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Chaotic Neutral

左にも右にもよらず、自由な生き方探し。

オリンピックと野球


結論からいいますと、2012年でオリンピック種目から野球が外れることになっているのはいいことです。

オリンピックで使われる野球ボールと、日本国内での試合で使われる野球ボールは違っていて、オリンピック用のほうが重い。

日本国内でのピッチャーマウンドは高さは33cmであるのに対し、オリンピックでのピッチャーマウンドの高さは25cmで、かなり低い。

オリンピックに向けてピッチャーが投球フォームを変えると、国内での試合に出る前に投球フォームを元に戻すことが必要になります。

好調だったピッチャーが、オリンピックを機に不調になることもあり得るので、オリンピック用の改造なんて、ピッチャーはあまり気が進まないに違いない。プロ野球選手はオリンピックで稼ぐのではなく、国内のリーグ戦で稼ぐんです。

ボールも、ピッチャーマウンドの高さも、その他あらゆる相違点も、今後は全部オリンピック基準に合わせようという合意が野球界に形成されない限り、オリンピックで野球なんてやらないほうがいい。

2016年オリンピックでの野球復活に反対します。

語学 ― 英語 ― to 不定詞 or 動名詞?


動詞の後に、to 不定詞が来る例:

  • I hope(1) to be(2) in time. (私は時間に間に合うことを望む。)
  • I want(1) to ask(2) you a question. (私はあなたに1つ質問をしたい。)
  • I intend(1) to help(2) you out. (私はあなたを助け出すつもりだ。)

希望や意図を表わす動詞の目的語には、動名詞ではなく、to 不定詞が多い。

動詞の後に、動名詞が来る例:

  • I remember(2) meeting(1) him there.

(1)と(2)は行動の順序を表している。to 不定詞は動詞よりもちょっと後のことを、動名詞は動詞よりちょっと前のことをあらわすのに使われることが多い。

to 不定詞を使う場合と、動名詞を使う場合で、意味が大きく変わるものもある:

  • He will stop(2) smoking(1). (彼は煙草を吸うのをやめるだろう。)
  • He will stop(1) to smoke(2). (彼は立ち止まって煙草を吸うだろう。)

行動順序についての法則はここでも当てはまっている。

動詞の後に、動名詞が来る他の例:

  • They enjoyed dancing. (彼らは踊ることを楽しんだ。)
  • We practiced singing. (我々は歌うことを練習した。)

踊ってから後に楽しむのでもなく、楽しんだ後に踊るのでもない。踊ることと楽しむことは一体となって、同時に実行される。そういう場合も、動名詞を使うことが多い。

一見例外のようなものもあるが …

  • He ceased to smoke. (彼は煙草を吸うのをやめた。[そして、その後、彼は喫煙していない。])

「stopped smoking」と「ceased to smoke」には違いがある。

「stopped smoking」では以前の喫煙を過去のある時点でやめただけで、その後、再び喫煙をするようになったかどうかはわからない。しかし、「ceased to smoke」は、喫煙をやめた後、喫煙していないことを表している。後のことが重要なので、to 不定詞が使われている。

どちらでもよさそうなものでも、微妙な違いがある。

  • It began raining. ([雨が降りそうな状況で、]雨が降り始めた。)
  • It began to rain. ([単に、]雨が降り始めた。)

だから、突然の雨に驚いた時には、「To my surprise, it began to rain.」

ジョギングをしながらだったら、「I like jogging.」

語学 ― 英語の動詞、日本語の動詞


  • I drew a map. → 私は地図を描いた
  • I drew the veil over my face. → 私はそのベールを顔に被った
  • I drew closer to the table. → 私はテーブルのもっと近くに移動した

英語の"drew"である部分は、日本語の"描いた"、"被った"、"移動した"に相当している。

  • 私は約束を守った。 → I kept my promise.
  • 私は規則を守った。 → I followed the rule.
  • 私は彼女を守った。 → I protected her.

