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takahashicleaning · 4 days

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ＴＥＤにて

ベン・カシーラ：3Dスキャナーでとらえる古代遺跡

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

世界中にある古代遺跡は、過去の文明について驚くべき手がかりを与えてくれますが、公害、戦争、放置などのために失われる危険にさらされています。

そこで、画期的な3次元リアルタイムスキャンシステムの発明者であるベン・カシーラは、自らの発明品を使って世界遺産を詳細に高速でリアルタイムスキャンし保存する活動をしています。

このスキャンした映像を見られるiPhoneアプリケーション(Mount Rushmore Virtual Tour)もあります。(最後のデモをお見逃しなく)

世界初の3Dレーザースキャンシステムを作られた仕組みとは、長距離レーザースキャンで、レーザービームのパルスを送出してビームの飛行時間を計測、光が表面に反射して戻ってくるまでの時間を記録します。

スキャナは2つの鏡を使ってビームの水平角と鉛直角を測り、正確な「x、y、z」座標を求め点の位置を3次元可視化プログラムに記録。

このすべてが数秒以内に瞬時に行われます。一度に何百万という点の位置を非常に高い精度と解像度で収集できます。

従来の測量器具を使うと大急ぎでやっても取れるのは、１日にせいぜい500地点といったところです。それがこの装置だと1秒間に1万地点です。人間の限界を遥かに超えています。

この装置が測量はもちろん建築や3Dキャプチャを行う業界においてパラダイムシフトでした。

幸い開発当初よりもこの20〜30年におけるデジタル技術の発展は、私たちのデジタル保存の戦いに使える力強い武器の開発を可能にしました。

たとえば、3次元レーザースキャンシステム。

ますます強力になっていくコンピュータ3Dグラフィックス。

高解像度デジタル写真、それに、インターネット。

加速しつつある破壊を目の当たりにし、500カ所の世界遺産を5年以内にデジタル保存しようという試みです。

遺跡の維持費は莫大なこともあるため、いざという時に安心ですね。もっと拡大すると良いかもしれません。

オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

２０１８年現在では、サピエンスは20万年前からアフリカで進化し、紀元前3万年に集団が形成され、氷河のまだ残るヨーロッパへ進出。紀元前2万年くらいにネアンデルタール人との生存競争に勝ち残ります。

そして、約1万2千年前のギョベクリ・テペの神殿遺跡（トルコ）から古代シュメール人の可能性もあり得るかもしれないので、今後の「T型オベリスク」など発掘作業の進展具合で判明するかもしれません。

メソポタミアのシュメール文明よりも古いことは、年代測定で確認されています。古代エジプトは、約5千年前の紀元前３０００年に人類最初の王朝が誕生しています。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

２０２１年時点では・・・

自動運転車がクルマの周囲になにがあるかを認識するためにもLiDARが活用されている。

「LiDAR」は、「Light Detection and Ranging」（光検出と測距）の略。

レーザー光を利用して離れた物体の距離を測る仕組み。

電波を使って離れた物体との距離を測るレーダーもあるが、これのレーザー光版で、iPhoneなどのスマートフォンにも搭載されたこと。

LiDARスキャナは、光の反射をソナーのように使い広い範囲の距離(奥行き)を測る装置。自動運転やロボットのナビゲーションなどでも広く使われる歴史ある技術。

それから、技術革新による小型化。大量生産からコストが安くなり普及しつつあります。

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）

人里離れた場所にいる賢者の理由？

出エジプト記の根拠として・・・

追い出されたのを良い口実にしてエジプトなど強欲な都市に蔓延してたウイルス対策、将来のユダヤ人の一族を守るためもあるかもしれない。

古代エジプトは数千年の歴史があるので、ミイラ作りのため、解剖学も発展していただろう(逆に、解剖学を発展させるためにミイラを流行させた？)

