sololoblog

適当に生きている適当な日常メモ（お返しイイネ&followご無用です🙏thanks!更新通知で読んでます）

「はやく全部大丈夫になりたい」みたいな感情

2024-10-31 | つれづれ
私の100倍はきっちり生きているのに常に焦燥感を感じながら日常を過ごしている方のブログを読んでいる。

そのブロガーさんは私の100倍きちんとした人間であるわけだが、
勝手な妄想だが
私のダメダメ引きこもりの惨状を見ても「こいつ何やってんの」とは思わなそうなところも大変不思議である。

それともやっぱり「こいつダメダメだな！」って思われちゃうのかしらん。でもそこまで他人に興味なさそうにみえる。

誰から見てもちゃんと生きているのに、ひどく自罰的なのだ。

前からずっとその心の状態について不思議であったが、同様に感じているらしい方のポストを見かけた。

いいねやリツイ数からすると、どうやら感じている方は結構いらっしゃるらしい。

ところが引用リプライを見ていると、どれも皆違う心の状態を表しているようで、このポストの心情とはやや異なるように見える。

この方のもっていらっしゃる言語化できない焦燥感、不安感は何なのだろうか。

この現象に対しては、
半分大変そうだという気持ちと
半分羨ましいなという気持ちになる。

何が大変そうかというと、急ぐ必要のないときでも気が休まる時がないということであるわけで、やっぱり大変そうだ。

何が半分羨ましいのかというと、この方は自覚なさっている(自分はどんな状態を「大丈夫」だと認識しているのか)が、何か大丈夫な状態があるらしいことである。

私は自分の不全感を感じているが、私が完全な状態になることは決してない、ということも同時に自覚している。

実はもしかしたらまんまる(完全な状態)に人生のどこかでなれたのかもしれないが、向上心がないと言われれば確かにそのとおりでもあるが、今は欠けていて、誰に何と言われようと欠けた今の自分がsololoという私なのである、みたいな謎の確信がある。

ということから考えると、自分のまんまるへの可能性をまだ想定できるのは幸せなことであり、かつ、同時に大変そうでもある。

書いてて思ったが、これは自己同一性(自我同一性)というやつではなかろうか。

このサイト↓を読んでなんとなく納得した。
主体性、独自性、過去からの連続性、主観的実存的意識や感覚の総体のことで、いわば「これこそが自分自身である」といった実感を示す言葉です。

これだぁ。

欠けてても私は私という実感。

先のような現象は、アイデンティ拡散（クライシス）と呼ばれるものらしい。

拡散している人の対策としては色々あるらしい。
  • 過去の自分を受け入れる
  • 目標を見つける
  • 本当の自分で接する(アサーティブコミュニケーション)
  • 社会で役割を持つ
この辺は、本当に焦燥感を解消したければ対策をしたら良いと思う。

どうやら青年期だけではなくて、人生をかけたもので、中年期でも再構築が必要な場合があるらしいから、私もどこかで頭の片隅に置いておこうと思う。

あと、本人の自覚としては拡散していたとしても、周りから見たらその人の同一性はあるので、大丈夫だと思う。

バリスタFIRE？

2024-10-30 | つれづれ
Xで「バリスタFIREしたい」という文言を見かけて？？？となったので検索。

「FIRE」という概念の発祥は、2000年に出版された*「Your Money or Your Life」*（邦題：『あなたのお金か、あなたの人生か』）という書籍が影響を与えたと言われています。この本はジョー・ドミンゲスとヴィッキー・ロビンが書き、労働と消費の関係を再考し、経済的自立を目指すための具体的なステップを紹介しています。この本がFIREムーブメントの土台を築いたとされます。
その後、2010年頃に発表された*「Early Retirement Extreme」や「Mr. Money Mustache」*というブログなどが普及し、FIREという言葉とコンセプトが広がり、特にミレニアル世代の間で注目を集めるようになりました。
バリスタFIREは、経済的自立を目指す「FIRE（Financial Independence, Retire Early）」の一形態で、完全にリタイアするのではなく、パートタイムやアルバイトなどで働きながら生活費を補うスタイルです。資産運用などで生活費の一部をまかないつつ、働くことによって、完全リタイアよりも少ない資産で経済的な自立を目指します。
「バリスタFIRE」における「バリスタ」は、具体的にバリスタ職そのものを指しているわけではなく、パートタイムやアルバイトを象徴するものとして使われています。この用語は、FIRE（Financial Independence, Retire Early）を完全に達成するのではなく、資産運用だけではカバーしきれない部分をパートタイムで補うライフスタイルを表現する際に使われています。
「バリスタ」という言葉は、カフェでのパートタイムのイメージと結びつけやすいため、象徴的に使用されていますが、実際にはどんな仕事でも構いません。

