2025/01/18(土)こんな練習量でこんな結果が!!!

いんふるえんさーやYoutuber気取りの素人がなんか言ってること、ありますね。かくいう私も1年半ほど月間走行距離が200kmを超えないままフルマラソンの記録が3時間を切りました。

どうやったのか教えてほしい、と聞かれても

「以前は月間走行距離が300km超えていたしその頃に3時間切ってたから戻っただけ」

という答えになる。別に少ない練習量で達成したわけじゃない。ポエマーに騙されるな。

2025/01/17(金)AIがプログラマを駆逐する

AIは既存のデータを大量に集めることで正解っぽいものを提示してる。プログラムなら github で公開されているコードから情報を集めたりしてる。

なので、プログラマがいない世界ではAIはプログラムを学べない。プログラマが書いたコードが大量に存在しないといけない。

本当にAIがプログラマの仕事を奪うにはAI最適化されたプログラム言語とか、制御構造はブラックボックスでいきなりアセンブラを吐くとかそんな世界なんじゃないかな。

って思いました。

2025/01/09(木)住環境によってLT値が上がったり下がったりした話

一昨年の春に引っ越しをした。

引越し前は多摩川河川敷へのアクセス良好。徒歩2分くらいの距離。引越し後はランニングコースがある公園まで3kmという距離。ランニングコースは良い。

そしてLT値が落ちた。

引越し前はポイント練習と言われるようなものはほぼしていなかったんだけど、河川敷は

  • 信号待ちがない
  • 起伏や曲がり角がない

ので

  • 速いペースで走り続けやすい
  • 変化走しやすい
  • ビルドアップでかなり速いペースまで上げられる

という事をやりやすい。ジョグとテンポアップの間の心理的な距離がほぼなくなる。気合を入れてポイント練習をしなくても、「今日は1km上げてみるか」と思いつきで変化をつけられる。

下手なポイント練習だとEペース、MペースとIペースで動きが変わってしまう事があるけど、テンポアップからの続きで上げていくと動きを変えずにペースを上げられる。

河川敷を走るとポイント練習が不要でポイント練習以上の効果があったな、と重ね重ね思う。

2024/12/30(月)後出しジャンケンでDeepLearningを予測してたぜ

生物系の学部卒なので小脳の登上線維というものを知っていた。
たくさん試行してうまくいったものは良い試行として採用する、うまくいかなかったものは悪い試行として非採用にする、というDeepLearningがやっている事と似た仕組み。
人工知能ってこれを模したら割と根っこの部分から知能と言えるものを作れるんだろうな、とぼんやり思っていた。当時はそんなハードウェア性能はなかった。
これを数十万並列で動かしたらひらめきとか人格とかも持てるんじゃね?と思っている。

コンピュータの侵入防御システムはVDJジャンクションによる抗体の作成を模したら根っこから免疫と呼べるものを作れるんだろうな、と思っているけどデータ量と走査のための計算資源が今の時代でもとんでもないものになりそう。VDJジャンクションは抗体を乱数生成器でじゃんじゃん生成して自己免疫を起こすものを破棄する、という仕組みなので抗体の種類はめっちゃ大量にある。
そのうち作れるようになるかもしれないけど、作れたとしてもコストと重要性が釣り合わなそうな気がする。

2024/12/28(土)おじさんがGoを学ぶ4

一応ざっくりは終えた。

インフラ周りの小道具や宣言型のIaCが多かったのでちゃんと書いてみる経験になった。
テストコードや関数やクラス(?)の構成を考えるとか。

メモリ周りってCに比べてちゃんと考えてないんだけど、これはいいのか?
取り合えず大きなデータはコピーしたくないからポインタで持ち回っておくか、くらいで確保と開放とか気を使ってない。

あんまり気にしなくていのかな。ただ、GCに任せるからには参照しているポインタ変数の寿命は気にしないといけない。これはgoに限らずGCに全任せする言語全般の話か。


テストコードを分離してちゃんと書いたのはほぼ初めて。
外部連携こそテストしたいんだけど、それには連携側にDry-run機能がないとしんどい。
テストコードを書く書かないに限らず業務でも出てくる話。