博士ニートまとめ

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    カテゴリ:科学 > IT

    1: しじみ ◆fbtBqopam767 しじみ ★ 2020/03/06(金) 16:23:31.22 ID:CAP_USER
    →プログラミングに必要な素質は数学力よりも言語能力という研究結果
    →プログラミングの学習は第2外国語の学習と同じ脳の場所を使う

    プログラミングに馴染みのない人にとって、プログラム言語は非常に厄介に感じるものです。

    特にこれまでの通説では「プログラミングは数学力に通じる」とされており、文系出身者にとっては、より一層の苦手意識を感じさせる要素になっていました。

    しかし今回、アメリカの研究者らによって行われた研究によって、プログラム言語の学習効率は主として言語能力に依存していることがわかりました。

    数学の専門知識や計算能力の介在する余地は想像より遥かに少なかったのです。

    小説や詩の文面にキラリと光るセンスを感じ取る能力がある人は、プログラマー適性があるかもしれません。

    しかし研究者たちは、どのようにプログラミング適性と言語能力の相関関係をみつけだしたのでしょうか?

    研究内容はシアトルにあるワシントン大学のシャンテルS.プラット氏らによってまとめられ、3月2日に学術雑誌「nature」に掲載されました。

    Relating Natural Language Aptitude to Individual Differences in Learning Programming Languages
    Chantel S. Prat, Tara M. Madhyastha, Malayka J. Mottar
    https://www.nature.com/articles/s41598-020-60661-8

    ■言語能力とプログラミング学習効率は相関関係にあった

    実験に先立って、研究者たちは「プログラミングは第2の言語である」という仮説をたてました。
    no title


    そしてまず36人のプログラミング初心者を集め、彼らの言語能力、計算能力、推論能力、作業メモリ(短期記憶)などを測定しました。

    次に彼らに45分間の「Python」と呼ばれるプログラム言語の講義を10回受けてもらいました。

    Pythonは機械学習需要の高まりとともに、現在利用者が増えているプログラム言語です。

    プログラミングの講義が終わった後は、各個人に対してどれほどプログラミングが身についているかのテストが行われました。

    結果、プログラミング言語の成績と最も強い相関関係があったのは、意外にも言語能力でした。

    その影響は圧倒的で、プログラミングの学習速度における個人差の70%以上を決める要因になっていました。

    一方、計算能力、推論能力も残りの30%の範囲で、プログラミングの学習効率に関連してはいましたが、俗説とは異なり、言語能力にくらべて少ない相関にありました。

    ただプログラムの正確性に関しては、言語能力よりも認識能力(推論、短期記憶)のほうが重要という結果が出ています。


    続きはソースで

    https://nazology.net/archives/53469
    【【IT】能力の高いプログラマーほど数学力より言語能力が高いという研究結果】の続きを読む

    1: サンダージョー ★ 2019/10/18(金) 20:01:02.81 ID:CAP_USER
    2019/09/22
    https://www.technologyreview.jp/nl/google-researchers-have-reportedly-achieved-quantum-supremacy/

    グーグル、ついに世界初の「量子超越性」実証か

    フィナンシャル・タイムズ(Financial Times)紙の報道によると、カリフォルニア大学サンタバーバラ校のジョン・マルティニス教授率いるグーグルの研究チームが、初めて量子超越性を実証した。量子コンピューターは、従来の最も強力なスーパー・コンピュータでさえも不可能なタスクを実行できるということが示された瞬間だ。この主張は米国航空宇宙局(NASA)のWebサイトに投稿された論文に掲載されたが、その後、取り下げられた。MITテクノロジーレビューはグーグルにコメントを求めたが、まだ回答は得られていない。

    グーグルは今年に入って、米航空宇宙局(NASA)の所有するスーパーコンピューターをベンチマークとして使用し、量子超越性の実証実験をすることで合意した。フィナンシャル・タイムズ紙によると、NASAのサイトに投稿された論文では、グーグルの量子プロセッサーは、現在、最先端のスーパーコンピューターとして知られる「Summit(サミット)」で約1万年かかる計算を、3分20秒で終えたと述べられていたという。研究者たちはさらに、彼らが知る限り今回の実験は「量子プロセッサーでしか実行できない初の計算を記録する」ものだと述べていたとしている。

