豊田市図書館の20冊

914.6『思い出す事など／私の個人主義／硝子戸の中夏目漱石』

232『ローマ帝国』一冊でまるごとわかる

210.02『元号でたどる日本史』

331.6『資本論第一部草稿マルクス』直接的生産過程の諸結果

159『大人のものの言い方・話し方』人を惹きつける

778.21『ゴジラとエヴァンゲリオン』

914.6『もう人と同じ生き方をしなくていい』私の人生心得潮帖

210.75『なぜ日本は同じ過ちを繰り返すのか』太平洋戦争に学ぶ失敗の本質

953.7『彼女のひたむきな12カ月』

007.13『人類なら知っておきたい、「人工知能」の今と未来の話』680

764.6『ブラバン甲子園大研究』

292.5『デリー・アグラ・ジャイプル　インド』

371.45『子どものこころのセーフティネット』－－二つの自尊感情と共有体験－－

449.8『カレンダーから世界を見る』地球のカタチ

689.5『世界遊園地大全』想像を超える、世界の美しい遊園地

916『トットちゃんとソウくんの戦争』

448.9『地図の物語』人類は地図に何を伝えようとしてきたか

376.11『保育45のことばかけ』1歳からの発達に応じた関わり方　⇒　いくらなんでも早すぎるよね。先週生まれたばかりなのに。

159『こころの遊歩道』「1日5分」で幸せを感じる方法論

295.39『緑あふれる自由都市　ポートランドへ』

TVコンテンツのネットアップ速度

イスラム共同体が示す平等主義

　イスラム共同体は部族社会の政治的、経済的、文化的社会体制に対抗する一個の全体的システム。イスラムは自由主義と言うよりも平等主義。開放する共同体には当然、ジレンマがあります。

　国家権力を超えた存在であろうとすると、神の支配という、その上のモノを持ってくるしかない。そこでの争いは熾烈になる。

久しぶりに豊田市まで歩いた

　炎天下のモトで豊田市まで歩いた。バスに乗るつもりで居たが、バス停で俟っている間に着いてしまいそうだから、歩き出した。

　途中の上坂商店で味噌田楽と五平餅を食べた。この店は駐車場が狭いので、穂工事しか行けない。やはり、おかしい。これだけ動悸するのはやばい。

乃木坂の体調不良

　ななみんと玲香が抜けたところをまりっかとさゆりがやっています。玲香は長引きそう。

TVコンテンツのネットアップ速度

　それにしても、早かった。Mステが終わった時には、ネットにアップされていた。30分程度です。これで、また、録画映像を見ることはない。

　色々な観点から、色々なものをまとめていく。それが論理的と言っても、結局、デジタルだから、紙と異なり、場所とかポインターには影響ない。

豊田市図書館の新刊書

　月末ということもあるけど、「本」がない。20冊止まりです。それもめぼしいものがない。今週も楽な生活になりそう。

未唯の子どもの名前

　未唯にι（イオタ）案をそっと提案したけど、却下。河合姓だと、「かわいいオタ」になる。皆から、「オタ」と呼ばれるのは見えている。オタも20年後には違和感が無いと思うけど。

　未唯は一度言い出すと決して変えない。名前を教えてくれたが忘れてしまった。女の子の場合は未唯Ⅱ［ミューツー］と勝手に決めていたが、これではわざとらしいし、ポケモンGOで捕獲されそうなので、μ［ミュー］の次はν［ナノ］だから、奈乃辺りにしてもらいたい。

第二次ＡＩブームはエキスパートシステム

『「人工知能」の今の未来の話』より　⇒　研究開発部署に異動した時に、一人１テーマとしてあげたのが「エキスパートシステム」だった。当時のECUのロジックは、技術者のノウハウの集まりだった。これをよりわかりやすくしたかった。例えば、アイドル停止条件を設定すれば、コード不要になるようなモノにしたかった。

エキスパートシステム～再び冬の時代へ

　知識を入力し、回答を導き出すＡＩ　いったんは下火となったＡＩ研究だが、1980年代に入ると再び注目されるようになる。その発端が「エキスパートシステム」の誕生だ。

　これは特定の問題について診断を下すＡＩで、主に物事を判断する「知識ベース」と、そこから結論を導き出す「推論エンジン」と呼ばれる２つのパーツで構成されている。

　どういうものかというと、専門家が持つ莫大な数の知識を「もし～ならば～である」というようにタータ化してＡＩに大量に記憶させ、当てはまる項目から徐々に選択肢を狭めていき、最終的に回答を導くというもの。スタンフォード大学で開発された伝染性の血液疾患の患者を診断する『マイシン』というエキスパートシステムを例にすると、「培地は血液である」「細菌の形は棒状である」「患者の痛みがひどい」などの条件から、最終的に「原因はシュードモナス菌である」などといった回答が導き出されるという仕組みだ。

