「cnn」を含む日記

■anond:20260119205035

同じ経験をした。

元増田に倣って、どのドメインというのは明示しないでおくけど、ブクマに某海外サイトのURL(https:〜)を書き込んだのが巻き込まれBANの要因だった。

同じドメインだとしても、自動リンクにならないように、hを抜いたりとかすればいいのかな？そこは分からん。

今までの経験だと、X(旧Twitter)、YouTube、日本の政府や大学のサイト(go.jpやac.jp)、各種報道機関(国内の新聞、BBC、CNN等)、などはリンク貼っても問題なし。

でもこんな経験すると、URL張るの躊躇しちゃうよね。

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■今日の気になるニュースタイトル

「マドゥロ氏の警護員が血を吐いて倒れた」…米国が使用した先端兵器（中央日報日本語版） - Yahoo!ニュース

デンマーク首相、グリーンランド巡り「決定的な局面」 武力行使の示唆受け（ＡＦＰ＝時事） - Yahoo!ニュース

「グリーンランドに中ロの船舶がうじゃうじゃ？」…北欧、トランプ氏に突きつけた反論の証拠（中央日報日本語版） - Yahoo!ニュース

【高市自民】田崎史郎氏　高市解散に疑念、麻生太郎氏カヤの外より深刻→１番怒らせたらマズかった人物　現在猛反発中　自民圧勝しても危険「分かってて解散するんですか？」（デイリースポーツ） - Yahoo!ニュース

「２０歳には思えない綺麗さ」バドミントン界期待のニューヒロイン、所属公開の晴れ着姿に反響「キュンキュン」「選手兼女優さん」（デイリースポーツ） - Yahoo!ニュース

「魔法にかける」、初の自閉症のバービー人形発売　擁護団体も祝福（CNN.co.jp） - Yahoo!ニュース

スマートフォン時代は終わった、中国が火を付けた38グラムの戦場（中央日報日本語版） - Yahoo!ニュース

習近平に愛想を尽かした中国人が大量に日本に…　「在日中国人は近いうちに100万人を超える」（デイリー新潮） - Yahoo!ニュース

「9時間も寝てしまうなんて私は病気でしょうか？」→睡眠専門医の回答が目からウロコだった！（ダイヤモンド・オンライン） - Yahoo!ニュース

《大統領拘束を歓迎するベネズエラ国民の本音》「男女ともに裸にし、数日間眠らせず、窒息を繰り返させる…」国連に報告されていた“あまりに酷い拷問のリアル”（NEWSポストセブン） - Yahoo!ニュース

＞イラン関連＜

【速報】トランプ大統領 イランに軍事行動警告 イラン指導部から接触あったと明かす（テレビ朝日系（ANN）） - Yahoo!ニュース

政府、イラン全土に渡航中止勧告　滞在者へ「出国の検討」呼びかけ（毎日新聞） - Yahoo!ニュース

イラン、史上初の衛星インターネット遮断　スターリンクに「キルスイッチ」発動（Forbes JAPAN） - Yahoo!ニュース

イランに攻撃の意思なしと伝達か　イスラエルがプーチン大統領を通じメッセージ（テレビ朝日系（ANN）） - Yahoo!ニュース

外務省「イランから出国検討を」　デモ拡大受け“渡航中止勧告”　ネット遮断続く（テレビ朝日系（ANN）） - Yahoo!ニュース

デモ参加者「死刑の可能性」イラン検事総長が警告　デモ鎮圧に「ヒズボラ」動員か（テレビ朝日系（ANN）） - Yahoo!ニュース

イラン外相 トランプ大統領の軍事介入示唆に「戦争の準備できている」も「対話に応じる用意ある」反政府デモ648人死亡（FNNプライムオンライン（フジテレビ系）） - Yahoo!ニュース

イランデモ、イスラム体制を支持してきた商店主が火付け役に　これが重要な理由（CNN.co.jp） - Yahoo!ニュース

「ブラックアウト」──プーチンのインターネット遮断、イランの突然の切断は何をもたらすか（Forbes JAPAN） - Yahoo!ニュース

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■anond:20260111000102

世界中の何億ものインターネットサイトのうち数十しか入ってこないって偏りすぎだと思う。

TogetterPosfieは裏づけのない決めつけが多いし、asahiと日本版CNNは資本が同じでしょ。もうね、なんか発酵臭しかしない。

Permalink | 記事への反応(0) | 16:25

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■2025年どこのサイトが最もはてブのホットエントリに入ったか

