麻辣坊主

運動して美味しいものを食べて時々勉強

「目的」は意外と危険?

最近,國分功一郎氏の「目的への抵抗」という本を読んで,色々と頭に浮かんだことがあったので備忘録的にブログに書いてみようと思いました. この手の話は完全に素人で拙い文章ですが,どうか温かい目でお付き合いください.

www.shinchosha.co.jp

「目的への抵抗」に書かれていること

「目的に従って行動する」と聞くと,模範的なことだと感じる人は多いと思います. 実際多くの場面ではそうだと思いますが,いつでも目的に従うのは危険な側面もあるよ,という話が「目的への抵抗」には書かれています. 少し長くなりますが,この本に書かれていることをまとめてみます.

コロナ禍における「移動の自由」の制限

この本の前半は國分氏の「新型コロナウイルス感染症対策から考える行政権力の問題」という東大でのオンライン講義を書き起こした内容で,講義は YouTube でも見れます. 高校生向けの講義で素人にも分かりやすい内容です. www.youtube.com

話題の出発点はジョルジョ・アガンベンという世界的に有名なイタリアの哲学者の新聞への寄稿です. その中でアガンベンはコロナ禍における移動制限などの行政の対応を「平常心を失った,非合理的で,全く根拠のないもの」と痛烈に批判し,結果炎上したそうです. 当時の逼迫した医療現場のことを考えれば炎上するのも自然で,本の中でも一時的な移動制限は必要だったと述べられています.

一方で「移動の自由の制限がほとんど抵抗なく受け入れられてしまったことは警戒すべき」というのが本書の主張です. 移動の自由というのは,実は個人の持つ権利の中でも特別なもので,その重要性や歴史的経緯は本の中で詳しく述べられています. コロナ禍において,その自由は行政によって事実上制限されてしまいました. 通常であれば,移動を制限する法律ができたわけではないので,行政には個人の移動の自由を奪う力はありません. しかし実態としては,コロナ禍への対処を目的として,ほとんど抵抗なく行政による自由の制限が実現しました.これが実は恐ろしい事態であると指摘しています. 少し極端に議論を拡張すると,こうして行政に法律を超えた力を持たせた結果,ナチス・ドイツによる支配が起きてしまったという歴史的経緯があるようです. アガンベンもこの歴史的事実を念頭において,移動制限を批判したのだろうと考えられています.

目的という概念

コロナ禍での移動制限は「コロナ禍に対処するという目的のために,移動の自由の制限が正当化された」という構図になっています. 本書の後半で議論の中心となるのは,ここで現れる"目的"の概念です. 特にハンナ・アーレントという,目的の概念を追求した哲学者による”目的の定義”が重要になってきます.

アーレントの目的の定義

目的とはまさに手段を正当化するものであり,それが目的の定義に他ならない.

ここで強調されるべきは「目的はしばしば手段を正当化する」のではなく「目的という概念の本質は手段を正当化することである」という点です. 例えば,

  • コロナ感染拡大抑止という目的は,移動制限を正当化する.
  • 志望校合格という目的は,頑張って勉強することを正当化する.
  • SNSで反応を稼ぐという目的は,話題の店に写真を撮りに行くことを正当化する.

といった具合です.このように何かを「目的だ」と思ったとき,そこには常に手段の正当化が伴うということです. アーレントは目的による手段の正当化の突き詰めることの恐ろしさを指摘しています(アーレントユダヤ系の人物で,ナチス・ドイツから逃れるためにアメリカに亡命したという経緯もあるようです). ただし注意すべき点として,目的による手段の正当化は常に悪ではありません. 実際,コロナ禍における移動制限は一時的には必要でしたし,環境や貧困などの問題に取り組むために正当化が必要な活動もあるでしょう.

一方で,今の社会は何でも目的合理性に還元される傾向があり,目的からはみ出ることが許さない風潮があります. コロナ禍における自粛警察はこの風潮が顕在化した例だと思います. より日常的な場面でも,

  • 受験期の学生が勉強以外の興味の対象を見つけても,それに時間を費やすのは許されないと感じる.
  • 日頃 SNS に映える写真を投稿していると,個人的には良いと思うけど映えない店に入るのを避けてしまう.

といった雰囲気があると思います.

歴史上では,目的合理性を過激に突き詰めた結果ナチス・ドイツによる支配が実現してしまいましたが, 現代社会ではもっと人々が認識しにくい形で,緩やかに目的による支配が実現されつつあると言います. これは裏で誰かが意図的に支配しているというより,資本主義や消費社会のメカニズムの結果としての支配です. そして,我々がこの事態に対する警戒心を捨ててしまうと,いつしか移動の自由のような重要な権利さえも失う結末になるかもしれない. だから,目的合理性に対する警戒心を持ち,目的からはみ出る部分にも目を向けた方が良いのでは,ということが本書の中で詳しく語られています.

特に「目的からはみ出る部分」というのは,國分氏が以前出版したベストセラー「暇と退屈の倫理学」で語られる「贅沢」や「浪費」の概念と対応していて, そこでの議論がコロナ禍を経て社会や政治に拡張されている点も「目的への抵抗」の面白いポイントだと思います. 気になった方はぜひ読んでみてください.

www.shinchosha.co.jp

アドラーの「目的論」との繋がり

「目的への抵抗」の紹介が長くなってしまいましたが,ここから私がこの本を読んで思い浮かんだことを,取り止めのない内容ですが書いてみようと思います.

