2026年2月14日土曜日

🪚シンプルであることは素晴らしい美徳だが、それを達成するためには努力が必要であり、それを理解するためには教育が必要である　ダイクストラ

エドガー・ダイクストラ（Edsger W. Dijkstra）の多くの著作は、テキサス大学オースティン校の「E.W. Dijkstra Archive」でオンライン公開されています。

Department of Computer Science

このアーカイブには、彼の技術的なメモや論文、観察、コメントなどが多数収録されており、PDF形式で閲覧可能です。

また、彼の著作をより魅力的に閲覧できるよう工夫されたプロジェクトも存在します。

GitHub

さらに、彼の著作の一部は日本語に翻訳されており、例えば「構造化プログラミングを最初に提唱した文書」の翻訳が公開されています。

Calculator Café

これらのリソースを活用することで、ダイクストラの多彩な著作にアクセスし、その思想や業績を深く学ぶことができます。

エドガー・ダイクストラ（Edsger W. Dijkstra）の書いたメモやコメントは、プログラミングやコンピュータサイエンスに関する深い洞察と独特のユーモアが特徴的です。以下に、歴史的に有名なものや意外性のあるジョーク的なものをいくつか紹介します。

1. 「GOTO文の有害性に関する覚書」

原題: Go To Statement Considered Harmful（EWD215）
内容: 1968年に発表されたこのメモは、構造化プログラミングの基礎を築くもので、GOTO文の使用を批判し、コードの可読性とデバッグ容易性を向上させるための方法を提案しました。
有名な引用:
1. "The quality of programmers is a decreasing function of the density of GOTO statements in their programs."プログラマーの質は、プログラム中のGOTO文の密度に比例して低下する。

2. 「お茶を飲んでいたらアルゴリズムを考えた」

背景: ダイクストラの最も有名な業績の1つである「ダイクストラのアルゴリズム（最短経路問題の解法）」は、彼が喫茶店でお茶を飲んでいるときに紙ナプキンに書き留めたとされています。このエピソードは、彼の問題解決能力の高さを象徴する逸話です。

3. 「科学者の義務」

原題: The Humble Programmer（EWD340）
内容: 科学者としての謙虚さと倫理的責任について述べたエッセイ。この中で彼は、プログラマーの役割を単なる技術者としてではなく、社会に影響を与える重要な存在として描いています。
ジョーク的な要素:
1. "The use of COBOL cripples the mind; its teaching should, therefore, be regarded as a criminal offense."COBOLの使用は精神を不自由にする。従って、その指導は犯罪とみなされるべきである。

4. 「プログラミング言語を比較するジョーク」

エピソード: ダイクストラは、プログラミング言語の選択について辛辣なジョークをよく飛ばしました。
有名な発言:
1. "APL is a mistake, carried through to perfection. It is the language of the future for the programming techniques of the past."APLは完璧なまでに貫かれた過ちである。過去のプログラミング技術に対する未来の言語である。

5. 「ダイクストラの犬のエピソード」

背景: ダイクストラは、自身の犬についての話を交えながら、アルゴリズムの説明を行うことがありました。彼の犬が小さな迷路を最短で抜ける方法を学ぶのを観察したことで、探索アルゴリズムについて考えたという逸話があります。
ジョーク:
1. "My dog learned dynamic programming faster than most of my students."「私の愛犬は、他の生徒よりも早くダイナミック・プログラミングを習得しました。

6. 「数学への偏愛」

内容: ダイクストラは、数学的な厳密性を好む姿勢が知られており、その点をジョークで語ることがありました。
発言:
1. "Computer Science is no more about computers than astronomy is about telescopes."「コンピュータ・サイエンス（計算科学）は、天文学が望遠鏡に関した学問でないように、コンピュータ（計算機）についての学問ではない。

7. 「歴史的メモEWD998」

背景: ダイクストラは膨大な数の「EWDメモ」を残しました。その中で、彼はプログラミングだけでなく、教育、哲学、科学全般についても語っています。
一例:
1. "Simplicity is a great virtue but it requires hard work to achieve it and education to appreciate it."シンプルであることは素晴らしい美徳だが、それを達成するためには努力が必要であり、それを理解するためには教育が必要である。