日毎の人気エントリーに何ページエントリーされたか、ドメインごとに集計

2024年どこのサイトが最もはてブのホットエントリに入ったか anond:20250105134217

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■麻薬、ベネズエラ経由はわずか － 密輸関与の根拠不明確

トランプ米政権は、ベネズエラのマドゥロ政権が米国への麻薬密輸に関与していると主張してきた

だが、コカインの主な生産地はコロンビアで、ベネズエラを通るのは「ごくわずか」

米国で社会問題化している合成麻薬フェンタニルもほとんどがメキシコ経由

ーー© 一般社団法人共同通信社

かつてイラクが大量破壊兵器を保有している！テロ！危険だ！と侵攻した結果、いくら探しても見つからなかった事を思い出しますね

そもそも、ホンジュラス元大統領を麻薬取引容疑で引き渡し要求し、アメリカで拘束していたのを、トランプは恩赦して解放したばかり

理由が『大統領選で勝利すれば「米国は緊密に連携するだろう」とし、敗北した場合には関係が悪化する可能性も示唆』CNN

つまり、アメリカが裏からホンジュラス実質支配するつもり

アメリカはそんなことばかりやってる

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■ホットエントリからNHKが減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年12月

NHKは微増

全326ドメイン

anond:20251206144843

Permalink | 記事への反応(0) | 18:44

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■CNNって嫌いな政治家がいたら必ずそいつの健康問題言い出すよな

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■共存か闘うか――クマ被害の急増で岐路に立たされる日本の現状とかいうCNNの記事

雑だなぁ。はてなーも朝日が運営している日本版CNNの女性ライターの記事とか組織的にブクマするのやめたらどうなんだ。

Permalink | 記事への反応(0) | 19:28

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■ホットエントリからNHKが減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年11月

NHKは先月減少したまま横ばい

Yahoo!Japanが回復

増田が大幅に減らした

2025年11月 全275ドメイン

anond:20251102230912

Permalink | 記事への反応(2) | 14:48

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■anond:20251125211111

CNNみたいなずーっとニュース読んでる奴、地味に有用だからNHKも1チャンネルそれにしてくれってずっと思ってる

同じニュース延々繰り返し放送してるだけなら、地方の三面記事みたいなニュース順番に流した方がよっぽど需要あるだろ

Permalink | 記事への反応(1) | 21:13

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■anond:20251116102110

はい、バイデン大統領が台湾防衛について「戦略的曖昧さ」を超えるような発言をし、中国が強く反発したケースは複数あります。

特に 2021〜2022年にかけて4回ほど明言的な発言 を行い、そのたびに中国が強烈に抗議しました。

以下に代表的な例をまとめます。

⸻

✔ バイデンが「台湾を防衛する」と明言し、中国が反発した主な事例

① 2021年10月：CNNタウンホール

バイデン発言

「中国が台湾を攻撃したら、我々には台湾を守る義務がある」

これは従来の「戦略的曖昧さ」（defendするかどうかを曖昧にする）の枠を超えた“義務”発言。

中国の反応

外交部が即日

「米国は台湾問題で危険なシグナルを送るな」

「一中原則に反する」

と強く抗議。

米政府は後から「政策変更はない」と火消し。

⸻

② 2022年5月：日米首脳会談（東京）

バイデン発言

記者に「台湾を守るのか？」と問われて

「Yes. That’s the commitment.（はい、それが我々の約束だ）」

非常に明確な表現で、世界的にも話題に。

中国の反応

外交部：

「米国の言動は中国の主権を侵害している」

「火遊びするな」

と激しく反発。

人民解放軍も台湾周辺で演習を実施。

⸻

③ 2022年9月：CBS『60 Minutes』

バイデン発言

「台湾が攻撃されたら、米軍を派遣して防衛するか？」

→ 「Yes.（はい）」と明言

この発言が4度目の“明言”とされ話題に。

中国の反応

外交部：

「断固反対する。米側は一中原則を破るな」

と公式抗議。

⸻

✔ 結論

バイデン大統領が台湾防衛を明確に約束するような発言をしたことは複数回あり、そのたびに中国は強く反応している。

米政府は毎回「台湾政策は変わっていない（no policy change）」と補足し、従来の戦略的曖昧さを維持しようとするが、バイデン本人の発言はかなり“明確寄り”と国際的に受け止められた。

