藤田 真央が、2023年3月12日に、コンセルトヘボウとシャイーの指揮で、 のラフマニノフのピアノ協奏曲第2番を弾いています。
放送録音をきいて、ちょっと、ゆっくりに聞こえたのですが、タイミングは41:28でした。
40分を越えた演奏の記憶はないので、恐らく、最長ではないかと思います。
とくに、冒頭の部分が、念をおすように聞こえました。
Bingの答えは以下で、最長の演奏はわかりませんでした。
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ラフマニノフのピアノ協奏曲第2番の演奏時間は、一般的には約35分です。しかし、テンポやカットなどによって演奏時間は変わります。最長の演奏者については、検索結果に明確な答えがありませんでした。申し訳ありませんが、もう少し具体的な質問をしていただけますか？
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フィルム時代であれば、絞りを絞れば解像度があがるというのが原則でした。
アンセル・アダムスの写真では、F35を使っている例もあります。
一方、デジタルカメラになって、センサーの解像度の関係で、絞ると、回析の影響が出て、解像度の劣化がおこります。
F8からF11あたりまでは、安全ですが、F13より絞ると、解像度が落ちます。
また、最近のレンズは、極端に絞らなくても、十分な解像度があります。
流石に、F2.8では、厳しいですが、F4かF5.6まで絞れば、解像度が十分なことも多いです。
そうなると、被写界深度が必要な場合を除けば、いつもF4.0でも、良く写ります。
例外もあります。第1は、レンズの開放絞りで、ボケを出す場合です。
第2は、フレームに太陽が入った場合です。
太陽は、白飛びしますので、白飛びを最小限に抑えるために、強く絞ります。
今回のサンプルもフレームに太陽が入っています。
夕陽ですが、心配だったので、F13まで絞りました。
F8と比べると、F13では、解像度が落ちています。
2023年3月17日の般若院の枝垂れ桜です。
3月16日が5分咲きとありましたので、行ってみました。
2023年は桜の開花は早いようです。
般若院の枝垂れ桜は樹齢500年と言われています。
三春の枝垂れ桜は樹齢1000年と言われ、更に古い樹齢1500年の桜もあるようです。
（Q：パースのブリーフとは何かわかりますか？）
１）パースのブリーフ
パースのブリーフとは、パースの論文「The fixation of belief」に出て来るブリーフです。
この論文を理解するには、ブリーフ（belief）とフィクサション(定着、固定、fixation)の２つの単語を理解する必要があります。
このタイトルの翻訳ですが、「信念の確定の仕方」、「信念が固まるということ」、「信念の固定化」などの訳されることが多いです。
２）ブリーフ（belief）
しかし、ブリーフを「信念」と訳すことには問題があります。
パースは、「The fixation of belief」で、「コペルニクス、ティコ・ブラーエ、ケプラー、ガリレオ、ハーヴェイ、ギルバートといった初期の科学者たち」を引き合いに出しています。
ここでは、ブリーフは科学的な法則の意味で用いられています。
つまり、パースは、自然科学における法則の検討と収束過程をモデルにして、その手法の適用対象を拡張することを考えて、「The Fixation of Belief 」を書いています。
ブリーフは、「説」と訳されることもあります。
次のような例が見つかります。
a belief of ancient times（昔の説）、a prevalent belief（一般に信じられていること）、Is this belief correct?（この説は正しいですか？）
Pragmatism（Wikipedia）には、次のような表現があります。
The role of belief in representing reality is widely debated in pragmatism. Is a belief valid when it represents reality?
現実を表現する上でのブリーフの役割は、プラグマティズムで広く議論されています。ブリーフが現実を表している場合、そのブリ―フは有効ですか?
