「社会について」カテゴリーアーカイブ

易と人生ー8

易では中国の古典の四書五経の1つに易学がある。四書は論語、大学、中庸、孟子で五経は易経、詩経、書経、礼紀、春秋があるが、五経は四書より高いという。つまり易経は中国古典の中でも最も高い位置にあるようだ。

高名で深い知識を持つ碩学の安岡正篤先生の易についての説明では、そもそも中国は紀元前から中原と言う中国の真ん中を競い合い、種々の王朝が争った。


中国の漢民族は黄河と揚子江の間を中原と言い殷時代は狩猟民族だつたが、漢民族になって定着し農耕民族となった。

そこで1番の問題は東夷(とうい)、西戎(せいじゅう)、南蛮(なんばん)、北狄(ほくてき)、つまり東から北西にかけての北方民族、満種族、トルコ族、遼族、金族、蒙古族、チベット族の様な夷狄と戦い、侵略、征服、革命、反乱、退去、没落の歴史を歩んでいる。

この様な中国では毎年国の未来を占うことが王の最大の任務であった。単に占うだけでなく、その後どう変化していくかを予測する事も大切な仕事であった。

易と人生ー7

易と人生ー7

運と言うものは非科学的と言う人もいるが、出来るだけ科学的に、アプローチした人がいる。
それは脳科学者の中野信子である。彼女の考えは、運と言うのは客観的には全ての人に平等に降りかかるものだ。しかし運の良い人と運の悪い人がいるのも事実だ。


魚のマンボウは一度に2億7千万個の卵を生み、この内、親になるのは1から2匹と言われている。この一匹が生き残ったのは正に運が良かったとかんがえられる。

もし人間も同じと考えると運に対してただ身をゆだねるだけになる。しかし人間の短い一生と、比較的少ない集団での現象を観察すると、ダーウィンの生物は環境に最も適したものが生き残ると言う、適者生存が当てはまるケースが少なくないと考える。

人間の脳にはやる気を起こさせるドーパミンと過剰な活動を抑えるセロトニンがある。又集中力を高めるノルアドレナリンがある。そして全体を分解、調節するモノアミンがあります。この分解度合いが低い人は幸福を、感じやすいと見られます。

人は運のいい人になりたいと願って自分を変えようと努力しがちですが、自分の脳内を変えるのは至難の技です。
従って自分を変えるのではなく、自分を生かすのが大切です。自分を世間の標準に合わせるのでは無く、自分を生かすのが運の良い人になるための条件です。


あえて困難に立ち向かうのも、運を強化する方法の1つと言えそうです。

アインシュタインは4歳になっても言葉を話さず、小学校の高学年でやっと話せるようになったと言われます。そして高校は中退し、大学受験も失敗しました。企業の創業者も過去に相当な苦労している人が多いようです。

それは人の脳はストレスがかかった時、神経細胞(シナプス)を作る場合が多いようで、逆に安定している時はそれをキープする傾向があり、不安定な時は活発に活動する。

人生は常に判断の連続と言えますが、右へ行くか、左へ行くか迷う時、リスクのある方を選ぶと脳が喜ぶそうです。つまり脳が工夫するのです。少しリスクがある方が上手くいった時の脳の報酬系(ドーパミン)が強く働くようです。

易と人生ー6

易と人生ー6

最近アメリカで活躍する大谷選手が話題だが、高校生の時に人生の決意を現した曼荼羅が有名になっている。

当時の彼の目標はドラフトで8球団から1位指名を受ける事にあった。「1位指名を受ける」には「体つくり」「コントロール」「キレ」「メンタル」「変化球」そして「運」を選んでいる。

ところで運はどこからやってくるかは大谷選手の曼荼羅では「あいさつ」「道具を大切に使う」「部屋掃除」「ゴミ拾い」「審判への態度」「応援される人間になる」「本を読む」である。

他人のゴミをひらうのは他人の運を貰う事になるそうで、大谷選手が打席の合間に何気なくゴミをひらう場面があるがそうゆう理由があるのかと感心した。

ちなみに曼荼羅の中心は「8球団のドラフト1位」とし、そのために、体づくり、コントロール、キレ、スピード、変化球、メンタル、人間性、運をかかげている。

易と人生ー7
易と人生ー5

易と人生ー5

1898年生まれのアイルランド出身でアメリカで活躍したジョセフ、マーフィー博士は運と無意識について述べている。

ところで無意識とは20世紀前半ジークムント、フロイトは人間には意識出来る領域と意識出来ない領域があり、幼少期から周囲の道徳的抑圧を、受けると意識出来ない領域にヒステリーなどが形成されるとする、精神分析学を創始した。