⸻

必要なら

• その4回の発言を時系列で詳述

• 「戦略的曖昧さ」の定義と、バイデン発言がどこまで踏み越えているか

• 中国側の軍事的反応（演習など）のリスト

なども作れます。

Permalink | 記事への反応(0) | 10:31

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■アメリカの大しくじり、2008年ジョージア

まさかのジョージアから先制攻撃による開戦で、国際社会はアメリカ以外誰もジョージア側につかなかった

これと同じ事態が台湾で発生し得る以上、「個別具体的な状況」への言及などできるわけもない

アレに関してはアメリカでもトラウマ級の事件であり、より一層慎重になっている

サーカシヴィリ大統領(当時)は国際社会がジョージアの味方をすると思いこんでいたが、流石に先制攻撃した国家を庇うやつは(ジョージアに軍事顧問を送り込んでいて今更後に引けなかった)アメリカ以外いなかった

イギリスですら遠巻きにしていた。フランスなんかCNNを嘘つき呼ばわりしていた。

もし台湾の民意が同じくらい楽観的なら似たようなことが起こるだろうが、幸いそんなことはないだろう。

Permalink | 記事への反応(0) | 00:52

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■anond:20251109194018

https://en.zona.media/article/2025/11/07/casualties_eng-trl

cnn信用出来ないならメディアゾナのデータでも見たら？

これ信用出来ないならもう自分で公開情報集めて集計してくれ、って話だが

ウクライナ側も絶対数的にはかなりの損失を出してるのは当然として比率的にはどうなんかな。

1対3とか1対10とか色んなキルレシオが出てきては消えたりしてるが。

Permalink | 記事への反応(0) | 00:27

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■anond:20251109170539

そこも大本営気味と言うか報道が言うほどロシア軍が被害受けてるかと言えば怪しい部分があるわけじゃん

どっちかというと削ってるのはロシア側で、ロシアは強烈な反撃が発生したら無理攻めせずに火点を潰していくのはこの2年でよくわかってるわけで、

「ロシアの消耗を期待している」の報道は同じかそれ以上にウクライナ軍が消耗してておかしくない訳よ

そこも含めてCNNが大本営発表になってる

Permalink | 記事への反応(2) | 19:40

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■anond:20251109153818

赤旗や東京新聞だけ見てれば良い

CNNもユダヤ資本が入っているから裏切るときは平気で裏切る

Permalink | 記事への反応(0) | 17:29

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■anond:20251109153818

確かに。

BBCもCNNもウクライナ戦争ではハイブリット戦争の一端を担うかのような報道が多い。

そもそも

「すでに戦略的な価値はないからロシアに奪われてもウクライナにとって大きな痛手ではない」

という記事の論調がかなり苦しい。

Permalink | 記事への反応(1) | 16:00

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■CNNって戦争報道だけ大本営発表になるよな

ウクライナ戦争とか特に酷くて、ウクライナの単語をロシアに置換してんじゃないかって記事すら出てくる

ポクロウスクに拘泥していたのはウクライナ軍で、都市部どころか後方12km辺りまで半包囲状態になってる

そこにひたすら増援と補給を送り続け、特にこの3週間では街道全部がロシア軍部隊の射程に入ったことでことごとくが襲撃されて損耗した

NATOも引けつってんのにウクライナ政府は何を求めてるのか市街地の死守にこだわり続けてる

もっと合理的に動けるはずの軍に余計な制約課してるのは、ロシアもそうかもしれんけどウクライナも同じなんだよ

結局アメリカも現政体が倒れないような支援報道してるし、誰のために戦争してんのかわかんなくなるわ

国体護持がウクライナ国民の利益とイコールになることを願ってます

Permalink | 記事への反応(3) | 15:38

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■ホットエントリからNHKが減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年10月