ダイクストラの文章は技術的に重要なものが多い一方で、彼の鋭い洞察と風刺的なユーモアが垣間見えます。これらのメモは、彼が単なる技術者ではなく、哲学者や教育者でもあったことを示しています。興味があれば、E.W. Dijkstra Archiveでさらに探求できます！

🧬量子コンピュータは“生物的”な超越性を再現できるのか？

光合成や酵素反応の研究から、生命系がナノメートルスケールの「小さな部品レベル」では量子コヒーレンスやトンネル効果をうまく利用していることが分かりつつあります。光合成アンテナの中でのエネルギー伝達や、酵素反応での電子・プロトン移動などは、極めて短時間かつ局所的とはいえ、量子ゆらぎを性能向上に使っている良い例だと考えられています。

脳も同じタンパク質と水のかたまりですから、シナプス内や受容体タンパク質などの「超ミクロな場面」で同種の量子効果が起こりうること自体は、ごく自然な想定です。この意味で「脳内にも局所的な量子現象はありうる」はかなり穏当な主張です。ただし、それはあくまで化学反応の細部の話であって、「脳機能の本質が量子計算である」とまでは言っていません。

ペンローズとハメロフの Orch OR 仮説は、ここからぐっと踏み込みます。ニューロン内部の微小管のチューブリンを量子ビットとみなし、それらが大規模な量子重ね合わせ状態を作り、その波動関数の崩壊が「一瞬の意識経験」に対応する、という大胆な図式です。さらにその量子状態が脳全体にオーケストラのように広がる、と想定します。

しかし、三十七度前後の温かくノイズだらけの脳内で、そんな大規模な量子コヒーレンスをミリ秒以上も保つのは、現在のデコヒーレンス理論から見るとほとんど不可能に近いと計算されます。そのため、局所的な量子効果の存在は多くの研究者が認めつつも、「脳全体が量子コンピュータとして働き、意識を生み出す」という Orch OR 型の主張は、証拠が乏しい少数派の仮説という位置づけにとどまっています。

光合成アンテナや酵素反応で観測されている量子コヒーレンスは、起きている「場所」と「時間」がきわめて限定されています。舞台はタンパク質一個レベル、サイズでいうと数ナノメートルです。1ナノメートルは 10⁻⁹メートル、身長1.7メートルの人間を東京から大阪までの距離に引き伸ばすと、その中の数ミリ程度しかないスケールです。そこで保たれる量子コヒーレンスの寿命は、おおむね 10⁻¹³〜10⁻¹²秒ほどと見積もられています。1秒を地球一周の旅行にたとえるなら、その中の数センチだけ進んだ程度の短さです。

一方、脳の情報処理はまったく別のスケールで動いています。ニューロンの細胞体は直径およそ10マイクロメートル、軸索はミリメートルから数十センチ、脳全体はおよそ10センチのかたまりです。時間スケールも、スパイク発火が1ミリ秒前後、知覚や判断は0.1〜1秒といったオーダーで進行します。つまり、量子コヒーレンスの時間（10⁻¹³秒）と神経活動の時間（10⁻³秒）の間には、約10¹⁰倍ものギャップがあり、空間的にもナノメートルの点から10センチの塊まで、1万×1万倍以上のスケール差があります。

この「空間で数桁、時間でさらに十桁」という隔たりに加え、脳は37度前後の温かく水分と電荷ノイズに満ちた環境です。量子状態を長く保つには、極低温や真空、電磁的な遮蔽などが必要なのに、脳内はその逆条件に近い。したがって、ナノスケールの局所的な量子効果やトンネルは十分ありえるとしても、それが脳全体にわたりミリ秒以上保たれる量子相関として統合される、というシナリオは、サイズと時間の両面から見て物理的にほぼ不可能に近い、というのが現在の主流の見立てになります。