細菌やウイルスに近い概念を発見していても不思議ではない。

古代遺跡もこつぜんとそこにいた人々が、一夜にして消え去る理由もコレかも。

この視点から全世界を見渡すと東西の宗教も問わず、古代中国の仙人や孔子、太公望、諸葛亮孔明も人里離れた場所に住んでいるのが良い証拠。

ブッダはこう言ってます。

「おまえは確かに人間の社会システムでは勝ち組に選ばれた人間かもしれないが

梵天(神)や大自然に選ばれる資格はない！そんな値打ちのある人間ではない」

と新型コロナウイルス2020のパンデミックからインスピレーションが来たので書いておきます。

そして

「パワーか、フォースか」のエピソード9 Episode9でも書いてるように・・・

バチカンで護られるように眠る聖パウロの遺骸は、いまだに安定して900の数値です。

個人的には、もしかして、古代エジプトのミイラも高いパワー維持のための知恵？と解釈できます（ミイラはパワーを維持する知恵？記録が残る数千年続いた古代エジプトならパワーに気づいても不思議じゃない）

日本の弘法大師「空海」以外にもこんな方がいたんですね。こちらも近い数値を示します。

900の数値とはすなわち、200 未満(199以下)の数値で生きている世界中の数億人の人々の生命を支えられるパワーです。

日本の神社の神域あたりは500から600の数値を示しているのも関係がありそうです。

つまり、個人以外にも人工的な行政府、政治システムの数値が高いほど庶民の生命を支えられる社会システムのパワーが底上げされ維持できるということ？

こう解釈するとロールズも似たようなことを提唱しているけど数値的な根拠を示しているってことかな？

トマス・ホッブズの解釈の根拠？200 未満(199以下)の数値の人達は、自ら自立的に判断できないため高いパワーの社会システムのサポートに頼らざるを得なくなる？

＜おすすめサイト＞

エピソード9 Episode9 - 各宗教と政治のチェックと指標について「パワーか、フォースか改訂版―人間のレベルを測る科学 - デヴィッド・R・ホーキンズ Amazon」

Apple Vision Pro 2024

サジャン・サイニ：自動運転車はどのように「見る」のか

クリス・アームソン：自動運転車は周りの世界をどう見ているのか？

現時点2015年での時間の概念の解釈について

サラ・パーカック：宇宙から見た考古学

ユバル・ノア・ハラーリ：人類の台頭はいかにして起こったか？

マニュエル・リマ：人類の知識を表す視覚的表現の歴史

サキ・マフンディクワ：古代アフリカのアルファベットに宿る優美と洗練

ラジェッシュ・ラオ：インダス文字のためのロゼッタ・ストーン

ジュヌヴィエーヴ・フォン・ペツィンガー：ヨーロッパ中の洞穴に描かれた32個のシンボルの謎

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takahashicleaning · 4 years

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ＴＥＤにて

セバスチャン・スラン＆クリス・アンダーソン : 人工知能（AI）とは何であり、何ではないか

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

教育者であり起業家であるセバスチャン･スランは、人類をルーティンワーク（繰り返し作業）から解放して創造性を解き放つためにAIを使って欲しいと考えています。

TEDのキュレーターであるクリス・アンダーソンとの刺激と情報に満ちた対話を通し、スランはディープラーニング技術の進歩と、AIの暴走を恐れるべきでない理由、退屈でつまらない作業を機械が行うことで社会システムがいかに良くなるかについて語ります。

スランは言います。「興味深い発明でこれまでに為されたのは1%くらいのものでしょう。人間はものすごく創造的であり、AIは創造力を現実のものにするパワーになると私は信じています」

人工知能と機械学習は、60年くらいの歴史があるんですが、最近まで目覚ましい結果は出ていませんでした。近頃になってようやく、機械を賢いものにするのに必要な規模の計算能力やデータセットが得られるようになったからです。

その仕組みはこうです。たとえば、スマートフォンのプログラムを作ろうと思ったら、ソフトウェアエンジニアを雇ってすごく長いレシピを書いてもらうことになります。「水が熱すぎたら温度を下げる冷たすぎたら温度を上げる」みたいな感じにそのレシピは10行とかではなく何百万行にもなり得ます。

