loveshermiejp’s diary

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Manhunt: Unabomber/捜査:爆破犯人 2017夏おすすめべきサスペンスドラマ

ドキュメンタリー制作に有名なディスカバリーチャンネルはまた、高品質なドラマも制作しています。ブーム!「捜査:爆破犯人 」Manhunt:Unabomber

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ドラマのラインナップはトップで、映画とほとんど同じです。ケヴィン・スペイシは "カードハウス"に続き、このドラマのプロデューサーになった。 "アバター"の主演サム・ワーシントンと"アベンジャーズ"のポール・ベタニーがダブル主演。

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物語から見てみると、現実にとどまらず、現実を超える犯罪の題材である。

外国メディアは「年度最優の一つ」と高く評価していた。

「捜査:爆破犯人」はスリリングを完璧に説明してくれた。

爆弾が一番怖い時はいつ??

爆発するとき?

もちろん違います。

導火線はシュッシュッと火花を上げて、爆発前の時。

「捜査:爆破犯人」はこれをよく知っている。

ストーリーの始まりから、力を蓄えた。

ごく普通な宅急便の操作シナリオーー

ピックアップから分類、輸送、そして納品の全て。

ナレーションの反社会的傾向がより強くなるにつれ、私たちは不安になり始めた。もしあなたの宛先のボックスが来たら、服従以外の考え方がない。別にあなたのせいじゃない、社会に理由があります。あなたは羊だ、服従しか知らないから、羊の世界に住むしかない。

言外の意味は、おそらく誰かが反抗し始また。受取人が郵便物を開くと、大きな音を立てた、ガラスのビルが灰になった... ...

これは計画的な郵送爆弾攻撃案件です。犯人は、ナレーターを読む人です。「捜査:爆破犯人」は実話に基づいてたドラマです。加害者、セオドア・カジンスキーはポール・ベタニーを演じた主人公のモデルです。

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 IQ 168、16歳にハーバード大学に入学した、バークレー校の数学系最年少助教教授であった。ほぼ20年間、合計16個の爆弾を郵送し、3人が死亡、10人が怪我。アメリカ史における最も有名な連続爆弾攻撃者。1996年に逮捕され、終身刑に処せられた。

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 犯罪手法、犯人、結果が全て定まっている、どうやって観客の興味をそそるの?「捜査:爆破犯人」のポイントは結果じゃなくて、プロセスです。ストーリー構造は独特で、時間軸は二つある。


まず、1995年に、爆発犯人が一番活躍してた時期。

ジェームス・フィッツジェラルドサム・ワーシントン)と言う、訓練学校を卒業したばかりのFBIプロファイラー。

プロファイラーとは何ですか?犯罪の行動方式に基づいて、彼の精神状態を推測し、そして性格、生活環境、職業、成長の背景を分析する職業です。

主なスキル:高IQ; 受動的スキル:連想力。

ある日、ジェームスが家に帰ったばかりの時、2人のFBI関係者は招かれていないのに押し掛けてくる。

一通の手紙をあげて、ジェームスに犯人を特定することを要求した。

1分もかからず、ジェームスがこの手紙のトリックを見破れた。これは逆順に読んでも、意味があまり変わらない手紙だった。

なるほど、面接だったんです。

FBIが爆破犯人を捕まるために、15年以上、500名の捜査員を動員し、500万ドル以上の金をかかった上、200以上の容疑者を逮捕した。

犯人が郵送した封筒に「Nathan Rに電話する」と言う文字があったため、名前にNathanとRを含む一万以上の米国市民を訪ねた。

爆弾は廃棄物によって作られたので、FBIは全国すべてのゴミ場を精査した。

あるエージェントが郵便物の切手から手かがりを見つけるために5年を費やした。

最終的に、ジェームスの参入のおかげて、犯人が逮捕された。

もちろんジェームスはキーパーソンだった、でもどうやってキーパーソンになったのは謎だった。

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もう一つの時間軸は2年後だ。

1997年、犯人は逮捕されたの一年後。

ジェームスがまたっく別人になった。

二年前彼は賑やかな繁華街に住んでいた、今はひとりぼっちで、森の小屋に住んでいる。2年前、彼は立派なスーツを着てた、今はボサボサ。2年前、妻と子供たちと暮らしたが、今は孤独な身。

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この二年間、ジェームスに一体何か起きたのか?

また、二人のFBIエージェントが訪ねた。

刑務所に行ってくださいと頼んだ。

犯人のご指名だそうだ。

これで第一話が終わり。

もう一人の主人公テッドの顔も見せなかった。

いろんなヒントから推測すると、犯人がすごい人のはずである。

第一に、多くの連続殺人犯と同じように、テッドは犯罪するたびにわざと痕跡を残した。

17年間、彼は "FC"と署名された爆弾を送った、これがフリーコミュニティ(Freedom Club)の略称です。

第二に、多くの連続殺人犯と同じように、ターゲットは決められている。

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この地図から、爆発の場所は全国に散らばっていることが分かったが、被害者は大学教授、航空会社のCEO、企業幹部を含む立派な職業を務める人だった...

第三に、他の連続殺人犯と違うのは逮捕後、FBIが持ってる証拠は、彼の罪を10回を裁くこともできた。

FBIはテッドに自己表明する機会を与えるために彼を裁判所に送ることを敢えてしなかった。彼が伝えたい情報は非常に危険なものだった。

言い換えれば、テッドの最も危険なのは彼の爆弾ではないです。

最初のエピソードだけから、2作の経典的な映画の影を見せてくれる。

ジェームスとテッドは敵でありながら、お互い理解し合っている。

ヒート

 善悪は、最も難しい敵ですが、最も忠実な友人です。

テッドの犯罪手段と目的はセブンに似ってる。

セブン (字幕版)

セブン (字幕版)

 

