TEDにて
ブルース・ファイラー: 家族のためのアジャイルプログラミング?
(詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ)
ブルース・ファイラーは、革命的なアイディアを持っています。
近代の家庭生活におけるストレスに対処するには「アジャイル(=機敏さ)」が大切だと。
プログラミングのソフトウェア開発における「アジャイルソフトウェアプロプラミング」に発想を得たファイラーは、フレキシビリティ(柔軟性)、アイデアのボトムアップ
絶え間ないフィードバック責任感を持つことを家庭でチームで実践し、その体験をみなさんにご紹介します。フィットできるか取り入れてみてください。
そして、今までにない、斬新なアイデアをお楽しみください。
アジャイルソフトウェア開発手法とは、ソフトウェア工学において迅速かつ適応的にソフトウェア開発を行うさまざまな人たちが開発したプログラミングのノウハウを集約した軽量な開発手法の総称とされている。
人数的には、10人以下の小規模なチームが、その時の状況に応じて、1か所で作業を行うプロジェクトの場合に使用されることが多い。
特に、予測困難な要件や頻繁に変更される要件に直面する小規模なチームにも、重宝される。似たような開発手法に、リーン生産方式もあります。
「アジャイル開発」は、日本のメーカーからシリコンバレーのベンチャー企業にまで広まったものです。 「アジャイル」では、メンバーを小さなチームに分けて短期間のタスクを進めます。
上層部から指示を発するのではなく、その小チームが各々の判断で動く訳です。常にフィードバックがあり、毎日情報のアップデートが行われます。毎週レビューを行うので常に変化があるのです。
では、この「アジャイル」が、企業とは全く異質の家庭などでどう役立つのでしょう?1983年。ニューイングランドの金融機関の技術者だったジェフ・サザーランドは
ソフトウェアの設計について大きな不満を抱いていました。会社のやり方は ウォーターフォール形式。つまり、滝のように上層部で決めた方針が、順々に下りてきて
そして、一番下がプログラマー。彼らの意見を聞く人など、誰もいない。83%ものプロジェクトが失敗に終わりました。完成時には、肥大しすぎていたり時代遅れだったり
サザーランドが目指した仕組みは、アイデアが上から流れてくるのではなく、下からアイディアを上げていって、リアルタイムに変化させられるものでした。
彼は、30年分のハーバード・ビジネス・レビューを読み、1986年のある論文に出くわします。
「The New New Product Development Game」(新しい新商品開発手法)「ビジネスのペースが速まっている」 と書かれています。1986年当時ですよ。「特に成功している企業はフレキシブルである」と記した上で
その論文に出くわした時。サザーランドは「これだ!」と思ったそうです。サザーランドの方式では、会社は2年もかかるような大規模なプロジェクトは、行いません。より小さな単位で行います。
最長で2週間。つまり、「その穴ぐらに閉じこもって、スマートフォンかSNSを作り上げてこい」と言う代わりに「何か部品を1個見つけて、持ち帰ってきてくれ。それで話し合って 組み込もう」
初期段階で成功か失敗か判断できます。最近では「アジャイル」は、多くの国で取り入れられマネージメント方法として浸透しています。
リーン生産方式はトヨタプロダクションシステムを研究して編み出された手法。
MITのジェームズ・P・ウォマック(James P. Womack)、ダニエル・T・ジョーズ(Daniel T. Jones)たちによって提唱。
サプライチェーンマネジメントにも応用されている。
マックステグマークの言うように・・・
人工知能分野では、準備がないままにつまづきながらアジャイル(=機敏さ)で進んで行くと・・・
おそらく人類史上最大の間違いとなるでしょう。
よく見えるアジャイルにも欠点があります。
アジャイルソフトウェアプロジェクトの欠点の一つは、過度な変更と追加がプロジェクトの進行を複雑化させ、予測困難な状況に陥る可能性があることです。
デマルコは、この問題に対処するために「スラック」の導入を提案しています。
スラックとは、プロジェクトメンバーがタスクの完了に集中するための余裕のある時間やリソースを指します。
デマルコによれば、スラックを設けることで予測困難な変更にも柔軟に対応でき、プロジェクトの品質と進行を改善することができるとされています。
アジャイルソフトウェアプロジェクトのもう一つの欠点は、過度なコミュニケーションの不足や不適切なコミュニケーションに起因する混乱です。
交換可能な部品ではなく基本的人権を尊重した人間として扱い
プロジェクトチーム内や関係者間の情報共有が不十分であると、タスクの理解不足や意思疎通の問題が生じる可能性があります。
デマルコは、この問題に対してもスラックの概念を応用します。
スラックを持つことで、チームメンバーはタスクに集中するだけでなく、コミュニケーションや問題解決にも十分な時間を割くことができます。
また、プロジェクト内でのコミュニケーションを活発化させるために、デマルコはフェイス・トゥ・フェイスのコミュニケーションを奨励し、情報の障壁を取り除くことを提案しています。
総じて言えるのは、デマルコのアプローチはスラックを通じて、プロジェクトの柔軟性を高め
コミュニケーションの質を向上させ、プロジェクト全体の健全な進行をサポートすることを重視している点です。
技術が、すべてのことを解決できると言いますが、我々が、100倍エネルギー効率のいい乗り物を作ることができるとすれば、大枠としてこれは正しい意見です。
しかし、エネルギー効率ではなく、生産性を高めた結果、イギリスは見事に産業が空洞化してしまいました。
参考として・・・
月面は、太陽風によりもたらされたヘリウム3が、鉱物資源として豊富に存在していることが確認されています。原子力発電や核融合に最適です。
注意事項として、基礎技術にリープフロッグは存在しません。応用分野のみです!
