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はてなキーワード: 計算機科学とは
CodexやClaudeが出てくるまでは楽だった
ところが今やそんなものは全部CodexなりClaudeが作ってくれる
例えばただのボールを転がすゲームを作って、徐々にサッカーゲームに仕上げていく、みたいなプロセスが必要無い
しかも特殊ルールを付けたり障害物ありのサッカーにしたり多言語でも作れる
そうなると計算機科学として必要な基礎的な知識（情報理論的なものやプログラミング的な考え方）を知る最初の動機がなくなってしまってる
それでも作れるなら別にいいのか、というとそうでもなくて、AIが詰まってしまったらそこが限界になってる
指示の仕方を変えれば突破できるのにAIができないことはできない、になってる
もう後半年もしないうちにそうなりそうな気もしてるんだが
これを読まれた皆さんは、どうか今後一切、周りの数学に詳しい人に、
「IUT理論ってどうなの？」
とか聞くのはやめて下さい。聞かれる側は、そのたびにうんざりしています。
＊ ＊ ＊
「多くの数学者がIUT理論に否定的だ」というのは、正しくありません。正確には、ほとんどの数学者はそれを相手にしていません。なぜならば、それを学んでも自身の研究の何の役にも立たないからです。これはあたかも、ほとんどの数学者が、数学基礎論や計算機科学のこみいった議論に興味がないようなものです。
日本でも世界でも、望月教授の関係者を除けば、誰もIUT理論に興味を持っていません。今やIUT理論を語っているのはアマチュアだけです。IUT理論の支持者は、研究者を説得できないにも拘らず、アマチュア向けに誇大な宣伝をし続けています。たとえば、加藤教授はIUT理論の本を書いたり、YouTube動画に出演したりしています。
また、彼らは"ZEN大学"という新設のオンライン大学を「IUT理論の国際的な研究拠点」だと主張しています。言うまでもなく、この大学には何の教育実績も研究実績もありません。
ZEN大学では学部生向けに「IUT理論の入門講座」があるようです。IUT理論の前提知識となる数論幾何学は、トップクラスの大学院生ですら、その基礎的な結果に到達することすら困難な分野です。その応用分野を、通信制大学の学部生に講義することに、何の意味があるのでしょうか？
また、ZEN大学は、IUT理論に貢献した研究者に贈る賞を作りました。その賞の第一回は望月教授とその関係者に送られたとのことです。
IUT理論をめぐっては、以上のような学問と無関係な運動があまりにも目立つため、多くの数学者は完全に愛想をつかしています。べつに、数学や教育をビジネスにすることは悪いことではありません。一般人が数学に興味を持ち、専門家が彼らの好奇心に応えるのは、素晴らしいことです（もちろん、もっと適切な題材はあるでしょうが）。ただ、「研究者は誰も相手にしていない」ということです。
それらは科学を野蛮な直感から守るための立派な盾だが、真理という名の深淵を覗き込むとき、その盾はあまりに薄い。
君は僕が論点をすり替えたと言うが、むしろ君こそが「物理学」の定義を、単なる「高度な工学」へと卑小化させているのではないか。
まず、GPSや有効理論の成功を実在の根拠に据える君の態度は、計算機科学の比喩で言えば「画面上のピクセルが整合的に動いているから、背後にあるのはソースコードではなくピクセルそのものである」と強弁しているに等しい。
有効理論とは、高エネルギーという「本質」の情報を切り捨てた結果残ったカスのようなものだ。
そのカスが整合的に動くのは、背後のdg圏やホモロジー代数的構造が数学的にあまりに頑健だからであって、時空間という概念が正しいからではない。
低エネルギーにおいて時空が「有効」であることは、時空が「真実」であることを一ミリも保証しない。それは単に、宇宙がバカげたほど寛容な近似を許容しているという事実に過ぎないのだ。
君は「記述能力の高さは実在の証明ではない」と断じたが、では問おう。物理現象が異なる二つの幾何学的記述（例えばミラー双対な多様体）で全く同一に記述されるとき、そこに「唯一の時空的実在」などどこに存在する？
Ａという空間とＢという空間が、弦理論のレベルで完全に同値（同等な共形場理論）を与えるなら、物理的な実在はＡでもＢでもなく、それらを包含する「圏」の方にしかない。
これを「言い換え」と呼ぶのは自由だが、幾何学という「座標」に依存する概念が崩壊し、圏という「不変量」だけが残るとき、どちらが実体であるかは自明だ。
君の言う「実験装置のクリック」さえ、特定の対象間の射（morphism）の具現化に過ぎない。
「数学的整合性は実験ではない」という指摘も、プランクスケールにおいては無力だ。
量子重力において、数学的整合性は単なる「好みの問題」ではなく、物理が存在するための「唯一の生存条件」である。