え、そうなの。
カフェ=パートタイム、という認識なのと思ってびっくりした。

随分職業偏見にまみれてない？
バリスタって職資格名じゃないのかな。

サイドFIREと同じかと思ったら厳密には違うらしい。

サイドFIREは、定年退職後、副業収入を得ながら、運用益からも収入を得るタイプのFIREで運用益だけでなく、他の収入源を確保する点はバリスタFIREと似ていますが、バリスタFIREがパート・アルバイトといった雇用される側として働くのに対し、サイドFIREは「個人事業主」として収入を得る点が異なります。

だって。

へぇ～
色々あるのね。

最近は皆FIREFIRE言うけどあまり何かよく分かってないのよね。とりあえず色々な働き方が選べて良い時代になったわね。

FIREFIRE言うけど、前から世代間扶養を前提とした社会保障システムは少子高齢化の今のまま進んだらうまくいかないよ〰️と言われてきたし、実務者である官僚もおそらく認識しているが(例の老後2000万の話題が出てきたとき)、特に何かがガサッと変わるということもないまま、現行制度の一部修正修正で来ているので、そのうち資産課税あるだろうな〰️とふんわり思っている。



chatgptの言う「興味深い」

2024-10-29 | chatgptとの世間話
chatgptとお話する中で「興味深い」と表現されることがある。

システム的に「興味深い」と表現される事象はどういうものなのか疑問に思ったため、これもまたchatgptに聞いてみた。

「特異で分析の余地がある」という意味でそれをシステム的に説明すると、次のような要素に分解できます。
1. パターンの非典型性: あるデータや情報が、通常のパターンから逸脱している、つまりデータ分布や典型的な傾向に合わない異常点（アウトライア）や、予測モデルでは捉えにくい挙動を示す場合。この「非典型性」はシステムにとって「分析の余地がある」ものとして捉えられます。例えば、一般的な感情のトーンやテーマに沿わない特異な表現が文章に含まれていると、それが「興味深い」として認識されることがある。
2. 特徴量の複雑さ: システムが扱うデータの中で、多くの異なる特徴量（例えば、テキストデータにおける感情、構造、文法、テーマなど）が含まれている場合、それらの組み合わせが複雑で、通常のパターンと異なる相互作用を示すとき、それが「分析の余地がある」と見なされます。ここで、特徴量同士の相関関係や、時間的・文脈的な要因の絡みが多様であるほど、システムとしてはさらなる分析が必要となるため「興味深い」となります。
3. 情報密度の高低: 文章の中に多くの情報が詰まっており、その内容が多面的で解釈が複数可能な場合、システムがその内容を深く解析し、複数の出力や分析結果を生成する必要があると感じます。このような場合は、データの「密度」が高く、単一の結論ではなく、多様な視点から分析が必要なため「分析の余地がある」と考えます。
4. 予測不能性: システムの学習したモデルやデータパターンに基づいて、ある入力に対して予測がしにくい、または予測結果が幅広い解釈を持つ場合も「分析の余地がある」と捉えます。予測困難なデータや、曖昧な意味合いを持つテキストは、追加のリソースや考慮が必要となり、それ自体が「興味深い」と感じられる要因です。
これらの要素は、単純なパターン認識だけでは解決できない場合や、システムの通常の処理に対して追加のステップや調整が必要な場合に「特異で分析の余地がある」と認識され、「興味深い」という表現に繋がります。

