[4382] ふんわり中国の古典─孫子・その1

投稿:  著者:  読了時間:18分(本文:約8,600文字)



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■まにまにころころ[120]
 ふんわり中国の古典(孫子・その1)
 川合和史@コロ。 Kawai Kazuhito

■クリエイター手抜きプロジェクト[510]AI編
 ディープラーニングを浅く学習してみた
 古籏一浩




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■まにまにころころ[120]
ふんわり中国の古典(孫子・その1)

川合和史@コロ。 Kawai Kazuhito
http://bn.dgcr.com/archives/20170710110200.html
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コロこと川合です。前回「ざっくり日本の歴史」を半ば強引に終了させたら、最後のまとめ回をまぐまぐさんがまた取り上げてくださって、思った以上に、あちこちでシェアされまして……叩かれないかドキドキしました。(笑)

まあ幸い、軽く批判された程度で済んでほっとしています。

さて今回から何を書こうかと悩んでるうちに二週間が過ぎて、前回の最後に、『武教七書』とか『四書五経』とか、あるいは儒教関係の書物とか、日本史に影響を与えた中国の古典や思想を取り上げてみようかなと書いた時点から、結局それ以上何も思いつかなかったので、そのまま進めて行きます。

『武教七書』にするか『四書五経』にするか。諸子百家なんてくくりも面白いかもしれないなと悩んだ結果、その辺りを中心に「なんでもあり」でいこうと思います。

題して「ふんわり中国の古典」。深い研究はスルーしつつ、そこに書かれていることだけを、なんとなく雰囲気重視で一緒に読んでいきましょう。訳は色んな本を参考にしつつ、だいたいで。

きちんと読みたい方は、きちんとした本を読めばいいじゃないですか。(笑)そのきっかけにでもなれたらな、くらいの軽い気持ちで進めたいと思います。


◎──ざっくり中国の歴史(先史時代〜神話伝説時代)

まずは中国の歴史から。

紀元前5千年だ7千年だの長江文明や黄河文明といった、先史時代はパスします。よくわからない神話伝説時代の三皇五帝もパスします。

三皇五帝というのは、中国の神話伝説上の八人の為政者のことで、三皇が誰で、五帝が誰で、というのは諸説あります。

その諸説の中に含まれたり、含まれなかったりはするのですが、尭(ぎょう)・舜(しゅん)・禹(う)の三人は、儒教の話なんかでもよく出てくるので、伝説上の立派な為政者だったと覚えておいてください。


◎──ざっくり中国の歴史(夏〜周:紀元前2000年くらいから紀元前256年)

夏(か)は、中国最古の王朝です。実在したかどうか怪しかったので、最古の王朝は殷(いん)だと習った人もいると思いますが、その前の王朝が夏です。

伝説上の王朝扱いでしたが、最近は、実在したとされています。夏の建国者は、さっき出てきた禹です。なんかもう既に伝説とごっちゃになってきそうですが、この辺は難しいところで。

調査の結果、どうも殷に先立つ王朝があったことは確からしいと。で、殷に先立って夏という王朝があったという伝説が、残されていると。

そんなこんなで、伝説と実際の話が混じり合ってそうな時代の話です。禹から桀(けつ)まで17代、471年続いたそうです。

桀は暴君で、女に溺れ、肉山脯林(にくざんほりん)と呼ばれる贅沢な酒宴を催し、離反した諸侯のひとり、殷の天乙(てんいつ・湯王)に追放されます。

夏に変わって起こった殷ですが、その殷も湯(とう)から数えて30代、帝辛(ていしん・紂王)が女に溺れて、酒池肉林(しゅちにくりん)と呼ばれる贅沢な酒宴を催す暴君で、周の姫発(きはつ・武王)に倒されます。

桀と紂、同じパターンですよね。たまたま同じような暴君が現れたんじゃなく、暴君のテンプレートとしてそういうものがあって、だから倒したんだよ、って理由付けに使ったんだろうと思います。

