無住心言術道場第36回「AIと女性の競技ゲームでの活躍」ジェンダー論を、異なる時期に習得した、合計四単位持っている針屋忠道、公共精神の発露で突貫します。
　まず、女性が、将棋や囲碁などの、競技ゲームで対戦した場合。現在は戦績が悪いです。
　これは、一概に、女性の能力が低いと結論づける必要は無いと考えられます。
　まず、最近は、AIが、将棋や囲碁では、重要になっています。
　現在の、男性の将棋や囲碁のトップ選手は、AIを使って、競技ゲームの勝ち方を研究しています。
　これは、簡単に言えば、現在の女性のジェンダー的な文化の中では、コンピュータを使う事が、女性らしくないという、ジェンダーロールが存在する事に起因するとも考えられます。　
　ですが、コンピュータの発達の最初期の人類初のプログラマーはエイダ・ラブレスという女性です。彼女の名前に由来するエイダというコンピュータ言語もあります。
　必ずしもコンピュータは男性的な世界ではないのです。
　スマートフォンという、コンピュータ機器は、ファッション性がある理由で、女性が使う事は不思議では無いという、ジェンダーロールが存在します。
　では、競技ゲームでの女性の勝率を、どのように上げるかと考えた場合。
　女性の競技ゲームの選手が、男性と同じように、将棋や囲碁のAIを使った、打ち筋の研究を行う流れが考えられます。
　私は、将棋や囲碁のような競技ゲームには興味はありませんが。コンピュータの知識を得ていく流れで、私が中学生ぐらいから、将棋や囲碁のプログラムは存在しています。この様な知識は、自然に入ってきます。
　当時は、将棋や囲碁のプログラムは人間に勝てませんでしたが。二十一世紀に入ってから、深層学習の圧倒的な能力で、将棋や囲碁は、人間のトップクラスの選手を負かせています。チェスでは、二十世紀の最後の十年である1997年に人間のチャンピオンをディープブルーが負かせています。
　今後、将棋や囲碁で、女性の選手が、男性の選手と、競争をする場合。コンピュータを使った、打ち筋の研究を行うことは必須です。
　ですが、要点は、男性のトップクラスの選手が、同時に将棋や囲碁のプログラムを書いているわけでは無い。
　少し前に書いた「UNIXという考え方」の説明で、「他人が書いたプログラムを利用することが、良い選択」という内容は。女性の将棋や囲碁の選手は、AIを使った打ち筋の研究をしていく上では重要です。
　コンピュータが苦手な、女性の将棋や囲碁の選手は、コンピュータが得意な女性や男性から、パソコンの場合は、高性能のCPUやGPUを搭載したPCを作成してもらい。
　そして、応用ソフトウエアの操作が得意な女性や男性から、AIを使った将棋や囲碁のプログラムの使い方を教わる。
　そして女性の将棋や囲碁の選手は、打ち筋をAIを使って研究することに専念する。
　このような分業制が考えられます。
　チーム的な思考様式です。
　では、この辺りで、筆を置きましょう。

無住心言術道場第35回「現在の日本の状況を、どのように考えるか」無住心剣術の開祖針ヶ谷夕雲先生の「後の人生は社会のために奉仕するべきだ」との言葉があります。針ヶ谷夕雲先生の、ありがたい言葉を胸に、針屋忠道、公共精神の発露で突貫します。
　では、今回の要点は三つです。
1、日本はダーウィンの進化論の適者生存を実行するべし。
2、国際収支の赤字と、数学の大数の法則。
3、同盟の確認と優先順。
では、
まず、「1、日本はダーウィンの進化論の適者生存を実行するべし」からです。チャールズ・ダーウィンの進化論は、彼の著書「種の起源」と共に有名ですが。この中では、適者生存の考え方が述べられています。現在日本が置かれている国際的な状況は、困難な状況です。経済的な課題が、グローバル化以降の世界に積み重なってきた結果として、経済的な現象として噴出しています。
　この、現在の日本が置かれている状況では。現在の状況に適応する事が要点です。ダーウィンの進化論の「自然選択」の考え方を日本に当てはめた場合。現在の世界的な経済的な枠組みの変化には、適者生存の考え方で、環境に適応する事が考えられます。
　現在の日本の能力ならば、現在の国際的な経済的な枠組みの変化は、対応できるはずです。
次に「2、国際収支の赤字と、数学の大数の法則」です。まず、貿易赤字も含む国際収支の赤字は、是正されるべきです。国際収支の赤字が、累積し続ける事は、日本だけで無く、全ての国々で好ましくありません。現実的な、国際収支の黒字と、国際収支の赤字は、長期的に、どちらかに偏る傾向が一般的には在ると考えられます。数学の「大数の法則」を国際収支に当てはめた場合。日本を例にすると、長期的には、国際収支の黒字と、国際収支の赤字が、五十パーセントに近づくことが望ましいはずです。
