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Micchan

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推論統計学の授業が、機械学習の授業のあとにあるせいで、いきなりベイズ推論をさらっと紹介されて「事前分布って何だよ、宗教じみてる」と頭を抱えている。はやく推論の授業をとらせてよ…(さすがに推論統計学でやるよね? やらないなら困る…)
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ちゃんベーちゃん

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今、学びたいと思っていることは?今、学びたいと思っていることは?
ベイズ統計
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ひろ✨

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現在、LLM(大規模言語モデル)やディープラーニング以外で注目されているAIの開発手法には、以下のようなものがあります:
1 強化学習(Reinforcement Learning)
エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化する学習方法。ゲームやロボティクス、自動運転で活用が進む。例:DeepMindのAlphaGo。
2 シンボリックAI(記号的AI)
ルールベースや論理推論を用いた手法。知識表現や推論を重視し、透明性が高い。医療診断や専門家システムで再注目。
3 ベイズ推論(Bayesian Methods)
確率モデルを用いて不確実性を扱う手法。データが限られる場合に有効で、異常検知や意思決定支援に使用。
4 進化的アルゴリズム(Evolutionary Algorithms)
自然選択や遺伝の仕組みを模倣。最適化問題や設計の自動化(例:ニューラルアーキテクチャ探索)に活用。
5 グラフベースAI(Graph-based AI)
グラフ構造を用いたデータ解析。ソーシャルネットワークや分子構造解析で盛ん。GNN(グラフニューラルネットワーク)とは異なる軽量な手法も注目。
これらは特定のタスクや透明性、計算効率を重視する場面で活発に研究・応用されています。
AIの星AIの星
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根明

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ベイズ統計ね
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おふろすきー

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プルームのベイズ美味いわ
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ぷぉんぬ

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ベイズ推定苦手だ…
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沖野赳

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ベイズの定理を学んだ
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もりさわ えみか

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今日は何するのー?今日は何するのー?
ベイズを弾く、ゲームをする
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shin

shin

『果しなき流れの果に』をパラパラと雑に読んでるけど、もし、自由自在な時間ワープが可能になったとしたら、主観的な体験としては、エントロピー増大でもエントロピー減少でもなく、エントロピーが拍動するんだなって思った。
つまり、雑にエントロピーの指標を1→100まで増大するのが普通の時間軸だとしたら、時間ワープが可能になると、
「1→20→3→87→27→13→2→97→62→53→…」
みたいな主観的エントロピー体験が可能になる。
そして、その場合、脳が作り出す因果推論というのが、自分の人生においては、全く無意味なものになる。
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たるお

たるお

 私たちは全てを知り尽くすことができず、また誰もが同程度に賢いわけではない以上、他人の知識や推論を信用せざるを得ない場合は多い。しかしそれでも、使われている言葉の意味が分かっていないまま信用する場合、誤りに陥りやすくなる。言葉の意味が分からなければ、誰の言葉を信頼すればいいかすら判別できないからである。けれども私たちは、逆にそれに使われている言葉の意味が分かっていないまま、勝手に自分の考えるままにその意味を考え、都合よく解釈することがある。
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臼井優

臼井優

知能との関係
「知能」は、失敗学のプロセスにおいて多面的に関与します。
人間の知能: 人間は失敗体験を通じて成長し、知識を獲得します。失敗の原因を分析し、そこから一般化された教訓を導き出すには、論理的思考や判断力といった人間の知能が不可欠です。また、失敗の「予兆」に気づくための「違和感」を感じ取る能力も、人間の持つ重要な知能の一つです。
人工知能(AI)と失敗学:
データ分析: AIは大量の失敗データを処理し、人間が見落としがちなパターンや相関関係を特定するのに優れています。これにより、過去のデータ重視の失敗学を強化できます。
知識活用: 大規模言語モデルなどのAI技術は、失敗事例の知識ベースを構築し、必要な情報へのアクセスを容易にすることで、「永遠のベテラン社員」のように知識を活用する手助けとなります。
限界と共存: AIには創造性や倫理観に基づく判断、少ないデータでの推論といった苦手分野があります。したがって、AIの分析結果を人間の知能が適切に判断し、未知のリスクに対応するための「正しい失敗」(許容される範囲での挑戦的な失敗)を推奨する姿勢が求められます。
結論として、失敗学は人間の知能を活用して失敗から学び、AIの能力も取り入れながら、より安全で創造的な未来を築くための実践的な学問分野と言えます。
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ラビッ兎