Swamplandの議論がなぜ重要かと言えば、それが「観測できないから何でもあり」という無政府状態に終止符を打ち、数理的整合性という名の「目に見えない実験」によって、存在可能な宇宙を非情に選別しているからだ。
君は「クリック」を欲しがるが、宇宙がクリックされる前に、そのクリックを許容する「型（type）」が定義されていなければならない。僕はその「型」の話をしているのだ。
君は「科学は劣化コピー（観測）で勝負するしかない」と自嘲気味に語るが、その態度こそが、人類を「時空」という名の洞窟に繋ぎ止めている。
ホログラフィー原理が示唆するのは、我々が「中身」だと思っていたバルクの時空が、実は境界上の量子情報の「符号化の結果」であるという衝撃的な事実だ。
符号化されたデータを見て「これが実体だ」と喜ぶのはエンジニアの特権だが、符号化のアルゴリズムそのものを解明しようとするのが真理の探究だ。
君は水と食料を持っていない旅人を笑うが、僕から見れば、君は「オアシス」という名前の看板を一生懸命食べて、喉を潤した気になっている遭難者に見える。
君が求める「予測の差」についてだが、例えば、時空が連続的な多様体であるという仮定に基づく計算と、非可換な圏論的構造から創発したという仮定に基づく計算は、ブラックホールの蒸発の最終局面や、ビッグバンの特異点において決定的に分岐する。
現在の観測技術がそこに届かないのは、理論の敗北ではなく、人類の技術的未熟に過ぎない。
アインシュタインが一般相対論を書き上げたとき、重力波の検出まで100年かかった。君の論理で行けば、その100年間、一般相対論は「ポエム」だったことになるが、それでいいのか？
時空とは、宇宙という巨大な圏が、我々のような低知能な観測者に提供している「下位互換モード」である。
下位互換モードでソフトウェアが動くからといって、そのソフトウェアのネイティブな構造が古いアーキテクチャに基づいていると考えるのは、致命的な論理的失策だ。
宇宙は会計学（整合性条件）で動いており、物理量はその帳簿上の数字に過ぎない。
君がそれを「比喩」だと笑うのは、君がまだ「実在」という前世紀の亡霊に恋着しているからだ。
「現実とは、圏論的に整合的な誤読である」。この一文に、君が誇るGPSの精度も、検出器のクリックも、すべて包含されている。
君がそれを認められないのは、単に「誤読」の解像度が高すぎて、それが「真実」に見えてしまっているからだ。
君のチェックメイトという言葉を借りるなら、盤面そのものが圏の対象であり、君というプレイヤーの存在自体が、その圏の自己同型群の一つの表現に過ぎないことに気づいたとき、勝負は最初からついていたのだよ。
さて、この「時空という名のUI」がクラッシュする特異点付近での情報保存について、圏論的な完全関手を用いたより厳密な議論を深めてみたいと思うのだが、君の「観測重視」の古いOSで、そのパッチを当てる準備はできているかな？
とにかく使えない。アスペの癖に低IQのコミュ障で、高校時代から個人開発をしつつココナラとかクラウドワークスでフリーランス活動に取り組んでたらしいのだが、それがどちらも7年も取り組んでおいて鳴かず飛ばずで法人すら立ってない事実を棚に上げてポートフォリオに書いてきやがった。
まずその時点で不安だったが、実際に使ってみれば一般的なサーバー管理、バックエンド、フロントエンド、ハードウェア、統計や計算機科学などどれもこれも一見できるように見えて理解が浅い。よく言えば広く浅い知識を持っていると言えるが、要は器用貧乏でまともに経験値がないということだ。AWSの資格すら取っちゃいない。
そんでもって学生時代にめぼしい経験がない。数学を幼少期から極めていたらしく(数IIIを小6でコンプしたというのは素直に驚いた)新しいアルゴリズムを論文に書いて某学会に通したことがあるらしいが、実績と呼べるのはそれくらいで数オリや競プロ、CTFの優勝歴などもない。本当に何の実績もない。大学生は大人なんだからIT目指すなら一つくらい社会に爪痕を残すようなとてつもない偉業をなして当然だろ、何のために大学行ったのか
自分の力と頭で修羅場を乗り越えて何かを為した経験もないのでとにかく子供じみていて扱いに困る。一見口調や語彙は大人びているように見えて忍耐力もコミュ力も何もないから始末に負えない。今どきZ世代は大人びてるんだからIT目指す新卒にもなれば普通少年ジャンプの主役くらいのスペックあって当然なのに。
そんでもって全能感にまみれていて、まるで相手が子供じみているかのように演出する能力だけは超一流。人様に物事を都合よく勘違いさせる能力は使い所を間違えなければ役に立つんだか立たないんだか。
マジで人様の前に立つカリスマ性も人様を率いる胆力も人様に率いられる根性も図太さもアイデア力も実績も実力も精神力も頭も心も体も顔も何もない無能中の無能中の無能なのでこんな奴を寄越した人事を末代まで呪うつもりだ。