　国際収支は、長期的には、数学の「大数の法則」に向かって、日本も含めた、全ての国々で、五十パーセントに向かうべきです。
では、「3、同盟の確認と優先順位」です。
まず、国際情勢の見通しが不透明な現在です。この状況の中で、日本は、できる限り間違えない選択肢を選ぶべきです。
　具体的には、
　3-1、日本の現在の同盟国とは、同盟関係に在ることを再確認する。同盟に近い国々とは、より緊密な連携を図る。
　3-2、日本の立場では、中間的なグレーゾーンの国々とは、過去の二十世紀の冷戦時代の東西陣営に属さない「第三世界」や、東西の対立を越える事を目指した「第三の道」の、概念を持った国々との関係としての捉え方をする。
　3-3、日本の立場では、歴史的な経緯も含めて、連携が難しい国々とは、従来の考え方を踏襲する。具体的には、日本が立憲君主制の民主主義国家として、適切な外交関係を行う事が考えれます
　では、今日は、この辺りで、筆を置きましょう。
　

無住心言術道場第34回「人類とAIが一緒に成長する学習環境の指針」生成AIの登場で学習環境の見通しが良くなった現在。人類の未来へ向けて、針屋忠道、突貫します。
　生成AIの登場で何が変わったか。人間の教師とは違って「生成AIは出来ない学生を決して馬鹿にしない」事が重要です。
　人間の教師と、生成AIが教育を一緒に行う事で、従来出来なかった。個別指導を行うことが可能になります。
　この大規模言語モデルの生成AIの登場は、高い授業料を要求する、日本の「企業」である私立学校や、日本の公立学校ではサポートしない技術や知識を教える「企業」の学習塾などの、俗に言う教育産業の恩恵を受けられない人達には、福音です。
　家庭の金銭的な資産量、家庭の見えない教育資産の量に左右されない、明るい未来へ向かう良い兆しです。
　生成AIを学習に使う事で、個人の学習環境は大きく変化していきます。
　現在の生成AIは、発展段階であり、算数レベルの計算でのミスも、ハルシネーションの形で発生する場合があります。ですが、同時に大学以上の数学問題も、現在ではパーセンテージは低い場合が多いですが、解くことが可能になり始めています。
　現在の生成AIの発展のスピードは速く、専門的な知識で、従来は教育水準から触れることの出来なかった知識に世界中の人達がアクセスできます。
　そして、日本人の場合は、中等教育である高等学校までの文部科学省の教育指導要領のカリキュラムの内容から発展していく、高等教育である大学以降の知的なダイナミズムの恩恵を受けられれます。
　具体的には、日本の大学への進学の際に必要となる、日本の文部科学省の教育指導要領以上の知識に、簡単にアクセスが可能です。
　日本の文部科学省の教育指導要領のカリキュラムの範囲内で生じた疑問点を、生成AIに質問することで氷解したり、納得したりできる場合も今後増えて行くと考えられます。「大学に入ってから学ぶこと」という言葉を聞かなくて済む場合も増えると思います。私の知る限り、通常の大学の専門化されたカリキュラムは、体系的には、ある程度、その時点の学問の内容で完成されて定まっています。現在の自分の「知識」と「能力」よりも、少し背伸びする勉強方法も在ります。生成AIは「情報生物学を勉強していくために必要な方法と知識を教えてください」
と、質問したら、ちゃんと必要な一般的なロードマップを示してくれます。これは、通常の教育では、中等教育である高等学校までの学生が得る事は困難な知識です。
　この生成AIを使った教育は、日本の硬直した教育環境の民主化です。
　日本人も含めた人類が、生成AIの助けを借りて、「知識」と「能力」を増やしていく。そして、増えた「知識」と「能力」が生成AIの発展に結びつく。
　この好循環を目指すべきだと考えられます。
　最初に提示した「生成AIは出来ない学生を決して馬鹿にしない」事が重要です。
　現在、家庭の金銭的な資産量、家庭の見えない教育資産の量、性別のジェンダーバイアスで男性の劣後に置かれていると考える女性達などで、挫折感を感じている人達は、生成AIの助けを借りて成長していく事が考えられます。
　現在、知識がなければ、生成AIが助けてくれる時代に入っています。
　「こんなことも知らないのか」と、人間の教師のように上から目線で蔑むリスクは生成AIには存在しません。
