shigeru taguchi
@ShigeruTaguchi
小さい頃からぼんやりものを考えるのが好きだったが、いまはなんとかそれを職業にしている。専門は哲学（特に現象学）だが、最近は科学者（神経科学者、数学者、人工知能研究者など）との共同研究が活動の中心になってきた。変なアイデアの生成器として利用してもらえたらありがたいと思っている。
（北大CHAINもよろしく）
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京都着。ムジャラというお店に行ってみた。三種盛り。とてもよい。スパイスがしっかり感じられる。三種の具材（豚キーマ、チキン、ビーツ）の口当たりの変化が楽しいし、副菜もそれぞれ大変おいしく仕上がっている。雑でない上品なスパイス遣いを感じた。
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姉がやっているプロジェクト。
クラウドファンディングもやっているので、ご関心のある方は覗いてみてください。（1日でCHAINクラファンの達成額を超えている……到底かなわない）
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下西さんバージョンはさすがに哲学的だ。しかし、「もしあなたが身体を持ったら…」とAIに尋ねるとき、誰が尋ねても、どのモデルに尋ねても、幾分か感傷的で、幾分か感動的になるのはなぜだろう。まるで人間へのラブレターのようだ。われわれ人間は、有限性に満ちた身体を生きることの美しさや意味深さに、あらためて思いを向けざるをえなくなる。
人間的思考の最良・最深の部分さえ、AIは余すところなく汲み尽くしていくのだろう。それを甘く見ることはできないように思う。
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久しぶりにワタンに行ってみた。たまたま休みだったり、なかなかタイミングが合わなかったが、今日は開店していて、ビリヤニもあった。香りも良く、パラリとした仕上がり、辛さもちょうど良い。札幌でこんなに質の高いダムビリヤニが食べられるとは…。ジャドプールなき今、これは貴重である。価格もリーズナブルなので、学生さんにもお薦めしたい。（チャイもサービスしてもらった。付け合わせのグレービーも美味しい。）
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ボタン押しの「長さ」が確信度を反映する、という研究。確信度研究では知覚判断 → 確信度評定という流れがよく用いられ、確信度評定のボタン押しが始まるまでの時間長が確信度を説明することは知られていた。この研究では、さらにボタン押しの長さ（ボタンを押し下げてからボタンを離すまでの時間）も確信度と関係すること、ボタン押しの長さとボタン押し開始までの時間長は、確信度のそれぞれ異なる成分を説明することを報告。
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改造社の山本実彦がアインシュタイン招聘を決意するきっかけとなったのは、ラッセルと西田幾多郎の推薦だったはず。
1922年のアルベルト・アインシュタイン博士が来日したときのもの。博士の隣にいるのは妻エルザ。雑誌『改造』の招聘で日本を訪れました。
博士はこのときの食事で、畳の座敷に座ることに苦労したという記録を残しています。
来日中の船上でノーベル物理学賞の受賞が発表されたことでも有名です。
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瞬間、瞬間の死。田辺的
強烈に生きることは常に“死”を前提としている。“死”という最もきびしい運命と直面してはじめて“いのち”が奮い立つのだ。“死”はただ生理的な終焉ではなく、日常生活の中に瞬間瞬間にたちあらわれるものだ。
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本は喰われて、捨てられる… 欧州の古書店に入る不可解な大量発注─その裏に潜む「AI」の存在
>「中古書籍が買い取られ、デジタル化された後、人工知能（AI）の言語モデルを学習させるために利用され、その後、著作権法に準拠するために破棄されている」と伝える。最初にこの件を暴き出したのは、ドイツやスペインの書店だった。
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哲学もそうでありたい。
たしかに言われてみれば「芸術は役に立たない」という価値基準があることによって、むしろ芸術が役に立つか立たないかという価値基準そのものを必要としないセーフティネットであることの証明になっている。役に立つことを証明し続けなくていいのが芸術である。
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つづいて、第61回のCHAINセミナーのお知らせです。「注意の自発性起源の探索」塩入諭先生(東北大学総合知インフォマティクス研究センター)
7月28日（火）15:00-16:30
会場: 3階 CHAINセミナールーム
オンライン参加のみ要登録。
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次回のCHAINセミナーのお知らせです。第60回：「動的な知覚を測る： 錯視から探る時間特性」 金子沙永先生(北大文学研究院)
7月27日（月）16:00-17:30
会場: 3F CHAINセミナールーム
オンライン参加のみ要登録。
金子先生にはCHAINの兼務教員も務めていただいてます。
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今日は早稲田時代の先輩後輩と食事をする機会があったので、ムンバイ四谷店に行ってみた。初めてだったが、かなりよかった。シャヒムルグのような白いカレーはチキンの旨みがよく出ていてよかったし、ライタもプーリーもよかった。野菜のサブジだけちょっと残念。ちょっともらったドーサもおいしかった。
