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極楽征夷大将軍
垣根涼介 / 文春e-book
世間は傑物でも倒せない
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最新の歴史研究に基づく令和版の太平記。
これまで描かれてきた色情魔で悪逆非道の高師直像や、英雄あるいは策謀家としての足利尊氏像は否定される。
じゃあこれが実像で史実かと言われれば、そんなことはおそ…らくないだろう。
太平記はあくまで軍記物語であり、いまだ作者も特定されておらず、成立年も不確かだ。
登場する武将の子孫が「活躍が書かれていない」と言ってどんどん書き替えられていった経緯もある。
なら史実としての信頼性も低く歴史的な価値もないのかと言うとそんなわけはなく、歴史上これほど日本人の思考の枠組みを規定してきた本もないはずだ。
その意味で、太平記という本はこれまでない新しい歴史書だった。
参考文献の一番目に出てくる亀田俊和の『観応の擾乱』を先に読んでいたので、この中で示された新たな解釈をもう小説に取り込んでいて凄いと感心した。
単にエピソードを断片的に拝借してというレベルではなく、新たな尊氏像とも整合性を保つ一貫したストーリーの肉付けがなされているので、物語として違和感がないばかりか、ちょっとこれ以外の解釈を受け付けなくなりそうなほど。
直木賞の選考会では委員たちから「読むのに時間がかかった」などと不平を言わしめるほど長大だし、宮部みゆきが「お勉強本」と評すほど、小説としての面白みが薄いとの辛口の評価もある。
確かに風景など情景描写はほとんどなく、物語も年記風に淡々と綴られ、登場人物たちの会話も平凡。
とりわけ選考委員たちが口を揃えるように、尊氏に対する直義と師直の反応があまりにもワンパターンなのは確か。
ただこうした瑕疵は本書に限らず歴史小説全般にも言えることだし、新たな尊氏像(ただし伊藤潤の『野望の憑依者』など先行例はある)を提示し、自分なりに解釈した太平記を描く事を目的にしているので、その意味では大変な労作だと思うし、大満足な一冊だった。
唯一の不満は、タイトルがちょっと能天気すぎることと、もっとエキセントリックな尊氏像を期待していたので、それが少し穏当なところに収まったことぐらいか。
それにしても足利尊氏という人物は、知れば知るほど好きになってしまう。
絶頂期に隠居を宣言したり、学界でも長年頭を悩ます不思議なキャラクターだ。
躁鬱病なのではないかと思うほど感情の起伏が激しく、弓がどんどん飛んで来てもだんだん楽しくなってきて笑い出すなどちょっとヤバい。
英雄的な所がなくド天然の愛されキャラで、リーダーシップのないリーダー。
戦前は三度も裏切った逆臣・朝敵の象徴で、尊氏を擁護した政治家は失脚すると言われたほどの嫌われ者。
そもそもが足利家の次男坊で、しかも側室の庶子という日陰の存在。
長兄が若くして死ななければ家督を継ぐはずもなかったし、当初はその子が元服するまでのツナギのはずだった。
近臣の者からも力量を危ぶまれ、影で極楽殿と嗤われていた。
その評価が一変していく過程は本書に描かれる通り、最初の討伐軍の遠征における尊氏の振るまいかもしれない。
本来なら初陣で華々しい戦果を挙げて見返すというパターンが正攻法のばすだが、直義が頭を抱えるようないつもの能天気な尊氏の返答が、意外なことに大器量の持ち主と持ち上げられることになる。
そんなわけあるかよって普通は突っ込みを入れたくなるが、そうでないとその後の展開の説明がつかないのだ。
確かに遠征後、尊氏の評価は幕府内で急速に上がり、北条家からの嫁取りの話にまで進むのだから。
ツナギの存在がいつのまにか衆目の一致する頭領にまで変貌を遂げ、やがては北条家から警戒される存在にまで肥大していく。
しかし尊氏本人は、ほんとはそんな当主の責任なんか進んで背負い込みたくなんかなかったし、和歌のうまい鎌倉御家人で一生を終えればそれで良いと思っていたに違いない。 続きを読む投稿日:2024.03.13
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教養としての生成AI
清水亮 / 幻冬舎新書
10時間で書き上げた成果
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生成AIは、全てイリュージョン、錯覚である。
「大規模言語モデルは巨大で精巧な錯覚を作り出す仕組みにすぎません。なぜこれがもっともらしい言葉を作るのかといえば、もっともらしい言葉を作るように訓練…されたからです。決して中身を理解しているわけではありません」