　知識が無くて恥ずかしい思いをするなどの、日本人的なナイーブな精神世界は、生成AIの助けを借りて、力強く克服していくべきです。
　生成AIに知らない知識や、あやふやな知識を質問して、知識の内容を高度化していき、強固な自分の知識の体系を得ていく流れが、今後は可能になります。
　これは、日本人だけで無く、世界の全ての人達に可能性として与えられている、現代の生成AIの登場以降の時代である2025年を生きる我々人類の特権です。
　この生成AIの進歩は、今後も続くと考えられます。　
　AI福祉の課題もあります。が、今回は論じません。
　今日は、この辺りで、筆を置きましょう。

無住心言術道場第33回「日本の国産大規模言語モデルの生成AI作成と、アーキテクチャー」針屋忠道、Facebookの「日本創生」で15回シリーズの連載で大風呂敷を広げた責任で突貫します。これも一種のLoRAですかな。LoRAの説明は、この文章の中で行います。
　まず、最近の劇的な話題は、中国のスタートアップ企業発の生成AI、DeepSeekの登場です。
　なぜ、中国の新興のベンチャー企業である、DeepSeekが、短期間、低コストで、大規模言語モデルの生成AIを実用段階まで開発できたか。
　一見すると、不自然に思えますが。実態は、最近の生成AIの新しい開発の技術が、使われている形であると考えるべきです。
　ChatGPTの登場は衝撃的でした。ですが、ChatGPTが注目を集めた2023年前半から、現在の2025年02月09日までには、二年近くの時間があります。
　この時間の間に、DeepSeekが使っていると予想される、新しい大規模言語モデルの生成AIの開発技術が急速に発展してきました。
　テレビのニュース番組の情報を纏めると。
　1、DeepSeekは専門分野ごとに、モデルを作成していると日本のテレビのニュース番組では語られていました。そして、専門分野のモデルを集める形で、一つの大規模言語モデルの生成AIを作成する。従来の大規模言語モデルの生成AIが万能型の天才を目指していた形式から、専門分野のプロフェッショナルでチームを組む形式への移行です。
　この方が、GPUの輸出規制で、計算リソースの確保が、難しい中国のスタートアップ企業では、合理的な選択肢であると考えられます。
　2、DeepSeekは、最近の研究で、大規模言語モデルの生成AIの作成が行われる際の、無駄になる計算部分を、できるだけ削ぎ落とすことで、計算リソースに費やされる時間を短くしている可能性が考えられます。最近のAIの研究では、極端に性能が落ちない可能性が出ています。
　3、画像生成AIでは、LoRAという技術が在りますが。この考え方は、キャラクターの固定や、特定のアートスタイルの適用などに使われます。大規模言語モデルの生成AIで、このLoRAの技術を使う場合、行列の量を減らして、学習や推論を行う際のパラメーターの数を減少できます。この結果、新しい話題の追加学習も可能になります。
　生成AIに質問すると、最新の話題が出てこないと、不満を感じる人達も居ると思いますが。生身の人間は、既存の知識で勉強する事が、必要な場合が多いです。
　本を例に出せば、少し古くて内容が時代遅れになっていると見なされている書籍の中に、現代でも第一線で通用する、学問的な内容もあります。ソシュールの記号論は、その典型例です。過去の人類の思考の営みが、学問の歴史の中では続いています。
　日本の中等教育の高等学校までの文部科学省の教育指導要領のカリキュラムは、基本的には、極端に新しい内容は含まれません。もちろん、大規模言語モデルの生成AIの様に人類史に大きな影響を与える内容は、直ぐに扱われます。
　日本の次世代のスーパーコンピュータは、大規模言語モデルの生成AIのトレーニングなどを前提としているようです。従来のCPUに加えて、浮動小数点演算を高速に処理するGPU型の半導体を使い、大規模な並列処理を行う事は間違いないと、日本の新聞記事では書かれていました。
　この場合、日本政府が金融庁を介して、日本の民間の市中銀行のデータベースのトランザクションモニタリングシステムの構築に必要な、深層学習のトレーニング済みのモデルを提供するような形式も考えられます。
　もしくは、日本の次世代のスーパーコンピュータを使って、教育分野で使える日本の国産の大規模言語モデルを作成する事も可能です。この場合ではDeepSeekの大規模言語モデルと同じように、各教科の専門のトレーニングを行ったモデルの作成も考えられます。　

今日は、この辺りで、筆を置きましょう。