日本語の"守った"は、英語の"kept"、"followed"、"protected"に相当している。

英語の単語と日本語の単語は、1対1の対応関係にはない。

英語では、動作の形が似ていれば、同じ動詞で表される。"draw"は何かが別の何かと擦れ合いながら移動する形を表しているので、筆記用具と紙が擦れても、ベールと顔が擦れても、足と床が擦れても、"draw"という動詞を使って表現される。

日本語では、動作の結果が似ていれば、同じ動詞で表される。約束を守ること、規則を守ること、彼女を守ることは動作が全く似ていなくても、約束、規則、彼女がダメにならずに済むという結果をもたらすので、"守る"という動詞を使って表現される。

Windows Powershell ― 人工知能開発に至る(ことを諦めない)長い道 ― II


PS H:\> [float]"1.1" + [int]"1" 2.10000002384186
PS H:\> 

文字列"1.1"をFloat(浮動小数点)型の数値にキャストし、文字列"1"をint(整数)型の数値にキャストし、両者を加えてみた。計算誤差が生じています。

PS H:\> 1.1 + 1
2.1
PS H:\> 

単に2つの数値をを足すと、大丈夫のようです。

PS H:\> (1.1).gettype()

IsPublic IsSerial Name                                     BaseType
-------- -------- ----                                     --------
True     True     Double                                   System.ValueType


PS H:\>

つまり、Powershellでは数値1.1のデータ型はデフォルトでDouble(倍精度浮動小数点)型になっているのです。

PS H:\> (1 / 2).gettype()

IsPublic IsSerial Name                                     BaseType
-------- -------- ----                                     --------
True     True     Double                                   System.ValueType


PS H:\>

整数 / 整数が整数にならない場合、自動的にDouble型に変えられます。

株価データは全部整数なんですが、先々に商品先物まで扱うことを視野に入れれば、整数だろうがなんだろうが、数値は全部Double型で扱っておいたほうがよさそうです。

 


さて、人工知能の話です。

実際の脳では、知覚も複雑な神経回路で実装されているんですが、その部分は知能とは直接関係がない。つまり、データに対して最初に興奮するノード ― 今後、"Pノード"と呼ぶことにしましょう ― は特に神経回路を真似なくてもよさそうです。

また、システム全体の成功と失敗を認知するRノードも、株の売買を対象としている限り、やはり神経回路を真似しなくてもいい。

Pノードから興奮を信号として受け取り、他のノードへの信号を伝えるCノードのみを神経回路のようにつなげばいいのです。

第552回「幽霊っていると思う?」


こんにちは!FC2ブログトラックバックテーマ担当ほうじょうです。今日のテーマは、「幽霊っていると思う?」です。この季節になってくるとテレビで盛り上がるのが心霊番組。幽霊を見たーとかいるわけない!といったような話題があがりますねー。ほうじょうの兄弟が昔、トンネルの中で白い格好の女の人が道のど真ん中に立っていた... FC2 トラックバックテーマ:「幽霊っていると思う?」

心の中の肉体の形の記録が他人に見えると、そいつが幽霊です。

いるのですよ~。

でも、怖がらなくてもいい。

肉体から離れた魂は、幽霊を引きずりながら、あちこちをうろちょろするものです。

ちょっと記憶力のいい人なら、そういうときのことも覚えています。

経済思想と経済実態 ― 再配分銀行試案


前提と背景

中央銀行は景気が冷え込むと、金利を下げ、銀行に資金を提供する。さらに、中央銀行における各銀行の口座を水増しして量的緩和まで行うことがある。

しかし、中央銀行のこの金融政策で、直接潤うのは銀行のみであり、銀行が産業に積極的に出資しなければ、冷え込んだ景気は暖まらない。政策金利が長期金利を大きく下回ると、銀行は国債を買うだけで確実に利益を上げることができるようになるので、産業への積極的な出資はむしろ起こりにくくなることがある。

