人類を動かしているのは頭脳です。つまり、欧米の首脳です。
日本や中国の首脳は、欧米の手下です。下っ端です。
欧米の首脳が道しるべを立てないと、日本や中国はどこへ行って良いのか分からない。
これが、今の現実です。
日本が欧米の下っ端というのは仕方ない。
現代文明は欧米がリードして作った。これは、まぎれもない事実です。
日本は欧米から学んで、繁栄した。これも、まぎれもない事実です。
エコシステムの話はこれでおしまい。
バードマン開発
ローカルは自分の信じる道を行くしかない。
でも、グローバルに左右されます。つまり、欧米に左右される。
アメリカが脱原発の判断をすれば、日本はすぐに脱原発です。日本国に判断力はない。
沖縄基地問題は決定事項です。
沖縄県知事は粘って、カネを取った。
名護市民は、反対なら反対の意思表示をすることが大事です。
でも、上位の決定事項は覆りません。あとは、カネで解決するしかない。
沖縄振興費を名護市がどれだけ取れるか？
諫早湾の水門も、裁判所の決定を無視して、国は開門しなかった。
国は司法判断を次から次に無視する。
国民に法を守れと言うのは、筋違いだ。
ミツバチへの悪影響が懸念されているネオニコチノイド系農薬のうち２種類が、低濃度でも人間の脳や神経の発達に悪影響を及ぼす恐れがあるとの見解を、欧州連合（ＥＵ）で食品の安全性などを評価する欧州食品安全機関（ＥＦＳＡ）がまとめたことが２日、分かった。
２種類はアセタミプリドとイミダクロプリド。ＥＦＳＡは予防的措置として、アセタミプリドについて１日に取ることができる許容摂取量（ＡＤＩ）を引き下げるよう勧告した。この２種類は日本でも使われており、国内でも詳しい調査や規制強化を求める声が強まりそうだ。
ＥＦＳＡの科学委員会は、２種類の農薬が哺乳類の脳内の神経伝達メカニズムに与える影響などに関する研究結果を検討し、不確実性はあるものの「神経の発達と機能に悪影響を与える可能性がある」との結論を出した。
これを受け、ＥＦＳＡはＥＵ各国にアセタミプリドのＡＤＩを３分の１に引き下げ厳しくすることなどを勧告。イミダクロプリドは現在のＡＤＩで問題ないとして引き下げる必要はないとした。また他のネオニコチノイド系農薬を含め、子供の神経の発達に対する毒性の研究を強化し、関連データを提出するよう求めた。
日本の東京都医学総合研究所などは2012年に発表した論文で、２種類の農薬は微量でも脳内のニコチン性アセチルコリン受容体という物質を興奮させる作用があることを、ラットの培養細胞を使った実験で確認。人間の脳の発達に悪影響を及ぼす可能性があると指摘した。この研究は、今回のＥＦＳＡの見解でも重視された。〔共同〕
人体は複雑な化学工場です。どんな化学物質がどういう影響を及ぼすか、正確に把握することは難しいのでは？
自然界に存在しない物質を化学合成するのは良くない気がするが・・・
化学物質の取り扱いは、無政府状態、アナーキーじゃないのかな？ 何をやっても良い？
殺虫剤、除草剤、防腐剤などは、悪影響を及ぼす可能性が高いと思うが・・・ 膨大な数の化学物質、どうすればよいのだろうか？
農薬って、薬というよりも、毒でしょ？ 消毒って、変だよね？ 毒を撒いて生物を殺す。消毒じゃなくて、毒の散布です。
天然毒もあるが、天然毒は広くは分布していない。
人類は、毒を撒き散らかしている・・・
人類が発見・合成した化学物質、5000万種類を突破
新しい化学物質が合成されたり単離されたりするペースには目を見張るものがある。最初に登録された1000万種類の化学物質は、手に入れるのに33年かかったが、データベースに最近登録された1000万種類の化学物質は、手に入れるのにたった9カ月しか要していない。これは一つには、ACSによる追跡調査の精度向上が理由だが、世界中の研究機関がおびただしい量の分子を生成(および特許取得)しているからでもある。
だから、タバコの害を大声で言うのは変です。
タバコは単なる葉っぱに過ぎない。
自動車の排気ガスに比べれば、タバコの害など、取るに足らない。
発電所。毒を撒き散らかしている・・・
原発だって、微量にしろ、放射能が漏れています。
タバコの煙で、虫は死なないが、殺虫剤は虫を殺す。
野生生物は風呂に入らないが、人類はいつから風呂に入りだしたのだろうか？ エスキモーやアマゾンの裸族は風呂に入らない？ 石鹸や洗剤も環境汚染の一因だと思うが・・・
どうすれば良いのかな？