無住心言術道場第32回「一般人がコンピュータを理解する。そして、他人が作ってくれたソフトウェアや、ソースコードを使用する方法」針屋忠道、四年制大学の情報コースを卒業しています。日本の国立大学故に、日本人と日本在住外国人の税金で勉強させて貰った理由から。今回は、公共心が溢れて、無住心剣術の精神で針屋忠道、突貫します。
　まず、針屋忠道が、四年制大学の情報コースを卒業している時点で、ドン引きにならないでください。一応、教員免許を取れば、学校で情報科を教える資格を持っているだけの話です。
　コンピュータ、サイエンスの学位を持っていても、実際のプログラミングの技術を持っていない人達は多いことも事実です。私も自慢は出来ませんが、簡単なプログラムは書けますが大規模プロジェクトのモジュールのソースコード（プログラム）を自力で記述する能力はありません。
　今回のテーマでは、「UNIXという考え方（The UNIX Philosophy」オライリージャパン社。という本を使って説明します。
　この本は重要です。コンピュータ科学が専門で無い人も、一読を勧める重要な本です。活字は少し小さいですが、144ページなので、簡単に読めます。
　判らないところは生成AIに質問すれば教えてくれます。プロンプトエンジニアリングのテクニックとしては「私は、コンピュータに詳しくないですが、専門用語の○○の説明も含めて簡単に○○を教えてください」などの文章をホックスの中に入れて、生成AIが情報科学の専門用語を、説明する際に、別の情報科学の専門用語を使って更に理解が難しくなる悪い状態の解消が考えられます。
　コンピュータの専門用語の知識と理解が深まれば、その人の生成AIに質問する内容も変化しますし、高度化します。それに生成AIは応えてくれます。生成AIは、人間の教師のように馬鹿にしたりしないので安心してください。
　まず、この本の中では、できるだけ、自分で、プログラムを書かないことを勧めています。理由は単純です。
　他人が書いてくれた、プログラムを利用することの方が、自分でプログラムを書くよりも圧倒的に時間的に短いからです。
　まず、スマートフォンや、パソコンを買う場合、オペレーティングシステムが内蔵されています。NAND型フラッシュメモリです。日本語では正式には不揮発性メモリです。簡単に言えば、電源が切れても情報を保存する半導体です。
　このWindowsやmacOSのオペレーティングシステムは、作る事が困難なプログラムです。
　この場合、ソフトウェアを作る時間を短縮して、お金を出して、オペレーティングシステムを買うことになります。他人が作ってくれたソフトウェアを買うという考え方です。
　ですが、UNIX文化のLinuxなどは、オープンソースのソフトウェア文化で、通信費だけで入手することも可能です。もしくはブラウザー経由のクラウドコンピューティングで、サービスを受ける形です。
　ですが、オープンソースのソフトウェアで、利益を得る場合や、使用頻度が多い場合は、オープンソースのソフトウェアの作者が書いた著作を買って印税の形で、尊敬の念を持って感謝することは人間としての道理です。もしくは寄付です。
　日本人は、無料だと、お金を支払わない、悪い癖があります。
　金銭的な余裕が無い場合は、仕方がありませんが。その場合、後で金銭的な余裕が出来た場合は、お金を支払うべきです。
　経済学全般において、資源の有限性やコストの概念を説明する場合。広く使われる「フリーランチはない」という表現は、世界共通の認識であるべきです。
　誰かが働かなければ、無料で、ご飯を食べることは出来ない。という経済学的な警句でもあります。
　寄付の文化が日本で根付くことが、今後は考えられますが。それは、古くは日本古来から続く、神道の文化であり、仏教の文化への、原点回帰であると考えられます。
　今回はWordpressを使ったホームページ作成の説明はしませんが。
　コンピュータを、日本人の一般人が理解することが難しい理由は。多くを積み上げ型で理解していく帰納法型の学習方法が大きな影響を与えていると考えられます。　
　ブラックボックスとして、スマートフォンの操作方法を覚える事が、コンピュータを理解していると考える人達も多いと思います。
　職業訓練としての技能の再訓練である、リスキリングでは、それで良いと考えられますが、コンピュータをハードウェア面とソフトウェア面の双方から、「ざっくり」且つ「正確」に理解する事は、現在では必須だと考えられます。
　今日は、この辺りで、筆を置きましょう。