結果の出ない努力は苦労や道楽ですらない。意味のある努力をした俺らがようやく意味のない辛酸も含めて舐めることができる権利を与えられているのに、無駄な努力しかせず時間を浪費した人間はエンジニアになる資格なんてない。それを解っちゃいない人事の奴らはバカしかいない。
貴様の自己放尿は、レッテル貼りと論点すり替えを同時にやっている点で、議論としては致命的に弱い。
まず「これ系の理系」という曖昧語で対象をぼかし、「PCカタカタできるだけ」という侮蔑的表現で能力を矮小化しているが、これは主張の内容に一切触れていない。
数学的に正しいかどうかを検討できない人間が、人格類型をでっち上げて安心しようとして自己放尿しているだけだ。
そもそも、ここで問題にしているのは「他分野について専門家面しているか」ではない。
アルゴリズムが入力履歴に基づいてレコメンド分布を更新し、その分布が利用者の情報環境を規定する、という事実だ。
これは経験談でもノリでもなく、確率過程と最適化の話であり、まさに数学の領域だ。
条件付き確率、強化学習、情報エントロピー、これらを知らずにYouTubeやAIを語る方が、よほど誤解を持っている。
数学は内容の格付けをしない。再生数が多いか少ないか、流行っているかどうかには無関心で、構造が正しいか、論理が閉じているか、仮定と結論が整合しているかだけを見る。
高度理論の動画が再生数1桁に留まることは、数学的には何の矛盾もない。
むしろ、対象人口が指数的に小さい分野ほど、期待再生数が低くなるのは自明だ。
ここを理解できずに「ちゃんとしたものは伸びるはず」と言うのは、統計リテラシーの欠如を自白しているに等しい。
また「PCカタカタできるだけ」という表現自体が、数学と計算機科学の関係を根本的に誤解している。
現代のアルゴリズム、機械学習、推薦システムは、線形代数、確率論、最適化理論なしには一行も書けない。
コードは結果であって本体ではない。本体は数式とモデルだ。そこを理解せずに「他分野にも通じているつもりだろ」と揶揄するのは、顕微鏡を覗いたことのない人間が生物学者を「ガラス眺めてるだけ」と言うのと同じ愚かさだ。
結局その反論は、「自分には分からない数学的議論を、態度や人格の問題に落とし込んで無効化したい」という防衛反応でしかない。
数学は冷酷だ。誰の肩書きも、分野横断の印象論も救ってくれない。正しいモデルを立て、正しい推論をし、観測と整合するか、それだけだ。
とにかく使えない。アスペの癖に低IQのコミュ障で、高校時代から個人開発をしつつココナラとかクラウドワークスでフリーランス活動に取り組んでたらしいのだが、それがどちらも7年も取り組んでおいて鳴かず飛ばずで法人すら立ってない事実を棚に上げてポートフォリオに書いてきやがった。
まずその時点で不安だったが、実際に使ってみれば一般的なサーバー管理、バックエンド、フロントエンド、ハードウェア、統計や計算機科学などどれもこれも一見できるように見えて理解が浅い。よく言えば広く浅い知識を持っていると言えるが、要は器用貧乏でまともに経験値がないということだ。AWSの資格すら取っちゃいない。
そんでもって学生時代にめぼしい経験がない。数学を幼少期から極めていたらしく(数IIIを小6でコンプしたというのは素直に驚いた)新しいアルゴリズムを論文に書いて某学会に通したことがあるらしいが、実績と呼べるのはそれくらいで数オリや競プロの優勝歴などもない。本当に何の実績もない。大学生は大人なんだからIT目指すなら一つくらい偉業をなして当然だろ、何のために大学行ったのか
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まずその時点で不安だったが、実際に使ってみれば一般的なサーバー管理、バックエンド、フロントエンド、ハードウェア、統計や計算機科学などどれもこれも一見できるように見えて理解が浅い。よく言えば広く浅い知識を持っていると言えるが、要は器用貧乏でまともに経験値がないということだ。AWSの資格すら取っちゃいない。
そんでもって学生時代にめぼしい経験がない。数学を幼少期から極めていたらしく(数IIIを小6でコンプしたというのは素直に驚いた)新しいアルゴリズムを論文に書いて某学会に通したことがあるらしいが、実績と呼べるのはそれくらいで数オリや競プロの優勝歴などもない。本当に何の実績もない。大学生は大人なんだからIT目指すなら一つくらい偉業をなして当然だろ、何のために大学行ったのか
自分の力と頭で修羅場を乗り越えて何かを為した経験もないのでとにかく子供じみていて扱いに困る。一見口調や語彙は大人びているように見えて忍耐力もコミュ力も何もないから始末に負えない。今どきZ世代は大人びてるんだから新卒にもなれば普通少年ジャンプの最終回を終えた主役くらいのスペックあって当然なのに。