桀は殷の湯を呼び出して幽閉したり、紂は周の姫昌(きしょう・文王)を幽閉して、姫昌の長男を殺して食べさせたりしています。これなども同じパターンですね。

周が殷を倒すあたりの話を描いた物語が『封神演義』で、周の武王を補佐したのが、太公望として知られる呂尚です。

夏、殷、周、どれも中国全土を統一していたわけではなく、この時代、各地に都市国家が群立していて、それらのトップとして夏や殷、周があったんです。なので、夏の時代にも諸侯として殷があり、殷の時代にも周はありました。

周も10代目あたりから著しく衰退、12代の幽王が殺され、続く平王が東の洛邑へと遷都した時から、春秋戦国時代と呼ばれる時代に突入します。各都市国家が覇を競う時代です。この春秋戦国時代に、「諸子百家」と呼ばれる思想家が次々と現れました。

「諸子百家と呼ばれる思想家が次々と」とは順番が逆ですね。いっぱい出てきて、後にまとめて諸子百家と呼ばれました。

「諸子」が、孔子、老子、荘子、墨子、孟子、荀子など。「百家」が、儒家、道家、墨家、名家、法家、兵家など、学派を指す言葉。

今回からしばらくは、兵家の代表格、孫子(孫武)を取り上げます。


◎──『孫子(そんし)』

書名も孫子と呼ばれ、書いた孫武も孫子と呼ばれ、ややこしいのですが、まあ前後からどっちのことかは判断してください。

『孫子』は、紀元前500年くらいに孫武(そんぶ)によって書かれた兵法書です。孫子の兵法はビジネスにも応用できる、なんて感じでビジネス書としても孫子を扱った本が出まくってるので、名前は誰でも知ってますよね。

この『孫子』、孫武が書いたのかどうかも含め、ずっと議論されてきました。詳細は省きますが、ひとまずの決着がついたのは、なんと1972年のこと。つい最近のことです。

『孫子』の研究は、書かれて以降、多くの人の手でずっと行われてきましたが、中でも一番の功労者かつ有名人は、三国志に出てくる曹操です。

書き足されたりして膨れあがっていた『孫子』を、曹操はきちんと整理して、元の形であったと考えられる十三篇にまとめ直しました。

今の時代まで『孫子』がちゃんと読み継がれているのは、曹操のおかげかもしれません。曹操、ぐっじょぶ。

孫武は紀元前535年くらいの生まれで、春秋時代の人。斉出身で、斉を出奔して呉に仕えました。中国の大河ドラマみたいな連続ドラマ『孫子兵法(兵聖)』というのがU-NEXTで配信されてたので見たんですが、面白かったです。

孫武は『史記』にちょこっと書かれているだけなので、ドラマの大半はフィクションですけども。機会があれば是非。オススメです。

孫武の話を書いていると、今回前置きだけで終わってしまいそうなので省きます。ここからは、実際に『孫子』を読んでいきます。


◎──『孫子』計篇(一 〜 三)

戦争は国の一大事。生きるか、死ぬか。国の存亡がかかってるんだから、十分に考えなきゃだめ。

だから、まず五つの基本事項を検証するところからはじめましょ。

一つ目は「道」。大義名分の元に団結できているか。

二つ目は「天」つまりタイミング。

三つ目は「地」。地形の優劣を把握できているかどうか。

四つ目は「将」。智、信、仁、勇、厳といった観点で、優れたリーダーがいる
かどうか。

五つ目は「法」。ルールによって統制が取れているかどうか。この、道、天、地、将、法の五つについては、将なら誰でも聞いたことはあるはずだけど、本当の意味で知っている者が勝ち、知らない者は勝てない。

で、それらを踏まえて、敵と味方とでは「どちらの君主がより正しい政治を行っているか」「将はどちらが優れているか」「天の利、地の利はどちらにあるか」「ルールはどちらが徹底されているか」「軍の強さはどちらが強力か」「兵士はどちらが訓練されているか」「賞罰はどちらが公正に与えられているか」を比較検討して、私はどちらが勝つか負けるかを知るんだ。


