本 涙の理由

今週のお題「読書の秋」

「涙の理由」茂木健一郎さんと重松清さん対談。

「泣けた」と「泣ける」の違いが重松さんの問題意識の始まりだった。「泣けた」は、” 自分のオリジナルな経験としての涙 ” の可能性があるが、「泣ける」はある一定のタイプの感情を持つものの選別であり、誰にとっても同じな製品のような涙であると。

涙の理由

涙の理由はいくつかあるが、一つは痛さからの涙。そしてもう一つ思いつくのは感動としての涙。その感動の涙には「泣ける」涙以外にも、生涯で一度も流さないかもしれないけれど、とても貴重な涙があるという。

それは、人生のパズルのピースがカチッと嵌った時だけに、訪れるかもしれない貴重な経験としての涙。 それは、自分の存在を超えた何かに出会い、それまでの人生の意味と、これからの新たな可能性を感じたときに流される涙だと。

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そういう生き方を称して、「長編小説的生き方」という言葉を個人的に提案したい。この本に出てくる長編小説の定義は、村上春樹さんや宮崎駿さんのように、作者も最初は結末を知らないで作り始める物語のこと。

（最初から枠組みを設定したり、自分を安全圏に置くのではなく）目の前にある物事に対して、自分自身をも賭け金としながら、一つずつ丁寧に向き合っていくことで、結果的になんらかの形につながっていくという生き方。もしくは仕事の仕方。ゴールは見えないし度胸もいるけれど、自分を超えたモノゴトに出会え得る、茂木さんたちのいう感動の涙に出会え得る生き方になっていると思う。

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 茂木さんの問題意識は、「その感動の涙を流せる人生を送ることが、ネット社会のフラット化やグローバル化に対する唯一の対抗軸だ」と結論した。

人生で一度流すか流さないかぐらいの涙を基準に生きようという潔さ自身が、その人の人生を作っていくのだと思う。

僕は「長編小説的生き方」でその涙を目指そうと思う。

本 伝えることから始めよう

「伝えることから始めよう」髙田明さん著。

ジャパネットたかだの髙田さんがその半生と、得たものを綴った。髙田さんはいつも「今」に集中する。「今」を大事にするからこそ、それまでにないリアルタイムのテレビショッピングを思いついたのだと。そしてその生放送で自分がTV画面の中が話している最中にも、その話が視聴者にちゃんと伝わっているのかどうかが、即座にかかってきた注文の売上の数字として刻々と表われるのだという。

伝えることから始めよう

髙田さんの話は、なにかの修行のように思えてくる。過去も未来もなく、ただ目の前の相手にいかに満足してもらえるかを、ひたすら追求する。そのあり方が企業体質にもなっていて、目標がなく、他社と比較せず、自己更新を続けるという。

企業としてとっても珍しいけど個人的にはすごく魅力を感じる。ってか、このやり方ってすごく自然なことじゃないだろうか？世界がすごい速度で変わっているなかで、数年後の目標を立てることにどれほど意味があって、目標をたててしまったばかりに、縛られることのほうが多くなってきているんじゃないだろうか。

この方法論を聞いて思いつくのが脳科学者の池谷裕二さんの研究法。仮説を立てずに目の前の ” 脳 ” が「より分かるようになるかもしれないアイデアや新技術」をひたすら試しまくっていって、出た結果から脳の新しい知見を得ていく。

池谷さんのやり方は単年度予算が取りにくく、いつ論文になるかも分からず、現行の科学を支える制度には馴染みにくい問題があるのだという。しかしそれを超えるメリットがあるという。仮説がないので研究者のバイアスがなくなり、仮説を立証したいがためのデータの辻褄合わせもなくなり、出てきた結果の意味をすべて生かすことができる・・・だっけかな。

結論。髙田さんは「目の前にあるものから始める」という人生のスタンスが、たまたまテレビショッピングに発展したために、自分が一番知られている形として「伝えることから始める」というタイトルになったと。

本 マチネの終わりに

「マチネの終わりに」平野啓一郎さん著。

 これはやはり幸せな話だと思う。

どこにでもいる愛し合う人たちがいて、それぞれが抱える問題があり、さらに相手の悩みを受け止めたいけど、自分の悩みは相手に背負わせたくないという葛藤があり。その遠慮がまた相手を傷つけて。そこに第三者の思惑が絡んできて、二人は望みとは違う人生を歩み始めてしまう。ある時、ふと気づくとそれぞれが別の形の、望んだものとは違う形の幸せを実現してしまっている。

