とてもおもしろいエントリーがあったのでご紹介。 女子大生説教ブログ：レポートでは我を消してみよう どうもレポートとか書いてもらうと、 「〜について図書館に行って調べてみた」とか書く人がいてうんざりします。 そんなこと読みたくありません。大学教員は一般にはあなた自身やあなたの行動には興味がない 新しいキャッチフレーズを思いついた 「読書感想文とレポートの違いを語れるようになったらあなたも立派な大学生。」
課程博士(コースドクター)に関して色々と話題が多い昨今ですが、個人的には「何となく行く人はやめるべきだし、得るものがある人は進むべき」と考えています。 なお、以下の文章は論文博士(社会人ドクターなど)は範疇外です。 また、基本的に博士過程を念頭に書いていますが、一部は拡大して学部や修士も同様の考えかたをしても良い場合もあるかも知れません。 1.「けものみち」を進むつもりで 大学、大学院までであれば普通の就職もできる場合が多いです。 しかし、博士課程に進学すると、いわゆる「普通の」就職はしにくくなります。 そのため、博士課程に進学するのであれば、いわゆる「けものみち」に突き進むかも知れないという自覚を持ちましょう。 博士課程に進学した事で自分の名前を売ったり、様々な人脈が形成できるように努力しないと、後で苦労するかも知れません。 就職するにしても、学会やその他活動などで既に知人が居て半分コネ
ニューロンが入力を受けてからスパイクを出すまでは早くとも数ミリ秒かかる。人間が反応するまでの時間は零点何秒かだから、入力と出力の間には最大に見積もっても数十段のニューロンが介在するだけである。（実際はもっと段数が低いだろう。） 一方コンピュータの方は現在のネズミ以下の判別能力しかないような画像認識をするにあたってさえ数千万サイクルの計算を行わなくてはならない。 だから、脳が物凄い並列計算をやっているに違い無い。ここまでは普通の話ね。 で、問題は「じゃ、物凄い並列な機械をつくったら脳の能力を再現できるのかよ」ということ。もちろん誰も答えをしらない。どんなアルゴリズムを使えば良いか分からないし。 人によっては絶望して「新しい物理法則を」とか「量子論的並列性」とか、「魂」とかに行っちゃう。 で、僕も答えは持って無いけど、この問題を考えるにあたって以下の「計算的大きさ」と「計算的深さ」の概念を
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データから「構造」を発見する：より人間に近づく人工知能 2008年7月31日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (1) Brandon Keim 生物学者のエルンスト・ヘッケルが作成した系統樹(現在は不正確だとされている)。 Image: WikiMedia Commons コンピューターがより人間らしく考えるのに役立つかもしれない、ある新しいパターン認識モデルが登場した。 7月28日(米国時間)刊行の『米国科学アカデミー紀要』(PNAS)に掲載されたこのモデルは、生のデータセットから出現する見込みが最も高いパターンの種類を判断する。 こうした処理は、人間が周囲の世界を理解する際に無意識のうちに使っているものだが、人工的な認識ツールでは一般に難しいとされてきた。 顔認識や系統学などに使われている現行の諸モデルでは、予想されるパターンの型があらかじめ特定されている必要があ
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