第171回芥川賞 受賞作「サンショウウオの四十九日」 杏と瞬は双子。でも、周りからは一人の人間に見える。部分的に結合している他の結合双生児とは違い、ひとつの体を二人で完全に共有している。そのとき、心は、意識は、生命は、どちらのものになるのか――。杏は／瞬は、二人で暮らし、一人一人で考え続ける。 論文を書いているときに「降ってきた」 それ自体、純文学のような話だった。 「34歳か35歳、胃腸の医学論文を書いているときに、パッと場面が浮かんできたんです。偉いお坊さんが山中で木こりと出会い、あまりにも見事に木を切るので思わず見とれてしまう、というものでした。その場面が頭から離れず、文字にしてみると、どんどん物語が進んでいく。進んでいくから書くしかない。400枚くらいになってピタッと止まった。その前後にまた別の物語が浮かんできて、書き出す。それを繰り返すうちに、とうとう目の前に死にそうな患者さんが

人工知能（AI）は、喧伝されているほどの期待には応えられないとMIT経済学教授のダロン・アセモグルは主張する。だから、AIに闇雲に投資するのはリスキーだと──。AIをめぐる物語は今後どう展開していくのか。アセモグルが3通りの筋書きを提示する。 人工知能には何の反感も持っていない──ダロン・アセモグルは、真っ先にそのことをはっきりさせようとした。AIのポテンシャルを理解するアセモグルは、インタビューに入ってから数秒でこう断言した。 「私はAI悲観論者ではありません」 では、米国マサチューセッツ工科大学（MIT）の有名なアセモグル教授を、この先高まる経済・金融の危機を見据える予言者然とさせているものは何なのか。 それは、AI技術をめぐる執拗な誇大宣伝があり、その煽りをうけて投資ブームが生まれ、テック株式市場が激しく上昇していることにある。 AIはたしかに有望かもしれないが、誇大宣伝どおりになる

機械学習において、モデルのハイパーパラメータの調整は非常に大事です。 大事なんですが、手動で行うと、時間も手間もすごくかかりますよね。 ここでは、ハイパーパラメータを効率的に調整するOptunaについてご紹介するとともに、Pythonでの具体的な実装方法をご説明します。 Optunaとは 日本のPrefferdNetworks社が開発した、ハイパーパラメータの自動最適化フレームワークです。 Optunaは、ベイズ最適化を実装することで、パラメータの探索を効率的に行うことができます。 ベイズ最適化は、確率統計の理論の一つです。 具体的には、目的関数の値を評価するために、パラメータの値をサンプリングして目的関数の値を取得し、その値を元にパラメータの推定値を更新するというプロセスを繰り返します。このプロセスによって、より良いパラメータの候補が見つけていきます。 簡単に言うと、試行錯誤をしながら、

俺は量子コンピュータを研究してたからわかる。 意味がわからないか？ お前らはAI以外の科学研究分野になんて興味もないから知らないんだろうが、この業界には「もはやだれもできると信じてないけど、政治的にやり続けなければいけない研究」というものがある。 量子コンピュータがそうで、20年前には「無理。できない。ほぼ間違いなく」という答えが出てる。 それでもなぜ研究を辞められないか？　「ほぼ」でなく「絶対」でない限り、もし万が一にも億が一にも「敵対勢力」に先に開発されたら安全保障に重大なリスクが出るから、というだけの話だ。 かつての原爆や宇宙開発と同じだ。 違うのは、これらがある程度の結果にたどりつくことで開発競争にもケリがついたことと違って、量子コンピュータはどこまで行っても何にもならないから、ただ無駄に研究費を食うだけなこと。 成果が出ていると強弁するために、「量子超越性」などと20年前はなかっ