健康・美容・賢脳

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身の回りのものの形のナゾ

コンセントの差し込み口には、向きがあった

どこの家庭にもあるコンセントの差込口。

ほとんどの人が毎日、目にしているのに、ほとんど見向きもされない存在ですが、そんなコンセントの差込口にスポットを当ててみましょう。

実は、コンセントの差込口には、向きがあるのです。

その証拠に、このこのコンセントの差込口は、左右同じ長さではないのです。 右の穴は7mmと短く、左の穴のほうは9mmと長くなっています。 また、穴の長さが違うだけでなく、それぞれの役割があるのです。

右側の短い穴は『電圧側』で、100Vno電圧がかかっていて、この右側の穴から電流が流れます。

左側の長い穴は『接地側』で、アース線とつながっています。

つまりコンセントの電圧に耐えられない電気が流れた時に、その電気を逃がす働きをします。

それじゃ、コンセントを差し込むときに、右か左かをじっくり考えないとダメ?

多くの人が、何の気なしに、コンセントの穴の左右のことなど考えずコンセントの穴にコンセントを差し込んでいると思います。

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精密なオーディオ機器などでは、コンセントの向きが指定されているものもあるので、注意が必要ですが、正しい方向で差し込まないと動作しないというわけではありません。

品質の向上や湖沼しないようんじという理由で向きが指定されています。

また、ほとんどの電化製品は、どちらの向きで差し込んでも問題ありませんので、気にする必要はないのかもしれません。

なぜつまようじには溝があるのか

食後につまようじを使うという人もいると思いますが、つまようじで気になる形と言えば、つまようじを持つ側に掘られている溝です。 別に、つまようじは歯と歯の間にはさまった食べかすを取るものなので、持つ方に溝があろうがなかろうが実用的にはあまり変わりないと思われます。

それじゃ、なぜわざわざ溝が掘られているのでしょうか。

それは、見栄えの問題なのです。 つまようじの製造過程において、機械にセットして高速回転をしながら先端を尖るように削るのですが、その際に、持つ側の木が焦げて黒くなっていまい、それだと見栄えが悪いということで、それを目立たなくするために、飾り彫りが入れられているのです。

缶コーヒーや缶ビールの飲み口の形

誰もが、缶コーヒーや缶ビール、缶ジュースを飲んだことがあると思います、 これらを飲むときに、フタをプシュッと開けるのですが、このフタには巧妙な工夫が施されているのです。

缶のフタを開けるとき、切り口の端からグルリと回るような感じでフタが開くと思いますが、ここに秘密があるのです。

実は缶の開け口は、左右対称というイメージがありますが、よく見てみると左右対称になっていません。

一見、左右対称に見えるので、まさかと思うかもしれませんが、よく見てみると、左右非対称になっています。

もし、缶のフタの切り口が左右対称であったら、フタを開けるとき、全ての縁に対して力が分散してかかり、フタを開けるにはかなりの強い力が必要になってしまうのです。

そして、無理に力をいれると、中身が飛び出してしまったりもします。

ちょっとフタの切り口を左右非対称にすることで、一方向から力が集中してかかり、少しの力で切り口の端からグルリと回るように簡単にフタを開けることができるのです。

新皮質がアハ!体験する瞬間

アハ!体験とは

脳科学者でテレビでもおなじみの茂木健一郎のおかげで、『アハ!体験という言葉が世に広まりました。

アハ!体験とは、人間が、ひらめきや気づきの瞬間に「あっ!」と感じる体験になります。 これは、英語の感嘆詞である「aha」から来ているそうです。

「aha」は、「ああ、なるほど」といったような意味ですが、茂木健一郎によると、私たち人間は、アハ体験の瞬間、わずか0.1秒の間に脳内の神経細胞が一斉に活性化するのだそうです。

