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英語 高校生

ある長文の日本語訳です。波線部で言ってる意味が分かりません💦どういうことでしょうか...!

段落展開 全文 訳 0 砂浜の上を、1匹のアリが、あちこちと曲がりくねった道筋をたどりながら せかせかと進んでいる。アリは右に曲がり、左に曲がり、後退し、それから立ち 止まり、再び前へ向かって進む。アリが選んだ道筋の複雑さを、私たちはどのよ うに説明できるだろうか。アリの脳の中に、その複雑な行動を説明するかもしれ ない精巧なプログラムがあるのだと思いつくかもしれないが、それではうまく説 明できないとわかるだろう。アリの脳についてあれこれ思いを巡らせる努力の中 で私たちが見過ごしているのは、アリの置かれた環境である。風と波によって形 作られた砂浜の構造、つまり小さな山や谷、そして障害物がアリの道筋を形成し ているのだ。アリの行動の見かけの複雑さは、 アリの頭脳というよりも、その置 かれた環境の複雑さを反映しているのだ。このアリは、次のような単純なルール に従っているだけかもしれない。「砂山や棒切れのような障害物を登ってエネル ギーを浪費することなく、日差しから逃れ、できるだけ早く巣まで戻ること」 複雑な行動をしているからといって、複雑で知的な戦略を意味しているわけでは ないのだ。 2 心理学者がT型迷路と呼んでいる模型の中を、ただ1匹の空腹状態のラッ トが駆け巡っている。ラットは左右のどちらにも曲がることができる。もし左に 曲がれば、10回のうち8回食べ物が見つかる。もし右に曲がれば、10回のうち 2回しか食べ物は入っていない。発見する食べ物の量が少ないため、ラットは迷 路を何度も繰り返し駆け抜ける。様々な条件の下で実験してみたところ、どのラッ トもだいたい左に曲がるという結果になり、これは予想通りとも言える。だが時 には、悪い方の選択肢であるにもかかわらず右に曲がることもあり、このことは 幾多の研究者を悩ませる。「最大化」 と呼ばれる論理原則に従うなら、ラットは 常に左に曲がるはずである。そうすれば 80パーセントの確率で食べ物が期待で きるからだ。時に、 ラットは約80% の場合しか左に曲がらず、20% の場合は右 に曲がることがある。そこで、このような行動は、80% 対 20%という確率を反 映していることから、「確率マッチング [確率対応]」と呼ばれる。しかし、結果 として(得られる)食べ物の量は減ってしまい、期待値(ラットの行動で得られ ると予想される食べ物の収支を平均した数値)は68%にしかならない。このラッ トの行動は不合理に思われる。進化の過程で、このかわいそうな動物は脳を誤っ た造りにされたのだろうか。それとも単にラットは愚かなだけなのだろうか? 3 ラットの行動は、その小さな脳の中をのぞき込むのではなく、その自然環境 を調べればすぐに理解できる。自然の条件の下でのエサあさりでは、多くの他の ラットや動物たちと食べ物の獲得競争になる。もレ全部が食べ物の最も多い地点 に行けば、それぞれがわずかな分け前しか得られないだろう。時に次善の区画を 選ぶような突然変異的な生物は、競争に直面することが少なく、より多くの食べ 物を得て、その結果自然海汰に妊まれる [自然淘汰によって生き残る見込みが増 える]だろう。ゆえに、 ラットが頼っていると思われる戦略は、競争の多い環境 でうまく機能するものであって、個体が周囲から孤立された状態に置かれる、実 験を行う環境にはうまく適合しないということなのだ。 の アリの話とラットの話には共通点がある。行動を理解するためには、脳や知 性を調べるだけではなく、物理的、社会的環境の構造も調べる必要があるのだ。 1~3例示 0複雑な道を進むアリ 脳の働きではなく、置かれて いる環境が複雑な行動を取ら せている >複雑な行動が複雑な知性によ る戦略を意味しているわけで はない 2T型迷路のラット 彼らの選択は「最大化」の原 則から外れ、「確確率マッチング」 へと収束する 3 ラットを取り巻く自然環 境 彼らはより生き残れる選択を しているだけだ >実験室の状況だけでは、 生物 の複雑な行動の理由を説明で きない n.e -ban b ④ 結論 2つの話の共通点 >行動を理解するためには、 脳 だけでなく、物理的、 社会的 環境の構造も調べる必要があ る 百字要約 oooa pd 1コ 生物の複雑な行動の理由を、 その脳の働きだけに求めるのは不十分だ。 行動の決定には、 生物が置かれた物理的、社 会的環境も影響している。 よって、実験室の環境の中で生物の本当の行動原理を理解できるとは限らない。 (100字) It is not enough to look for the reasons for an organism's behavior in the workings of its brain. The physical and social environments in which it is placed also influence its behavioral decisions. Thatis why it is difficult to understand true behavioral principles of organisms in a laboratory environment. (51 words)

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英語 高校生

英語の単語の意味が分かりません ささいなこと、くだらないこと、という意味の単語が2つあります! 何で2つも、単語が違うのに同じ意味なのでしょうか? 分かる方教えてください! 黒く丸で囲った部分です!