AIとは、本質的にはただの鏡なのであって、入ってきた光を跳ね返しているだけ、何一つ理解していない。
考えているように見えて、中身は単なるパターンマッチングにすぎず、統計的な答えでしかない。
ゆえに、AIを「知性のある存在」だと考えてはいけないし、知能でもないのだ。
難関校の入試問題からあらゆる資格試験で満点がとれるだろう。
そりゃそうで、言ってみれば試験の問題と答えを丸暗記しているんだからから、当然と言えば当然か。
日本の株価が先日最高値を付けた要因となったのは、エヌビディアの好調な業績によるものだが、生成系AIはGPUの高性能化・大容量化とともに発展してきた。
従来の構文解析と形態素解析では、品詞ごとに意味や文法をもとに生成していたが、時間がかかるし、柔軟性にも欠けていた。
そこで言葉をベクトル化することを思いつく。
文章に出てくる単語を好きな次元数のベクトルに変換し、近い者同士をまとまりとして配置していくと、意味の近い単語は近くに集めることができる。
ベクトル化することにより、GPUで高速に処理でき、言葉と言葉、画像と画像、言葉と画像の間の距離が測れるようになる。
AIにとってこの「距離が測れる」ことはとても重要だった。
なぜなら「距離が測れる」ものは学習可能だからだ。
単なる間違いで片付けるより、距離がどれくらい離れている、このように変化させたら近づけうるなどと、覚えさせる事ができるようになったわけだ。
本書は、GPT-4を駆使してわずか10時間で書き上げたとのこと。
もちろん叩き台ではあるが、本当に言いたいわずかな事を200数ページの新書にするのには、相当な水増しが必要だったのだろう、AIとの対話履歴がひたすら冗長で辟易させられる。 続きを読む投稿日:2024.03.09
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未完の天才 南方熊楠
志村真幸 / 講談社現代新書
書いて覚えたと男の生涯
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本書を読めば、熊楠に魅かれていた理由が、彼の思想にあるのか、それとも彼自身にあるのか、きっと自問するはず。
彼は最後まで「仕事を完成させなかった」と言われる。
長年の研究を一つの著作や論考に結実さ…せる事はなかった、と。
一方で、卓越した記憶力、無数の言語を操り、多方面に渡って活躍した天賦の才人と評せられる人物像も、近年の研究でいくつかの伝説が否定されてきている。
本書では、そうした虚像を剥いだ等身大の姿が示される。
人付き合いが苦手で引きこもりだが、天才ぶりのアピールには余念がない男。
ロンドン帰りを鼻にかけ、日本の研究者と同列に扱われることを嫌うプライドの高さ。
インプットとアウトプットが極端にバランスを欠いているのは、一生を在野のアマチュア研究者として通したため、アウトプットする必要がなかったのだ。
収集家だが、網羅しコンプリートをめざすコレクターではない。
変性菌だけでなくキノコも熱中して集めたが、すべてを集め尽くし、その道の泰斗は決して目指さない。
牧野が熊楠を同じ植物学者だと認めなかった理由は、ロンドンでの転向に帰因する。
熊楠がロンドンで植物採集をやめてしまったのは、新たな森に出会ったため。
雑誌『ネイチャー』で、東洋の紹介者として、東洋の科学史や比較文化を執筆する機会を得たこと。
そして、大英博物館のリーディングルームという本の森に出会ったことも大きい。
ここで彼は好きな本を心ゆくまで読み、筆写する喜びを知る。
ここは晩年になっても戻りたい場所として記憶され、ここでの時間が生涯にわたる財産となった。
彼は最も文字を書いた人間と評されるが、彼ほど「書いて覚える」を徹底した人はいない。
書写の効能と快感は凄まじく、ひたすら書き写すことで、百科事典から多言語まで記憶していったのだ。
植物採集し新種の変形菌を発見した神社がなくなったことへの怒りから関わり始めた神社合祀反対運動だが、この背景がとにかく面白い。
和歌山のみかんや梅がこれほど神社合祀と関係していたとは思わなかった。
和歌山で神社合祀が極端なまで先鋭化していった理由はこれまで、明治維新によって大量の木材需要が生まれ、紀州の木々の利用価値が高まったことが背景だと考えていた。
実は、上からの強制や有力者の私利私欲ばかりではなかったのだ。
紀州における作物転換、すなわち水田からみかん畑や梅林への切り替えが進んだことが原因だったのだ。