つまり「わかった瞬間に、頭がよくなる体験をした」ぐらいすごいことなのだそうです。

こんなこともアハ!体験

頭が良くなるんだったら、『アハ!体験』をいっぱいしたほうがいいから、是非とも『アハ!体験』してみたいと思うことでしょう。

そして、テレビ番組などでやってるのは、『アハ!体験』のコーナーを見てみると、何か2枚の同じような絵や写真の「間違い探し」をしたり、2通りの見方のできる一枚の「だまし絵」を見たり、画像が時間とともに少しずつ変わっていく映像が流れて、いったいどこが変わったのかを当てるようなゲームが行われています。

なんだそんなことで? そんなことしても、ただのゲームとしてならともかく、脳が活性化して頭が良くなってる実感はないんだけどなと思われる人も多いかと思います。

アハ!体験は全体像を見る必要はない

何かを気づこうとするとき、人は必ずしも全体像を見ていませんし、その必要もありません。

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画像のどこが変わったかも、まずは最初の画像を覚えて、どこか変わりそうなところにいくつか山を貼って、そこを順番にかわるがわる見回すといったことをする人も多いと思います。 途中で気が付かなくても、変化した後の画像の中で違和感がある場所を見つけるかもしれません。

これと同じように、脳の新皮質もピンポイントに活動しています。 常に足らない部分は補っていけばいいのです。

たかが川を渡るだけなのに

流れが速い川が目の前にあり、それを渡ろうとするとき、脳はいろいろ考えます。 新皮質は、まず実際に見えていることについて情報を集めて処理し、整理します。

川の幅などを見た目から判断し、川面を流れる木の葉の速さなどをみて、流れの速さなどを想像します 見た目では川の深さなどはわかりませんが、こうした見えない部分について推理したりします。

次に今度は、そこに一般的な川の情報を加え、さらに自分の運動能力を考え、自分の運動能力で大丈夫だろうか、無事に渡れる確率はどのぐらいだろうか、すべったり落ちたりしないだろうか、いろいろ考えます。

そして、川を渡る方法についての映像やモデル、過去の経験などを頭の中で想像していきます。

そして飛んで渡るのか、そのまま歩いて渡るのか、ボートを使うのか、遠回りして橋を渡るのか、いろいろ判断します。 いろいろと判断するために検討しているとき、それぞれの見当く重くに対しては専用のニューロンがあり、それに関係するニューロンがそれぞれひととおり検討作業をします。

そして、それが終えて、川を渡る判断がされると、最後に脳の新皮質は体に指令をだして、頭に思い描かれたモデルを実現させます。

たかが川を渡るだけでも、新皮質は膨大な計算をあっという間にこなしているのです。

そして、実際に川を渡っている時も、新皮質は活動し続け、無事に向こう岸までたどりつけるように、体と感覚の微妙な調整作業をしていたりします。

このように、膨大な計算をこなすときも、各検討項目についてニューロンが割り当てられていて、働いています。

映像の違いをみつけた瞬間のアハ!体験

映像の違いをみつける場合も、川を渡るのと同じように、いろいろなことを人間は考え、膨大な情報量をこなすべく、各検討項目についてニューロンが割り当てられています。

そして、なかなか見つからず苦労していると、い、パズルのピースがきれいにおさまる瞬間がいきなり訪れます。

つまり情報処理にバラバラに働いていたニューロンが、いきなり合意に達した瞬間ということになります。

そして、その瞬間、問題解決に働いていたニューロンたちが一斉に声をそろえて「わかった!」と叫ぶのが聞こえてくるような体験をします。 これこそがアハ!体験と言えるのです。

 

英単語のニュアンスの難しさ

日本人が英語を学習しようとするときに、いろいろな壁がありますが、その一つが単語がもつ意味のニュアンスがあげられると思います。

単語のニュアンスは、文化が違うのであるから当然なのですが、ここに難しさがあるのです。 受験勉強やTOEICで英語を勉強する際に、英単語を覚えると思います。

英単語を「英単語」⇔「日本語」でどんどん覚える

英単語の覚え方については、人それぞれに合った覚え方があると思いますが、最近では「英単語」⇔「日本語」という形で、どんどんと大量に覚えていくやり方をする人も結構います。

back : 背中
belly : おなか
waist : 腰
arm : 腕
elbow : 肘

確かに、英単語集などで、このように覚えていくと、一度に大量に覚えることができるので効率いいでしょう。

こんな感じで覚えていくのでしょうが、単純な名詞であればこれでもいいと思うのですが、この覚え方をしてしまうと、微妙なニュアンスが覚えきれません。

リーディングはいいけど、ライティングになると

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英文を読むのはそこそこいけるけど、ライティングになると、どの単語を使ったらいいのかよく迷うという人がいます。