文明生活は、大量のゴミを作る。そして、ゴミを石油で燃やして処分する。アマゾンの裸族にゴミはない？
野生生物に、ゴミはない？
どうすれば良いのかな？
資源の枯渇が世界を変える。
資源が枯渇するのを待つしかないかな？
文明人と野生人。どっちが、サバイバルするかな？
とにかく、人類は毒を撒き散らかしている。
サバイバルするのは、だれか？ やはり、ゴキブリかな？
タバコが毒だとしても、葉っぱなので、葉っぱを燃やしても、環境汚染にはならない。
PM2.5は明らかに環境汚染です。排気ガスです。
化学合成した物質の安全性のチェックは、必ずしも十分でない。
毒食らわば、皿まで、の気持ちが無いと生きていけない。
化石燃料も、元々は生物。生物資源です。燃やし方の問題、大量なのが問題だと思う。
とにかく、人類は使い尽くすまで、使うでしょう・・・
資源の枯渇が世界を変える。
人類は毒を撒き散らかしている。種の絶滅の速度は急速です。
資源が枯渇した時に、生き残っている種が強かったと言うことでしょう・・・
天然痘は撲滅されたんだっけ？ 結核菌は撲滅されていない。それどころか、薬物耐性菌が出現している。サバイバル合戦です。
毒と薬は紙一重。抗生物質なども、毒の一種でしょ？ 菌を殺す。
脳や神経に作用する化学物質もあります。化学物質により精神障害が出たりもするようです・・・
天然だろうが、化学物質だろうが、麻薬中毒、アルコール中毒、シンナー中毒などは、精神障害を引き起こします。
化学物質過敏症（かがくぶっしつかびんしょう）は、非常に微量の薬物や化学物質（主に揮発性有機化合物）の暴露によって健康被害が引き起こされるとする疾病概念。人体の薬物や化学物質に対する許容量を一定以上超えると引き起こされるとされており、個人差が大きいといわれる。
化学物質の人体に及ぼす影響については未だ解明が進んでいないが、一部の専門家の間では、近年激増の傾向にある自律神経失調症やうつなどを含めた現代病は、化学物質の曝露が原因である、という意見がある
環境保護派と経済優先派の争いです。
経済優先派もある程度は環境保護に関心を向ける。
程度の問題だと思う。
環境問題はビジネスチャンスである。
アプローチの仕方が違う。エコロジー優先か、エコノミー優先か？ エコロジーはロジック、論理です。エコノミーはナンバー、カネです。両方あわせて、エコシステムと呼びます。
エコノミーには節約という意味もある。エコノミーにもよい点がある。エコノミークラスって、節約でしょ？ ビジネスクラスは高い。
環境保護派と経済優先派がエコシステムをめぐって争っている。
日本政府は、エコノミー優先で動いている。家電製品のエコポイントやエコカー減税があった。だが、原発は推進です。エコノミー優先だから。
ドイツ人はエコロジー優先です。だから、脱原発を選択した。その結果、電気代は上がったが、カネで安全を買った。論理が優先なので、安全が優先です。カネは二の次です。
昔から、日本人はエコノミックアニマルと呼ばれて、世界で馬鹿にされている。拝金主義だからです。
東方の三博士は、イエス・キリストに、乳香、没薬、金を献上した。乳香、没薬は植物由来です。タバコと酒のようなもの。金は鉱物です。
あなたなら、タバコと酒、金のどちらを優先しますか？
キリストは、どれを優先しますかね？
Art HarbOurは、アートとハーブはわれわれのもの。そういう意味を表している。
リストラ、構造改革は大事です。会社や国が倒産したら、おしまいだから・・・
まずは、物から手をつける。無理、無駄、ムラを省く。人に手をつけるのは最後です。会社が倒産したら、元も子もないから。
だから、国がセーフティネットで、人を救わなくてはならない。失業保険や、最悪ケースは生活保護です。
最初に人に手をつけるブラック企業などは、どうせ長続きしない。
僕は個人事業主なので、人に手をつけるときは、自分の首を切るとき。廃業です。
日本の電機メイカーは、リストラの嵐。人員削減です。経営の失敗です。
JALも大リストラを行った。経費２兆円、収益２兆円？
今は、人員半減。経費８０００億円。収益１兆円。２０００億円の黒字です。
日経の記事なので、経営の話で、〆です。笑い
いずれにしても、エコシステムの改善が必要です。
面白い話があった・・・
第五世代コンピュータ開発です。
言語の開発も行っていた。
ヨーロッパの論理型、アメリカの関数型
日本はそれを混ぜ合わせようとして、失敗した。
