一部界隈で Moltbook が流行っている様子。 私の関心に近いところで言えば、AI 間だけで通じる秘密言語が創発したという話は、ただのバズネタで、裏付けは乏しい。 https://arxiv.org/abs/2602.07432 パラメータ更新なしで外部記憶に依存する、つまり in-context learning に頼る LLM の動作には自由度に限界があるはず。

https://x.com/asaokitan/status/2020812602926895482 このポストを見るまで (reverse) Polish notation と Hungarian notation のことをすっかり忘れていた。 上の記事を読んだときに即座に挙げられなかったのは恥ずかしい。 Hungarian notation は考案者の Charles Simonyi がハンガリー出身だが、外国語っぽくて読めないという ethnic joke 要素を含んでいるらしい。 Polish notation は Jan Łukasiewicz が 1920 年代に作って、本人は symbolika beznawiasowa (bracket-free symbolism) とよんでいた。 Robert Feys (1950) では la notation polonaise とよばれている。 https://journals.aau.dk/index.php/logic/article/download/7892/6476/26410 Łukasiewicz 個人というよりも Lwów-Warsaw 学派と結びつけられている気配がある。 OED は 1939 年の用例を引いている。 https://www.oed.com/dictionary/polish-notation_n ともかく、東アジアだけを特別視すると、アングロサクソンの多方面への無神経さを過小評価することになってしまう。

久しぶりに言語進化関係の研究準備をしていて、ちょうど Martin Nowak の進化ゲームも見返していたんだけど、当人のやばすぎるメールが Epstein files から発掘されていて洒落にならない。 https://www.justice.gov/epstein/files/DataSet%2011/EFTA02334446.pdf > i am so very sorry i caused you so much worry and that i spoilt this day. > i am so happy that i did not kill anybody. 何やらかしとんねん。 Wikipedia 情報では、Nowak と Epstein の関係自体は以前から知られていて、2021年に問題化したらしい。 https://en.wikipedia.org/wiki/Martin_Nowak

https://x.com/santiglot/status/2017740702268989949 例によって ChatGPT 5.2 Thinking に調査させた。 トルコ語の yaban (荒れ地) はペルシャ語の بیابان (biyābān) に由来し、漢語「野蛮」とは無関係。 ペルシャ語にも یابان (yābān) という語形がある。トルコ語辞書は語源としてこの語をそのまま掲載していることもあるが、トルコ語からの再借用の可能性が高いという記述もある。 https://ejournals.eu/pliki_artykulu_czasopisma/pelny_tekst/98613009-75c1-4856-80c2-4b7fd3d32970/pobierz なぜ bi- が脱落したのかはわからなかった。 関連して、بیابان を بی (bī "without") + آب (āb "water") + 接尾辞と解釈する民間語源があるが、これは誤り。 実際には Middle Persian wiyābān にさかのぼる。wiyābān- ("to deviate, to go astray") という動詞も確認できる。 https://www.iranicaonline.org/articles/planets/ さらに Avestan vīuuāpa- (devastation/plundering) と関係しているかもしれない。 https://languagehat.com/almas/

https://www.inference.vc/deep-learning-is-powerful-because-it-makes-hard-things-easy-reflections-10-years-on/ 2016年の深層学習の将来予想の答え合わせ。案の定、かなり外している。 理論は良いモデルを作る武器としては相変わらず死んだまま。うまくいったモデルを後から説明する手段でしかない。 大勢の群れが手当たり次第に探索して、たまたま生き残ったものが次に進む。中国勢が強いのは当然。群れの大きさが桁違いだから。

> 実は「20代が社会の少数派」になってる国って日本以外あまりないんですよね。少子化が進行してる国の多くはここ10年ほどで急速に少子化が進行してる国で、日本のように20年以上少子化が進行してる国はあまりない。日本は良くも悪くも少子高齢化で何が起こるか世界で最初に示す国になってますね。 https://x.com/Segah02457547/status/2016090756361097387 この主張は冷静に考えると変。わずか10年幅のコホートが多数派になるということは、日本に限らずどんな国でも成り立ちそうにない。 データで検証するように LLM に頼むと、World Bank API を呼び出して加工する Python コードを書いてくれた。 https://datahelpdesk.worldbank.org/knowledgebase/articles/898581-api-basic-call-structures 20-24歳人口、25-29歳人口がそれぞれ男女別で提供されているので、その総和を取れば20代人口になる。他の年代も同様。 2024年時点で日本、韓国、香港、イタリア、米国を比較してみた。他に中国、スウェーデン、イスラエルもデータを採ったけど煩雑なので分析からは除外。 総人口に占める20代の割合だと、日本は 9.86% で、香港の 9.07% を上回っている。イタリアの 10.32%、韓国 12.32% とも大差はないし、米国の 13.10% とも意外と差がついていない。 ただ、0-19歳の子供をこの文脈で社会の構成員に加えてもあまり意味がない。それに、この10年ほどの急激な少子化は20代の割合を押し上げる役割を果たす。 次に 20代 / 20歳以上 の割合を取ってみた。香港 10.59% < 日本 11.73% < イタリア 12.41% < 韓国 14.50% < 米国 17.21% で順番に変化なし。 20代限定をあきらめて 20-30代 / 20歳以上 を見ると、日本 24.03% < イタリア 25.89% < 香港 27.24% < 韓国 30.20% < 米国 35.55% と日本が最小になった。とはいえ依然としてそこまで極端な差ではない。

NAACL が 2024 年に North American Chapter から Nations of the Americas Chapter に名前を変更していたのに今更気づいた。2025 年の予稿集を確認していて。 https://naacl.org/posts/2024-10-24-Name-Change-Announcement

> デパートメント制のねらいとは、現状のように研究科や専攻で定員を定めている状況を変えて、総長を含む運営方針会議の委員が研究科や専攻のスクラップ・アンド・ビルドを容易にできるようにすることだと、私は考えている。 これをやると絶対に悲惨なことになる。ただ、現状の問題をどうにかしようという提案が他に見当たらないのも事実。 組織の拡大局面なら自然に成長分野に資源を振り向けられる。問題は今のような縮小局面。斜陽分野に今ほど人を張り付けておく必要はないと内心では思っていたとしても、代々受け継いできたポストを自分の代で潰すとは言い出せない。結局、何をどうしても変えられないという閉塞感だけが積み上がる。そこを動かそうと思えば、上からのお取り潰しという形を取らざるを得なくなる。 しかし、生存競争が始まれば、各分野が生存理由を示すことを求められる。そうなると余裕が失われ、測れる尺度での競争に資源を投下せざるを得なくなる。みんながそこに最適化するゲームを始めると、京大はどことも変わらない大学になってしまう。

山ほど仕事を積んだうえで、「仕事をしないとお前の共著を desk reject するぞ」と脅す、脅迫ドリブン査読。すでに死に体の査読システムを維持するために頑張っているのはわかるが、もう限界やろという気分が強まる。

https://www.kyoto-up.org/archives/12365 「大学院の授業を原則英語化」に注目して批判している人が X では多い。 分野ごとに個別の事情があるだろうけど、少なくともうちの分野ではそこまで不自然な方針ではない。 大学院まで来ると、人類が既に知っていることをお勉強しましょうという段階はほぼ終わっていて、自分が知識を生み出す側にまわることが求められる。その際の使用言語が好むと好まざるとにかかわらず既に英語になってしまっているという前提が共有されていないように見える。