人間は最終的に彼ら自身の「欲望」ツールになる。私がしたことは人々に考えさせる。

最初のエピソードの終わりに、1995年4月テッドはニューヨーク・タイムズに手紙を送った。

今回は爆弾じゃなくて、論文だった。テッドはニューヨーク・タイムズにこの論文を発表することを要求した。

タイトルは産業社会とその未来について

テッドは本稿に科学技術と産業文明の発展を敵視することを書いている。

人類はマシンへの依存度が高すぎるので、最終的にマシンの決定に完全に従うしかありません。給料、メダルを、より大きいテレビのために、自分の人間性と自律性を放棄する。

明らかに、「捜査:爆破犯人」の野望は、ただのスリリングな犯罪劇ではない。

Source:

www.jianshu.com

YC夏DemoDay 50プロジェクトロードショー:7つの最もセクシーなアイデア、AIは絶対的な主流を占めた

世界で最も有名なインキュベーターの1つであるY Combinatorは、年に2回Demo Dayを開催し、技術サークルの注目を集めている。 科学技術の最前線にいる起業家たちは何をしている? この夏のDemo Dayは8.23に行われた最初場で、人工知能は主流の起業家の方向になった。オートパイロット、無人航空機、医療、農場ロボットなどのプロジェクトを見た。 最も目を引くのはプライベート "飛行車" Pykaだった。 また、会議室スクリーン共有、アンチ顔認識技術、犯罪記録ある人専用の募集プラットフォーム、建設業界の支払うプラットフォームなどなど。

YCの第25回Demo Dayに、バイオテクノロジーと人工知能が創業企業の柱となっています。 今年は、124社がYC夏の "卒業式"に出現し、運営の10年以来もっとも規模が大きかったのです。 YCのパートナーMichael Seibel氏はこのイベントの開催を発表し、シリコンバレーの多様性を高めるという同社のコミットメントを強調しました。 彼らのコースでは、創業者の12%が女性であり、9.5%が黒人またはラテン系です。

過去のYCは、AirbnbDropbox、Stripeなど有名な新興企業を育成した、最近YCが育成した新しいユニコーンはTwitch、Instacart、Coinbaseが含まれています。

昨日のTechCrunchがロードショーから選んだ最も注目すべきTop7スタートアッププロジェクトを見てください。

1. Pyka - プライベート無人航空機

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Pykaは一人乗り自動飛行機(auto-piloting single-person plane)が飛行車を実現させることを望んでいる。 同社は181kgのオートパイロットを制作し、27m以内で自動的に着陸と離陸することができます。規制当局が人を乗れる前に多数のテストを実行することを要求するので、Pykaはニュージーランドで農薬散布事業を行った。そうすると、航空機は1時間当たり600ドルの収入を得るとともに、十分なテスト時間も手に入れた。 米国では、農薬散布は15億ドルの市場です。 Pykaの従業員は主にZee airplanesやWaymoの出身で、彼らの目標はこのエリアのパイオニアになることです。

トップ7に選べれた理由:長年大量資金を注ぐ必要なく、Pykaは規制当局の承認を得る持続可能な方法を持っています。

2. PullRequest - コードレビュープラットフォーム

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PullRequestはAmazonFacebookDropboxなどのトップテクノロジ企業で経験を積んだ上級審査員を募集して、大企業コードのバグをチェックし、企業とフリーコードレビュアーの間の橋渡しをしています。PullRequestが450以上のチームを集まった。 PullRequestサービスを使用したのは一部だけが、同社の年間収益は136000ドルに達した。 スタートアップ企業とフォーチュン500社のコードレビューは、合計400億ドルを費やすと推定されています。 PullRequestの利点は自動化技術だ、スタートアップ企業がコードをより迅速かつ正確にレビューすることができます。

トップ7に選べれた理由:ソフトウェアが世界を占領したので、どの企業もコンピュータサイエンスを使用する必要があります。 PullRequestを使用すると、予算が足りない企業は、最高のエンジニアを雇う予算がなくでも、少なくとも高品質のコードレビューを取得し、プログラムがクラッシュしないようにすることができます。

3. Zendar - 高解像度のレーダーは、任意の気象条件でオートパイロットを見させる

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Zendarはオートパイロット用の高解像度レーダーを開発しています。 今日のオートパイロット車両は、ライダーと伝統的なレーダーという2つの主要技術に依存しています。 ライダーは高解像度を持っていますが、悪天候ではうまく機能しません。 伝統的なレーダーは悪天候に対処できますが、解像度は低いです。 Zendarの目標は悪い気象条件でも自動運転のために、高解像度画像レーダー技術を提供することです。 Zendarは今後3年間で、オートパイロット自動車の生産量が1000万台に達すると述べた。

トップ7に選べれた理由:次世代センサーは、幅広い種類の車両、ロボット、カメラに組み込まれます。 より良いレーダーを開発するスタートアップ企業は、多数の顧客とM&Aオプションがあります。

4. Gopher - 電子メールに構築するAPPプラットフォーム

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我々はメールが嫌いですが、日常業務のほとんどはメールを使わなければなりません。 Gopherは、開発者に受信トレイのアプリケーションを開発させることで、電子メールの使用効率を向上させたいと考えています。 たとえば、Salesforceに入るデータのメールを転送したり、会議のために予定を調整したりすることができます。 Gopherの最初のフォローアップメールを送信する拡張プログラムは、毎月1300人のユーザーを獲得した。 さらに、300人の開発者がプラットフォームを登録した。 Gopherはメールと他のアプリケーションの切り替えに時間を浪費することなく、ユーザーが1か所ですべての仕事を終わらせます。

トップ7に選べれた理由:Gopherチームは人気の高いメールベースのアプリケーションであるFollowUpThenを開発しました。 LinkedInがGmailプラグインのスタートアップ企業Rapportive、この機能に専念するBoomerangを買収したことがメールベースのアプリケーションに大きな需要があることを証明したが、クロスデバイス開発プラットフォームはありません。

5. Modular Science——農業ロボット

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Elon Muskはロボットを世界を占領することを心配しているかもしれませんが、Modular Scienceは野菜を育てるロボットだけを関心しています。 このスタートアップ企業は今、カリフォルニア州タラマに動作したロボットを持っており、今後6ヶ月間に農業用ロボットを使って野菜の栽培プロセスの99%を自動化することを目標としています。 Modular Scienceは1エーカーの農地につき2,000ドルを受け取る事業を求めており、現在の農場の労働コストの半分だと考えています。