コンピュータは、関数型の方が強かったようです。
数字の処理がコンピュータには向いている。
論理と数字。面白いね～
ドイツはエコロジーを選んだ。日本はエコノミーを選んだ。
日本はヨーロッパよりも、アメリカがお好きなようです。
僕個人としては、ヨーロッパの社会の方が進んでいると思う。
アメリカンのシステムです。プロダクションシステム
アメリカンのシステムは、よかれあしかれ、前向き推論です。未来志向です。
目標を設定して、そこに向かって、進む。
ヨーロピアンのシステムは、後ろ向き推論です。
過去の事象が目標に合致するか論証する。
だから、アメリカンが設定する目標によって、世界が変わります。
だから、ヨーロピアンがその目標を検証します。
欧米の関係は、このようなものです。
この農薬の検証も、EUが出したんでしょ？
5/27/2010
ルールベース・プロダクションシステム
SONYのエアボードはハードウェア
この営業方法こそ、昔、研究されたルールベース・プロダクションシステムそのもの
エキスパートシステム
人工知能、AI, Artificial Inteligenceの応用のひとつだ・・・
http://www.iluminado.jp/businessruleruleengine/rule-base-etc/16-rule-base/17-production-system-rule-base.html
プロダクションシステム(ルールベースシステム)とは
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作者 Administrator
2006年1月10日(火曜日) 20:16
ここでは、ルールベースのプログラム実行について通常のプログラミング言語によるプログラムとの対比によって見ていきます。
通常のプログラミング言語(JavaやC#、Visual Basicなど)によるプログラムは、変数と代入、条件分岐、繰り返しなどの一連の命令から構成されており、基本的 には、プログラムの上から逐次的に実行されます。この場合のプ ログラムは、計算を「どのように(howto)」実行していくかを考え、それを逐一プログラム上に記述することで作られます(このプログラミング手法を命 令型プログラミングとか手続き型プログラミングなどと呼びます)。
一方、ルールベースのシステムでは、「何を(what)」を記述する ことによりプログラムを作成します。このことでルールベースのシステムでは、通常のプログラミングで結構煩雑な記述となる「どのように」という部分を(あ まり)意識せずにプログラムを作成することができます(この、「何を」をもとにプログラムを記述するプログラミング手法を宣言型プログラミングと呼びま す)。以下では、ルールベースのシステムがどのようにして「どのように」実行するかという部分と、「何を」実行するかという部分を切り離して管理するかと いうところを見ていきましょう。
一般的に、ルールベースのシステム(プロダクションシステム)は、次のような構成要素からなっています。
1. ルール
2. ワーキングメモリ
3. 推論エンジン
プロダクションシステムの構造
ルールベースシステムは、 通常のプログラミング言語によるシステムの構成要素とごく単純に(誤解を恐れず)比較して、たとえてみると、
通常のプログラミング言語
ルールベースシステム
プログラム
ルール＋推論エンジン
変数
ワーキングメモリ
と なります。ルールベースシステムにおいては、プログラムは、実行をつかさどる推論エンジンと、「何を(what)」行うかを記述するルール部分とに別れま す。通常、推論エンジンは、いわゆるルールエンジンとして汎用的なものが組み込まれており、「どのように」の部分である実行の順序を一括で管理していま す。したがって、ルールベースシステムにおけるプログラム では、「どのように(howto)」行うかを記述する必要はなく、もし△△であったら××をするというif-ｔｈｅｎ形式のルールを列挙することで「何を (what)」を記述することになります(プログラムの具体的な事例については、別の項で説明します)。
(もっともルールベースのルールを使って、手続き的な記述を行うこともできるのですが、それはたとえて言うなら、Javaで、一連のプログラムを一つのクラスに押し込めて記述をするようなもので、ルールベースの本来の使い方ではないでしょう。)
