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はてなキーワード: 確率とは
どのあたりの層がしてるの？
私の友人やネットの友だちも、誰一人マッチングアプリではなく結婚相談所なんだが。かく言う自分も結婚相談所で結婚したし。母の友人の子供も結婚相談所だった。
マッチングアプリをやっていた人はいたけど、そいつも「ヤリモク、詐称に高確率で当たるからすぐ辞めた」と言うくらいだし。
まず、独身証明書・本人確認証・収入証明書・卒業証明書の提出が無いマッチングアプリって怖くない？（せめてあるやつならいいと思うけど）
嘘つき放題のレベルが違うじゃん。
というインターネッツのマナーが身に染みているせいで、誰もかれもが見れるアプリ上に個人情報晒すの怖くね？？
結婚相談所もアプリ検索が主流だが、金払って会員にならんと見えないし、本名はマッチングするまで伏せられる。
妹が「地方だと人がいないうえに、結婚相談所もないから、アプリなんじゃない？」って言っているのはあっているのか？
ニュースで「（全国で）4人に1人はマッチングアプリ！」って言われていたけど、少なくとも友人10人の内8人は結婚相談所なんだな。もっと詳細欲しい。
マッチングアプリなんて怖すぎってインターネッツ老人すぎるか。
これさ
愚かな人間の都合など完全無視、LLMのための高効率プログラミング言語「Sui」（粋）
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
別にいいんだけど、どうにもブクマカ含めて、しっくり来る批判できてないんだよな
それが気になってしょうがない
俺ごときが言ってもアレだから、Gemini3.0先生に頼んだよ（一時チャット、Pro 3.0 思考モード）
ユーザーが提供した情報と、一般的なLLMの技術特性に基づき、プログラミング言語「Sui」についての冷静かつ客観的な評価をまとめます。
感想: 一言で言えば、**「思想実験としては極めて面白いが、実用性とLLMの学習原理を無視した『早すぎた最適化』」**です。
作者の「人間ではなくLLMを主客にする」という視点の転換は、アーティスト的・哲学的な問題提起としては鋭いですが、現在のLLM（Transformerアーキテクチャ）の動作原理を工学的に捉えると、メリットよりもデメリットが上回る可能性が高いです。
メリット:
・トークン効率の改善: Python等と比較して記述が圧倒的に短くなるため、出力速度の向上と課金コストの削減（トークン節約）は確実に達成できます。
・構文エラーの激減: 括弧やインデントの複雑なルールを排除しているため、「閉じ忘れ」などの単純なSyntax Errorは減るでしょう。
・コンテキストウィンドウの節約: 長いプログラムでもコンテキスト（メモリ）を圧迫しにくくなります。
・学習データとの不一致: LLMは「大量の人間用コード（Pythonなど）」を学習して賢くなっています。未知の言語「Sui」を書かせるには、Few-shot（プロンプトでの例示）に頼るしかありませんが、これではLLM本来の推論能力やコーディング能力（事前学習の重み）を活かせません。
・ブラックボックス化: 生成されたコードがバグっていた場合、人間が読んで直すことが不可能です。「LLMに直させる」にしても、LLM自身がSuiのロジックを深く理解していないため、無限ループ（幻覚の連鎖）に陥るリスクが高いです。
・CoT（Chain of Thought）の阻害: 最近の研究では、LLMは「冗長な思考過程」を出力することで論理的整合性を保つことがわかっています。極限まで圧縮された記号列は、LLMの「考える余地」を奪い、論理破綻を招く可能性があります。
正しいと思う所（Agree）
理由: 人間にとっての「読みやすさ（可読性）」は、機械にとって単なるトークンの無駄遣いです。if x > 10: よりも ? x 10 の方が情報密度が高いのは事実です。
理由: TransformerのAttentionメカニズムにとって、遠く離れた ( と ) の対応関係を維持するのは計算コストが高く、ミスの原因になりやすいです。ネストを排除する方向性は機械的処理として正しいです。
正しくないと思う所（Disagree）
・「可読性を排除しても良い」:
理由: ソフトウェア開発においてコーディングは「書く」時間より「読む・直す」時間の方が長いです。AI生成コードであっても、最終責任は人間が負う現状では、人間が検証不可能なコードは「危険なバイナリ」と同義であり、プロダクトには採用できません。
理由: 前述の通り、現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。Suiは「計算機にとっては最適」ですが、「現在のLLMにとっては異言語」です。
パース（解析）は容易になりますが、LLMは「前の行の文脈」を読んで次の行を出力するため、行を独立させすぎると文脈の連続性が失われ、複雑なアルゴリズムの構成力が落ちる可能性があります。
LLMが最も苦手とする「深いネスト構造の維持」を回避する策として有効です。アセンブリ言語に近いフラットな構造は生成難易度を下げます。
これが最大の問題点です。LLMは変数名（user_id, total_price など）に含まれる「意味」を使って推論を行っています（Semantic Grounding）。すべてを記号化すると、LLMは変数の役割を見失い、論理的なバグを埋め込みやすくなります。
トークン効率は最強ですが、1文字の違いで意味が激変するため、LLMの確率的な「ゆらぎ」による1文字ミスが致命的なバグになります。冗長さはエラー訂正の役割も果たしています。
goto 文の多用はスパゲッティコードを生みます。LLMにとっても、構造化プログラミング（if/forブロック）の方が、「ここからここまでがループ」というチャンク（塊）として認識しやすいため、一概にジャンプ命令が良いとは言えません。
＞現在のLLMは「人間語の確率分布」を学習したモデルです。「LLMにとって自然な言語」とは、実は「人間にとって自然な言語（英語やPython）」そのものです。
