ的内容があったら法律違反だ。中国では「わいせつ物伝播罪」という罪名がある。わいせつ物をもってお金を稼ぐことはもちろんダメだが、ただわいせつ物を広げることだけで犯罪視される、ということだ。

　２．『落下』の小説について言えば、現実人物の肖戦と王一博の氏名権を犯す可能性はあるが、告訴の主体は肖戦と王一博に限る。

　３．中国ではレイティング制度はないので、AO3での一部の作品は中国の法律を犯したのかもしれない。外国のサイトであるAO3に対して中国は法律を執行できないなので、法律に従い措置をし伝播ルートを阻止するのもおかしくないのだ。

　次はアイドルとファン圏に対する意見。

　１．ファン圏の活動が一般人のインターネットの利用ないし生活にも影響を与えたということは否定できない。

　２．アイドルとファンの絡みが日に日に強くなる今日には、ファンの暴走に見て見ぬふりをするのもアイドルの失格だ。

　３．法律違反の行為や現象などを見たら政府に告発する権利を市民は持っているが、それを持って意見の不一致である反対者を排除することは認められていない。

　私に言わせれば、これは政府の本音に一番近い意見かもしれない。

　同人は大丈夫だけど色情はダメ。色情内容を削除できないとしたら排除する。アイドルが自分のファンを手先のように馴らしてもいいが、調子乗りすぎると締めてやる。まるで公正無私の父上が喧嘩し合っている兄弟を止める時の言い方のようだ。その文章を一通りに読んだら、今回の事件は価値観の対立している二つのコミュニティーの間の争いに見えるかもしれないが、事件の起こる要因の一つとしてのGFWは巧みに隠された。隠喩的に「法律に従い措置をし伝播ルートを阻止する」という言葉のみにとどめられている。さすが公正無私のお父様にも大人の事情があるのだ。

　６．一か月後の今

　これを書いたのは、「227」の一か月後、３月28日の深夜だ。

　いまだに「227」と肖戦のファン圏との戦いは続いている。いつ終わるかは、私にはさっぱり分からない。毎日SNSで関連情報をざっと目を通すことすら私は疲れてきた。現時点ではSNSで「227」の人の憤慨と悲痛の気持ちは多少治まったが、ボイコットの範囲は拡大しつつあり、「発票」を請求する対象となる商社も増えている。なぜなら、肖戦のファン圏を倒すためにまず肖戦を処罰しなければならず、またそのために、肖戦の後ろ盾としての資本・大手企業と戦わなければならない、という見方で彼らが一致したのだ。涙は御免で、大切なことが失われたその切ない気持ちを相手に味わわさせるこそ一番大事なことなのだ。

　面白いことに、事件が起こった頃から今まで、肖戦はネットでも現実でも全く姿を現さず、お詫びも申し開きもせず、まるでAO3と一緒にGFWにブロックされたかのようだ。ファンの保護の下に凌いでいる度胸のないやつだと言われること��あれば、しばらく鳴りを潜め復帰できる時を待っている企みだけだという推測もある。しかし私は、犠牲になったAO3が「227」の闘争の旗となったことと同じように、肖戦側も何かを抽象的に彼らの意志を託す象徴物を作らなければならないと思う。そうでないと戦争は始まらない。そこで肖戦は彼らの味方に選ばれ、軍旗の上の印にされたのだ。この戦争が終わらないうちは、肖戦は外に出られないのだろう。まるで保護対象が生贄になったようだ。まあそれはそれで一種の罰なのかもしれない。とはいえ、逆に言えば、肖戦自身が皆の前に現れるというのは、このもどかしいシーソーゲームの勝負がつくということだ。しかしながら、その時には、どちらが勝者どちらが敗者なのか、それを突き止める意味はまだあるのだろうか。「227」のほうが勝ったとしてもAO3は私たちの許へ戻れなくなったことに変わりはない。

（この雑文は私の日本語先生に添削していただきました。サクラ先生、どうもありがとうございました！）

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774 · 5 years ago

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設問は大別すると以下に分かれるイメージです。知識を問う問題数式を問う問題実装を問う問題知識を問うというのは、例えばR-CNNとFast R-CNNとFaster R-CNNの違いは何かを選ばせたり、BDLSTMの構成図を選ばせたりといったような知識問題です。分野は広く、機械学習、深層学習、強化学習がまんべんなく出題され、知らない言葉や最新手法もバンバン出てきます。G検定に比べると非常に難しい印象です。数式を問うというのは、方策勾配法の式を選ばせたり、シグモイド関数の微分の式を選ばせたり、誤差逆伝播の式を選ばせたり、といった感じです。暗記で対応するものと、その場で解けるものの両方がありました。実装を問うというのは、Pythonのコードが穴埋めになっていて、そこにマッチするコードを選ばせるような問題です。numpyをかなり使っているのですが、numpyの関数の説明がほぼなく、numpyを使い慣れていないとかなり苦しくなります。いくつか知らない関数があり（特に乱数発生のメソッド）、ハマってしまう要因になりました。

JDLAのE資格を受験したので内容を整理してみた | 自調自考の旅

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ogawa-xd · 7 years ago

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我々とは何か

「我々は何処から来たのか　我々とは何者か　我々は何処へ行くのか」（P.ゴーギャン 1897）

ゴーギャンの晩年における畢生の大作であるこの絵と、有名な絵の題名の言葉は、深く私たちの心に突き刺さる。題名のこの言葉が、回答の宣言の文型ではなく疑問の文型であることは象徴的だ。この根元的な問いは、わからないままに私たちの中にはつねにあるような気がする。この南洋の森の中のような薄暗い絵は、そのことに関するゴーギャンの無言の回答、ということなのだろうか。

「我々は何処から来たのか　我々とは何者か　我々は何処へ行くのか」

我々とは何者か

しかし、「我々とは何者か」と問うときの「我々」とは何を指しているのだろうか。この絵をしばし離れて考えてみたい。

禅問答のように聞こえるかもしれないが、「我々とは何者か」と問うときに、問う者と応える者の間で最低限「『我々』という観念」は共有されていなければならない。そうでなければ、それは何か？と問うこともできない。私たちがそれぞれ「私である」と思っているものは、実は「私の意識」のことではないか。「あれをした」とか「これをした」といった行為や経験の主体は、私そのものというより、その経験をしたことを覚えていて、考えを巡らし、ときに振り返る「私の意識」である。そして「私の意識」が、経験��たことをあれこれと意義づける。

「我思うゆえに我あり」とデカルトは言ったが、このときの「思う我」とはまさに「私の意識」のことである。つまり、「私の意識」＝〈意識〉とは、私たち自身である、と言ってもよいと思える。

しかし、大きくとらえれば「私」なのだが、「私の意識」と呼べない部分も、私の中には実はある。身体性の問題がその一つである。「私の身体」は、ほとんど「私の意識」の外にあるといえないだろうか。痛みでもないかぎり、私は、私の「臓器」の存在をほとんど意識することができない。まして臓器の動きをコントロールすることなどできない。これらは、意識的にコントロールできないという意味の「不随意筋」によって動いている。意のままに動かせる「随意筋」で動いている手足や指は、たしかに意識的に動かすことはできる。しかし、スポーツや楽器演奏などの高度で繊細な筋肉のコントロールを、意識がおこなってはいるとは言いがたい。むしろ意識は、往々にしてスムーズな動きの邪魔をする。そういった筋肉の繊細な使い方を上達させるために、アスリートや音楽家は、意識を消し去ることを長い時間をかけて訓練をする。また訓練を越えて上手な人は、普通の人はどんなに意識的に頑張っても及ばない「天才」と呼ばれる。特別に高度なことでなくても、普通の人が自転車に乗ることもやはり意識的にやっているわけではない。どう自転車でバランスを取っているか、言葉を使って意識的に説明することはむずかしい。あるいは表情筋を意識的に動かして、表情を作ることはできなくないが、顔の表情の多くは無意識に現れてしまうものである。

■〈私〉と〈自分〉トール・ノーレットランダージュは、「私の意識」を〈私〉、その〈私〉も含む全体としての自分を〈自分〉と呼んだ（または、self1とself2と呼んでいる）。〈私〉は〈自分〉の一部である。

人間は、視覚や聴覚、触覚などを通して、絶えず外界から情報を取り込んでいる。その情報量を計算すると1000万ビット/秒ほどになるという。一方人間があれこれ考えごとをするとき、つまり意識の中でどれくらいの情報量を処理しているかというと10ビット/秒程度であるという。ということは〈自分〉として取り込んでいる情報の100万分の1ほどしか、〈私〉は使っていないということになる。逆にいうと、私であるところの〈私〉が知らされていない100万倍の情報を〈自分〉は受け取っているのに、それを〈私〉は教えてもらえない。しかし〈私〉は、渡された毎秒10ビットの情報を、〈私〉が経験した、すべての、「生な」情報、と思い込んでいる。（→「会話の木」）

〈自分〉は、その多量な情報をいったいどうしてしまうのだろうか。〈自分〉は多量な情報から、〈私〉＝私の意識が扱えるように、ごく少量の情報へ、気づかれないように裏でこっそりダウンコンバートしている。その処理の過程で落とされた情報のうち、いくらかが無意識の底に沈み、多く��情報は完全に捨て去られる。無意識の底にサブリミナル情報としてとらえる作用は「閾下知覚」と呼ばれている。

コンピュータ的に言えば、〈私〉というアプリケーションは、OSからマウスや画面タッチの情報をイベントとして受け取って動いている。しかし実際には、OSのさらに下にあるBIOSがハードウェアからの電気信号パターンを常時監視／処理してマウスの位置やクリック、何本かの指でのピンチ操作という、仮想の意味を創作して上へ返している。そういった状況に似ている。

ジュリアン・ジェインズは〈意識〉に関しての卓越したこんな比喩を語っている。〈意識〉は懐中電灯のようなものである。暗闇に置かれた懐中電灯に部屋の様子を報告させたら、部屋は明るくて何でも日中のように見えていることになるだろう。懐中電灯が見ようとするものには、常に光が当たっているから。〈意識〉に心の中を報告させれば、すべてが自明のことのように映るだろう。しかし実際には意識が差し向けられていない心の物陰で、多くの心の事態は動いている。「だるまさんがころんだ」（「ぼんさんが屁をこいた」）のようでもある。

つまりわれわれは〈意識〉に閉じ込められている、とも言えるのではないかとわたしは思う。

これまでのことをまとめると、私が私自身と考えている〈私〉とは、私の意識であり、マクロに見ると高度な楽器演奏もできないし、自転車に乗ることすらもできないほどたよりない。またミクロに見ても、〈自分〉というハードウェアが経験から得られる生な情報のうちの、ほんの少しの調理済みの情報だけを、もらっているに過ぎない。でも、やっぱり〈私〉こそが私のすべてだと思って生きている。

もちろん、こういった〈意識〉によって、人間は他の動物とは決定的にちがう文化、文明、芸術、科学、宗教などを生み出して、はるかな髙みに立つことができたわけであるが。

〈意識〉の起源

ジェインズは、この〈意識〉の起源と本質のありようについて、大胆な仮説を提示する。ここではジェインズにそって〈意識〉がどうやって生まれたのかを追ってみよう。

ジェインズによれば、人間が他の動物とはまったく異なる精神生活を始めたきっかけは「言葉（話し言葉）」にあったという。言葉は、呼び声からはじまり次に修飾詞そして命令、最後に名詞の順にできていった。言葉のもっとも重要なエンジンは「比喩」の機能である。何のようか、という視点である。それによって語彙はじょじょに増えていった。

