エクセルでもできる一番簡単な人工知能の作り方
こんにちは。
リリア・セルケトールです。
今日は簡単な人工知能の作り方をご紹介します。
人工知能の中にもいくつか種類がありますが、その中の教師あり機械学習の一つ、最近傍法についてご紹介します。
教師あり機械学習についてですが、あらかじめ答えが分かっている問題をいくつか機械に学習させることによって、機械に問題を解く力を与えて、答えの分からない未知の問題を解かせる試みのことです。
ちょうど先生が生徒に対して授業をするようにして学習させることから、教師あり機械学習と呼ばれています。
具体例を挙げるとしたら、あらかじめ分かっているリンゴとミカンの特徴をひたすら学習させて、リンゴかミカンかよく分からない果物が来たときに、その果物の特徴からリンゴかミカンかを機械が識別するということです。
では、最近傍法についてご紹介しましょう。簡単にいうと、あらかじめ答えの分かっているあるものと、どれだけ特徴が近いかで識別する仕組みになっています。
実際に見た方が早いかもしれません。
せっかくやるならリンゴかミカンの識別問題は面白くないので、ある人の性癖識別問題にしましょう。
今回の目標はAさんが好きだと思うキャラか、普通だと思うキャラか予測するモデルを作りたいと思います。
好きか嫌いかを決める特徴量としてスリーサイズを使っていきたいと思います。
あらかじめAさんにアンケートをとり、好きか普通か分けてもらいました。
それが以下の表になります。
ウエストを縦軸、バストを横軸にとりグラフにするとこうなります。
赤丸が好きなキャラ、青丸が好きなキャラを表します。
最近傍法は、ある未知の点があった時に好き（赤）か普通（青）か、どっちにより近いかで識別を行います。
実際にやってみましょう。
予測対象としてキズナアイさんです。Aさんは好きなのでしょうか。普通なのでしょうか。
公式データだとスリーサイズが85、59、83です。
キズナアイさんのデータと、それぞれの既知のデータから距離を測ります。使用する距離はいろんなものがありますが、今回はみなさんお馴染みのユークリッド距離を使います。高校で出てくる三平方の定理を使うアレです。
エクセルで行う場合は=SQRT((B2-$G$3)^2+(C2-$H$3)^2+(D2-$I$3)^2)で入力して、下に引っ張るとそれぞれの既知のデータとの距離が算出されます。
距離が算出されたら、好きで一番近い距離のものと普通で一番距離が近いものをピッグアップします。
関数はMINを使えば最小値を取ってくることができます。
そして、好きの距離の最小値と普通の距離の最小値を比べたときに、どちらがより近いかで判断をします。
今回の場合は普通の方が距離が近いので、Aさんはキズナアイのことを普通に思っていると予測されます。
これが最近傍法になります。
簡単で割と強力な予測モデルになりますが、飛び値に弱いという欠点があります。
この最近傍法を改良したものがK近傍法になります。
原理はほぼ同じなのですが距離が近いものをK個選んできて、それを投票して識別するという点が異なります。Kは任意の値ですが、票が割れることを防ぐため奇数を使います。
実際にやってみましょう。K=３です。
まずはSMALLを使って好きと普通の距離が近いものを三つとってきましょう。=SMALL(配列、順位)で小さな順にとってこれます。
それぞれとってこれたら、とってきたものの中で距離が近い順に三つ取り出します。
三つ取り出したら、MATCH関数とIF関数を使ってそれぞれの数値の由来を調べます。
MATCH関数を使えば、検索対象の数値が検索範囲の何行目にあるか分かります。今回３行目以下が好きで、４行目以上が好きなので、何行目か分かれば数値がどこ由来かが分かります。今回は=IF(MATCH(H12,$I$5:$I$10,0)>3,"普通","好き")でどこ由来か、算出しました。