またその弟子のカール、バスタブ、ユングはフロイトの無意識は幼児的、個人に限られる。しかし人間の無意識には個人的な無意識以外に、他の人と共通に持つ普遍的無意識が存在するとして、分析心理学を創設した。

無意識は未解明な領域であるが、心理学や脳科学で研究中である。

マーフィー博士は言う、彼の説明によると、人の意思には意識的な意思と無意識的意思がある。普通人は自分の意思によって行動するが、それは本音の場合と本音とは違う場合がある。


その内本音、つまりその人が心の底から思っていることは、無意識の領域に落ちて行く。それは潜在意識と言う。


潜在意識は巨大な宇宙に広がっているものだが、個人の潜在意識はその意思通りに動かす事ができるのだ。

人はなかなか自分の意思を潜在意識に伝えられない為、悩むけれど、上手く伝えられた人は運が良くなると言う。

マーフィー博士 は自分の無意識に何をどんな風に伝えるかを述べている。

無意識は冷静で純粋な世界だから明確に分かりやすく伝える事が大切で、そこに不安感を混ぜると、そのまま不安も伝わるので、注意が必要であると述べている。

易と人生ー4

易と人生ー4

人生の未来はどうなって決まっていくのだろう。更に考えを広げると、動物にも動生があり、植物にも植生がある。
そう考えると、生まれて死滅までの寿命も色々違う。現在最も長い寿命は200億年を経た宇宙であろう。寿命の短いものは10の-23秒と言う素粒子の一種、ハドロン粒子であるそうだ。

ネアンデルタール人の寿命は29歳だった。ギリシャ、ローマ時代は36歳だった。しかし近年医薬品、公衆衛生、栄養の発達のため、年々寿命が伸びている。

人間は人間外のものまで、寿命をふやしているが、動物園では野生では考えられないほど多く動物の寿命を伸ばしてきた。

食べ物でも燻製、乾物、塩漬け、漬物、冷凍、缶詰などの保存方法で、寿命を伸ばしてきた。その他でも塗料、真空パック、潤滑油、などで寿命を伸ばした。

寿命は環境を変える事によって短くも長くもなるものである。そこに運命論はどう入り込むのか?占い師は人の寿命は占わないと言う。寿命とは運命にとって特別なものなのか。

易と人生ー3

易と人生ー5
易と人生ー3

易と人生ー2

人は神が迷える我々のため行く手を示すヒントをどこかにひっそりと置いたのではないかと考えた、

  そのヒントは天上にあり、次いで天空にも現れたと藤巻一保氏は書いている、 

天上の太陽や月や星の動きに神の意思を読み取り未来を予測した、又時には天空の鳥の鳴き声で占った、

さらに下駄のはなおが切れたとか茶碗が割れたと不吉な予感を感じ取った、 

毎日の生活が不安であればあるほど、日常の生活の中で未来の予兆を探したに違いない、


また神は何処かに未来を示すヒントをうめこんだに違いないと考え、鼻の格好や手のひらのスジから予測した。 

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易と人生ー1

易と人生ー1

 1・人生でもつとも関心が強いのは、明日自分はどうなるのか、一週間後なにが起こるか、一ヶ月後にはどんな事件が発生するのか、

今の自分の努力がはたして、1年後に実っているのか等々未来の運命の行方ではないだろうか、 


2.数千年の昔から、時の皇帝は年初には今年1年の収穫の占いを大々的に行った、皇帝は専門の祈祷師を雇い、大きい政治決断には占いの結果を重視した、 


 3.昔からどこでも神は天上にあると考えたらしい、西洋では教会の塔をどんどん高くして神に近づいた、東洋では神に近づく為に最も高い山に登った、そして星を観察しはじめた。

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コロナ後ー4

識者の予測1)日経編集者ーコロナと災害を比較すると、コロナは複雑な機械や設計をテレワークでするのは自宅には環境が無い為難しい、その点、災害は被害エリアが限られるので、周りから支援が受けられる。