ここ！マジで覚えてね
LLMはこれまでの機械よりも人間に近いと思ってほしい、人が苦手なことはAIも苦手
機械は論理的でロジックに強くて〜っていうのはAIには通用しない
ついでに、「LLM用プログラミング言語」の潮流について
「LLMのための言語」という文脈は、大きく2つのトレンドに分かれます。Suiは後者に属しますが、主流は前者です。
・DSPy, Guidance, Microsoft Guidance:
・プロンプトエンジニアリングを構造化し、LLMの出力を型（JSONなど）に強制したり、思考プロセスを制御するためのフレームワーク。
・SGLang:
・これらは「人間がLLMを操るための言語」であり、実用化が進んでいます。
・Gorilla LLMなどの試み: API呼び出しに特化したファインチューニングなどがありますが、独自の「新言語」を作らせるよりも、既存の Python や JSON を正しく出力させる方向（Constrained Decoding）が業界の標準解です。
・擬似コード: 論文レベルでは、Pythonの代わりに中間的な擬似コードを出力させ、それをコンパイラで処理する手法も研究されていますが、Suiほど極端な記号化は稀です。
後者については
現状の最適解: 現在のLLMを使う限り、「LLM用言語」の最適解は Python です。なぜなら、世界中のGitHubのコードを学習しており、LLMが「最も流暢に話せる言葉」だからです。無理にSuiを話させるのは、日本人にエスペラント語で詩を書かせるようなもので、パフォーマンスは落ちます。
総評: Suiは、「既存のLLM（GPT-4など）に書かせる言語」としては失敗する可能性が高いですが、「未来のAIネイティブなコード生成のあり方」を示唆するアート作品としては高く評価できます。作者の「愚かな人間に合わせるな」というパンクな精神は、エンジニアリングの枠を超えた鋭い批評性を持っています。
お前らは安易にオレオレ言語作るんじゃないぞ、作るにしてもAIに聞きなよ？
聞く時は忖度させるんじゃないぞ？
この作者もAIに乗せられたのかもしれんし
＿＿＿＿＿＿
プロンプト
以下が「LLM用プログラミング言語」としてメリットがありそうか、感想を教えて下さい。
https://forest.watch.impress.co.jp/docs/serial/yajiuma/2069573.html
https://github.com/TakatoHonda/sui-lang
・思想的に正しいと思う所、正しくないと思う所を理由込みでまとめてください
・最近のLLM用プログラミング言語についてもまとめてください
・そもそもLLM用プログラミング言語という目標自体の評価をしてください
（省略）
人工知能（AI）の急速な進化は、私たち人間に突きつけられた実存的な問いである。「計算能力において機械が人間を凌駕したとき、人間に残される価値とは何か」。この問いに対し、多くの議論は「創造性」や「直感」といった曖昧な領域に逃げ場を求めてきた。しかし、マックス・ベネット著『知性の未来』と、それを翻訳・解説した脳科学者・恩蔵絢子氏の洞察は、より生物学的かつ哲学的な深淵へと私たちを導く。
彼らが提示する結論は、逆説的である。「AI時代に人間が持つ最大の能力は、感情になる」。そして、「本当に頭が良い人とは、他者に興味を持てる人である」。
一見すると、これは道徳的なスローガンのように響くかもしれない。しかし、認知科学、進化生物学、現象学の知見を総動員してこの命題を解剖するとき、そこには「知性」という現象の構造的な転回が見えてくる。本稿では、二重過程理論、ユクスキュルの環世界、身体性認知、社会脳仮説、そして間主観性という5つの視座を補助線とし、AIが決して到達し得ない「知性」の本質と、これからの時代に求められる「知的な生き方」について論じる。
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まず、私たちが「知性」と呼んできたものの正体を、ダニエル・カーネマンらが提唱した「二重過程理論」の枠組みで再考する必要がある。
伝統的な知能観において、知性とは「システム2（遅い思考、論理、計算）」の能力を指していた。複雑な数式を解き、論理的な推論を行い、未来を正確に予測する力である。現在のAI、特に大規模言語モデル（LLM）は、このシステム2の機能を極限まで外部化・高速化した存在と言える。彼らは感情を持たず、疲労を知らず、膨大なデータから論理的整合性を出力する。
しかし、ベネット氏が描く脳の進化史（5つのブレイクスルー）は、この「システム2至上主義」を根底から覆す。進化の歴史において、論理や言語といったシステム2の機能は、常にシステム1（速い思考、感情、直感）の要請によって開発されてきたからだ。
初期の生物（線虫など）は、「快・不快」という原始的なシステム1のみで生きていた。進化の過程で「予測」が必要になったとき（魚類）、予測誤差としての「失望」や「安堵」という感情が生まれた。さらに複雑なシミュレーション（マウス）が可能になったとき、反事実を嘆く「後悔」という感情が生まれた。
ここで重要なのは、「論理が感情を抑制するために進化した」のではなく、「感情をより細やかに処理し、生存確率を高めるために論理が進化した」という事実である。システム2は、システム1というエンジンの出力を最大化するためのトランスミッションに過ぎない。
AIの限界はここにある。AIには「エンジン（生存への渇望、快・不快、感情）」がない。あるのは精巧なトランスミッション（計算能力）だけだ。エンジンを持たない車が自律的にどこへも行けないように、感情という基盤を持たないAIは、自ら「問い」を発することも、「意味」を見出すこともできない。人間の知性の本質は、論理そのものではなく、論理を駆動し続ける「感情の熱量」にあるのだ。