トップ7に選べれた理由:ハードワーク、繰り返される手作業はロボットによって引き継がれますが、問題はこれらのロボットを作る人間はだれですか。 世界の労働力の安さに抵抗する政治的な風につれて、安価なロボットがまもなく広く採用される可能性があります。

6.Escher Reality--拡張現実データプラットフォーム

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現実世界を強化するには、それに関するデータが必要です。 Escher Realityは、人々のモバイルビデオのデータをARマッピングデータに集約し、他の開発者がより良いエクスペリエンスを構築できるようにします。 FacebookAppleには独自のARプラットフォームを持っていますが、EscherのアプリケーションはiOSAndroidで動作できます。 Escher Realityは、600人以上の開発者、10個潜在的な顧客(ゲームスタジオなど)の意向書、およびロボットバトル映画のためのARアプリケーションを設計する契約書があります。

トップ7に選べれた理由:ARは消費者向けソフトウェアの次なる大きなトレンドになりつつあります。 しかし、物理的な世界は巨大で、開発者やプラットフォームは地図データを入手するのに助けが必要です。

7.Forever Labs - 幹細胞冷蔵

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Forever Labsは、低温で幹細胞を凍結させ、将来これらの細胞を加齢関連疾患に対して使用できると考えています。 研究によれば、幹細胞はマウスの寿命を16%延長するのに役立ちますが、年齢とともに幹細胞は体の損傷を修復する能力を低下し、病気に対抗する力も弱くなる。 現在、Forever Labsには20人の医師がこのサービスを提供しており、来年は主要な米国市場に参入する予定です。 同社は、幹細胞が市場規模560億ドルがあると考えている。

トップ7に選べれた理由:幹細胞の作用はまだ研究の段階にありますが、役割が十分に証明される時、私たちはもう年を取っているかもしれません。 コールドストレージは、多くの人々をより手頃な価格で、信頼性の高い方法で将来の健康を保護できます。

Source:

www.sohu.com

アンドリュー・ウさんが新しいプロジェクトDeeplearning.aiについて今後の計画を語った

今年6月24日にアンドリュー・ウさんがツイッターで新しいプロジェクトDeeplearning.aiを発表し、業界でこのプロジェクト関する多くの議論を引き起こした。

Deeplearning.aiについて、アンドリュー・ウさんが新智元の取材を受けました。

新智元:Deeplearning.aiを紹介してください。

アンドリュー・ウ:Deeplearning.aiは私が過去数ヶ月の間ずっと制作してきたディープラーニング学習カリキュラムです。最終的にCourseraラプラットフォームに公開さえます。私たちは、このシリーズカリキュラムを通じて、より多くの人々がAIアリアに参入できるように願っています。私が最も関心している議題は、AI駆動型社会を構築することです。私はAIが新しい電力とずっと出張した、AIがさまざまな業種を変わっていく。AI主導の社会で、人々がより良い医療と幼児教育を受け、より便利で安全な旅をだす......一つの会社がこれを実現するのは無理です。世界中さまざまな業種の人が動き出さなければなりません。過去数ヶ月の間、私たちのチームはカリキュラムを作成しました。このカリキュラムの目標は、基本的なプログラミングスキルを持つ人なら、誰もがディープラーニングを勉強できる。

六年前、私はCourseraでマシンラーニング講座を立ち上げ、それ以来、180万人がこのカリキュラムを登録した。このカリキュラムのおかげて、多くの人々をマシンラーニングの分野に参加した。deeplearning.aiがより多くの人々がディープラーニングに参加させることを願っています。

私が2011年に開設したマシンラーニングカリキュラムディープラーニングに関する内容が少なかった、過去5〜6年かけて、ディープラーニングはがかなり進歩した。今AIとマシンラーニングエリアは非常に活発していますが、多くの成果をあげったのはやっはりディープラーニングでした。ディープラーニングがAI突然非常に使いやすくなる最大の理由です。

今日エキサイティングなAIプロジェクトが数え切れないほどある、deeplearning.aiカリキュラムはより多くのこのようなプロジェクトを完成させるに役立つことを願っています。

新智元Deeplearning.aiの投資者を教えてください。

アンドリュー・ウDeeplearning. ai はプロジェクト(プロジェクト)で、何の外部投資家もない、外部の投資家も探していません。このプロジェクトの発表後、実際に多くの投資家は連絡してくれたが、私たちは投資家を探していません。

投資といえば、実際中国にはエキサイティングなAIプロジェクトがたくさんあります。いくつかのAIプロジェクトは米国より中国の開発の方が早い。今後の数ヶ月私は中国でより多くの時間を費やすことになり、どのような機会があるかを探すために来週中国に行きます。

新智元Deeplearning.aiの目標はより多くの人々がディープラーニングを学ばせる為と言及しました。数学が苦手な人でも含まれますか?

アンドリュー・ウ基本的なプログラミングスキルを持つ必要がある、マシンラーニングの基本を把握すればもっといいですが、それはプラスアイテムで、絶対に必要というわけではありません。

非技術企業のCEOや社長と相談するとき、彼らはAIがビジネスを変革するため利用しようと考えてますが、十分なAI技術者を雇うことができません。deeplearning.aiのカリキュラムがこれらの大規模な非技術企業のCEOが既存の人材を訓練する手段になることを願っています。これは多くのCEOから聞いた需要です。中国でも米国でも既存の社員が「AI capable」になってほしいです。

新智元あなたのチームがdeeplearning.aiを制作する時おもしろいエピソード をシェアしていただけませんか?

アンドリュー・ウ:カリキュラムの中に一番好きなのは数多くのディープラーニングの指導者を取材した部分です。例えば、ジェフリー・ヒントン(Geoffrey Hinton)、ヨシュア・ベンジオ(Yoshua Bengio)、Baiduの林元慶、イアン・グッドフェロー( Ian Goodfellow)、彼らがどうやってこの領域に入る経緯をわかる。これらのディープラーニングの指導者が入門する時学ぶべきこととかを聞くのは一番興味深いだと思います。取材自体はすごく面白い。

新智元:今後3〜5年の間、ディープラーニングはどなように発展しますか?