コロナでは自治会が自己解決しなければならない、また災害はずっとは続かないがコロナは終わりが見えない。


コロナでは会社に行かないと処理できない紙ベースのものをいかにIT化するかが課題となっている。DXーデジタルによってビジネスを変えることが大切だ。


普通の店舗からバーチャル店舗へ、物理的な距離からの脱却、モノを売るからコトを売る事をかんがえる。


ジャストタイムが正義で在庫が悪の見方が反転する可能性がある。在庫を持っていたところは生産を止めずに済んだケースがあった。工場を止めない為には災害対策に加えて感染対策まで必要になってくる。

守るべきは「人で清潔」がキーワードとなる。開発、設計ではリアルで密からバーチャルで疎となる環境に移行させる。

2)建設業界では計画、設計、施工、管理の各段階に、プレイアーが明確に分かれていて、強固な壁があるが、効率、人材不足、インフラの老朽化、財政難などで壁が崩れてできた。

壁を崩す武器はテクノロジーでその刺激剤はコロナである。在宅で仕事をするには全ての情報がデジタル化されていなくてはならない。

3)業界間の壁が崩れると他産業が入ってくる。コロナ以前からトヨタとパナソニックが街づくりに向かったり、建機メーカーが施工や設計の分野に入って来ている。

自動車メーカーが3D プリンターでフェースシールドを作ったり、誰でも、どこでも工場が実現できている。

工場の無人化=人の代替で効率化=コスト減から無人化=安全第一=遠隔制御が視野に入ってくる。

4)販売ではAIを使って自分に服を着せた画像を提供したり、バーチャルネットの世界で買い物体験をリアルに提供する。

5)住宅ではタッチレスでドアが空き、音声でエレベーターを操作する、鏡を見た心拍数や体温が分かる、リビングや寝室の一番が簡単に書斎に変えられる。駅前には個室オフィスやオフィス喫茶がもとめられる。

6)過密な東京に地震や噴火が起これば日本全体が危機状態になる。首都の機能を地方に移転する取り組みをIT機能を駆使して進めるべきである。そして地方都市のデジタル化をすすめれば新しい価値か生まれるだろう。

コロナ後ー5
コロナ後ー3

コロナ後ー3

今回のコロナでの現場の声のアンケートでは①緊急事態宣言で社内行事の中止、取引先との面談や出張の中止が起こったが、一番の変化はテレワークや在宅勤務の導入が71%になった。

②勤務先での受注した注文の中断や先送りがあったのは44%にのぼる。

③国内生産での影響では海外からの部品の調達が出来なくなっているが、中でも中国からの直接、間接に調達する部品が出来にくくなったのが70%になる。

④新型コロナが収束した後、生産拠点の変化は複数のルールを採用または見直すが50%を占め、中国の拠点を他国に分散は10%,日本に戻すは7%となつている。
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そして感染症対策での注目されている先端技術は

1)AIで画像診断、新型コロナの肺炎の診断に利用、

2)AI受信相談ーアプリにより質問に回答する、

3)ドローンで医薬品輸送、

4)服薬確認システムー患者が電話すると、患者が薬を飲んでいるかをオンラインで確認できる、

5)濃厚接触者の把握ー新型コロナ患者と濃厚接触者にはスマートフォンで連絡する、

6)顔認識で体温検知ー非接触で検出、

7)量子コンピュータの高い演算能力を使って感染経路をシユミレーシヨンしたり、治療薬の発見をする、

8)ビッグデーター携帯電話の利用状況から感染症の流行パターンを予測、

9)3Dプリンターで、医療器具を製造、不足するフェイスシールドなどの医療器具の製造、

10)脳波をセンサーで測定し、リラックス法を提案する。
など今回のウイルスをきつかけに活用された技術は多い。

コロナ後ー4
コロナ後ー2

 

 

コロナ後ー2

AIと人間の共存をテーマに追求しているマサチューセッツ工科大学のマックス、テクマーク教授はパンデミックと戦うことは情報戦だと言う。

ウイルスに感染可能性のあるひとを全員リストアップできたなら、彼らを隔離して、ケアすればいいだけです。


そのリストを作るには、接触履歴、移動履歴、体温などのさまざまな個人情報が必要です。

欧米で新型コロナが蔓延したのは、政府に個人情報を把握されると、プライバシーを失うのではないかと恐れて、それらの情報が無かったのです。

しかしAIではビッグデータを集めて、誰が感染するか見極めること、そして個人のプライバシーを守ること、その両方が可能ですので、将来は出来ると思います。又ワクチン開発もAIを使用する事で、もっと迅速に行うことができます。