■〈二分心〉の時代たがいにある程度の意思疎通のできるまで言葉を獲得した頃、人の精神生活／心の在り様はどんなものだったのだろうか。ジェインズはその時代を〈二分心〉の時代と名付けている。その時代の人々の心（脳）は、二つの役割に大きく分かれていたという。一つは発起する心であり、自分の行為や行動を想起し、自分自身に命令をくだす心である。もう一つは、第一の心の命を受けて、それを忠実に実行しようとする心である。この第二の心��冷静で、客観的／論理的／合理的な判断をくだすことができる。それに対して第一の心は、情動的ないし欲望的な存在である。これらの二つは具体的には、右脳（脳の右半球）と左脳（左半球）に対応している。

〈二分心〉"Bicameral mind" の直接の意味は、「二つの部屋（箱）の心」である。また「二院制の心」という意味でもある。二院制（上院／下院ないし衆議院／参議院）は、二段階の手続きで人がなすべきことを決めて実行していく体制、といった意味合いであろう。しかし役割から考えると、二院制よりも立法と行政という二権による運営に近いように自分には思える。

右脳は、一種の「神」として、「人」である左脳に君臨していた。この命令する声＝内なる神は、いわゆる現代の宗教における神とは違うが、働きとしてはほぼ同じである。絶対的に正しく、疑うことなく人が実行すべきことを人に示すものである。左脳は、疑うことなくただこれに従った。

■内なる神の声その頃の人たちは、群れによる狩猟採取の生活をしていたと考えられている。群れの中にはリーダーとして、ほかの者に命令をする者もいただろう。このリーダーの声も、多くの群れの中の者たちは、同じように従うべきものとして聴いたことだろう。そしておそらく自分の内なる声よりは、リーダーの声に従ったのだろうと思う。そうしなければ、群れが存続していくことがむずかしくなってしまう。どうしても従えない者は、群れを出て行くしかない。現代の感覚から言えば、群れの中の人たちは何に従うべきか、葛藤が生じたのではないかと想像される。しかし実際にはそうではなかった。なぜならば、人にはまだ「葛藤」するための〈意識〉が芽生えていなかったのだ。人はまだ、ほかの動物たちと同じように、素直な存在だった。何かを疑うことはまだ学んでいなかった。たとえば人から見ると狡猾そうに見える、ハイエナなどの動物はたしかにいる。しかし実際のところは、ほかの動物に比べて少しだけ頭の回転の早い動物が、うまく立ち振る舞っているにすぎない。

ジェインズによれば、この〈二分心〉の時代は、言葉を獲得した数万年前からほんの3000年ほど前まで続いていたという。その間ずっと、人はこの〈二分心〉という形で精神的な生を送っていた。これはにわかには信じがたいことであるが、さまざまな事例でジェインズはこれを裏付けていく。

私たちホモ・サピエンスは、今から1万年ほど前に狩猟採取の生活から農耕生活に移ったとされる。最古の文明であるメソポタミアは、8000年〜6000年前、つまり3000年前の2倍ほどさかのぼった頃のことである。その他のいくつかの古代文明も、3000年前ころには成立していた。つまり都市ができ、文明が成立するころ、人はまだ〈意識〉もなく暮らしていたということになる。〈意識〉もなく、文明といった多くの人が参加するような社会が本当に運営できるのだろうか。また文明の中には、多くの複雑な制度や道具、発明品などの人工物があった。そういったものを自覚的な〈意識〉抜きで、作り出せるものなのだろうか。その理由もさまざまに述べられている。

では〈二分心〉の時代は、どうやって次の時代へ移行していったのだろうか。そして移行した先の時代とはどういう時代だったのか。

■〈意識〉の時代文明の中でなした多くの発明品の中に、「文字」というものがあった。文字は交易のための覚書から始まった。誰それにどれほどの貸しがあるかを、両者が目に見える物理的な印として残すことは有効であったにちがいない。そしてその有用性は、さまざまなものの「記録」に波及していった。そしてその時その時のできごとを客観的に記録することもできるようになった。またその「記録」によって��去のできごとをありありと思い出すことができた。この言葉による「記録」という「過去の記憶」は、人が明日とるべき行動の指針ともなった。それにしたがえば、ときに右脳やリーダーの声以上に、まちがいがなかった。さらにその指針は自分一人のための覚え書きとしてだけでなく、多くの人に世代を超えて伝わっていく有効なものとなっていったはずである。言葉は、過去の記憶を記録にとどめだけでなく、未来を想像し計画することを可能にした。

こうして過去と未来を、つまり「時間」を今までにない新たなかたちで人は手に入れ直した。私という意識にとって、時間はキーとなる観念である。過去にこうあって、未来にこうなるものとして、はじめて「私のアイデンティティ」という物語りが立ち上がる。また時間によって、反省や悔恨、夢や希望といった感情を育んでいったことだろう。その過程で思いやりや嫉妬も学んだ。

ジェインズによれば、情動（affect）は動物も持ちうるもので、恐怖、恥、交尾、怒り、興奮、親和などがその代表である。これらはやがて、不安、罪悪感、セックス、憎しみ、喜び、愛へ変化していった。そして感情（emotion）とは、過去や未来の情動に対する意識（awareness）であるという。ということはつまり、人間がとても大切にしている「感情」すら、意識によってもたらされたものであって、〈二分心〉の時代には「感情」はなかったということになる。

〈意識〉によって、人は合理的な思考や哲学的な思考を深めていくとともに、たくさんの知識や知恵を手にしていった。ギリシャ時代の多くの哲人や思考家は、それをもっとも象徴するものである。今あるほとんどの学問の原点はギリシャにある。しかしその一方、人々は同時に大いなるものを失ってもいった。右脳から発せられる内なる神の声である。お役御免となった内なる神の声は、ときとともに途切れ途切れになり、ついには神々は沈黙した。神を失った人々が、新たな、自らの統治者として選んだものこそが〈意識〉であった。

これが〈意識〉の起源である。〈二分心〉時代の次なるこの時代を〈意識〉の時代と呼ぶことができるだろう。そして〈意識〉の時代は、たった今も続いている。

〈二分心〉の時代の人々の精神的な暮らしぶりとは、どんなものであったのか。その頃の人は蒙昧といえばたしかに蒙昧だったのかもしれない。しかしそれは今の私たちから見た相対的なものであって、むしろ後悔もなく、憂いもない、幸せな時代��あったような気もする。そういった想像は、野生の動物たちが幸せかと問うのに似ている。しかし一方、現在も進行中の〈意識〉の時代は、〈二分心〉の時代とくらべて、はたしてどれほど幸せな時代といえるだろうか。

■〈二分心〉という発想ところでジェインズは、どうやって〈二分心〉という想を得たのだろう。ジェインズは、人類最古の著作「イーリアス」を詳細に紐解いた。そしてこの長編の神々を語る叙事詩の中に、意識や心が語られていないことを発見した。一見して意識や精神活動を表すような単語も詩中に見えるが、その言葉の使われ方を吟味すると、まだ精神性を表すような意味では使われていないという。たとえば「プシケー」という「魂」や「心」を洗わす言葉は、その言葉の原義である「血」や「息」という意味でしか使われていない。日本の能楽師である安田登氏も、漢字において同様の指摘をしている。孔子による「論語」の中には「心」という漢字ばかりでなく、心を表す「忄」（りっしんべん）のつく漢字も出現しないという。まだそれらの漢字は作られていなかった。文字がないということは、その観念が人々の中に根づいていなかったことを意味している。だからこそ孔子は、生まれようとしている「心」の正しい用い方を説いたのだという。

これら書物による〈二分心〉の考察は、一つの検証でしかない。他にも古代の墓や偶像などから、帰納統合（→コンシリエンス）的に〈二分心〉が導かれている。

〈二分心〉の残照

〈二分心〉の時代から〈意識〉の時代への移行は、世界中で起きた。ある地域では比較的早く、ある地域ではかなり遅く。近い地域どうしでは、移行が伝播もしていった。そしてもちろんどの移行も一瞬にして起こったわけではない。

■預言と宗教神々の声がじょじょに聞こえなくなっていったとき、困った人たちは預言者らを頼った。託宣者、預言者や巫女、あるいは口寄せの術を使う者は、神の声が小さくなっていった時代にあって、神の声を“まだ”聴くことのできる少数の人たちだった、と考えられる。人々は必死の思いで、これらの人に頼ったにちがいない。また、消えゆく神の声をなんとか留めようと言葉にまとめたものは宗教の聖典となった。大まかではあるが、宗教もそんなふうにはじまっていったと考えることができる。

ところで旧約聖書に、イブが悪魔の化身のヘビから知恵の林檎を食べさせられて、以後知恵とともに羞恥心などを覚えて楽園から追放された、というくだりがある。これは「知恵の林檎」を「意識」に置き換えると、これまで書いてきたことに深く符合するのは非常に興味深い。

■詩、音楽、芸術「イーリアス」がそうであるように、初期の書物の多くは詩という形式で書かれている。詩とは韻律を持つ文である。おそらく内容は文に書かれる前に、口頭で伝承してきたと考えられる。口で覚えて伝えるためには韻律をもっていた方が有利であるし、韻律（音楽）を司る右脳は、元々神の居座であった。詩、音楽、そしてほとんどの芸術は、失ってしまった内に生きていた神を指向していると考えられる。

■統合失調症、憑依また、統合失調症や憑依、催眠といった心理学的な現象についても、〈二分心〉の名残りという観点から説明が可能であるとしている。

■科学、真実ジェインズのさまざまな論考は、基本的には「科学」をベースに置いたものである。しかしついに、その科学についてさえ、ジェインズは〈二分心〉の崩壊に対する反応のひとつと読み解いてみせる。人の活動のほとんどは「内なる神」の確実性を追い求めることであった。宗教は「内なる神」から、造物主やすべてを統べる存在としての「神」を、直接求める活動であった。科学の出発点は、「神」を求める過程で分離したプロテスタントが帯びた合理主義的側面の先にあった。そうして科学革命がはじまり、今にいたっている。（もちろんこれはキリスト教史的な見方で、それですべてとはいえないが、大筋は納得できる。）

本書の最後一文は、以下のように結ばれている。「真実という概念そのものが、文化に与えられた指針であり、大昔の確実性に対して誰もが抱く根深いノスタルジアの一部なのだ。（真実を）世界中を巡って探し求めることができるという考えそのものが、失われた神々を求めてきた直接の結果だ。」

あわいの時代

前述の安田氏は、〈二分心〉から〈意識〉の時代へ移ろう中間の時を「→あわいの時代」と呼んだ。そして〈あわいの時代〉で起きたことを、身を以て演じることによって読み解こうとしている。

さらに、ジェインズや安田氏はこんな予感を綴っている。それは現代という時代は〈意識〉の時代からさらにその次の時代へいたる第二の〈あわい時代〉ではないか、と。〈意識〉の次の時代がどのようなものかは、まだ誰にも描けていない。それはすぐにでもやってくるものなのか、それともこの100年世紀あるいは1000年世紀をかけて起こることなのだろうか。

■次なる時代〈二分心〉が、左脳と右脳のプリミティブな協調の時代で、〈意識〉の時代が左脳優位の合理を指向した時代であったとすると、次の時代の在り様は以下のような3つが考えられるだろうか。

右脳の時代。感覚や感性の時代。

右脳と左脳の、新たな関係性がもたらす時代。

左脳でも右脳でもない、第三の何か新しいものの優位となる時代。

3.は、まさに想像を超えたものであり何とも言いようがないが、1.または2.であるとすると、いずれにしても、しばらく力を発揮できなかった右脳の進展に関するものとなる。さて、どうなのだろうか。

■自律した言葉「話し言葉」によって〈二分心〉の時代が開かれ、「書き言葉」によって〈意識〉の時代が開かれたのだとしたら、次の時代がどういうものであるにせよ、それはコンピュータとネットワークという技術（ICT）によって開かれるものであることは、まちがいのないように感じる。��の行き先はわからないが、出発のきっかけはおそらくそこにある。

