新型コロナウイルスの感染拡大の中で、まさに本書のタイトルとなっている「公衆衛生の倫理学」が問われました。外出禁止やマスクの着用強制は正当化できるのか？ 感染対策のためにどこまでプライバシーを把握・公開していいのか？ など、さまざまな問題が浮上しました。 そういった意味で本書はまさにホットなトピックを扱っているわけですが、本書の特徴は、この問題に対して、思想系の本だと必ずとり上げるであろうフーコーの「生権力」の概念を使わずに（最後に使わなかった理由も書いてある）、経済学、政治哲学よりの立場からアプローチしている点です。 そのため、何か大きなキーワードを持ち出すのではなく、個別の問題について具体的に検討しながらそこに潜む倫理的な問題を取り出すという形で議論が展開しています。 そして、その議論の過程が明解でわかりやすいのが本書の良い点になります。 「これが答えだ！」的な話はありませんが、問題点が

ホーム > それでもコロナは施設や病院を麻痺させ、弱い人を殺してしまう。それをわかったうえで議論していますか。 「新型コロナウイルスの脅威」と言って、今、本気で怖がっている日本人はどれぐらいの割合だろう？ たぶん、あまりいないだろうと私は想像する。 2020年、まだこのウイルスが正体不明だった頃は、大半の日本人が脅威を感じて外出やイベントを自粛した。 クルーズ船報道が物々しかったこと、有名芸能人が死去したこと、等々もウイルスの脅威を印象づけ、自粛に拍車をかけたかもしれない。 それから二年の歳月が流れた。 日本における感染者数は、2020年とは比較にならないスケールになったが、景気は悪くなり、人々は世界的なインフレと円安に神経を尖らせてインバウンドに期待している。 そこから察するに、日本人の大半は、今はあまり脅威を感じていないのではないだろうか。 社会全体の数字を見れば、確かにそれもそうだと

大半の研究者が合意している科学的コンセンサスに否定的な人ほど、自分が持っている知識が最も高いと信じているが、実際には客観的な科学知識に乏しいことが『Science Advances』（2022年7月20日付）に掲載された新たな研究によって明らかとなった。 アメリカで行われたこの研究は、科学的合意が得られているにもかかわらず、いくら説明しても決して納得しない人がいる理由を解明するために行われたものだ。 彼らはなぜか自分の持つ科学知識に絶対的な自信があるのだ。だが実際には初歩的な科学的知識すら持っておらず、低レベルのものだったという。 これは知識や実力が低い人ほど自分の能力を過大評価する「「ダニング＝クルーガー効果」そのままの傾向であるそうだ。

【追記】この記事をきっかけに、名著「ノンデザイナーズ・デザインブック」の20周年記念特典eBookの制作に協力させていただきました。詳しくはこちらを御覧ください。 ノンデザイナーズ・デザインブック20周年記念の特典に寄稿しました デザイナーである・なしに関わらず、仕事の中で伝えたいことを「図」で説明する機会は多々あります。提案書で事業内容を説明することもあるでしょうし、具体的な数値をグラフで説明することもあるでしょう。そんな中でこんな指摘を受けたことはありませんか？ ・最終的に何を言いたいのか結論が見えないよ。 ・関係性が複雑すぎて理解しずらいんだけど。 ・要素が多すぎて全てを把握するのが大変。 ・何をどこから見れば良いの？ ・結局一番言いたいことはなんなの？ ・文字サイズがたくさんありすぎてまとまりがないね。 ・安っぽいチラシみたいでダサイなぁ。 ・全体的にバランスが偏ってて不安定。 ・

「ハゲは遺伝するの？」「親族がハゲてるから、自分も将来ハゲるのかな」とハゲの遺伝について気になっていませんか？ ハゲは遺伝すると言われていますが、親族の誰がハゲているかによってあなたがハゲる可能性は高まったり低くなったりします。 本ページでは育毛アドバイザーとして過去に300人以上の育毛のお手伝いをしてきた筆者が、ハゲと遺伝の関係やハゲの対策についてを以下の流れで紹介していきます。 ハゲが遺伝するって本当？ハゲは誰から遺伝するのかハゲる遺伝を持つ方の予防と対策遺伝以外の理由でハゲる6つの原因このページを最後まで読めば、遺伝とハゲの関係についての疑問が解消するでしょう。 1. ハゲが遺伝するって本当？結論から言うと、ハゲは遺伝します。しかし、父親や親族がハゲていて遺伝要素が強かったとしても、ハゲは改善することが可能です。 まずはじめに、ハゲが遺伝する理由と、気になる「遺伝のハゲでも予防はでき

2016/12/30に高校の同級生3人と飲んできた。 前日の飲み会に比べて疲れたな。って感じたのは自宅で大学同級生と飲んだのと違って， 名古屋までJR使って足を延ばしたからかな。なんて考えながら帰ってきて， 夜中に酒による吐き気で起きた時に，気づいてしまったから書き残しておく。 高校の同級生と合うのはたぶん5年ぶり。31歳。結構あっていなかった。 高校時代，とても仲が良かったし，5年前までは毎年のようにあっていたので自分でも今年誘われたとき， なんで5年も空いたのだろうか。と不思議だった。 メンバーは医師，某ビール会社の開発(肩書き付)，トヨタの完全子会社のなんか出世が約束されたとこ。 世間的にみたらいわゆる受験戦争の勝ち組。医者以外は国立大(院)卒。 給料も手取りで1千万とか，ちょっと足りないぐらいだとか言ってた。 今年は4，5回海外旅行いって，元旦からもカンボジアに旅行に行ってくる。と