全部の願いは叶いはしない。一番の願いが叶うかどうかも分からない。他人の邪魔を呪うこともきっとある。あの時、こうだったら…という思いを噛み締めながらも、その時に出来ること全部やったか？と言われればきっと黙るしかない。

理不尽さも含めて、二人がそれぞれに人生を受け止めているからこそ、この話が幸せな印象を与えるんだと、やっと分かった。 

マチネの終わりに

 個人的な経験で、遠距離恋愛をしてたときにメールの不具合が二人の関係に響いたことがあった。セキュリティ・システムが知らないうちに変更されたせいで、いままで届いていたメールが届かなくなり、お互いにメールを送ってるのに全然返事がこないことにやきもきしつつ、忙しいのを邪魔するのも悪いしと遠慮しつつ。

じゃあ電話してみればよかったのに、もしくは気になるなら直接会いに行けば良かったじゃん？というのはその通りだと思う。でも、その時は連絡が取れないことがたいしたことだと思わなかった。これはちょっとしたことで、すぐになにか原因（忙しさのピークが過ぎて返信がくるとか）がわかって解決するだろうと思っていた。

振り返ってみるとそれは結構重要なターニング・ポイントだった。メールトラブルの話は解決したのだけど、心に大きな傷を残した。お互いに相手が悪いわけじゃないのは知っているけれど、心に受けたダメージが帳消しになるわけでもなかった。

その後、僕側に問題があって別れてしまったのだけど、メールトラブルは別れるに至る上で少なくない役割を演じたと思う。（その時はメール会社の人を「なんてことをしてくれたんだ！」と結構恨んだ）

そして僕はこの個人的な経験をまだ、幸せな過去として捉えることができずにいる。またいつかこの本を読む時に、もしくは死ぬまでに幸せな経験として捉え直せるようになるのが個人的な課題だと思っている。

本 経済数学の直観的方法

「経済数学の直観的方法」長沼伸一郎さん著。

マクロ経済学の数学的な根本を、科学の発達の歴史に応じた理解で紐解いてしまう。こーゆー本に出会えるのは本当に幸せ。

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すべては1661年のフェルマーの原理が始まり。それは「光はそのかかる時間が最小限になるように、水の中やガラスの中の進む経路を選ぶ」というもので、この原理を当時の人々は神の摂理の現れだと考えただろうと。そこに２体問題を解決する天体力学の発達と微積分の発見が加わって、最小値を求めるラグランジュアン力学が続き…（経済の）動的平衡理論までは大筋理解できてしまう。（高校までの数学はがんばって追う）

つまり、経済政策を決めてる人たちの頭の中にあるのは、２つの要素の最大効率（もしくは無駄を最小限）にすることを、頭のなかでトレードオフして考えているのだと。天体力学とフェルマーの原理から基本形はなにも変わっていない。ちなみに３つ以上の要素の最適解は基本的に解けないことも、フェルマーの時代から変わっていない。

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経済数学の直観的方法 マクロ経済学編 (ブルーバックス)

余談として、社会現象から大づかみで帰納法的（マクロ的）にその構造を理解するケインズがヨーロッパではokなのにアメリカでは受け入れられず、ミクロ現象（個人）から演繹してマクロ（社会）に繋がるまでの理屈を確立できたときにアメリカで受け入れられた、という話はメカラウロコだった。

著者は言葉にしていないが、帰納的か演繹的かという手法の選択の仕方が、カトリック（ヨーロッパ）とプロテスタント（アメリカ）のそれぞれのイメージに合ってる気がするのは自分だけか。

さらにこのイメージの続きとして、「個人をたしても、集団（だけが持つ力）にはならない気がするけど、そこはアメリカ的にはOKなのかな？」と直観的に思ったのだけど、その発想は福岡伸一さんの「世界は分けてもわからない 」や「動的平衡」が自分に深く浸み込んできたからそう思ったんだなと。感慨。

ちなみに現在流行りのDeep Learningの発想は、ミクロな現象（ニューロンの一つ一つの振る舞い）を演繹させて、マクロな現象に繋げるという方法論だが、まさにこれはアメリカ的だと思う。もしこれが行き詰まったら、そのあとは理屈から言えば、マクロからの帰納的なAIの発想の余地は残されていると思う。それが出来るのはヨーロッパ人や日本人などかもしれない。