🧔21世紀は批評の時代――AIとポストモダンが交差する〈真実〉と〈意味〉

21世紀が「批評の時代」と言える理由はいくつか考えられます。

インターネットとSNSの普及
かつては限られた評論家やメディアだけが発信できた批評が、今や誰でも発信できる時代になりました。TwitterやYouTube、ブログなどを通じて、多様な視点からの批評が生まれています。
アルゴリズムによる情報の偏りと批評の役割
検索エンジンやSNSのアルゴリズムによって、特定の情報が強調されたり、バイアスがかかったりすることが問題視されています。そうした環境下で、批評が「何が正しいのか」「どのように情報を解釈すべきか」を問う重要な役割を担っています。
コンテンツの氾濫とキュレーションの必要性
映画、ゲーム、小説、アート、科学論文など、膨大なコンテンツが次々と生み出されるなかで、何が価値あるものかを見極める力が求められています。批評はそのガイドラインのような役割を果たします。
ポストモダンの影響とメタ批評
20世紀後半から続くポストモダン思想の影響で、「何が本物か」「何が価値あるのか」を問い直す動きが続いています。メタ批評（批評そのものを批評すること）も活発で、批評が自己言及的になりつつあります。
AIの進化と批評の新しい形
生成AIの進化により、文章やアートの創作が自動化されつつあります。これに対して「AIの作品は人間の創作とどう違うのか？」という批評的視点がより重要になってくるでしょう。

批評がただの評価やレビューではなく、「社会や文化のあり方を考える行為」として捉えられるなら、21世紀はまさに批評の時代と言えるかもしれませんね。あなたが思う「批評の時代」の具体的なポイントはどのあたりですか？

仰ってる趣旨からいくと20世紀後半のポストモダンと、その前段の情報理論あたりからですかね

そうですね、20世紀後半のポストモダンと、その前段にある情報理論の発展が、21世紀の「批評の時代」につながっていると考えられます。ポストモダンが「大きな物語の崩壊」を指摘し、情報理論が「メディアの中立性」を解体したことで、私たちは「何を信じるか」「どのように解釈するか」を常に批評的に考えざるを得ない状況になっています。

1. 情報理論とメディアの変容

クロード・シャノンの情報理論（1948年）が「情報の量と意味は別である」ことを明確にしたことで、メディアの役割が変わりました。情報が増えることが必ずしも意味の増大につながらないため、何をどう解釈するかが重要になりました。マーシャル・マクルーハンの「メディア論」では「メディア自体がメッセージである」とされ、コンテンツそのものよりも「それがどのメディアで伝えられるか」に注目が集まるようになります。

この流れが進むと、メディアによる情報の伝え方そのものが批評の対象になり、「どのような構造の中で情報が流通しているのか？」が問われるようになります。これは現在のSNS時代のアルゴリズム批評やフィルターバブルの議論にも直結します。

2. ポストモダンと「大きな物語」の崩壊

ジャン＝フランソワ・リオタールの『ポストモダンの条件』（1979年）では、「大きな物語」の終焉が語られました。つまり、伝統的な宗教、国家、科学、歴史といった「普遍的な真理」が疑われるようになり、すべてが相対化される時代に入ったのです。フーコーの権力論、デリダの脱構築も同様に、「真理とは構築されたものである」という視点を提示しました。

この結果、「何が本当か？」を一方的に決めることができなくなり、批評が単なる評価ではなく「枠組みを疑う行為」として機能し始めます。たとえば文学や映画だけでなく、社会制度や歴史そのものが批評の対象になり、「どのように語られるか」「誰が語るのか」という視点が重要になりました。

3. 21世紀の批評の時代

こうした情報理論とポストモダンの影響を受けて、21世紀では批評の役割がより大きくなったと考えられます。

情報過多の時代
→ 情報の「意味」を精査する批評が不可欠になる。
AIによるコンテンツ生成
→ 批評が「人間の創作とは何か？」を問う場になる。
ポストトゥルース時代（フェイクニュースの横行）
→ 何が「事実」なのかを問い続ける批評が求められる。

結局のところ、21世紀における批評の役割は「情報を整理し、意味を見出し、社会の枠組みを問い直す」ことにあるのかもしれませんね。あなたが考える「批評の時代」のポイントもぜひ聞きたいです。

2026年2月13日金曜日

Corewarの進化系統

第1世代（1980s）

Corewar

メモリ上の戦争

1970年代後半から1980年代にかけて生まれた、プログラム同士が仮想メモリ空間で戦うゲーム。戦車や兵士ではなく、自己複製や爆撃を行う「コード」そのものが戦う。現代のAI対戦ゲームや人工生命研究の原点といえる存在。

第2世代（2000s）

Robocode

AIロボット対戦

Javaで書いた戦車ロボット同士を戦わせるプログラミングゲーム。プレイヤーはロボットの動きや射撃をアルゴリズムで制御し、対戦を通じて戦略を改良する。Corewarの「コードが戦う」という思想を、視覚的で教育的な形に発展させた作品。