ラビッ兎

大阪市内の人口275万人という情報のみから偏見と変数の主観性に対する偏見を用いて条件付けを繰り返し、暫定的に現在使用されているバキバキスマホの総数の推定数という記号化を簡易的に試みる。

大阪市の人口275万人であると仮定して、つぎに、一世帯あたり独身を4割既婚を6割165万人と仮定する。

既婚世帯の内、3割が子供なし、7割が子供がいると仮定して、既婚世帯7割の内4.2割が子供を持つ既婚人口となり、115.5万人となる。

115.5万人の3割34.65万人が片親で、7割80.85万人は両親÷2=40.425万世帯として、子供を持つ世帯は75.075万世帯となり、子供は一世帯辺り1.5人×世帯=112.6125万人と仮定する。

この内、高校生は現代において概ね9割近くが携帯を持っていると考えられるためやや若めの14歳以上がこの9割に該当すると仮定して、19.5歳までが平均的な実家暮らしと仮定したならば対象の年齢は5.5年となるため、5.5÷19.5=約0.282 0.282×112.6万人=31.75万人の内、仮定したならば9割=28.6万人ここ迄で全体の携帯を所有している子供の人数は28.6万人、逆に携帯をそもそも所有していない未成年者は、84万人となり、275万人から除外されるため、大阪市の携帯所有者は191万人となる。

次に未成年者の携帯代は8割の親が支払っていると仮定し、これはつまり携帯が破損した場合の支払いも親と推測されるということなのであるが、この時携帯代を支払いが親の未成年者の人数は22.88万人、自ら携帯代を支払う未成年者の数は5.72万人となる。

後者の自ら携帯代を支払う未成年者の数は5.72万人は携帯修理の心理障壁が高い。

次に、携帯を所有する成人の内1%は携帯を2.5台所有していると仮定する時、未成年者を含めた大阪市内の携帯自体の総数は一人あたり平均1.421台となる。

次に、自ら携帯台を支払っている未成年者は所得の低さや他の娯楽への資金流出として優先順位的に携帯は後回しにされると考えられ、また遊びの中で破損する機会も多いと考えられるため自腹で携帯を所有する未成年者の携帯端末5.72万台の内6割となる、3.43万台がバキバキスマホと推定される。

次に、大阪市の携帯所有者数191万人から携帯を所有している子供の人数は28.6万人を差し引いた携帯を所有する成人162.4に対し、4割64.96万人を50代以上、3割48.72万人を40代、3割48.72万人を20代以上と仮定する。

次に、男女を÷2として区別する。
男女それぞれ50代以上32.48万人、40代24.36万人、20代以上24.36万人となる。

次に、年収の割合を概ね、1割が800万以上、1割が500万以上、3割が400万以上、5割が400万未満とし、男性は高齢化につれ年収が上位階層へ向かい8割が40代頃には400万以上で安定し1割が500万以上で安定、1割が400万未満で安定すると仮定する。

女性は高齢化につれ年収が下位階層へ向かうものとし、40代以降、3割が400万以上で安定し、6割が400万未満で安定すると仮定する。

この時、男女の年齢と年収の対応した分布は、
男性20代、800万以上2.44万人、500万以上2.44万人、400万以上7.31万人、400万未満12.17万人、
40代、800万以上2.44万人、500万以上2.44万人、400万以上14.62万人、400万未満4.87万人、
50代800万以上3.25万人、500万以上3.25万人、400万以上19.49万人、400万未満6.50万人、
女性20代、800万以上1.22万人、500万以上2.44万人、400万以上8.52万人、400万未満12.18万人
40代、800万以上0.61万人、500万以上1.83万人、400万以上7.31万人、400万未満14.61万人
50代、800万以上0.65万人、500万以上2.60万人、400万以上9.74万人、400万未満19.49万人と推定される。

次に500万以上を稼ぐには基本的に営業職や経営などインセンティブの高い職業でなければならないため、他者性に配慮する人間が多いと考えられることから500万以上を稼ぐ成人の25.61万人の内、独身となる4割にあたる10.244万人から、その8割の人口がスマホを修理すると仮定したならば、修理しなかった2割の2.0488万台がバキバキスマホである。