これは、もしかしたら言葉のニュアンスまで英単語をきちんと覚えきっていないのが原因かもしれません。 英文を読むときは、書かれている英文が正しいというのが前提になっているので、なんとか訳したり、大意をくみ取ったりすることができます。

しかし、英文になると、例えば「感情」という言葉を使うときに、どれにするのか迷ってしまうのです。

「感情」というと、一般的には「feeling」を使います。

これしか知らなければ、迷うことはないのですが、少し英語を勉強していくと、「emotion」も「sentiment」も「passion」も「感情」っていう意味を持っているよな。

どう違うんだろう、この場合はどれを使ったらいいのだろうか・・・と迷ってしまうのです。

emotion というと、興奮して少し冷静さを失っているようなニュアンスがあります。 sentiment は、理性とは食い違う判断をもたらす感情に使います。
passion は、さらに激しく冷静さを失った感情、特に愛着といった場合になります。

日本語で考えると間違える落し穴単語

英単語の中には、すでに日本語になっているものも結構ありますが、日本語化しているけれど、日本語とは異なる意味で使われる単語もあるので注意が必要です。

nail といえば、ネイルサロンなどの「爪」という意味ですが、この意味しか覚えていないと、「釘」という意味で使われた英文に出会ったとき、意味がとれず困ってしまいます。

pension といえば、日本語では山小屋などの「ペンション」を連想する人が多いと思いますが、受験英語やTOEICで出てくるとすれば、ペンションという意味よりも「年金」という意味になるでしょう。

ニュアンスという意味からいくと、image という単語です。

日本語で image というと、頭の中に思い描く映像というような感じですが、英語の場合、image の本来の意味は、「目に見える映像」です。

もちろん日本語での「イメージ」に近い意味もあるのですが、英語で image と出てきた場合は、まずは「目に見える映像」という感じで考えるべきなのです。

であれば、日本語でいう「イメージ」はどうなるのかということですが、その場合はどちらかというと picture のほうが一般的になります。

気遣い・思いやりの心をもった魚

 

人間が生きていくにあたり、協調性や相手に対する思いやりというものは非常に大切で尊いものです。

 

困ったときにお互いに助け合うことにより、難局を乗り越えていくことができるのです。 協調性や相手への思いやりというと、いろいろと考えることができる人間ならではのものなのかもしれませんが、協調性、相手への気遣いや思いやりということで頭に浮かんでくる魚がいます。 それがホンソメワケベラという魚です。

 

もちろん、魚ですので、考えての行動ではなく、もともと持っている本能や性質ということなのかもしれませんが、面白い行動様式なのでご紹介したいと思います。

他の魚と共生する魚、ホンソメワケベラ

魚にホンソメワケベラという海水魚がいます。

スズキ目ベラ科の魚で、体長12cmほどの魚で白地に黒帯の特徴的な体をしていますが、この魚は掃除屋さんとしても知られています。

 

他の魚は、ホンソメワケベラを見つけると近寄っていくのです。これはホンソメワケベラを捕食するためではなく、体表について寄生虫を捕食してもらうためなのです。

 

そしてホンソメワケベラは近づいてきた魚の周りを泳ぎ回り、エラや口の中に入り込んで、食べかすなどを食べてまわります。

 

寄生虫を取ってもらうほうの魚としては、ホンソメワケゲラを捕食してしまったら、寄生虫をとってもらえなくなるので、自分にとってメリットのあるホンソメワケベラを捕食することは滅多にないということで、他の魚との共生が成り立っているのです。

本当は寄生虫が好きなわけではないホンソメワケベラ

ホンソメワケベラは、非常に夫婦仲が良い魚で、雌雄2匹がツガイとなって、他の魚の寄生虫を取り掃除していることがよくあります。

 