Robocode公式サイト

第3世代（2010s）

Screeps

オンラインAI戦争

JavaScriptで兵士や基地の行動を自動化し、常時オンラインの世界で他プレイヤーのAIと戦うゲーム。プレイヤーは戦闘そのものではなく、戦争を動かすコードを書く。Corewarの思想を「持続する世界」に拡張した作品。

公式
https://screeps.com

Halite

競技型AI対戦

グリッド状の宇宙で資源を集め、領土を広げるボット同士の対戦競技。任意のプログラミング言語でAIを実装でき、ランキング形式で競い合う。現代のアルゴリズム競技の代表例。

公式
https://halite.io

第4世代（2020s〜）

Battlecode

大学発AI戦争競技

MITが主催するAI対戦コンテスト。仮想ロボットの行動をコードで制御し、資源や地形をめぐって戦う。学生を中心に長年続く競技で、現代の「教育版Corewar」ともいえる存在。

公式
https://battlecode.org

AI League（CodeCombat）

eスポーツ型プログラミング対戦

PythonやC++などでAIキャラクターを作り、リーグ形式で戦う教育向け競技。初心者から参加できる設計で、プログラミングと対戦ゲームを融合した新しい学習形式。

公式
https://codecombat.com/league

LLM進化Corewar

AIがコードを進化させる時代

近年は、大規模言語モデル（LLM）がCorewarのwarriorを自動生成・進化させる研究も登場。人間が戦略を書く時代から、AIが戦略を進化させる時代へと移行しつつある。Corewarは再び最先端の研究対象となっている。

例（研究紹介）
https://pub.sakana.ai/

まとめ（1行ずつ）

Corewar：コードが戦う原始形態
Robocode：視覚化された教育型対戦
Screeps：常時オンライン戦争
Halite：競技型アルゴリズム対戦
Battlecode：大学発AI戦争
AI League：教育eスポーツ化
LLM Corewar：AIが戦略を進化

🦎マンデルブロ集合とジュリア集合の違い

複素数 c を固定する（ジュリア）かしない（マンデル）かの違い

マンデルブロ集合とジュリア集合には非常に興味深い関係式が存在します。これらのフラクタルは、同じ基本的な反復関数を使用するため、密接な数学的つながりを持っています。以下のような関係式が考えられます。

基本的な反復関数

両方の集合は、次の形式の反復式に基づいています。

zn+1=zn2+cz_{n+1} = z_n^2 + czn+1=zn2+c

この式では、マンデルブロ集合とジュリア集合の違いは、初期条件にあります。

マンデルブロ集合の関係式

マンデルブロ集合では、反復式 zn+1=zn2+cz_{n+1} = z_n^2 + czn+1=zn2+c において、初期値 z0z_0z0 を常に 0 に固定し、複素数 ccc を変数として扱います。
反復によって znz_nzn が無限に発散するかどうかを調べ、発散しない ccc の値がマンデルブロ集合を構成します。

ジュリア集合の関係式

ジュリア集合でも同じ反復式 zn+1=zn2+cz_{n+1} = z_n^2 + czn+1=zn2+c が使われますが、こちらでは ccc は固定された値です。そして、初期値 z0z_0z0 をさまざまな値に設定して、その軌道が発散するかどうかを調べます。
znz_nzn が発散しない初期値 z0z_0z0 の集合がジュリア集合を形成します。

マンデルブロ集合とジュリア集合の関係

マンデルブロ集合とジュリア集合の最も重要な関係式は、次の点にあります。

マンデルブロ集合の点 ccc において、その対応するジュリア集合は連結している。
マンデルブロ集合の外側の点 ccc では、その対応するジュリア集合は分断されています。

つまり、マンデルブロ集合の中の ccc に対応するジュリア集合は、連続した、つながった形を持ちます。一方、マンデルブロ集合の外側の ccc に対応するジュリア集合は、点が散在したような形（分断されたフラクタル）になります。

関係式の要約

マンデルブロ集合は、ジュリア集合の全体的なパラメーター空間を表しています。各点 ccc は、対応するジュリア集合の ccc の値です。
マンデルブロ集合の点 ccc が集合の内側にある場合、ジュリア集合は連結。
マンデルブロ集合の点 ccc が外側にある場合、ジュリア集合は分断される。