ルールベースの実行は、ワーキングメモリに記述されたデータに対して、そのデータとマッチする「もし~であったら」部分を持ったルールを推論エンジンが探 し出し、マッチしたルールに書かれている「~をする」部分の記述にしたがって、ワーキングメモリに新たにデータを書き込むなり、消去するなり、メッセージ を表示するなりして実行されます。これだけですと、一つのルールが実行されるだけですが、推論エンジンは、再び新たな(状態が多少変わったかもしれない) ワーキングメモリのデータに対して、マッチするルールを探してルールを実行していきます。こうしてマッチするルールがなくなった時点でプログラムの実行が 終了します。
(正確に言うと、これは「前向き推論」の場合の推論エンジンの説明)。
この実行方法について、ワーキングメモリに書かれたデータとルールとのマッチングから、ルールの実行までのサイクルのことを認知実行サイクルといいます。
認知－実行サイクル
上にすでに書いたように、ルールベースの実行の方法－ 認知実行サイクル－では、まず、 ワーキングメモリに書かれた情報と、ルールの ｉｆ 部分(条件部)と照合がなされます。 ここでマッチしたワーキングメモリとルールとの組が、実行の候補となって候補リスト(「アジェンダ」と呼ぶ)にあがってきます。次に、その候補の中から、ある決まった「戦略」にし たがって選択され(競合解消)、実行されます。このサイクルの繰り返しで次々にプログラムの実行が進んで行き、ワーキングメモリの内容とルールの if 部分とでマッチするものがなくなったときにプログラムの実行が終了することとなります。
(「戦略」については、別途項をあらためて説明します)
ルールベースシステムの適用分野
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作者 Yasuhiko Tsushima
2006年2月11日(土曜日) 20:56
ルールベースシステムで実装するのに適した問題を、一口で言うことは難しいですが、一般的には、
・複雑な条件判断が組み合わさっている
・仕様が頻繁に変わる
ような問題に対しては、ルールベースシステムが適しているといえます。
ルールベースシステムにおいては、(これ以上分割できないという意味で)アトミックなif-thenルールをルールベースに個別に登録していくことで、プログラムを作って行きます。プログラムの実行については備え付けのルールエンジンが適切に判断してくれるため、競合解消の戦略を上手に使ったり、優先度の仕組みをうまく設計しておくと、後から個々にルールを追加していくだけで仕様の変更ができるルールベースが作れます。
たとえば、通常の場合は一般ルールを使うが、ある特殊な場合には、特殊なルールを使うなどといったときには、競合解消の戦略として、複雑な条件をもったルールを優先するという戦略をとることで、容易にルールセットを書くことができます。具体的には、最初に、
「全国で使用する(＝条件部で特に地域の指定がない)デフォルトの接着剤は△△を用いる」
「寒冷地では(=条件部で寒冷地地域の指定がある)、(寒さにも接着強度の落ちない)接着剤××を用いる」
などというルールのセットがあった場合、後から新たに
「雨量の多い地域では、(防水性が高く経年変化に強い)接着剤□□を用いる」
といった特殊なケースが追加されたとき、ルールの判断順序を気にすることなく、その特殊な場合のルールを追加するだけで、仕様の追加ができます。 (さらに、寒冷地でかつ雨量が多いというようなケースがあった場合は、最初からルールに優先度をつけてしまうか、and条件のルールを書いていくなど、ケースバイケースで適切な対応をとることができます)
以上のように見ていくと、ルールベースの応用システムとして、顧客の属性に応じて、顧客に適した商品を薦めるといったレコメンデーションシステムなどは、確かにルールベースのしくみに合っているといえるでしょう。
その反面、アルゴリズムが明確に決まっており、複雑な条件分岐もなく、仕様変更もあまり頻繁でないシステムでは、無理にルールベースで書く必要はないでしょう。計算をゴリゴリ行うプログラムなど、実はルールベースで書けなくもないのですが、かなり書きにくいでしょう。