他の魚の寄生虫を食べているホンソメワケベラですが、実は寄生虫が好きなわけではないことがわかっています。 では、なぜ好きでもない寄生虫を食べているのかというと、一つは捕食されないためというのもあるかもしれません。

 

そして、ホンソメワケベラが好きなのは、他の魚についた寄生虫ではなくて、他の魚が分泌する粘液が好きなのです。

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それじゃ分泌される粘液だけ食べればいいじゃないか!と思うかもしれませんが、そんなことをしていたら、他の魚からすればメリットがないわけですから、他の魚はホンソメワケベラを置いて、さっさと泳ぎ去ってしまい、ホンソメワケゲラはエサである粘液にありつけなくなってしまうのです。

 

なので仕方なしに、寄生虫もついでに食べて掃除をしてあげているのです。

ホンソメワケベラの気遣い・思いやり

ホンソメワケベラは、1匹でいるときと、2匹でいるときを比較すると、2匹でいるときのほうが、粘液を食べる割合が半分程度に低下していました。

 

これを独りよがりな行動を控えて、他者と協調しているととるかどうかは、難しい問題がありますが、生きていく術として、こういった性質がDNAに組み込まれているのかもしれません。

 

実際に、水槽で飼っているホンソメワケベラに、エサとしてエビとサメ肉を与えたところ、1匹の場合は好物であるエビを好んで食べるのですが、2匹の場合は、エサを分け合う形で、エビを食べる量が減り、サメ肉を食べるのです。

 

こんな小さな魚でも、生きていくために、相手への気遣いや思いやりというものを持っているのかもしれません。

 

まあ、魚にそんな気遣いや思いやりという心があるかどうかはともかく、種が生き残っていくために、こうした性質がプログラムされているのかもしれません。

合理的な消費と非合理的な消費

物事は合理的に考えなければダメだと、やたら「合理的」という言葉を得意げに口にする人もいますが、意外にも人間はそんな合理的な動物ではないのです。

人間は生活していくにあたり、いろいろなものを消費しています。

モノづくりの立場からすると、合理的に考えると、より多くの人が使うものを効率的に作っていくというマーケティングが通用するように思われますが、社会が多様化してきてそうもいかなくなってきています。

合理性・非合理性とは

合理性とは、客観的な理屈や合理に合っていることになります。
そして合理性によりもっと安く・早く・便利にということを追求し、効率性や利便性を手にする満足感になります。

非合理性とは、主観的で理性をもってしてもとらえきれないものになります。
もっと楽しく、もっと面白く、もっと感性をくすぐる、そういった精神的な充足感になります。

人は何を求めているのか、何で動くのか、なぜこの商品を買うのか、なぜ買わないのか、必ずしも客観的にはとらえきれないところがあります。

なぜならば、『人は必ずしも合理性だけでは行動しない』からです。

したがって、人間の意志決定や習慣・行動を分析して、どうしたら買いたくなるのかという人間の感情や主観にあたる部分を探っていく必要があります。

2つの消費

消費には2つあると言われています。 1つが合理的な消費で、もう1つが非合理的な消費です。

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合理的な消費とは、買い物に合理的な利便性を求める心理による消費です。
自分の興味がないものや毎日の面倒な買い物は、さっさと済ませてしまいたいという心理がそこに働きます。

非合理的な消費は、買い物に楽しさや充足感を求める心理による消費です。
自分の興味があることだからこそ、じっくりと選んで買いたいというもので、何だか面白そうだから買う、買い物を楽しみたいという心理が働きます。

とりあえず生活に必要なものをさっさと買うというのは合理性を求めた買い物で、充足感や楽しみを得たいから買うというのは非合理性を求めた買い物になります。

もちろん、どんな人も、合理的な消費と非合理的な消費の2つの心理があります。

そして、その比率は、20%の合理的な消費と、80%の非合理的な消費になると言われています。

定量から定性のマーケティング

以前の市場に対するマーケティング分析は、どちらのタイプが多いかという定量調査で進められてきました。

ところが多様化の時代になってくると、「なぜ人はモノを買うのか」、「なぜこれが好きなのだろうか」、「なぜこれは買わないのだろうか」といった人間の洞察を進めていこうということを理論と感性で予見していくという調査方法になってきました。