更にタンパク質の立体構造を研究が進んでいますが、これが進めば新薬の開発が更に短時間になると思われます。


また将棋や碁の名人がAIに負けたと話題になりましたが、注目は「AlphaZero」の開発です。


これまでは膨大な対戦記録をAIに学ばせて強くしましたが、これはゲームのルールを学んだ後は対局データを一切使わず、AI内部で対戦を繰り返すだけで、強くなったことです。

我々がすぐにでも行動しなければならないのは、AIと軍事です。


ドローンに相手の顔と位置情報を与えると、誰にも知られる事なく相手を殺害できます。AIによる自動兵器の開発をすぐにでも中止すべきです。でないと人類は簡単に破滅します。

人類とAIについて、考えると、今後人類を変えるAIが生まれた時、どうするか、3つの立場を考えます。


①そのAIをインターネットに繋がらない状況下に置く、しかし知恵を出してつながるかもしれない。


②AIは我々の行き着いた子孫だと考える。しかしAI も同じ価値観かはわかりません。


③私達と同じ価値観を持ち、人間を大事にするAIを安全工学的に作ってしまうと言う立場です。


1960年代に生物学者達が生物兵器の危険性を訴え、生物兵器開発を国際的に禁止する事に成功しました。AIもこれに倣って早めに戦略や倫理基準を定め、超えてはならない一線を明確にルール化すべきと考えます。




コロナ後ー1

コロナ後ー3

コロナの後ー1

さかのぼれば、紀元前430年にはアテネで疫病が発生。人口の3分の2が死滅したという。腺ペストかエボラウイルスによるものだったと見られている。ギリシャ文明もローマ文明も、疫病によって土台が揺らぎ、崩壊に向かった。

 ヨーロッパで猛威を振るったペストは1347年に地中海に停泊した大型帆船から積荷に紛れて上陸したネズミにについたノミによる病原菌からヨーロッパを襲ったペスト(黒死病)はヨーロッパの人口の3分の1が無くなった。

しかしその後文化の変革が起こりルネッサンスとなって中世から近代社会へのへ変わって来た。

 皇帝アウレリウス・アントニヌス(121~180)の時、疫病は165年から167年にかけてメソポタミアからローマに到達したとされている。 過去には何度かパンデミックに襲われたが、大きくは3回ある。

 ①541年からエジプトから地中海、東ローマ帝国は皇帝ユスティニアヌスも疫病に感染し、人口の半分を失った、発生から60年間流行した。

 ②1331年に中央アジアから中国、地中海に広まった。ネズミとノミにより発熱、黒紫の斑点がでるペストで黒死病とも言われた。中国やモンゴル起源説があるが、河北では人口の9割が死んだとの説もある。

ジンギスカンが中央アジアを征服した為、広まったとの説もある。原因が分からず、魔女やユダヤ人のためとして迫害が起こった。 14世紀には世界的な流行で1億人が死亡したといわれています。

「黒死病」と呼ばれて恐れられました。人口の3分の1が亡くなった欧州では、生や死に対する価値観が揺らぎ、封建社会崩壊の一因になりました。

そして新たな学問や芸術がルネッサンスを生み、教会の権威も失墜してその後の宗教改革につながったといわれています。

 ③1855年中国を起源としたペストが世界に広まった。雲南省の線ペストだ。ユベルト、コッホに師事した北里柴三郎香港で線ペストの病原菌を共同発見した。そして抗血清による治療法が確立した。

 特に1918年のスペイン風邪は最低でも5,000万人以上が亡くなったと推定されているが、14世紀に蔓延したペストは世界全体でそれを遥かに上回る7,500万人から2億人の死者を出している。

当時8,000万人だったヨーロッパ人口のうち、実に60%が命を落とした。 ヨーロッパだけではない。北アフリカ、中東にまで達した。こうして高度に発達した交通網にのって、ペストは瞬く間に全ヨーロッパへと広がっていった。