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なぜAIには感情が宿らないのか。その答えは「身体」の欠如にある。「身体性認知（Embodied Cognition）」の視点は、知性が脳という密室の出来事ではなく、環境と相互作用する身体の中に宿ることを教えてくれる。
記事の中で恩蔵氏は、老いによる身体の変化を「老年でしか味わえない内的な経験」として肯定的に捉えている。これは非常に重要な示唆を含んでいる。
生物にとっての「意味（Sense）」は、身体的な脆弱性から生まれる。身体があるからこそ、空腹は「苦痛」となり、食事は「快」となる。皮膚があるからこそ、他者との接触は「温もり」となる。死ぬ定めの身体があるからこそ、時間は「有限」となり、焦燥や希望が生まれる。
AIが扱う情報は、どこまで行っても「記号」である。AIにとって「痛み」という単語は、辞書的な定義や統計的な関連語の集合体に過ぎない。しかし人間にとっての「痛み」は、回避すべき切実なリアリティである。この「切実さ（Stakes）」こそが、世界に色を塗り、価値判断の基準を作る。
身体性認知の視点に立てば、加齢による能力の低下は、単なる「劣化」ではない。それは身体というインターフェースの変化に伴う、世界との関わり方の「再構築」である。
若い頃の強靭な身体で見えていた世界と、老いて動きが緩慢になった身体で見える世界は異なる。その変化を受け入れ、新たな身体感覚を通じて世界を再解釈することは、高度な知性の営みである。AIは「劣化」しない代わりに、「成熟」もしない。身体の変化を通じて世界モデルを更新し続けるプロセスこそ、人間特有の知的な冒険なのである。
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身体を持った生物は、それぞれの感覚器官が切り取った主観的な世界、すなわち「環世界（Umwelt）」の中に生きている。ユクスキュルが提唱したこの概念は、知性の進化を「孤独からの脱出劇」として描き出す。
ダニにとっての世界は「酪酸の匂い」と「温度」だけで構成されているように、すべての生物は自分の環世界というシャボン玉の中に閉じ込められている。本来、他者の環世界を知ることは不可能である。私はあなたの痛みそのものを感じることはできないし、あなたが見ている「赤」が私と同じ「赤」である保証もない。
この「絶対的な孤独」こそが、生物としての初期設定である。しかし、ベネット氏が指摘する第4、第5のブレイクスルー（メンタライジング、発話）において、人間はこの壁に挑み始めた。
「他者に興味を持つ」とは、自分の環世界という安全地帯から身を乗り出し、他者の環世界を覗き込もうとする無謀な試みである。「あの人は今、何を考えているのか？」「なぜ悲しい顔をしているのか？」。これは、自分の感覚データ（システム1）だけでは完結しない。高度な推論と想像力（システム2）を総動員して、見えない他者の内面をシミュレーションしなければならない。
恩蔵氏が「他者に興味を持つことは難しい」と述べるのは、これが認知的に極めて高コストな作業だからだ。自分の環世界（自分の話、自分の関心）に浸っている方が楽なのだ。しかし、あえてそのコストを支払い、他者の世界へ「越境」しようとする意志。それこそが、人間を人間たらしめている知性の正体である。AIには環世界がないため、そもそも「他者の世界」という概念自体が存在しない。
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なぜ人間は、これほどまでにコストのかかる「他者理解」という能力を発達させたのか。ロビン・ダンバーの「社会脳仮説」は、それが「集団での生存」に不可欠だったからだと説明する。
自然界の脅威（猛獣や寒さ）に対処するだけなら、これほど巨大な脳は必要なかったかもしれない。しかし、人間にとって最大の環境要因は「他の人間」であった。誰が味方で、誰が裏切り者か。誰と協力すればより多くの食料が得られるか。
他者の心は、天候や物理法則よりも遥かに複雑で、予測不可能な「変数」である。この変数を読み解くために、脳は巨大化し、知性は進化した。記事にある「会話の70％は噂話」という事実は、私たちが情報の交換以上に、人間関係のメンテナンス（社会的グルーミング）に知能のリソースを割いていることを示している。
この文脈において、「頭が良い」という定義は劇的に変化する。それはIQテストのスコアが高いことでも、計算が速いことでもない。
真に知的な個体とは、「他者の意図を正確に読み取り、共感し、信頼関係を構築して、集団としてのパフォーマンスを最大化できる個体」である。
「他者に興味を持てる人」が頭が良いとされる理由は、単なる優しさではない。他者への関心は、複雑な社会マトリックスの中で生き残るための、最も強力なセンサーであり、武器だからだ。自分の殻に閉じこもることは、社会的動物としては「死」に等しい。他者への好奇心は、生命力そのものの発露と言える。
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そして、知性の進化の到達点は、個人の脳内にも、個別の身体にも留まらない。「間主観性（Intersubjectivity）」の領域、すなわち「私とあなたの間」に生まれる知性である。
記事の中で触れられている「指差し」は、人間特有の驚くべき行動である。チンパンジーは報酬を得るために手を伸ばすが、人間の幼児は「見て！あそこに犬がいるよ！」と、ただ注意を共有するためだけに指を差す。
これは、「私が見ている世界を、あなたにも見てほしい」という強烈な欲求の表れである。ここで初めて、孤立していた二つの環世界が接続される。
言葉、文化、ルール、そして愛。これらはすべて、物理的な実体ではなく、私たちが共有することで初めて存在する「間主観的」な現実である。
AIは「客観的なデータ」を処理することはできる。しかし、「あなたと私の間だけで通じる冗談」や「阿吽の呼吸」、「信頼」といった、主観と主観の間で紡がれる現実を作り出すことはできない。