10月1日からNHKのネットサービスがNHK ONEに切り替わり、ニュース配信ドメインがwww3.nhk.or.jpからnews.web.nhkになった

2013年頃からはてブされるニュースサイトのトップ争いに加わりはじめ、2019年からは絶対的な王者として君臨してきたNHKが大きくシェアを落とした

2021年から2位が指定席だったYahoo!Japanも大きく減らしている

朝日新聞がトップに立ったが朝日、読売、産経、毎日、共同通信が横並び状態

Togetter、増田の比率は先々月から横ばい

2025年10月 全276ドメイン

anond:20251005163547

Permalink | 記事への反応(5) | 23:09

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■「国産LLMの人」が成功できますように

一般的な国産LLM開発という主語ではございません.

私としては国産なり日本発のLLM開発を諦めてはならないし, その可能性は十分にあると信じています. 既に出ているものも多数ございますし.

本エントリはそれとは全く別の,

「国産LLMの人」という方についてです.

---------

色々思うところがありまして.

例えば,

「微分は使いたくない」「XOR出来たから何とかなるやろ」

と繰り返し主張しておられる.

そのような単純な活性化関数では過学習か誤差が噴出するかの二択でしょう. 実際, 氏のツイートは正にその状態を示唆しているように見受けられます.

```x

▶︎ 誤差が0.12あるだけでとんでもないエラー率になる。誤差関数が雑だから本当はもっとあるのかもしれないが、改善の余地がある。

▶︎ 問題は、どのような状態の時に学習が成功し、失敗するのかがまだ分かっていない。表現力は十分に持っているはずなのに、なぜか学習しない。

```

過学習に至ったときにうまくいってるように見えるだけでしょう.

と思うのですが, 反論を過去にされていた.

```x

▶︎過学習ではないですね。データセットが小さいかつ、それ以外の範囲が出ないことが分かっているので。XORは2^2パターン全て学習できれば精度が100%になりますが、それは過学習とは呼ばないのと同じで、今回の初期のRNNに関しても文字数が圧倒的に少なく、パターンも決まっているので。

```

……と主張されておられる.

私が思うにそれは単純な写像を, ニューロンを使って回り道して作っている状態. LLMは局所的にはたしかに線形写像ですが,全体で見ても線型写像だとしたらそれは複雑な文章生成には到底耐えられないかと. (十分に大きいモデルをマクロに見ると非線形性があるので)

大規模言語モデル＝LLMを目指すとして,

そもそもエンベディングテーブルとは数百億から下手すれば1兆語彙を, たった数千〜1万次元程度のベクトルで表現する, 凄まじく繊細なテーブルです.

それをGELUやSwiGLUのような綺麗な活性化関数を使わずに, しかも爆速でやると仰っている. さすがにそのレベルの革新性を主張するには根拠がない限り, 飛躍が過ぎると判断されるかと.

そのやり方で, 例えば1億語彙までスケールするとして2乗の1京回×数千次元をバックプロパゲーションなしで学習するというのは……さすがにきついかと.

バックプロパゲーションが要らないという主張については活性化関数がきわめて単純だから. それなら全層に渡しても「修正」できるでしょう.つまり自明に近いですね.

勾配消失なんて関係ない, という主張については, xorというゼロイチでしか見ないのであれば勾配消失も何もありません. 永遠に層を貫通するわけですから, 何層増やそうがほとんど意味が出てこない. つまりそれは実際には極めて浅い層だけで動いてると思われる.

「こんに」から「ち」「は」が次文予測できたとの報告ですが, まぁ……それが「大規模言語モデル=LLM」にそのままスケールできると言い切れるのはなぜでしょうか?