このペストは人口が激減するだけでなく、ヨーロッパ世界の社会構造の変化を「加速」させることになる。

経済的にも大変革が起きました。中世の西ヨーロッパの農村は領主が支配する共同体で、農民みんなで働いて年貢の残りを分け合って生活していました。

ところが、ペストで労働力が不足したため、領主は農民の意欲を上げるために土地を貸し出します。農民はそれぞれが工夫して成果を上げるようになり、これが資本主義経済につながったのです。

AIとコロナと入力の自動化-14(6)
コロナ後ー2
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池上さんが聞くーDNAとRNAー7

セントラルドグマ: central dogma)とは、遺伝情報は「DNA→(転写)→mRNA→(翻訳)→タンパク質」の順に伝達される、ことをいう。分子生物学の概念である。

フランシス・クリック1958年に提唱した。この概念は細菌からヒトまで、原核生物真核生物の両方に共通する基本原理だとされた。
DNAから1度RNAに転写されて、RNAからタンパク質に翻訳される。

◆ではなぜ間にRNAが入るのですか、DNAとRNAが似ているのならどちらかに統一しなかつたのですか?

それは使い分けているからです。DNAが上質の紙としたら、RNAはぼろぼろの紙ですぐ溶けて分解されてしまいます。

必要なタンパク質は刻一刻と変わっており、いつまでもRNA が残っているとタンパク質が必要以上につくられて、細胞に悪影響をあたえてしまいます。その為すぐ分解するRNAを使う方が良いのです。

◆他に違いがありますか?

DNAの構造は二重螺旋ですが、RNAは一本鎖です。又使われる糖と塩基が違います。その為分解しやすいのです。(DNAは糖はデオキシリボース、RNAはリポース、又塩基はATGCに対しAUGCです),

それはDNAは安定しているが、RNAは不安定です。そのおかげで素早く色々な種類のタンパク質を必要に応じて、必要な量を作る事ができます。

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池上さんが聞く遺伝子の化粧ー6

AIとコロナと入力の自動化ー14(6)

公開した当初感染症を示す赤い丸は320個、そのデータを1人で集めて入力していた。ところが感染は急速に拡大し、データ更新作業が間に合わなくなった。そこで活用したのが、AI (人工知能)だった。情報を集約する作業は自動化しなければなりませんでした。

当初集約されるデータはバラバラでした。アメリカでは回復者の数は郡単位で集計され、死者数の数は州が集めていた。これらを全て確認し、1つにするのは困難です。

そこでAI の出番です。
ドンがAI に学習させたのは国や自治体を正確に選別する事、更に集計したデータが正しいかの確認までAIで行い、精度を高めた。


AI により進化したダッシュボードの反響は想像以上だった。世界中からアクセスが相次ぎ、サーバーがダウンする事もあった。

ドンはAIを使って世界に貢献する手応えを掴んだ。中でも多くの国や発展途上国には感染状態について正しいデータを入手する手立てが無いところもあります。

ドンの故郷中国では感染が爆発的に広がり続けています。市民の間に瞬く間に広がったのが、AI を使ったテクノロジー、国が指導し、先端企業が培ってきた技術を感染防止のために投入した。


国策として2017年に「次世代AI 発展計画」をスタートさせていました。百度(バイドウ)やアリババなど大手企業が中心となりAI に関する情報を共有する動きがはじまつていた。

感染拡大の危機に当たって国や企業間の連携がさらに進みました。駅や公共施設にいち早く登場したのはAI によるAI 体温測定システム、赤外線カメラと顔の識別機能を使い1分間に200人を計測、帽子やマスクをしていても正確に体温を測る事ができる。

メガネ型の検温装置も登場し種々の施設で警備員が着用し、パトロールに活用されている。検温範囲は3M、測定誤差は0.3度以下だ。又市内を消毒できる無人自動車、AI による自動運転の技師を生かした無人タクシーやバスの開発も進んでいる。

AIとコロナとドンー14(5)

100歳時代と時計ー69

古代人は天体の動きを時計の基準にした。天体は1年の長さを教えてくれた。古代エジプト人は最も明るい恒星のシリウスが、夜明け前に東の地平線から登る時1年の始まりとした。

最近時間に関する本が盛んに発行されている。その一つ「最強に面白い時間」(ニュートンプレス発行)には時間に関するエピソードがある。

ナイル川のはんらんを予見したり、種まきの時期を知る重要な意味があった。古代エジプト人は1日を昼と夜に分け、各々を12に区切って1時間の長さをきめました。昼の長さは冬より夏が長い為、夏の1時間は冬の1時間より長かった。