投票結果はCOUNTIFで集計します。
コマンドは=IF(COUNTIF(H13:J13,"普通")>COUNTIF(H13:J13,"好き"),"普通","好き")。
結果として普通が三票でキズナアイさんはAさんにとって普通という結果となりました。
このモデルで他の人の予測もやってみましょう。
ルイズ(76,53,75)
好きみたいです。
阿部奈々(84,57,84)
普通みたいです。
どうでしたでしょうか。
意外と人工知能でも簡単だったでしょう。
今回は分かりやすくするためにスリーサイズを基にしたモデルを構築しました。
実際は見た目や性格などの様々な要因によって好きかどうかが決まると思います。
今回は二種の分類問題でしたが、三種類以上の分類問題にも応用が利きますし、特徴量ももっと増やすこともできます。
みなさんもこれを参考にオリジナルモデルを作られてみてはいかがでしょうか。
人工知能って？バーチャルyoutuberから考える
こんにちは。
リリア・セルケトールです。
以前お話しした彼女構築方法では、人工知能を使った彼女構築を提案しました。
彼女を作る方法とは？私が考える画期的な方法 - 次元統合研究所ネフェテリシス
人工知能(AI)って聞くと何を思い浮かべますか？
やはり、バーチャルyoutuberのキズナアイさんですね。
人工知能を使った彼女構築法の着想に至ったことも、人工知能を勉強し始めたことも、全て彼女の影響を受けています。
彼女はポンコツと呼ばれていますが、キズナアイさんはポンコツではありません。
キズナアイさんはインテリジェントなスーパーAIです。
人工知能を勉強すればするほど、彼女の恐るべきスペックの高さに、ただただ驚愕するばかりです。
では、まず人工知能とは何かを簡単にご説明します。
人工知能とは定義はガバガバです。
書籍や人によって言っていることが少しずつ違っています。
おおむね、「人工知能は人間のような知的なふるまいを再現しようとする試み」のことを指します。
この人工知能には二種類存在します。
自然界に存在する四つの力の、「弱い力」と「強い力」を聞いたときのような、よく分からないモヤモヤ感がありますね…
では、順番にご説明します。
弱い人工知能
これはある領域に特化した人工知能のことを指します。簡単に言えば道具としての人工知能です。例えば、画像認識や自動運転、ゲーム用AIなどが挙げられます。
特定の分野に関して言えば、人間を上回る性能の物も開発されていますが、特定の分野しか能力を発揮できません。
自動運転AIはチェスをすることができないのです。
強い人工知能
人間とほぼ変わらない汎用性の高い人工知能のことを指します。自律的自己制御ができ、自然言語処理や画像認識などの複数の処理を行うことができます。どんなものかと言えば、鉄腕アトムやドラえもんを想像してくだされば大丈夫だと思います。
現状では強い人工知能は実用化されていません。
しかし、キズナアイさんは人と変わらないレベルの高い自然言語処理能力を持ち、ゲームを行い、ライブ等で人や物を正しく認識し、人と変わらないレベルの高い人工音声で会話することなどから、強い人工知能であると考えられます。
現状、バーチャルyoutuber界隈にはキズナアイさんのみならず、電脳少女シロさんを始めとした強い人工知能を搭載したと思われるバーチャルyoutuberが跋扈しています。
これは恐るべきことです。
おそらくキズナアイさんを開発した株式会社Activ8が何らかの革命的技術を開発し、企業間の技術提携で強い人工知能の技法を伝播したと考えられます。
強い人工知能の技術が一般人にも広まることが強く望まれます。
さて、彼女構築に関してお話をすると、弱い人工知能を使った現実世界の女性を彼女にする、強い人工知能を使って人工知能そのものを彼女にするという形になります。