　このシステムには各国で期待が寄せられ、ＡＩへの投資熱が再燃。日本でも1982年に「第五世代コンピュータプロジェクト」として、５７０億円もの予算がつぎ込まれた。しかし結局、大きな成果を挙げることなく尻つぼみ。「エキスパートシステム」には①専門家からのヒアリングによるデータ入力に時間がかかる一方で、データの更新機能がない、②推論エンジンの能力が低く正解率が低い、③実用には高性能のコンピューターが必要になり、コストがかかる、などの欠点があることが分かったのだ。さらに人間が使う曖昧表現への対処が難しいことや、正確な知識をＡＩに教えようとすればするほど、それを補うために膨大な知識量が必要になり、その限界が露呈してしまったのである。

　こうしてＡＩ研究は期待が落胆に変わり、1980年代の終わり頃にはまたしても冬の時代へと戻ってし圭ったのである。

「フレーム問題」とは？

　すべての可能性を入力することはできない

　第一次ＡＩブームを収束に向かわせた「フレーム問題」は、ＡＩが進化した現在でも解決できない難問といわれている。では一体どんな問題なのか。

　「フレーム問題」とは、情報処理能力に限界のあるＡＩには、現実に起こりうるすべての問題に対処することはできない、というものだ。

　具体的な例として、ＡＩ搭載のロボットが車を運転して東京から名古屋に向かうことを命じられたとする。これが人間なら、障害物があれば避け、渋滞には圭ればスピードを落とし、その時々で柔軟に対応して向かうことができるだろう。しかしロボットの場合はそうはいかない。なぜならプログラムで命令されたこと以外の不測の事態には、対処できないからだ。仮に「障害物があったら避ける」ことを教えておいても、じゃあ何か障害物になるのか。今度はその可能性があるものをすべてプログラムしなければならなくなる。万事この調子なので、すべての可能性を入力しようとすると、キワがなくなってしまうのだ。

　フレーム問題が指摘された1969年はＡＩの黎明期で、更新機能も学習機能もなく、インプットされたルールにのみ従う記号処理型ＡＩの時代。まさにその限界が浮き彫りになってしまったのである。

　ならば、すべての可能性をプログラミングするのではなく、そのときそのときで統計確率的に99％安全だとされる行動を取るようにＡＩをプログラムすればいい、そう思われるかもしれない。しかしこれにも問題があり、現実的には残りの１％が起こる可能性は残されている。仮に高速道路で逆走車が迫ってきて避けきれないという場面は？　また、その際ＡＩはどのような判断をするのがベストか？　実は現在もＡＩのほとんどが、この統計確率からの学習をベースにしている。つまりフレーム問題は今でも棚上げされたままなのである。

　そうはいっても、私たち人間もこのフレーム問題を解決できていないのが現実だ。もしも１％の可能性にぶつかったときに、はたして正しい対処ができるのか。フレーム問題は人間にとってもＡＩにとっても難問なのだ。

人工知能（ＡＩ）はなぜ注目されているか

『「人工知能」の今の未来の話』より　⇒　私はあくまでも、未唯宇宙の駆動装置として考える

グーグル、フェイスブックは、なぜ莫大な費用を投資するのか

　計り知れないビジネスチャンスがそこにある

　現在、人工知能（ＡＩ）の技術開発をめぐって、米ＩＴ企業がしのぎを削っている。なかでもグーグル社は、次世代技術を開発する研究所「グーグルＸ」を他社に先んじて2010年に設立し、車の自動運転技術の第一人者で、スタンフォード大学ＡＩ研究所ディレクターのセバスチャン・スラン氏や、ディープラーニング研究者のアンドワュー・エン氏などを招聘。2013年にはＡＩ研究のパイオニアであるジェフリー・ヒントン氏が設立したＤＮＮリサーチ社を買収。2014年には英国ディープマインド・テクノロジーズ（ＤＴ）社をフェイスブック社と競り合って４億ポンド、日本円にして約７００億円で買収した。このＤＴという会社は、売り上げどころか、まだ製品も出していない設立３年目の会社だった。