今時のスマートフォンには、1200万行のコードがあり、ブラウザーには500万行のコードがあります。しかも、レシピに何か欠陥があるとコンピューターをクラッシュさせかねません。だから、ソフトウェアエンジニアはあんなに稼いでいるんです。

ところが、今やコンピューターが自分でルールを見付けられるようになっています。専門家がステップに分解し、あらゆる事態に対して、ルールを書く代わりにコンピューターに例を示してルールを自分で導かせるのです。

その良い例が、最近Googleが買収した囲碁プログラムのAlphaGoです。通常ならゲームをさせるには、あらゆるルールを記述することになりますが、AlphaGoの場合、何百万という対局を見て自分で独自にルールを導き、現役のチャンピオンを下してしまったのです。

その何が嬉しいかというとプログラミングの重荷がデータへと押しやられ、ソフトウェアエンジニアはそんなに頭が良くなくともよくなったことです。それが可能になったというのが大きな転換点でした。

今日では、専門的な人間の思考を模倣できるくらいに強力になりました。しかも、コンピューターには、人間が見られるよりもずっと多くのデータを見ることができます。AlphaGoは何百万という対局を検討しますが、人間にはそんなに沢山検討することはできません。

Googleは千億以上のウェブページを見ていますが、千億ページを読める人間はいません。だから、コンピューターは人間に見付けられないようなルールを見付けることができるのです（注意、大量のデータがないと実現できません）

子育てを考えてください。最初の18年間であらゆる事態に対するルールを教え込み、それから世に出すわけではありません。躓き、倒れ、立ち上がり、はたかれ、ぶたれ、楽しい経験をし、良い成績を取り、そうやって自分で見付けていくのです。

それが、今、コンピューターにも起きているのです（注意、概念がデータとして数値化されている場合のみです）

それによって、プログラミングが突如、簡単なものになります。考える必要はなくただ沢山のデータを与えれば良いのです。そして、ニューラルネットワークも使っています。「ニューラルネットワーク」というのは、こういう機械学習アルゴリズムを指す専門用語で1980年代頃から研究されています。

ここに出ているのは、Facebookのフェローであるヤン・ルカンが1988年に作ったもので、人の脳のように段階的にデータが伝播するようになっています。脳と同じわけではありませんが模倣したものです。段階的になっています。最初の段階で視覚的な入力から、へりや棒や点を抽出します。

次の段階でもう少し複雑なへりや形、半月形なんかを取り出します。最終的には、非常に複雑な概念を構成することができます。アンドリュー･エンは、膨大な量の画像から猫の顔や犬の顔を見付けられるようになることを示しました

機械学習を集合知と組み合わせているようなクラウドソーシングを使っているのは、私たちばかりではありません。UberやDidiは運転についてクラウドソーシングを使っています。Airbnbは宿泊業についてクラウドソーシングを使っています。今では、沢山のことに使われていて、バグの発見やタンパク質の折り畳みなど様々なクラウドソーシングがあります。

懸念されるのは、AIが実際にやっていることと意識を持ったAIによる支配の脅威のような話が混同されることです！

AIに一番持って欲しくないものが意識です。台所に行ったら冷蔵庫と皿洗い機が恋に落ちていて、私の態度が悪いと食品を冷やしてくれないなどというのは勘弁して欲しいです。そんな製品を買う気はないし欲しくありません。私に言わせるならAIは常に人間を拡張するものでした。

人間を拡張し増強するものです！カスパロフは、まさに正しくて人間の知恵と機械の知恵の組み合わせによって、私たちは強くなれるのです。機械が人間を強くするというあり方は機械の始まりからありました。農業革命が起きても蒸気機関や農機具が自分で農業をできるわけではなく、人間を置き換えはしませんでした。

人間を強くしたのです。このAIの新しい波は、種としての人類をずっと強いものにするでしょう。

さらなる懸念として、機械学習というのはルールの書き換えであり、コードの書き換えです。コンピューターが自分のコードを書き換えるということはいかがでしょうか？AlphaGoでは、まさにそういうことがありました。コンピューターが自分自身を相手に対局をして、新たなルールを学びました。