この場合には、「信念」より、「仮説」の方がすっきりします。
３）フィクサション(fixation)
科学もモデルにして考えれば、仮説（hypothesis）は、検証（verification）を経て、学説（theory）になります。
仮説は、複数ありますが、学説になる仮説は、１つです。
この過程が、フィクサション(fixation)になります。
フィクサションも、「固定」のイメージにはそぐわないとおもわれます。
４）社会と哲学
Albert Atkin氏は、「 パース哲学の解釈」の中で次のようにいいます。
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哲学に対するパースのアプローチは、確立された科学者のアプローチです。彼は哲学をインタラクティブで実験的な分野として扱いました。パースが「実験室哲学」と名付けたこの哲学への科学的アプローチは、彼の作品全体の重要なテーマを反映しています。たとえば、プラグマティズムは、概念の意味をその実際的な意味に依存するものとします。この格言の結論は、それが私たちの生活や探求の仕方に実際的または経験的な影響を及ぼさない場合、その概念は無意味であるということです. 同様に、パースの探究理論の中で、科学的方法は、信念を修正し、疑いを根絶し、知識の最終的な定常状態に向かって前進するための唯一の手段であるといいます.
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Stanford Encyclopedia of Philosophy のプラグマティズムの解説の中で、Christopher Hookway氏は、次のように述べています。
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プラグマティズムは、世界をその中のエージェンシーと切り離すことができないものとして認識することを非常に広く理解する哲学的伝統です。
この一般的な考え方は、非常に豊富で、時には反対の範囲の解釈を引き付けてきました。たとえば、すべての哲学的概念は科学的実験によってテストされるべきであり、主張が有用である場合にのみ真であるということです。
関連して言えば: 哲学理論が社会の進歩に直接貢献しない場合、それはあまり価値がありません。
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「概念が私たちの生活や探求の仕方に実際的または経験的な影響を及ぼさない場合、その概念は無意味である」あるいは、「哲学理論が社会の進歩に直接貢献しない場合、それはあまり価値」がないといっています。
この切り口で考えると、ブリーフが何かは重要意味を持ちます。
５）ブリーフの例
５－１）政治
政策決定は、複数のブリーフから、1つを選択して実行する過程です。
政策提案A,B,Cは、別々のブリーフになり、その中から1つの政策が、フィクサション(fixation)されます。
パースは、４つの方法の中では、科学的な方法が唯一の実効性のある方法であると主張します。
有識者会議、欧米で実施している常識といった権威の方法では、失敗するとパースは言います。
もちろん、パースの主張はブリーフ（仮説）にすぎませんが、実績をみれば、パースの主張には分があると感じられます。
日本経済の30年の停滞は、パースが生きていたら、「 The Fixation of Belief」に書いたように科学的な方法を使わないからだというと思います。
５－２）アカデミズム
論文集に採択されてレビューをへた論文は確かだという判断がなされることがあります。
これは、権威の方法です。その論文集が、科学的な方法を採択していない場合には、レビューを経た論文が、実効のある「 The Fixation of Belief」にはなっていないことになります。
さらに、医学でいえば、EBMの基準であるエビデンスレベルの問題もあります。事例研究の論文は、価値が低いものです。レビューを経た論文でも、エビデンスレベルには大きな差があります。
それ以前に、ある学者が、レビュー付き論文を沢山書いていても、論文集が、科学的な方法を採用していない場合には、「The Fixation of Belief」の問題があります。
６）A：パースのブリーフとは
パースは、哲学に自然科学の手法の導入を試みました。
言い換えれば、自然科学以外の分野に、自然科学の方法を導入する挑戦でした。
自然科学の進歩は、利用できるツールに大きく左右されます。
同様に、自然科学以外の分野に、自然科学の方法を導入する場合にも、その成否は、利用できるツールに依存します。
現在、人類は、ビッグデータに見られるように、自然科学以外の分野に、自然科学の方法を導入する場合に、強力なツールを手にしています。
ブリーフに何を入れることが出来るかは、利用できるツールが左右します。
ブリーフを「信念」と訳して、対象を限定的に考えることは、パースのアイデアに反すると思われます。