そんでもって全能感にまみれていて、まるで相手が子供じみているかのように演出する能力だけは超一流。人様に物事を都合よく勘違いさせる能力は使い所を間違えなければ役に立つんだか立たないんだか。
マジで人様の前に立つカリスマ性も人様を率いる胆力も人様に率いられる根性も図太さもアイデア力も実績も実力も精神力も頭も心も体も顔も何もない無能中の無能中の無能なのでこんな奴を寄越した人事を末代まで呪うつもりだ。
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まずその時点で不安だったが、実際に使ってみれば一般的なサーバー管理、バックエンド、フロントエンド、ハードウェア、統計や計算機科学などどれもこれも一見できるように見えて理解が浅い。よく言えば広く浅い知識を持っていると言えるが、要は器用貧乏でまともに経験値がないということだ。AWSの資格すら取っちゃいない。
そんでもって学生時代にめぼしい経験がない。数学を幼少期から極めていたらしく(数IIIを小6でコンプしたというのは素直に驚いた)新しいアルゴリズムを論文に書いて某学会に通したことがあるらしいが、実績と呼べるのはそれくらいで数オリや競プロの優勝歴などもない。本当に何の実績もない。大学生は大人なんだからIT目指すなら一つくらい偉業をなして当然だろ、何のために大学行ったのか
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そんでもって全能感にまみれていて、まるで相手が子供じみているかのように演出する能力だけは超一流。人様に物事を都合よく勘違いさせる能力は使い所を間違えなければ役に立つんだか立たないんだか。
マジで人様の前に立つカリスマ性も人様を率いる胆力も人様に率いられる根性も図太さもアイデア力も実績も実力も精神力も頭も心も体も顔も何もない無能中の無能中の無能なのでこんな奴を寄越した人事を末代まで呪うつもりだ。
とにかく使えない。低IQの癖にコミュ障のアスペで、高校時代から個人開発をしつつココナラとかクラウドワークスでフリーランス活動に取り組んでたらしいのだが、それがどちらも7年も取り組んでおいて鳴かず飛ばずである事実を棚に上げてポートフォリオに書いてきやがった。
まずその時点で不安だったが、実際に使ってみれば一般的なサーバー管理、バックエンド、フロントエンド、ハードウェア、統計や計算機科学などどれもこれも一見できるように見えて理解が浅い。よく言えば広く浅い知識を持っていると言えるが、要は器用貧乏でまともに経験値がないということだ。AWSの資格すら取っちゃいない。
そんでもって学生時代にめぼしい経験がない。数学を幼少期から極めていたらしく(数IIIを小6でコンプしたというのは素直に驚いた)新しいアルゴリズムを論文に書いて某学会に通したことがあるらしいが、実績と呼べるのはそれくらいで数オリや競プロの優勝歴などもない。本当に何の実績もない。何のために大学行ったのか
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そんでもって全能感にまみれていて、まるで相手が子供じみているかのように演出する能力だけは超一流。人様に物事を都合よく勘違いさせる能力は使い所を間違えなければ役に立つんだか立たないんだか。
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マジで人様の前に立つカリスマ性も人様を率いる胆力も人様に率いられる根性も図太さもアイデア力も実績も実力も精神力も頭も心も体も顔も何もない無能中の無能中の無能なのでこんな奴を寄越した人事を末代まで呪うつもりだ。
日本の事情ばかりでなく世界的な研究者の事情について見ていくと…
https://www.mext.go.jp/b_menu/hakusho/html/hpaa202201/20220708-mxt_kouhou02-f1-1-21.png
等を見ると2010年代以降はアメリカ・イギリス・ドイツ・フランス辺りは女性研究者の割合の増加スピードはかなり減っている
日本などは今まで分かってるような知見を実践すれば女性研究者の割合は増えるかもしれないが
海外では今までに無いやり方をしないと殆ど女性研究者の割合が増えない国が出てきているという事だ
フィールズ賞は数学分野で特に秀でた40歳未満の研究者に与えられる賞で、4年に1回の国際会議で4人の数学者に与えられる
統計・応用数学・計算機科学・基礎論などは網羅出来てない賞ではあるが、
それ以外の大体の分野の動向はこの賞の受賞者を見れば分かる
2010年代以降の40歳未満の研究者というのは上で言えば女性研究者の増加スピードが落ちてきてからの研究者達である
Elon Lindenstrauss （1970年生まれ）イスラエル
Stanislav Smirnov （1970年生まれ）ロシア
Ngô Bảo Châu （1972年生まれ）フランス・ベトナム