仮に銀行が産業に積極的な出資を行っても、産業が国内労働者の生活を底上げしてくれるとは限らない。銀行からの出資を、産業は外国での工場や営業拠点の確保に使うかもしれない。

銀行は融資を行うことで、利子を稼ぐ。つまり、銀行による積極的な融資は、より大きなデフレ圧力を時間差で生じさせることになる。現実には通貨の購買力は長期下落傾向にあるが、これは債権が不良化するためである。金融緩和の純額は、不良化した債権の総額に他ならない。

つまり、現在の資本主義システムで、債権の不良化と債権放棄は、好景気の後に不可避に発生してしまう。不良債権問題の本質は、債務を減免してもらえる者とそうでない者の間の格差なのだ。

再配分銀行

再配分銀行は、通貨発行権を持つ。

再配分銀行は、自国通貨建ての市場で、株、債権、不動産証券、商品先物など、広範囲な銘柄で基調に追従する長期ポジションを取る。

経済状態が良好で、投機市場の値動きが穏やかであると、再配分銀行は損失を被り続ける……つまり、通貨を市場に供給し続ける。経済状態が良好なのだから、通貨はすぐに投機から投資に流れ、産業育成の力となる。再配分銀行は通貨発行権を持っているので、いくら損失を被っても破綻しない。

経済が過熱し、株価などが一方的に上がり続けると、再配分銀行は買いポジションで利益を増し続ける……つまり、市場から通貨を吸収し続ける。再配分銀行は通貨を破棄処分することで、この利益を放棄し、市場を冷やす。過熱が終了すると、再配分銀行による通貨吸収も自然に止まる。

経済が冷え込み、株価が一方的に下がり続けると、再配分銀行は売りポジションで利益を増し続ける……ここでは、巨額の富を持っている株主などから、再配分銀行が通貨を吸収する。再配分銀行は、この利益を低所得者に配分する。

Windows Powershell ― 人工知能開発に至る(ことを諦めない)長い道 ― I


株の売買のうち、デイトレードより長く、中長期より短いものがしんどくなってきた。

デイトレードはあまりに期間が短いので、圧倒的な利益を上げ続ける少数のトレーダーがいても、トレーダー全体の手法はそれほど進歩しないので、平均よりもほんのちょっと賢ければ稼げる。

スウィングトレードでは、毎日の相場が終わった後、チャートをじっくりと眺め、コンピュータでじっくりと分析できるので、手法の進化が著しい。ある手法で稼げたとしても、長続きしない。ずっと有効な手法は確かに存在するが、その手法が使える条件が整う局面が減ってしまう。手法をどんどん変えていかなければいけない。

そこで、人工知能でも作ってみようと思ったよ。

なぜだか、LISPやPythonではなく、Powershellで!

まずは、株価データの読み込みから。2497.txtはタブ区切りテキストファイル。

$RawData = type 2497.txt
$StringData = @()
foreach($i in $RawData){
	$StringData += , $i.split("`t")
}

この , $i.split("`t"), を思いつくのに、8時間もかかった。以下のことをやってようやく気がついた。

PS H:\> $a = (1, 2, 3)
PS H:\> $a[0]
1
PS H:\> $a = , (1, 2, 3)
PS H:\> $a[0]
1
2
3

","は配列を作る演算子なので、","に配列をくっつけると、配列の配列を作れる。


タイトルに"人工知能"が含まれているので、人工知能の話も … 目指すのは、遺伝的アルゴリズムじゃなくて、ニューロ。

我々人間はお脳の方を使って考えている。けれど、脳の各細胞は自分が何をやっているのか知らない。脳細胞の集合体が成功すれば快楽が、失敗すれば苦痛がホルモンで伝えられ、細胞と細胞がつながったり、細胞が死んだりする。

ニューロな人工知能でも、成功につながる信号を出したノードと、失敗につながる信号出したノードを個別に区別しないほうがいい、はず。