恩蔵氏が翻訳を通じて感じた「人間の宝」とは、この「心の共有」の可能性そのものであろう。私たちは、他者の心に触れることで、自分一人では決して到達できない豊かな世界（拡張された環世界）を生きることができる。知性とは、個人の所有物ではなく、関係性の中に宿る現象なのだ。
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以上の分析から、AI時代における「知的な生き方」の輪郭が浮かび上がる。それは、AIに対抗して計算能力を磨くことでも、AIに仕事を奪われないように効率化を目指すことでもない。むしろ、AIが捨て去ったもの、あるいは持ち得ないものを、徹底的に深める生き方である。
AIは効率と最適化の権化である。対して、人間の知性の源泉は「感情」や「身体」といった、一見非効率なノイズの中にある。
知的な生き方とは、効率を追求するあまり、感情の揺らぎや身体の実感を切り捨てないことだ。迷い、後悔し、喜び、痛むこと。これらの「ノイズ」こそが、世界に意味を与え、独自の価値判断を生み出す土壌となる。
「本当に頭が良い人」になるためには、意識的に「他者への旅」に出る必要がある。
SNSのアルゴリズムは、私たちが心地よいと感じる情報だけを見せ、環世界をより狭く、強固なものにしてしまう（フィルターバブル）。知的な態度は、その快適な殻を破ることから始まる。
自分とは異なる意見、異なる背景、異なる身体性を持つ他者に対し、「なぜそう感じるのか？」と問いかけること。自分の正しさを一旦脇に置き、相手の環世界に身を浸すこと。この「認知的負荷」をあえて引き受ける勇気を持つことだ。
AIは「答え」を出すことにおいては人間を凌駕する。しかし、「問い」を立てることはできない。問いは、「こうありたい」「これはおかしい」という、身体的な違和感や理想（感情）から生まれるからだ。
また、AIはデータを羅列できるが、「物語」を生きることはできない。私たちは、他者との関わりの中で、それぞれの人生という物語を紡いでいる。
これからの知性とは、正解のない世界で、他者と共に悩み、対話し、新しい「納得解（間主観的な合意）」を形成していくプロセスそのものを指すようになるだろう。
マックス・ベネットと恩蔵絢子が示したのは、冷徹な計算機としての脳ではなく、熱を帯び、他者を求め、身体を通じて世界と震え合う臓器としての脳であった。
AI時代において、私たちは「賢さ」の定義を、Cold Intelligence（処理能力）から Warm Intelligence（共感と接続の能力） へとシフトさせなければならない。
老いて記憶力が衰えようとも、計算が遅くなろうとも、目の前の人の手の震えに気づき、その心に思いを馳せることができるなら、その人は最高に「知的」である。
他者の心という、宇宙で最も複雑で、不可解で、魅力的な謎に挑み続けること。その終わりのない探求こそが、機械には決して模倣できない、人間の知性の最後の聖域となるだろう。
https://news.yahoo.co.jp/articles/be7a5812ddaf607d08bb52f0663554ab39a9389c
jkjcが対抗してくるとさりげなくその顔が見える方向に首を向けます。
そのあとまたさりげなく左右対称にあたる方向に向いていってから、さりげなく正面に向き直ります。
こうすることで「お前を見たくて向いたんじゃなくて、一連の周囲を見渡す動作の中でお前が視界に入っただけ」と思わせられる確率が少しでも上がると思ってるんだが、バレバレの変質者かね
dorawiiより
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モバイルバッテリーの発火を報道する時具体的な製品名をいうべきじゃないの？それが公益ってもんでしょ。発火事故起こしたのより起こしてないバッテリーの方が今後も事故を起こす確率が低いのは自明だよね
dorawiiより
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Chinese J-15s ‘Lock On’ JASDF F-15s Near Okinawa
https://theaviationist.com/2025/12/07/chinese-j-15s-lock-on-jasdf-f-15s-near-okinawa/
著者：David Cenciotti
イタリア空軍の元少尉。「The Aviationist」の創設者兼編集者、民間パイロット、コンピュータ工学の卒業生。
日本は沖縄近郊で2件の「ロックオン」事件を報告しており、高度なレーダー技術により通常の追跡と敵対的脅威の境界が曖昧になっています。
ここで知っておくべきことをすべてご紹介します。
レーダーロックオンとは、従来、戦闘機のレーダーが一般監視から特定の射撃管制モードに切り替わり、他の航空機を兵器使用目標として指定する瞬間を指します。
歴史的に、この移行は明確でした。
なぜなら、機械的にスキャンされたレーダーは、複数の航空機の状況認識を維持する追跡中スキャン(TWS)から、単一目標追跡(STT)へと移行し、単一の目標にレーダーエネルギーを集中させるためです。
STTでは、レーダーが距離、接近距離、高度、方位の連続的かつ正確な更新を提供し、レーダー誘導ミサイルの誘導を可能にします。
このシフトは相手パイロットのレーダー警告受信機(RWR)によって即座に識別でき、信号を射撃管制目標として分類し、視覚的および音響的警告を発します。
したがって、ロックオンは敵意の明確な信号であり、ミサイル発射前の最終段階を表します。
現代のアクティブ電子走査アレイ(AESA)レーダーは、レーダーロックオンの実行方法と認識方法を大きく変えました。
従来の機械式スキャンレーダーはミサイル誘導をサポートするために単一目標追跡モードに切り替える必要がありますが、AESAシステムは複数の狭いビームを電子的に操縦し、エネルギーを高精度に集中させつつ、広範囲の監視を行っているように見せかけます。
これらは、急速な周波数ホッピング、高指向性ビーム、サイドローブ放射の低減など、低確率迎撃(LPI)技術を用いています。