歯車やスチームエンジンの延長にあるコンピュータという「機械」によって人間が変えられてしまう、というイメージに違和感を抱くのなら、こう言いかえてもよい。「言葉の自律」が次の時代が開くと。

左脳が生み出したおそらく最大の発明品であるICTのベースは、数学理論に裏付けられたものである。ベースがそうであるにせよ、ICTが結果として実現したものとは、言葉それ自体が生命をもって生きていけるダイナミックな仕掛けとしてのメディアだったのではかいか。文学的な「生きた言葉」という言い方があるが、まさにICTによって、言葉は舞台上の俳優のように「生きた」ものとなり、自らの役割を自律的に演じることができる。

ICTによって言葉を制御するものは、歯車やエンジンではなく、プログラミングという言語である。つまり言語を生かすための仕組みもやはり言語であったということである。言語はもともとそのような再帰的な自律性を秘めていたということなのだろう。

「話し言葉」とは、実体としてみれば空気の震えでしかない。「書き言葉」も、粘土や紙に印されたシミでしかない。ICTが実現しようとすることは、そのシミに生命を与えて動き出させることである。雪舟は室町時代の伝説的な水墨画家であるが、少年雪舟が自らの涙で床に描いた鼠は、あまりにリアルでついには動き出したという。そんなイメージがする。

こうしてふり返ると、我々という人＝ホモ・サピエンスは、「言葉」を生み出した動物というより、「言葉」によって形作られてきた動物である、といえるのかもしれない。

■ひずみいつでも人は、自分のいるその時その時を、特別な時代と感じるものなのかもしれない。しかし、それでもやはり、この20世紀の終わりから21世紀はじめという時代は、さまざまなひずみをはらんだ時代、あるいはひずみが露わになった時代のように感じる。

よく言われるように、技術（左脳の作り出したもの）そのものが悪いわけではないとわたしも思う。しかし、それを誤って使う人が悪いのだ、という言説にはわたしは賛同できない。たんに人が、この技術の進展の早さについて来られなかったためのひずみであったのだとわたしは思う。

原子力という安全に制御するにはあまりに大きすぎる力、戦争と原水爆弾による危機、つもりに積もった世界規模の人工の自然破壊、ICTという有効な道具があるというのに起きている意思疎通に関する不具合、AIのシンギュラリティは我々を天国に導くのかそれとも地獄へ導くのか。どの技術についても、自らの左脳が生んだ道具の有能さに、我々自身が追いつけていないうようだ。

このような世界で起きているさまざまなひずみを見ていると、どれも〈意識〉の限界を示唆しているような気が強くするのである。

これが〈意識〉の時代の終焉を示すものであるなら、次に起きることはこれを解消するものでなければならないだろう。そう考えると少しは希望もわいてくるのであるが。

■ふたたびゴーギャンさて、ふたたびゴーギャンの問いにもどろう。わたしがこれまで述べてきたことは、「我々とは何か」というものであり、「どこから来たのか」であり、そして「どこへ行くのか」であった。わたしがというより、��ーギャンやジェインズ、安田登、そしてノーレットランダージュという人たちが表したことであり、わたしもそれに共振したにすぎない。でもかれらの指摘は、どれもわたしがこれまでほとんど聴いたこともなかった重��な問いかけであり、読み解きの物語りであった。そしてそれはわたしを夢見させた。結局はまだ解けない謎でもあるけれども。

デザインと〈意識〉

デザイナーとしてのわたしは、ここまで事情があきらかになれば、何か先も見えるのではないかと無謀に夢想した。誰もわからないのだから、大いにこの問いを楽しみたいと思った。たとえ〈私〉には、100万分の1しか事実が知らされていないのだとしても。

あまりに大きな話なので、デザインとこれまで述べてきた〈意識〉がどういう関係にあるのか、自分でもなかなかうまくまとめられない。しかしデザインは、新米とはいえ芸術や科学を親に持つ営みであるのだから、〈意識〉とまったく関係がないとはいえない。いや大いに関係があるはずである。しかし寡聞にして、デザインと〈意識〉が、このように結びつけて語られるのを聴かない。

わたしはデザインをスタイリングの問題とは思わない。しかしまた、認知に関わる、わかりやすさや使いやすさの問題とも考えない。この二つの側面はたがいに対立するものではないし、どちらも等しく重要なものである。むしろデザインは、それらを大きく包み、それらの向こうにあるものだと思う。

それは「認識」の問題と捉えるべきなのかもしれない。デザインとは、広い意味での道具（道具、メディア、制度）を、人がどのように認識するものとして作るのか、を問題意識とする行為ではないのか。認識という作用それ自体は、意識下〈私〉のものであるが、それが対象としているのは、無意識や身体性を含む全体としての〈自分〉である。認識の問題は、コインの裏表として表現と現象の問題と響きあっている。

デザインのことを考えていく中で、〈意識〉の問題に行き当たったのであるけれど、なんだかどうも、デザインの「床」をぶち抜いてしまったような気もしている。この上自分は、デザインの上に立っていられるのだろうか。

(180221)

「ユーザーイリュージョン」　　　　　　　ー意識という幻想（トール・ノーレットランダージュ）「神々の沈黙」ー意識の誕生と文明の興亡（ジュリアン・ジェインズ）「あわいの時代の『論語』」ーヒューマン2.0（安田登）

#意識 #デザイン #ノーレットランダージュ #ジュリアン・ジェインズ #安田登 #二分心 #あわいの時代 #ゴーギャン #我々とは何者か

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takahashicleaning · 4 years ago

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ＴＥＤにて

ディディエ•ソネット：経済危機を予測するには？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

2007〜2008年の経済危機は、予測不可能で一度限りのものだと思いませんでしたか？

ディディエ・ソネット氏と彼の率いるFinancial Crisis Observatory（金融の危機観測所）は、不安定な成長システムに対して一連の初期兆候を分析し、バブルの弾けそうな瞬間を追跡してきました。（まさに、2013年にも、また起ころうとしていました？）

ナシーム・ニコラス・タレブは、「ブラック・スワン―不確実性とリスクの本質」という著書で速い段階から危険性を指摘していました。しかし、「ドラゴンキング」という名称の予測を科学的に行うことで解消できると言っています。

経済危機とは、急速な景気後退や通貨価値の暴落など、特定の国や地域、または、世界規模で起こる経済面での危機的な状況。チャンスでもありリスクでもあることが同時に複合的に起こる事象。

19世紀よりも前には、10年周期の景気循環により、経済危機が頻繁に起きていた。

20世紀前半には世界的な経済危機が起き、20世紀後半にはマーシャルプランを始めとする経済政策の成果などもあり、凄惨で急激な経済危機に対応できるようになってきたため、あまり見られなくなったとされていた。

行政府や中央銀行当局のマクロ経済学（ケインズ経済学の発展）に関する知識も蓄積され、適切な金融政策や変動相場制をとることによってかつて見られたような恐慌といわれる現象は回避できるとするのが一般的であった。

それゆえ、その後の経済学、特にマクロ動学理論においては経済成長論の方が重要視されている。

また、持続的な好景気局面にあった1990年代のアメリカ経済は、「景気後退や恐慌を克服した新たな経済」という意味でニューエコノミーとも呼ばれていた。

経済学の定義では、バブルとは「ファンダメンタルズ価格（理論価格）から離れた資産価格の動き」とされているが何倍離れた数値でバブル現象が生じるか？

は解明されていない！のに、現状、定義は未確定！なのに、バブルを論じる経済学者。定義を明示してから、改善、解明していただけると幸いです。

むかし、むかし。人々は経済の成長と繁栄の中に暮らしていました。この時代は「大いなる安定」と呼ばれましたが、多くの経済学者や政策立案者。

中央銀行による間違った思い込みでした。終わりのない成長と繁栄をもたらす新しい世界になったのだという間違った観念です。

確かに当時、GDPは着実に伸びておりインフレも抑えられ、失業率も低く、市場の変動もうまくコントロールされていました。しかし、2007年と 2008年に起こった大不況は、大暴落を引き起こし幻想を打ち壊しました。

金融部門で生まれた数千億ドルの損失が世界のGDPの損失を５兆ドルまで増大させ、更に世界中の株式市場を合わせると約30兆ドルの損失を生みました。

そして、この大不況に対する解釈はこのようなものでした。これは、全く予期しなかったことで晴天のへきれきであり、神の怒りのようだったということ。

誰のせいでもない。そこで、これに対して、私たちは、Financial Crisis Observatory （経済危機観測所）を開設しました。

リアルタイムで起きている金融バブルを調査分析してバブルが弾ける時期を事前に特定するのが目的です。この経済観測所の科学的な支柱は何でしょう？「ドラゴンキング」理論です。

ドラゴンキングは、極端な出来事を意味します。他のものとは規模が違う特別なもの。飛び抜けたものです。特殊なメカニズムが引き起こすので、発生を予測したり制御することもできるでしょう。

金融の時系列を見てみましょう。特定の株や理想的な株。世界の指標を見ても同じですが、このような起伏が見られます。

実は、金融市場のリスクの良い指標となるのが価格の最大下落率です。これは、最高値で買い最安値で売るような最悪の状況を表す値です。

統計を見ると異なった規模の最大下落率の発生頻度が分かります。グラフがそれを示しています。興味深いことに振幅の規模は違っても、このような価格変動の99％が典型的なべき乗則に従って起こることがわかります。

ドラゴンキングの根本的なメカニズムは、徐々に不安定。つまり、バブルに向かっていく過程であり、バブルが極限を迎えると、大抵暴落が起こります。これは水をゆっくり加熱することと似ています。

試験管の温度が沸点に近づくと液体が不安定な状態になりそこで気化が起こります。この過程はまったく直線的ではなく、従来の手法では予測することはできません。

様々な要因が、絡み合って発生するもので基本的に内部から生じるものです。暴落。そして、危機の原因は、システムの内部にある不安定な性質にあるはずでほんの少しの動揺がこの不安定を生み出すのです。

これは良く耳にするブラックスワン理論と関係あるかと思う方もいるかもしれません。

ブラックスワンは、滅多にいないのでそれに出会うことで白鳥は白いという確信が崩れ去るという理論です。この理論の捉えるのは、事の予測不可能性。極端な出来事は基本的に予測できないというテールリスクというファイナンス理論の概念です。

私のドラゴンキング理論とは正反対です。この理論では、極端な出来事の多くは理解でき予測することもできるのです。この能力を身に付ければ、稀な出来事をきちんと予測できるようになるのでしょう。

もっと驚くべきは、同じような理論が生物学や薬学。赤ん坊の出産やてんかん発作にも見られるということです。

この理論は、我々が経験した金融危機の根本的な原因を明らかにしたと思います。バブルの30年の歴史に根��してします。

1980年に始まった世界規模のバブルは、1987年に崩壊し、その後も数々のバブルがありました。最も大きかったのは「ニューエコノミー」のＩＴバブル。しかし、2000年に崩壊しました。

多くの国での住宅バブル。世界中での金融派生商品バブル。株式市場バブルもそうです。商品市場バブル。負債とクレジットバブル。バブル。バブル。バブル。世界規模のバブルが起きました。

これは、市場が世界的に過剰評価されていたことを表す証拠であり、2007年に突然、崩壊した。永遠に続くと信じられたマネーマシンの幻想を表しています。

法人は潰れることを前提にした有限責任！慈愛や基本的人権を��本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

金融工学はリーマンショックでイメージを損ねましたが、実は、みんながファイナンス理論や金融工学を適切に活用理解できていれば、金融危機2008（今回の場合は、各国の銀行間の流動性の危機）を予防することは難しいことではありません。