アンドリュー・ウこれを予測することは困難です。ディープラーニングという科学が大きな進歩を遂げたを思う。教師あり学習や強化学習やGenerative Adversarial Network(GAN)もご存知だろう。でも一つ皆んなが関心少ない話題があります、これは転移学習だ。転移学習の価値は過小評価されたと思う。転移学習はマシンビジョンなど多くの領域に非常に重要である。転移学習がこれから進歩していくと思います。

AIの話題になると、私は中国について話したい。中国政府は最近「次世代人工知能開発計画」を発表した、私はそれは非常に素晴らしいだと思います。中国政府と企業の両方がAIに強力に投資したことを嬉しく思います、中国では前例のないAI名勝地となってきています。

私はBaiduを辞める時に、Baiduはこれからも発展していくと予言した、これが現実になることは非常に嬉しく思います。ロビン、ル・キーと林元慶は、技術を磨くことや、製品の普及することをよくやった、会社全体の発展は非常に満足しています。

以下はアンドリュー・ウさんがMediumで発表したばっかりのDeeplearning.aiと彼の計画に関する文章です。

AIは新しい電力

100年前の電気が全ての主要な業界を変革したように、AIも同じ影響を与えることになる。いくつかの大きなハイテク企業は、専門なAI部門を設定していて、既にAIへ移行し始まる。しかし、今後数年の間、規模と関係なく、すべての企業がAI主導の未来の一部になる必要があります。

AI駆動の社会を構築

AIに駆動される社会を築くことを期待します。皆のために手頃な価格の医療や、こどものためにパーソナライズされた教育、すべての人が買える自律走行車、すべての人にやり甲斐がある仕事を提供。AI主導の社会は、すべての人の生活を改善します。

しかし、一つの会社をこのような社会を実現することができません。人の生活を改善できる数百万種のディープラーニングがあるから、世界各地で偉大なAIシステムを作成する数百万の人が必要となる。カリフォルニア州のソフトエンジニアや、中国の研究科学者や、インドのマシンラーニングエンジニアに関わらず、世界既存の難題をディープラーニングで解決してほしいです。

何を学ぶのでしょうか?

マシンラーニングに関する基本的な知識を持つ人なら誰でも順番に5つのカリキュラムを勉強することができ、これらのカリキュラムはCourseraの新しいディープラーニングカリキュラムです。

あなたはディープラーニングの基礎を勉強、ニューラルネットワークの構築方法を理解し、そしてマシンラーニングプロジェクトをリードする方法学びます。畳み込みニューラルネットワーク、RNN、LSTM、Adam,Dropout,BatchNorm,Xavier / He initializationなどを学びます。医療、自動操縦、手話読書、音楽生成、および自然言語処理などのケースを研究します。理論的な知識だけでなく、これらの理論を業界ではの応用を理解することができます。PythonとTensorFlowでこれらすべてのアイデアを実践します。ディープラーニングの指導者の講座を受け、彼らが自分のストーリを共有し、仕事上のアドバイスを与えるます。

あなたはディープラーニングの証明書をもらい、自信を持って「深い学習」のスキルを履歴書に書くことができます。

私と一緒にAI駆動型社会を構築しましょう

2011以来、180万人が私のマシンラーニングカリキュラムを参加した。4人のスタンフォード大学の学生と私がこのカリキュラムを開始し、Courseraの最初のカリキュラムになりました。それ以来、私は多くの人々に触発されていて、彼らはずっとマシンラーニングを勉強し、優れたAIシステムを確立し、素晴らしいキャリアを始めた。新しいディープラーニングカリキュラムがあなたがよりエキサイティングなものを達成すること、社会に貢献すること、キャリアを促進することに役立つことを願っています。私と一緒にAI駆動型社会を構築することを希望しています。

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

Source: 

www.sohu.com

全ての劣等感はこの慣性思惟に起源するかも

「いくらに優秀になっても、自信が持たないのはなぜ?」優秀がどうかは劣等感とは関係ないのです

各方面から見て、自分がよくできてる、かなり優秀だと思いますが、なぜ自信が持たないだろう、内心の劣等感さえかすかに感じてる。周りに一定の割合の人がそんな困惑をしている。

例えば、名門大学に入って、ルックスも悪くないけど、自信がない。

年収は平均よりずっと上、車もマイホームも持っている、しかし、のんびりできない。

仕事もちゃんとできるし、上司にもよく褒められる、内心が緊張して、不安で、まだまだだと思ってる。

以上の問題を一言をいうと:

自信満々の条件全部揃えるけど、どうして自信持たないんだろう?

そんな困惑を持っている人が一つのことを勘違いしている。

外からみって、優秀かどうかは内心に劣等感を持つこととは全く関係ありません。

多くの人々は、外在の優秀は内心の劣等感の補償となっている。まるで短所を持ってるせいで、一生懸命長所を伸ばすことで悪い感情を改善しようとしますが、結果は往々に逆効果です。

あなたは誤ち仮説を立ていた。「各方面優秀な人しか自信を持つ資格がない。」

劣等感を持つ人はそんなに優秀でもなくて、自信を持つ人をそう思うかもしれない「なぜ彼は優秀でもないのに、自信を持ってるんだろう?」

そんな怒りを感じるとき、自分に十分に正直でいれば、あなたは彼らに軽蔑する以外、気付かないぐらいかすかな羨望と嫉妬という感情を持っているはずだ。私は明らかに彼より優秀だが、平気で自信を持つことができません。

怒りの理由が問題の原因にはあります:自信を持つ人が外在条件に捉われない、外在条件の優劣、功績の多少などは彼の核心の自我を脅かすことができない。

だから、「なぜ彼は優秀でもないのに、自信を持ってるんだろう?」という異常で、非合理的な現象が起こった。

あなたはそれが異常で、非合理的な現象だと思うのは内心に強力な仮説があるからです:

「よくできて、成果を上がって、あらゆる方面で優秀で、何の問題もない人だけが自信を持つ資格がある!」

優秀でもない、成果も十分に上げってない人が自己不満、自己憎悪、自己批判、自己屈辱、自罰すべきだ......