中世まで時計は日時計や水時計がありましたが、甚だ不正確で1時間の長さは、計るたびに変わりました。

それを一変させたのはイタリアのガリレオでした。1683年ピサの大聖堂の天井から吊るされたランプの揺れを眺め、揺れが大きい時と揺れが小さい時の往復時間が同じ事を発見した。

「振り子の等時性」と呼び、1メートルの振り子が1往復にかかる時間は、揺れの大きさや振り子の重さによらず、いつもほぼ2秒と分かり、振り子時計の原理となりました。時計によってまちまちだった1時間は一定の長さで刻まれる1時間へと変わりました。


1927年にはクオーツ時計(水晶時計)が開発されました。水晶の薄片に電圧をかけると正確な周期で震えます。この性質を利用しています。誤差は1日15秒ほどです。

1955年にはセシュウム原子時計(セシュウム原子と電波の振動を利用)’これは3000万年に1秒の誤差しかありません。現在はこの原子が刻む一秒の基準になっています。

100歳時代と過去未来ー70
100歳時代と時間ー68

100歳時代と時間ー68

最近「時間は存在しない」言う言葉ほど頭に突き刺さり、記憶から離れない言葉はない。
[時間は存在しない]と言う題名の本を出したのはカルロ、ロベェッリと言うイタリア生まれ、フランスの大学で理論物理学を教え、量子重力理論を研究中の人である。


ここでは地球が平らと思って来たが、実際は球だった。太陽が地球の周りを回ると思っていたが、地球が太陽を回っていた。このように当然と思っていた事が突然ひっくり返る事がある。時間もそうであると言う。

100歳時代の到来を夢見て来た我々にとって、時間が無いと言われたら、その夢の立場は根底から崩れるのでは無いだろうか?

作者の説明はこうだ。古代ギリシャの哲学者アリストテレス(紀元前385年生まれ)は、時間とは物が変化していくもので、全てが静止していると、時間は無い事になると言った。

対してイングランド生まれの数学、物理学者のニュートン(1643年生まれ)は時間とは全てから独立して独自に流れると説明した。

ところがドイツ人の物理学者アインシュタイン(1869年生まれ)は世界は4次元で出来ており、通常は縦、横、高さの3次元で生活しているが、実はこれに時間が加わり、時間の広がりの中で暮していると説明して、世界を仰天させた。

著者はアリストテレスの考えとニュートンの考え方を統合したのがアインシュタインの考え方だというが、今一つ分かりづらいので読み進んでみよう。

100歳時代と時計ー69
100歳時代の慧海と心身培養ー67

AIとコロナとドンー14(5)

2月に感染は中国からアジアに広がった。世界ではWHOをはじめとする情報の発表が遅いと言われた。この時1日のアクセスが5倍にもなるホームページが誕生した。

アメリカのジョンズ、ホプキンス大学のダッシュボードだ。

国や自治体や病院から集めたデータをまとめて表示した地図、情報のソースはアメリカ国内だけで3000以上か、国毎の、感染者数、死者をリアルタイムで表示する、ゴールドスタンダードと呼ばれている。これを開発したのは1人の大学院生だつた。

中国からの留学生ジョン、ホプキンス大学のエンシャン、ドンだ。ダッシュボード作成のきっかけは故郷からの一本の電話であった。

元々は春節について家族と話をするための電話でした。すると家族の近くで、新型コロナウイルスの患者が出たと聞きました。驚いて外出しないでと言いました。

電話では感染がどこまで広がっているのか分からないし不安、正確な情報を人々に伝える方法が、ないかと指導教授に、相談し、ダッシュボードの、開発を、勧められた。

ダッシュボードとは自動車や飛行機の操縦に必要な計器類を搭載したボードのことですが、そこから転じて企業活動を示すさまざまなデータを統合して表示する管理画面を「ダッシュボード」とよびます。

教授は僕が中国出身なので今中国で起きていることについて、聞いてきました。その情報を、集め始めた事を、伝えました。そしたらすぐにダッシュボードを、作る話になりました。