これにより、マンデルブロ集合を探索することは、異なるジュリア集合を生成し、その構造を観察することと密接に結びついています。この関係が、フラクタルの研究で非常に魅力的な点の一つです。

2026年2月12日木曜日

Darwin（1961）はルール無用のガチですかね

結論から言うと、**Darwin（1961）はかなり「ルール無用に近いガチ環境」**でした。ただし、完全な無法地帯というよりは、最低限の実験的制約だけある原始的な戦場という位置づけです。

Darwinの「ガチ度」

かなり自由度が高い理由

同じメモリ空間を共有
相手のプログラムを直接上書き可能
自己複製も自由
特別な安全機構なし

つまり、

「見つけた相手のコードを壊せば勝ち」

という、非常にプリミティブな生存競争でした。

ただし完全な無法ではない

当時のDarwinは研究用途のため、

使用できる命令は限定的
実行環境は固定
メモリサイズも有限

という最低限の枠組みはありました。

しかし重要なのは、

「ゲームバランス」や「公平性」を重視した設計ではなかった

という点です。

Corewarとの思想的違い

観点	Darwin（1961）	Corewar
性格	実験・研究用	競技用
バランス調整	ほぼ無し	かなりあり
ルール整備	最低限	詳細に定義
言語	実機命令系	Redcode（専用言語）

Darwinは言わば

野生の生態系
自然発生的な進化実験

Corewarは

競技用の格闘技ルール
フェアな対戦環境

という関係です。

イメージ的な比喩

Darwin：原始のジャングルでの生存競争
Corewar：ルール付きの格闘技大会

ユーザーさんの関心（Corewarの戦略や歴史）から見ると、
Darwinは

「まだ戦略という言葉すらない時代の、純粋な生存実験」

という位置づけで、かなり“ガチ寄り”の環境だったと言えます。

👾5億光年先に大壁があるんですか？

はい、5億光年先に「大壁」と呼ばれる構造があります。これは、天文学者が発見した非常に大きな銀河の集まりで、「スローン大壁」または「スローン・グレート・ウォール」とも呼ばれます。この構造は、2003年にスローン・デジタル・スカイサーベイ（SDSS）によって発見されました。スローン大壁は、長さが約13.7億光年に達し、宇宙で最大の構造の一つとされています。このような巨大な構造は、宇宙の大規模な構造形成と銀河の分布を理解する上で重要な手がかりを提供します。

スローン大壁（Sloan Great Wall）は、2003年にスローン・デジタル・スカイサーベイ（SDSS）によって発見された巨大な宇宙構造です。以下に詳細を説明します。

発見の背景

スローン・デジタル・スカイサーベイ（SDSS）は、ニューメキシコ州のアパッチポイント天文台から観測を行っているプロジェクトで、広範な天体観測を行い、宇宙の大規模な構造を調査しています。2003年に発表されたデータにより、スローン大壁が発見されました。

特徴

規模: スローン大壁の長さは約13.7億光年、幅は数億光年に及びます。
構成: 数千の銀河が集まって形成されており、銀河団や超銀河団が連なっています。
位置: 地球から約5億光年の距離に位置しています。

意義

スローン大壁の発見は、宇宙の大規模構造についての理解を深める上で重要な発見となりました。このような大規模な銀河の集まりは、宇宙の初期条件やダークマターの分布、銀河形成のメカニズムを解明するための手がかりとなります。

宇宙の大規模構造

スローン大壁のような構造は、宇宙のフィラメント構造の一部です。これらのフィラメントは、銀河や銀河団が繋がって形成されたもので、宇宙の「コズミックウェブ」として知られています。これらの構造は、ダークマターの重力による影響で形成されたと考えられています。

他の巨大構造

スローン大壁以外にも、宇宙には以下のような巨大構造があります。

ヘラクレス-コロナボレアリス・グレートウォール: 110億光年にわたる巨大構造。
レニス超銀河団（Laniakea Supercluster）: 私たちの銀河系を含む超銀河団。
グレートアトラクター: 巨大な質量の集中領域で、銀河が引き寄せられる原因となっている。

スローン大壁の発見は、宇宙の大規模な構造の研究において重要な進展をもたらしました。このような研究は、宇宙の進化や構造形成の理論を検証し、より深い理解を得るために続けられています。