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情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。
現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。
法人は潰れることを前提にした有限責任! 慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・
ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・
年収の低い個人(中央値で600万円以下)から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。
自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人(中央値で600万円以下)に行う場合は厳しく適用していく。
キャシーオニールによると・・・
思考実験をしてみましょう。私は、思考実験が好きなので、人種を完全に隔離した社会システムがあるとします。どの街でも、どの地域でも、人種は隔離され、犯罪を見つけるために警察を送り込むのは、マイノリティーが住む地域だけです。すると、逮捕者のデータは、かなり偏ったものになるでしょう。
さらに、データサイエンティストを探してきて、報酬を払い、次の犯罪が起こる場所を予測させたらどうなるでしょう?
あら不思議。マイノリティーの地域になります。あるいは、次に犯罪を犯しそうな人を予測させたら?あらら不思議ですね。マイノリティーでしょう。データサイエンティストは、モデルの素晴らしさと正確さを自慢するでしょうし、確かにその通りでしょう。
さて、現実は、そこまで極端ではありませんが、実際に、多くの市や町で深刻な人種差別があり、警察の活動や司法制度のデータが偏っているという証拠が揃っています。実際に、ホットスポットと呼ばれる犯罪多発地域を予測しています。さらには、個々、人の犯罪傾向を実際に予測しています。
ここでおかしな現象が生じています。どうなっているのでしょう?これは「データ・ロンダリング」です。このプロセスを通して、技術者がブラックボックスのようなアルゴリズムの内部に醜い現実を隠し「客観的」とか「能力主義」と称しているんです。秘密にされている重要で破壊的なアルゴリズムを私はこんな名前で呼んでいます「大量破壊数学」です。
民間企業が、私的なアルゴリズムを私的な目的で作っているんです。そのため、影響力を持つアルゴリズムは私的な権力です。
解決策は、データ完全性チェックです。データ完全性チェックとは、ファクト(事実)を直視するという意味になるでしょう。データのファクトチェックです!
これをアルゴリズム監査と呼んでいます。
最後に、マクロ経済学の大目標には、「長期的に生活水準を高め、今日のこども達がおじいさん達よりも良い暮らしを送れるようにする!!」という目標があります。
経済成長を「パーセント」という指数関数的な指標で数値化します。経験則的に毎年、経済成長2%くらいで巡航速度にて上昇すれば良いことがわかっています。
たった、経済成長2%のように見えますが、毎年、積み重ねるとムーアの法則みたいに膨大な量になって行きます。
また、経済学は、大前提としてある個人、法人モデルを扱う。それは、身勝手で自己中心的な欲望を満たしていく人間の部類としては最低クズというハードルの高い個人、法人。
たとえば、生産性、利益という欲だけを追求する人間。地球を救うという欲だけを追求する人間。利益と真逆なぐうたらしたい時間を最大化したいという欲を追求する人間。などの最低生活を保護、向上しつつお金の循環を通じて個人同士の相互作用も考えていく(また、憎しみの連鎖も解消する)
多様性はあるが、欲という側面では皆平等。つまり、利益以外からも解決策を見出しお金儲けだけの話だけではないのが経済学(カントの「永遠平和のために」思想も含めて国家や権力者は透明性を究極にして個人のプライバシーも考慮)
(個人的なアイデア)
電気を作る熱力学のサイクルで熱効率は、ほぼ50%、45%~50%の効率まで高めることは可能ですが・・・
高温の物体から熱を受け取り、電気という「使えるエネルギー」に変換できる機械を一般的に「熱エンジン」と呼んでいる。
高温の物体から受け取った熱エネルギーのうち、どれだけ活用できたかという比率を「効率」と物理学では定義している。
この効率は、原理的に超えられない「カルノー効率」という上限があることが知られている。
カルノー効率が達成されると、効率は上がるが、同時に仕事率がゼロになる現象。
つまり、熱エンジンの効率を最大限に上げると出力がほぼゼロになることを意味しています。そして、効率100%は物理的に不可能ということです。
中世で試行錯誤が行われたことに終止符が示され、機械での永久機関は作れないことが、この現象から理解できます。エネルギー保存の法則からも理解できます。
他には、燃料の持つエネルギーをどれだけ動力として取り出すことができるか?これをエンジンの熱効率と定義しています。
2020年の段階で、ガソリンエンジンの熱効率は最高で40%前後あり、10年くらい前までは30%程度。低燃費の技術競争もあるけどカルノー効率から限界も見え始めています。
だから、ガソリン自動車から電気自動車へ世界中の法人が開発を加速して切り替えている潮流があります。
しかし、人間自体を、追跡すると基本的人権からプライバシーの侵害やセキュリティ上の問題から絶対に不可能です!!
