博士ニートまとめ

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    カテゴリ:科学 > IT

    1: しじみ ★ 2018/11/02(金) 23:14:37.14 ID:CAP_USER
    <WHOは「発癌性が疑われる」と警告し、細胞への影響を示す研究も......携帯電話の発する電磁波の危険性とは>

    ティファニー・フランツが折り畳み式の携帯電話を初めて手に入れたのは16歳のとき。外出時には毎朝、ブラジャーの左カップに滑り込ませていた。

    21歳のある夜、ペンシルベニア州ランカスターの自宅で両親とテレビを見ていたときに、左胸にしこりができているのを感じた。携帯電話のすぐ下の場所だった。

    検査の結果、4カ所の癌性腫瘍が見つかった。「どうしてこんなことに?」と、母親は言った。

    カリフォルニア州の乳癌専門の外科医ジョン・ウェストにとって、その答えは明らかだ。ウェストは13年、他の5人の医師と共に学術誌ケースリポーツ・イン・メディシンに論文を投稿。フランツを含む4人の若い女性の腫瘍について報告した。全員、携帯電話をブラジャーの内側に入れていた。

    「私は確信している」と、ウェストは本誌に語った。「携帯電話との接触と、ヘビーユーザーである若い女性の乳癌との間には何らかの関係がある」

    ただし、確たる証拠はない。研究者は長年、厳密な科学的見地から癌と携帯電話の関係性を調べてきたが、十分な成果は出ていない。そのため、ウェストが約60人の乳癌専門医の集まりで自分の仮説を提唱したとき、彼らは単なる偶然だとして取り合わなかった。

    「いつか『あのときは笑ったが、彼が正しかった』と言われる日が来ることを願っている」と、ウェストは言う。

    証明できないからといって、ウェストが間違っているというわけではない。WHO(世界保健機関)は11年、携帯電話は「発癌性が疑われる」と結論付け、「携帯電話と癌のリスクとの関係を注視」し続けることを推奨した。だが決定的な証拠がないことから、規制当局は慎重な構えを崩していない。

    一方で携帯電話の使用頻度は爆発的に増加した。1986年に携帯電話を保有しているアメリカ人は68万1000人だったが、16年には契約数が3億9600万件に達した。今では全世界で50億人が携帯電話を使っている。

    体と脳が発達過程にあるティーンエージャーは最もリスクが高いグループだが、同時に最も熱心な携帯ユーザーでもある。ピュー・リサーチセンターの今年の調査によると、13~17歳の95%がスマートフォンを使っていると回答した(11年の調査では23%だった)。

    ■ヘビーユーザーはリスクが高い

    物理学や生物学の常識に従えば、携帯電話が癌を引き起こすことは考えにくい。携帯電話から放射される電磁波は「非電離」、つまり太陽光のX線や紫外線のようにDNAを損傷することはない。携帯電話の電磁波は電子レンジのものと同様だが、その強さは残りもののパスタを温めるのに必要なレベルより低い(研究初期の段階では、携帯電話の電磁波が体の組織を熱する可能性に焦点が当てられ、安全規制はこの懸念を念頭に導入された)。

    癌を引き起こす携帯電話の電磁波と、脳または乳癌細胞との相互作用は不明なままだが、保健当局は懸念を抱いている。携帯電話の電磁波は、約35キロ先の基地局に届く強度が必要とされている。つまり、至近距離では信号の強度がかなり高くなるということだ。スマートフォンを耳に付けている場合、電磁波の強度は15センチ離れている場合の1万倍にもなる。

    ほとんどのユーザーは携帯電話を耳に押し当てて、つまり脳組織に近い場所で使う。生殖器や消化器に近いウエストポーチやポケットに毎日何時間も入れている。

    癌と携帯電話の関係をめぐる研究が決定的な答えを出せない理由の1つは、調査の困難さだ。一般に癌はゆっくりと進行するが、携帯電話は普及してから30年程度。実際にはまだ影響が出ていないのかもしれない。さらに明確な結論を出すには、調査対象を広げ、癌の原因として携帯電話を他の原因と切り分ける必要があるが、この作業は極めて困難だ。

    続きはソースで

    https://www.newsweekjapan.jp/stories/world/2018/10/post-11205.php
    【【生理学】「スマホの電磁波で癌になる」は本当か】の続きを読む