これらの手法は、レーダー信号を背景雑音に溶け込み、旧型または性能の劣るレーダー警報受信機(RWR)による検知を困難にするために特別に設計されています。
その結果、AESA装備の戦闘機は、標的機にロックオン警報を発するような明確な射撃管制シグネチャーを発生させることなく、レーダー誘導ミサイルに中間誘導を提供できます。
高度なRWRは追跡エネルギーやデータリンク活動の増加に伴う微妙な変化を検出することがありますが、警告は交戦のかなり後半に届くことがあります。
極端な場合、敵対的意図の最初の明確な兆候はミサイル自身のシーカーが作動し、反応までに数秒しか残されないこともあります。
この進化は、従来のレーダー技術にはなかった曖昧さをもたらしています。
パイロットはもはやRWRだけに頼って兵器標的に指定されたかどうかを判断することはできません。
代わりに、敵機の形状や挙動を解釈してミサイル発射が差し迫っているかどうかを判断しなければならず、混雑や争奪された空域での脅威評価ははるかに困難になります。
これらのセンサーの進歩にもかかわらず、国際的な交戦規則は敵対的意図と敵対行為を明確に区別し続けています。
敵対的意図は、他の資産に対して武力行使を準備する行動によって示されます。敵対行為は、力が行使されたこと、またはその行使が差し迫っていて明白であることを示します。
AESAレーダーによる静かな射撃管制を含むレーダーロックオンは、依然として敵対的意図に分類されます。
しかし、AESA追尾は検出が困難または不可能であるため、パイロットはセンサー警告だけでなく遭遇の運動学的評価にますます頼らざるを得ません。
したがって、ロックオンが起こる文脈はこれまで以上に重要です。
パイロットは距離、接近率、機首位置、可視化兵器配置、主権空域への接近、攻撃的または予測不能な機動の組み合わせを評価します。
近距離での激しい機動とレーダーのロックオンの組み合わせは、標的機がミサイルがすでに空中にいるかどうかを判断するのに数秒しか持たない可能性があるため、潜在的な敵対行為と認識されることがあります。
このような状況は、防御的な反撃がさらなるエスカレーションを引き起こし、緊迫した傍受から深刻な事件へと急速に発展するリスクを高めます。
仕事が出来なくても口八丁で出世はできるかもしれんけど、仕事が遅いは致命的に査定に響く
でも政治家は仕事が遅くても仕事が出来なくても当選したら「議員先生」としてふんぞり返ることができる(淘汰されるのもいるけど)
だからなんだってわけじゃないけど、ダラダラ仕事してるとか仕事ぶりか見えないって印象がしっかり付いたらどういう扱いを受けるかって想像力は働かせるべきだと思う
実は男→女と同数くらいいるが、目立たないだけ。なんでかというと心が男だったら女の体でいることはむしろメリットという思考になる確率が高いから。
女の体で女と交わることを熱望するのはむしろ心が男である証拠。
体も男のままでないと違和が解消されないという思考もあるが、それはマイノリティの中でもさらに少数派なので目立たない。
大抵の男は心が男のままで女の体になれる。
心が男の女も体が女のままで男になれる。
正直、増田が士業でもなくすぐマネジャーになる可能性もないなら、30過ぎてからの3-4年の伸びは結構知れたものになっちゃうと思う。
能力が上がっても体力が衰えていく。
その間に子供を持てなくなる確率はどんどん上がるので、具体的な理由があって「子供は絶対にいらない」と言い切れるのでないのであれば、「縁があれば子供は欲しい、不妊治療をやるほどではない」と明記の上結婚相談所へ行った方が、風邪のときに優しくしてくれる人は見つかりやすいと思う。
出産は命懸けだしここにいる人たちが増田の人生に責任を取れるわけではないので、家族や友達に相談しつつ自分で決めた方がいいのはたしか。
米国のシンクタンク、CSISは中国による台湾軍事侵攻が生起した場合のシミュレーションを行っている。
(原文：https://www.csis.org/analysis/first-battle-next-war-wargaming-chinese-invasion-taiwan)
時々ニュースなどでも断片的に取り上げられているのでご存じの方も多いかもしれない。この報告は検討可能なオープンソースのシミュレーションとして提示されている点が特徴である。
様々な条件のもとでシミュレーションを行い、どの条件が台湾侵攻の趨勢に大きな影響を及ぼすか分析している。
この報告の結論として、侵攻のシミュレーション結果に「決定的/根本的な変化」を引き起こす要素として挙げられていることが2点ある。
「米国が介入しない」「米国は介入するが日本が在日米軍基地の使用を許可しない」という条件である。
前者はそりゃそうだという感じだが、後者に関しては意外に思う人も多いのではないだろうか。
まず、「米国が介入しない」シナリオの場合、当然ながらシミュレーションは中国の圧勝で終わった。膠着状態にすら持ち込めない。
ウクライナのような間接的な支援による戦線の維持ができるのではないかと考える人もいるかと思うが、 ウクライナと異なり友好国への陸路も航空優勢もない台湾ではこの方法は不可能である。
中国の支配によって台湾の自治は失われ、周辺の戦略的環境は激変する。
ただ、中国の勝利までに約70日を要するというシミュレーション結果は興味深い。
この月日はおそらく日米の世論に大きな影響を及ぼすだろう。
次に、この報告書の主題である「中国の軍事侵攻に対して米国が介入した」場合のシミュレーション結果である。
いろいろと前提のある話なので詳細は確認してほしいが、基本的に日米が協調して介入する限り悲観的な条件でも中国が勝利した例はなかった、という結論である。
この報告ではどういうとき米軍は目的を達成できないのか検討するため「ラグナロクシナリオ」と銘打った検討を行っており、その仮定というのが「日本が在日米軍基地の使用を認めない」ことである。
中国の米艦隊とグアムへの攻撃で米国の戦力投射は封殺され、この前提条件では逆に完全な中国の勝利に終わった。
つまり米軍が十全に活動できるかどうかを決定するという意味において、台湾侵攻が生起した時点で自動的に日本は米中台に次ぐキーパーソンになってしまうのである。