MNISTだけでなくGLUEあたりをパスしてからにした方がいいと考える次第です.

```x

▶︎ 私が批判されながら、誤差逆伝播に変わるアルゴリズムや精度を30%→100%まで持っていく頭のおかしい行動が取れる理由は、以下の思想があるから。

▶︎ 1. 私のNNは高次元の万能近似回路

▶︎ 2. RNNだろうがCNNだろうが展開すれば可能

▶︎ 3. 何十回と失敗した経験則から、原因と対策が殆どわかっている

```

殆どわかってる, との事ですが, なんで上手くいってるのか分かってないとも自分で明言なさっている. ↓↓↓

```x

▶︎ 学習が進まないの、謎。単体だと上手く動いてるはず？何が原因だろうか。

▶︎ 学習アルゴリズム開発者本人ですが、なぜ学習が進むのかは謎です。

```

既存手法があまたの失敗の上で最適だと言われてきてる経緯もよく知った方がよい.

それはごく初期にそういった様々な試行錯誤のうえで「やはりGELUやBPが現実的にいい性能が出せるし, コストも抑えてこれである」と様々な研究者が合意しているような状況.

そして, そもそもアカデミアは自分のアイディアも含めて新規手法を常に疑ってかかるのが基本姿勢.

ジャーナルに「不確実さ」を載せないためで, それが積み重なると自他問わず全ての研究が信用出来なくなってしまうため. だから懐疑的になる. 個人攻撃ではないのです.

そして「危険すぎるから論文にできない」について.

出さないのも自由ですが, 前述の理由で信頼を得られない. これは言動に一切関わらず, その厳密性をフラットに評価してそう判断しているから. 感情ではなく, 論理として.

……と, ここまで色々と蛇足なアドバイスをさせていただいたものの, この投稿に対しても

```x

▶︎ 何もわかってない人が国産LLMのやつ批判してて吹いたww

```

といったツイートをなさるのでしょう. (過去に氏がそう仰っていたので)

先に答えておきますね.

「自分のやってることがご自分でお分かりにならないようなら, 私にわかるわけがないですし仰る通りです. ただ, 詳しい者として一般論は申し上げられます.」

まだ間に合いますので, 大学院あたりまで修了なさるのがおすすめです.

Twitterに何を投稿しようと自由です. でも自分で違和感を見て見ないふりするのだけはやめたほうがよろしい. 既存手法と同等に自分の手法を疑うこと, これは研究者としての基本姿勢です.

何故ここまでつらつら申し上げたかと言いますと,

研究テーマ設定を見かけるとついつい, より良い筋でやっていけるようアドバイスしたくなってしまう性が染み付いてしまっているためでして.

もちろん, 関わりのない方ですので蛇足でしかないのですが, 多くの方に影響力をお持ちでありつつ研究の進め方については独自の姿勢を持つように見受けられまして.

それはもちろん根本的には自由でありつつ, 相談相手の需要がもしあればひとつの(一般的)意見をお渡しできるかなと思いキーボードを叩いた次第です.

どうか匿名でご勘弁を.

ぜひ成功できますよう. 圧倒的な成果をお祈りしております.

--------

【追記】

おそらく氏のやられていることは順伝播 (forward propagation) のみでの学習かと思いますが, この手法の先行研究は山のように存在します.

(Hebbian theory, Perceptron, Adaptive Linear Neuron:ADALIN, Widrow-Hoff learning rule...)

見つけられないとすれば, 古典的 (1960~1980年頃) ゆえに電子化されていないためです. 現行の商用LLMがそれらの情報を簡単に連想して引用できず, DR等で検索しても出てこないのはその為でしょう.

これらに簡単にアクセスするためにはやはり学術機関に所属して図書館を利用するのが圧倒的に楽です. マイクロフィルムや紙媒体でしか残っていないものもありますから.

また, 有料データベースであるJSTOR, IEEE Xplore, Springer Linkなどにもアクセスが出来ます.

この観点からも大学に足を運ばれることをお勧めします.

なお, arXivはあくまでプレプリントですので, 論文として引用するには査読を通過したものをつよく推奨します. ジャーナルもものによっては不十分な査読で掲載されてしまいますので, トップカンファレンスのものを信頼できる足がかりの論理として扱うのが基本的な考え方となります.

また, 「分からなければ (大量に貼った) 論文を読んでください」という姿勢は, それぞれをどう引用し, どのように自分の主張と論理的に接続するかの説明がなされなければ根拠として見なされないのが一般的な考え方です.

ブログとしての掲載はもちろん自由ですが, それらを十分な説明として取り扱ってもらうには至らないでしょう.

