過去・現在・未来

マルレクの様子です。大きな、きれいな会場でした。富士ソフトさんに感謝。

本日のマルレク「IT技術者のための情報理論入門」の講演資料です。ご利用ください。 https://drive.google.com/file/d/0B04ol8GVySUuc2xVZmtVYkVwMDg/view

明日のマルレクの講演資料の作成で、じたばたしています。そう、まだできてないんです。でも、ようやく全体の構成を固め、「はじめに」の文章書きはじめました。 ごめんなさい。予告したものとだいぶ変わっています。集客、まだ150に届いていません。でも、集客気にするより、言いたいこといって、スッキリしようとおもいます。 「はじめに」と「Agenda」ご覧ください。 --------- はじめに --------- 今回の講演は、時代とともに相貌を変える「エントロピー」という概念を、身近なものとして理解してもらうことを、一つの目的としている。 19世紀に、熱力学の中で定式化され統計力学を成立させた「エントロピー」は、20世紀、情報理論の中で、「情報量」として再定義され、21世紀、物理学の基礎理論の中で「エンタングルメントのエントロピー」として、再々定義される。 講演では、こうした大きな流れを、いくつかのトピックスやエピソードを中心に紹介したいと思う。限られた講演時間で、フォーカスを明確にするため、「複雑さについて」と「ディープ・ラーニングとエントロピー」の部分は、Appendixに回した。 講演のタイトルも、ミスリーディングだったかもしれない。情報の問題に関わるIT技術者にとって、今、必要なことは、何もシャノンの「情報理論」を、改めて学ぶことではないからだ。 重要なことは、「エントロピー＝情報」をキーコンセプトとして、現在、科学の世界で急速に進行中の変化を知ることだと思う。なぜなら、この変化は技術の世界での大きなイノベーションを引き起こす、実践的に大きな意味を持っているからだ。変化は、おそらく、急速に進行するだろう。「量子情報」の世界は、すぐそこに来ている。 本講演を、「量子情報理論」の入門として、受け止めてもらえれば嬉しい。いつか、マルレクで「量子コンピュータ」の話をしたいと思う。 --------- Agenda --------- ・イノベーションと科学 ・エントロピーをイメージする ・19世紀　ボルツマン：統計力学とエントロピー ・20世紀　シャノン：情報理論とエントロピー ・21世紀　エンタングルメントとエントロピー ・なぜ、今、「情報理論」なのか ・Appendix 　・複雑さについて 　・ディープ・ラーニングとエントロ

20年以上乗っていた車を手放すことに。ディーラーから、「下取り価格、430円です」といわれる。 古い車の自動車税はどんどん高くなって、年間8万円以上払っていたのに、下取り430円ですか？ ゼロ査定だけど、新車の頭金をキリのいいところで切ってくれたので、それを下取り価格にしたということらしい。 ゼロだと諦めもつくが、430円は、かえって悲しい。 　まだ、ちゃんと走るのに。 　馬力もスピードもあるのに。 　乗り心地だっていいのに。 新しい車は、昔、電化されていない田舎の線路を走っていた「ディーゼル機関車」（若い人知らないかも）と同じで、エンジンで発電してモーターで走る。これを「電気自動車」と呼ぶなら、「ディーゼル機関車」も「電気機関車」だよな。 誰かをひき殺そうとしても、自分で壁に激突して自殺しようとしても、ちゃんと邪魔をする仕掛けがついているらしい。ありがたいことだ。 そのうえ、ペダルを踏めば加速し、ペダルを離すとブレーキがかかる。まるで、遊園地のゴーカートだ。きっと、僕でも運転できる。 でも、僕は運転免許を持っていないので、運転してはいけないらしい。（Googleの自動運転カーの試作車のあるものには、ハンドルがない。これは、もちろん、乗るのに、免許はいらない） 車を乗り換えるのは、何回か経験しているのだが、今回は、少し心が動く。車の写真など取ったことはなかったのだが、今回は、彼女に、「最後の写真」を取っといてほしいとお願いする。 理由は、はっきりしている。歳を取っていく自分と、廃車にされる車とを重ねているのだ。自分は、ポンコツ車ではないと思っているから。（けっこう、ガタがきているのだが） 「大きなエンジンは無駄」（小さなエンジンではできないこともある） 「燃費が悪いだろう」（講演料安すぎるから） 「安全装置もないだろう」（それがどうした！） 　まだ、ちゃんと走るのに。 　馬力もスピードもあるのに。 　乗り心地だっていいのに。 ごめんね。430円で、売り飛ばして。

先に、スープ内の情報は、「量子誤り訂正コード」のメカニズムで、缶に（内側から）送られているのかもしれないという話をした。 それでは、缶上の情報は、どのようにスープに伝わるのだろうか？　 缶上の領域Aを底辺に持ち、スープ上に突き出した曲面XAが存在して、我々は、その表面を見ることができる。そこに、缶上の領域Aの情報が、エンコードされるのだという。（図は、高柳大先生の「重力理論と量子エンタングルメント」から、借用した。） この曲面XAは、スープの中で、最小の表面積を持つ曲面（極小曲面）で、その境界は缶上のAの境界と一致している。 ところで、この極小曲面γAこそ、二人の日本人物理学者 笠と高柳が発見した、エンタングルメントのエントロピーに対応するものだ。（ベッケンシュタインによる、ブラックホールのエントロピーの発見に比肩する、おおきな発見だ。）缶上の領域Aのエントロピーは、スープ内のγAの表面積（プランク長の二乗を面積の単位とした時）に等しい。 このことは、スープである重力理論の時空が、エンタングルメントの集まりからできていることを、示唆している。 先日示した、樹状のグラフ（これを、Tensor Network というのだが、それについては後日説明する。ディープ・ラーニングのTensor Flow Network とは、全く関係ない。ただし、英文wikipediaの"Tensor Network"の記事は、ディープラーニングの話になっている。まぎらわしいので、注意。）との関係を示したのが、最後の図。 缶上の領域Lに対応するスープ内の極小曲面が、太い線で示されている。

「難しい？」　 難しくないです。大きな流れがわかります。 「わかって、どうする？」　 きっと、楽しいです。 「楽しくても、役に立つの？」　 役に立ちます。いつか。（10年後には確実に）