◎──『孫子』計篇(一〜三)について

冒頭、書きませんでしたが、「孫子いわく」で始まります。孫子の言葉です。ざっくりまとめると、以下のような話です。

・戦争は一大事なんだから、やる前にちゃんと十分に考えろ。
・道、天、地、将、法の五つが基本となるポイントだ。
・君主の差、将の差、時と地理の有利不利、法の徹底、軍力、兵の練度、賞罰の公正さ、この七点を相手と比べて勝ち負けを予測しろ。やる前に、予測しろ。

戦争はやる前から始まってるし、勝てそうになかったらやるな、っていうのが孫子の考え方です。

ということは、ようするに一番大事なのは、今も昔も「情報」なんですね。

将の話で出てくる智、信、仁、勇、厳は、
智:かしこさ
信:誠実さ
仁:思いやり
勇:勇気
厳:威厳
くらいの感じに思っておいてください。

なお、(一〜三)という段落分けは、一番参考にした書籍がそこで区切っていたので、そのまま踏襲しました。

・『[新装版]全訳「武経七書」1 孫子 呉子』
 守屋洋・守屋淳(プレジデント社)

この本では、計篇(書中では「始計篇」)は、七まであります。


◎──今回はここまで

ということで、しばらくこんな感じで『孫子』を読んでいく予定です。本当は私のいい加減な訳だけでなく、原文を添えられたらと思ったんですが、原文はエンコードの関係で難しかったので省きました。

「Web漢文大系」という素敵なサイトがあって、そこに読み下し文まで掲載されているので、そちらをどうぞ。

・「Web漢文大系」孫子・計篇
https://kanbun.info/shibu02/sonshi01.html

ではまた次回。このシリーズいつまで続くかはわかりませんが、まあ『孫子』は最後まで読み切ろうと思います。短いし。(笑)


【川合和史@コロ。】koro@cap-ut.co.jp
合同会社かぷっと代表
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http://manikabe.net/

9月2日(土)に「まにまにフェスティバルP5」を開催します。詳細は次回。


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■クリエイター手抜きプロジェクト[510]AI編
ディープラーニングを浅く学習してみた

古籏一浩
http://bn.dgcr.com/archives/20170710110100.html
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今回はAI編ですが、実はAIはまったくというほど詳しくありません。一年以上前から何とか学習……というか理解しようと、セミナーに参加したり資料を読んだりしましたが……正直わかりません。

理屈としては分からなくもないのですが、やはり実践しないと駄目みたいです。一年前にはGoogle謹製のTensorflowもインストールして、手書き文字を認識させるMNISTも一応やってみたのですが……わかりませぬ……。

・TensorFlow:ML 初心者向けの MNIST(コード解説)
http://tensorflow.classcat.com/2016/03/09/tensorflow-cc-mnist-for-ml-beginners/

しかし、先々週ようやく理解できそうな内容が書かれた雑誌が発売されました。その雑誌は以下の二つです。

・日経ソフトウェア 2017年8月号
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B072QKGDW3/dgcrcom-22/

・Interface(インターフェース)2017年08月号
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B071JN3HXB/dgcrcom-22/

現時点で、この二つの雑誌は買って手元に置いておいても損はないと思います。まず、「日経ソフトウェア」の特集である「Pythonで機械学習」の解説を読みましょう。「日経ソフトウェア」では実践よりも解説を読むのがいいでしょう。

実践は「Interface」の方がおすすめです。実際に使えそうなサンプルがあります。また、プログラムはダウンロードできるので、そのまま実行して試すことができます。

ただし、実行環境を整備する方が大変かもしれません。なかなか、うまくいかず、最終的には仮想環境でUbuntu 16を入れて、その上で動かしました。トライしたのは、「Interface」の101ページにある画像の学習です。これは、写真から表情を読み取るというものです。