あくまで一般論ですが,

論文を引用するからにはそういった丁寧な取り扱いをすることを期待されるものです. 「敬意がない」と他の方から指摘されるのはおそらくそれが理由でしょう.

これは, 過去の論文を引用しながら新たな主張を論文として営々と積み上げ続けてきたアカデミアの「過去への感謝」という慣習です.

人の行動は自由ですから「こうしろ」とは申し上げませんが, この暗黙の了解を保持する (≈研究機関に所属したことのある) 方からの理解を得るのはこのままですときわめて難しいであろう, とアドバイスさせてください.

こういった主張のやり方を自分なりに一から身につけるのはたいへん難しいので, どなたかそういった手法を学べる信頼できる方に師事することをおすすめしている次第です.

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■ホットエントリから増田が減ってはてブのドメインの比率はどう変わったか 2025年9月

Togetter、増田の比率は先月から横ばい

はてなブログ10年目のkonifar-zatsu.hatenadiary.jpが7本ランクインと気を吐いている。去年の秋もホットエントリを連発していた。Kyashの役員さんとのこと。

7年目のnou-yunyun.hatenablog.comも5本と先月から好調。政治系のブログ。

2025年9月 全270ドメイン

anond:20250906010021

Permalink | 記事への反応(1) | 16:35

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■

4年前のAIエンジニア

• 💪「画像分類にCNNを訓練するぞ」
• 💪「ロジスティック回帰を使って感情分析」
• 💪「fraud detectionのためにランダムフォレストを最適化」
• 💪「LSTMを文書分類に使う」

今

• 🤓「ChatGPTが僕の文を分類してくれる」
• 🤓「DBダンプをChatGPTに突っ込もう」
• 🤓「APIキーをChatGPTがオートコンプリートしてくれました」
• 🤓「僕たちの機密データを信頼できるLLMに投入します」

Permalink | 記事への反応(0) | 09:44

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■cnnを観ながらくだらない作文をAIにやらせてしまった

第一章：アメリカの「冷たい内戦」

アメリカ合衆国は、2020年代後半、内戦へと突入します。しかし、それは従来の南北戦争のような大規模な戦場での衝突ではありません。この「冷たい内戦」は、テクノロジーと価値観の断絶から生まれる、新たな形態の紛争です。

* 予兆と分断の始まり: 2024年の大統領選挙は、AIが生成したディープフェイクや偽情報が飛び交う情報戦となり、国民の間に「真実」への不信が決定的に広がります。これに続く数年間、連邦政府と主要なテック企業が結託して「スマートシティ」構想を進め、AIによる監視とサービス提供を強化したことで、社会は二極化します。テクノロジーの恩恵を享受する都市部の「テック国家」と、自由とプライバシーを守るために自給自足のコミュニティを築く地方の「デジタル分離主義者」という二つの勢力が生まれます。

* 武力衝突の勃発と膠着: 2027年頃、地方の過激派が都市部のデータセンターやテック企業のビルを襲撃。これに対し、都市は独自の警備ドローンやAI監視システムで対抗し、民間人同士の衝突へと発展します。事態収拾のため出動を命じられた州兵は、連邦政府への忠誠を拒否し、地方の反乱勢力に合流。これにより、軍は事実上、「連邦軍」と「州兵・民兵」に分裂します。しかし、両者とも決定的な勝利を収めることはできず、サイバー攻撃やゲリラ戦が常態化する「冷たい内戦」へと突入します。

* 国家機能の停止と分裂: 連邦政府は首都ワシントンD.C.と一部の都市しか実効支配できなくなり、国家としての機能は停止。アメリカは事実上、「テック国家群」と「伝統共同体群」に分裂し、国際社会もこの分裂を黙認せざるを得なくなります。

第二章：世界の反応とパワーバランスの再編

アメリカの「冷たい内戦」は、世界のパワーバランスを劇的に再編します。

* 中国の台頭: アメリカが自国の問題で手一杯になると、中国はこれを最大の戦略的機会と捉えます。南シナ海での支配を固めるとともに、「一帯一路」構想をさらに推進し、ユーラシア大陸における経済的・政治的影響力を拡大します。