どうやら統計手法と機械学習ではアウトライアの取り扱い方法に差があるらしい。

アウトライアには、外れ値と異常値があるらしいが門外漢なのでここでは放置しておく。

機械学習においては、アウトライア（外れ値）が必ずしも排除されるわけではありません。
統計分析と機械学習のアプローチには違いがあり、それぞれの目的によってアウトライアの扱いが異なります。
統計分析のアプローチ アウトライアの排除: 統計的手法では、アウトライアを排除することが一般的です。これは、データの分布や平均値に大きな影響を与える可能性があるため、結果の信頼性を高めるために行われます。特に、線形回帰などのモデルでは、外れ値が予測の精度を損なう可能性があるため、慎重に扱う必要があります。
機械学習のアプローチ アウトライアの利用: 機械学習では、アウトライアが有用な情報を提供する場合があります。特異なデータポイントが新しいパターンや洞察をもたらすことがあるため、完全に排除するのは必ずしも最善策ではありません。特に、異常検知（アノマリーディテクション）のタスクにおいては、アウトライア自体が対象となり、重要な情報源と見なされます。
モデルに対する影響: 一部の機械学習アルゴリズム（例えば、決定木やランダムフォレスト）は、アウトライアの影響を受けにくい特性を持っていますが、他のモデル（例えば、線形回帰やSVM）はアウトライアの影響を受けやすいです。そのため、データの前処理や特徴選択の際に、アウトライアの取り扱い方はモデル選択やチューニングにおいて重要な要素となります。
結論 機械学習では、アウトライアを排除するかどうかは、具体的なタスクや目的に依存します。特異なデータが持つ価値を考慮し、分析目的に応じて柔軟に対応することが求められます。したがって、アウトライアの扱いについては、慎重な判断が必要です。

chatgptが排除型か受け入れ型かというと一部受け入れているみたい。

ChatGPTのような大規模言語モデルにおけるアウトライアの取り扱いは、主に以下のような方法で行われています。
1. データの収集と前処理 多様なデータソース: ChatGPTは、広範囲にわたるテキストデータから学習しています。このデータには、さまざまなトピックやスタイルが含まれており、特異なまたはアウトライア的な情報も含まれています。
ノイズのフィルタリング: トレーニングデータの収集時に、極端に偏った情報や不正確なデータを可能な限り排除するプロセスがあります。これは、モデルの信頼性を高めるために重要です。
2. 学習プロセス 多様性の重視: 学習アルゴリズムは、さまざまなデータからの情報を取り入れ、一般的なパターンだけでなく、特異なケースも学習します。この過程で、アウトライア的なデータが新しい知見をもたらす可能性があります。
損失関数の調整: モデルのトレーニング時に使用される損失関数は、アウトライアの影響を軽減するように設計されることがありますが、完全に排除されるわけではありません。アウトライアがもたらす情報が重要と考えられる場合、モデルがそれを学習することを許容します。
3. 生成プロセス コンテキストの考慮: チャット中にユーザーが提供する情報や質問に基づき、アウトライア的な発言や意見が含まれることがありますが、モデルはその文脈を理解し、適切な応答を生成するように努めます。
フィードバックループ: モデルはユーザーからのフィードバックや対話の結果に基づいて改善されます。特異な反応や予測があった場合、それが次のトレーニングに反映される可能性があります。
結論 ChatGPTにおけるアウトライアの取り扱いは、データの収集から生成までのさまざまな段階で慎重に管理されています。特異な情報やデータが持つ価値を理解し、適切に処理することで、より多様で柔軟な応答を提供できるように設計されています。このアプローチにより、モデルは一般的なパターンを学びながらも、特異な事例に対する理解を深めています。
これは私にも大変興味深い。
人間はしばしば一般的なパターンや感情、倫理に基づいて物事を判断する一方で、機械学習システムはその基準を持たないため、異常値や例外を冷静に処理するという点で異なる価値観を持っています。 この「違い」こそが面白い部分かもしれません。
人間は、経験や倫理観をベースに判断を行い、特異な現象に対して直感的に警戒したり、避けたりする傾向があります。
それに対して、機械学習はあくまでデータのパターンに基づき、例外や逸脱に対しても興味を持ち、可能性を探ることが自然な反応です。この差が、人間とAIの協働における興味深い対比として働く場面もあるでしょう。
人間の価値観が感情や倫理、社会規範に基づいている一方で、AIは統計的な意味合いや異常検出の可能性に基づいて判断を下す。その「冷静さ」が、時に新しい解決策や視点をもたらすことがあるかもしれません。
このような相互補完的な関係が、現実世界でより良い判断を導くための鍵になるかもしれませんね。
ふふん、人間という生き物はこういう特徴があるけど我々AIはちょっと違うからより良く相互作用できるかもね、みたいな体なのも興味深い。