1 以下、＼(^o^)／でVIPがお送りします 2014/12/19(金) 05:27:49.12 ID:UbIQ9PM90.net

こんにちは。ヨッピーです。本日は 東京大学 に来ています。 僕みたいな低IQの屁こき豚がこんな所に来てしまったら、一歩入っただけで 知恵熱 出してぶっ倒れそうな気がしますが、取材のためなので仕方がありません。 さて、「i:Engineer」ではこれまで、 京都大学の先生 や 東工大の学生 など、いわゆるアカデミックな方々にも取材をさせていただきました。その取材の際に、 「数学者は変人しかいない」 「人格破綻してる」 「狂人の巣窟」 なんて、「 数学者やべぇ 」みたいなニュアンスの話を聞くことがしばしばありました。僕の知人で、京都大学を中退後、現在は優秀なエンジニアとしてゴリゴリ最前線で働いている方も「ずっと数学をやっていたかったけど、 数学をやるには全部捨てなきゃ無理だな と思って諦めた」みたいなことを言っており、がぜん「 数学者ってどんな人なんだろう 」と興味が湧いたわけです。 そこで今

言いたいことはタイトル． そもそもSIGKDDとはSpecial Interest Group on Knowledge Discovery and Data Miningというデータマイニングや知識獲得のトップカンファレンス．WWWについで読んでて興味が合う論文が多い． How to do good research, get it published in SIGKDD and get it cited!(pdf) 173ページあるスライドだけど良い事ばかり書いてあるし，読者を楽しませるような非常に多くの著者の実体験(成功したものだけでなく，失敗したものも)や，後半になるとダメな論文，間違っている論文，その例が大量に載っていて飽きずに読める．ただKDDに通したい人だけでなく，研究を少しでもやろうとしている人，論文を書こうとしている人，面白いことをやりたい人は必ず読むべき． 適当に面白か

(DL hacks輪読) Variational Dropout and the Local Reparameterization Trick

A few hours after this morning’s big unveil, Humane opened its doors to a handful of press. Located in a nondescript building in San Francisco’s SoMa neighborhood, the office is home to the startu

こう言い換えろ→論文に死んでも書いてはいけない言葉３０ 読書猿Classic: between / beyond readers を書いたとき、「あとは穴埋めしたら論文を出力してるものが作れないか」みたいな話があったので、作ってみた。 何であれ、文章を書く骨法は、書きたいことではなく、書くべきことを（そしてそれだけを）書くことである。 問題は何を書くべきかであるが、幸いにして、論文については後述するようにほとんど決まっている。 結論から言えば、以下の表を埋めていくだけで、論文の骨組みができあがる。 必要な項目は揃い、しかるべき順序で並ぶ。 論文穴埋めシート こんな簡単な穴埋め表がこれまであまり取り上げられなかったのは、わざわざ作るまでもないことも勿論あるが、その他にも次のような理由がある。 つまり、こうした穴埋め表が、 あなたは論文が書けないのではない。 研究ができないのだ。 という目の当

World Voiceプレミアム 海外のキーパーソンへのインタビュー連載。「週刊ダイヤモンド」で好評を博したWorld VoiceがWEBでバージョンアップ。過去誌面に登場したインタビューのノーカット版やWEBオリジナル版をアップしていきます。 バックナンバー一覧 「超一流」の人を目にすると、私たちは「あの人は生まれつき才能に恵まれていたんだ」と思い込んでしまいがちだ。しかし、超一流の人たちが超一流になりえたのは、本当に生まれつきの才能が要因なのだろうか。 チェス、バイオリン、テニス、数学……など世界中のトッププレーヤーたちを、30年以上にわたって科学的に研究してきた「超一流」研究の第一人者、アンダース・エリクソン教授。そんな教授が、著書『超一流になるのは才能か努力か？』でもまとめた、世界中から大きな注目を集めた研究結果を紹介。研究結果から導き出された「超一流」への鉄則とは？ アンダース・

Gradient boosting (GB) is a machine learning algorithm developed in the late '90s that is still very popular. It produces state-of-the-art results for many commercial (and academic) applications. This page explains how the gradient boosting algorithm works using several interactive visualizations. Decision Tree Visualized

TensorFlowで 逆強化学習 第4回 TensorFlow勉強会 逆

前編はこちら： 深層強化学習：ピクセルから『ポン』 – 前編 起こっていないこと さて、方策勾配を使って生のピクセルから『ポン』をプレイする方法を学びましたが、ご理解いただけましたね。この手法は推測してチェックするという手間のかかるやり方で、”推測”は最新の方策からロールアウトをサンプリングすることを意味し、”チェック”は良い結果を導くアクションを促すこと意味します。大枠では、これは強化学習の問題への最先端のアプローチです。このような振る舞いを学習できるということは感動的です。しかしあなたが直感的にアルゴリズムを理解していて、どのように機能するか知っているとしたら、少しがっかりしてしまうのではないでしょうか。具体的に、機能しないのはどういうところでしょうか。 これと比較して、人間は『ポン』のプレイ方法をどのように学習するでしょうか。おそらくあなたはゲームを見せ、次のように言います。「パドル