    1: しじみ ★ 2018/11/21(水) 19:06:47.33 ID:CAP_USER
    人工知能の倫理が何かと問題視されることが増えてきたが、最近、米国から「人工知能を使う人間の倫理」が問われそうなユースケースが報告された。

    海外各メディアが報じたところによれば、米国の遺伝子検査企業Genomic Predictionが、人工知能など技術を用いて、生まれる前の赤ちゃんのIQを受精卵の段階で判定できる技術を開発。体外受精の施術過程で生まれてくる赤ちゃんの知能の予測する用意を、不妊治療専門の病院などとともに進めているという。

    Genomic Predictionは、ミシガン州立大学のStephen Hsu教授らが2017年に立ち上げた企業だ。遺伝子検査に人工知能技術を取り入れることで、IQだけでなく、心臓病や糖尿病など身体的疾患、また精神的欠陥すらも、胚や受精卵の段階で選別できると主張している。

    ここで言う、IQを調べる遺伝子検査のフローは以下の通りだ。まず、人工授精を行って5日経過した胚から細胞を抽出。そこからDNAを分離する。次いで、知能と関連した数百の遺伝子を同時に検査し、女性に着床させる胚を選別する。この最後の段階で、人工知能によるIQ予測値が90~110の平均より25ポイント低い場合は、“廃棄”することができる。

    ちなみに科学の世界では、昨今、遺伝子と知能に関連するとする研究が盛んに発表されはじめている。例えば、昨年3月には、英エディンバラ大学の研究チームが、英国人24万人の遺伝子検査をおこなった結果、知能と関連した遺伝子538種を発見したと発表している。

    Genomic Prediction側は、IQを調べることについて、平均より著しく低く生まれつく“リスク”を遮断するためと説明。一方で、倫理的議論が高まることを懸念して、高いIQを持つと予測される受精卵の選別には手を出さないとしている。

    とはいえ、このように人工知能など最新テクノロジーを使った妊娠・遺伝子選別技術は、新たな優生主義の出現や、「生命のカスタマイズ」をさらに促すものであることはまず間違いないだろう。男児を産み分けることが需要として肥大化してしている中国やインドの例のように、一部の人々がGenomic Prediction側が否定するような、高いIQを持つ胚、もしくは赤ちゃんだけを望み、それに応える形でサービスや技術が“進化”を遂げてしまうシナリオも大いにありえる。

    IQによる産み分けは、倫理的側面からもさることながら、合理性という側面からも議論が必要となってくるはずだ。無駄やリスクを徹底的に排除する社会は、人々を忙しく、またある意味で生きづらくする。そのプロセスを生前にまで拡張することは、人間にとって果たして良いことなのだろうか。

    合理性の果てに、胚や受精卵の状態とはいえ生命を奪うことになるだけに、慎重かつ深淵な議論が展開されていくことを願いたい。

    https://forbesjapan.com/articles/detail/23992/1/1/1
    【【遺伝子検査】AI技術で「IQが低い生命」を選別、受精卵の段階で判定できる技術を米企業が開発】の続きを読む

    1: しじみ ★ 2018/11/20(火) 13:28:36.67 ID:CAP_USER
    ビデオゲームをプレイする人工知能(AI)同士が競い合う恒例のゲーム大会の最新結果からは、群れをなす昆虫型の「ザーグ(Zergs)」や襲いかかる「プロトス(Protos)」を操るのが機械にとってどれほど難しいかが見て取れる。古風なアプローチが勝利を納めたことからも、その難しさは明らかになった。

    「AIIDEスタークラフト・コンテスト」は、2010年からカナダのニューファンドランドメモリアル大学(MUN)で開催されている。参加チームはSFをテーマにした壮大なゲーム「スタークラフト(StarCraft)」のオリジナル版をプレイするボットを提供し、1対1の対戦を重ねる。

    ビデオゲームは一般的に、AIとって有益なものだ。制約条件のある環境が提供され、進歩の度合いを定量化できるからだ。大人気のオンライン戦略ゲーム「スタークラフト」は、その複雑さと勝負の進展度を測る難しさから、AIの重要な評価基準として存在感を増している。スタークラフトには膨大な数のステータスが存在し、取り得る行動の選択肢も非常に多い。ある戦略が有効だったどうかは、戦いのずっと後の局面になってみなければ分からない。