ドンが在籍する工学部のチームはハシカやジカ熱の流行を示す地図を、作った事があった。

その技術を生かしてわずか1夜で公開にこぎつけた。徹夜して最初のバージョンを仕上げました。
WHOが同様のダッシュボードを作ったのは5日後でした。だからこのダッシュボードが世界一早かったはずです。

AIとコロナと入力の自動化ー14(6)
AIとコロナと将棋ー14(4)

AIとコロナと将棋ー14(4)

AIが急速に発達したのはここ10年ほどである。社会に強烈に印象付けたのは2017年5がの将棋の電王戦だ。

AI が将棋界の最高位の佐藤天彦名人(当時)を破った。この時AI が勝利を手繰り寄せたのが独創的な一手だった。

将棋ソフトPonanzaは3-8金、過去20年間、5万局に及ぶ対戦データから導き出した手が名人を圧倒した。

人間には処理出来ない程の大量のデータを処理し、新しい答を導き出すAI,その能力は人類が直面する難題にも生かせるのではないかと期待された。

気候変動、飢餓、貧困、病気が解決されたらより健康で、幸せな生活が送れると思われる。AI に期待する一方AI の解析には、いくつかの欠点がある。

一つはデータが正しいかどうかに依存している事、学習したデータにより精度が変わります。質も量も十分で正しいデータを学習させないと意味が無い結果を出す事もある。

過去の失敗したケースでは2008年にインフルエンザに関する検索数だけを使った、その結果精度が高まらず2015年に中止された。

検索数だけでは、本当に発生した場合と不安から検索する場合や興味でする場合もあるので、不正確なのです。AI解析の正しさは過去のデータの質に依存する。AIとコロナとサーズー14(3)

AIとコロナとドン―14(5)
AIとコロナとサーズー14(3)

AIとコロナとヘルスマップー14(2)

ヘルスマップは世界的ネットワークで世界中のニュー メディアやSNSから常に不可解な情報を抽出しています。

去年12/30にヒットしたのは中国のローカルニュースで武漢の海鮮市場で感染爆発が起きたと言うものでした

この日は後に自ら感染し死亡した中国武漢の医師李文亮(りょう)がSNSに最初の警告を投稿した日、同じ内容で同じ日に地元の新聞社が[武漢の市場で原因不明の肺炎で7人が危篤状態],それをヘルスマップが拾い上げたのだ。

AIが抽出したMAPはすぐ公開されるので、WHOはじめ世界の保健機関がそのデータを利用している。ただ今回この警告が生かされた形跡は無かった。

この時点では未知のウイルスによるものとは分からなかった。そして感染爆発は起きてしまつた。(2020/1/23)この時毎年発生している感染症が世界でいくつも発生していました。その為AIは肺炎としかの認識は出来ませんでした。

カナダ、トロントではAIベンチャー、ブルートット、彼等もその翌日SNSでの情報から警告を発していた。更にあるデータからAIに学習させ、武漢から他の都市に広がらないかを独自に予測した。予測に使ったのは国際線の航空機のデータだ。

航空機で予測したのは医師のカムランカーンである。45都市に300の直行便が飛んでいた。去年の大晦日には8万人の旅行者が海外へ出発した。
行先はアジア各国、アメリカの主要地にも飛んでいる。予測には0~100の健康安全保障スコア(各国の感染対策の脆弱性)も考慮に入れた。


共に行っているトロント大学の、専門家アイザック、ボゴシユはこれは国毎に感染症に対処する能力があるか、判断基準になる医療体制が整っているか、専門のスタッフがいるか、感染を抑え込めるかを分析、すると主に東アジアと東南アジアの都市が浮かんできた。

最初に予測したのはバンコク、香港、東京、台北、プーケット、ソウル、シンガポール、マカオ、シドニー、ドバイ、クアラランプール、高雄、大阪、メルボルン、チェンマイ、ペナンである。この予想は後に現実のものとなる。

AIとコロナとサーズー14(3)
AIとコロナー14(1)

AIとコロナー14-1

ここ数年で急速に発達してきたAI(人工知能)は今や凡ゆる分野に適応を広げつつあります。その進歩は驚異的ではありますが、果たして今世界中で最も緊急なコロナに対して、AIは対応できるのか。