* 中東とロシアの行動: サウジアラビアなどの湾岸諸国は、自国の安全保障を再構築するために新たなパートナーシップを模索。一方、イランは地域の覇権を確立する好機と見なし、ロシアは東ヨーロッパでの影響力拡大を試みます。

* ヨーロッパとインドの自立: ヨーロッパ諸国は、アメリカの関与が期待できなくなったことで、独自の安全保障体制を構築せざるを得なくなります。NATOは事実上機能不全に陥り、EUは独自の軍事力を構築。インドは、米中の覇権争いから距離を置き、独自の多極外交を推進し、新たな国際秩序における戦略的地位を築き始めます。

第三章：台湾を焦点とする東アジアの駆け引き

アメリカの不在が、台湾を巡る日台韓の外交・安全保障上の駆け引きを加速させます。

* 中国の「平和統一」戦略: 中国は、軍事衝突を避けながら、台湾への圧力を最大限に高めます。経済的・技術的な封鎖、AIを利用した大規模な情報戦、そして「統一新憲法」の提案を通じて、台湾の社会を内部から分断し、自発的な統一を誘導しようとします。

* 日台の「サプライチェーン要塞」: 韓国が対中外交で曖昧な姿勢を取り、日台との関係が冷却化する一方、日本と台湾は共通の危機意識から、事実上の準軍事同盟へと関係を深化させます。両者は、世界のサプライチェーンを掌握する台湾の半導体産業を中国の脅威から守るため、「サプライチェーン要塞」を共同で構築。これは、中国に軍事的報復のコストを極めて高く感じさせ、行動をためらわせる最大の要因となります。

* 軍事衝突なき台湾の事実上の喪失: 中国の巧みな戦略により、台湾は軍事的には占領されないものの、最終的に「統一新憲法」の受け入れを迫られます。これにより、民主主義は維持されるものの、主権と外交権は中国に掌握され、事実上独立を失います。この結果、東アジアは、中国を中心とする権威主義的な勢力と、日米（アメリカの「テック国家」側）が率いる民主主義陣営との間で、新たな「冷戦」構造に突入します。日本は、中国との最前線に立つことになり、安全保障と経済成長のバランスをめぐる新たな苦境に立たされることになります。