この本を読んでしばらくしてから,数年前に読んだ「嫌われる勇気」という本に目的論という考え方があったのを思い出しました. 最初は単に言葉が似ているという理由で思い出したのですが,何となく中身にも繋がりがあるように思えてきました.

「嫌われる勇気」は,岸見一郎氏・古賀史健氏によるアドラー心理学の教えを哲人と青年の対話形式で綴った書籍です. おそらく最も有名な自己啓発書の一つで,メディアでもよく紹介されていてるので,読んだことのある人も少なくないと思います.

www.diamond.co.jp

「嫌われる勇気」の内容を追うと長くなってしまう(そして要約もたくさんある)ので,ここでは目的論に絞って紹介します. 本の中で出てくる例え話がわかりやすいので,ここでもそれを使います.

過去にいじめや虐待などを受け,引きこもりになってしまったAさんがいるとします. この状態を説明する論理としてよく使われるのが原因論です. 過去のトラウマが原因となって現在引きこもっているという考え方で,これは分かりやすいと思います.

これに対して目的論では,Aさんには引きこもる目的があり,その目的達成のために引きこもっていると考えます. 少しわかりにくいポイントですが,ここでの目的は例えば「外に出ないこと」です. より深掘りすると「外に出ることによって,自分が何もしてこなかった凡庸な人間であるという現実を直視したくない」といった目的が考えられます. その目的を達成するために引きこもっていると考えるのが目的論です. これだけ聞くと「過去のトラウマを言い訳にした甘えを許さない厳しい考え方」という感じがしますね..

アドラー心理学はこの一見厳しい目的論に立脚し,過去のトラウマに代表される原因論的な考え方を否定します. 正確には「過去の経験は確かに影響力を持つが,その経験にどのような意味を与えるかは本人が選ぶものであり,その選択が現在を作る」と言うのです. そう考えることによって「どんな経験を背負っていても,その経験に対する意味付けを適切に選べば,人は誰でも変わっていける」と議論が展開していきます. 逆に原因論の立場に立ってしまうと,過去の辛い経験が現在を決定してしまい,立ち直る余地が残らないのです.

とは言え最初に目的論を読んだ時,個人的には理解しきれない部分もありました. 確かに目的論は「人は誰でも変われる」という結論に向かって筋は通っていて,思想としては多くの人の背中を押し得ると思います. 一方で実態として,Aさんは本当に目的達成を目指して引きこもっているのか?という部分は疑問が残ると感じていました. 本の中ではさらに「現状が不幸でも”変わらない”ことがしばしば選ばれるのは,例え不幸でもその先何が起きるか予測できて安心だから」という説明もあるのですが,それが「目的達成を目指して引きこもること」に対応するかと言われると,繋がりが見えにくい気もします.

アーレントの定義による目的論の理解

この部分の理解を深めるのに「目的への抵抗」で読んだアーレントの目的の定義が使えるかもしれないと思いました. 目的とは手段を正当化するものという定義です. 再び引きこもりのAさんの例に戻ると, Aさんは「外に出ない・現実を直視しない」という目的を(無意識的にかもしれませんが)持っています. この目的は引きこもるという手段を正当化します. これらを踏まえると,Aさんは目的達成を目指しているというより,正当化を求めていると考えるのが自然に思えてきます. この正当化を求める作用の要因は色々考えられます.例えば

  • 社会的要因:目的合理的な社会に影響されて,正当化された行動しか取れないと感じている,など.
  • 生理的要因:目的の認識が脳内で何らかのシグナルを発し,正当化された時の脳の状態を求めるようになる,など.

前者は「いつもと違うことをするのは,自分のキャラに合わない」という感覚にも近いかなと思います. 「引きこもり」という周囲から見た自分のキャラに合った行動こそが,正当だと認識してしまっている状態です. 後者は例えば「課題を放置していると何となく不安を感じる」といった時には,脳内でも何かが起きているだろうという考えです.

正直まだ議論を詰め切れてはいませんが,仮に正当化を求める作用が一般に存在するならば,いじめられれば引きこもりやすくなる傾向があることも説明がつきます. 結局のところ,正当化を求める作用は本の中で語られていた「不幸でも変わらないことを選んで安心を求めること」に近いのかもしれませんが, こうして「外に出たくない」という目的と「引きこもる」という手段の間を正当化を求める作用で補ってみると,目的論による説明が少し理解しやすくなる気がします.

「目的への抵抗」によって生き方を選ぶ

「嫌われる勇気」では目的論を踏まえた上で「今不幸だとしても,それは自身の選択の結果という後天的なものだから,勇気を持って生き方を選び直せば幸せにもなれる」と話が展開していきます. 結論は「 勇気を持って生き方を選び直せば幸せになれる」というシンプルなもので,アドラー心理学は勇気づけの心理学とも言われています. その結論に至る筋道が色々と組み立てられていて,目的論もその中で登場する考え方です.

一方で,そうは言われても勇気が出せないケースが多いのも事実です. そこで「目的への抵抗」の視点から,アドラーの目的論の議論を捉え直してみたいと思います. そうすることで,必要な勇気のハードルが少し下がり得るかもしれない,と個人的に思っています. ここからの議論はかなり無理矢理で個人の感じ方次第な面もありますが,ご了承ください.