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一つのアイデアを理解することで次々に考えることが増える、本当に面白い本に出会った。

PYCON JP 2017に参加（プログラミング勉強会）

PYCON JP 2017というプログラミング勉強会に参加した経験をまとめておきたい。

今年2017年は参加者とスタッフ合わせて800人超が早稲田大学の一角に集まって、二日間に渡る発表や交流を行った。

PythonというプログラムはAIやビッグデータの処理から、IoT（電子機器の操作）まで幅広く対応しているのが特徴で、それだけに演題テーマも多岐にわたっている。そのため200人は入る教室が３つ同時に稼働して、それぞれPythonに関連した最先端の知見や、業務や研究での利用方法など30分間説明しまくる。話の途中でも30分ジャストで問答無用に切られるのが心地いい。演目の１／３は英語なので大変！！

 

印象に残った１つは、Amazonが提供しているサーバを借りて、そこにプログラムを乗っけて、手持ちのパソコンはデータの窓口だけをするという処理の仕組み。概念としては知ってたけどそれを業務でガシガシ動かしている人の話を聞いたら、初めて聞く要素や名前が多すぎて、英語の発表よりもついていけなかった。。。

もう１つはIoT系の発表で、バックトゥーザ・フューチャーのドクの若い頃「キャラ」で、演目は何でもいいから彼に話をさせて、自由に動き回させることがPython界というか日本の幸せになるだろうと思える何かを持っていた。

 

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発表から視点をかえて会の周りに目を向けると、提供される弁当が美味しいのがけっこうすごい。５、６種類から選べて二日間ともランチには気合が入っている。さらには1日目の夜はパーティがあって料理とビールが振舞われるし（ベジタリアン向けやハラルもある）。３時のお茶もあるし、朝はサンドイッチ弁当も非公式に配られている。

 

そしてお昼の時間や休憩時間を通して、スポンサー企業との交流や求人募集が行われている。中身は知らない。

 

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とても刺激になったし楽しかったんだけど、やはり一傍聴者ではダメなことが分かった。他人に伝えるべきモノを持っている人はスピーカーになって壇上で話している。何かを持ってても発表審査に落とされた人たちがいて「落ちた人たちによる事前飲み会」まで開かれている。

誰でも何かを持っている人と繋がりたい。持ってない人は繋がれない。当たり前。本当にこの会を楽しめるのは自分から持ち出して何かを提供した人。

そのことが分かってから、基調講演の意味や、振る舞いの基準が分かった。Pythonというプログラムを使っている人たちが集っているのだけど、誰もが当事者意識を持って、勉強会も盛り上げて、Pythonというプログラム全般を盛り上げていかないと、Python界自体が没落していって、趣味や仕事自体がなくなってしまう。そんな恐怖感が底の底にありつつ、やるなら楽しくやろうよ！というのが弁当の美味しさに現れてたりするんだろう。

 

二日目の基調講演はオープン・ソース・ソフトウェア（OSS）をみんなで作っていこうという話だった。話の内容より彼の問題意識が最初わからなかった。なぜ、OSSを手伝わないといけないの？というのが正直な最初の感想だったが、それは当事者意識がなかったがゆえの発想で、彼にとってはOSS当事者を一人でも増やさなければならないことは自明の理だったんだと。その当事者意識がPythonというプログラムに関わる人たちの根底にある発想だったんだなと。当事者意識を持った人たちの集まりならば、ちゃんと自分が属したら楽しいに決まっている。

 

明日は今回初めて自分が関われる、一日でプログラムを書いて何か成果をあげる「スプリント」という最後のイベント。何かを提供できるだろうか？

本 人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか？

「人工知能はどのようにして「名人」を超えたのか？」山本一成さん著。

将棋AI「ポナンザ」の作者である著者の視点による、人工知能の現状を一冊にまとめたもの。読んで思ったことを書く。

現状のAIには「論理が全然ない」というのは本当のこと。ポナンザは一兆局面分の将棋を学習して最強だけど、「この局面だったらこの手が一番確率高いよね？」ってことをディープラーニング他で学習して、勘（確率）で予測をいうことはできるけど、それが「なぜか」は知らない。「論理」を使ってないから。やたらめったら勘がよくて「結果上手くいってるからOK」なのが今あるAIの一般的傾向。