　一方でフェイスブック社も2013年にヒントン氏とともにＡＩの新時代を切り開いたヤン・ルカン氏を呼んで人工知能研究所を設立。ニューヨーク、ロンドン、カリフォルニアの３ヵ所に拠点を置き、ＡＩ開発の準備を整えた。

　なぜ米ＩＴ企業は、ＡＩの技術開発にこれほど力を入れているのだろうか。それはＡＩが計り知れないビジネスチャンスにつながると考えられているからだ。あらゆるものがインターネットにつながっている現在、世界中の人々の活動はウェブ上にビッグデータとして集積される。そこからＡＩの機械学習技術を使ってさまざまな規則性を抽出し、ビジネスに反映させようとしているのである。インターネットを見ていると自分の性別や年齢、地域、趣味に関連した広告が出てくることがあるが、このターゲティング広告などは、ＡＩの技術が実用化された一例だ。米ＩＴ企業はいち早くＡＩの可能性に気づいたのだ。

今、人工知能（ＡＩ）が注目されているのはどうしてなのか？

　今は、第３次ＡＩブーム

　テレビや新聞などでは、毎日のようにロボットや人工知能（ＡＩ）関連の話題が溢れるようになった。なぜ今、このようなブームになったのだろうか。その背景にあるのは、インターネットの普及によるＡＩの爆発的な進化だ。

　ＡＩの研究は1940年代より始まった。ただし、20世紀のＡＩは人間がプログラムした作業しかできない。演算能力が優れた〝機械〟でしかなかった。

　ところが2000年代に入ると、ＡＩのパターン認識能力が飛躍的にアップした。ＡＩはインターネット上にある膨大な情報（ビッグデータ）を活用して学習し、加速度的にパターン認識の精度を上げていったのである。例えばアマゾン等で買い物をすると出てくる「○○さんへのおすすめ」は、まさにこの代表格で、ＡＩは統計確率的な技術によって、そのユーザーの嗜好に合わせたパターンを抽出できるようになったのだ。

　さらに2012年頃より、脳科学の研究成果をＡＩ開発に応用した「ディープラーニング」という技術が登場。これはデータの特徴を学習し、人間でも気づかないような、さまざまな〝分類パターン〟を独自に見つけ出し、抽出する機械学習手法のひとつで、これをビジネスに活用しようと、今、多くの企業が注目しているのだ。

　一方、それらＡＩ技術を支えるハードの進化も見逃せない。例えば20年ほど前に「スー　　　　パーコンピューター」と呼ばれていたものは、その大きさがビル一棟分もあり、電気代も１日数千万円もかかっていた。それが今や、家庭にあるパソコンが同等の性能を持っていたりする。その他、バッテリーやセンサー、モーター類などの性能がアップし、かつコストが下がったことで、ロボット開発にも多くの民間企業が参入しはじめているのである。

イスラーム暦 ラマダーンの季節

『カレンダーから世界を見る』より

世界で一三億とも一四億ともいわれる人びとが使っている暦です。これは純粋な太陰暦です。ということは、ひと月は二九日か三〇日で、一年一二ヶ月はふつう三五四日で、閏年では三五五日となります。西暦より一年は一一日ほど短く、どんどん繰り上がっていきます。以下に月名と日数をあげておきます。

一月　　ムハッラム（三〇日）

　二月　　サファル（二九日）

　三月　　ラビーウルアッワル（三〇日）

　四月　　ラビーウッサーニー（二九日）

　五月　　ジュマーダルウーラー（三〇日）

　六月　　ジュマーダルアーヒラ（二九日）

　七月　　ラジャブ（三〇日）

　八月　　シャーバーン（二九日）

　九月　　ラマダーン（三〇日）

　一〇月　シャッワール（二九日）

　一一月　ズールカーダ（三〇日）

　一二月　ズールヒッジャ（二九日）

たとえばラマダーンと呼ばれる断食月は第九番目の月ですが、同じ季節にめぐってくるわけではありません。冬のときもあれば、夏にかかるときもあるわけです。断食は日の出から日の入りまでおこなわれますので、日の短い冬のほうが楽ということになります。逆に、夏至の頃の断食となると、つらさも増加します。二〇一五年のラマダーンはその時期にあたっています。