次に、500万未満400万以上に属する独身者は意外と趣味に資金を投入していたり、投資などを始めている、或いは貯金に熱心であったりする印象が強いため、500万未満400万以上に属する人口41.38万人の内、独身となる4割の人口16.552万人の内、7割がスマホを修理すると仮定したならば、3割となる4.9656万台がバキバキスマホである。

残る400万未満に属する成人69.82万人の内、4割となる独身者27.928万人は他者性を考慮しなくてもいい業者や役割である場合も多く、経済的な心理障壁も上昇すると考えられるため、6割がスマホを修理すると仮定したならば、4割となる11.1712万台がバキバキスマホである。

次に、携帯代を支払いが親の未成年者の人数である22.88万人のバキバキスマホの台数を求めるために、まずは片親3割に属する6.864万人と、両親7割に属する16.016万人に分類する。

次に、片親の未成年となる6.864万人の内、親の収入が500万以上では8割が修理すると仮定して、2割の1.3728万台がバキバキスマホである。
また、500万以下では6割が修理をすると仮定して、残る4割の2.19648万台がバキバキスマホである。
従って、片親の未成年のバキバキスマホの合計は2.47104万台と推定される。

次に、両親の未成年となる16.016万人の内、親の収入が400万以上では9割が修理すると仮定して、1割の0.80008万台がバキバキスマホである。
また、400万以下では8割が修理をすると仮定して、残る2割の1.6016万台、両親未成年では合計2.4024万台がバキバキスマホである。これは両親が居ることで世帯として負担が少ないためである。

従って、親払いの未成年のスマホは合計4.87344万台がバキバキスマホである。

最後に既婚者のバキバキスマホを計算する。
既婚者の場合、バキバキのスマホを使っていると何かとパートナーに騒がれたり、或いは子供のいる世帯であれば、他の親同士のコミュニティの目を気にしなければならなかったりと、金銭的にはある程度の余裕がありながら同時に修理への圧から逃れることはできないだろう。
従って、既婚のスマホ所有成人数97.44万人の内、9割が修理し、1割は放置すると仮定したならば、バキバキスマホは9.744万台となる。

ここ迄で、現在大阪市内で画面が割れたまま使われているスマホは362,330.4台ということが導かれた、この画面が割れたスマホの内、画面に走る亀裂の長さがスマホの30%ほどに達している本当のバキバキスマホの台数を導くために最終的な推論としてスマホのひび割れの大きさからバキバキスマホというしかないスマホを導く。例えば、画面の角が少し落として割れている、などは割れているスマホであってバキバキスマホではないからである。

さて、割れているスマホ362,330.4台の内、経験的にスマホがバキバキになるには凡そ2回以上の大きな亀裂が生じることが必要である。その内、まともに画面に亀裂が入るのは7回落として1回ほどと思われる。この際、極端な高所からのスマホの脱落は考慮していない。何故ならば、それは使用不能な破損となり買い替える他に選択肢が残らない場合が多いからである。

さて、7回中1回画面が割れるとしてそれが凡そ3回成立することでバキバキスマホが完成するとしたならば、単純な確率は次のようになる(1/7)^3=1/343
割れているスマホ362,330台の内、0回割れはすでに除外されているため、割れたスマホの中の確率はすでに1回成立しており、追加で2回スマホが割れる必要があるため、確率は1回を除外した(1/7)^2=1/49となる。しかし、一度画面の割れたスマホに対してより慎重になるものは大体が修理し、割れ窓理論と同様に多少雑に使ってももはや変わらないという心理変化が生じると仮定したならば確立は1回脱落するごとに確率が上昇すると仮定する。スマホを落とす確立1/49=f(落とした回数%上昇)1回割れ1/7から1/5→1/4概ね、この程度あると思われる、割れていることによる耐久性の低下としてもこの程度が丁度いいだろう。
即ち、割れているスマホN=362,330台の内、p(362,330|割れ)=p2×p3=1/5×1/4=1/20がバキバキスマホとなるため、画面の30%以上に亀裂が走る、バキバキスマホは18,111.65台となる。

従って、現在大阪市内で使用されている、日常的に見かける画面に細い亀裂が1本走っていたりなどの軽度に割れたスマホのは36万台、真のバキバキスマホは18,111台と推定されるということになるだろう。