再び引きこもりのAさんの例に戻って,「目的への抵抗」の視点から解釈し直してみます. Aさんは「外に出ない」という目的を持っていて,その目的に正当化された「引きこもる」という手段を取っています. 「目的への抵抗」でも議論されていた通り,過度な目的合理性は時として自由や贅沢を奪います. ここでは,それこそ「移動の自由」が奪われています.移動は「外に出ない」という目的に反するからです.

ここで「目的への抵抗」で提示されていた目的合理性に抗う方法を思い返すと,

  • 過度な目的合理性への警戒心を持つこと
  • 目的からはみ出ることも大切にすること

があります.これらの目的に抵抗する考え方を,Aさん例に適用してみます.

まず,アドラー心理学で言われる「勇気さえあれば幸せな生き方を選び直せる」は,裏を返すと「今不幸なのは勇気が足りないから」ということになります. 勇気が足りないと言われると,何となく咎められている気がしてしまいます(実際は咎めているのではないということは「嫌われる勇気」にも書かれています).

一方「目的への抵抗」に書かれている目的合理性への警戒心の重要性を知っていて,「外に出ない」という目的を持っていることを認識できれば, 例えば「歴史上でも人類は極端な目的合理性が原因で失敗もしてきた.今自分は外に出ないという目的に従い過ぎているのかもしれない.」と考える余地が出てきます. 無理矢理に聞こえるかもしれませんが,アドラー心理学で「勇気が足りない」と自身に突きつけられていた問題を,少し「目的合理性の危険性のせいにしてみよう」と考え直すと,心理的負担が減る気がします.

そして「目的からはみ出る」については,外に出るまでは行かなくとも,まずは例えば「窓から外を眺める」などの行動が考えられると思います. 「外に出ない」という目的に対して「窓から外を眺める」は目的からはみ出た行動と言えそうです. そういった行動を必ずしも勇気を持って選ぶ必要はなく,あくまで「目的に従い過ぎるのは危ないから」選ぶという考え方も良いのではないかと思います.

別の側面として,こうした思想が広まり目的合理性重視の風潮が弱まれば,結果として引きこもりが外に出やすくなる可能性もあります. 「引きこもりは引きこもりらしくしないといけない(目的に反してはいけない)」という雰囲気が弱まると,外に出やすくなるということです.

ここまで引きこもりのAさんの例に沿って考えてきましたが,他にも例えば, 何かの因縁で疎遠になってしまった人に対し,しばしば「気まずいし面倒だから関わりたくない」という目的が生まれ「会わない・連絡を取らない」という手段が正当化されます. しかしそこで「あいつも悪いやつじゃないし,色々苦労もあるんだろうな」と少し目的をはみ出て想いを馳せるだけでも,結果的に執着心が薄れて気が楽になるということはあると思います(最終的に関係をどうするかはさておき). また,このブログ記事も,普段であれば私の中で「不慣れなテーマで的外れなことを書いて恥を晒したくない」という目的があって「何も公開しない」という手段が正当化されるのですが,今回はその目的をはみ出して公開している,という節があります. このように「たまには目的をはみ出してみるのも良いらしい」という考え方を知っていると,勇気を振り絞れずとも,小さな生き方の選び直しがしやすくなると思います.

さいごに

この記事では「目的への抵抗」を紹介し,それを踏まえてのアドラーの「目的論」についての考察を書いていました. 「目的への抵抗」ではどちらかと言うと政治や社会の目的に着目していて,一方アドラーの目的論は個人の人生や幸福に目を向けた内容ですが,双方の目的の概念の間に関係が見えるのは面白いと思いました.

今回は「目的への抵抗」とアドラーの目的論との関係について考えてみましたが,「目的」に関連して考えてみたいことは色々あります. 特に,最適化の研究者としては「目的関数」と目的の概念との関係はやはり気になります. 「目的への抵抗」の前半のアガンベンの話の部分では「例外状態(緊急事態)への対処という目的が手段を正当化し自由を奪う」といった議論も出てくるのですが, オペレーションズ・リサーチ(OR)が軍事作戦の最適化のために生まれたという歴史的経緯も,戦争という「例外状態」の対処を目的として OR が生まれたと捉えることができます. そしてその分野では「目的関数の最大化・最小化」が至上命題であるというのは,やはり当時の思想の影響もありそうだなぁと妄想しています.

余談:趣味として哲学を学んでみる

これまで哲学に関する書籍はほとんど読んでこなかったのですが,今回たまたま読んでみると想像以上に楽しく,こうして趣味的に哲学者の考え方をかじってみるのもいいなと思いました. 他にもおすすめの本があれば教えてもらえると嬉しいです.

「目的への抵抗」で國分氏は「哲学というものを勉強すると,世の中に溢れている紋切り型の考え方から距離を取れる」と語っています. 今の世の中には様々な議題に対して賛成・反対に行き着くテンプレート化された思考が存在しますが,哲学を学ぶとそれに収まらない考え方の素養が身に付く,ということのようです. (これも「テンプレート化された思考」=目的合理性,「それに収まらない考え方」=目的からはみ出ること,と解釈できるように思えます.) 研究者として仕事をする上でも,生き残るためには「業績を増やす」という目的は目指さないといけないけれど,一方で「論文にはならないけど面白そうな対象に目を向ける」こともやはり必要だと思います. 今回哲学に興味が湧いたのもそういう気持ちがあったからかもしれません.