なお、パースが、1877年に、科学的な方法が問題解決ができる唯一の方法であると主張したことは、1959年のスノーの「2つの文化と科学革命」を、82年前に予言していたと見ることもできます。
引用文献
The Fixation of Belief (1877) by Charles Sanders Peirce
https://en.wikisource.org/wiki/The_Fixation_of_Belief
Charles Sanders Peirce (1839—1914) Albert Atkin
https://iep.utm.edu/peirce-charles-sanders/
Pragmatism by Stanford Encyclopedia of Philosophy
https://plato.stanford.edu/entries/pragmatism/
（Q:第3の文化をご存じですか）
１）文化のギャップの問題
スノーは、「二つの文化と科学革命」の中で、人文的文化と科学的文化の間にギャップがあり、このギャップは埋められないと主張しました。
日本では、人文的文化と科学的文化の間のギャップを埋める重要性を指摘した、科学的文化は、人文的文化で理解できると解釈されています。
1959年の「二つの文化と科学革命」では、スノーはギャップは埋められない、技術教育を拡充すべきというモノです。
「科学的文化は、人文的文化で理解できる」という偏見はすさまじいものです。
日本では、リベラルアーツがあれば、技術が理解できなくとも、科学技術立国ができると考えられています。
ある経済新聞では、プラトン哲学やアートが出来れば、よい経営ができるといった記事が書かれています。一般紙ならまだ、理解できますが、経済新聞が、GDPや労働生産性に関係しないプラトン哲学やアートを記事にするのは、信じられません。生成AIの性能比較や将来展望を書いてもらった方が、よいと思いますが、経済新聞には、こうした技術の記事がかける科学的文化の人が少ないか、読者に科学的文化の人が少ないので、販売数を減らさないために、人文的文化の記事ばかりかいているように見えます。
プラトン哲学を学んでも、生成AIは理解できません。
今後の企業の生きのこりに、プラトン哲学と生成AIのアルゴリズムのどちらの理解が必要かは言うまでもありません。
これは、スノーが、1959年に「二つの文化と科学革命」で、ギリシア古典を中心とした人文的文化では、科学的文化に置いて行かれるといった論点そのものです。
２）A:第3の文化
KEVIN KELLY氏が、1998年に、「The Third Culture」というタイトルで、サイエンスに投稿した論文を引用して、第3の文化を説明します。（筆者要約）
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「第3の文化」は、 CP スノーによって最初に造語されました。スノーは、「二つの文化と科学革命」で文化の対決という概念を生み出しました。しかし、1964 年に出版された第 2 版で、彼は「第３の文化」の概念を紹介しました。スノーは、文学的な知識人が科学者と直接会話する「第３の文化」を想像しました。しかし、これは実際には起こりませんでした。
ジョン・ブロックマン氏は、「The Third Culture: Beyond the Scientific Revolution（1995）」で、科学者の著作代理人として、スノーの用語を復活させ、修正しました。ブロックマンの第 3 の文化とは、科学者が一般の人々と直接コミュニケーションを取り、一般の人々が彼らに反論する、ストリートワイズな科学文化を意味していました。これは貴族（peerage ）文化であり、ネットワーク テクノロジーが促進した貴族です。
しかし、この新しい文化の最も際立った側面は、その即時性でした。
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ジョン・ブロックマン氏は、科学者や思想家が自らの著作物を通じて一般の人々に直接語りかけるようになったことを「第3の文化」と呼んで、彼らの活動を随時更新する場としてオンラインサロン「エッジ」を主宰していました。
1998年に、KEVIN KELLY氏は、第3の文化はオタク文化（nerdism）であると主張します。
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第 3 の文化では、新しい理論よりも早く新しいツールが作成されます。これは、ツールが理論よりも早く新しい発見につながるためです。第三の文化は、科学的資格をほとんど尊重しません。なぜなら、資格はより深い理解を意味するかもしれませんが、より大きなイノベーションを意味するわけではないからです。第三の文化は、新しい経験が合理的な証拠に勝るので、それがオプションと可能性をもたらすならば、不合理なものを支持します。