しかし、本当に人間の強欲さ、傲慢さに対する「神の怒り」かもしれません！！

最後に、マクロ経済学の大目標には、「長期的に生活水準を高め、今日のこども達がおじいさん達よりも良い暮らしを送れるようにする！！」という目標があります。

経済成長を「パーセント」という指数関数的な指標で数値化します。経験則的に毎年、経済成長２％くらいで巡航速度にて上昇すれば良いことがわかっています。

たった、経済成長２％のように見えますが、毎年、積み重ねるとムーアの法則みたいに膨大な量になって行きます。

また、経済学は、大前提としてある個人、法人モデルを扱う。それは、身勝手で自己中心的な欲望を満たしていく人間の部類としては最低クズというハードルの高い個人、法人。

たとえば、生産性、利益という欲だけを追求する人間。地球を救うという欲だけを追求する人間。利益と真逆なぐうたらしたい時間を最大化したいという欲を追求する人間。などの最低生活を保護、向上しつつお金の循環を通じて個人同士の相互作用も考えていく(また、憎しみの連鎖も解消する)

多様性はあるが、欲という側面では皆平等。つまり、利益以外からも解決策を見出しお金儲けだけの話だけではないのが経済学(カントの「永遠平和のために」思想も含めて個人のプライバシーも考慮)

（合成の誤謬について）

合成の誤謬とは、ミクロの視点では正しいことでも、それが、合成されたマクロ（集計量）の世界では、必ずしも意図しない結果が生じること。物理学では、相転移みたいな現象です。性質が変わってしまうということ。

ミクロのメカニズムが個人同士の経済における仕組みであるのに対して、マクロのメカニズムは、国家間や経済全体の循環における仕組みだからである。

例えば、家計の貯蓄などがよく登場するが悪い例えです。前提条件が、所得が��定の場合！！所得が一定じゃない増加する場合は？これは、論じていませんので参考になりません！！（法人が提供する製品やサービスの価格も一定の場合も前提条件です）

１９３０年代のアメリカ経済が金融危機2008と似たような状態に陥った時、ケインズは、「倹約のパラドックス」というケインズ経済学の法則を発見しています。

それは、ポール・Ａ・サミュエルソン(1915-2009)が、近代経済学の教科書「経済学」の冒頭で「個人を富裕にする貯金は、経済全体を貧困にする！（所得が一定の場合）」というわかりやすい言葉で表現しました。しかし、庶民の所得が増加し、貯蓄が投資、消費に回る場合には、「倹約のパラドックス」は生じません。

その後、この「倹約のパラドックス」は、アメリカの経済学者・ケネス・Ｊ・アロー(1921- )が「合成の誤謬」を数学的論理に基づいて「個人個人がそれぞれ合理的選択をしても、社会システム全体は合理的選択をするとは限らない」を検証してみせた。要するに、部分最適ではなく、全体最適させていくということ。

つまり、新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！ということに集約していきます。

なお、金融危機2008では、マイケル・メトカルフェも言うように、「特別資金引出権（SDR）」は、2008年に行われた緊急対策で、一国だけで行われたのではなく、驚くほど足並みの揃った協調の下に国際通貨基金（IMF）を構成する188ヶ国が各国通貨で総額2500億ドル相当を「特別資金引出権（SDR）」を用いて世界中の準備通貨を潤沢にする目的で増刷してます。

このアイデアの根本は、元FRB議長であったベンバーナンキの書籍「大恐慌論」です。この研究がなければ、誰一人として、変動相場制での当時の状況を改善し解決できなかったと言われています。

それ以前では、固定相場制でのマーシャルプランが有名です。

＜おすすめサイト＞

日本経済と世界経済（KindleBook）- 東京都北区神谷高橋クリーニング

＜個人的なアイデア＞

アメリカのノーベル賞受賞経済学者ミルトン・フリードマン、元FRB議長であったベンバーナンキの書籍「大恐慌論」も言うように、金融危機2008、コロナショック2020などの急落に直面する対策として、ゼロ金利、マイナス金利、金融政策が出尽くした後に、よく登場する最速実行再分配政策が、個人への緊急的な現金給付！！！

各国によってスピードは異なるが、政策閣議決定後、人間の限界を遥かに超えるスピード。１秒��内で現金到着が理想。各国競争してみれば、今後の恒久対策として中央銀行のデジタル通貨なども考慮しつつ、新産業が産まれプラスサムになるかもしれません。

MMT（Modern Monetary Theory）によると、現状の貨幣での現実的なアイデアとして、社会保障に還元される日本の消費税は現状維持しつつ、現金給付額にも消費税がかかるので現金給付額を上げて、毎月給付にすると消費税率と社会保障費下支えとが均衡状態になる？と同時に、実体経済の経済成長率「g」の下支えにも寄与する？

これらの総量が、急激な不況時の資本収益率「r」以上なら、もしかして？回復して正常な経済環境に戻る期間も短縮できるかもしれません。

スペイン風邪から国民皆保険を構築した岸総理（他には、国民皆年金、最低賃金法もあります）現政権の安倍総理、母方の祖父を見習いコロナウイルスから、毎月の国民皆給付を構築すれば歴史に残る業績になるし、継承する権利もある！

現政権の安倍総理、麻生副総理。この二人でしかできない天命を果たせ！アベノミクスの最終地点がコレだ！この絶妙のタイミング！

天命と言わずにはいられない！

感染症との戦いは、人類の宿敵とも言っていい未知のウイルスとの戦争です！

今までは、パンデミック時の対策としてデータのないスペイン風邪の書物や言葉を参考にしていたが、インターネットの発展やCPU、GPUがムーアの法則によりスーパーコンピューターの領域に現代は突入している。

情報技術が発展し、スマートフォンとして手のひらサイズに収まり、ウイルスを感染予防するための距離を広げながらも、データとして全世界と光速で共有できるため、そのスピードとウイルス伝播のスピードと伍している？

局面ごとに対策を適性に行えば伝播速度を上回りコントロールできる感じもある！ラリーブリリアントが構築したシステムの功績もあります。

量子コンピューターも量子超越性を達成してることもプラスです。

ジョンズ・ホプキンス大学のシステム科学工学センター（The Center for Systems Science and Engineering：CSSE）感染者ダッシュボード

新型コロナウイルスの場合、新規感染者数が、2倍になる日数が10日以上になれば、R0(アールナート)が1以下に減衰してピークアウト状態になると理解できる。

日本の場合、PCR検査の結果が判明する14日後より短いから、検査結果日数を10日以下にできれば、ヤキモキせずスピード感ある判断が可能になりそうだ。

つまり、未知のウイルス。アウトブレイク発生確認後の緊急事態宣言発動は、クラスターが発生しやすいチェーン店などの大規模な場所から早期閉鎖が原則とデータから判明した！

日本の場合、アウトブレイク発生確認後から緊急事態宣言発動までの余裕日数は、新規感染者数が、2倍になる日数です。例えば、5日で2倍なら、5日以内で初動初速最大化発動しないと危険ということ！

R0が2.5付近では、発動日から10日でピークアウトが最速値。7、8割の人の外出制限要請StayHome（元々、人がいない地域での7、8割削減は意味ないし不可能だから政令指定都市だけにすること）ソーシャルディスタンス。などの初動初速最大化すれば、収束までさらに10日で計算上は20日で解除可能領域に近づける目安となります。

生産管理手法のクリテカルチェーンもリアルタイムの感じた感覚で考慮すると余裕バッファーをもう10日で、ひと月。えっ。ここまで自分で書いてよく見ると現実の数値にかなり符号する。

休業要請解除を10段階くらいに分けて地域ごとに段階的に基準を決めて行う。

日本の場合。緊急事態宣言、休業要請は現金給付や保証とセットで最速実行が原則。

日本の場合、透明性を持たせて休業要請解除の基準を決め、きめ細かく設定しないと現在の都知事とか権力者の気分で権力濫用されたり選挙に悪用される危険性がある。

今後の医療崩壊回避のため、医者を含めた疾病や保健所などの医療従事者を単純に現在の倍に育てて増員したら余裕バッファーが半分くらいになりそうな直観が出た。

今後は、休業要請解除！スペイン風邪同様第二波三波、第四第五の小波に備え、国からの現金給付支給をもう数度実行してもいい。Rtが1以下になり次第、休業要請解除！の後に、緊急事態宣言を機動的に解除。

この局面でもっとも効果的なソーシャルディスタンス領域をかんたんに実行。かんたんに実現できる小規模な所から。

時間軸のあるR0をRtとした都道府県別。新型コロナウイルスリアルタイムデータ

クラスター発生地点の見守りを継続する。再びアウトブレイクになり次第。最速で緊急事態宣言を再び発動して、１年かけて5、6回繰り返し、新規感染者数をピークアウトさせて分散、減少させていく！

何度も言うが、スペイン風邪同様第二波三波、第四第五の小波に備えるため！

小池百合子都知事という悪徳政治家は即刻辞職して、後世の女性への権力に固執しない手本を示し、的確に新型コロナウイルス対策できる人間に変われ！以下の指摘3つを真摯に受け止めて瞬時に改善しろ！(全世界に拡散希望)

1)休業要請緩和の各ステップの目安日数（1週間の平均感染者数：20人未満、感染経路の追えない感染者の割合：1週間平均が50%未満、1週間単位の感染者の増加比：1以下）をごまかして各段階を具体的数値で表現しない。クソロードマップだ！！今回の都知事選挙のために政治悪用してるのは明白！！的確に新型コロナウイルスに対策できる人間に変われ！

2)再要請の目安（1日の感染者数：50人、感染経路の追えない感染者の割合：1週間平均が50%以上、1週間単位の感染者の増加比：2以上）も隠すように表示してるクソロードマップだ！今回の都知事選挙のため政治悪用してるの明白！！的確に新型コロナウイルスに対策できる人間に変われ！

3)2週間単位じゃなく1日単位にしないと一つずつ緩和のステップを進めていく意味がないクソロードマップだ！！今回の都知事選挙のために日数伸ばすために政治悪用してるのは明白！！的確に新型コロナウイルスに対策できる人間に変われ！

具体的には、２０２０年５月中旬に、緊急事態宣言を１日単位でスピード解除（現都知事は、説明責任をせず気分で言葉を変えて言葉で惑わし政治悪用するので、数値を基準にした休業要請を１日単位でスピード解除）を早期に行う。

こうすることで、マクロ経済的にもバランスを維持していく。

前提として、直近1週間10万人あたり新規感染者0.5人位？(わかりやすく言うと、1400万人いる東京都は7 日間で、70 人位。一日7人位)で緊急事態宣言解除。

他には、神奈川県は46人位一日6人位。埼玉県は37人位一日5人位。千葉県は31人位一日4人位。とざっくりとした目安になります。

以降は、３０日間経過観察し２回目に備える。オーバーシュートし始めたら２回目の緊急事態宣言を再び発動（現金給付とセット：一回目の延長の分も含めて一律２０万円）し、１回目と同じように繰り返し、５０日でスピード解除。つまり、最速８０日周期で１年かけて4、5回繰り返し、新規感染者数をピークアウトさせて分散、減少させていく！

データから判明した6割程度の人の接触制限（元々、人がいない地域での削減は意味ないし不可能）で増加しないフラットな均衡状態を維持できる。

しかし、わかりやすく言えば、10人を4人にし続けたら商売にならないのは明らか。これでは、マクロ経済活動を維持できないため、その減少分を法人は、巨額な内部留保があれば、それを金融工学で資金繰りを下支えしつつ