しかし基本的には目的合理性が必要なのも事実です.また特に,人を何かの行動に駆り立てる動機として,目的は重要な役割を果たしていると思います. あくまでも目的に執着し続けると危険なこともあるので,時々見直したり,はみ出したりしてみてもよい,ということですね. (なので私も本業の研究を進めていく必要があります..)

謝辞. 目的論のことは,居酒屋で妻に「目的への抵抗」の内容を紹介していて,何度も「目的」と口に出しているうちに思い出しました. こういう議論をいつも楽しんでくれる妻に感謝です. 当時も特に目的なく会話していたら偶然思い出せたので,やはり目的にとらわれないことも重要だと実感しました.

2022 年振り返り(研究)

およそ1年ぶりにブログの管理画面を開きました. 開いたら今年初めに書いていた新年の目標記事の下書きが残ってました.当然達成できてません.

当初の目標はさておき,今年は NeurIPS に投稿した主著 2 本,共著 1 本が全部採択されて,非常にラッキーな年でした. 研究室で同僚氏と議論できるようになったおかげで色々と捗りました.圧倒的感謝 🙏🙏🙏

せっかくなので今年取り組んだ&気になった研究トピックについて書きたいと思います.

Data-driven Algorithm Design

多くのアルゴリズムは調整可能なパラメータを持っていて,それらを現実の問題の傾向に適合させることで経験的には性能は向上します. しかし,そのような経験的な調整の理論的側面は従来の最悪ケースの理論解析でカバーしにくいので,機械学習でモデルを学習するのと同様に,アルゴリズムのパラメータも手元の問題のサンプルから学習していると思って,どれくらい問題のサンプルがあれば学習可能か(サンプル複雑度)を調べてみよう,という分野です.

Gupta & Roughgarden が提案した枠組みで,おそらく Roughgarden はこれをきっかけに Beyond the Worst-Case Analysis of Algorithms を推し始めたんだと思います.

その後は CMU の Nina Balcan のグループが積極的に研究していて,branch-and-bound, branch-and-cut, tree search, linkage clustering などに適用した論文を出しています. また上記の beyond the worst case 本に Balcan によるサーベイが収録されていて,arXiv でも公開されています. とりあえず入門するにはおすすめです.

テクニカルには,区分的に構造を持った関数のクラス(アルゴリズムを問題の関数と思って,パラメータを動かして得られるクラス)の複雑度を評価することになり,Sauer の補題 などを使ってそのクラスの Pseudo dimension(VC dimension の実関数版)を抑えるということをよくやります.割と離散幾何っぽいツールが登場します. この方針の general な結果も Balcan グループが出していて,上でリストアップした論文の解析のアイデアは基本的にこの結果から来ているようです.

もう一つの方針として,アルゴリズムの計算手続きを表現する algebraic computation tree を経由して Pseudo dimension を評価するやり方もあり,このアイデアを使ってスケッチング行列の学習のサンプル複雑度を解析した論文もあります.個人的に今年読んだ中で結構好きな論文です.

ちなみに今年我々が取り組んだ研究では,1 つ目の方針を使って A* 探索のヒューリスティック関数の学習の解析をしたり,2 つ目のスケッチング行列の学習の解析を改善&拡張したりしました.

注意点として,基本的には「どれだけ問題サンプルがあれば良いパラメータを学習可能か?」しか考えていないので,具体的な学習の方法は議論されないことが多いです(非連続関数の最適化なので真面目に扱うのは大変). しかしこの問題に対しても,Balcan グループが計算幾何的な道具を使った方法を研究していたりします.

Algorithms with Predictions

こちらも アルゴリズム × 機械学習 なトピックで,同様に beyond the worst case 本にサーベイが収録されていて,arXiv にも公開されています. このサーベイにあるスキーレンタル問題の例を紹介します.

Aさんは最近よくスキーに行くので,スキー板を買ってしまおうか迷っています. スキー板の値段は $b>1$ 円で,板のレンタル料は 1 回 $1$ 円です. 今後 $b$ 回以上スキーに行くのであれば今すぐ板を買って良いのですが,ある時には飽きてしまってその後行かなくなるかもしれません. もし $a < b$ 回で飽きるとしたら,今後も買わずにレンタルした方が良いです. Aさんは自分がいつスキーに飽きるか全くわからないので,何回目に板を買えば良いか戦略を立てる必要があります. そこで,「今後 $b-1$ 回目までレンタルして,$b$ 回目に板を買う」という戦略にすれば,

  1. $a < b$ 回以内に飽きたら支払い料金は $a$ 円.これはオフライン最適戦略(何回目に飽きるか知ってた場合の最適戦略)と同じ.
  2. $a \ge b$ 回目に飽きたら支払い料金は $2b-1$ 円.この場合オフライン最適戦略は最初に $b$ 円で板を買うので,最適支払額は $b$ 円.

となり,実際に支払う金額 $/$ オフライン最適戦略で支払う金額(競合比)が漸近的に高々 2 で済みます.deterministic な戦略の中ではこれが最悪ケースに対する最適な競合比です.