そのため米国から見れば、もし台湾侵攻に介入すると決めたなら日本にはどうしても協力してもらう必要がある(在日米軍基地が使えないと米国に勝ち筋がない)。
逆に言うと日本が強硬に台湾侵攻への非干渉を主張すれば、米国も介入をあきらめざるを得ないという言い方もできる。
しかし、これは日米同盟の破棄とほぼ同義なので現在の日本の政治環境では考え難く、基本的には米国が介入すれば日本も参戦を決断することになると思う。
とはいえこのシミュレーション結果は、米国からすると中国の艦艇に対する先制攻撃や早期の核兵器使用など、リスクの高い戦略を検討する必要がないことを示している。
そのため、中国は先制攻撃によって前方配備されている米空母打撃群と在日米軍を排除しようとする必然性がある。
そのとき米艦隊と共に嘉手納、岩国、横田、三沢などが攻撃され、多数の日本人犠牲者がでるだろう。
実際、CSISの報告では多くのパターンで米艦隊と在日米軍基地を中国が先制攻撃する前提でシミュレーションが行われている(ただし、この前提でも中国は勝利できない)。
米軍との直接対決を避けたい中国が、米軍(と日本)を放置して台湾のみを攻撃する可能性もあるのでは？と思われるかもしれないが、この場合日米からすると(軍事的に)簡単なケースになる。
先制攻撃して空母打撃群を初手壊滅、在日米軍に大損害を与えた前提でも、中国の最終的な勝機はほぼないというのがCSISのシミュレーション結果だったのである。
米軍を丸ごと放置したまま台湾に攻め込んだとして、米軍が座視してくれればいいが、もし無傷の米軍が介入しようものならワンサイドゲームになってしまう。
台湾に攻め入るのに米軍を放置するというのは、中国からすると米国に生殺与奪権を差し出したようなものだとも言える。
まとめると、中国は台湾への武力行使を決断した場合、高確率で在日米軍基地への先制攻撃を行う(しない場合より容易に米軍に叩き潰される)。
そして米軍は戦闘を実行するため必要不可欠な要素として日本の協力を非常に強く要求するだろう。
これらのことから仮に中国が台湾に軍事侵攻した場合、日本が無関係でいられる可能性は非常に低い、というのがこの問題に取り組む人の共通見解だと思う。
(逆に台湾侵攻の勝敗に対する影響の比較的少ないインド、フィリピン、シンガポール、韓国などの国は積極的な関与を避けると予想される。西洋諸国のいくつかは介入を志向するかもしれないが、可能な限りの艦隊を派遣しても戦況には大きな影響がない)
一応、中国が台湾に軍事侵攻した上で日本人に戦死者がほとんど出ないシナリオとして「台湾が早期に降伏する」「中国の米軍への先制攻撃がなく、かつ米国が介入を行わない」というパターンが考えられる。
ただこの場合地域での中国の存在感は高まり、中国との係争地への圧力も強くなることから、必ずしも日本にとって容易なルートではない。
また前述のように、日米が協調すれば中国の勝ち筋はほぼないというのがシミュレーション結果ではあるが、「勝てるなら問題ない」とはならない。
中国の侵攻は阻止されるが、そのとき日米台は非常に重大な損失を被ることになる。
悲観的なシナリオでは、米空母2隻を含む数十隻の艦船、数百機の航空機の損失、一万名近い死者が日米で出る。
これは戦後秩序にも重大な影響を及ぼすだろう。
つまり、台湾侵攻は仮に発生すれば米中台日が全員損をするクソイベントであるのは明らかである。
冷静に考えればこんな特大のクソを漏らしたい国などないと思いたいし、筆者も正直「あまり起こりそうにない」という考えだが、それでもありえないとは言えない。
恋人のいる人は、一回二回の試行でありついているわけではないよ。
加えて、一度にいくつもの恋心を持つことも、好きでもない相手にも好きだと告げることも当たり前の世界なんだ。
金を払うだけで到達できるなら、むしろ簡単な話だったんだけどね。
金を使うのは当然として、心を使う必要があるよ。
使うということは、その分失うということだ。
すり減って、すり減って、その先に妥協点が見えてくるものなんだ。
妥協というと、なんだか品質の低い恋心のような印象を与えてしまうかもしれなが、そういうことではない。
いま手の届く範囲で幸福を見つけるという覚悟、決心をするということなんだ。
ご認識のとおり、34歳でこれから理想的な恋愛をするのは、たぶん無理だ。
あなたには5回も恋愛する時間も精神力もない。経済力もないかもしれない。
だから無理なんだ。
それでも、やらなきゃならないのが繁殖だ。
無理だと思っていても、挑戦しなければ決して恋人はつくれない。
だから、やりなさい。
持っている財産を全て吐き出して女に貢ぎなさい。足りなければ借りてきなさい。
セックスすることだけを考えなさい。
あとは人類10万年の歴史に裏打ちされた反応行動が自動的にやってくれます。
投資というのは未来を信じるという賭けなのだと、最近気づいた。
それなのに、現代の投資は「データに基づいた合理的な判断」みたいなことばっかり言われてて、未来を信じるという本質的な部分が、完全に吹き飛んでしまっている。
だから、これからの投資について語るならデータと信念のあいだで何をするか、という問いから始める必要がある。
積立NISA、インデックス投資、ポートフォリオ理論、ESG投資。
全部、これをやれば、失敗しないという正解を求めるフレームワークだ。
でも、正解なんて、もう無いのが明白になってきた。
生成AI革命で産業構造が変わったら、それまでの「正解」は意味を失う。
なぜなら、環境変化のスピードが、データを集積する速度を超えたから。
ただし、信念というのは根拠のない楽観ではなくて、社会はこう変わるという仮説に基づいた、計算されたギャンブルだ。
例えば、2010年代にビットコインに全資産をぶち込むというのは、合理的ではなかったけど、信念的にはこれからは中央銀行に支配されない通貨が必要という仮説があった。
その仮説が正しいかどうかは別として、少なくともデータを理由に拒否することはできない状況になってきた。
これからの投資で重要なのは「自分が何を信じるか」を、きちんと言語化することだ。