    量子コンピューターが非常に強力なのは、量子ビット(キュービット)を利用するからだ。1か0の値しか取れない従来のビットとは異なり、キュービットはその両方の値を同時に取れる。さらに、こちらの記事で説明しているような他の量子現象と併せて、従来のコンピューターでは逐次処理するしかなかった大量データの高速並行処理が可能となる。科学者らは長年にわたり、量子コンピューターが従来のコンピューターより絶対的に優れていることを実証しようと取り組んできた。

    もし量子超越性が本当に実証されたのだとしたら、それは極めて重要な出来事だ。今週、グーグルの今回の論文のニュースが報じられる前に、マサチューセッツ州ケンブリッジでMITテクノロジーレビュー主催の「EmTech(テムテック)」カンファレンスが開催された。同カンファレンスでの量子コンピューティングについての議論の中で、マサチューセッツ工科大学(MIT)の教授であり、量子物理学の専門家であるウィル・オリバーは、コンピューティングにおける量子超越性の実証を、航空業界におけるキティホークでのライト兄弟の世界初の動力有人飛行になぞらえた。量子超越性の実証により、この分野の研究はさらに弾みがつき、量子コンピューターはより早くその約束を果たせるようになるはずだと述べた。その計り知れない処理能力はやがて、新たな薬物や物質を発見したり、より効率的なサプライチェーンを生み出したり、人工知能(AI)の質を向上させたりするのを容易にするかもしれない。

    とはいうものの、今回のグーグルの量子コンピューターがどういったタスクに取り組んでいたのかは不明だ。おそらく非常に限られたものであろう。自身も量子コンピューターを研究しているIBMのダリオ・ギルは、MITテクノロジーレビューに宛てた電子メールによるコメントの中で、おそらく非常に限られた量子サンプリングの問題を中心に設計された実験であり、必ずしも量子マシンがすべての処理を牛耳っているわけではないだろうと述べ、「実のところ、量子コンピューターが従来の古典コンピューターに対して『最高位』に君臨することはないでしょう。しかし、それぞれに特有の長所がありますから、それらと協調して稼働することはあり得ます」と付け加える。多くの問題において、従来のコンピューターが今後もずっと、最適のツールであり続けるだろうということだ。

    量子コンピューターが主流となるにはまだまだ道は長い。量子コンピューターがエラーを起こしやすいこともよく知られているとおりだ。ほんのわずかな気温の変化や小さな振動でも、キュービットのデリケートな状態が破壊されてしまう。研究者らは構築しやすく、管理しやすく、拡張しやすいマシンの開発を続けており、そのいくつかはクラウドコンピューティングで利用できるようにもなった。だが、さまざまな問題を処理できる量子コンピューターが広く利用されるようになるには、まだ何年も待たなければならないだろう。
    【【量子力学】Google、ついに世界初の「量子超越性」実証か 約1万年かかる計算を、3分20秒で終える】の続きを読む

    1: 一般国民 ★ 2019/07/21(日) 11:50:03.26 ID:CAP_USER
    これが解けたら世界中のビットコインは思いのままに
    https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190716-00000028-giz-sctch
    https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20190716-00000028-giz-sctch&p=2
    2019/7/16(火) 11:01配信
    YAHOO!JAPAN NEWS,ギズモード・ジャパン
    (記事全文は、ソースをご覧ください。)

    【科学(学問)ニュース+】

    (画像)PとNPの問題の複雑性(難易度)の相関図。Pは多項式時間(polynomial time)でアッサリ解ける問題。 NPは多項式時間で解け、多項式時間で答え合わせできる問題。 NP完全(NP-Complete)は、その答えが見つかると、それで全NP…
    no title