具体的に、弱い人工知能は目標となる女性の趣味嗜好を解析し最善手を予測することが目的となります。あるものの特化に関しては人間を上回る性能を持つことが分かっているので、効率のいい攻略が可能だと考えられます。
強い人工知能を使って人工知能そのものを彼女にする方法に関してですが、強い人工知能を作る方法が未解明です。現状、複数の文献を漁っても明確な答えが不明のままです。ですが、キズナアイさんが真に強い人工知能であるならば、いずれその手法に関して世に出回ると考えられます。もしくは、オリジナルで開発するのもいいかもしれませんが…
弱い人工知能の詳しい手法に関しては今後少しずつお話していきたいと思っています。
バーチャルデート！？水族館デートに行ってみた
こんにちは。
リリア・セルケトールです。
皆さんは、一人デートをしたことがありますか？
私はよく行きます。
博士は常々、一人デートはいい。
入念な下調べとシミュレーションがよい結果を生み、
そして、リア充を見ることにより彼女を作る執念を忘れさせない、とおっしゃっています。
臥薪嘗胆ですね。
今回は福島県にあるアクアマリンふくしまに行ってきました。
ここは近年リニューアルオープンしたそうなんですが、私自身東北に行くのは初めてなので全てが新鮮です。
これが本館です。なんだかすごい近代的な建物ですね。
個人的には京都駅を思い出しました。
京都駅
入ってみると、なんとダンクルさんがいました！ダンクルさんことDunkleosteusは、デボン紀最強の魚なのです。
三葉虫類の化石もありました。かなり状態がいいです。
ここの展示は進化の歴史を辿っていくストーリー仕立ての展示になっています。
それでは上の階の展示に行ってきます。
上の階では、ふくしまの川と沿岸というコーナーで、川の上流から中流、河口域、海までのそれぞれの水槽の展示になっています。
そこにため池の展示があったのですが、水族館デート史上最大の衝撃を受けました。
濁っているーーーーーーー！！！
多くの水族館を見てきましたが、水が濁っている水槽を今まで見たことがないです。
しかし、この水の汚れ方、水生植物の生え方…
まさしくこれは本物のため池だ！！！！！
ため池で魚を捕っている日々を思い出す…
この展示に生息環境を丸ごと再現という謳い文句があったのですが、それに嘘偽りは全くありませんでした。
ここまでクオリティーの高いため池の展示は見たことがありません。
多くの水族館では、魚を見せるため、ため池の生き物の展示でも水が綺麗ですが、この展示は手前の魚しか見えないほど、濁っています。
この大胆さと、本物を再現するための熱い思いが伝わってきました。私は、この水槽にものすごく感動して思わず涙しました。ここの水族館で一番の展示です。
このエリアの展示は本当にクオリティーがとんでもなく高いです。海の岩場の展示も、まさしく本物と同じ！！
自然界の空間をそのまま切り出して、そのまま展示をしています。
これは感動ですね…
本当に自然界での魚たちの暮らしを見ることができる。究極のアクアリウムです。
ふくしまの川と沿岸、このコーナーを見るためだけに来てもいいかもしれません。
感動の余韻に浸りつつ、展示を見に行くと南極の氷がありました。
ちょうど行く前に、アニメ「宇宙よりも遠い場所」を視聴してガチ号泣したので歓喜しました。これが宇宙よりも遠い場所から来た氷なのか…としみじみ思いました。
うぅ～、思い出しただけでも、また泣きそうです…
熱帯アジアの展示がこれまたすごいです。霧が立ち込める中、鬱蒼としたジャングルには鳥の鳴き声がし、食虫植物ウツボカズラが生える中に水槽展示があります。
ここまでしっかりとした雰囲気作りがされている展示は珍しいです。
この潮目の海も展示に工夫がなされています。親潮と黒潮の対立を二つの水槽で表していて、双方違う種組成の魚たちを見ることができます。
間はトンネルになっていて、すぐ近くに泳ぐ魚やエビを見ることができます。