イスラーム暦はヒジュラ暦ともいわれます。というのも、ヒジュラを紀元の年としているからです。ヒジュラとはイスラームの開祖ムハンマドがメッカをのがれてメディナに移住した「聖遷」を意味しています。これは西暦の六二二年にあたります。日本ではちょうど聖徳太子が亡くなった年です。唯一神アッラーの啓示をうけたムハンマドは実直にその教えをメッカの人びとに伝えましたが、多神教を信じる人びとから迫害をうけ、信者とともにメッカから北方約二〇〇キロの町メディナにのがれました。その年がイスラーム教徒にとっての記念すべき紀元です。その後、ムハンマドは軍事指揮官としてメッカ軍と戦い、戦功を立て、勝利ののちカーバ神殿に入り、多数の偶像を破壊したと伝えられています。しかし、ムハンマドの活動の拠点はメディナのままで、彼はまもなくそこで没しました。

イスラーム暦にとって重要な九日の節日、記念日は次のとおりです。

　元旦　　　　　　　　　　　　　　　　　　　ムハッラム月一日

　アーシューラー　　　　　　　　　　　　　　ムハッラム月一〇日

　ムハンマド生誕日（マウリドンナビー）　　　ラビーウルアッワル月一二日

　夜の旅と昇天（イスラー・ワ・ミーラージュ）ラジャブ月二六日

　ゆるしの夜（ライラトルバラア）　　　　　　シャーバーン月一四日

　断食月第一日目　　　　　　　　　　　　　　マダーン月一日

　ライラトルカドル（クルアーンが下った日）　ラマダーン月二六日

　断食明けの祭（イードルフィトル）　　　　　シャッワール月一日

　犠牲祭（イードルアドハー）　　　　　　　　ズールヒッジャ月一〇日

現代ロシアの世論

『現代ロシア政治入門』より

世論が対外政策に与える影響は、政治体制によって、また同じ体制でも時期によって異なる。スターリンの時代に世論が対外政策に影響を与えた例を見出すことは困難であるが、同じソ連体制でも、ゴルバチョフの時代にアフガニスタンから軍の撤退を決めたとき、世論がこの決定を後押ししたと考えられている。

ゴルバチョフ以前にはソ連では自由な言論はなく、また選挙も自由な意思を示す機会にはならなかったので、対外政策を公然と議論する政治エリート（通常は、政治家、知識人など）はほとんどいなかった。上層部が決めた政策を国民に説明したり、外国に向けて宣伝したりする宣伝係のみが、対外政策について公然と論じることを許されていたのである。したがって、一般大衆とエリートを区別して対外政策に対する世論の影響を考える西側の世論研究の手法は、ソ連時代には応用できなかった（一九七〇年代頃から、統治のために世論調査がひそかになされていた）。

しかしゴルバチョフの改革が始まると、政治エリートが対外政策を積極的に論じるようになり、多様な議論が新聞紙上をにぎわすようになった。こうした議論の中から、先に触れたさまざまな対外的イデオロギーが輩出したのである。特にエリツィン大統領の時期の対外的イデオロギー論争は、政治エリートの層が厚いことをはっきりと示した。

一般大衆はこれらの政治エリートの議論に影響されつつ、さまざまな機会にその選好を示した。たとえば、一九九三年十二月の選挙の際には、ロシアは西側諸国に結びついて援助をもらうような政策をやめて、恐れることなくインド洋に向かってその勢力を拡大すべきだと説いたジリノフスキーが、ひじょうに多くの支持を集めた。一般大衆は、西側の援助に頼る政府の対外政策に不満を持っていて、こうした行動に出たものと考えられる。もちろん、ジリノフスキーの過激な意見は言いっぱなしに終わったが、それでもエリツィン政権は衝撃を受けて、その西側寄りの対外政策を転換していったのである。また、九〇年代後半には、ＮＡＴＯの東方への拡大に対するロシア国内の批判ムードが、エリツィンの、基本的に親米的な政策を混乱に導いた。アメリカ側は、こうしたエリツィン政権を取り巻く世論状況を考えて、同政権を守るためにかなり慎重に対応した。

これらの例が示すように、自由な言論が許され、自由な選挙がなされるようになると、ロシアの政治家は世論を敵に回すことが難しくなった。それでは、ロシアの世論の世界認識とはどのようなものであろうか。まず以下の調査をみてみよう。