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つまり、科学的なツールを使いこなすオタク文化が、人文的文化と科学的文化の間のギャップを埋めていると主張します。
You Tuberなどのクリエータは、科学者ではありませんが、人文的文化以上に、社会におおきな影響を与えています。
チャットGPTが出てきたら、既に、チャットGPTで、本を作って、アマゾンで販売している人がいます。今のところベストセラーにはなっていませんが、近いうちに、チャットGPTをつかってベストセラーを作る人が出て来る可能性があります。
ベストセラー作家のコリーン・フーヴァーは、小説と平行してSNSで活動をしています。その結果、出版から数年たった本が、ベストセラーになるような今までの小説の売り方とはことなったビジネスモデルを成功させています。
引用文献
The Third Culture KEVIN KELLY SCIENCE 13 Feb 1998
https://www.science.org/doi/full/10.1126/science.279.5353.992
パナソニック（２）
パナソニックのシーンモードを忘れていました。
DC-G9には、iAのシーンの自動判別はありますが、個別のシーンモードの選択はできません。
DC-GF10では、個別のシーンモードの選択ができます。
また、クリエイティブコントロールの説明は、DC-GF10のマニュアルには、書かれていますが、DC-G9のマニュアルには、書かれていません。
パナソニックのマニュアルは、RAWの配慮がありません。
シーンモードはRAWに対応しています。
写真１のように、ライトルームでは、シーンモードの効果が判定できますが、ダークルームに入ると、シーンモードの効果は消えます。
（Q:The fixation of belief の新バージョンにお気づきですか）
1）GPT４
AI開発企業のOpenAIは現地時間2023年3月14日、生成AIの最新版「GPT-4」を発表しました。
GPT-4はGPT-3.より、推論性能が向上して、「専門的・学術的なベンチマークでは人間レベルのパフォーマンスを示す」といいます。
GPT-4は司法試験の模擬試験で受験者の上位10％相当の合格点を獲得したが、GPT-3.5では下位10%程度でした。
グーグルも2023年3月14日、生成AIを「Gmail」、「Google ドキュメント」、「Google スプレッドシート」といった「Google Workspace」アプリ全般に組み込むと発表しました。文章の自動生成といった機能が導入されるそうです。
司法では原則は、「疑わしきは罰せず」といいますが、これは建前にすぎません。
例えば、DNA鑑定で、人物が特定できても、その確率は、100%にはなりません。
つまり、現実には、司法では疑わしい場合には、有罪になります。その判定基準の確率は、罪の重さの関数になっていると予想されます。
また、パースの科学的な意見集約の方法では、白黒がつかない場合も多くなりますが、司法では、白黒をつけることが原則なので、科学的な方法が使えないことも多いです。
そうなると、前例（判例）主義になりますので、パターンマッチングが主な手法になります。
画像認識に見られますように、AIのパターンマッチングの能力は、人間を超えています。
つまり、機械学習とチューニングが上手くいけば、「司法試験の模擬試験で受験者の上位10％相当の合格点を獲得」できて当然と思われます。
２）専門家の敗北
司法で、過去の前例（判例）主義を使った判決では、人間は生成AIに勝てません。
司法で、罪の重さに対応した判定基準の確率を計算する場合では、裁判官による判決のバラツキの大きさにおいて、人間は、AIに勝てません。
このような限定的な、しかし、司法では、メジャーな条件では、人間は、AIに道を譲るべきです。
司法判断の一部をAIに譲れば、弁護士や裁判官に失業者がでます。
だからと言って、AIができる部分を、AIを使わずに、人間の弁護士や裁判官にまかせ続ければ、それも、問題を引き起こします。少なくとも、労働生産性の向上にブレーキをかけるので、国が貧しくなってしまいます。
このAIと知識労働者の競合問題は、弁護士や裁判官に特異的ではなく、医者や学者など全ての知識労働者で起こります。
筆者は、最近のパースの「The fixation of belief」のような論文を見ています。
日本には、英語で書かれた英米哲学の専門家がいます。
こうした専門家の英語能力は、筆者の英語能力より高いです。
なので、従来は、日本人の英米哲学の専門家が、日本語で、書いた英米哲学の解説を読むことがもっとも効率的な英米哲学の学習方法でした。
しかし、スノーの「二つの文化と科学革命」に見られるように、日本人の人文科学の研究者の科学的なリテラシーは高くありません。それは、個人の資質ではなく、スノーが反対した、文系と理系を分けるというカリキュラムに原因があります。そして、人文科学者は、科学的文化は、ギャップを埋めれば人文的文化で理解できるという前提で、英文を解読して、和文に訳しています。