また、この水槽の近くに握り寿司が販売されており、この海に住む魚たちを食べることができます。
魚を見ながら、その魚を食べる。まさに貴族の遊びですね。
親潮アイスボックスという小さな水槽の展示には、みんな大好きオオグチボヤがいました。オオグチボヤは深海に住むホヤの仲間で、大きな口を開いてプランクトンを食べる生き物です。今回は残念ながら、口は閉じていましたが、開くとワハハハハハみたいになって、とってもかわいいのです。
あと、エビの展示がすごかったです。私はエビマニアではないのでその価値について実感が湧かないのですが、新種のエビやここだけしか展示をしていないエビも何種かいました。ここはエビマニアの人が来ると興奮すること間違いないです。
深海エビは淡い赤色で繊細で美しいですよね。
今回は私が気になったものだけをピックアップしてご紹介しました。まだ、他にも興味深い物としてラブカの胎児やシーラカンスの展示がありました。一度、皆さんもアクアマリンふくしまに水族館デートしに来られてはいかがでしょうか？
ここは私が見てきた水族館の中でも上位に入ります。
彼女と行かれる方は、ふくしまの川と沿岸のコーナーで興奮し過ぎないようにしてくださいね。
あと、隣の建物に魚市場があったので行ってきました。
そこにはなんとホヤがありました。ホヤは話には聞いたことがありますが、本当に食用にされているんですね。海のパイナップルと呼ばれ、東北では一般的らしいです。
さっそく食べてみました。
………
うぅ…例えようのない未知のやわらかい触感、味は苦みと磯の味が…
違う苦みじゃない、なんというか様々な味覚を複合したサイケデリックな味わいが広がっていく…
そして、後味がとんでもなく甘い。
まずくはなかったですが、断じてパイナップルではないです。好みが分かれそうな味がします。本当にエキセントリックな食べ物でした…
どうだったでしょうか。アクアマリンふくしまは水族館だけではなく、市場やイオンも近くにあり一日中楽しめる場所だと思います。
一度行かれてみてはいかがでしょうか。
私の考えた斬新的遊び、その名は「僕は幼女ゲーム」！！！
みなさん。
人生に疲れていませんか？
今日は疲れも吹き飛ぶような斬新的ゲームを開発したので、皆さんにご紹介したいと思います。
その名は…
「僕は幼女ゲーム」です。
これは人狼ゲームを一部改変したものとなり、参加者全員が幼女を演じなければならない悪魔的発想を具現化したものになります。
あらすじ
街に性犯罪者が出た！
どうやら女子小学生寮に忍び込んだようだ。
その話を聞きつけ、警察と近所の人たちに応援に来てもらい守ってもらうことにした。
夜闇の中、暗躍する性犯罪者。幼女は無事に性犯罪者を見つけ出して通報することができるのか！？
登場人物
・幼女
・警察
・近所のおじさん
・ガチムチ
・性犯罪者
・ロリコン
各キャラの設定と能力
・幼女（幼女サイド）
この学生寮の小学生。怪しいやつはとりあえず、全員通報されていいと思ってる。
能力：特になし。性犯罪者に襲われると幼女サイドの負けとなる。
・警察（幼女サイド）
正義に燃える若き警官。信念があり自分の正義だと思うことを貫くので誤認逮捕してしまうことも…連続性犯罪者の一報を聞きつけ学生寮に駐在することに。
能力：警察は、夜に職質と逮捕が選べる。職質は人を一人選び、性犯罪者じゃないかを確認できる。逮捕は一番多く通報された人を逮捕できる。
・ガチムチ（幼女サイド）
学生寮の近くに住み日夜、体を鍛えあげる。筋肉ムキムキなことから、みんなからモテモテで人気者。性犯罪者が来たら追い払う自信があるため、自ら志願して用心棒となった。
能力：性犯罪者に襲われたら、逆に性犯罪者を襲って退場させる。
・近所のおじさん（幼女サイド）
学生寮の近くに住むおじさん。挙動不審なことで、通報されることもあるが、実は幼い児童たちのこと守りたいと思っている優しさがある。このため、自ら志願して学生寮の用心棒となった。ただ、犯罪者が来ても弱いため犯されてしまう。