    アタリのビデオゲームや囲碁、チェスを数種類の先進的な機械学習手法を使ってコンピューターに習得させたことで知られるアルファベット(グーグル)傘下のディープマインド(DeepMind)は、スタークラフトの新バージョン「スタークラフト2」をプレイするプログラムの開発に取り組んでいる。ディープマインドは、人間のプレイヤーと同レベルで対戦できるようにプレイ速度に制限を付けたスタークラフト2用ボット開発支援プラットフォームを発表している(AIIDEスタークラフト・コンテストは、フェイスブックとディープマインドから資金提供を受けている)。

    今回のコンテストで最高のパフォーマンスを発揮したボットは、韓国サムスン(Samsung)の研究チームが開発したSAIDAだ。興味深いことに、対戦相手の出方に応じて特定の戦略を採るようにするため、開発者はこのボットを手作業でコーディングしたという。サムスンの研究チームは強化学習を用いた方策(ディープマインドがアタリや囲碁、チェスに使ったのと同様の手法)にも取り組んでいるが、今大会に参加できるレベルには至らなかった。

    2位と3位の座は、フェイスブックのチームと中国を拠点とする研究グループが手にした。両者とも優勝チームよりも現代的な機械学習の手法を採用しており、中国の研究グループはわずか6週間でボットを開発したという。

    リチャード・ケリーとともにコンテストを主催したニューファンドランドメモリアル大学のデヴィッド・チャーチル助教授(コンピューター・サイエンス)は、ボットは一部のアマチュア・プレイヤーに勝てるものの、プロ・プレイヤーには到底敵わないという。「プロゲーマーの世界の中でも、トップ・プレイヤーとアマチュア・レベルでは桁違いの実力差があります」とチャーチル助教授はMITテクノロジーレビューに話している。「プロに近づくことはまだできていません」。

    no title

    https://www.technologyreview.jp/nl/an-old-fashioned-ai-has-won-a-starcraft-shootout/
    【【AI】スタークラフトのAI対決、優勝は「機械学習不使用」のサムスン】の続きを読む

    1: 名無しさん@涙目です。(北海道) [US] 2018/08/24(金) 19:29:03.98 ID:GPtxw3E30 BE:422186189-PLT(12015)
    sssp://img.5ch.net/ico/folder1_03.gif
    カプセル化(英語:encapsulation)とは、オブジェクト指向を構成する概念の一つで、
    オブジェクト内部のデータを隠蔽したり(データ隠蔽)、オブジェクトの振る舞いを隠蔽したり、
    オブジェクトの実際の型を隠蔽したりすることをいう。

    偏差値の低い学校向けの情報処理系教科書において「大変すばらしいものであり絶対に使うように」と大体的に宣伝された。

    一方、カリフォルニア大学バークレー校の有識者を中心としたインターネットを作った人たちは「階層化の有害性」として
    「絶対に使うな」としている。大雑把にいうと、その時は良くても、将来的な改修の際に隠蔽されたデータに
    アクセスできないと解決できない問題が出てきて、結果的にデスマーチに陥るというのである。

    オブジェクト指向の発案者であるアラン・ケイもコーディング規約(頭文字にアンダースコアを付けるなどの命名規則)で
    縛る程度にすることを推奨しており、アラン・ケイが関わったオブジェクト指向プログラミング言語にはどれも「private」
    という概念はない。

    https://monobook.org/wiki/%E3%AB%E3%97%E3%BB%E3%AB%E5%8C%96
    【実は「オブジェクト指向」ってクソじゃね?これデスマーチの原因じゃね? 】の続きを読む

    1: 名無しさん@涙目です。(北海道) [US] 2018/07/19(木) 17:42:24.46 ID:Xinb3mA60 BE:422186189-PLT(12015)
    sssp://img.5ch.net/ico/folder1_03.gif
    Java SE(Java Platform, Standard Edition)のサブスクリプション方式のライセンス体系「Java SE Subscription」を発表した。

    価格はデスクトップ向けが1ユーザー当たり月額2.5ドル、
    サーバーやクラウド向けは1CPU当たり月額25ドル。
    契約年数は1年から。

    日本における価格は同年7月以降に発表する予定。
    日本オラクルは「検討中だが米国と同じような価格帯になる」(広報)とする。

    https://www.nikkei.com/article/DGXMZO32188300V20C18A6000000/
    【何千億円も注ぎ込んでCOBOLからJavaに移行した結果ww 】の続きを読む

