最近、職業プログラマ以外の方にAI/IoTなどの話題を説明する機会があった。
その要点を記録する。
職業プログラマ以外の人には、次の３分類をする
1 職業プログラマじゃないけど月に１日以上はプログラムを書いてる。
2 人が書いたプログラム・ソフトウェアを利用している。年に数度以上はプログラムの訂正をすることがある。
3 自分では直接的にプログラムを書かないが、プログラムを書く人との連絡の窓口になっている。
３は厳密にはプログラマではないかもしれないが、プログラムの中身について議論することがあることを想定してこの文章の対象範囲とさせてください。
<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words in order.
確率論及び統計論
確率論及統計論
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89d0a91a56d33529e85c
確率論及統計論（伏見康司）の数式をTeX(LaTeX)入力するための13の技法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9c692c4d3546ffbb70b4
物理現象の確率・統計から、生命現象の確率・統計にどうつなげていくかが課題。
幸い、確率論及統計論の著作権者の埼玉大学の伏見譲は遺伝子も詳しい。
量子計算機
IBM, Microsoftの方々と日本における量子計算機の展開について議論したことがあります。自分でも、遺伝子解析、数学の未解決問題、物理系の特異解の発見などで成果がだせないか検討しているためです。
知人からは量子計算機って現代の「アナログコンピュータ」だよねという意見をいただきました。
今日、量子計算機の話をしました。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cf00ff211389ce5e2571
量子コンピュータプログラムへの道
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/37c90488c87bbe9f2d71
機械学習
チューリングテストで、賢ければ計算機で、賢くなければ人間という確率が高くなっている。
鍵は、専門家の知識を無料でどう集められるか。囲碁、将棋など成果の出ている分野では、専門家が機械学習を育ててくださっている。
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
「ゼロから作るDeep Learning ２自然言語処理編」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73
機械語
４色問題の話をした。
45年ほど前に、計算機で４色問題を解いたことが話題になった。
約４０年後に、Microsoftがcoqを拡張したssreflectで、４色問題を定式化して解いた。
４０年間実用的な進展がなかったと言ってもいいのかもしれない。
coqはML系の言語で、式を展開していく。
昔、電総研の言語研究室の研修生で在籍していたころ、「機械語は得意だけど LISPは不得意」といったら、「LISPは機械語みたいなものだ」と諭された。
ちょうどLISPマシンがまだ生息していた頃で、現実味のある話だった。
論理そのものを式（値）として保持し、それを書き換えていく処理は、言語処理である。
Qiitaで組立語(assembler)・機械語(machine language)・CPU「アセンブラへの道」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/46f2333c2647b0e692b2
128bitCPU or 4bit CPU
量子計算機のシミュレータの設計で、128bit CPUがあると楽であれば試作したい。
逆に、8bit CPU, 4bit CPUを何百個も持った方がよいのであれば試作したい。
機械学習に128bit, 4bitのどちらが役立つかでもよいかもしれない。
トランスピュータとCSPの遺産はXmosのICで実現している。この先の展開を整理してみるとよいかも。
その前に、64bit CPUを理解しないと、、、。
64bitCPUへの道 and/or 64歳の決意(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cfb5ffa24ded23ab3f60
Verilog HDL, VHDL, System C
CPUの試作には、FPGAでVerilog HDL, VHDL, System Cで記述する。
Adaは新たな開発はしないかもしれない。
Adaの流れを汲むVHDLはどうなるのだろう。
自分ではVerilog HDLで主に書いている。
RTL設計スタイルガイド Verilog HDL編(System Verilog対応版）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4c02f1575db1f28310a7
FPGA と Verilog HDL
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6db0b65fb1c227722660
python
機械学習はpythonが多い。
Rの統計解析との親和性が高いこともよい。
Raspberry PIでも既定の言語である。
言語自体としての設計の新しさはないかもしれない。
PL/1, COBOLからJAVA, BASICからC#への移行が必ずしも円滑に進んでいるとは限らない。
一度普及してしまった言語の寿命と新しい言語の展開は課題。
docker(19) 言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
自己参照
docker ひさびさで先に進まぬ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/707444af0fb4d4808fd3
職業プログラマ以外のプログラマに贈る現代計算機事情
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f199d82bbfae47f3dd87
並行システムの検証と実装 形式手法CSPに基づく高信頼並行システム開発入門 磯部 祥尚 著
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/26306952534a7b713eca
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on the individual's experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
文書履歴(document history)
ver. 0.01 初稿 20181221
ver. 0.02 phthon 追記 20200209
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