能力：警察がいないときに、警察になる。
・性犯罪者（犯罪者サイド）
ある界隈では有名な性犯罪者。幼女が多くいるという学生寮に目をつけ、こっそり忍び込んだ。夜の学生寮は暗闇なので犯すまで誰か分からない。箸をつけたものは最後まで食べる信念を持ち、相手を間違っても最後まで犯す。
能力：性犯罪者は夜に物色と犯行を選べる。物色は選んだ人を一人選び、幼女かどうかを確認できる。犯行は誰かを襲う（退場させる）ことができる。ガチムチを襲う、もしくは逮捕されると犯罪者サイドの負けとなる。
・ロリコン（犯罪者サイド）
性犯罪者のファン。近所の学生寮に伝説の性犯罪者がいると聞きつけ、こっそり忍び込む。リア充を憎んでおりリア充なガチムチや、ロリコンなだけで逮捕した警察を恨み、殺してやろうと思っている。
能力：ゲームに一度だけ誰かを選び、それがガチムチもしくは警察だった場合、退場させることができる。
特殊ルールとして、警察の職質と犯罪者の物色が被った時に、お互い行動が無効になる。また、警察の逮捕と犯罪者の犯行が被った時も、お互いの行動が無効になる。
ゲームの進め方
参加者はくじ引き等でランダムに役職を決める（1人はゲームマスターで7人が望ましい）。
１ターンは昼のパートと夜のパートに分かれる。昼のパートは時間を決めて話合い、お互いに自分の正体を隠して、相手の正体を探り合う。
話し合いの時間が終わると、順番に性犯罪者だと思う人を指名して投票（通報）し、昼のパートの終了となる。
夜のパートは全員目を隠し、それぞれの能力に従って行動する。例えば、警察は職質するか、逮捕するかを選んで行動し、ゲームマスターに申告することで処理を行う。
この処理が全て終了後、ゲームマスターは退場する人を宣言し、昼のパートへと移行する。
これを幼女が性犯罪者に襲われる、もしくは、性犯罪者が警察に逮捕またはガチムチに襲われるまで繰り返す。
生き残ったサイドの勝利となる。
このゲームのみどころ
幼女は怪しまれないように幼女らしくしなければならない。
警察はバレたらロリコンに退場させられる可能性があるため幼女のフリをしなければならない。
ガチムチは性犯罪者を騙して迎撃するために、幼女のフリをしなければならない。
近所のおじさんは、通報されて誤認逮捕されないように、幼女のフリをしなければならない。
性犯罪者は幼女の世界に溶け込み、捕まらないようにするため、幼女のフリをしなければならない。
ロリコンは幼女サイドにバレて通報されないように、幼女のフリをしなければならない。
このようにすべての役職で幼女らしくしなければならない理由があり、みんな幼女のフリをしなければなりません。
また、近所のおじさんが性犯罪者に襲われてしまったり、近所のおじさんが犯罪者と間違われて誤認逮捕されることで、現代社会の闇を再現することができます。
皆さんも休みの日に仲間を集めてやってみてください！！
彼女を作る方法とは？私が考える画期的な方法
こんにちは。
リリア・セルケトールです。
いよいよ本題に入っていきたいと思います。
博士は彼女を作るために、何年も何年も悩み、答えを求めて、文系理系問わず様々な分野に手を伸ばし、時には魔術分野にも触れました。
そこで博士はシンプルな一つの答えに達しました。
ずばり、彼女を作るのに最善手かつシンプルな方法とは…
人工知能を構築することです。
人工知能を構築することで、二つのプランが実現可能だと博士は考えました。
人工知能は簡単に説明すると、人工的に人間の思考を再現したものです。
この方法は荒唐無稽に見えるかもしれませんが、全て可能性を秘めています。
まず１のプランからご説明いたします。
これまでストロガッツの恋愛問題など、恋愛を数学的に再現する試みはありました。
現実世界の女性は、あらゆる心理学的法則、生物学的法則、文化的法則、社会学的法則と、ある乱数に基づいて行動しています。