ここで占い師が現れて「あなたはあと $p$ 回スキーをしたら飽きる」と教えてくれます. この予測は正しいとは限らず,実際は $a$ 回スキーをしたら飽きるとします. 仮に占い師を完全に信じる($p = a$ と思う)なら「$p > b$ なら今すぐ板を買い,$p \le b$ ならレンタルを続ける」戦略をとれば良いですが,実は占い師はスキー業界の回し者で $p > b \gg a$ かもしれません.そうなると,レンタルし続ければ $a$ 円で済むところを $b$ 円払うことになり,競合比 $b/a$ で大損です.

そこで,占い師の怪しさを $\lambda \in [0,1]$ として,予測が正しい場合とそうでない場合のトレードオフを $\lambda$ を介して調整できるような方法を考えてみます. 先ほどの占い師を完全に信じる戦略の $\lambda$ を使った自然な修正版として 「$p > b$ なら $\lceil \lambda b \rceil$ 回目に板を買い,$p \le b$ なら $\lfloor b/\lambda \rfloor$ 回目に板を買う」 という戦略が考えられます. 実はこの戦略とオフライン最適戦略との競合比は $$ 1 + \min \left( \frac{1}{\lambda}, \lambda + \frac{|p - a|}{(1 - \lambda) \text{OPT}} \right) $$ となることが示せます.$\text{OPT}$ はオフライン最適戦略の支払額です. 占い師が完全に怪しい場合が $\lambda = 1$ で,この場合の競合比は $2$ となり,上記の deterministic な戦略の競合比を再現できます. 占い師が完全に信頼できるなら $\lambda = 0$ で,競合比は $1 + \frac{|p - a|}{\text{OPT}}$ です. 実際に予測の誤差 $|p - a|$ が小さければ競合比は $2$ よりも良くなり得ます($p = a$ なら競合比 $1$). 予測が完全に正確でないにしても,「ある程度正確な予測をうまく利用できれば,最悪ケースで最適な理論保証よりも良い保証が付き得る」ということになります.

このように何らかの予測が使えるときに「予測がある程度正確なら最悪ケースで最適な理論保証を超えつつ,不正確な予測に対してもロバストな方法を設計したい」というのが Algorithms with Predictions の考え方です. スタンスとしては「機械学習を何か予測を出してくれるブラックボックスと捉えて,それ使ってアルゴリズムの理論保証の意味で何か得をしたい」という感じで,上記の data-driven algorithm design の「パラメータを持ったアルゴリズムをモデルと思って,どれくらい問題のサンプルがあれば学習可能か調べる」という考え方とは微妙に異なります.

これまで色々なオンラインアルゴリズムに対して「予測が使えたらどんな理論保証が付くか?」が研究されてきました. 代表的なのは Lykouris & Vassilvitskii (ICML '18, J. ACM '21)です. 離散アルゴリズムの研究者の間でも流行りつつある話題なようで,SODA 等でも時々このトピックの論文を見かけます. この分野の論文は有志が論文リストを作って公開してくれているので,とてもサーベイしやすいです.

Warm-starts with Predictions

調子に乗ってスキーレンタルの話を長々と書いてしまいましたが,今年我々が取り組んだのは少し毛色の違う派生トピックで,予測を使ってアルゴリズムをウォームスタートするという内容です. きっかけは NeurIPS '21 の Oral で発表されていた論文 を読んだことで,ざっくり以下のような内容です:

  1. 最大重み二部グラフ完全マッチングに対するハンガリアン法は最悪 $O(mn)$ 時間かかるが,双対最適解の予測 $\hat p$ を使ってウォームスタートすると $O(m\sqrt{n} \| \hat p - p^\ast \|_1)$ 時間で済む($p^\ast$ は双対最適解).
  2. $\| \hat p - p^\ast \|_1$ の期待値は $\Omega(n^3)$ 個の過去の双対最適解のサンプルがあれば高確率で近似的に最小化できるので,十分なサイズのサンプルから双対解の予測 $\hat p$ を学習してウォームスタートすると,最悪時計算量よりも少ない計算量で問題が解ける得ると言える.

1つ目は同僚氏のような離散凸解析プロの視点で見ると「L凸関数最小化の最急降下法は最適解の近くからスタートすれば早く停止する」という自然な結果で,素直に拡張&改良できます. という経緯で,”離散凸解析 × 機械学習” 論文が書けました.

そのほかのトピック

他にも気になっているトピックについて書くつもりでしたが,書き始めると思ったより疲れました. キーワードだけ並べると,

などが気になっていて,時々論文を眺めています(があまり真面目には追えてはいません...)

さいごに

興味の近そうな方ぜひ共同研究しましょう!よいお年を!

20代の終焉

晦日なので久々にブログを書いて今年を振り返ります(継続的に書くのは無理でした).

全部文章にするのは面倒なので,キーワード列挙して少しコメントする方式で行きます.

NeurIPS

採択されました.内容自体は去年やっていて,個人的にそこまで良い結果とは思っていなかったのですが,共著者氏が実験パート頑張ってくれたお陰で通りました.圧倒的感謝!

proceedings.neurips.cc

Beyond the Worst-Case Analysis of Algorithms

という本を買いました.まだ全然読めていませんが,data driven algorithm design や learning augmented algorithm あたりに最近興味があるので勉強しようと思っています. 今年読んだ論文だと Balcan et al. STOC2021 が面白かったです.

www.cambridge.org

Bayesian persuasion

NII の F 氏に誘ってもらって研究して AAAI に通りました.今年はこの研究に誘ってもらったおかげで生存できたと言っても過言ではないです🙏

arxiv.org

線形代数

とある研究で久々に線形代数を延々とEnjoyしてました.やはり線形代数は麻薬

研究室大改装

壁掛け大型ホワイトボード・土足禁止・Apple TV・研究室用 iPad などの導入で Quality of LaboLife 爆上がりしました. でかいホワイトボード最高!