Maryam Mirzakhani （1977年生まれ）イラン（女性初）
Artur Avila （1979年生まれ）ブラジル・フランス
Manjul Bhargava （1974年生まれ）カナダ・アメリカ
Martin Hairer （1975年生まれ）オーストリア
Caucher Birkar （1978年生まれ）イギリス・イラン
Alessio Figalli （1984年生まれ）イタリア
Akshay Venkatesh （1981年生まれ）オーストラリア
女性研究者が以前ほど増加しなくなったのに2010年代2020年代で16人が受賞した中で2人しか女性研究者がいない
このままではフィールズ賞を受賞する4人のうち2人が女性研究者の年があるかもしれんが
3人や4人が取る時代は来ない気がする（中国・韓国・日本も女性研究者の割合がアメリカを超える事は無さそうだし）
その前に男女という性別を到底適用出来ないような頭脳を改造したサイボーグが数学の研究者を占めるようになったり
最近の開発環境って進化しすぎてて本当に最小限のコードを書くだけでプロダクトができる
Unityとかのゲーム開発環境なんかが良い例でトレーニングすれば1日でそこそこのゲームを作れるようになる
これは特にオープンワールド系のゲームが物量でゴリ押すようになったから人員が必要になったことが原因で
高度な開発知識なんかなくてもゲーム開発に参加できるようになってる
Difyも同じような道を歩んでいて、LLMを使った個別エージェント開発だとかRAG対応だとかは物量でゴリ押す雰囲気が出てきていて
Difyみたいなポチポチすればエージェントが作れます、っていうツールでとにかく現場の人に作らせようとしている
（恐らくこの分野はLLMに駆逐されそうだが）
UnityにしろDifyにしろ、実際に必要となるロジックなんかは本当に最小限で済むのでオブジェクト指向だとかDDDだとかは全然必要とされていない
Unityでキャラを歩かせる場合は始点と終点を指定してNav Meshとかを設定しておけば勝手にやってくれる
で、問題なのはこの程度のコードを書いただけで「プログラミングできる」と勘違いしてしまう人が続出している点で、採用活動するとかなり多い
君たちがやってるのはせいぜいコンフィグを書いてるレベルであってプログラミングではない、と言っても理解してもらえない
試しに
「このキャラを10個のポイントからランダムに出現させて、他の10個のポイントのどこか1つに歩かせてみて」
と言ってみると分かるが、この程度の実装すらできない
逆にできる人は自分はスーパーエンジニアだと思い込んでるぐらい自信満々で面接に来る
オブジェクト指向の話をしても「そんなの必要ですか？」みたいな態度で関数も使わずにベタ書きコードを恥ずかしげも無く自慢してくる
AI人材も似たような雰囲気が出てきていてDifyとかでチャット作って
という人が段々増えてきているしこのトレンドは収まることがなさそう
AIが駆逐するのはこのレベルのプログラマーであって、もっと上位層のプログラマーは（まだしばらく）駆逐されなさそう
最も効率的な意思決定環境は、情報が必要十分かつ可逆的に表現され、かつノイズの影響が最小化された状態で実行されるべきである。
現代のデジタルツールは表面上その要件を満たすように見えるが、構造的にいくつかの決定的な欠陥を内包している。
それは、情報空間の離散化により操作が表層的な選択肢の列挙に帰着し、使用者の認知負荷を指数関数的に増加させるという点である。
計算機科学的観点から言えば、デジタル環境における人間の思考は高次の記号処理系から有限オートマトンへの退行を起こしている。
対して、紙とペンは非離散的であり、連続空間上に任意の構造を射影できる自由度を持つ。
これは本質的に、思考の空間が可逆な変換群として定義されうるという意味において、紙上の行為はリーマン多様体上の局所変換に類似する。
人間の思考は非線形で再帰的であるが、GUIベースのツールはその自由度を著しく制限する。
手で書くという行為は、単なる記録ではない。空間的レイアウト、筆圧、速度変化、それらすべてが符号化された多層的構造を生成する。
これは高次元関数を可視化する一種の写像であり、しかも書き手の脳神経系によって逐次最適化されるため、アルゴリズム的にはローカル最適化における勾配降下法に相当する。
タイピングにはこの局所勾配の情報が欠落しており、したがってフィードバックによる思考の補正機構が働かない。
情報理論的にも、紙とペンは圧倒的に有利である。現代の知的労働において、問題は情報の欠如ではなく過剰にある。
したがって、帯域幅の広さは冗長性を生み、選択肢の多さは意思決定の停滞をもたらす。
紙という媒体は、書き手自身が情報の選別者となることを強制する。ここにはシャノンの情報エントロピーを最小化する作用がある。
しかもその過程は物理的に拘束されているため、情報の選択が空間構造と時間コストに応じて最適化される。