本当にあなたの自信を決めるのは核心自我

自信を持つことを条件化したら、本物の自信を手に入れることができません。自信の本質は自分を受け入れることである、自分を受け入れる上に「私ならできる」という信念と感覚を築くことです。劣等感を持つ原因は内から自分を完全に受け入れることができないからだ。

自分を受け入れることができないせいで、自信は条件が必要だと思い込み。特定の基準を満たす必要があったり、ある方面同年代の人を追い抜いたり、自分ができないことを許せない......

自信がある人はめったに核心自我を疑ったりしませんが、自信がない人が核心自我をよく疑う。自信がある人なら、核心自我が素敵で、認可されて、何の問題もないと確信している。

しかし、自信がない人は核心自我が最悪で、あまり良くなくて、彼らはこの悪い核心自我体験から抜け出すために、外部の成果と優秀を必要としている。

そして、優秀になれば、核心自我が生まれ変わると思っています。事実は決してそうではない。

核心自我は、主に子供時代の経験によって形成される。

子供と親のやり取り中、もし条件や基準が満たさないと、親がずっと認めてくれなかったり、両親が子供の欠点や短所をよく指摘したりすれば、子供が良好な核心自我を形成することは困難です。

おそらく、両親の目的は子供がやる気を出して、ずっと頑張ってほしいと思うから、この接する方をしたかもしれない。

親が子供の全てを受け入れることを強調しない場合、子供は本来の自分がよくないと思って、絶えずにご褒美を貰ったり、標準を満たしたりしないと、自分がよくないとずっと思い込む。

よくない自分、十分に優秀でもない自分に戻ることをずっと怖がっている。

劣等感を持つ人がいくつかの成果を上げた後、短時間に自信を持つように見えますが、時々は比類のない自信のようだが、長く続くことができない。

しばらくして彼はまだ自信がない自分に戻る、あるいは自信を維持する為に成果をあげ続ける必要があって、そして疲れてしまう。

自分自身の努力によって優秀でもない、成果をあげられない自分もう存在しないが、恐れが変わらないままだ。

恐れが続ける限り、この恐れを拒むためにエネルギーをもっと使わないといけない。

劣等感から抜け出すための鍵は自分を受け入れること:ステップ1、自分が凡人であることを認める

よく言われることだが、簡単にできることじゃない。

本当の自分を受け入れるためには、最初は自分を直面しないといけない。自分を直面するのは一定的、精神的なエネルギーが必要だから、多くの人ができないのです。

成長の様々な段階で、我々は自分を傷つかないため様々な防御メカニズムを採用し、自己防衛します。自分自身に直面するときに、十分な精神的なエネルギーがない、安心感が大幅にアップしないと、自分に直面することは非常に困難です。

一人が信頼関係を作って、徐々に安心感を築くことができます。十分に安心感を満たされる状態で、自分を直面する力を持ちます。

自信がない人が保護者との関係が条件と結びつけられ、安全な環境が提供されていない、提供されたのはよく責められ、ストレスがある環境だった。この環境では、自分を直面するチャンスがなくて、緊張やストレスが溢れ、この状態から脱出ために努力しなければならないのだ。

自分自身を直面できる人は小児期に両親は安定している環境を提供した。子どもたちが自分の弱点と強みに対する認識は客観的で、もし親が自分の強みと弱みを拒否せず完全に受け入れるなら、子供が自然に自分の長所と短所をよく認識し、自分を直面することができる。

しかし、親子の早期関係の欠如があれば、外の世界からの悪いフィードバックを体験しつづ、この経験を避けるために、自分を直面することから逃げ出し、逃避を隠すための努力がずっと続けます。

多くの人々は自分を直面しないため、よく努力し、多くの成果をあげた、自己認識の中:自分が酷くて、醜くて、苦痛で恐ろしいです。

本当の自分を受け入れるの第二のポイントはナルシシズムと完璧主義から抜け出すことである

我々が完璧主義の傾向がある人はあまりにも自己に厳しく、自分を責めることが多いと思っていますが、完璧主義はナルシシズムに原因があります。

ある人が人間以上の標準で自分を要求する時、そういう信念が隠れています。自分が凡人であることを許せない、普通の人ができることをやる、普通の標準に満足できない、これ以上に達成しないと、神の標準こそが彼が自分に対する要求だ。

一人が成長した証は自分が凡人であること、通常の人間の中の一人を受け入れるプロセスです。

あなたは普通の人と同じように悩みや長所と短所がある、人間の限界と弱みもある、それを受け入れるのは非現実的全能のナルシシズムから抜け出すプロセスです。

自分が凡人であることを受け入れるのは一生が全く為すところがないという意味ではないことを注意すべきです。

これは、二つの異なることです。前者は後者の基礎であり、いわゆる人はより良い自分自身を受け入れ、自分自身の長所と短所をよく知っていて、その上に行く努力は成果を達成しやすいだろう。

しかし多くの人が自分のナルシシズム要求と完璧主義を捨てない理由はこれらの基準は絶俗な理想と期待を維持することができますから。残念ながら、この要求に基づいて自分を責めるのは成功に役立たないが、また内なる自己建設のための精神的なエネルギーを大量に消耗し、最終的には現実の成功に二の足を踏む。

心の劣等感を補う為に取得した成功はありですが、疲れになり、コストが大きくて、持続不可能で、それは言われる「負け惜しみ人」

しかし、本当の成功と優秀は、内面の成長と外部表現が同調し、内面の成長が外部表現を超えることさえあります。この進歩は人に余裕を感じさせます。一時的に失敗しても、立ち直ることができる。

自分を受け入れるのは自分の全面的な洞察を意味する。自分をより深い理解になれば、他人をより深く理解できます。劣等感に拘泥しなくなる。

ある程度、劣等感は世界を理解していない、自分自身を知らないのである。まだ空想の世界と空想の自分の関係を解決しようとしています。そして、現実の世界に直面する時、支障を生じる。

劣等感じゃない、怠惰な思考だ!