豊栄

ここの料理が美味しくてテンション上がってブログを作りました.よだれどりが至高です👍

ma-ra-bo-zu.hatenablog.com

キング軒

本郷がこんなに坦々麺激戦区になるとは.. キング軒はシンプルに ”花椒で優勝” に特化してて最高です.

小笠原フルーツガーデン薬膳島ラー油

何にかけても優勝できてしまう.線形代数に並ぶ合法麻薬(?)

www.ogasawara-ichiba.com

髭脱毛

今年通い初めて3回ぐらい髭を焼きに行きました.まだまだ先は長い..

鳥カフェ

谷中や千駄木にある鳥カフェに時々行ってました. 千駄木店はインコ達の襲撃されます(楽しい)

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インコに頭を啄まれる麻辣坊主

マクロス

FとΔは履修済みで,つい最近映画を観に行って感銘を受けました. 特にΔの印象がすごく変わりました.改めて観ると曲もキャラデザもストーリーも良くて最高では!?

macross.jp

色々ありましたが,20代最後の1年だった割にサラッと終わった気がします.

去年に引き続き,自分なりに新しい研究テーマを見つけるのは難しいなぁと思っていたら1年経ってしまいました.劣モジュラ関数最大化で何かしら論文書けていた頃が懐かしい..

この状態のまま研究者を続けても何も身につかないまま詰んでしまうので, 来年は新しい分野に挑戦したり,全く違う仕事を目指すことも視野に入れようと思います.

そろそろジム通い再開 and/or 定期的にバドミントンして,Rust の勉強も始めたい..

それでは皆様よいお年を.

眞実一路(三河島)と陳家私菜(有楽町)

新たに 2 店開拓しました🔥🔥

眞実一路(三河島

三河島という西日暮里と町屋の間ぐらいの場所にあります. 店はちょっと隠れた通り沿いにあり,「ここで合ってるのか...?」と思いつつ進んでいくと辿り着きました.

ここは麻婆豆腐専門店で,色々な味の麻婆豆腐が楽しめます.

3 人で行って 5 種類の麻婆豆腐を注文しました(メニュー名は間違ってるかも).

  • 五味一体
  • こがしニンニクと黒マー油の麻婆豆腐
  • 青山椒と柚子胡椒の白麻婆豆腐
  • 緑の麻婆豆腐
  • とろけるチーズの麻婆豆腐

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五味一体

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こがしニンニクと黒マー油の麻婆豆腐

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青山椒と柚子胡椒の白麻婆豆腐

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緑の麻婆豆腐 & とろけるチーズの麻婆豆腐

これら以外にもメニューはまだまだありました. こんなにたくさんの麻婆豆腐があるとは...テンション上がります🙌

五味一体は 1 辛〜 5 辛で選べて,5 辛を完食するとさらに辛いメニューに挑戦できるという仕組みのようです. 五味一体以外は基本的に 3 辛ぐらいとのこと.

せっかくなので,個人的に美味しかった順に書いていきます.

1 位:青山椒と柚子胡椒の白麻婆豆腐

からして普通の豆板醤は入っていなさそうなのに,麻婆豆腐の味がする不思議な料理. 柚子胡椒の爽やかな刺激が麻婆豆腐にすごく合います! 変わり種のつもりでしたが,個人的にはこれが一番良かったです👑

2 位:五味一体

王道の麻婆豆腐です.5 辛で頼みました. 辛さとシビれがしっかり効いた熱々の麻婆豆腐です🔥 一口食べると口の中にあらゆる刺激が走ります.これがたまらん!

3 位:緑の麻婆豆腐

野菜ペーストが入った麻婆豆腐です🥬 麻婆の辛さに負けることなく,野菜の旨みがしっかり効いてます. これは新しい!

4 位:こがしニンニクと黒マー油の麻婆豆腐

今度は黒い麻婆豆腐です.色の多様性がすごい笑. ニンニクがとても効いていて,コクのある味です👍 辛さは意外と控えめです.

5 位:とろけるチーズの麻婆豆腐

チーズと麻婆のコラボ.もはや実質イタリアンです🇮🇹 辛さ的にはこれが一番控えめでした. お店に貼ってあった人気ランキングだと結構上位でした.

何だか辛さバイアスのかかったランキングになってしまったような...

白や緑の麻婆豆腐は食べるまで味の予想がつかなかったのですが, これらが想像以上に良かったです.

どれもとても美味しかったので,今後も通って全メニュー制覇したいです💪

陳家私菜(有楽町)

眞実一路に行った翌日でしたが,たまたま東京駅の方に行って,偶然ちょっと気になってた店の近くまで来たので入りました.

どこに行っても良さげな麻辣の店がある...さすが東京...

陳家私菜は東京に何店舗かあって,今回は有楽町店に入りました.

国際ビル?の地下一階にあります.ちょっと隠れた場所ですが結構繁盛してました.