Permalink | 記事への反応(0) | 21:38

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■AIの仕組みについて漠然と理解している人のために

「AIって結局は統計だろ？」

ネットでこういった言葉を見かける度、正直モヤモヤしている。

確かに統計的な処理がAIの根幹にあるのは間違いない。

データを集め、確率を計算し、そこから最適解を選び出す。そういう構造があるのは事実だ。だから「まったく違う」と言い切るのも嘘になる。

だが、それを「AIって結局は統計だろ？」なんて一言で片づけるのは、あまりに横暴だ。

統計そのものを動かす理論や数理、そこに積み上げられたアルゴリズムの厚みを無視してしまっているからだ。

たとえば俺が本気で勉強したときにぶん殴られたのは統計の延長で片付けられないようなもっと複雑でもっと美しい構造だった。

だから、この言葉にモヤモヤするのは「半分は当たっているけど、半分は外している」から。

AIは統計でありながら、統計に還元できないものでもある。

その両義性を理解せずに「統計だろ？」で済ませるのは、ピアノの音を聴いて「ただの鍵盤を叩いてるだけだろ？」って言ってるようなものだと思う。

そこで、AIの仕組みについて漠然と理解している人のためにおすすめの本を三冊紹介する。

ここで紹介する三冊は、そんな俺のモヤモヤを実際に言語化してくれた本たちだ。

難しいし、読み進めるのに何度も心が折れかけた。けど読み切ったとき、AIは統計か？それとも統計じゃないのか？という問いが、ようやく立体的に見えるようになったんだ。

だから是非一読してみてほしい。険しい山ほど、山頂からの景色は美しいものだから。

『パターン認識と機械学習』

著者：Christopher M. Bishop

最初に手にしたとき、数式のオンパレードに心折れかけた。

けど、それでも読み進めると「機械学習ってバラバラなアルゴリズムじゃなくて、確率という一本の軸で全部つながってるんだ」って感覚が急に開けてくる。

ロジスティック回帰もSVMもニューラルネットも、ぜんぶ親戚だったのかよ！って衝撃。

何度も挫折しかけてはメモ書きしながら戻って、理解できた瞬間に鳥肌が立つ。

俺にとって本書は、AIという森の入口に置かれた地図そのものだった。

『計算理論の基礎』

著者：Michael Sipser

PRMLとは真逆の本。ここではただ無機質なオートマトンやチューリングマシンのみ。

「計算ってそもそも何なんだ？」っていう根本を突きつけてくる。AIだってこの枠組みの外には出られない。

NP完全問題の章なんか読んだ暁には「世界にはどう足掻いても効率よく解けない領域がある」って現実にぶん殴られる。

AIが万能に見えても、その背後には絶対の限界があるんだと分からされる。

ここを通ると、妄信的に「AI最強！」なんて言えなくなるしいい意味で冷や水ぶっかけられる本。

AI万能説が唱えられる昨今、この一冊を読み理解することでAIの本質を理解できるようになるのは確かだ。

『深層学習（Deep Learning）』

著者：Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville

本書は深層学習を知るためのバイブル。

PRMLで仕組みの家系図を見て、計算理論で壁にぶち当たったあと、ここに来ると「でも実際に世界を変えてるのはこっちだろ」って現実を知ることができる。

CNNがどうやって画像を認識してるのか。RNNがどう文章を扱ってんのか。GANがなぜフェイクをリアルにするのか――それが手元の紙と数式の上でほどけていくと、ニュースのAIが急に手触りを持つ。

もちろんクソ難しい。何度も心折れた。

でもここにいまの世界の心臓部があるって思ったらページを閉じられなかった。

読み切ったあと、AIは魔法じゃなくて地道な科学だって確信が腹の底に残る。

名著。

おわりに

AIの勉強は基本的に超しんどい。

数式だらけで頭が痛くなるし、途中で本を閉じて「俺には無理だ」って投げ出したくなる瞬間が何度もあった。

だけど不思議とまた戻ってきてしまう。何故か？何故ならそこにワクワクがあるからだ。

ページをめくるたびに「うわ、こんな発想があるのか！」って驚かされる。

統計だけじゃない。論理だけじゃない。人間の思考を真似しようとした末に生まれた知恵の積み重ね。

それを追体験するのは、ちょっとした冒険みたいなものだ。難しさと楽しさが同じ場所にある。

「AIって結局は統計だろ？」

白状するが、当時は俺もそう思っていた。

だがそう思ってた自分が今ではちょっと恥ずかしい。

実際に学んでみればそれがどれだけ奥深く、そして人間の営みそのものみたいに豊かな世界だったかが見えてくる。

だからもし、ここまで読んで「ちょっとやってみるか」と思った人がいたら、迷わず飛び込んでみてほしい。

きっと最初は溺れる。それは保証する。

でも、そのうち泳げるようになる。スイスイ泳げるようになる。それも保証しよう。

そして気づくはずだ。

巨人の肩に乗って見える景色は、めちゃくちゃ美しいんだなってことを。

Permalink | 記事への反応(23) | 15:29

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■アメリカの猟官制をご存じでない？

トランプだけじゃなくて何故アメリカ政府もバカになるのか？

それは高級官僚2000人入れ替えるからです

アメリカやイギリスみたいな二大政党制の国では基本的に高級官僚総入れ替えです

とはいえ専門性の高いものに関しては据え置くのが慣例だが、入れ替えるのがトランプ流

軍や学術への人事介入がCNNでバンバンニュースになるのはその中でも異例のため

Permalink | 記事への反応(1) | 18:31

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■Togetter, Posfieのエントリが不快

ニュースを補完するようにホッテントリを見るんだけど、NHK,日経、読売、毎日、朝日、各地方紙、専門紙、CNN,BBCなどは、「そんな話もあるのか」と眺めている。マスメディアとしての記事品質はそれなりの基準で管理されていると感じる。これにTogetter、Posfieの「個人の感想です」が同じ大きさで混ざってくるのがとても不快。今度の休みには絶対これらを見えないようにする対策を取るよ。

Permalink | 記事への反応(1) | 07:05

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