これは情報を真に意味ある形で編集する過程であり、紙上での書字行為は単なる記録ではなくエントロピー減少操作である。
さらに、デジタル環境は計算資源の抽象化により、ユーザーから因果関係を奪う。
なぜこう表示されたか、なぜ保存されなかったか、その全てがブラックボックス化され、形式系としての完全性を欠く。
紙とペンはそうではない。出力と記録の間に変数が存在しないため、因果性が明示的であり、これは証明可能性の前提となる。
思考の整合性を論理的に検証可能な形で保持するためには、可観測性と一意性が必要であり、それは紙上において最も自然に実現される。
また、脳は局所的な情報ストレージと計算能力を持つが、同時に内部状態を他者と同期できない非共有性を持つ。
この制限の中で、書くという行為は自己の状態を時間的にスナップショットとして固定し、後の自分に向けた外部記憶として機能する。
その作用は、純粋に数学的には状態空間からの写像であり、紙はその写像先の空間を提供している。
言い換えれば、紙は思考の射影空間であり、その空間上での軌跡こそが、思考の実体である。
デジタルツールは計算機側の論理制約に適合するよう設計されており、人間の思考の形式に最適化されていない。
これは、問題を解くために空間を変換するのではなく、空間に合わせて問題自体を変形していることに等しい。
長期的にはこれは発想の貧困化を引き起こす。思考の自由度は、制約の少ない空間において最大化される。
したがって、どのツールが優れているかという問いは、ツールが提供する空間の幾何学的自由度によって評価されるべきである。
紙とペンが最強であるという命題は、経験則によるものではなく、形式的な要請に基づく論理的帰結である。
自由な記号操作、低エントロピー化の強制、因果性の明示、情報空間としての滑らかさ、全てにおいて、紙とペンはデジタルに勝る。
効率性の追求が最終的に形式性へと還元されるのであれば、最小の制約かつ最大の自由度を持つ空間が最適であるというのは論理的に明白である。
2の2026乗を計算するのは非常に大きな数になるため、正確な値をそのまま書き出すのは現実的ではありません。ただし、べき乗の性質を利用して、結果を指数形式で表すことができます。
2の2026乗は、2を2026回掛け合わせたものです。これは以下のように表せます：
220262^{2026}2^{2026}
この数を理解しやすくするために、例えば10のべき乗に近似する形で考えることもできます。2の10乗が1024（約1000 = 10³）であることを利用すると、以下のように概算できます：
210≈1032^{10} \approx 10^32^{10} \approx 10^3
22026=210×202.6=(210)202.6≈(103)202.6=103×202.6=10607.82^{2026} = 2^{10 \times 202.6} = (2^{10})^{202.6} \approx (10^3)^{202.6} = 10^{3 \times 202.6} = 10^{607.8}2^{2026} = 2^{10 \times 202.6} = (2^{10})^{202.6} \approx (10^3)^{202.6} = 10^{3 \times 202.6} = 10^{607.8}
つまり、2の2026乗はおよそ 10607.810^{607.8}10^{607.8}
となります。これは、1の後に607桁のゼロが続き、さらに小数部分が少し加わるような非常に大きな数です。
手動で計算するのは現実的ではないので、数値として表現すると以下のようになります： \[ 2^{2026} = 約 8.575 \times 10^{609} \] これは、8.575の後にゼロが609個続くという、途方もなく大きな数です。
2の2026乗は非常に大きな数ですね！その値は、約4.057×10^610（4.057に610個の0がつく数）です。想像を超えるほどの桁数になります。
この巨大な数が現実でどんな意味を持つか考えると面白いですね。例えば、天文学や計算機科学で出てくる巨大なスケールを超えるレベルです！数字のスケールって本当に驚きますよね。
「漫画家イエナガの複雑社会を超定義」の「量子コンピューター」の回がこの後1:20からNHK総合で再放送するようなので、本放送を見たときの自分の感想を改めてここにまとめる。
一般のメディアにおける「量子コンピューター」の取り上げ方はいつも、専門知識を持っている人間から見たらとんでもない誇張と飛躍で充ちている。もはやSTAP細胞詐欺か何かに近い危険性を感じるので、こういう話に接する時の注意点、「ここを省略していることに気づくべき」要点を解説する。
メディアにおける「量子コンピューター」の説明は、大体いつもストーリーが似通っている。