国民皆給付で一律毎月10万円の庶民生活を下支えし続ける！（ボーナスも危ういので多少なりとも毎月気持ち分補助してもらう）これがベスト。

新規感染者を数人位の緊急事態宣言解除直後の低水準で均衡させつづければ、6割程度の人の接触制限してマクロ経済を維持できそうな感じは現時点ではする。

７月になり、小池百合子は公約も実現してないのに再選した稀代の悪女！自ら辞めて責任もとらない。昨年は、モンテスキューの「法の精神」も言う権力分立の原則を無視して国政と都知事を兼務しようとする悪い女性の見本と判明(全世界に拡散希望)

新規感染者も四月の水準に数の上では迫っている！

しかし、検査数と新規感染者の割合を見ると七月の水準では四月ほどではなく、さらに、退院者数を引いて見る。医療提供キャパシティ数が不明で数値を出して欲しいが、これらを考慮すると•••

再びの緊急事態宣言は、新規感染者が現状4桁到達。人口規模が大きい東京都が1000人以上なら実行する価値はある！現金給付とセットで！(検査数、医療提供キャパシティ数が増えれば2000、3000でも耐えられるかも？これはまだ未知の領域)

７月の重傷者数も４月の水準ではないので、４月の水準に近づき次第。再びの緊急事態宣言で良いのではないか？そんな感じもします。

海外の結果は、アメリカ、ヨーロッパは速めにロックダウンした(日本は緩いロックダウン)

スウェーデンは独自の社会実験でパンデミック中に行政府がほとんど行動制限を加えず、通常の生活を続けるとどんなことになるか？結果は変わらない。

自ら感染を広げただけで、経済的に何の得にもなっていないらしい。人口100万人当たりの死者数が世界的にも高い水準になってしまった。重症者増加悪化する。ロックダウンが経済悪化の原因ではないこと。すべての原因はウイルスそのものの伝播力と判明。

日本は湿気の多い夏の時期でも、この伝播力の怖さが明らかになる。実効再生産数1.5から2くらい。

歴史の経験が実証されデータが得られワクチンや治療薬が重要という昔のパンデミック時の教訓が正しいことが世界中で再認識された。

PCR検査などを抽出から全数に変えても統計上はあまり変わらない。前提として、数値の量や正確さにこだわらず測れるのが統計。量子力学に多用されてる。統計には、全数と抽出がある。

むやみに、感染者を排除しても基本的人権を侵害するだけで感染者差別を産む可能性もある(マスクの有無で既に差別的になってる)

ハンセン病患者の強制隔離政策。第二次大戦の教訓が無視され弱者に対して権力濫用に繋がり、日本では、権力者を縛る憲法により結論を示し、ついに決着した。非常に重い最高裁判所の判例や現実が大きくあり、パンデミックの最中には、混乱するだけで導入は難しい。

現に、検査数が日々変動してるため、新規感染者数が過去の数値と単純比較できずに陽性率で比較するプロセスも必要となるから、この時間差や感染者集計の時間差を権力者に言葉巧みに悪用されてる。

つまり、この元凶の権力者とは現在2020年の再選した政界風見鶏と言われる都知事小池百合子！過去には、行政府、警察に拡大解釈され強欲マスメディアがあおり第二次大戦に至りました。

未知のウイルスは、医療従事者や専門家も素人同然に成り下がるのは、東日本大震災2011の地震学者（こちらは理論破綻）で証明されてる。

にもかかわらず、今回、新型コロナウイルス2020でも、プライド、特権意識が邪魔をして、アマチュアの意見も引用して受け入れないため、未知のウイルスの伝播力で後手に回る。

現場で経験したアマチュアを含めて知見が集まるまでの人の手でデータにするまでの時間は、 CPU、GPU、量子コンピューター、インターネットで情報を光速で共有できるメリットを最大化でき��くなると判明もした！

理論も大事だが現場経験が先！まぁ、カントも言ってることだから専門家、教授レベルなら熟知してると思うけど、知らないのかな？

日本の場合、ウイルス感染力低減対策のひとつ。緊急事態宣言後、最速で、高速道路、鉄道の法人であるJR、私鉄が協力体制をとって、都道府県内で折り返し運転をして他県に移動しづらくする方法。

それか、違う効果的なアイデアがあればいい？たしか、東日本大震災の時も実行してたような？

サブスクシェア経済は、具体的に言うとウイルスをベタベタな手で撒き散らすような強欲不潔感なイメージ。

食品扱うなら公衆衛生は最高レベルで！

公衆衛生の義務を厳格徹底し、感染症に欲のスキを突かれるため、強欲不潔な法人を規制して、事業停止を保健所は機動的に強制執行できるように法律を改正。

デフレスパイラルも危険なので、最低賃金以上を義務化、公衆衛生の義務を厳格徹底することで、抑止力をサブスクシェア経済に与えること！

さらに、人間を追跡する人工知能のストーカーアルゴリズムのみを今後禁止にして、ベンチャー企業がサブスクを開発したら高額罰金を与えるのはどうだろうか？

すでにある企業にも、悪用予防で高額罰金をかけていく。個人情報保護法に追加。GAFAは、指摘を受け止めて改善するが、それ以外の中小規模がより危険。

Uberなどは、その一つです。ドン・タプスコットが「ブロックチェーンレボリューション」の中で、UberやAirbnbやTaskRabbitやLyftといった。共有経済について話題にしています。対等な個人がいっしょに富を生み出し、共有するというのは。とても強力なアイデアです。

でも、私に言わせるとそういった企業は本当に共有をしてはいません！！実際、これらの企業が成功しているのは、まさに共有しないことによってなのです。さらに、高インフレの国でないとデフレスパイラルが起きてしまい、次第に賃金が上昇しなくなります。

現在の唯一の解決法は富の再分配でデファクトスタンダードをとっているプラットフォーマー企業に課税して広く配分するということです。ここが重要！！と言っています。

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関して��優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

キャシーオニールによると・・・

思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。

さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう？

あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら？あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。

さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。

ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう？これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。

民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。

解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト（事実）を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです！

これをアルゴリズム監査と呼んでいます。

人間の概念を数値化できないストーカー人工知能では、不可能！と判明した。

未知のウイルス。新型コロナウイルスでは、様々な概念が重なり合うため、均衡点を決断できるのは、人間の倫理観が最も重要！

複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。

しかし、サンデルやマルクスガブリエルも言うように、哲学の善悪を判別し、格差原理、功利主義も考慮した善性側に相対的にでかい影響力を持たせるため、弱者側の視点で、XAI(説明可能なAI)、インターネット、マスメディアができるだけ透明な議論をしてコンピューターのアルゴリズムをファクトチェックする必要があります。

さらに、2020年5月21日。ついにリリースしました。AppleとGoogleが、協調してプライバシーに配慮し高いセキュリティの、APIを提供してます（中国のアプリは危険なため）

以下は、iOS、Androidアプリの作成に当たってライセンス上、守るべきガイドラインです。

第一に、アプリは公衆衛生当局が自ら作るか、外部機関に依頼して作らせたものでなければならず、しかも「COVID-19対応」以外の目的では利用することができないライセンスになっている。できるだけ多くの人が、同じアプリを使用し分断が起きないようにAPI��利用は1カ国1アプリのみ。

第二に、Exposure Notification API（濃厚接触通知API）の利用の前に、ユーザーの同意を得る必要がある。

第三に、利用者のCOVID-19感染が確認された場合、結果を共有する前に、必ず利用者の同意を得る必要がある。（同意を得ると当局が利用者のデバイスにひも付いた「Diagnosys Key : 診断鍵」に対して「陽性」の情報を登録する。二段階でキー生成がなされます。）

第四に、アプリは、利用者のスマートフォンから可能な限り最小限の情報しか獲得してはならず、その利用はCOVID-19対策に限られる。ターゲティング広告を含め、それ以外のあらゆる個人情報の利用は禁じる。

第五に、アプリは、スマートフォンの位置情報獲得を求めてはならない。

などの個人を特定しにくくする工夫が加えられている新型コロナウイルス「濃厚接触通知」のプライバシー強化がほどこされています。

具体的に、AirDropやApplePayの仕組みを応用し、通信方法はBluetooth経由で、暗号化された毎日ランダムに15分単位で生成されるお互いのキー情報のみを相互接続します。

ApplePayの仕組みについて（��店サイトからも曲購入にて対応しております）

GPS情報、ユーザーの氏名や性別、年齢も原則取得しない

ユーザー同意のもと感染報告者の「キー(その1)」は、政府か保健機関が提供するアプリを通じてサーバーへ送られる。

続いて、API対応アプリは、定期的に全国から報告される「キー(その1)」をダウンロードする。そして、端末上で、誰かと会ったときの「キー(その2)」とマッチするかどうか判定し濃厚接触の可能性を判定する仕組み。

日本では、行政府の厚生労働省チームが進めるアプリ開発で同APIを利用します。このAPIは、常にAppleとGoogleが改善して全世界同時アップグレードされます。

１、２ヶ月程度で、１０００万ダウンロード達成は、他のアプリと比べても平均くらいの普及率です。いや、でも、速い方かな？

メルカリなども１年くらいは必要としていたし、Lineもこのくらいだったかな？１０００万ダウンロードでモンスターアプリと言われる世界。

その他のSNS、Twitter、FaceBookなどは、２０００万前後のダウンロード数を誇っているアプリはほんの数%。cocoaも数ヶ月で達成しています。

続いて、日本国憲法尊守を前提で！

新型コロナウイルス2020に対応したFRBの金融政策と財政政策に異次元な変化が生じてる？

マネーストックとは「金融部門から経済全体に供給されている通貨の総量」のこと。

具体的には、金融機関・中央政府を除いた法人、個人などが保有する通貨（現金通貨や預金など）の残高を集計したもの。

日本銀行のベースマネーをコントロールするゼロ金利、量的緩和とは別枠で、ベースマネーからマネーストックへの橋渡しをする機関が弱いのでボトルネッ��になっていた。

ここで新型コロナウイルス2020が起きた！

将来の設備投資である個人デジタル貨幣型ベーシックインカム活用も含めて•••

各国によってスピードは異なるが、政策閣議決定後、人間の限界を遥かに超えるスピード。１秒以内で現金到着が理想。各国競争してみれば、今後の恒久対策として中央銀行のデジタル通貨なども考慮しつつ、新産業が産まれプラスサムになるかもしれません。

これらの総量が、急激な不況時の資本収益率「r」以上なら、もしかして？回復して正常な経済環境に戻る期間も短縮できるかもしれません。

世界的な流れから各国政府経由で手厚い給付金を全国民に支給することになる。

日本も世界同時で協調し、国民皆給付を行うがスピードが世界に比べて同水準になってないことが判明した！そのうち改善するでしょう。

スペイン風邪から国民皆保険を構築した岸総理（他には、国民皆年金、最低賃金法もあります）安倍政権時代の安倍さんは、母方の祖父を見習いコロナウイルスから、毎月の国民皆給付を構築すれば歴史に残る業績になるし、継承する権利もある！

安倍政権時代の安倍さん、麻生さん。この二人でしかできない天命を見事果たした！アベノミクスの最終地点がコレだ！

この絶妙のタイミングで緊急的に構築した！天命と言わずにはいられない！

国民皆給付は達成したが、世界的な流れである毎月の国民皆給付には到達していない！

次善のアイデアとしては、三ヶ月に一回給付金。つまり、春夏秋冬に一回ずつ給付金も検討する価値はあります。

誰が発展させて引き継ぐのか？本人自身が行うのか？今後の継承を期待します。引き継いだ人間は、確実に人類の転換点に成し遂げた歴史に残る業績として記録されることでしょう。