    5分で折れた人類よ、目覚め奮起せよ。

    コンピュータの世界の根幹に関わる命題として米クレイ数学研究所が人類7つの最難問「ミレニアム懸賞問題」に掲げ 、解けた人に100万ドル(約1億800万円)を用意している「P vs NP問題」。なかなか解けたというニュースが流れてこないことに痺れを切らしたのか、量子コンピュータ研究者のスコット・アーロンソン博士が先日開かれたニューメキシコ州ロスアラモス国立研究所の講演で、満場の聴衆にこう発破をかけ話題です。

    「P=NPを証明できた人は、まず2000億ドル(約21兆6930億円)のビットコインを盗む。で、ミレニアム懸賞問題の残りの難問も解いてしまうだろう」

    ・PとかNPって、どういうこと?

    コンピュータも所詮は問題を解く機械ですからね。機械が理解できるコードに問題を置き換えてフィードして処理させるマシン。これはアラン・チューリングがドイツの暗号エニグマを解読するマシンをつくった当初から変わっていません。問題を解くにはそれなりの時間とステップが必要で、問題が難しくなればなるほど、解く時間は長くなります。

    「P問題」というのは、コンピュータがある程度短時間で解ける問題全般を指します。2つの数の掛け算なんかの単純なものから、ネット閲覧みたいなややこしいタスクまで内容はさまざまあり、複雑になればなるほど、時間はかかり、処理時間は「多項式時間」のべき乗(nの2乗など)で増えていきます。nの2乗で解ける問題なら、解かせる量を2倍にすると、処理時間は2倍ではなく4倍になる、というわけです。とはいえ、一定時間のうちに解けるもの。

    いっぽう、答え合わせは多項式時間でスラスラ~ッとできるのに、解くのは多項式時間にはまったく間に合わない問題も数多くあります。これがいわゆる「 非決定性多項式時間 (Nondeterministic Polynomial time)」、略して「NP問題」です。身近な例でいうと、数独はNP問題。解くのは難しいけど、答え合わせはめちゃ簡単ですからね。

    もっと重要な例では巨大な数の素因数分解、これもNP問題です。解くまでには(今のところ)膨大な時間がかかって、多項式時間にはとても間に合わないのに、答え合わせは一発で、単なる掛け算で終わります。実は今のメール、ウェブ、アプリなんかの暗号化技術は大体これ。破るのは難しいけど、認証(答え合わせ)は簡単、そういう鍵を生成してがっちんこブロックをかけているんですね~はい~。

    まとめると、P問題は現代のコンピューターが現実的に解ける問題集。NP問題は、現代のコンピューターだと現実的には解けない=P問題としては解けない、と思われている問題集ということです(ただし答え合わせは簡単)。

    ■■以下、小見出しなど抜粋

    ・ビットコイン台帳のマスターキー
    ・次世代コンピューターは…?

    satomi

    最終更新:7/16(火) 11:01
    ギズモード・ジャパン

    GIZMODO
    https://www.gizmodo.jp/
    【【数学/電算】これが解けたら世界中のビットコインは思いのままに】の続きを読む

    1: 一般国民 ★ 2019/07/17(水) 23:25:30.88 ID:CAP_USER
    ルービックキューブを一瞬で解くことに深層強化学習アルゴリズムが成功
    https://gigazine.net/news/20190717-rubiks-cube-solve-deepcubea/
    2019/7/17 12時20分
    GIGAZINE

    【科学(学問)ニュース+】

    (写真)by Olav Ahrens Røtne
    no title


    囲碁のトップ棋士に勝利したAI「AlphaGo」は、自らの進化形として生まれた「AlphaGo Zero」に、誕生からわずか30時間で超えられてしまいました。AlphaGoとAlphaGo Zeroの違いは、AlphaGo Zeroが人間の棋譜を参考にせず、自身による強化学習で鍛錬を重ねたという点にありました。これと同じように、カリフォルニア大学アーバイン校(UCI)が生み出した深層強化学習アルゴリズム「DeepCubeA」は、人間の手助けなく、ルービックキューブをほんの一瞬で解けるようになったそうです。

