From:山極綾子
ただいま、アイス無料セール実施中です！
売り切れ御免。
お早めにお買い求めください！
そんなセールを先日、研究室内で販売しているアイスに対して実施しました。
もちろん販売と言っても、規模が大きいものではありません。
近所のドン・キ〇ーテで購入してきた商品を、
10円未満切り上げで学生向けに用意しているものです。
あまり儲かってはいないのですが、学生のみんなが喜んでくれるので
とても楽しく運営しているのですが、それはさておき。
無料にしたら当然、損しか出ません。
なのになぜセールを実施したかというと、キャンパス全体の停電の日が迫っていたからでした。
停電になればもちろん、冷凍庫も仕事をしてくれなくなるためアイスが溶けてしまいます。
溶けて廃棄されるだけになるくらいだったら、みんなに食べてもらおう！
そんなこんなで企画したセールでしたが、みんなも恐らく意図を組んでくれて、
無事停電の日までにすべてのアイスを無くすことができました。
みんな、ありがとうございました。
ところで、私が今回セールで救ったのはアイスだったのですが、
他にも本当は助けてあげるべきお菓子がいました。
その名も、チョコ菓子。
一日くらい停電したとしても、冷蔵庫に入れて置けば何とかなるんじゃないか、
と思っていた私が能天気すぎました。
例えばビスケットとチョコレートのハーモニーが絶妙な、
船の絵が描いてあるア〇フォートは、チョコの部分が全て溶け、
そしてもう一度固まったことにより船の絵が消滅してしまいました。
一度消えた絵を戻すことは当然できません。
みんなには、船の絵が消えたアルフォー〇を我慢して食べてもらうほかありません。
（味はばっちりでした！）
取り返しがつかない、と言えば学部生の時、
データの圧縮で可逆圧縮と非可逆圧縮という手法を習いました。
それらは読んで字の通り、圧縮したデータを、逆に元に戻せる（可）圧縮方法と、
戻せない圧縮方法です。
そして似たようなことが、機械学習の分野でも多く行われています。
文字をそのままコンピュータが扱うのは難しいから、
分散表現というベクトル表現にしてしまおう。
（超高性能のAIでも、各単語をたかだか800次元ほどのベクトルで表現しています。）
ネットワーク構造のデータを圧縮するとき、
元々の構造に戻せるようにするにはどうするべきか？
様々な研究があります。
データを圧縮して効率的に扱ったり。
一方でできるだけ元のデータから情報量を落とさないようにする必要があったり。
データ圧縮の世界はどうもわがままなようです。
山極綾子
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