これは、科学の立場で書かれた英語の文献の和訳としては、誤訳が入る可能性が高いことを意味します。パースも、哲学者である前に、科学者でしたので、パースの著書の和訳には、問題がある可能性が高いです。
そこで、筆者は、パースの理論は、英語のウィキペディアをGoogle翻訳で読んでいます。
Google翻訳には、10から20％程度の間違いがありますが、和文がおかしな場合には、元の英文にあたることにして、ともかく、英語のウィキペディアをGoogle翻訳で読みます。
原文の英語を読むより速く、大量の情報が処理できます。
英語のウィキペディアの情報量は、日本語のウィキペディアの情報量の数倍あります。
つまり、この方法を使うと、日本語の文献を読んでいた場合の数倍の情報を得ることができます。
英語のウィキペディアを書いている人は、英語を母国語とする英米人です。
この人たちの英語力は、日本人の英米哲学の専門家の英語力より高いです。
パースの哲学の解説としては、英語のウィキペディアの方が、日本語のウィキペディアより、信頼性が高くなります。
日本語のウィキペディアを読むより、英語のウィキペディアのGoogle翻訳を読む方がはるかに、効率的で、正確な学習方法です。
Google翻訳には間違いがありますが、英語で得られる情報の量と質が、日本語で得られる情報の量と質を凌駕していますので、トータルで考えれば、英語のウィキペディアのGoogle翻訳の圧勝です。
こうして、横のモノを縦にすることで、生計を立てていた専門家は、不要になっています。
英語能力が高い専門家は必要ですが、それは、今まで英語で書かれてなかった内容を英語で発信する場合になると思われます。
３）マイクロソフトbing
今のところGPT４は、有料です。
しかし、Microsoft BingチャットはすでにGPT-4ベースになっています。
筆者は、Microsoft Bingチャットのウェイティングリストに登録しました。
これは、巧妙に出来ていて、Microsoft Bingをデフォルトのブラウザーにするとウェイティングリストの順番が早くなるようになっています。
GoogleのChromeは、Gmailと連動していますので、Googleはユーザー情報を把握しています。
Microsoft Bingチャットに登録することで、Microsoftはユーザー情報を把握しています。
これで、Microsoftは、Googleと同じスタート地点についています。
Microsoft Bingチャットはユーザーと対話します。
ここがポイントです。
対話することによって、Microsoftは、Googleよりはるかに高度なユーザー情報を取得することができます。
対話の内容を分析することで、Microsoftは、ユーザーのレベルをかなり正確に評価することができます。
これは、人間の対話と同じです。
対話の受け答えをみれば、その人の知的レベルは、正確に判断できます。
Google検索が使えなくなった原因は、ネット上のフェイク情報やコピー情報の氾濫です。
現在、まともな情報と使い物にならない情報を識別することが課題になっています。
筆者は、その最も基本的な判断基準は、情報の発信者の信頼性になると考えます。
ウィルス対策ソフトが、リンク先は危険なサイトなので、接続しないことを推奨するというワーニングを出すのと同じです。
ここでの問題は、詐欺ではなく、発信する情報の信頼性です。
チャットが入れば、Microsoftは、検索情報の信頼性の点で、Googleを越える可能性が出てきました。
Googleも当然、そのことには、気付いていますので、巻き返しをはかっています。
４）A:The fixation of belief の新バージョン
パースは、The fixation of beliefで科学的な意見集約の方法 以外に、望ましくはないが、実際に使われている3種類の方法を提示しました。
（１）意見を変えない確執
（２）権威による方法
（３）形而上学（あるいは筆者の解釈では、前例主義）
（４）科学的法
科学的方法が基本ですが、司法のように、科学的ではないが、白黒をつけたい場合があります。その場合には、権威による方法か、前例主義が使われています。
しかし、チャットにより、情報発信はの信頼性を判断して、信頼性の高い人の意見に重みをつけた意見集約は可能です。
これは、パースが想像していなかった世界です。
ですから、The fixation of beliefのver.2が、出てきていると解釈できます。
これは、全く新しい意見集約の方法であることに注意すべきです。
引用文献
Open AIが「GPT-4」発表──マルチモーダル化、文章・画像を併用した質問に対応 2023/03/15 Newsweek 冨田龍一
https://www.newsweekjapan.jp/stories/technology/2023/03/open-aigpt-4.php