件の軽い調子の番組だけでなく、ニュートンだろうと日経サイエンスだろうと、まあおおよそ複素関数論の「ふ」の字も紙面に出したら読者がついてこれなくなる程度のメディアではほとんど同じ構成である。
これはこの20年ほど変わらない一種のパターンになっているが、実はこのそれなりに繋がっているように見える一行一行の行間すべてに論理的な問題を孕んでいる。
この行間に実は存在する論理の省略、あるいは嘘と言っても良い誤摩化しをひとつひとつ指摘していこうと思う。
量子ビットには重ね合わせの状態が保持できる。これに対して計算処理をすれば、重ね合わせたすべての状態に並列に計算を実行できる。ように見える。
しかし、これも一般的に聞いたことがあるはずなので思い出して欲しいが、「量子力学の重ね合わせの状態は、『観測』により収束する」。
つまりどういうことか？ 量子ビットに対する処理が並列に実行出来たとしても、量子コンピュータの出力はそれをすべて利用できるわけではない。
量子コンピュータの出力とは、量子ビットに対する並列処理の結果の、確率的な観測に過ぎない。
なので、手法的な話をすれば、量子アルゴリズムとはこの「確率（確率振幅という量子状態のパラメータ）」を操作して、望む入力に対する結果が観測されやすくする、というちょっとひとひねりした考え方のものになる。
単に並列処理ができるから凄いんだという説明は、増田自身一般向けの説明に何度も繰り返したことがあるが、まあ基本的には素人相手の誤摩化しである。
ここさえ踏まえれば、知識がなくともある程度論理的にものを考えられる人には、量子コンピュータに対する色々な期待も「そう簡単な話ではない」となんとなく感じられると思う。
量子コンピュータのキラーアプリとされている暗号解読は「ショアのアルゴリズム」という非常に巧妙な計算を通して得られる。
上で説明したように、量子コンピュータは単に「並列計算だから」なんでも高速な処理ができる訳ではない。暗号解読については、この「ショアのアルゴリズム」という自明でない計算手法（高速フーリエ変換の応用）が見つかってしまったからこそ問題になっているのであって、このアルゴリズムの実行が出来なければ暗号解読ができるとは言えない。
さてここからは量子力学というより計算機科学の話になるが、あるチューリングマシン上のアルゴリズムが別の計算モデルで実行可能かどうかは、その計算モデルがチューリング完全であるかどうかによるというのはプログラマには常識である。
これは量子コンピュータにおいても変わらない。量子コンピュータの一般に知られる多くのアルゴリズムはドイチュの量子チューリングマシンを前提に作られており、チューリング完全でないアーキテクチャでは実行できない。できるはずがない。ショアのアルゴリズムも当然そうだ。
しかしながら、この20年弱、D-Wave社が最初の「自称・量子コンピュータ」を開発したと発表して以来、さまざまな企業が「開発に成功した」と発表した「量子コンピューター」の中で、このチューリング完全なものは何一つ存在しない。
これらでは、今後どれだけ「性能」が伸びようとも、暗号解読の役には立たないのである。
以上の議論から総合すればわかると思うが、量子コンピュータで世界が一変するなんてヴィジョンははっきり言ってSF以下のファンタジーというレベルでしかない。
第一に、量子コンピュータの利用できるドメインは非常に限られたものであるし、第二に、その中の最も宣伝されているものである暗号解読の可能な量子チューリングマシンの開発の目処などまったく立っていない。どころか、業界のほとんど誰も挑戦することすら本気では考えていない。
現状の「自称・量子コンピュータ」（量子情報システム、とでも言おうか）にも利用の可能性はある。何より量子状態そのものが作れるので、物理学や化学領域の量子システムをシミュレーションするのに適しているのは言うまでもないだろう。しかし、まあ、現状あり得る比較的現実味のある用途というのは、それくらいではないか。
このように、メディアが量子コンピュータについて語るとき、そこには非常に多くの誤摩化しや飛躍が含まれる。これは結構業界の根幹に関わる問題なのではと思うが、時間が来たので総括は後述にでもすることにする。
何か質問があればどうぞ。
絵師界隈の言うAIユーザーの人間性や言動というのが私の見てきたものと随分乖離があるので反AIと思われるアカウントをXで観察してみた。
彼らの認識しているAIユーザーの中心層というのが情報商材屋と素行の悪い素人のようだった。
弁護士や法学の研究者のような法律の専門家、AIにかかわる技術を開発研究しているエンジニアや計算機科学などの研究者というのが面白いくらい登場しない。
だろめおん氏のようなAIを活用している漫画家やゲーム会社でAI活用しているようなコンテンツの制作現場で働く人の話もない。