これは、基本的人権がないと権力者が悪逆非道の限りを尽くしてしまうことは、先の第二次大戦で白日の元にさらされたのは、記憶に新しいことです。
マンハッタン計画、ヒットラーのテクノロジー、拷問、奴隷や人体実験など、権力者の思うままに任せるとこうなるという真の男女平等弱肉強食の究極が白日の元にさらされ、戦争の負の遺産に。
基本的人権がないがしろにされたことを教訓に、人権に対して厳しく権力者を監視したり、カントの思想などを源流にした国際連合を創設します。他にもあります。
参考として、フランスの哲学者であり啓蒙思想家のモンテスキュー。
法の原理として、三権分立論を提唱。フランス革命(立憲君主制とは異なり王様は処刑されました)の理念やアメリカ独立の思想に大きな影響を与え、現代においても、言葉の定義を決めつつも、再解釈されながら議論されています。
また、ジョン・ロックの「統治二論」を基礎において修正を加え、権力分立、法の規範、奴隷制度の廃止や市民的自由の保持などの提案もしています。現代では権力分立のアイデアは「トリレンマ」「ゲーム理論の均衡状態」に似ています。概念を数値化できるかもしれません。
権限が分離されていても、各権力を実行する人間が、同一人物であれば権力分立は意味をなさない。
そのため、権力の分離の一つの要素として兼職の禁止が挙げられるが、その他、法律上、日本ではどうなのか?権力者を縛るための日本国憲法側には書いてない。
モンテスキューの「法の精神」からのバランス上、法律側なのか不明。
立法と行政の関係においては、アメリカ型の限定的な独裁である大統領制において、相互の抑制均衡を重視し、厳格な分立をとるのに対し、イギリス、日本などの議院内閣制は、相互の協働関係を重んじるため、ゆるい権力分立にとどまる。
アメリカ型の限定的な独裁である大統領制は、立法権と行政権を厳格に独立させるもので、行政権をつかさどる大統領選挙と立法権をつかさどる議員選挙を、別々に選出する政治制度となっている。
通常の「プロトコル」の定義は、独占禁止法の優越的地位の乱用、基本的人権の尊重に深く関わってきます。
通信に特化した通信プロトコルとは違います。言葉に特化した言葉プロトコル。またの名を、言論の自由ともいわれますがこれとも異なります。
基本的人権がないと科学者やエンジニア(ここでは、サイエンスプロトコルと定義します)はどうなるかは、歴史が証明している!独占独裁君主に口封じに形を変えつつ処刑される!確実に!これでも人権に無関係といえますか?だから、マスメディアも含めた権力者を厳しくファクトチェックし説明責任、透明性を高めて監視しないといけない。
今回、未知のウイルス。新型コロナウイルス2020では、様々な概念が重なり合うため、均衡点を決断できるのは、人間の倫理観が最も重要!人間の概念を数値化できないストーカー人工知能では、不可能!と判明した。
複数概念をざっくりと瞬時に数値化できるのは、人間の倫理観だ。
そして、サンデルやマルクスガブリエルも言うように、哲学の善悪を判別し、格差原理、功利主義も考慮した善性側に相対的にでかい影響力を持たせるため、弱者側の視点で、XAI(説明可能なAI)、インターネット、マスメディアができるだけ透明な議論をしてコンピューターのアルゴリズムをファクトチェックする必要があります。
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