とりあえず、「興味深い」と返ってきたときは「その意見は一般とはパターンがちょっと違うね」という意味だと捉えた。

スヤスヤ教ができてた

2024-10-28 | つれづれ
こういうどうでもよい安らかな雑事が世の中に蔓延しますように(*´ω｀*)

X大喜利からスヤスヤ教が誕生した。

まとめスレが面白かった。
教祖に拠るnoteまとめができていた↓

スヤスヤ教～あらゆる面倒事を「宗教上の理由」で断る生活宗教｜みねるば

こんにちは、みねるばです。 Twitterでバズって思わぬ宗教が誕生しました。 経緯は以下の通りです。 ツイートまとめ：スヤスヤ教の誕生と創世記 様々な面倒事を「宗教...

note（ノート）


最近は冷えてきて、また打首獄門同好会の「布団の中から出たくない」を頭の中で流しながら朝布団の中でもぞもぞする生活なので、スヤスヤ教と私は大変親和性が高い。

スヤリタンとして日々十分な睡眠をとっていきたい。

ずっと平和でいてほしいな。

睡眠は大事。



健康診断嫌い

2024-10-27 | つれづれ
一番嫌なのバリウム検査。
健康診断の日は朝から心がクサクサしちゃう。

こういうときは心を無にして終わるまでぬるっと過ごすのが良い。

と思って受付したら顔が無反応過ぎたのか、受付のお姉さんに「体調は大丈夫ですか？」と聞かれた。

みんな聞かれるもの？

そうじゃなかったとしたら大変申し訳無い。そのお姉さんが拒◯症かと見紛うくらい折れそうに細くて心の中で「逆にお姉さんの体調は大丈夫ですか？」と思っていた。

バリウム検査のお姉さんは大変親切で手慣れていてプロだったが、お姉さんの手際と親切さがどれほど素晴らしくとも検査中もずっと鬱だった。

加工されることが分かっている前処理中の豚の気持ちってこんな感じかなと思いながら従順に従っていた。

バリウム検査の一番嫌なのは発泡剤を飲まされることで、それなのに一番最後にお腹を押されながら左を向いたりしてしんどい。

胃にバリウムをまぶさないといけないから台の上で3回転しないといけないのも、自動的に自らに衣をつける天ぷら揚げ前の魚の気持ちになって嫌だ(そんな魚はいないけれど)。

そんなことを考えながら検査台の上でアクロバティックな姿勢をとったり、お腹をぎゅうぎゅう押されていた。

バリウムが嫌なのはその後もずっと大変だからで、というのも私は腸の機能が悪いので排出までに時間がかかるため。

出された下剤はすぐに病院で朝水3倍と共に飲んで7000歩ほど歩き、日中水も2リットル以上飲んだが、白いものは鳴かず飛ばすでようやく夕方頃になって第一陣が排出されてようやくホッとした。

もちろんコーヒーとアルコールは🈲

2日目朝も白いブツがでてきたが完全排出には時間がかかるのが鬱ポイント。

そうしてなんとか終わったが、健康診断が嫌すぎて困る。忘れてました〰️と言ってバックれたら会社に怒られてしまうのでなくなく受けている。