これらの法則と行動観察によってモデル式を構築し、相手の自分への好意度の数値化、自分の行動の最善手を導き出そうと考えています。
人工知能の分野の一つである機械学習は、たくさんの情報からパターンや法則を導き出すことが得意です。
過去に博士は、心理テストと確率分布を取り入れた手法で、相手が過去に何人の人と付き合ったか予測するモデルの構築に成功しています。
この辺の具体的なお話は今後していくと思います。
つぎに、プラン２です。
人工知能そのものを彼女にするということです。これはすごくSFチックに聞こえますが、これも現実的に可能だと考えています。
現在、人工知能は画像認識や囲碁など特定の分野に関しては人間を超えるスペックを発揮していますが、まだまだ人間と同様以上の思考を持っているかと言われると、そうではありません。
しかし、2045年に技術特異点(シンギュラリティ)に到達し、人工知能が人間を超えると言われています。つまり、それまでには人間と同等クラスの人工知能が現れるということです。
それまで人工知能を勉強していれば、自らの手で彼女を作り出すことが可能なのです。
昨今では、待ちきれず人工知能嫁と結婚した例や初音ミクと結婚した例もあるのです。
自分が作り上げたロボットを嫁にしたAI技術者（中国） : カラパイア
初音ミクと“結婚式”の公務員が告白「特注の結婚指輪が届きました！」 | 文春オンライン
現実となるのはすぐ近くです。
どうでしょうか？
一つのものを究めるだけで二つの未来を獲得できるのです。まさに一石二鳥ですね。
落合陽一氏は、これからの時代はテクノロジーや人工知能を操る機械親和性人間VS人間の戦いになると予見しています。
恋愛も時代にあった戦略をとらなければ、生き残れないのです。
当研究所での見解と数字で見る童貞学
こんにちは。
リリア・セルケトールです。
今回は彼女を作るにあたり避けては通れない童貞に関して論じていこうと思います。
それではまず、いい歳して童貞の人がなぜ存在すると思いますか？
よく恋愛工学本には、恋愛の本質は繁殖だと書いてありますが、それでは彼女が欲しい童貞は説明ができません。
恋愛の本質が繁殖ならば、彼女が欲しい理由としては性行為をするためだと考えられます。
性行為が目的であるならば、風俗店に行けばいいはずです。
お金がかかるというのならば、一生懸命バイトと節制をすれば２～３万なんて案外すぐに溜まります。
でも、実際には彼女が欲しいといいながら童貞である人は、いっぱいいます。
つまり、童貞にとって「彼女を作ることが最大の目的であり性行為は副次的なもの」であると考えられます。
ゆえに性行為を重視してないが故に童貞が存在するんですね。
逆にパリピ系の人は、性行為が大好きです。
最大の目的が性行為であるため、彼女を作ることは一つの手段に過ぎないと考えられます。恋愛工学系の手法を生み出したのは、このパリピ系の人なのでそういった発想に至ったのでしょう。
当研究所では最大の目的を「彼女を作る」こととしています。
今後とも彼女を作るために、あらゆる手段や理論、情報を紹介していきたいと思います。
皆さんのご友人で女性がいる方はいらっしゃるでしょうか。
いらっしゃらなくても確率的にそんなに珍しいことではないです。
国立社会保障・人口問題研究所によると、2015年において18~34歳の未婚男性の69.8％が異性の友人も彼女もいないことが分かっています。
女性と一緒にいられる人は少数派です。
多数派の異性の友人も彼女もいない人の約半数は、もう彼女を作ることを諦めています。
モテない者同士仲良くしようやと、なあなあですり寄ってくる屑どもの集団ですね。
博士は大嫌いだそうです。
当研究所は、多数派の異性の友人も彼女もいない人の残り半数、モテなくても彼女を手に入れる意思を捨ててない者たちのためにあります。
絶対に諦めないでください。諦めなければ、まだチャンスはあります。