劣等感を感じる人はずっと硬直化した標準で自分を評価する。

どんな成功と成果を手に入れても、外在の優秀を自分の評価基準に取り込むことができません。

硬直化した標準の表現は:

(1)自分の欠点と他人の優勢と比べる。

私は背が低いです、背の高い人と比べると、どうしても負けってしまいます。

人生の真理は既存のリソースを有効に利用することです。もし目と心が自分が不足とないものばっかり気にしていると、星を逃した上、月も失ってしまう。明らかに良い人生を歩けるのに、人生を無駄にしたほとんどの人は、同じ間違いを犯した:自分の欠点を釘付けて、悩んみつづけて、幸せを手放した。

(2)自分の欠点に焦点を当て、自分の良いところを無視して、一日中自責し続ける。自分内心の標準をじっくり見直さないと、この標準に縛られ、不合理な標準で自分を評価し続けます。

成績を取得した時、自分の強みをもう一回見直して、自己評価のシステムに取り込んで、この評価システムをもう一回見直すべきです。このプロセスを繰り返して、自分を十分認識し、洞察し、不合理的な束縛、悩みから抜け出す。同じように、失敗した時、自分の欠点も見直すべきだ。また、失敗から得る教訓も明らかになって、失敗の原因がただ自分が不足があることにまとめることを避けられます。

このため、自尊心が低いのも怠惰な思考の現れです。

いわゆる怠惰な思考は自分を対象として研究したり、分析する考え方がないです。業績にもかかわらず、自分と他人の認識を更新されてないので、功績と優秀は維持できない可能性が高いです。

昔の慣性思考から抜け出し、独立思考ができる人になるのは本当の成熟と自信に向けた最初の一歩です。

Source: 

http://www.xinli001.com/info/100371865

 

セックスロボットの時代が到来、君なら、ロボットとセックスする?

人類の二大駆動力:攻撃欲望と性欲。

CNETの報道により、セックスロボットの時代がすでに到来した。同時にセックスロボットはまた、社会道徳が直面する挑戦を含む一連の問題を引き起こった。研究機関は最新レポートを発表し、次の十年のセックスロボット技術の発展トレンドを展望した。

子供のごろ、ロボットは産業分野だけ使う言葉だったが、その後、徐々に家事や調理ロボットが現れた。愛は人類の永遠のテーマと同じように、ロボット産業も日進月歩でこのテーマに近ついている。ドキドキされる外見も体型も真に迫っている美女ロボットから、最近売り出されたセックスロボットまで、ロボットのセックス要素はますます多くなっている。

本社がニュージャージー州にある会社「TrueCompanion」は2010年1月9日のラスベガスアダルトエンターテインメントエキスポで、世界初のセックスロボットーーロキシーを発表した。

ロキシーは身長170センチ、体重54キロ、Cカップの美術学部の学生をモデルとして、本物の皮膚に近い皮膚や人工知能オペレーティングシステムを持つ、五つの異なる性格設定があります。

www.truecompanion.com

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インフレータブル人形のすべての機能に加えて、ロキシーはまた持ち主宛にメールを送信したり、インターネットでプログラムをアップデートしたり、自動的に語彙を増やしたり、雑談までもできる。

現在、ロキシーは予約を受けており、顧客個人の好みに応じて作られ、5つのモデルを選択することができます。野蛮、冷たい、単純、成熟と刺激。また、話題を作るために、顧客が自分の興味や趣味に記入する必要がある。

偶然にも、カリフォルニアの会社アビスクリエーションズは今年二月にセックスロボットーーハーモニーを開発した、この学習能力を持つ、人間との感情が生まれるセックス人形は独身者の伴侶になる。


Realdoll's sex capable robot "Harmony" animation test

従来のインフレータブル人形の生き生きしない顔や体とは異なり、ハーモニーは、ナイーブ、親切、セクシーなどなど12種類の人格があります。同時に実際の体温をシミュレートすることができ、ロボット内部にヒーターを持っています。(空気漏れもしませんよ)

ハーモニーの最も魅力的な機能は進化可能なAIシステムです。学習し続いて、人間との本物の感情を生み出せる。ハーモニーは学習能力を持つ、スマホのアプリで更新できます。言い換えれば、ハーモニーは、ただ性欲を発散するためのツールではありません。

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ユーザーがハーモニーを購入した後、また、データベースを更新し続けるために、毎年料金を支払う必要があります。

セックスロボット技術が急速な発展するとともに、多くの倫理的な議論を引き起こした。

セックスロボットは両性関係にどんな影響をもたらすのが分からないから、より深刻な社会的孤立につながる可能性があります。セックスロボットはまた、治療的価値を持っている。

米国のある調査によると、20歳から61歳まで三分の二の男性は、ロボットとセックスがしたいことがわかりました。確かに、セックスロボットは、孤独な人や恋愛関係を築けない人々の大変助けになり、また性犯罪を減らすのに役立ちます。

また、各国の法的保護は異なっています。以前、英国のある男性が子供のセックス人形(および他のポルノ)の所持のため、刑務所に入った。しかし、米国なら違法じゃありません。

多いリスクがありますが、最も重要なことは子供セックス人形が普及すれば、人々が小児性愛を受け入れやすくなるかもしれません。特に若い人たちは、これを試したり、子供に手を出す可能性があります。もう一つの心配の問題は、未来の3Dプリント技術で、写真とまったく同じ顔を作るのは難しくありません。しかも、最近、スカーレット・ヨハンソンのロボットがこの方法で作られたそうだ。

2015年の映画「エクス・マキナ」では、プログラマージョナサン・ベイトマンオスカー・アイザックが演じる)は彼が作った「エヴァ」(アリシア・ヴィキャンデルが演じる)と冷酷非情のセックスをした。 

 セックスロボットはSF小説の人気がある題材で、多くの場合、技術の悪い一面を展示される。今まで、焦点は女性ロボットに集中して、男性ロボットはまだ道が遠い見たい。ひょっとして、女性ユーザーの需要もあるでしょうか?

