決して、ややこしいプログラミング問題をやろうというのではない。
それどころか、怪しい超能力問題を実践的にやりたい(笑)。
Lisp(リスプ)というプログラミング言語がある。
1958年に作られた古いプログラミング言語だが、今でも、いつの時代でも一番クールな言語だ。
勉強しても、雇用されたり、「仕事がいっぱいある」には程遠いし、面白いかというと、これを面白いと言う者は、間違いなく変わり者だ。
簡単なプログラムを示す。
(car '(1 2 3 4 5))
実行すると、出力は、
1
となる。つまり、car(カー)は先頭要素を取り出す。
一方、cdr(クダー)は、先頭要素以外を取り出す。すなわち、
(cdr '(1 2 3 4 5))
を実行すると、
(2 3 4 5)
になる。
では、3つ目の要素を取り出すにはどうすれば言うと、ちょっと考えると、
(car (cdr (cdr '(1 2 3 4 5))))
であると分かるかもしれない。
右側のcdrが(2 3 4)を取り出し、左側のCDRが(3 4)を取り出す。
そして最後に、carが3を取り出すという訳だ。
こんなもん、何の役に立つのかと思うだろう。
Lispは、 List Processor(リスト処理装置)の略で、リスト(表や目録)をカッコ()で囲んで処理する。
それで、やたらカッコが多い。
BASICみたいなプログラミング言語にはリスト処理はないが、Perl(パール)にはあるし、Ruby(ルビィ)やPython(パイソン)では強化され、「プログラミング言語の進化の流れはLisp化への流れになっている」と言う著名なコンピューター科学者もいる。
つまり、リスト処理は、とても有用だということだ。
しかし、やっぱり、リスト処理の何が良いのか分からないだろう。
Lisp言語の本を見ると、下手な教師の見本よろしく、細かいことをアリがパン屑を運ぶがごとく、チマチマ述べていて、「最初から飽きてしまう」。
算数・数学教師がこれをやると、子供達は間違いなく算数嫌い、数学嫌いになるが、大抵の子供は算数嫌いだ(笑)。
Lisp言語を使うには、「目の前の問題をリスト問題に捉え直す能力」が必要だ。
だから何・・・かと言うと、最近、AI(人工知能)の機械学習やディープラーング(ディープラーニングは多層型機械学習)の本が沢山出ている。
それらの本が、まさに、Lispや算数の悪い教え方をやっている。
読む人の99%が、挫折・・・と言うか、飽きてしまう。
まず、AIというものは、「目の前の問題を予測問題に捉え直す能力」がないと使えないことを教えないといけない。
なぜなら、今のAIというのは、「考えるマシン」じゃなく「予測するマシン」なのだ。
だからまあ、今のところ、AIが人間の立場に取って代わることはない。
予測しなくたって、人間やってられるからね。
で、お約束の超能力である。
「超能力とは何か?」
「超能力をどうやって身に付けるか?」
なんて本は結構あるし、最近は、量子力学の発達で、案外に納得しやすいものもある。
でも、これも同じで、
「目の前の問題を超能力問題に捉え直す能力」
がないと、超能力があっても役に立たない。
「水がどこにあるか」
「金がどこにあるか」
「ポチが隠した靴下はどこにあるか」
は、超能力問題に捉え直しやすく、そういったことが出来るダウジング(棒や振り子を使って何かを探すテクニック)が、結構、実用で使われている。
確かに、科学者立会いのダウジングの実験は、多くの場合、失敗する。
ミクロの世界で、観測が事象に影響を及ぼすことは解っているが、マクロの世界だってミクロの世界から出来ているのだから、影響がある。
だから、懐疑的な実験者が見ていると、超能力は発揮され難い。
しかし、ダウジングは、ミクロの世界とマクロの世界を結び付けるテクニックなので、上手く使うと効果的な可能性はあると思う。
引き寄せの法則、潜在意識による成功法則もまた、目の前の問題を引き寄せ問題や潜在意識の問題に捉え直すことでうまくいくのである。
例えば、可愛いあの子と超能力で仲良くなりたいなら、超能力を使う部分と、心身でやる部分を切り分け、自分はお洒落して、いい店探して、マナーを高めるのだが、予期せぬきっかけは超能力にまかせる・・・とかである。