おそらく「論理」と「ディープラーニング（深層学習）」を組み合わそうという研究は鬼のようにあるんだけど、どんな「論理」をどれだけ組み合わせるか？の部分に、その研究者の限界が反映されてしまって（誰がやっても）、「ディープラーニング」単体で使ったAIのほうが成果が出てしまうのが現状なんじゃないのかな？

それは例えば、人が一生生きていく上で出会うときの判断（＝論理）をすべて最初に教え込もうとしたときに必要なルールの量と、その優先順位が想像がつかないのと同じ。

人工知能はどのようにして 「名人」を超えたのか?―――最強の将棋AIポナンザの開発者が教える機械学習・深層学習・強化学習の本質

 また、実際にAIを触ってないと伝わりにくいけど大事なのは、現在の人工知能が機能する上では「探索」と「評価」のセットが必要であり、「探索」部分は人間のプログラマが担っていて、AIが自分だけで行うのは評価の部分だけであるという話。

これは１歳児にご飯をたべさせることが比喩として近い。食材をたべやすい均等なサイズに切って、熱くもなく冷たくもなくして、口元ぴったりにスプーンで運ぶ（全部が探索）と、やっと子供（＝AI）はその食べ物（＝DATA）を食べる（評価）してくれる。

リアルな話でいうと解答用紙を自動採点させる場合、解答用紙のどこに何番に対応する答えが書いてあるかを人間が指定して、その箇所をクローズアップして、読みやすい大きさの画像に切り取り、いつもと同じ濃度に加工して、回転やズレを修正して（この全部がプログラムという探索）、やっとAIはそれを処理（評価）してくれる。

逆にいうと、その「前処理」＝「探索」のところまでAIが自分で出来るようになった瞬間に、AIは人類が全く手のとどかない何かの高みに登ってしまうだろうと思う。それは数年単位のように徐々に変わるのではなくて、ほとんど、ある日突然みたいな。

そうなったときのために、人間を守ろうとするロボット三原則のような「論理」をAIに組み込もうとするのはきっと筋目が違うだろうと思う。普通に「論理」が使えることがロボットにとって役立つから共生みたいな。

本 「他人」の壁

『「他人」の壁』養老孟司さん、名越康文さん対談。

この手の本はさらっと読めばさらっと流れるし、ノートに書き写して読むと壁にたくさんぶちあたる。

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結論からいうと、「他人が分かる」なんてことを期待すると余計に物事はうまくいかなくなるよと。

おそらく人間の内面の大部分は無意識で、意識は氷山が海の上に出てる部分くらいしかない。その無意識の部分は自分でも分からないし、他人のはもっと分からないから、お互いの「違いのサイズ」すら分からない。それでも意識は「同じ」を見つけたがるので、わずかに見える意識の中から同じ部分を探して、「他人をわかる」という。

で、失敗する。

そしてこの ”意識 ” にとって「意味のある」ものだけを集めたのが、都市であり、最たるものがオフィスになり、会議室になる。そこには意味のないものは置かない。置けない。石ころが会社の中にあるとものすごく異物に見えるのはそのルールで見てるから。

「他人」の壁 唯脳論×仏教心理学が教える「気づき」の本質 (SB新書)

ここからは感想なんだが、現代の先進国では多くの人が都市で、会社で長い時間を過ごして、意味のあるものだけに囲まれて、ちっぽけな意識だけを使って長い時間を過ごしている。

意識ばっかり使っているから「わかる」の範囲が小さくなり、きっと「分からないこと」が増えてるんじゃないだろうか？

二人が山へ行け、森行けと言っているのは、その場所で全身で「わかる」時間を過ごせば、「他人の壁」はそのままに、他人とうまく付き合っていくことができるだろうよと。

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 この本を読むときでも、さらっと読むとおそらく意識だけが働いて、 ” 今の自分にわかる所 ＝自分と同じ所 ” だけに反応して、だから早く読めてしまうんだと思う。書き写すと、「手」が、筆者と自分の思考のリズムやニュアンスの差を「写し間違い」という形で教えてくれる。つまり、” 今の自分と違う所 ” に反応できるようになる。

そしてこの「写し間違い」は言葉では解消されず、経験のうちに少しずつ埋まっていくものだと思う。