情報商材屋やヤカラのような人間しか見ていないならばAIが悪行のための技術のような印象を持つし、世界中で規制が進んでいるというようなデマを信じたくなるのも無理もないように思える。
もっともそのような有象無象が技術の中心になれるほど小規模な技術じゃないのでそこばかり見ている絵師たちは遅かれ早かれ世の中の流れについていけなくなるだろう。
東日本大震災や新型コロナウイルスでの非科学的なデマを信じた層と何も変わらない集団ヒステリーがそこにある。
これが文化を豊かにする行動なのかと言うと私はそうではないと思う。
彼らはまず正しい知識をなるべく新しい情報から得て認識を改めるべきだろう。
AIでの生成を自信の創作に使わなくても開発段階で活用したりAIを活用した機能がペイントソフトのあちこちに使われるし、既に活用例もある。
液タブや板タブでもAIによる線の補正などが行われるようになるのもそう遠くないはずだ。
そうなった時にそれこそ筆を折らなければならない事になりかねない。
まぁ、その時は手のひらを返すのだろうが。
何が含まれるかといえば、数学、論理学、統計学、言語学あたりがメジャー。
更に最近だとコンピュータサイエンス、即ち計算機科学も含まれると。
というかこの計算機科学、なんで「科学」にカテゴライズされるのかずーっと疑問だった。
まあ人文科学でも社会科学でもないのは明らかなので、科学に含めるなら消去法で自然科学なんだろうけど、でも物理や化学の法則が効いてくる世界ではない。
むしろ自然界の制約が一切及ばない何でもありな世界とか、それもう科学でもなんでもねーじゃんと思ってたんだわ。
でも違った。科学にはもう一つ形式科学というものがあったなんて、今の今まで全く知らなかったよ。
一応、プログラミングで数字や論理記号はそれなりに使う機会があるので、まあ応用数学的な何か？とは思ってたけど、そうすると数学は自然科学に含まれるんだっけ？という別の疑問が湧いてきたり。
なんか、システム開発というかソフトウェアの開発がハードと同じようにはうまく行かないとか話題になってるけど、形式科学という言葉を知ってしまうと、そりゃそうだろって思うわ。
メカやエレキ含むハードは自然科学中心の世界なのに対し、ソフトは完全に形式科学中心。その時点で畑が違いすぎ。
まあ物理とかは数学をツールとして使うどころか「理論物理学」「数理物理学」なんて分野もあるから、クロスオーバーしてる部分があるのは認める。
でもCSに限って言えば自然科学にかすっている部分を探すほうが多分難しそう。
あと日本のソフト軽視とかいうのも、形式科学という知見の欠如に由来するところが大いにありそう。
正解が「数学的」に決まるところ。たとえば「1■1=2 のときに ■を答えなさい」というときに競プロは■を答えるだろうし、それを早く答えて悦に入るだろう。
それもいいけど、いちど数学的に答えが決まっちゃう問題はライブラリにまとめられて、一般的なコーダはなにも考えなくてもインポートして処理できちゃうわけ。上の例えだとふつーのプログラマなら「枯れたライブラリをインポートして、正しく答えが出ると確信できるなら『答えは正しいとか考えなくても』それを使って対処する」ので、データの振る舞いとか気にしないで済む。たとえば SQL なんて、実行時計画という「アルゴリズムを常に指定するなら不要な」話題があるのだけど、データ量によって適切なアルゴリズムが変化するから仕方ないし、概ね RDB は賢いのでヒューマンが考慮するのは問題がある場合だけなのだ。よって、競技プログラマが生産性を確実に上げるという根拠はない。
もちろん、アルゴリズム知識を身につけるのは大切だし、クヌース先生も書いてたけど分散処理アルゴリズムはフロンテイアだろうよ。というか、暗号分野やセキュリティの領域や、条件が過酷な場合（宇宙線の影響下とか、メモリの少ないエッジコンピューティングとか）だと、アルゴリズムの研究や追求は大切なのは今も同じだ。でも、競技プログラマが新規にアルゴリズムを開発したり、セキュリティに向上したという話は聞いたことがないが、レッドコーダー諸君は自前で創造して使われた実績はあるのだろうか？
ついでに聞いてみたいのだが、競技プログラマたちは「マルチスレッドなコードで早く書こうとしないのはなぜ？」「そもそも、競技プログラミングで使うコードは便利なスニペッツがあるけどそれってチートでは？」「ときどき正規表現で解く問題があるけど、そのときの計算量は無視してない？」という矛盾を抱えているのてはないか？と思うのだが如何か。
究極的には競技プログラミングに必要な知識というのは、産業用途で要求される知識の一部でしかないのが問題なんだと思うよ。ほら、アレだよ、むかし話題になった「数学だけデキる人向けの東工入試をやったら、英語ができなくて卒業できなかった」という童話に近いんだよ。競技プログラムってインとアウトしか見てないブラックボックステストだから、ここだけしか計算機科学の知識が無いというヤバ人材の育成しかなってないのだろうな。