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やみつき皇帝よだれ鶏(小皿)

まずは定番の前菜,よだれ鶏です. 麻辣大学で食べたよだれ鶏と近い味付けで,個人的にはこっちの方が美味しいと思いました. 八角の香りがするラー油めっちゃ良い🤤

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頂天石焼麻婆刀削麺

刀削麺に麻婆豆腐をかけて食べます.

麻婆豆腐の細かく刻まれた唐辛子の辛さと香ばしさが最高です.これは期待を超える良い麻婆豆腐! もちもち刀削麺と一緒に食べるとさらにウマい. 単品だと 850 円で値段も手頃なのが嬉しいです. これは良いメニューを発掘できました🙌

偶然近くまで来て入りましたが,良い店を見つけられて大満足でした😋

VS. メディオスター🌟(ヒゲ脱毛)

前々から気になっていたヒゲ脱毛を始めました.

やるからにはヒゲを消し去りたいので,医療レーザーでやります. 候補として考えたのは

  • 湘南美容クリニック
  • ゴリラクリニック

ですが,ゴリラの「平日昼帯なら 7 回目以降 100 円」という制度が強そうだったのでゴリラにしました🦍

ちなみに完全にヒゲを滅ぼすには 20 回程度通う必要があるそうです(個人差あります)

カウンセリング

ネットで申し込んでから 3 日後にカウンセリングの予約が取れました.

カウンセリングでは

  • レーザー脱毛の仕組み(黒に反応するレーザーで毛を導火線にして毛根を焼く)
  • ヒゲの成長サイクルに合わせて施術するので,一度照射したら 2 ヶ月空ける必要あり

などの基本的な説明を受けます. ヒゲ剃り不要の生活を得るには 4 年ほどかけて通うことになりそうです.

スキンケアについても説明されました. 自分はズボラなので普段サボりがちですが,通っている間は

  • 毎日しっかり洗顔
  • 毎日化粧水と美容液で保湿
  • 外出時は日焼け止めを塗る

を行う必要があるそうです.続けられるだろうか...😇

これから通うことを検討してる方は

  • 毛を抜いてはいけない(導火線がなくなる)
  • 毛が白くなると導火線にならないので,若い間しかできない
  • 日焼け対策が必要(肌が黒いと火傷リスクあり)
  • 日頃の洗顔や保湿も必要(過度に肌荒れしてる時はできない)

あたりを知っておくと良いかもしれません.

また,自分は(無知だったので)オプションも一部付けましたが, 場合によっては不要ということも把握しておくと良いです.そこそこ高いわりに,突然その場で判断を求められるので.

ゴリラクリニックで笑気麻酔と麻酔クリームは必要?値段は?【ヒゲ脱毛】 - ミニマリストのび太の無印良品大好きブログ

【徹底考察】ゴリラクリニックのピーリングやイオン導入はいらない!? - ヒゲダツライフ

ヒゲ脱毛

カウンセリングの 2 日後に施術の予約が取れました.

クリニックに着くと,まず洗面台で顔を洗います.

そして数分待っていると番号で部屋に呼ばれます(プライバシー保護のため院内で名前は呼ばれない)

ベッドに仰向けになり,マーカーで線を引いて照射部位を確認します. この辺の作業はサクサク進みます.

そして笑気麻酔.これはオプションですが,やってみたさが勝って付けました.

鼻に器具を付けて亜酸化窒素?を吸引します.この後レーザー照射する時も,鼻下に当てる時以外は吸引し続けます.

吸い始めて 2 分くらいで,ちょっと酔っ払った時の体がダルい感覚になります. 痛みを和らげるというよりは,痛みに集中できなくなる感じっぽい?

VS. メディオスター🌟

いよいよレーザー照射開始です.照射部位にジェルをぬり,レーザーを当てていきます.

使用するのは従来機器の 1/10 の痛みで済むと言われている?メディオスター🌟さんです.

対戦よろしくお願いします!

hige-gorilla-datsumo.com

さぁ始まりました.

メディオスター🌟から放たれる無数のメテオスター✨が顔面に降り注ぎ毛根を焼き尽くす🔥🔥

一発一発は致命傷にならないが,恐るべきはその連射性能.

笑気麻酔バリアの回復も間に合わない💥

これは...思ったより痛い😂

静電気が連発で来るような感じでした. 照射部位にもよりますが,アゴ先と鼻下は地味に痛い. これは笑気麻酔付けて正解だったかも? でも逆に首は照射されたのが分からないレベルでした.

まぁこれでヒゲ消せるなら全然ありです🙆‍♂️

対戦ありがとうございました.

対戦後

保湿クリームを塗り,次回の予約を取って終わりです.

せっかく街に出たので帰りに辛いのを食べて帰ろうと思いましたが,レーザー照射後に血行を良くするのは NG なのを思い出しました.危ない危ない.

ということで梅蘭のかた焼きそばを食べて帰りました.

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梅蘭焼きそば

初めて食べたのですが,なかなか美味しかったです😋

豊栄再訪 & 麻辣大学入学

豊栄再訪

2 週間ぶりの豊栄です.開店 1 分後に着きましたが,満席でした.さすが...

席が空いたら電話をしてくれるとのことで,散歩して時間を潰しました.

ランチでも事前に電話してから行くのが良さそうです.

 

12:30 ごろ入店.