Source:

https://36kr.com/p/5084267.html

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元フェイスブックの幹部も「ブレイン・マシン・インタフェース」を着手:帽子一個でインスピレーションをダウンロード

人の心を読める超能力を持つことを想像したことありますか?そんな能力を持つと、仕事中上司が不満なところもすぐわかるし、どうやって彼女の期限をとることもできる。毎日細心の注意を払う必要がなくなります。

そういう素晴らしい超能力SF小説の中にしか存在しないこと、本気に信じてはいけないことはみんなよくわかります。

フェイスブックの幹部メアリー・ルー・ジェプセンさんは違う意見を持っています。適切な技術の支援があれば、帽子一個で、誰でも他人の脳の中の考えることを覗き込むことができます。

メアリー・ルー・ジェプセン博士はコンピュータや光学分野で30年以上の研究をしました。彼女はインテルの画像表示(インテルディスプレイ部門)のCTO、MITの教授を務めたことがあります。自分の会社Openwaterを起業する前に、フェイスブックのオクルス画像表示部門のテクニカルディレクターでした。

彼女の会社の目標はわかりやすいです——身体と脳の内部動作状況が見えるウェアラブルバイスを製造することだ。「ブレイン・マシン・インタフェース」を経由して、テレパシーを実現する。

https://www.opnwatr.io/

CNBCのインタビューに、彼女はこう言った:「数百万ドルを値するMRIバイスの機能をスキーキャップ見たいな小さいなウェアラブルバイスに移植する方法を見つけたかもしれない」

彼女の見解によると、今のMRI技術はあなたのすべての精神活動を見通すことができた。

あなたをMRI装置の中に置けば、晩御飯を食べたいもの、食事後見たい映画を間違いなく当てることができます。 こんな膨大なマシンを商品化するのは明らかに現実的ではない。テレパシーデバイスのサイズを携帯できるぐらい小さくするのは主な目的です。

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ジェプソンさんが開発したハイテク帽子は本当の思考帽になる日がきっと来るだろう。

この技術の目的は同時に他人の考えことを読み出して出力すると彼女が考えています。この計画の最も大胆な部分は将来人々のコミュニケーションは脳波によるテレパシーで行うことを願っています。

従来のMRI技術は磁場と電磁波を使用して、人体内部の臓器を撮影するが、Openwater技術はこれに基づいて重要な技術革新を行った——人体に害を引き起こすことないの赤外線を利用して、体内の酸素の流れを観察する、これでより厳密でコストも抑えます。

この光にとって、私たちの体は半透明の状態である。この技術は、私たちの脳活動を検出することができます。

人間の学習と革新のプロセスはテレパシーで完全にひっくり返されます

すべてが彼女の予想通りに実現されたら、未来人々のアイデアは瞬時にシェアかつデータ化され、知識の創造、学習、交流は大幅に推し進められる。

伝統的な学習モードの場合、他人の考えことを理解するために議論し続け、知識を覚えるためにノートを取り続けなければならないです。

この破壊的なコミュニケーションの手段がイノベーションの必要なプロセスを大幅に削減します。私たちは多くの芸術家や作家が夢に触発され、朝起きたらすぐ「神の意向」を記録し、代々伝えられた傑作になった美談を聞いたことがある。しかし万が一芸術家たちが起きたら特定のメロディーや筋書きを忘れたらどうなる?テレパシーがあれば、これらの問題はもう起こりません。

メアリー・ルー・ジェプセンさんは別の提案もした——気まぐれのアイデアを「ダウンロード」し、3Dプリンタに送って、実体化する。

考えるだけでわくわくしない?

テレパシーの話をするたびに、倫理は常に話題となり

もしあなたの上司は毎日帽子を着用することを強制し、リアルタイムであなたを監視するとどうすればいいですか?

 「我々はこの問題をすでに検討した、現在の発想は帽子を使用する個人が帽子の作業を開始するかどうかを決める。また、他人と共有したくない個人的な内容をヘルメットに残ることができます。」

この黒技術を実現するまでどれぐらい時間がかかりますか?

私たちの推測とは違って、30年も、20年もいらない、十年さえ必要がない、メアリーの答えはおよそ8年内本物を見せることが可能だと考えられます。
しかし、今彼女と彼女リードしているOpenwaterはまだ最初バージョンのプロトタイプの開発を完成していないです。彼女のタイムラインによると、Openwaterの初期のパートナーが来年超限定サンプルを手に入れるが期待できそうだ。

この想像力が溢れて、困難重々の道にふらふら進んでいるのはジェプソンさん一人じゃありません。今年初めにエロン・マスクさんはブレイン・マシン結合会社Neuralinkを立ち上げたことを発表したが、ジェプセンさんのOpenwaterの技術的な原理とは異なります。

我々の血管内にナノスケールのシリコン粒子を流れ、サイボーグに変身するのはエロン・マスクさんの発想ですとジェプセンさんが簡単に説明した。侵略的な、人体に不可逆的な損傷を与える可能性がある危険性の高い方法と比べて、メアリー・ルー・ジェプセン博士は数年間の探索を通して、より穏やかな方式を開発し、フォローアップ作業はFacebookに残した。

これら二つ強い背景を持つプロジェクト以外に、ブレイン・マシン結合分野の新参者ーー米国国防省の金銭的援助を受けたParadromics社と、神経補綴物によって人間の脳の「神経コード」を解読したいと考えているカーネル

我々がサイボーグになる日が来るかしら?

涼しい風が送る最大10時間使用可能なUSB充電式携帯扇風機と共に、ブログを読んだらいかかでしょう?