しかしAlphaGoが、世界を支配するという懸念はまったくないでしょう。チェスさえできないのです（注意、人間が手作業でデータとして構築、整備していないため）

これまでのAIで成功したものは、すべてごく特化したものであり、１つのアイデアに基づいています。すなわち、膨大な量のデータです。AlphaGoがああもうまくいった理由は、膨大な数の碁の対局にあり、AlphaGoには車の運転も飛行機の操縦もできません。

GoogleやUdacityの自動運転車は膨大なデータを糧にしており、他のことは何もできず、オートバイの制御さえできません。特定の領域に特化したものでガンのアプリもそれは同じことです。「汎用人工知能」と呼ばれるものについてはほとんど何も進展がありません。

一般相対性理論とかスーパーストリング理論を作ってくれと頼めるようなAIはありません。まったくの初期段階なんです。

この点を強調するのは、不安を目にしていてそれは認めたいからです。しかし、私が何か１つのことを考えるとしたら、私が問いたい疑問は「ルーティンワーク（繰り返し作業）的なものを何か取り上げて、100倍効率化できるとしたらどうか？」ということです。300年前には、みんな農業をやっていてルーティンワーク（繰り返し作業）的なことをしていました。

今日では、75%の人はオフィスで働いていて、ルーティンワーク（繰り返し作業）的なことをしています。私たちは、スプレッドシート奴隷になったのです。低レベルの労働だけじゃありません。

医者もルーティンワーク（繰り返し作業）的なことをしているし、弁護士もルーティンワーク（繰り返し作業）的なことをしています。AIが私たちの肩越しに見ていて、ルーティンワーク（繰り返し作業）的なことを10倍とか50倍とか効率化してくれるという時代が間もなくやってくるだろうと思います。それが私の考えていることです。

すごくワクワクすることですね。そこへ至る道のりは、ある人々には怖いものかもしれません。コンピ��ーターがルーティンワーク（繰り返し作業）的なことをドライバーよりもずっと上手くできるようになったなら、今やよく話題になることですが、突如、何百万という職が失われることになり、それで可能になる輝かしい部分を手にする前に、社会システムは革命的な状況を通過することになるでしょう。

ひとつ楽観的な意見を言わせてください。300年前のことを考えてみてください。ヨーロッパは140年もの間。戦争に明け暮れ、誰も読み書きできず、皆さんのしているような仕事は何もありませんでした。投資銀行家にせよ。ソフトウェアエンジニアにせよ。ニュースキャスターにせよ。みんな野に出て農業をしていました。

なんでこんな話をしているかというと私たちは過去における進歩とその恩恵については良く理解できます。

iPhoneとか。飛行機とか。電気とか。医薬品とか。私たちは、80まで生きたいと思っていますが、300年前には無理な相談でした。しかし、私たちは同じルールを未来には適用しないのです。私のCEOとしての仕事を振り返ってみると９割はルーティンワーク（繰り返し作業）的で楽しいものではありません。

毎日４時間をルーティンワーク（繰り返し作業）的で馬鹿みたいなメールに費やしています。それをやらなくて済むようにしてくれるものを切望しています。なぜか？それは、私たちはみんなものすごくクリエイティブだと思うからです。TEDのコミュニティはことのほかそうでしょう。

でも、ブルーカラーの人であってもそうなんです。ホテルのメイドを捕まえて一緒に飲んでご覧なさい。１時間後にはきっとクリエイティブなアイデアを手にしています。アンソニー・ゴールドブルームの言うように、これは機械にはできないことです。しかし、効率性、生産性はありません。

AIの力によって創造力を現実のものに変えられるようになるでしょう。もし、Googleを１日で作れるとしたらどうしますか？ビール片手に次のSnapchatになるものを思い付き、それが何であれ翌朝には運用開始できるとしたら？