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それどころか、怪しい超能力問題を実践的にやりたい(笑)。
Lisp(リスプ)というプログラミング言語がある。
1958年に作られた古いプログラミング言語だが、今でも、いつの時代でも一番クールな言語だ。
勉強しても、雇用されたり、「仕事がいっぱいある」には程遠いし、面白いかというと、これを面白いと言う者は、間違いなく変わり者だ。
簡単なプログラムを示す。
(car '(1 2 3 4 5))
実行すると、出力は、
1
となる。つまり、car(カー)は先頭要素を取り出す。
一方、cdr(クダー)は、先頭要素以外を取り出す。すなわち、
(cdr '(1 2 3 4 5))
を実行すると、
(2 3 4 5)
になる。
では、3つ目の要素を取り出すにはどうすれば言うと、ちょっと考えると、
(car (cdr (cdr '(1 2 3 4 5))))
であると分かるかもしれない。
右側のcdrが(2 3 4)を取り出し、左側のCDRが(3 4)を取り出す。
そして最後に、carが3を取り出すという訳だ。
こんなもん、何の役に立つのかと思うだろう。
Lispは、 List Processor(リスト処理装置)の略で、リスト(表や目録)をカッコ()で囲んで処理する。
それで、やたらカッコが多い。
BASICみたいなプログラミング言語にはリスト処理はないが、Perl(パール)にはあるし、Ruby(ルビィ)やPython(パイソン)では強化され、「プログラミング言語の進化の流れはLisp化への流れになっている」と言う著名なコンピューター科学者もいる。
つまり、リスト処理は、とても有用だということだ。
しかし、やっぱり、リスト処理の何が良いのか分からないだろう。
Lisp言語の本を見ると、下手な教師の見本よろしく、細かいことをアリがパン屑を運ぶがごとく、チマチマ述べていて、「最初から飽きてしまう」。
算数・数学教師がこれをやると、子供達は間違いなく算数嫌い、数学嫌いになるが、大抵の子供は算数嫌いだ(笑)。
Lisp言語を使うには、「目の前の問題をリスト問題に捉え直す能力」が必要だ。
だから何・・・かと言うと、最近、AI(人工知能)の機械学習やディープラーング(ディープラーニングは多層型機械学習)の本が沢山出ている。
それらの本が、まさに、Lispや算数の悪い教え方をやっている。
読む人の99%が、挫折・・・と言うか、飽きてしまう。
まず、AIというものは、「目の前の問題を予測問題に捉え直す能力」がないと使えないことを教えないといけない。
なぜなら、今のAIというのは、「考えるマシン」じゃなく「予測するマシン」なのだ。
だからまあ、今のところ、AIが人間の立場に取って代わることはない。
予測しなくたって、人間やってられるからね。
で、お約束の超能力である。
「超能力とは何か?」
「超能力をどうやって身に付けるか?」
なんて本は結構あるし、最近は、量子力学の発達で、案外に納得しやすいものもある。
でも、これも同じで、
「目の前の問題を超能力問題に捉え直す能力」
がないと、超能力があっても役に立たない。
「水がどこにあるか」
「金がどこにあるか」
「ポチが隠した靴下はどこにあるか」
は、超能力問題に捉え直しやすく、そういったことが出来るダウジング(棒や振り子を使って何かを探すテクニック)が、結構、実用で使われている。
確かに、科学者立会いのダウジングの実験は、多くの場合、失敗する。
ミクロの世界で、観測が事象に影響を及ぼすことは解っているが、マクロの世界だってミクロの世界から出来ているのだから、影響がある。
だから、懐疑的な実験者が見ていると、超能力は発揮され難い。
しかし、ダウジングは、ミクロの世界とマクロの世界を結び付けるテクニックなので、上手く使うと効果的な可能性はあると思う。
引き寄せの法則、潜在意識による成功法則もまた、目の前の問題を引き寄せ問題や潜在意識の問題に捉え直すことでうまくいくのである。
例えば、可愛いあの子と超能力で仲良くなりたいなら、超能力を使う部分と、心身でやる部分を切り分け、自分はお洒落して、いい店探して、マナーを高めるのだが、予期せぬきっかけは超能力にまかせる・・・とかである。
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