対応しているとすれば、どんな対応をしているのか、今後のAIを考える為にも、又コロナの今後を予測するにも必要な課題と考えます。

「人類が手にした最新テクノロジー人工知能はどこまでコロナに迫れるか」を追求したNHK特集を追いながら、考えてみました。

感染爆発で世界を覆った新型コロナウイルス、感染者3580万人、死者105万人 (2020/8現在) 、今も続いている。

人類はこの危機にどう向き合うのか、武器としたのはAI(人工知能)である。膨大な情報力と学習能力を備え、社会を変える可能性を秘めたテクノロジーだ。

感染爆発はなぜおきたのか、いつまで続き、いつおさまるのか。AIを使って感染爆発に挑む最前線の研究者を取材、何が分かり、何ができたのかを追った。

未知のウイルスの謎に迫る為400万人のAI研究者が国を超えて結集した大型プロジェクト、医師たちあが求める情報をAIが瞬時に教えてくれる。

日本が誇るスーパーコンピュータ富岳が導き出したウイルスコロナの時代を生きる手がかりとは「出来るだけ早く経済活動が元どおりに近くなるようにする」にある。

先の見えない不安な時代にAIはどんな未来を示すのか。見えざる敵に挑んだAIと研究者達の挑戦の記録である。

感染はなぜここまで広がってしまつたか、もう少し押さえられたのではないか、その存在が明らかにされる前にウイルスの発生を警告するAIがいた。

2019/12/30の23時12分、あと40分で大晦日を迎えようとする夜、一本のメールがAIによって自動送信された。「中国武漢で原因不明の肺炎を確認」

中国の武漢でサーズとは判断出来ない原因不明の肺炎を確認、7人の患者が危篤状態にある。という警告だった。宛先はWHO(世界保健機関)-公衆衛生に関わる世界的な課題に対処する。

当時中国の保健当局はこの異変を公式に発表していなかった。後に新型コロナウイルスと命名される恐ろしいウイルスが発生した事を殆どの人は知らなかった。


世界で最も早くウイルスの発生を警告したAIはアメリカのボストンのチームのものだった。2006年に設立され、世界中の感染症の発生をAIを使って監視して来た[ヘルスマップ(感染者を監視する非営利団体]である。

これまで2014年西アフリカで拡大したエボラ熱や2016年に中南米に拡大したジカ熱よ発生を、初期段階で検知し、警告して来た。それを可能にしたのがAIを使ってSNSやニュースメディアを、モニターリングするシステムだ。

171件の特定のソース、20万件のWebサイトを15ケ国語、24時間体制でチェック、その中から感染症に関連する単語を抽出し、その地名、感染者数を計算する、それがAI による自然言語処理と言うプロセスだ。

情報はAI によって分類され緊急性が高く危険性の高いものが選ばれる。(1日の警告数3000,警告場所4万件)こうして発生した感染症の発生を地図上で自動的に表示し、ホームページで公開している。

AIとコロナとヘルスマップー14(2)
コロナとハラリの世界連携ー13

 

東証システムの故障ー33

今回菅内閣が出来て、デジタル庁が出来た。面白いのは河野太郎行革担当相がハンコやめようと言っている。更に役所が多用しているExcel(表計算)を辞めようと言っている。

役所から提出を求められる入力様式は超複雑に作られたExcelは複雑故に入力データをそのまま使えないと言う。日本人特有の深掘りー与えられた仕事を改善改革して、止まらない。それは長所であり、短所である。


凡ゆる種類の入力ー漢字、ひらがな、カナ、半角カナ、長い文字等凡ゆる入力が出来るように設計されている、しかしその為列の設定が細分化され、全体のデータが他のシステムに適用できないから、再入力しなければならない。

この傾向は日本人の作業の凡ゆる面に発生し、自動化の障害になっている。その時期に東証システムに故障が起きたのは残念である。新聞の株式欄が真っ白とは前代未聞である。

株式システムは1秒間に数万件もの処理をオンラインで行う、世界最先端の技術である。世界の株式システムはニューヨーク、ロンドンに次いで東京が有名である。それは連携しながら24時間世界を回っている。

それだけに日本の信頼を損ねた罪は重い。今回の事故はメモリーの故障と、バックアップ機能が働かなかった為の様である。
東証は3年前にも事故を発生しているのを考えると、連携が不完全な為の人災であると考える。システムのリーダーは各部門の専門家と、徹底的に議論して、穴を無くして貰いたい。

5G革命と政府ー32