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久しぶりのヴェジハーブサーガ。たまにはヴェジビリヤニもいいものだ。フワフワのダムビリヤニ。辛味は結構強い。香りは華やか。量もランチとしては多すぎず、ちょうど満足できた。月・金限定のビリヤニをちょうど食べられたのはよかった。
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今日は一橋ICSの先生方にお声かけ頂き、「知識創造のフロンティア」というシンポジウムに登壇させて頂いた。
『一橋ビジネスレビュー』に書いた論文を元にしている。
少し内容を詰め込みすぎたかと心配したが、幾人かの方からポジティヴな反応を頂き、ほっとした。
野中理論には以前から私なりに親しんできたが、今日は生前のビデオを見たり身近で接した方々の証言を色々と伺い、野中郁次郎という人物自身が、「暗黙知の塊」のような人であり、彼の著作や言動からまだまだ多様な新しい「知識創造」が可能になるのではないかという印象をもった。
あらためて、野中郁次郎という「人間」自体が魅力的だったのだということがよくわかり、その影響力の源泉の一つが垣間見えた気がする。
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ホテルの窓から見た風景が、AIで「東京らしい風景の画像を生成してください」と頼んだかのような風景だった。左の方にスカイツリーまで見える。
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とても大事な指摘。
私の場合、哲学的に自分の考えたいことを考えるというのがそれで、誰も聞いてくれなくても、どこにも発表しなくても、無人島に一人流れ着いても、独房に監禁されても、これがあればとても満足できるだろう、と思っている。
現に、どこにも発表する当てのないノートが膨大にあり、「これ一体どうするんだ」と自分でも思うが、あまり真面目にどうにかしようという気もない。
そんなふうな仕方で実現できる価値もあるということは、知っていて損はないように思える。というか、そういうタイプの楽しみを知らない人には、「楽しいよ」と知らせてあげたい（もちろん、哲学でなくても全然構わない）。
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結局のところ、誰にも理解されなくてもいいから深く安らげる好きなものやことがあるというのは、世界と自分に対する基本的な安全感や信頼感を形成することに直結する。
趣味があるという話ではなく「ここに戻れば自分は大丈夫だ」と思える場所を自分の内側に持っているということだから、どんな出来事が起きようと自分の存在そのものまで揺らぐことはないし、誰かに評価されることでも、誰かに必要とされることでもなく、自分と世界が静かにつながる回路を持っている人は、それだけで孤独をすべて敵として感じなくなる。
どこかでこの土台を築くタイミングを逃してしまうと、いくら友人や家族に囲まれていても、根本的な孤独感は埋まりにくい。人との繋がりそのものが、自分を支える土台ではなく、土台の代用品になってしまうから、誰かが離れるたびに世界そのものが崩れるような感覚になる。本来、人との繋がりは人生を豊かにするものではあっても、自分の存在を丸ごと支える唯一の柱ではない。
誰にも理解されなくても深く安らげる何かを持つことは、孤独をなくすためではなく、孤独があっても自分を見失わないための、一番深い意味での安全基地になる。孤独耐性とは、孤独を我慢できることではなく、孤独の中でも世界とのつながりを感じられること。
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「基礎学力が大事」と、何度言えば分かるのだろう。
AI時代に必要なのは、まず文章を正確に読み、数理的に考え、出力の誤りを見抜く力では？その数学や国語の授業時間を削って、AIの使い方を教えるという。
しかもAIは数か月単位で劇的に変化する。学校で学んだことなど、卒業する頃には使い物にならない可能性が高い。流行の技術ではなく、変化しても陳腐化しない土台を教えるべき。
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文明史的な視野をもった哲学の行為に再び光を当てなくてはならない。私もふたたびこの次元の作業をやり始めて世界に問うていこうと思う。
研究者らによると、人間とAIの混合チームは「人間チームとAIチームの平均」にはならず、どちらとも違う独自のふるまいをする、とのことです。
人間とAIが混ざった集団は、人間が新規性を発揮し、AIが継続性を保つため、結果として「多様性」を維持できるそうです。
一方で、AIだけの集団は放っておくとアイデアがどんどん均質化し、人間だけの集団もゆっくり同調していきます。
ただし、混成チームのボトルネックは人間とAIをつなぐ部分。
AI同士の通信は高速でほぼ無損失なのに対し、人間とAIの間は翻訳やハルシネーションでノイズが多いです。
また、集団の「中心に座る」のが人間かAIかで集団の運命が変わる、という指摘もあります。
さらに、チーム内のAIの割合も重要で、少数のAIは人間集団の協調を改善する一方、人間が少数派になると信頼と共通理解が崩れて性能が落ちると考えられています。
AIエージェントが組織に入り込む今後、「誰をどこに配置するか」「人間とAIの接点をどう設計するか」が集団の知性を左右する設計変数になる、と研究者らは論じています。
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20年以上大学教員をやっているが、学部1年前期科目のレポートとしては今までで一番面白かった課題の一つになった。
プロンプトへの履修生の熱量がすごい。特に自分の趣味や興味を題材にして可視化を試みた人たちの「こういうデータをどこかから検索してきて」「こんなデザインで図表を描いて」（続
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