それがもうSFではなくなるのです。これから起きることは、歴史上すでに経験していることです。農作業からの解放。後には、工場労働からの解放によって、ものすごい創造性が溢れ出て多くのものが生み出されました。今回のは、さらに、すごいものになるでしょう。そして、素晴らしい副作用もあります。副作用の１つは、食べ物や医薬品や教育や住居や輸送などが金持ちだけでなく、みんなにとってずっと手に入りやすくなることです。

これはAIの専門家として強く信じていることですが、創造性や独創的思考という面で本当の進展というのは見られません。

私が見ていることにみんなも気付いて欲しいんですが「人工知能」という言葉は、すごく怖いものに見え、コンピューターが突如として支配者となる映画を作るスピルバーグのような人もいますが、でも、それはテクノロジーにすぎないのです。私たちがルーティンワーク（繰り返し作業）的なことをする手助けをしてくれるテクノロジーです。

進歩が見られるのはルーティンワーク（繰り返し作業）的な部分です。法務的な資料を見付けるとか、契約書の草稿を作成するとか、胸のX線写真の検査をするとか、そういったことはとても特化したことであり、人類への脅威があるとは思いません。私たち人間こそが超越的な人間になるんです。

向き合いましょう。私たちは自らを超越的な人間にしたのです。大西洋を11時間で泳ぎ渡るとか、ポケットから装置を出して遙か彼方のオーストラリアにいる人に叫び、リアルタイムで向こうからも叫び返してくるとか。物理的に無理なことで物理法則を破っているのです。

できた暁には、見聞きしたことすべて会った人すべてを記憶するようになるでしょう。

私たちのIQは、コンピューターと協業すれば、1,000以上にもなるでしょう。私たちの子供には、綴り字の授業なんかなくなるでしょう。綴りの問題はなくなるので数学の問題もなくなります。そして、起きることはみんながすごくクリエイティブになれるということです。

実際、私たちはクリエイティブなんです。それが人類の秘密兵器です。しかし、効率性、生産性はありません。

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！

もう一度言います！！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！！

何度でも言います！！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！！

これでもバカのひとつ覚えのように、生産性を高めますか？基本的人権も無視して・・・

考えてみてください。人類の歴史を見れば６〜10万年というところですが、発明とか技術とか、私たちがありがたいと思う作られたもののほとんどはこの150年間に発明されています。まあ、本とか車輪はもう少し古いですが、あと斧も。でも、電話とか、スニーカーとか、この椅子とか、現代的な製造技術、ペニシリン。

私たちがありがたいと思うものの多くがそうです。これからの150年で人類はさらに多くのものを発見するでしょう。物事が発明されるペースは遅くではなく早くなっています。興味深いもので既に発明されているのは1%くらいのものだろうと思います。

古代からの人類が蓄積した膨大な概念。

ケビン・ケリーの言う「人工知性」

ロビン・ハンソンの言うように、一神教での仕事や労働の概念、定義などがトーマスクーン「科学革命の構造」で言うところのパラダイムシフトを起こし、ベーシックインカムや年金を毎月支給されるだけで生活できるようになるかもしれません。

そうすれば、アンソニー・ゴールドブルームの言うように、機械に先んじる可能性が開けるでしょう。

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。

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。

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・・・

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

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。

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」思想も含めて個人のプライバシーも考慮)

（個人的なアイデア）

アメリカのノーベル賞受賞経済学者ミルトン・フリードマン、元FRB議長であったベンバーナンキの書籍「大恐慌論」も言うように、金融危機2008、コロナショック2020などの急落に直面する対策として、ゼロ金利、マイナス金利、金融政策が出尽くした後に、よく登場する最速実行再分配政策が、個人への緊急的な現金給付！！！

各国によってスピードは異なるが、政策閣議決定後、人間の限界を遥かに超えるスピード。１秒以内で現金到着が理想。各国競争してみれば、今後の恒久対策として中央銀行のデジタル通貨なども考慮しつつ、新産業が産まれプラスサムになるかもしれません。