表は、『イズヴェスチヤ』紙二〇〇二年十月八日号に掲載されたものである。ここからわかるように、一九九五年の時点ではまだかなり肯定的評価を受けていたアメリカは、二〇〇二年には否定的評価を多く受けるようになった。この変化は、他の西側諸国と比べて突出している。明らかに、９・11テロ事件以降のアメリカの行動が、ロシア国民の中にあった否定的評価を強めたのである。この状況では、ロシアの政権は、大衆に親米的と受け取られる行動をとる際には慎重に振る舞わざるをえなかった。逆に、政治エリートは比較的安易に反米的言辞を口にすることができたのである。

しかし、この表をさらに詳しくみると、アメリカに対する否定的認識の増大とともに、アメリカを批判する国家についての肯定的認識が増大していないことがわかる。たとえば、イラクについて肯定的認識は増えていないし、中国、インドといった伝統的にアメリカに批判的な国についての認識も良い方向に変わっていない。

この事実は、世論の中では、対米認識とこれらの国についての認識が結びついていないことを示している。反米的意見は強まったが、イラク、中国、インドについては、かなり多くの者が「答え難い」と回答しているのである。こうした事実は、一般大衆が国際政治についてあまり知識を持たないことを示している。そこでさらに、ロシア人が世界で起こっていることをどこまで知っているのか分析したくなる。しかしこれはどこに国についても、提起するのは簡単だが、調査が難しい問題である。

ここでは、認知度のレベル調査に代わってしばしば利用される調査結果を紹介しておこう。それは、国民は外国の首都をどの程度知っているのかという調査である。この調査は、二〇〇一年－○二年にロシア全国レベルでなされた。

この表は資料のままで、何も手を加えていない。ここに挙げられた国は、調査時点でなんらかの理由で話題となっていた国だと思われる。

ここからいくつかのことを確認できる。第一に、ロシア人の世界認識は日本人のそれとかなり異なる。ロシア人が五〇％以上の正答率を挙げたのは、フランス、ドイツ、イギリス、スペイン、旧ソ連諸国（ベラルーシ、アルメニア）、中国、日本、ポーランド、アメリカ、インドといった国々である。日本で行なえば、韓国、北朝鮮やベトナムについての回答はおそらく五〇％を超えたであろうし、逆に、旧ソ連諸国についての正答率はずっと低くなったであろう。当たり前のことだが、世界の国民が日々享受している情報は、けっして同じものではないのである。

第二に、ロシア人は、国際政治のいわゆる「大国」について、かなり情報を得ているが、スウェーデン、ポルトガル、韓国、カナダなど、いわゆる「中級国家」については知識が乏しく、正答率がかなり低い。彼らの情報が政治中心、あるいは「大国」中心で、経済情報が乏しいことによるのかもしれない。ともかく、世界についての情報は、全体として、日本や欧米諸国のそれと大きく異なる可能性がある。

第三に、世代的にみると、旧世代の方がソ連時代の友好国（ポーランド、北朝鮮）の首都について正答率が高いようにみえるが、それでも、その差異はそれほど大きくない。どうやら調査時点ですでにソ連時代の知識は風化しつつあったようである。

こうした認知状況は、もちろん、日々の報道によって影響されるが、その基本は、歴史的経緯の中で培われた価値観によって形成されていると考えねばならないであろう。次節で政治文化の問題を議論するので、ここでは差しあたり、以下の点を確認しておきたい。つまり、ロシアでは、世論は対外政策に決定的な影響を与えているとは思われないが、対外政策の決定やその遂行をある程度拘束する要因になっている。その際に、国民の持つ情報は「大国」偏重となっている可能性がある。

ところで、ソ連時代に政権側が世論操作の技術をかなり発達させていたので、現在もこれを駆使して操作しているに違いないという意見がある。このような意見は、たしかに政治の連続性を考えると軽視できない。実際、世論調査におけるプーチン人気は高すぎるようにみえる。しかし、現在利用できる世論調査をすべて操作されているとみなすのも不適切である。現在では、http://www.fom.ru/ やhttp://www.wciom.ru/ のような独立した世論調査機関のインターネットのサイトがひじょうに多く開放されており、政権側はもはやそれらすべてをコントロールできないのである。世論と対外政策の関係は、ロシアでも慎重に検討すべき時期が来ているのである。