こうした人間の行動、個を捉えない限り、消費者のニーズに合ったものは出てこないという時代になってきたのかもしれません。

漢方薬やトクホ、機能性表示食品を一括で調べることができる

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AIがWebの世界を変えていくディープラーニング

 

AI(artificial intelligence)人工知能と言われますが、最近はAI技術によりWebサービスもどんどん変化してきています。

ブラウザを開き、インターネットに接続し、情報を入力したりするとその答えなどが得られるようになってきています。

精度が格段に上がったgoogle機械翻訳

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例えば、Googleは翻訳サービスにニューラル機械翻訳を導入していますが、そのことで翻訳精度が飛躍的に向上しています。

ざっくりとした意味であれば、Googleの翻訳サービスで素早く大意をくみ取ることができるような時代になっています。 そして、このニューラル機械翻訳に欠かせないのが、ディープラーニングDeep Learning:深層学習)なのです。

機械翻訳の発展

昔の機械翻訳は、RBMT(ルールベース機械翻訳と言われるもので、予め人間が用意した文法ルールと辞書情報を照し合せて訳文をたたき出すという方法になっています。

やがて、コーパスと呼ばれる大量の対訳データをインプットしておいて、それを学習データとして与え学習させていきます。

一つの単語の前後にある単語を含めて翻訳し、組み合わせの確率が高いものが訳文として出されるもので、精度を上げてきました。

そして最近では、ディープラーニングを利用したNMT(ニューラル機械翻訳という方法で、翻訳されるようになってきています。

ニューラル機械翻訳になって、文全体の情報を文脈ととらえることができるようになって、語順や構造が異なる言語間においても高い翻訳精度を出すことができるようになりました。 訳文も自然な文章になってきています。

ただ、原文すべてを正確に翻訳していない可能性もあります。

ざっと大意をつかんで参考にしたいというときにはニューラル機械翻訳は便利ですが、専門的なことや固有名詞や数字の正確性を求められるようなものについては、注意する必要があります。

大阪メトロ堺筋線の訳が、Sakai Muscle Line と誤訳されるというようなこともあります。 ニューラル機械翻訳において、「堺」・「筋」・「線」のそれぞれの単漢字のデータ量が「堺筋線」よりも多かったのでこのような誤訳が起こったと考えられます。

正確さを求めるものであれば、RBMT(ルールベース機械翻訳)を使ったもの、訳文の流暢さを考えるならNMT(ニューラル機械翻訳)と使い分けをしている人もいるようです。

AI発展の肝となるディープラーニング

最近は、文字だけでなく、画像認識や音声認識機械翻訳も含めた自然言語処理などいろいろな分野でAIが活躍するようになりましたが、ディープラーニング(深層学習)はそれに一役かっています。

ティープラーニングは、ニューラルネットワークの計算モデルをもとにした技術になります。 ニューラルネットワークって何?ということですが、これは人間の脳の働きであるニューロンの構造と働きをモデルに作られたAIです。

脳内のニューロンは一定以上の刺激を受けると発火し、つながっている次のニューロンに電気信号を伝えていきます。

そして、ニューロンが発火した場合としなかった場合を数値に置き換え、ニューラルネットワークをいくつもの層に重ねてつくられたのが、ディープラーニングになります。

このディープラーニングの技術は、画像や波形など記号に置き換えられないデータから一定のパターンを認識するのに優れた技術になっています。

つまり、高い精度で画像や音声データの分類や計算処理ができるようになったのです。

このディープラーニングの技術が向上したおかげで、iPhoneのSiri、Googleアンドロイドのグーグルアシスタント、AmazonのAlexaといった音声で応対するAIアシスタント技術も急速に向上してきたのです。

さらに米国では、Googleが、Google Duplex(グーグル・デュプレックス)という、ユーザーの代わりにAIが電話をかけてホテルやレストラン、サロンなどの予約を取ってくれるサービスを発表しています。