これは大阪駅を数分ほっつき歩けば確実に1人くらいはバキバキのスマホを持った奴がいるということとなるので経験的にも概ね妥当な値であると認めて良いだろう。

凡そ、150人に1人は、ガラスが指に刺さるのではないかという救いようのないスマホを使用している。

また、救いようのない18,000台のバキバキスマホの内、画面そのものがバキバキに加え、保護フィルムがバキバキという事も当然考え得るため概ね18,000±数千台が、他者の目から見た時に明らかな社会的バキバキスマホと推定される。

ちなみに数学は基礎的なことしか知らないので単純な式しか使ってない。もっと適当な式があるのかもしれないしその辺のところはなんとも言えないがこれだけ変数を入れて経験に矛盾しないおおよその結論が導き出せたなら多分それなりの精度なのだろう。
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ヒロ🦻【えんの木】

ヒロ🦻【えんの木】

1.個体性の本質は「時間的連続性」(temporal seriality)

物理学法則の三つの変容を検討し、それらを個性とのかかわりにおいて画期となるものと して位置付ける。

①物理学の法則は個や現象そのものを説明すると想定されていたが、それらの“関係”を説明するものとしてとらえ直された。
例)かつて独立した固有の性質として考えられた「質量」は、慣性や運動量と互いに説明し合う関係にあるものとして理解されるようになった。物理学の法則は、「変化の相関関係、あるいは変化の諸方法と諸手法の相関関係」にほかならず、相互に作用し合う複数の個や要素の関係に目を向けるもの。

②物理学の法則が「統計的性質を持つ」

確率統計にもとづく推定は、個の未来ではなく、集団の未来に関するものである。

③不確定性原理

物理学者W. K. ハイゼンベルグが1927年に提唱した。

デューイの解釈「ある粒子の位置が決まるとき、その粒子の速度は一定の確率としてしか 示されえず、その速度が決まるときには、位置の相関因子は一定の確率としてしか示されえない」

・個について測定をとおしてわかることは、あくまでも確率論的なことにとどまり確定的なものではない。

・過去から未来を論理的に推論することはできない。

 

2.デューイの個性と測定とのかかわり

デューイは物理学法則を変えることで個性を説明しようとした

①相関によって個を説明することは個の把握に関係論的な視座がもたらされる。

②統計的性質の認識をつうじて、法則は個のありようではなく集団についてだけ言える

③不確定性原理によって、個について知ることができるのは確率的なものであり、そこに は不確定性が介在する。

特に③を強調した

 

3.個人はいつでも不確定である

「個人が未来においてどうあるかを確定的に推論できないのは、まさにその個人が不確定性を内含しているからだ」デューイ



「何でも自由にできる」ということではない。



「時間的な発展としての個性には、不確実性(un certainty)、不確定性(indeterminacy)、偶然 性(contingency)が含まれる。個性とは、世界においてなんであれ予測できないものの源である。」

・実際に起きた事は、因果関 係や必然性によってそれを説明することができるが、そうした説明では実在としての個人がそのように存在するという謎は解けれない

・確率統計からわかる定式や類型には、現れないものは原理的に含まれえない。一方、個性が「なんであれ予測されえないものの源」なら、個人は測定によって与えられた類型化には回収されえないような未規定性がある。

 

【参考文献】

梶川(2023)測定の時代における「個性」概念の再考―ジョン・デューイの1920年代から1930年代の思想変遷を手がかりに,「教育学研究」第90巻 第1号


【ベストコメント】

アロエ、小さい頃おばあちゃんに火傷に塗ってもらってたなぁ

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たろう

たろう

私達の事実認識や状況認識は感情によって歪む。この歪みは、観測器としてのレンズを歪め、認知処理も歪め、二重の歪みを生む。私達は正しく認識できていないのではないか?私達の事実認識や状況認識は感情によって歪む。この歪みは、観測器としてのレンズを歪め、認知処理も歪め、二重の歪みを生む。私達は正しく認識できていないのではないか?

回答数 12>>

人は外の世界を推論して認識してますので、外の世界を正確には認識していません
例えば、物を見える時、光を目の網膜が受け取って、信号が脳にまで届くのですが、網膜の段階で情報は2Dなのに、脳がそれを3Dに推察して認識してるのです
普通の人でしたら、限りなく正しく物を見てるのですが、バイアスや病気によって異なる認識をする事があります
目で見たものが、病気によって異なる推察をしてしまうのは、幻覚症状です
人である以上、間違った認識をするのは当たり前と言えます
哲学哲学
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