例えば、
AIは、結局、大手5社に収斂するから、FANG+に集中するという仮説
食料・水・エネルギー不足が進むから、農業・水インフラ・再生エネに集中するという仮説
でも、この中のどれかを選んで、それに基づいて投資する方が、正解を求めてウロウロするより、ずっと健全だ。
なぜなら、その仮説が外れたとき、なぜ外れたのかを、自分で分析できるから。
これからは失敗から学ぶという泥臭い営為が、唯一の競争優位になる。
例えば、2008年のリーマンショックで資産を失った人の中には「二度と株式投資をしない」と決めた人と「何がうまくいかなかったのか」を徹底的に分析した人がいた。
前者は、その後の株価上昇で、ずっと後悔し続ける。
後者は「リスク管理が不十分だった」「信念が曖昧だった」という学習を持って、次の投資に臨む。
もう一つ重要なのは「自分がどの時間軸で投資するのか」を決めることだ。
1年以内に2倍にしたい（これはもう投資ではなく、ギャンブル）
5年で1.5倍にしたい（これは現実的）
その時間軸によって正解は全く違う。
5年で1.5倍を狙う投資と、30年で10倍を狙う投資では、選ぶ商品も、リスク許容度も、心構えも、全部違う。
その結果、短期的な値動きに一喜一憂して、長期的な戦略を失う。
ここが、本当に大事な部分だと思う。
投資というのは、この社会はこう変わるという信念を、金銭という形で表現することだ。
つまり、投資の内容は「その人が社会の未来をどう見ているか」という、ほぼ哲学的な問題を反映している。
その信念が正しいか、間違ってるかよりも自分の信念が何かを言語化することが、投資の第一歩だ。
ただし、信念を持つことと、ただひとつの信念に縛られることは、別だ。
これからの投資で生き残るのは複数の信念を、同時に持てる人だと思う。
例えば
米国は強いけど、分断が進む
50%の確率で起きることには、それなりの投資をするという、曖昧性の中での判断。
また投資は「人生への投資」と同義であることを忘れてはいけない。
投資について語るとき、どの商品を選ぶかという問いばっかり出てくるけど、本当は自分の人生とお金の関係をどう構築するかという問いの方が、ずっと大事だ。
投資をしている人間というのは自分の人生の選択肢を増やすための行為をしているはずだ。
その行為がデータに従って、正解を追求することになったら、それはもう人生の選択肢ではなくて人生をデータの正解に委ねることになる。
だから、これからの投資の仕方は自分が何を信じるかを問うことから始まる。
そして、その問い自体が「自分の人生で何が大事か」を問うことと、ほぼ同じ意味を持つ。
つまり、投資は金銭の運用ではなく人生の設計であり、その設計が正解を求める人生か、信念に基づく人生かを、左右するのだと思う。
掛け算の概念(倍数を扱う)
小数的な考え方の萌芽
円周率(近似値として3.16)
20進法の完成された記数法
公理を置いて、そこから論理的に定理を導く証明中心の純粋数学の発展
当時、「すべての量は整数比で表せる」（万物は数である）と信じられていた。
しかし √2 が有理数ではない(整数の比で表せない)ことが分かり、この哲学が崩壊。
『直角二等辺三角形の対角線の長さ』が整数比で表せないことを証明したとされる。
証明したのは学派の弟子 ヒッパソスとされ、伝承ではこの発見により処罰されたとも言われるほどの衝撃。
アルキメデスによる面積・体積の“求積法”の発達。
負数を“数として扱った”最古の事例『九章算術』
十進位取り記数法
負数の萌芽的扱い
独自に代数学（al-jabr）を発明。文章による代数。ここで初めて“代数学”が独立した数学分野となる。
商、余り、桁処理などの方法が整理(現代の学校で習う割り算の形がほぼできあがる)
xに相当する未知数記号を使用した代数(文字ではなく語句の略号)
sinx,cosx,tanx などの 三角関数の無限級数展開を発見。
これは数学史上きわめて重要な成果で、近代的な無限級数の起源はインドである と言われる。
● 1500年〜
負数の受容が進む。
● 1545年頃(カルダノ)
虚数の登場。
三次方程式の解を求める過程で √−1 に相当する量が突然登場。
しかしカルダノ自身は「意味不明の数」とし、虚数が数学的対象であるとは認めていなかった。
● 1557年頃(レコード)
等号記号「＝」を発明。等価を等式として“視覚的に書く”文化が誕生。
● 1572年頃(ボンベッリ)
カルダノの式の中に出る「意味不明の数」を整理し、虚数を使って正しい実数解が出ることを示した。
● 1585年頃(ステヴィン)
● 1591年頃(ヴィエト)
● 1614年頃(ネイピア)
● 1637年頃(デカルト)
今日では当たり前の「座標平面」「方程式で曲線を表す」が、ここで生まれた。
物理現象をy=f(x)で表すという現代の方法は、すべてデカルトから始まった。
大数の法則(試行回数を増やすと平均が安定する法則)を初めて証明
● 1748年頃(オイラー)
√−1 を i と書く記法を導入。
オイラーの公式「e^{ix} = cos x + i sin x」を提示し、虚数を解析学に自然に組み込んだ。
微積分の計算技法の体系化(積分論・無限級数・微分方程式の基礎を構築)
多くの記号体系(e,π,sin,cos,fなど)を整理・普及
グラフ理論(もの[頂点]と、それらを結ぶ関係[辺]を使って、複雑な構造やつながりを数学的に研究する分野)の誕生
ｰｰｰｰｰｰｰｰ
一旦ここまで。
続きは詳しい人にまかせた。
https://news.yahoo.co.jp/articles/9f6be1e6a70331a0f03f3ba9a50f7b586b0d5b4e
「勤続25年で退職金25万円」「6年で昇給ストップ」生協パート労働者ら“罰則なきガイドライン”に限界…「抜本的な法改正」厚労省に求める
正社員になればいいと安易に言うが、正社員になれる確率を0.5%ぐらいに絞ってるところがあるにはあってね…。
むろん、生協がそうしているとは限らないけどね…。
たから、これから福祉制度や税制を改革なら、経営者は搾取大好きという前提で仕組みを作って、経営者から多くとれる仕組みとか不正な脱税を見つけられるを作ったほうがいいと思う。