MMT（Modern Monetary Theory）によると、現状の貨幣での現実的なアイデアとして、社会保障に還元される日本の消費税は現状維持しつつ、現金給付額にも消費税がかかるので現金給付額を上げて、毎月給付にすると消費税率と社会保障費下支えとが均衡状態になる？と同時に、実体経済の経済成長率「g」の下支えにも寄与する？

これらの総量が、急激な不況時の資本収益率「r」以上なら、もしかして？回復して正常な経済環境に戻る期間も短縮できるかもしれません。

日本では、2020年4月20日に二週間前のデータ。緊急事態宣言を出した4月7日辺りのR0は2.5。R0は基本再生産数と呼ばれる。

緊急事態宣言後はR0がいくつか知りたい。1以下？新規感染者数から退院者数を引いた値が実質的な感染者数の値。

数式に時間軸がないため、緊急事態宣言解除のための指標としてR0の値を出せれば各局面の政策発動タイミングをコントロールできる可能性は高まる。

リアルタイムでR0の値を出せれば、わかりやすくなるかもしれない��

今後は、スペイン風邪同様第二波三波に備え緊急事態宣言を解除！給付金支給をもう数度実行してもいい、同時に緊急事態宣言を再び発動して、１年かけて5、6回繰り返し、新規感染者数をピークアウトさせて分散、減少させていく！

コレしかないが、解除のタイミング。発動のタイミングの数値的な根拠が不明。

発動は、クラスターが発生しやすいチェーン店などの大規模な場所から早期閉鎖が原則とデータから判明した！

今までは、パンデミック時の対策としてデータのないスペイン風邪の書物や言葉��参考にしていたが、インターネットの発展やCPU、GPUがムーアの法則によりスーパーコンピューターの領域に現代は突入している。

情報技術が発展し、スマートフォンとして手のひらサイズに収まり、ウイルスを感染予防するための距離を広げながらも、データとして全世界と光速で共有できるため、そのスピードとウイルス伝播のスピードと伍している？局面ごとに対策を適性に行えば伝播速度を上回りコントロールできる感じもある！ラリーブリリアントが構築したシステムの功績もあります。

量子コンピューターも量子超越性を達成してることもプラスです。

解除は、この局面でもっとも効果的なソーシャルディスタンス領域をかんたんに実行。かんたんに実現できる小規模な所から。

新規感染者数の数値を注視しながら、段階的にレベルを10個に分けて条件設定する。

週単位で地域によって新規感染者数に応じて解除拡大や解除縮小しつつリアルタイムに現状のレベル数を情報として一日単位で各地域から個別に発信していく方法がベスト。

＜おすすめサイト＞

アンソニー・ゴールドブルーム: 機械に奪われる仕事？ — そして残る仕事？

ケビン・ケリー: なぜ人工知能で次なる産業革命が起こるのか

人類の革新。方向性のインスピレーション

人工知能が人間より高い情報処理能力を持つようになったとき何が起きるか？2019

人工知能にも人間固有の概念を学ぶ学校(サンガ)が必要か？2019

ニック・ボストロム：人工知能が人間より高い知性を持つようになったとき何が起きるか？

フェイフェイ・リー：コンピュータが写真を理解するようになるまで

ジェレミー・ハワード：自ら学習するコンピュータの素晴らしくも物恐ろしい可能性？

ハワードラインゴールド: 個々のイノベーションをコラボレーションさせる

アレックス・ウィスナー=グロス：知能の方程式

ルトハー・ブレフマン：貧困は「人格の欠如」ではなく「金銭の欠乏」である！

個人賃金保障、ベーシックインカムは、労働市場に対する破壊的イノベーションということ？2020（人間の限界を遥かに超えることが前提条件)

世界の通貨供給量は、幸福の最低ライン人間ひとりで年収６万ドルに到達しているのか？2017

ベティーナ・ウォーバーグ: ブロックチェーンが経済にもたらす劇的な変化

量子コンピューターの基本素子である超電導磁束量子ビットについて2019

＜提供＞

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