    UCI researchers’ deep learning algorithm solves Rubik’s Cube faster than any human | UCI News | UCI
    https://news.uci.edu/2019/07/15/uci-researchers-deep-learning-algorithm-solves-rubiks-cube-faster-than-any-human/
    no title


    Solving the Rubik’s cube with deep reinforcement learning and search | Nature Machine Intelligence
    https://www.nature.com/articles/s42256-019-0070-z

    6色のパネル9枚で構成された六面体の立体パズル・ルービックキューブは、慣れてくると50手程度で解くことができ、最短だと20手を切ることが可能です。

    UCIのピエール・バルディ教授らは、このルービックキューブを「DeepCubeA」と呼ばれる深層強化学習アルゴリズムで攻略。事前に解法を与えたり、人間を手助けをしたりすることなく、2日間かけた自己学習の結果、解決率100%、うち60.3%の事例で最短の解き方を得ることに成功しました。解くのにかかる時間は「ほんの一瞬」だとのこと。

    バルディ教授によると、「DeepCubeA」は解決戦略が人間の解き方と異なっており、そもそも推論形式が異なっていると考えられるとのこと。プロジェクトの究極の目標は次世代AIシステムの構築にあるとのことで、「今回のことは、大きな目標への一歩です」とバルディ教授は語っています。

    なお、今回の事例は「自己学習で解法に到達した」という点がポイントの1つ。すでにコンピューターを用いた「ルービックキューブ早解き」は相当な速度に到達しており、2018年にはマサチューセッツ工科大学のベン・カッツ氏とジャレッド・ディ・カルロ氏がわずか0.38秒での攻略に成功しています。

    世界最速の0.38秒でルービックキューブを解くマシンが登場、世界記録を大幅に塗り替える様子がムービーで公開中 - GIGAZINE
    https://gigazine.net/news/20180308-rubiks-cube-solving-machine/

    GIGAZINE
    【【AI】ルービックキューブを一瞬で解くことに深層強化学習アルゴリズムが成功 】の続きを読む

    7: デフォルトの名無しさん 2019/01/19(土) 00:24:25.00 ID:IavQfRXj
    メモリー大量に使うけど確保するだけして放置してんじゃねーのか
    エディタ数面開いてバックグラウンドでソースチェックするなら2Gでお釣
    りが来そうだと思うのだが

    【Android Studioに行き詰ってるやつ解決法を教えれ】の続きを読む

    1: 田杉山脈 ★ 2019/03/14(木) 21:54:15.18 ID:CAP_USER
    米Googleは3月14日(米国時間)、「円周率の日」に合わせ、同社のクラウドコンピューティングサービス「Google Cloud」を用いて円周率を小数点以下約31兆4000億桁まで計算したことを発表した。2016年に記録されたこれまでの世界記録、約22兆4000億桁を9兆桁更新し、新たにギネス世界記録に登録された。

     計算には、Google Cloud上の96個のvCPU(仮想CPU)と1.4テラバイトメモリを用意してクラスタを構築。計算結果の書き込みには1ノード10テラバイトのインスタンスを24個用意し、最大170テラバイトまで利用した。

    計算は2018年9月22日から始め、19年1月21日に終了。約111日間計算を続け、ディスクの読み込み、書き込み量の合計はそれぞれ9ペタバイト(9000テラバイト)、7.95ペタバイトに及んだ。

     111日間の計算の結果、小数点以下31兆4159億2653万5897桁まで円周率を計算したという。円周率の最初の14桁である「3.1415926535897」に合わせた。

     以前の円周率世界記録は、16年にピーター・トルエブさんが達成した22兆4591億5771万8361桁。CPUに「Xeon E7-8890 v3」を4個、1.25テラバイトメモリの計算リソースで約89日間かけて計算した。
    https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1903/14/news148.html
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    【【IT】Google、円周率計算31兆桁達成 世界記録更新 】の続きを読む

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