将来は、官庁から量子暗号運用へ移行するための期間の長いデジタル化を始めてするも良し、庶民が行政手続きする際の申請だけにするなら資するかも？

金融機関への紐付け解除プロセスは現状維持として、まだアナログで十分！

前提条件として、基礎技術にリープフロッグは存在しません。応用分野のみです！

金融機関への紐付け？義務化は憲法違反。許可選択制にしろ！紐付け解除もできるようにしないと基本的人権侵害。

歴史の浅いコンピューターは、人間ではないし基本的人権は適用外だが、人類は違う！何千年もの構築した概念や法体系、歴史があり憎しみの連鎖も生じる。

中央値で一人年収600万円以上は給付金分年末に減税して、それ以下の年収は給付金支給にすればいい。日本国憲法尊守を前提で、こんなアイデアはどうだろうか？幸福がポイント。

ベーシックインカムは、現在の社会保障にプラスしていくことを前提条件として考慮しています！

もう一度。ベーシックインカムは、現在の社会保障にプラスしていくことを前提条件として考慮しています！

そして、テレワークの普及は諸刃の剣！

少ないから価値あるが誰もができると価値がなくなり、逆に一極集中加速する危険！アメリカ2020が、今そうだ！

GAFAなど。特にIT産業などは独占化しやすいから別枠で高税率にしてベーシックインカム用に再分配システム構築できないなら独占禁止法強化する世界的な流れになっている。

アメリカとは国土の大きさが違う！ので、マクロ経済学でいう小国開放経済の日本に、そのまま適用しても、新型コロナウイルスもあるし、現在の日本の普及率くらいが最善。これ以上は逆効果。

基本的人権という歯止めがないと薬が毒になる。

税の公平性はよく言われるが、時代が変わり、一極集中しやすく不公平が生じてるなら、産業別に税率を上昇させてバランスよくすればいい？

自由という概念を悪用するので簡単に言うと、自由権とは、１８世紀のヨーロッパ市民革命、マグナカルタによってプロトコルを源にし言葉の定義を決めてから基本的人権の一つとして提唱されました。

憲法として日本にも導入されます！何でも自由に行うことではありません

これもその一つ��

「兵は詭道なり」戦いは、所詮騙し合いで、いろいろな謀りごとを凝らして、敵の目を欺き、状況いかんでは当初の作戦を変えることによって勝利を収めることができるものだ。

ということだが、誤解があって、憲法ある現代では、戦いの後に公開厳守が、法人も含めた権力者の原則です。

＜おすすめサイト＞

日本経済と世界経済（KindleBook）現代貨幣理論（MMT）の欠点も克服しています！- 東京都北区神谷高橋クリーニング

エリック・バーロウ：いかにカオスの複雑さが簡潔さへとつながるか！

エネルギーと量子化について

ロン・エグラッシュ: アフリカのデザインに潜むフラクタル

ブノワ・マンデルブロ：フラクタルと荒さの科学

マイケル・メトカルフェ：挑戦的な資金調達手法で気候変動を食い止める

ジェフ・ベゾス：次のウェブ・イノベーション

＜提供＞

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yoshida2020 · 5 years ago

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07第五回オンライン勉強会(2020/5/13)

今回はオンライン勉強会の第5回目です��今回もGoogle Meetを使って、松尾豊「人工知能は人間を超えるか」第5章　静寂を破る「ディープラーニング」第３次AIブーム２についての勉強をしました。

今回のまとめ

・ディープラーニングが注目されたきっかけ：画像認識大会で圧倒的勝利

・ディープラーニングとは：自ら特徴量を学習。ニューラルネットワークの隠れ層を多層にしたディープニューラルネットワークを使用して学習する。

▽問題：ニューラルネットワークが多層になるほど、誤差逆伝播が下層まで届かなくなる。いつまでたっても下層の重みを調整できなくて賢くならない。

▼解決法　自己符号化器(オートエンコーダ)を使う。ニューラルネットワークを利用した教師なし機械学習。

▽問題：過学習　訓練データに最適化されすぎて汎用性を失ってしまう。

▼解決法：ドロップアウト。隠れ層の一部の重みをゼロにして(一部の特徴量を消して)学習することで、一部の特徴量に依存しなくなる。ほかにもたくさん解決方法がある。

・先生から一言：今回の発表は、一度自分が理解してから発表できていて、わかりやすかった。4章5章を人に説明できるようにすること。具体例を取り入れて理解すると良い。

感想

今回の説明も素晴らしい発表で非常に分かりやすかった。次回以降は、グループの方向性を決める大事なミーティングになると思うので、しっかり準備をしていかなくてはいけないと感じた。吉田先生は4章5章を人に説明できるくらい頭に入れておくようにと言われていたが、自分はまだまだなので、しっかり復習したい。

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itunesjap8 · 6 years ago

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#Programming

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masaa-ma · 6 years ago

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Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む）

from http://developers-jp.googleblog.com/2019/01/medical-ai-course-materials.html [Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材について株式会社 Preferred Networks リサーチャー齋藤俊太様から寄稿いただきました - Kaz Sato - Staff Developer Advocate, Google Cloud] 昨今、機械学習や深層学習といった技術は IT 企業のみならず様々な分野で活用されるようになってきました。その一つに医療分野があります。しかし、忙しい臨床医・研究医・その他医療従事者の方々の中には機械学習や深層学習の可能性を知りつつも、なかなか自ら手を動かして学び、それを医学の研究や医療の現場へ生かしていく時間がとれない方もいらっしゃいます。その大きな理由の一部には、特に深層学習を実践的に用いる方法を学ぶ場合に必要となる計算機環境の用意および環境構築が難しいといった点があります。そこで、株式会社 Preferred Networks（以下、PFN）は、Google Colaboratory（以下、colab）を用いた学習教材を作成しました（なお、資料の一部は株式会社キカガクの協力を得て執筆されています）。本資料は、日本メディカル AI 学会公認資格：メディカル AI 専門コースのオンライン講義資料として作られたものですが、メディカル AI 学会所属でない方にも自由にご覧いただけるよう、全ての資料をウェブで無料公開しています。colab を用いると、Google アカウントさえあれば誰でも無料で GPU が有効な環境の上で Python コードを実行することができます。従来は、GPU を搭載したコンピュータを自前で用意したり、また用意できたとしても様々な深層学習フレームワークを動作させられるように環境構築を行う部分などでつまづいてしまうケースも多くありましたが、colab を用いればこれらの行程をスキップして本質的に重要なコーディングの部分から学び始めることができます。今回の学習資料は、全て colab 上で執筆を行い、colab から直接 GitHub 上のリポジトリへ.ipynb 形式のファイルを push し、Python パッケージの nbsphinx を用いてそれを HTML へ変換してドキュメントサイトを構築するというワークフローで作成されました。colab でノートブックを開くためのリンクをノートブック本体に埋め込んでおくことで、編集・実行・リポジトリへの push・確認といった作業が全てブラウザで完結するため、このような実践的な資料を執筆する作業を効率化することができます。また、colab で書いたプログラムが実行時に生成したファイルは、簡単に Google Drive へコピーすることができるため（参考：External data: Drive, Sheets, and Cloud Storage）、学習の結果得られた成果物を再利用するといったことも行いました。具体的には、本資料は 1 章が 2〜3 時間で終えられるように作られていますが、中には深いニューラルネットワークの学習に必要な時間だけで数時間かかってしまうものもあります。そういった場合には、あらかじめ筆者らで途中まで colab 上で学習を行って学習途中のスナップショット（ある時点のネットワークの重みなどをファイルに保存したもの）を作成しておき、記事中ではそれをダウンロードしてきて途中から学習を再開するという形にすることで、資料中のコードを実行したあと待機する時間を減らしつつ、実際に学習が行われる様子を体験することができるよう工夫しています。本資料は全 8 章からなり、機械学習に必要な数学の基礎から深層学習を用いた MRI 画像のセグメンテーション、血液の顕微鏡画像からの物体検出、DNA 配列解析、心電図の信号波形データの時系列解析といった具体的な応用まで、その背景にある理論の概説から実行可能なコードを用いた実践的な解説まで広く扱っています。目次は次の通りです。

1 章：機械学習に必要な数学の基礎

1 章では、深層学習に限らず、機械学習の様々な手法を学んでいく際に必須となる微分の知識、線形代数の基礎、そして確率・統計の基礎について、最低限の知識をおさえるために簡潔にまとめています。

2 章：機械学習ライブラリの基礎

2 章では、機械学習や深層学習の領域では広く用いられているPythonと、その代表的な数値計算ライブラリである NumPy に慣れるために、重回帰分析をNumPyのみを使って実装する方法をコードを実行しながら学んでいけるようになっています。また、様々な機械学習アルゴリズムを実装している Scikit-learn というライブラリの使い方も紹介しています。

3 章：ニューラルネットワークの基礎

3章では、ニューラルネットワークの基礎について、図や動画を用いてできるだけ分かりやすく說明しました。NumPy を用いて誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）を実装し、colab 上で実行してみることで、具体的な数値を見ながらニューラルネットワークの学習の仕組みを理解することができます。

4 章：Deep Learning フレームワークの基礎

4 章では、より複雑なニューラルネットワークを扱いやすくす��ために深層学習フレームワークの一つである Chainer を用いた画像分類の問題に取り組みます。ここからは、colab 上で GPU を使ったより実践に近いプログラムを実行することで深層学習を活用していく際のエッセンスを効率よく学びます。

5 章：実践編: MRI 画像のセグメンテーション

5 章では、心臓 MRI 画像の中から左心室の領域を抽出するセマンティックセグメンテーションのタスクに取り組みます。Chainer を用いて色々なニューラルネットワークを実装し、そのパフォーマンスの違いを見てみます。ChainerCV という画像を取り扱う場合に便利な Chainer の追加パッケージの使い方も簡単に說明しています。

6 章：実践編: 血液の顕微鏡画像からの細胞検出

6 章では、血液の顕微鏡画像の中から赤血球、白血球、血小板の 3 種類の物体を検出する物体検出タスクに取り組みます。物体検出のためにデザインされたニューラルネットワークの中から代表的なものをいくつか概説し、ここでは Single Shot Multibox Detector (SSD) という手法を使って自ら用意したデータセット（ここでは血液の顕微鏡画像）を用いるモデルの訓練方法を解説しています。本章でもニューラルネットワーク自体の実装コードの転用や評価のために ChainerCV を活用しています。

7 章：実践編: ディープラーニングを使った配列解析

7 章では、DNA 塩基配列を入力として受け取り、配列中の長距離相互作用を考慮した上で DNA 塩基配列と特定の転写調節因子の結合可能性を予測するために 1 次元 Dilated Convolution を使ったニューラルネットワークを訓練する方法を說明しています。

8 章：実践編: ディープラーニングを使ったモニタリングデータの時系列解析

8 章では、心電図の信号波形データを入力として、不整脈を検出するという時系列解析の問題に取り組んでいます。この章では 1 次元 Convolution と 1 次元 Dilated Convolution を使った教師あり学習による時系列データの分類方法について解説しています。

本資料を通じて、機械学習や深層学習の分野について学び始める方が増えることを期待しています。

また、本資料のうち 1 章〜 3 章の作成にあたっては株式会社キカガクの吉崎様にご協力をいただきました。この場を借りてお礼申し上げます。そして Google Colaboratory がなければこのような文章を中心としつつも実行可能なコードを埋め込むことで実践的な資料としても成り立たせるということはできませんでした。合わせてお礼申し上げます。

講義資料ページ: https://japan-medical-ai.github.io/medical-ai-course-materials

GitHub リポジトリ: https://github.com/japan-medical-ai/medical-ai-course-materials

日本メディカル AI 学会公認資格（メディカル AI 専門コース）：https://japan-medical-ai2019.org/qualification.html