なお、インストールは102ページにあるように、コマンドを入力しただけではだめで、もう少し環境を整備しないといけません。ここは、頑張って調べれば何とかなるでしょう。

ラズベリーパイで家の中を撮影して、妻が怒っているかどうかリアルタイムに判定し、怒りがたまっているようだったらメールでご機嫌をとろう、といったものを作ったらウケるんじゃないかと思った次第です。人工知能を家庭平和のために使おうということです。

「Interface」を読むと表情画像のセットがないので、自前で用意する必要があるとのこと。学習データは表情ごとに50〜60枚必要らしいので、喜怒哀楽および普通の画像をGoogle画像検索でピックアップ。

しかし、思ったほど都合のよいデータがありません。二次元画像でもいいのかと思ってやってみましたが、実写(写真)判定に使うにはイマイチ駄目でした。

とりあえずデータを揃えてやってみましたが、かなり微妙な判定。当たっているとも当たっていないとも言える状態です。

内心怒りまくっているのに、顔が笑っているというような判定は無理がありそうです。というか、そのような画像をたくさん集めるのが大変です。

AI関係で商売になりそうなのは、学習済みデータセットを販売するというものだけでなく、学習用のデータセットを販売するというのもありでしょう。

データは何でもよいわけではなく、AIの学習に使えるもので権利的な問題をクリアし、なおかつ学習結果の精度がよくなるようなものでないといけないかと思われます。

AIの学習データセットを作成する、ニッチな商売もありそうです。とにかく、ディープラーニングでは大量の学習用画像が必要です。

あと、マシンパワーもものすごく必要です。Googleなどは、この時間を売って商売をしていたりします。

そのうち自分の原稿も自動的に書いてくれるようなAIもできるでしょう。ただ、そのためにはたくさんの原稿が必要ですが……。


【古籏一浩】openspc@alpha.ocn.ne.jp
http://www.openspc2.org/

「メアリと魔女の花」を見てきました。あらすじ&内容はこんな感じでした。

「ドジなメアリが勘違い等により、間違って最高峰のスタジオ某に入社してしまった。煽てられ調子にのるメアリだが、実力のなさがばれて幽閉。これまでもスタジオ某では新人を監督に変身させようとするがすべて失敗。幽閉され、おかしくなってしまったスタッフを、メアリが解放しスタジオ某を大崩壊させる物語」

やはり「君の名は。」は凄かったのだ……。

・InDesign JavaScript Reference
http://www.openspc2.org/reibun/InDesignCS6/ref/

・みんなのIchigoLatte入門 JavaScriptで楽しむゲーム作りと電子工作
https://www.amazon.co.jp/dp/4865940936
[正誤表]
http://www.openspc2.org/book/error/ichigoLatte/

・After Effects自動化サンプルプログラム 上巻、下巻
https://www.amazon.co.jp/dp/4844397591
https://www.amazon.co.jp/dp/4844397605

・IchigoLatteでIoT体験
https://www.amazon.co.jp/dp/B06X3X1CHP
http://digiconcart.com/dccartstore/cart/info/2561/218591

・みんなのIchigoJam入門 BASICで楽しむゲーム作りと電子工作
http://www.amazon.co.jp/dp/4865940332/

・Photoshop自動化基本編
http://www.amazon.co.jp/dp/B00W952JQW/

・Illustrator自動化基本編
http://www.amazon.co.jp/dp/B00R5MZ1PA/

・4K/ハイビジョン映像素材集
http://www.openspc2.org/HDTV/

・クリエイター手抜きプロジェクト
http://www.openspc2.org/projectX/


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編集後記(07/10)

●ヒッチコック監督53作目にして最後の作品「ファミリー・プロット」を見た(1976/アメリカ)。「家族の墓」って意味か? 二組のカップルの話が同時進行で描かれる。主演はインチキ霊媒師とタクシーの運転手のチョイ悪カップル、もう一組は要人を誘拐して身代金を奪う、本物の犯罪者カップルである。