例えば、法人税の申告書を誰でも見れるようにするとか…。
動物が浮気するのかどうか色々調べていて興味深い事がわかった。
そもそも人間や犬、猫の祖先は小動物の哺乳類ってことは有名だよね。
木の上に住んで昆虫や虫を食っていた。
その脳みその無さそうな小動物たちがどういう繁殖の仕方をしていたかというと、一夫一妻制。
なぜそうなるかと言えば、木の上は鳥や他の生物が多く、淘汰圧が強い。常に外敵に晒されている。
餌も少ない。なので一夫一妻制にして分業し、子供を育てていた。
その中でも力が強く体が大きくなりやすい染色体を持つのがオス、そうでない従来の生物はメスだったわけだね。
ぶっちゃけ子供を産む以外は、オスが餌を持ってきて外的から守った方が良い。
産んだ瞬間、オスの劣化版であるメスは、子供の生存に大きくかかわらなくなる。
そのような原始的なパートナーの形態を持つ有名な動物は代表的なものが2つあって、1つはオオカミ。もう一つは人間。
浮気性のオスも居たんだろうけど、その場合弱いメスだけが留まることになり、結果的に子供を守り切れずに遺伝子が残されない。
原始的な哺乳類と同じく、オスの役割が強くメスはサブなため、割とメスは暇になる。パートしてる団地妻みたいな感じ。
狩り中にローンウルフ(バイト大学生)と出会ったりして交尾して、子供を作ってしまう。実際、10％の確率で群れに母親は同じだが父親が違う子供がいる。
つまるところ、浮気を開発したのはメスってわけだ。
ここからは推測になるけど、ネコや人間の更に後期の祖先は一夫多妻制になっている。
これは恐らく、淘汰圧が減り、メスによって「浮気性」の遺伝子を持ったオスが生まれ大人まで育つ。
そのオスが浮気をするが、子供は死なないため浮気症の遺伝子が濃くなった結果だと思われる。
この一夫多妻制、男が強いように見えて実際は違う。夫の役割は防衛に固定され、夫は子育てしない。
オオカミの方が実は「家父長的」で、ネコや一夫多妻の人間は「女権的」
一夫一妻の哺乳類はオスが殺され、子が殺されるとメスはショックを受け、そのオスと番うことはない。子供を奪われた母イヌが子供をいつまでも探すってのはよくある話だよね。
しかし一夫多妻制のメス、子供が殺されるとメスは一瞬ショックを受けるが、すぐにオスに好意を寄せてオスと番ってしまう。
たまに人間のニュースでもあるよね、子育てしないオラオラ系の男が子供を虐待して、メスは見て見ぬふり、でも付き合い続けて共犯すらする。あれは一夫多妻時代の本能。
今の人間は恐らく、一夫多妻から一夫一妻の先祖返りの過渡期にある。
ここ100年で肉体労働から頭脳労働に変化し、性差は少なくオオカミ型の社会に近づいている。
人間同士の経済淘汰圧が強いため、子供の養育費はこの100年間で恐らく1000万円ほど上がった。
女が経済によって子育てに参加する割合がこれから増えていくだろうが、同時に男の経済負担も上がっていくだろう。
ネコとオオカミ型のハイブリット社会から、よりオオカミ型に近づいた経済活動になるだろう。
ワイは自分の足のサイズよりも大きめな靴を履くことが多いのだが、ようやくコツを掴めたので、ここにまとめておく。
――がベストなんだが、ワイの場合は小指の位置が「世の中の靴一般が想定している位置」よりも少々外かつ前に位置しているらしくて、高確率で履いた瞬間に「小指が横から圧迫されて痛い」となる。小指以外はジャストフィット、なんてことも多々ある。
原則 (1.5)：自分の足の横幅（ボールガースとウェストガースのあたり）とかかと幅にマッチした靴を選べ。
色々試したけど、素人は足の上下方向の隙間を埋めることはできても左右方向の隙間は無理だと思う（本職のシューフィッターはどうなんだろう？）。なので横幅とかかと幅が緩い靴はNG。
原則 (1.75)：自分の足の横幅（ボールガースとウェストガースのあたり）にマッチした靴を選べ。
かかと周りが緩くても、かかとが脱げにくくすることは可能。ただ、やっぱりかかとをしっかりとホールドする靴の方が疲れないし足にも良いので、これは最後の選択肢となる。
ここまでの原則に従って靴を買えば、靴の緩さは足の上下の空間を調整することで解消できる可能性が高くなる。
調整の順番はこんな感じ：
足の甲と靴のアッパーの間の隙間が埋まると、足が前に滑らなくなる。実質的に、足の前後方向の隙間も調整済みとなる。あとかかとも脱げにくくなる。
タンパッドは、甲薄の人はダイソーの「低反発かかと用インソールパッド」を重宝してると思う。ワイは重宝してる。あの厚みがよいのね。
タンパッドだけでは調整が間に合わない場合に、ようやくインソールの厚みを検討することになる。インソールを丸ごと交換するのもアリだが、ワイはインソールの下に100均で売ってる薄くて平たいインソールを挟んで調整することも多い。そもそも付属のインソールを使わない派で、ちょっとお高いインソールに交換するついでに薄いインソールを付け足す、といった使い方をしている。
インソールを厚くする方法には副作用があって、例えばよくあるスニーカーの場合、インソールを厚くすると「指先がきつくなる」かつ「ウェストガースあたりが緩くなる」という症状が出ると思う。靴を輪切りにしてみた場合の断面を想像してみると、靴先側の断面は半円（円の上側）に近くて、インソールで底上げすることで左右の幅が狭くなってしまう。ウェストガース付近の断面はモスク状というか、一番下の部分よりも、少し上の部分の方が幅が広いので、インソールで底上げすると左右の幅が広くなってしまう。
ワイはそもそも「小指が横から圧迫されて痛い」問題を抱えている人なので、インソールを厚くした副作用として指先がきつくなったら本末転倒だ。なので先にタンパッドで調整するようにしている。
なお、タンパッドやインソールによる調整には限界がある。例えば甲薄の人が甲高向けの靴を買ってしまうと、足の甲と靴のアッパーの間の隙間を埋めきることができない。そう考えると：
原則 (2)：原則 (1.x) に加えて、あまりにも甲とアッパーの間がガバガバな靴は避ける
――これも必要かもしれない。