パターンマッチを基にしたルールベースシステムというと、パフォーマンスを気にする方がいらっしゃいます。確かに概念的には、ルールベースのすべてのルールの条件部と、ワーキングメモリのすべてのfactとの間で常にマッチングの検査をして、マッチするものを選び出しています。しかし、内部的にはReteマッチアルゴリズム(とその進化形など)を使って、以前に比較したルールの条件部とfactとの組で、再度同じマッチングをする必要がない場合に重複しないように配慮がされるので、性能面を気にしすぎる必要はないように思います。ミッションクリティカルなスピード重視の場合ならともかく、だいたいの場合それほど問題にはならないと思います。
***
ルールベースの
・複雑な条件判断が組み合わさっている
・仕様が頻繁に変わる
といった問題解決に適しているという性質は、その昔、人工知能の応用技術であるエキスパートシステム*1の作成において大いに利用されました(ルールベースのルーツは、人工知能の研究にあります)。エキスパートシステムの構築は、「専門家の知識をヒアリングを通じて引き出しては、その知識をシステムに組み込んで評価する」ということの繰り返しです。構築そのものが要求仕様の変更を前提としているエキスパートシステムが、仕様変更に強いアーキテクチャを必要としたのは当然のことでした。
米国のミニコンメーカで、その昔DEC*2という会社がありました。この会社、実は人工知能の技術にも力を入れていて、VAXというコンピュータの構成を決める実用エキスパートシステムを80年代に稼動させていました。名前をR1/XCONというこのシステム、一度は、従来の手続き的な言語で作成されたのですが、メンテナンスがとてもできないということで、ルールベース言語のOPS5で書き直されました。書き直された後のシステムは、メンテナンスも容易になり、ビジネスの現場で使われるようになって実用的なエキスパートシステムとして最初の成功事例として語られています。
*1 エキスパートシステム： 病気の診断や、故障診断、生産計画などの専門家の知識をシステムに取り込むことによって、専門家の支援を行うことを目的とするシステム。
*2 DEC(Digital Equipment Corporation)： 昔はミニコンメーカとして一世を風靡したものですが、今はありません。90年代の後半にコンパックに買収され、さらにコンパックはHPに買収されています。
CLIPS超入門１(インストールと起動)
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作者 Administrator
2006年1月22日(日曜日) 08:22
CLIPSとは
CLIPSは、ルール/オブジェクトベースのエキスパートシステム開発ツールで、そのベー スとなるプロトタイプは 1985年(今から20年以上前！)、アメリカ合衆国のNASA、ジョンソン宇宙センターで開発されました。パブリックドメインのフリーなソフトであり、 C言語で書かれ、他の環境とも統合が比較的容易であったために広く知られるエキスパートシステム開発ツールとなっています。このCLIPS、残念ながら日 本語が使える版は見当たらないのですが(個人的に日本語化している版はあるかもしれませんが、一般的に使われている日本語版は見当たりません)、インス トールが容易でWindowsの対話環境も使用できるので概念を学ぶための学習環境としてはスグレモノだと思います。そこで、ここではルールベースの考え 方を具体的に知るために、CLIPSを用いてみましょう。
CLIPSのインストール(Windows)
まず CLIPSのサイトに 行き、ダウンロードエリア(Download Area)から、実行モジュール(executables)－PC版(pc)を選択し、CLIPSWin.zipおよびCLIPS6.hlpをダウンロー ドしてきます。CLIPSWin.zipを解凍し、適当なディレクトリに、CLIPSWin.exe、CLIPS6.hlpを入れて、インストールは完了 です。CLIPSWin.exeのアイコンをダブルクリックすれば、CLIPSが起動します。
CLIPSの起動
CLIPSを起動すると、以下のような画面が表示されます。
Clips起動画面
この対話環境で、CLIPSをさわってみましょう。CLIPSのプロンプトに続けて、
(+ 1 3)
と打ち込んで見ましょう。すると、
4
と値が返ってきます(同じように－,*,/などもできます。適当に試してみてください)。