【関連リンク】日本メディカル AI 学会：https://www.japan-medical-ai.org/ 株式会社キカガク：https://www.kikagaku.co.jp/ 深層学習フレームワーク Chainer　https://chainer.org/

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asciidwango · 7 years ago

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深層学習

「深層学習」（ディープラーニング）入門の決定版。

「深層学習の基礎を勉強するために必要なことはカバーされており，特に理論も含めてしっかり勉強したい方には最適の本だと思います．」（本書「まえがき」より）

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 著、

岩澤有祐、鈴木雅大、中山浩太郎、松尾豊監訳、黒滝紘生、河野慎、味曽野雅史、保住純、野中尚輝、冨山翔司、角田貴大訳

定価： 4,968円（本体4,600円）

発売日：2018年2月28日

形態：B5変形（600ページ）

ISBN：978-4-04-893062-8

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原書ウェブサイト

サポート／追加情報

◆深層学習の基本を知る

AI研究の一分野として注目を集める深層学習（ディープラーニング）に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）やRNN（回帰結合型ニューラルネットワーク）などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっています。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書と言えるでしょう。

◆監訳者/訳者紹介

■松尾豊（まつおゆたか）東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻特任准教授

■鈴木雅大（すずきまさひろ）東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻

■黒滝紘生（くろたきひろき）東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻

■河野慎（かわのまこと）慶應義塾大学政策・メディア研究科

■味曽野雅史（みそのまさのり）東京大学情報理工学系研究科システム情報学専攻

■保住純（ほずみじゅん）東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻

■野中尚輝（のなかなおき）東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻

■岩澤有祐（いわさわゆうすけ）東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻特任研究員

■冨山翔司（とやまじょうじ）東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻

■中山浩太郎（なかやまこうたろう）東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻特任講師

■角田貴大（つのだたかひろ）オックスフォード大学物理学科物性物理学専攻

◆目次

第1章はじめに 1.1 誰がこの本を読むべきか 1.2 深層学習の動向の歴史

第I部応用数学と機械学習の基礎

第2章線形代数 2.1 スカラー，ベクトル，行列，テンソル 2.2 行列とベクトルの乗算 2.3 単位行列と逆行列 2.4 線形従属と張る空間 2.5 ノルム 2.6 特殊な行列とベクトル 2.7 固有値分解 2.8 特異値分解 2.9 ムーア・ペンローズ擬似逆行列 2.10 トレース演算子 2.11 行列式 2.12 例：主成分分析

第3章確率と情報理論39 3.1 なぜ確率なのか 3.2 確率変数 3.3 確率分布 3.4 周辺確率 3.5 条件付き確率 3.6 条件付き確率の連鎖律 3.7 独立と条件付き独立 3.8 期待値，分散と共分散 3.9 一般的な確率分布 3.10 一般的な関数の有用な性質 3.11 ベイズ則 3.12 連続変数の技術的詳細 3.13 情報理論 3.14 構造化確率モデル

第4章数値計算 4.1 オーバーフローとアンダーフロー 4.2 悪条件 4.3 勾配に基づく最適化 4.4 制約付き最適化 4.5 例：線形最小二乗法

第5章機械学習の基礎 5.1 学習アルゴリズム 5.2 容量，過剰適合，過少適合 5.3 ハイパーパラメータと検証集合 5.4 推定量，バイアス，バリアンス 5.5 最尤推定 5.6 ベイズ統計 5.7 教師あり学習アルゴリズム 5.8 教師なし学習アルゴリズム 5.9 確率的勾配降下法 5.10 機械学習アルゴリズムの構築 5.11 深層学習の発展を促す課題

第II部深層ネットワーク：現代的な実践

第6章深層順伝播型ネットワーク 6.1 例：XORの学習 6.2 勾配に基づく学習 6.3 隠れユニット 6.4 アーキテクチャの設計 6.5 誤差逆伝播法およびその他の微分アルゴリズム 6.6 歴史ノート

第7章深層学習のための正則化 7.1 パラメータノルムペナルティ 7.2 条件付き最適化としてのノルムペナルティ 7.3 正則化と制約不足問題 7.4 データ集合の拡張 7.5 ノイズに対する頑健性 7.6 半教師あり学習 7.7 マルチタスク学習 7.8 早期終了 7.9 パラメータ拘束とパラメータ共有 7.10 スパース表現 7.11 バギングやその他のアンサンブル手法 7.12 ドロップアウト 7.13 敵対的学習 7.14 接距離，接線伝播法，そして多様体接分類器

第8章深層モデルの訓練のための最適化 8.1 学習と純粋な最適化の差異 8.2 ニューラルネットワーク最適化の課題 8.3 基本的なアルゴリズム 8.4 パラメータの初期化戦略 8.5 適応的な学習率を持つアルゴリズム 8.6 二次手法の近似 8.7 最適化戦略とメタアルゴリズム

第9章畳み込みネットワーク 9.1 畳み込み処理 9.2 モチベーション 9.3 プーリング 9.4 無限に強い事前分布としての畳み込みとプーリング 9.5 基本的な畳み込み関数の変種 9.6 構造出力 9.7 データの種類 9.8 効率的な畳み込みアルゴリズム 9.9 ランダムあるいは教師なし特徴量 9.10 畳み込みネットワークの神経科学的基礎 9.11 畳み込みネットワークと深層学習の歴史

第10章系列モデリング：回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク 10.1 計算グラフの展開 10.2 回帰結合型ニューラルネットワーク 10.3 双方向RNN 10.4 Encoder-DecoderとSequence-to-Sequence 10.5 深層回帰結合型ネットワーク 10.6 再帰型ニューラルネットワーク 10.7 長期依存性の課題 10.8 エコーステートネットワーク 10.9 複数時間スケールのためのLeakyユニットとその他の手法 10.10 長期短期記憶とその他のゲート付きRNN 10.11 長期依存性の最適化 10.12 明示的なメモリ

第11章実用的な方法論 11.1 性能指標 11.2 初期のベースラインモデル 11.3 データの追加収集の判断 11.4 ハイパーパラメータの選択 11.5 デバッグの戦略 11.6 例：複数桁の数字認識

第12章アプリケーション 12.1 大規模深層学習 12.2 コンピュータビジョン 12.3 音声認識 12.4 自然言語処理 12.5 その他のアプリケーション

第III部深層学習の研究

第13章線形因子モデル 13.1 確率的PCAと因子分析 13.2 独立成分分析（ICA） 13.3 Slow Feature Analysis 13.4 スパース符号化 13.5 PCAの多様体解釈

第14章自己符号化器 14.1 不完備な自己符号化器 14.2 正則化付き自己符号化器 14.3 表現力，レイヤーサイズ，および深さ 14.4 確率的な符号化器と復号化器 14.5 雑音除去自己符号化器 14.6 自己符号化器による多様体学習 14.7 縮小自己符号化器 14.8 予測スパース分解 14.9 自己符号化器の応用

第15章表現学習 15.1 層ごとの貪欲教師なし事前学習 15.2 転移学習とドメイン適応 15.3 半教師あり学習による原因因子のひもとき 15.4 分散表現 15.5 深さがもたらす指数関数的な増大 15.6 潜在的原因発見のための手掛かり

第16章深層学習のための構造化確率モデル 16.1 非構造化モデルの課題 16.2 グラフを使用したモデル構造の記述 16.3 グラフィカルモデルからのサンプリング 16.4 構造化モデリングの利点 16.5 依存関係の学習 16.6 推論と近似推論 16.7 構造化確率モデルへの深層学習のアプローチ

第17章モンテカルロ法 17.1 サンプリングとモンテカルロ法 17.2 重点サンプリング 17.3 マルコフ連鎖モンテカルロ法 17.4 ギブスサンプリング 17.5 分離されたモード間の混合の課題

第18章分配関数との対峙 18.1 対数尤度の勾配 18.2 確率的最尤法とコントラスティブ・ダイバージェンス 18.3 擬似尤度 18.4 スコアマッチングとレシオマッチング 18.5 雑音除去スコアマッチング 18.6 雑音対照推定 18.7 分配関数の推定

第19章近似推論 19.1 最適化としての推論 19.2 期待値最大化 19.3 MAP推定とスパース符号化 19.4 変分推論と変分学習 19.5 学習による近似推論（Learned approximate inference）

第20章深層生成モデル 20.1 ボルツマンマシン 20.2 制限付きボルツマンマシン 20.3 深層信念ネットワーク 20.4 深層ボルツマンマシン 20.5 実数値データに対するボルツマンマシン 20.6 畳み込みボルツマンマシン 20.7 構造化出力や系列出力のためのボルツマンマシン 20.8 その他のボルツマンマシン 20.9 確率的演算を通る誤差逆伝播 20.10 有向生成ネットワーク 20.11 自己符号化器からのサンプリング 20.12 生成的確率ネットワーク 20.13 他の生成スキーム 20.14 生成モデルの評価 20.15 結論

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blog-by-raika · 2 years ago

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【DeepLeaning】誤差逆伝播法概要整理

Deep Learning とは何なのか・・・まったく知らない状態から挑戦してみたいと思います！誤差逆伝播法とは機械学習においてニューラルネットワーク（Neural…

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#ニューラルネットワーク #パラメータ最適化 #勾配 #機械学習 #誤差逆伝播法

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kiriblog · 7 years ago

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大阪地裁で時々裁判を傍聴するのだが、「裁判官、Nさんか。今日もトンデモ判決が飛び出すぞ！」とかわかるようになってきた。毎回トンデモ判決を出す裁判官には、機械学習の誤差逆伝播法みたく、最高裁で判決がひっくり返ったときに何らかのペナルティを与えたほうが良いのではないかと思うのだが…。

#ifttt #twitter

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seminarbiz-blog · 7 years ago

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[秋葉原] ゼロから作るDeep Learning 輪読勉強会(5章誤差逆伝播法) 前半

［情報元:connpass］ http://dlvr.it/Q9nXGq #セミナー募集中 http://yts.jp/seminar/

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takahashicleaning · 4 years ago

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ＴＥＤにて

チャールズ・リードビーター：イノベーションについて

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

チャールズ・リードビーターは、人間の限界を超えるような規模のイノベーションが、もはや専門家の仕事ではなくなっていることを明らかにします。

テクノロジーの領域では・・・

情熱を持った素人集団が新しいツールを駆使し、大企業や行政府では、作れない新製品や新しい枠組みを庶民が、生み出しているのです。大きな組織で探しても無駄に終わります。

建設的で創造的な協業によって、例えば、マウンテンバイクなどは、大企業やある種の天才たちが創造したものではありません。

あるいは、大量生産でパッケージされて運ばれるものでもありません。

権威ある経済学者が構築したものでもありません。

最初は、数億円などと価格帯が大きい場合がありますが、開発段階では良くあることです。

ですが、一度、ツールとして形を創造してしまえば（ここが最も難しい）役割が変わっていくため、厳しい条件が減ることで、自然とコストも時間とともに低減していきます。

革新的なイノベーションは、最初は、用途がわからないことが、多々有ります。かつては、数億円もした電話、コンピューターもそうでした。

この技術が、利用者の手に渡り、１０代の利用者が使い方を発明したのです。行動して使われるまで、どこに価値があるのかもわからないのです。

だからこそ、テクノロジーの領域での人間の限界を超えるようなアイデアを最速で実現できるようなベンチャーキャピタルやエンジェル投資家やこれらが活動できる広大な仕組みが必要なのです。

３０年くらい前までは、天文学も数億円もした巨大な望遠鏡でしか、観測できなかった。しかし、テクノロジーの進歩で、今では、誰でも手に入ります。また、大企業が活躍する場所は、グローバルな競争であって、情熱を持った素人集団とは、役割が異なります。