麻辣大学入学を明日に控えていたので,今日は麻辣から路線を変えて

  • 黄燈篭豆腐
  • 海老と新玉葱の春巻き

を注文.

黄燈篭豆腐は孤独のグルメで久住さんが食べてたやつです.

注文したら「辛いですよ?」と確認されました.

 

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黄燈篭豆腐

来ました黄燈篭豆腐!

見た目は全然辛くなさそうですが,普通の麻婆豆腐よりは辛いです🔥

けどトゲのある辛さではなく,体が温まるような辛さで,どんどん食べ進められます.

麻婆豆腐とは全く別物の豆腐料理です.

葱や生姜などの薬味が絶妙で,唐辛子醬の辛さと合わさってとてもいい味を出してます.

旨い!😋

 

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海老と新玉葱の春巻き

春巻きも来ました!こちらは(聞き間違えじゃなければ)6 月頃まで限定だそうです.

大ぶりな海老の食感と新玉葱の甘みがコラボした最高の春巻きです.

ミルフィーユ状のパリパリ皮も素晴らしい!

油っこさは全くなく,素材の味を楽しめる春巻きです👍

 

今回も最高でした!1 時間待った甲斐ありました😂

次こそは麻婆豆腐いってみます🔥

 

麻辣大学入学

日曜は待ちに待った麻辣大学入学!

麻辣大学(上野本店)に行きました.

贅沢な週末や😇

こちらのお店は以下の動画で知りました.

www.youtube.com

4 人で行きました.

とりあえず定番メニューを一気に注文!

 

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よだれ鶏(中辛)

辛!旨!四川ソースが結構辛いです🔥

 

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麻婆豆腐(小辛)

全員食べれるように小辛で.本格四川麻婆豆腐です!👍

 

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牛肉水煮(大辛)

見た目は唐辛子がインパクトありますが,食べると花椒の粒がヤバい.シビレ爆弾!💣

 

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鶏&ナッツ炒め

辛さからの救済その1👼

 

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たまり醤油炒飯

辛さからの救済その2👼

 

完成度の高い品々をお手頃価格で楽しめて,大満足です😋

 

最後は名物の巨大ごま団子!

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巨大ごま団子 金水晶

どうやって作るのかはこちらの動画で.

www.youtube.com

6 ヶ月くらい作り続けて練習するそうです.まさに職人技.

味はちゃんと美味しいごま団子です.

しかし実際に食べるとかなりの量で,4 人でも食べきれませんでした😂

 

後でホームページでメニューをちゃんと見ると,気になる料理がまだまだありました.

とりあえず辣子鶏と四川燃面は次回食べてみたいです🤤

論文投稿時の Appendix の消し方備忘録

最近多くの国際学会で,投稿時に Appendix なしの PDF ファイルの作成が求められます. 何も気にせず Appendix なし PDF を作るなら MacPreview でカットすれば良いように思いますが,一部の会議では NG なようです. https://media.icml.cc/Conferences/ICML2021/Styles/example_paper.pdf

そこで,上の ICML の Instruction でも推奨されている pdftk を使うことにします. ただし,普通に pdftk を使うと Bookmark 情報が消える(Adobe で開いた時にしおりが無い状態になる)ので, Appendix なし & Bookmark 情報ありの PDF ファイルを作っていきます.

この方法が万全という保証はありませんので,自己責任でお願いします. より良い方法があれば教えてもらえると嬉しいです.

以下の内容は全て macOS 想定です.筆者は Mac mini (M1, 2020), Big Sur ver. 11.3.1 でやりました.

pdftk のインストール & 基本的な使い方

以下の記事で書かれている通り,brew install pdftk はできないようなので,

https://www.pdflabs.com/tools/pdftk-the-pdf-toolkit/pdftk_server-2.02-mac_osx-10.11-setup.pkg

から落としてインストールします.

qiita.com

pdftk の基本的な使い方は,以下の記事などにまとまっています:

nwpct1.hatenablog.com

例えば input.pdf の 11 ページ目以降が Appendix の場合は,

pdftk input.pdf cat 1-10 output output.pdf

で Appendix なしの output.pdf が得られます(細かいことを気にしないならこれで投稿して良いと思います).

しかし,これだと前述の Bookmark 情報は消えてしまい,読む人が少し不便に感じる可能性があります.

Bookmark 情報の編集と付与

以下の StackExchange に倣って,Bookmark 情報を編集して付与します.

unix.stackexchange.com

大まかな流れは以下の通りです:

  1. Appendix をカットした pdf ファイルを作成
  2. input.pdf の info ファイルを編集
  3. 1 に 2 の情報を付与

1. まずは,上で紹介した通り Appendix なし PDF ファイル (temp.pdf) を作ります.

pdftk input.pdf cat 1-10 output temp.pdf

2. input.pdf の info ファイルを作ります.

pdftk input.pdf dump_data > input.info

input.info を適当なエディタで開き,

  • NumberOfPages の値を Appendix なしのページ数に書き換え,
  • 下の方の Appendix に対応する部分のBookmarkBeginPageMediaBegin 以下を削除して保存.

こうして作ったファイルを new.info とします.

3. new.info ファイルの情報を temp.pdf に付与します.

pdftk temp.pdf update_info new.info output output.pdf

これで output.pdf は Appendix なし & Bookmark 情報あり の状態になるはずです.