 

夢を盗む工場 by セス・ゴーディン その二 恐怖と疑う


ikumamalife.hatenablog.com

学校が高効率運用できる魔法は恐怖を強化することだ。学校体制の工業化、規模化と計量可能などの特徴は人々の恐怖心理利用しないと成り立たないんだ。同時に数百人まだ数千人の学生を教育するのはみんな足並みが一致しないとできない。恐怖と一致の副作用は情熱を圧殺することです。早く学ぶこと、違うものを学ぶこと、ある問題を注目することは許されない。早く、これを覚えとけ、あと2日でテストするから。もちろん、選択肢問題です。

責任を負うこと、恐怖を克服すること、人と一緒に仕事をすること、タスクを計画することを教えることは可能です。生涯勉強を愛すること、大胆に自己表現すること、新しものを創造することも教えることができます。教育は勇気、創造力、イニシアチブを圧殺することを認識すべきだ。学校はすでに大規模な産業化システムである、私たちの文化にとって大事な態度と感情の破壊を含む無視できない副作用があります。次世代にテスト可能な知識を植えつけ、真面目な競争力があるゾンビに訓練し上げる。

人々が成人になったら、仕事をするのは経済的なニーズがあるから。もし私たちの目標は新型人材を育つこと、また新しい技術やインターネットが学校の授業方法を変わっていく場合、今こそ改革のタイミングだ。

学校を再構築するために以下の方法を考量できる:

  1. 昼間は宿題、夜は授業
  2. いつでも教科書やノートを調べられる
  3. 全てのレッスンを公開し、世界各地の人々が選択できる
  4. 一般化の教材の代わりに専門化の教材を作る
  5. 選択肢問題を消す
  6. 点数の代わりに実際な経験で学生を評価する
  7. 服従性を育成するのを目標しないこと
  8. 孤立の代わりにお互い協力すること
  9. 非主流の生徒、教師や意見を励ます
  10. 教師の役割を変わる
  11. 生涯学習、早めに就職
  12. 名門大學の消滅

経済的変化とネットワーク情報伝達を組み合わせ、知識の取得を大幅にスピードアップした。工業化教育システムはますます追いつくことができなくなる。その結果、教育産業ーー100年以来大量な産業労働者、弁護士、看護師と兵士を育ったが、今はもう時代遅れになってしまった。再興させるか、または改造するか。学校が他のものを生み出す必要があります、この目標を実現するために、唯一の方法は斬新な角度から既存な教育体制の全ての要素を質疑し、挑戦するんだ。本当に欠けているのは夢、そしてその夢を実現させる資金と決心だ。改良じゃなくて、革命が必要何だ。私たちに必要なのは自立の夢、この夢は現状に基づくべきではなく、将来に焦点を当たるべきだ。学生が学習したり、自分を励ましたり、誠実かつ寛大で他人と協力し、夢を実現させる方法を学ぶ必要がある。

インターネット時代はすでに到来。

  1. 人と人の繋がる
  2. サーチする人とデータの繋がる
  3. 企業と企業の繋がる
  4. 意気投合の人たちを繋がる、より大規模な効率的な組織を形成
  5. AIを繋がって、価値を作る

インターネット革命の場合、価値は製造業またサービス業の生産率の向上より生み出されたじゃなくて、買う手と売り手、メーカーと消費者、同じ趣味を持つ人より生み出される。インターネットの世界に、信用はテスト結果より貴重だ。データを取得するのはあまり便利で、データ自身がそんなに重要じゃなくて、重要なのはデータの処理です。一番重要なのは、世界を創造したり、リードしたり、世界に影響を与えたい欲望を抑えきれない人たちの方がインターネット世界に好かれる。

インターネット時代の前に、情報がすごく不足で、情報の積み重ねや暗記することがいい方法だった。一人一人が独自で情報を勉強したり、吸収したりしないとダメだった。一旦学校を卒業したら、自分しか頼らなかった。インターネット時代の到来が豊富な情報、発達したネットワーク、大量な交流とやりとりをもたらした。

インターネット経済は、コントロールの錯覚を破壊した。学生たちはコストパフォーマンスが高い大学、あまり意味がない授業や社会人が生計を立てる方法などを調べる能力を身につけた。気軽く課外知識を手に入れる(小学五年生でも)、また教材は教師の間違ったところを気づく。

恐怖の作用は教室の秩序を維持することだけじゃない、みんな慎重であり、現状を疑問したり、不満を漏らすことがない。キャリアプランニング、学校の研修、人間関係の中にも恐怖感が強化される。伝えたメッセージが簡単だ:言う通りにして、そうじゃないといい学校に入れない。もしいい学校に入って、従順であれば、将来いい仕事が手に入れ、いい未来が待ってる。言う通りにしなければ、個人資料に永遠に消えない記録が残る。

教育者の手段は二つしかない。恐怖のほうが効果でやすい。恐怖感が喚起、維持しやすいが、でも最終的に傷が残る。もう一つは情熱だ。恐竜、野球、地球科学が好きな子は自ら関する知識を勉強する。できる限り多くの情報を収集し、中の仕組みまで把握する。情熱は恐怖を克服するー勝ち負け、失敗、嘲笑に対する恐怖。

工業モデルの学校は定論がある内容しか教えない。検証可能なもの、間違いないもの。何しろ、教える内容が挑戦可能であれば、挑戦者はもちろん学生です。でも学生が学校にいくのは挑戦するためじゃない、注ぎ込まれる、受け入れる、服従するためである。しかし、今の日常生活、科学研究や職場で、疑う精神は不可欠だ。現状、セールスマンの言い分、政治家の主張を疑わなければならない、最も重要なのは次の発展方法を疑うことだ。

新しい学校は学生に合理的な疑いを教える責任があります。根拠もない非難みたいな疑いじゃない、科学者が研究する時の証拠に基づき疑い、論者の推理式疑いだ。後工業時代に、いい就職チャンスと実質的な進歩が科学的な方法で権威を疑う自信と能力を持つ、より良い未来を想定できる人のものである。

今より多い選択肢がある。レジャー時間を利用して、もっと賢い、積極的な、何か熱中している自分になれることは可能が、時代遅れ、遊びばっかりで、無関心な自分になる選択肢もある。こどもに詩を勉強したり、書いたり、読んだりすることを教えますが、また手間を省いて、こどもにゲームをさせたり、youtubeを見せたりすることも可能だ。

学校で、勇気は褒められるじゃなくて、処罰されるのだ。全体の教育システムが個人の勇気を避けることを中心として構築された。

ここまで読んで、目が疲れるんだろう。瞳にうるおいをとどめる目薬はいかが?

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