いかに創造性を高めるか？を考える上で、ここが課題なのです。今までの考え方が消えたわけではなく、会社（法人）や行政府機関でも、独創的な発明は、野球帽を逆さに被ってこうした会議に出てくるようなちょっと変な奴の仕事と考えている。

有名大学とか森や水辺の研究所。奇抜な色の特別な部屋で卓球台なんかもあるかもしれない。変な人が妙な場所ですごい発明を考える発明はパイプラインで運ばれ、消費者のもとに届けられる。消費者の選択肢は受け取るかどうかだけ。

これが世間的な理解です。

この理解から生まれる方策は、行政府も大企業も同じで、特殊な人や場所を確保すること。

研究特区を創って、独創的な人たちを集める。消費者にはより多くの発明を届ける。

この考えは、益々間違ったものになっています！

いや、最初から違っていたのです！！

創造的な発明は、協働作業から生まれるのです。そして、フラットな対話が重要なのです。

益々、間違いになっている理由は、アイデアが逆向きに流れているからです。消費者が、専門家以上に先進的なアイデアを生み出しています。それはなぜでしょうか？

一つには、多くの技術や人々に影響を与えるような先鋭的な発明では、何に役立つのか？分からない場合が少なくないからです。

発明による報酬が、最大になるのは、実は、発明品の目的が見えない場合です。革新的なイノベーションが生まれた時。そ��発明が、何に利用できるかわからない。

発明が、革新的であるほど、確かな見通しはなく、使って実行してみなければ、何の役に立つのか見えてこない。

今までの特許や発明に関わる制度は、発明家は自分の発明の価値を知っている事が前提でした。今や発明家は、発明の価値が前もって分からないのです。

ユーザーと協働して、発明品を利用しながら、次第に見えてくる発明というものは、誰かが、瞬間に思いつくものと考えがちですが、実際はほとんどの発明は、蓄積と協働作業の結果です。

ウィキペディアも時間をかけて発展したものです。

利用者が重要であるもう一つの理由は、利用者こそが、すごい発明をすることです。

新しくすごいアイデアを見つけたければ、業界の主流や大企業で探しても無駄というものです。大きな組織を見るとその訳が分かります。貴方が大企業で働いているとしましょう。

出世の階段を上ろうとすれば、役員会でこんな風に話せるでしょうか？「すごいアイデアです。新規分野で新規顧客対象で利益も直ぐにはでませんが、将来は、きっと儲かる商品になります」

いや、こう言うしかないのです。「優れた改善案です。既存商品と既存の販売網を使った既存顧客向けのアイデアで、今後３年間の利益は、間違いなく確保できます」

国家システムを支える社会システムの公器である大企業では、このように過去の成功に仕方なしに依存します。社員に給料を安定的に提供するには、保守性に浸かるしかない。そして、浸かっているので、新しい市場に飛び込めない。

新しいマーケットは、情熱を持つユーザーが開拓するのです。

もう一度いいます。ベンチャーキャピタルやエンジェル投資家やこれらが活動できる広大な仕組みが必要なのです。

これは、組織的な視点にどんな意味をもたらすでしょう？それでは、世界を2つのグループに分けて考えて見ましょう。一つは、古い伝統的な組織モデル。特別な人々。

特別な場所。特許をとって、受身の消費者に商品を一方的に流す。もう一方は、ウィキペディアやリナックスなどのオープンソースをイメージして下さい。こちらは、オープンでこちらは閉じている。新しいのと旧来のもの。

確かに言えることの一つは、ヨーカイ氏が言ったように、この２つの組織形態の間で抗争（すったもんだ。権力争い）が起こっている。

こちらは、存在が脅かされていますから、そっちのグループが成功しないよう出来る事は何でもやる。

著作権やデジタル著作権の議論は、こうした新しいグループを鎮圧するための悪戦苦闘だと私は見ています。大規模に所有している企業（法人）の特許とか、著作権というのは、全く腐敗しています。

発明を促すのではなく、知識の普及を組織化するのでもなく、大企業は、こうした制度で特許という障壁を巡らし発明を邪魔しています。

二つの例をお見せしよう。貴方がベンチャーを立ち上げたとします。「素晴らしいアイデアがあるんだ。全くすごいプログラムを発明した！！！Microsoft Outlookよりずっといいものだ」

一体？誰が、Microsoft Outlookと競争するような、貴方の事業に資金を出すでしょうか。これがマイクロソフトと競争できるのは、オープンソース型の事業だ��である理由です。

また、オープン側の将来にとって二つの決定的な課題があります。一つは、ボランティアに依存していけるかという課題。もし、この動きが重要ならば、資金を流し組織化する仕組みをきっちりと支援する必要があるのではないですか？

赤十字社を設立するのは、素晴らしいアイデアですが、ボランティアだけで持続的に組織できるでしょうか？公共政策や持続的な資金の流れをどうすればよいのか？

行政府の仕事に関わる者は、大きな課題を抱えています。例えば、ゲームの会社の場合。百万人がゲームで遊ぶとしてその内の１％がアイデアを提供する開発者になれば、1万人の人手が確保できるわけです。

同様に、イギリスの教育の場合。生徒の１％が教育の提供側に協力するなら、教育を支える人材が十分に確保できます。国民保険を利用する患者の１％が、保健サービスに関われるかもしれません。

経費の削減圧力の中で、こうした利用者を巻き込んだモデルが、力強く立ち上がりつつあるのは、このモデルが、サービスを提供する側の人材を何倍にも増やすからです。それができるのは、利用者が、製造し、消費者が、計画するからです。

マリアナマッツカートはこう言います。私たちが、何をするべきかというと行政府の起業家のような機関を作ることです。インターネットとSiriを開発したDARPAは、どのように失敗を受け入れるのか？深く考えました。

なぜなら、失敗はするものなのですから。挑戦に失敗は、つきものです。

10個の実験の内、１つくらいがなんとか成功します。ベンチャーキャピタル会社の人たちはこれを知っており、その一つの成功でほかの失敗を補っています。

私に多分、最も大きな影響を与えたことについて話をしますが、もし、行政府の仕事が、市場を改善するだけでなく、市場を創り出すことだとしたら？大きなリスクを受け入れているならば報酬はどうなっているのでしょう？

行政府の報酬はどこにあったのか？

インターネットは、実に、スティーブジョブズのスタンフォードの卒業スピーチで言ったように愚かなものでした。失敗する確率はとてつもなく大きかったのです。

行政府が、リスクの受け手であると気づかなければ、こんな質問にもたどり着けません。経済学者は、その報酬は税金だと言います。

また、Appleは、SBIC政策で支援を受けたのです。さっきのiPhoneを支える技術も行政府の支援で開発されました。

アメリカ政府は、これについても検討し、イノベーション・ファンドと呼ばれるものを持ち出したのです。

もし、インターネットが作る利益の0.05%でもイノベーション・ファンドに還元されていたならばグリーンテクノロジーのためのお金はもっとあったに違いありません。

法人は潰れることを前提にした有限責任です！慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（合成の誤謬について）

例えば、家計の貯蓄などがよく登場するが悪い例えです。前提条件が、所得が一定の場合！！所得が一定じゃない増加する場合は？これは、論じていませんので参考になりません！！（法人が提供する製品やサービスの価格も一定の場合も前提条件です）

それ以前では、固定相場制でのマーシャルプランが有名です。

(Personal idea個人的なアイデア)

One such rocket engine, about one hundred million yen units in a unit of several hundred million yen It is real to realize the product in the price range that can not reach the price range of hundreds of thousands of yen reaching ordinary people with technologies far beyond the limits of human beings It may be an innovation that will become a plus-sam of it.

こういうロケットエンジン、ジェット機くらいのひとつ数億円単位で手の届かない価格帯の商品を庶民に手の届く数十万円くらいの価格帯に人間の限界を遥かに超えるテクノロジーで実現することが本当のプラスサムになるイノベーションかもしれません。

In the low price area below this level, the danger of a negative spiral, which only causes deflationary streams and wages do not rise, may have emerged concretely around 2017 with the development of the Internet since Millennium.

これ以下の低価格領域はデフレストリームを引き起こすだけで賃金が上がらない負のスパイラルの危険性がミレニアム以降インターネットの発展とともに2017年あたりから具体的に出てきてるのかもしれない。

Note that there is no Leapfrog in the basic technology. Only application fields!

注意事項として、基礎技術にリープフロッグは存在しません。応用分野のみです！

Although this is a debate, basic research has such characteristics, so in order to protect basic researchers in a sustainable manner, it is necessary to ensure a minimum annual income similar to that of the private sector, and to limit the research field. Strengthen systems (such as basic income) that redistribute income to all, such as communism and socialism.

話が脱線するが、基礎研究にはこのような特性があるため、基礎研究者を持続的に保護するには、ここでも民間の最低年収と同レベルの最低年収を保障して、研究分野限定で共産主義や社会主義のようなすべての人に所得再分配を行うシステム(ベーシックインカムみたいな仕組み)を強めにする。

It is difficult in a small-country open economy in macroeconomics like Japan. Although capital investment in machinery can be compensated for even if it breaks beyond its limits, if human beings are treated in the same way, a chain of hatred will be born from ancient history, and hatred will be propagated in the entire clan.

日本のようなマクロ経済学でいう小国開放経済では難しい。機械の設備投資は限界を超えて壊れても設備投資で補えるが、人類は、同じように扱うと太古の歴史から憎しみの連鎖が産まれるので一族単位で憎しみが伝播する。

Eventually leading to World War II, Roger Kayova’s theory of war was taken as a countermeasure against this by building long-term basic human rights by law, thereby minimizing the minimum annual income and suppressing the chain of hatred. In some cases,

最終的に第二次大戦に至り、ロジェカイヨワの戦争論からこの対策として、法律で基本的人権を長い時間かけて構築したため、最低年収の保障が最小限に憎しみの連鎖を抑止できるベターなアイデアとなる場合もある。

The system, which is equivalent to the basic income system for researchers, constructed in this way will be developed by open source, and will be extended to low-income ordinary people once it gets on track. Eventually for all mankind! It’s easy because researchers are excellent. If the funds are managed by taxes, the money will go around and the development costs will be minimal!

こうして構築した研究者専用のベーシックインカム相当のシステムをオープンソースで開発し、軌道にのったら低所得者の庶民専用に拡張していく。やがて全ての人類に！研究者は優秀だから簡単でしょ。資金は税金で運用すれば、お金も回るし開発費も最低限で済む！

Again …

もう一度いうが・・・

As a prerequisite, we will use financial engineering in the artificial intelligence era with fluctuating exchange rate system as well as a long deflationary situation of more than a decade, zero interest rate policy, quantitative easing also come down and minus interest rates are introduced.

前提条件として、変動相場制で人工知能時代の金融工学を駆使するも十数年もの長いデフレ状態で、ゼロ金利政策、量的緩和も出尽くし、マイナス金利も導入してからです。

As the unemployment rate improves, it approaches the natural unemployment rate, even if it gets fully employed, the gap widens and the wage does not rise.

失業率の改善で自然失業率に近づき、完全雇用状態になっても、格差が拡大し、賃金が上昇しない場合です。

Basic Income considers adding to current social security as a prerequisite!

ベーシックインカムは、現在の社会保障にプラスしていくことを前提条件として考慮しています！

＜おすすめサイト＞

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ジョイ・サン: 資金援助の新しい形

個人賃金保障、ベーシックインカムは、労働市場に対する破壊的イノベーションということ？2020（人間の限界を遥かに超えることが前提条件）

世界の通貨供給量は、幸福の最低ライン人間ひとりで年収６万ドルに到達しているのか？2017

ロジェカイヨワ戦争論と日本の神仏習合との偶然の一致について2019

＜提供＞

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