    1: しじみ ★ 2018/07/07(土) 13:03:11.22 ID:CAP_USER
    Googleと同じAlphabetを母体に持ち、世界最強の囲碁AI「AlphaGo Zero」を開発した
    人工知能(AI)開発企業・DeepMindが、ファーストパーソン・シューティング・ゲーム(FPS)で
    人間を超えた勝率をたたき出すAI「For the Win(FTW)」を開発しました。ただ敵を倒すだけではなく、
    人間のチームメイトとも協力して有利にゲームをプレイすることができるとのことです。

    Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents | DeepMind
    https://deepmind.com/blog/capture-the-flag/

    人間とゲームをプレイするAIの研究は、2017年にもOpenAI開発のAIが「Dota 2」で人間に勝利するという結果を残し、
    話題になりました。また、DeepMindも「StarCraft 2」をプレイするAIを研究していたことがあります。

    今回、GoogleのDeepMindが開発した「FTW」は、1999年に発売された「Quake III Arena」をプレイ。
    「Quake III Arena」はマルチプレイヤー向けのFPSで、今でも大会が開かれるほど人気があるタイトルです。
    この「Quake III Arena」での対戦ルール「Capture the Frag(CTF)」という旗取りゲームを行い、
    人間と一緒にチームで遊べることを目指して学習を行ったとのこと。

    CTFは2つのチームに分かれて対戦するゲームで、
    相手チームの陣地にある旗を奪って自陣に戻るとポイントが加算されるというもの。
    単純なルールに見えますが、相手チームに旗を取られた場合は旗を持っているプレイヤーを倒さなければならないなど、
    状況に応じて狙う相手や動きを変更しなくてはならず、CTFで要求される動きは複雑だと研究チームは評価しています。

    戦いの舞台となるマップは同じものを使い続けるのではなく、マッチごとにマップを変更していたとのこと。
    これによって、FTWはマップのレイアウトを記憶するのではなく、汎用的な戦略を学習していかなければなりません。
    さらに、AIを人間と同じように成長させるため、
    従来のゲーム用AIのようにゲーム内でのパラメータを直接読み取ってプレイするのではなく、
    人間と同じように画面上のピクセルを認識させてエミュレートしたコントローラーで操作をさせています。

    DeepMindの研究チームは、40人の人間プレイヤーと30のFTWのエージェントをランダムにマッチさせ、
    45万回以上CTFをプレイさせました。各エージェント間ではリカレント(回帰型)ニューラルネットワークが形成され、
    さらにゲームポイントから内発的動機付けを行うように学びます。これによってCTFを高いレベルでプレイするようになります。


    以下のムービーで、実際にFTWのエージェントが人間も交えながらCTFをプレイする様子が見られます。

    Human-level in first-person multiplayer games with population-based deep RL - YouTube
    https://youtu.be/dltN4MxV1RI



    以下のグラフはFTWの成長具合を表したもの。
    横軸がゲーム回数、縦軸はEloレートと呼ばれるプレイヤーの強さを示す数字で、高いほど強いプレイヤーであることを示します。
    水色線がFTWのEloレートを示していますが、FTWのエージェントがCTFを15万回プレイした段階で既に
    「平均的な人間プレイヤーのEloレート(Average Humanと書かれた点線)」を超えていて、
    20万回へ到達しないうちに「強い人間プレイヤーのEloレート(Strong Humanと書かれた点線)」を超えています。
    CTFを45万回プレイする頃にはトップスコアを記録しています。

    また、以下のムービーの右上に表示される「Agent population」というグラフ部分から、
    FTWの各エージェントが回数に応じてEloレートをぐんぐんとあげていく様子がよくわかります。

    Capture the Flag: FTW agents training progression - YouTube
    https://youtu.be/D6o1K7VjkLc



    FTWは大量にCTFをこなす上で、
    「自チームの陣地を守る」「相手の陣地を制圧する」という部分だけではなく
    「チームの仲間に追随してサポートをする」という、人間と協力するような行動の習得にも成功していたとのこと。
    お互いをサポートするように協働するこれらの行動は、
    強化学習と集団レベルでの進化の過程で得られるとFTW開発チームは述べていて、
    現在強化学習を集団レベルの訓練方法をさらに改善し、
    最終的に安定して人間とチームを組むことができるAIエージェントの開発を目指すとコメントしています。

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    GIGAZINE
    http://gigazine.net/news/20180706-deepmind-capture-the-flag/
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    【世界最強の囲碁AIを開発したDeepMindが「人間を超越したFPSプレイヤー」のAIを開発】の続きを読む

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