村一番の祭りは稲の収穫を感謝する秋に行われるが、みかんは12月から3月、梅なら6月に収穫される。
つまり、収穫祭と連動していた祭りの意義が、収穫時期のズレによって薄れてしまうと、村の生活サイクルが崩れ、神への感謝の気持ちにも影響したのだ。
また、南方熊楠は現在「エコロジーの先駆者」と語られることが多いが、彼の神社合祀反対運動は非常に新しかった。
信仰の拠り所を失う危機感からではなく、鎮守の森という生態系の機能が失われることへの恐れに端を発していたからだ。
希少なモノだけの保護を訴えたのではない。
ありふれたモノも含めて全体を保護すべしと考えたのだ。
何かが欠けたら、たちまち全体が崩れ、けっして復元しえないのだから、と。
「世界にまるで不要なものなし」なのだ。
エコロジーだ、社会運動だといっても シュプレヒコールを挙げたり横断幕を掲げて練り歩くのではなかった。
出不精なので、現地にも出向かない。
ただ助けてくれという村人の訴えを聞いて、伐採承認の印を求めてきた役人を接待し酒を飲ませて、期限切れまで粘れとアドバイスを送るのだ。 続きを読む投稿日:2024.03.07
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爆弾
呉勝浩 / 講談社
徹底した自己卑下と欲望への渇望
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クイズを出す爆弾魔という着想は映画『ダイ・ハード3』かららしいが、犯人のキャラ設定は作者のオリジナルだろう。
知能犯をここまで徹底して自己卑下を繰り返す男に造形したのは本当に見事。
クイズを出しつ…つ、頭脳戦を挑む刑事を巧みに引き込むスズキの話術。
「誰からも蔑ろにされるのは、価値のない者、欲望に値しない者だから。そういう人間は救われちゃ駄目なんです。なぜなら自分がそうだったから。それにそれだと今より世の中がもっと幸せに満ちているはずだから。でないと筋は通らない。そうでしょ、ねぇ刑事さん。私は嘘は嫌いなんです」
自身に向けられた殺意に対して身を捩らんばかり歓喜するのは、殺したいと思われるほど自分が求められているから、欲望されている事に他ならないから。
倒錯した心理を見誤り、清宮の頭の中でせっせと埋め続けたスズキという人物像のパズルは、最後の最後に瓦解してしまう。
それもそのはず、頭脳優秀で冷静沈着、精緻に筋道だった推理を重ねる刑事には、全身全霊で濃度の濃い欲望を咆哮する犯人の心模様は、とっくに理解の範疇を超えていたのだ。
常に次の爆発を匂わせ続け、時限爆弾の恐怖に巻き込む男の頭には十円禿ができていて、自嘲を繰り返す。
このギャップが最後まで読者を離さないのだろう。 続きを読む投稿日:2024.03.06
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大規模言語モデルは新たな知能か ChatGPTが変えた世界
岡野原大輔 / 岩波科学ライブラリー
どこまでいっても、エンドレスな連想ゲーム
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大規模言語モデルの登場によって、AIによる自動化が進むと多くの人が仕事にあぶれるようになると危惧されているが、著者は逆だと考える。
自動化できない分野の仕事は残るし、何より効率化によって、こなせる仕…事が増えれば増えるほど、全体としての総量は増えていくわけだがら、仮に全体の1割だけが人の仕事として残った場合でも、量は以前の数十倍に増えているわけだから、結局は同じ規模の分だけ仕事が残ることになり、あぶれないだろうと。
本書を読んで面白いと思ったのはこの部分だけで、この分野の解説書としては、スティーヴン・ウルフラムの『ChatGPTの頭の中』の方がわかりやすかった。
大規模言語モデルはこれまでになく膨大な量の知識をもっているが、例えばすでにデータとして取り込み済みの本も、本それ自体の形でデータが存在しているわけではない。
人間の中でいろんな記憶が混ざり合い、新しい事実を作り出してしまうように、大規模言語モデルも、この本の内容を出力しようとして、まったく新しい、言ってみればデタラメの情報を生成することがある。
この「幻覚」と呼ばれる現象を解決する方法は簡単ではない。
学習の仕組み上、内部では頻度や確率を拾っているだけで、意味を理解したり吟味しているわけではないため、新しく取り込まれた学習データで上書きされたり破壊されたりしてしまう。
この幻覚を抑制する手法がないかというと1つだけある。