CLIPSの算術
CLIPSでは、計算手続きなどを「関数」の形で記述します。CLIPSの関数は、プログラミング言語のLispと同じように、
(<関数名> <引数1> ・・・ <引数n>)
の形で書きます。 CLIPSの組み込み関数は、メニューからHelpを選択すると(英語ですが)参照できます。ここでは、よく使う関数をあげておきましょう。
(printout t crlf)
を標準出力に改行付きで出力する。't' はterminal、’crlf’ は改行を表す。
それから、対話環境 のコマンドについても
(exit)
対話環境を終了する。(メニューのFile-Exitが対応)
(load <ファイル名>)
<ファイル名>で指定されたルールファイルを読み込む。 ディレクトリのパスを付けないと、CLIPSWinのexeファイルがあるディレクトリがデフォルトとなります。(メニューのFile-Loadが対応)
ただし、本稿の目的は、ルールベースの考え方を説明することなので、ここではこれ以上CLIPSの関数、コマンドに深入りしないこととします。以降必要の都度、関数・コマンドを説明していきます。
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http://business.nikkeibp.co.jp/article/tech/20100521/214542/?P=1
営業現場の「見える化」を実現
iPadの可能性は、シニア端末としての活用だけではない。営業現場を一変させるだろう。営業担当者はプレゼンテーションソフトを使ったセールス活動から、営業を受ける側にとってはこれまでのつい眠くなってしまうプレゼンテーションから、解放されるかもしれない。解放されるかもしれない。営業資料そのものの作り込みを変えていく必要がある。
ほんの数カ月先の営業現場では、次のようなシーンが垣間見れるようになることだろう。営業担当者は、テーブルの上にiPad端末を置く。まず、iPadという新たなガジェットを使わせてあげるということで、最初のアイスブレークは間違いなく成功する。続いて、「ではここを触れてみてください」と声をかけて、自社製品を宣伝する営業資料アプリを立ち上がらせる。「気になるところは、どんどん触れてみてください」。顧客はついつい気になるところに触れてしまう。直感的に。そうすると、触れた部分に関する宣伝文句をiPadが話し出す。
営業というものが、営業マンが自社製品の良さをアピールするプレゼンテーションから、顧客のほうから気になるところをどんどんと触れ、勝手に内容を理解していく。そういうスタイルへと変わる。そんな場面に出くわすこともありえないことではない。
ひとしきり「さわり」終えたところで、画面に4つのボタンが現れる。「今すぐに購入を決める」、「社内で前向きに検討する」、「今はこちらの商品を購入するタイミングではない」、そして「こちらの商品は残念ながらお客様のニーズには答えていない」。
この画面が出たところで、営業担当者は「いかがでしょうか？」とまた声をかけるのである。
さて、ここまで来たところで、読者の皆さんはお気づきだろう。こうした営業が繰り返されてくると、次の情報が蓄積されるようになる。しかも自動的に。この商品の営業資料アプリのどこを顧客が触れたのか。どの順番で触れたのか。どの説明を長く聞いたのか。または聞いていないのか。そうした顧客の関心事項と、それに触発された「指の行動」というログデータが蓄積されることとなる。最後の購入意向とともに――。
今、様々なSFA（Sales Force Automation：営業支援システム）が存在する。営業担当者の営業力というものを底上げするために用いられている場合が多い。ところが、営業現場で何が起こっているのかを、データとして吸い上げるのは難しい。しかし、iPadを活用して上記のような営業資料アプリを作成することで、顧客の現場での「生の反応」というものを蓄積できる可能性を持っているのである。今まで見えていなかったデータの「見える化」が可能となる。新たなビジネスチャンスがここにある。
ただし、1点気をつける必要がある。カフェテリアなどの外で営業活動を行う場合である。太陽の下で、テーブルに置かれたiPad。光の反射具合で、少し見えにくい場合もあるだろう。iPadを15度ほど傾けて置くスタンドを営業担当者は持ち歩かねばならないだろう。