霊媒師だか占い師だか、めっぽう霊媒演技がうまいブランチだが、情報源は恋人のタクシー運転手ジョージである。彼が調査した依頼人の身元情報などをもとにしゃべっている。パイプをくわえたジョージの素人探偵ぶりはなかなかユーモラスだ。ブランチは少女のような可愛らしさだが、この女優、当時38歳だったらしい。

このカップルの車の前を横切る黒ずくめの女、と思ったら話はその女フランと愛人アーサーの誘拐犯罪に切り替わり、全然違うテイストに戸惑う。間違って別の映画が紛れ込んでいるのかと思った。このカップルは、いかにも悪知恵が働きそうな男(表:宝石商、裏:宝石コレクター)と、粋な年増である。

ブランチは資産家の依頼で人捜しをしている。報償1万ドルときては、探偵に熱を入れるしかないジョージである。あまりも有能、というかあまりに簡単に目的の人物を特定するのは都合よすぎるが、それはともかく。目的の男は義父母と共に火事で死んでいた。墓地に行ってみると、その男の墓が新し過ぎる。

個人情報など頓着しない当時。探偵はその墓の下には誰も埋められていないことを墓石屋から聞き出し、役所に死亡証明書を出したのはガソリンスタンドのマロニーであることを突き止める。マロニーはアーサーの仲間であり、アーサーこそ死んだはずの目的の男だった。二人が共謀して義父母を殺していたのだ。

ジョージとブランチが車で山を下りていくと、ブレーキが利かない。マロニーがブレーキを細工していたのだ。スリリングなシーンが続く。結局、山側に突っ込んで止まるが、助手席のブランチの狂乱ぶりがおかしい。これはスタジオ撮影で、背後の流れる風景はスクリーンプロセスであろう。監督の得意技だ。

その後、マロニーの車が二人を襲うが、結局崖下に落下して炎上というのはお約束だ。ジョージはマロニーの葬儀に参列し、夫人からアーサーの正体を聞き出す。報償1万ドルの男だった(だが殺人犯だとは知らない)。ジョージはタクシー仕事に戻る必要があり、ブランチが一人でアーサーを捜し出すが……。

こうして二組のカップルの話がひとつになる。うまいものである。最後の最後で超能力者ぶりを発揮したブランチは、真っ正面に向かってウインクする。つまり、お客さんに向かって。ヒッチコックらしくない終わり方だが悪くない。お約束の登場シーンは、死亡登記所の曇りガラスにシルエットで。なにか意味深である。 (柴田)

「ファミリー・プロット」だめパッケージ。主役はこの女ではない!
http://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B00AZQZ4DW/dgcrcom-22/


●機械学習を勉強したいと思っていたが、古籏さんの「正直わかりません」という言葉にひるむ。/学習用データセットの販売、学習データセットを作成。そんなニッチな商売が……。

/走るなら心拍数わかった方がいいよねと買ってしまったApple Watch(AW)、単体でできること続き、からの脱線中。

たった0.5〜1%のポイント? 200円や100円で1円しかつかないのに? ポイントカードを出す労力は? 何を買ったか記録されちゃうのに?

以前、Googleの分析によると、私は30代男性となっていた。女性向けオンラインマガジンよりは、ガジェットやIT系のサイトに行っちゃうもんなぁ。せめて女性として判断してくれないかなぁと、宝塚歌劇団のサイトに多めに訪問したりした(笑)。

なんちゃらポイントの分析に、私の動向も含めて(笑)! それは冗談だが、私が買うものは食品や日用品が主で、マーケティング・統計情報のひとつにはなるだろうが、知られてどうこう思うものでもない。

本や映像の傾向は、Amazonに既に握られていてるし。それだって編集長のが一部反映されていて、ホラー嫌いなのに、B級ホラーのオススメなんてしょっちゅう(笑)。続く。 (hammer.mule)