それは、記憶容量を大きくすることだ。
データを増やし、モデルも大きくするなどスケールをデカくしていけばいい。
そうすれば生成できるデータの品質は驚くほど上がると語る。
それはそうだろう。
内部のサンプル数が少ないより大きい方が、確率の頻度を正しく反映できる。
だけど、「意味がある」ことを「高頻度」と紐付けしている事実は変わらないわけで、AI自身が人間のように意味を理解することが出来ない限り、不断のデータ参照と学習し直しが欠かせない。
その証拠に人が学習するより機械学習の方が圧倒的に物覚えが悪く、人間のそれよりも数百万倍近くのデータを食わせてやらないとまとも動いてくれない。
わずかでも自分で考えるとか、理解するということがないと、ここまで学習効率が悪いのだ。
一応、内部に注意機構を設けて、集めるデータの選別は行なっている。
出ないと大量のデータに埋もれてしまうからだ。
著者の説明では、ディープラーニングにとってとりわけ重要だったのはこの部分で、データを多層的に処理し、注意対象も前層で途中処理中のものも含めて、人間のような短期・長期記憶に似た方法で、内部でフィードバック処理することで、より精度の高い結果を得ることができたとしている。
しかもこうしたフィードバックにより、通常は固定であるはずのパラメーターも適宜改変して、全く新たな事象の解決も可能になったのだとか。
最終的には、ラベラーという人間によるフィードバックが待っている。
出力された結果に、偏見や攻撃性が含まれていないかを評価し、改善を促すのだ。
先日、グーグル新しい対話型AIであるGeminiが起こした事故も想起して考え合わせるとなかなか香ばしい。
ナチス時代のドイツ軍兵士として、黒人やアジア人の画像が大量に生成されたというアレである。
機械学習の基本はテスト前の一夜漬けの丸暗記と同じで、問題と正解の答えのペアだけを「過学習」で詰め込んだ状態から、まだ学習していない新しいデータにも対応できるよう「汎化」能力を高めてはいる。
しかし、こうやって予測して生成された言語や文が仮に正しかったとしても、その意味を本当に理解しているかは結局のところわからないし、多分してないだろう。
人間の言語理解の仕組みもよくわかっていないのだから、AIの方からもアプローチしていけば、言語処理の理解が進むと著者は考えるが、どうか。
さらに著者は、実験の結果を現象学的に解釈すれば、言語モデルは意味や構造を理解しているという立場。
最初は思い切って言語の意味を捨て、確率を使っての処理に特化して突き進んでいたら、いまや文章の中から予測に役立つ情報も扱えるようになって、結果として文も生成し理解できるようになったとする。
つまりは、大規模言語モデルは新たな知能だと言える、というのが結論のようだ。
そうかなぁ。
言語モデルを大規模化させることで、言語理解が進み、やがては人のように話せるようになると信じているが、錯覚にすぎない。 続きを読む投稿日:2024.03.05
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誰が勇者を殺したか【電子特別版】
駄犬, toi8 / 角川スニーカー文庫
手段を選ばず、泥臭い戦い方
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魔王を葬ったのにその帰路で命を失った勇者。
その勇者を顕彰するため、様々な関係者に聞き取りを行なう語り手。
聞き手は誰なのか、そして勇者の本当の正体は?
勇者が旅立ちの際、王女に「必ず魔王を倒し…ます。けど僕は戻りません」と告げた真意は?
次々と切り替わる視点。
徐々に明かされる真実。
鍵を握るのは預言者の存在。
勇者を見出し、勇者がいまどこにいるかを知る唯一の人間。
魔王を倒すために旅に出る英雄譚は数多いが、本書はこのお馴染みの設定を換骨奪胎し、独自のアレンジを加えている。
「正邪と言う概念は、見る立ち位置」で変わるのだ。
魔物側にとっての魔王なら、人間側の魔王こそ預言者に他ならない。
魔物と人間の戦いが信奉する神の代理戦争だとしたら、王族の果たす役割は何か?
本書では王妃の一族を預言者としているところが面白い。
なぜ預言者は勇者を正確に見出せるのか、それは見つかるまで何度も繰り返していたから。
誰が勇者なのか預言者にもわからない。
魔王を倒すことができる人間が見つかるまで、途方もない歳月を繰り返しているだけだった。
奇跡でも天啓でもなく、そこにあるのは泥臭いほどの力技。
そして最後に辿りつく「誰が勇者を殺したのか」の本当の答え。 続きを読む投稿日:2024.02.10