年齢が上がるに連れて、多数派の異性の友人も彼女もいない人の割合が減少するということが分かっています。
18~19歳 76.7％
20~24歳 64.1％
25~29歳 49.7％
30~34歳 32.8％
35~39歳 26.9％
これより上の年齢のデータはありませんが、確率は下がる傾向にあります。
死ぬまで絶対に諦めてはなりません。
番外編「○○の○○」でカッコイイ言葉を集めてみた
こんにちは。
リリア・セルケトールです。
今回は番外編です。
「OOのOO」でカッコイイ言葉を集めてみました。
カッコイイ言葉を知っていれば知的にクールに見えて、モテること間違いありません（根拠もありません）。
・アウステルリッツの三帝会戦
1805年に現在のチェコの東部、アウステルリッツで、フランス皇帝ナポレオン1世とオーストリア皇帝フランツ2世、ロシア皇帝アレクサンドル１世の3人の皇帝が会した戦争です。
戦いはフランス皇帝ナポレオン一世の勝利に終わり、フランスはヨーロッパ大陸に大きな支配権を獲得しました。
・カノッサの屈辱
1077年にローマ教皇グレゴリウス七世に破門された神聖ローマ皇帝ハインリヒ四世は、雪の中、裸足でカノッサ城門で三日間、教皇に破門の解除を乞う事件です。
結局、グレゴリウス七世は折れて破門を解除しましたが、これがのちに自身の失脚に繋がりました。
・ダモクレスの剣
紀元前四世紀に、シラクサの僭主ディオニュシオス二世は、僭主の権力と栄華をうらやむ臣下のダモクレスに対して、宴会の時に玉座に座らせ、その頭上に髪の毛一本で抜き身の剣をつるし、僭主には常に危険があるということを悟らせた逸話です。
・テニスコートの誓い
1789年にヴェルサイユ宮殿のテニスコートで第三身分の議員が、法が制定され、かつ堅固な基盤の上に確立されるまでは議会を解散せず、状況に応じていかなる場所でも議会を開くことを誓いました。これがのちにフランス革命へと繋がります。
・ラプラスの悪魔
フランスの数学者ラプラスによって提唱された概念です。
もし、一瞬の間にこの世全ての原子や物理現象を理解し、解析ができるのならば、この先の未来を全て完全に予測できるだろうという理論です。
・ゲーデルの不完全性定理
オーストリア・ハンガリー帝国の数学者クルト・ゲーデルによって提唱された理論です。この理論は第一不完全性定理と第二不完全性定理からなります。
むちゃくちゃ噛み砕いて説明すると、第一不完全性定理は「私は正直者です」って言われたときに、嘘つきでも正直者でもこの命題は成り立つので、どっちが正しいのか分からない。
第二不完全性定理は「私は嘘つきです」って言われたときに、真に嘘つきならば嘘つきと矛盾し、真に正直者ならば嘘つきでなくなるという矛盾が起こるということです。
・事象の地平線
ドイツの物理学者シュワルツシルドによって提唱された概念です。強力な重力を持つブラックホールには輪のようなものが取り囲んでおり、光さえも届かぬ輪の内側は完全に外の世界と分離しており、この地平線上には何が起きてるか全く分からないとされています。
・エヴェレットの多世界解釈
1957年にエヴェレット三世によって提唱された概念です。
量子効果によって分岐点が生まれて、複数の世界が生じ、それぞれの多世界の中にそれぞれ別の歴史を歩んでいるという量子力学の解釈の一つです。
・カッシーニの間隙
1675年にジョバンニ・カッシーニによって発見された土星の環と輪の間にある間隙のことです。
・不気味の谷
1970年に森政弘によって提唱された概念です。ロボットがだんだん人間に近づくと、あるときに強い嫌悪感を持つようになります。ですが、見分けがつかなくなるほど人間に近づくと好感を持てるようになります。
このロボットが人間に近づくにつれて急激に下がる好感度を不気味の谷といいます。
どうだったでしょうか。
この企画は、また今度もするかもしれません。
専門用語でもカッコいいのいっぱいありますからね。