「お前の頭の中にあるくだらない事を > Get rid of all the trifles that fill up |園ささいな事, くだらない事 ★「皆に共通の」→「よくある, あり | の共通の2よくある, 一般的。 口get rid of: [一 rid -] 旬~を取り 006 13Gtrifle ftrárti 「お前の頭の中にあるくだらない 14口 common [káman] 「常識」 「Aを共通点と Common sense Common have A in common The sisters look totally different_ lot of things in common. 「その姉妹は見かけは全く異なるカか "I forgot my homework at hor students use. 「『宿題を家に忘れました』という い訳だ。」 口excuse [ikskjú:s] 名言い計 形ありふれた,平凡な common の2の意味を強調 > That is a commonplace express more original. 「それはありふれた表現なので、 さい。」 口 original [erídgonl] 独自 コ commonplace [kámenplers] heck! ● They have nothing (1. in / 2. with) commo prdinary にも 「ありふれた」という意味があります。 と こると,語感が掴みやすいでしょう。この ordinary にe と extraordinary 「通常から外れた」→「並はずれた」 恋ね

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国語 中学生

この問題教えてください。 問2は人工知能に対する立場と取り上げている事例についてを観点にして必ず教えてください。また、その他の観点も教えてくださるとありがたいです。 明日までの課題なのでご協力お願いします。

125 自らの考えを●人工知能との未来 124 人間と人工知能との関わりについて述べた二つの文章を読み、自分の考えをまとめよう。 筆者 羽生善治 一九七〇(昭和四五) 出身。将棋棋士。 埼玉県 よしはる 人工知能との未来 我生 許海 著書 「大局観」、共著「人工知能の核心」など。 出典 本書のための書きおろし。 人類はその長い歴史の中て、「高い知性をもっているの は人間だけ」という環境を前提として生きてきました。し かし、今や「人工知能は人間を超える知性だ。」とか、逆 ば大きいほど有利で、マイナスに大きければ大きいほど不 利となります。この評価値は極めて有効に働くため、現在 はプロ棋士が参考にするようになっています。しかし、膨 に「人間にはてきるが人工知能にはてきない。」などの、 さまざまな言説が飛び交う時代てす。人工知能が社会に浸 s 大な情報をどのように処理してその結論に至ったのか、人」 間にはわからないのが現状です。社会が人工知能を受容し 。 透し始めた今、それに人間がどう向き合うかが課題となり ていく中で、意思決定の過程がプラックボックスになるこ ます。 とには、多くの人が不安を覚えると思います。 興味深いのは、現在、人工知能を搭載した将棋ソフトと もう一つ、将棋ソフトを使う棋士の間でいわれるのは、 人工知能には「恐怖心がない」ということです。人工知能 はただただ過去のデータを基に次の一手を選ぶため、人間 " てあれば危険を察知して不安や違和感を覚えるような手で も、平然と指してきます。私たち棋士は、そこに恐怖を感 人間の棋士との間て起きている事象が、今後の社会の在り 方を先取りしているように思えることです。そこて私は、 棋士が直面している違和感から話を始めたいと思います。 一つは、人工知能の思考は過程がブラックボックスに なっていることてす。将棋ソフトは、過去の膨大なデータ を基に、目の前の局面が有利か不利かの形勢を判断する、 じるのです。これを、例えば人工知能口ボットに置き換え てみると、どうてしょう。安心感や安定感など、人間が無 評価値とよばれる数値を出します。数がプラスに大きけれ ゅ 意識に求める価値や倫理を共有していない相手と、安心し ゅ て社会生活を営めるものてしょうか。私には正直、確信が とって大きな力となるはずてす。将棋ソフトは人間が考え もてません。 もしない手を指すと述べましたが、それは、自分の視座が 膨大なデータと強大な計算力で最適解を導き出す人工知 能。それに対し人間は、経験からつちかった「美意識」を 変わるような見方を教えてくれるということでもあります。 「自分はこう思うが、人工知能はどう判断するのか。」と、 あくまでセカンドオピニオンとして人工知能を使っていく s 働かせて物事を判断しているといえます。人工知能が社会 s のあらゆる場面て意思決定に関与するようになれば、人間 の「美意識」にはとても受け入れがたい判断をすることも あるでしょう。また、将棋ソフトの評価値が実はそうてあ 道もあるてしょう。また、人工知能が出した結論を基に、 それが導き出された過程を分析し、自分の思考の幅を広げ ていく道もあるはずてす。人工知能に全ての判断を委ねる るように、人工知能の判断が常に絶対的に正しいわけても ありません。つまり、私たち人間は、どこまで評価値の判 のてはなく、人工知能から新たな思考やものの見方をつむ いていこうとする発想のほうが、より建設的だと思います。 実際、将棋界では既に、人工知能が提示したアイデアを 参考に新しい手が生み出されたり、そこから将棋の技術が 進歩したりするケースが多く起こっています。人工知能に 断を参考にするかまで含めて、選択肢を考えていくことが 必要になります。そして、このような判断力は、普段から 自分で考えることてしか、養われないのてす。 人工知能が浸透する社会てあっても、むしろそのような一 社会だからこそ、私たちは今後も自分て思考し、判断して s よって人間の「美意識」そのものが変わっている顕著な事 例だといえるてしょう。人工知能が学習するいっぽうて、 " いく必要があるといえます。人工知能への違和感や不安を一 拭い去るのは難しいことてすが、このような社会の到来が 避けられない以上、人工知能をいわば「仮想敵」のように 人間の側も人工知能から学ぶ。人間と人工知能が共に生き る時代の、新しい関係がそこにあるように思います。 位置づけてリスクを危恨するより、今後どのように対応す るかを考えていくほうが現実的てはないてしょうか。 さらにいえば、人工知能は、うまく活用すれば人間に e将棋ソフト= コンピュータを使って将棋の対戦や分析などがてきるプ ログラムのこと。将棋AIともいう。 のプラックボックス=内部で行われている処理などが明らかてないこと。 @セカンドオピニオン=よりよい決定をするために求める、第二の意見。

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理科 中学生

夏休みに塾で講師をさせて頂く予定なのですが、僕のときと習う順番が違っていてどの学年で何を習うのか詳しくわからないので、各学年で新しい教科書を持っている方がいたら、目次の写真を送って頂きたいです。特に第1分野のうち物理の1年,3年、第2分野のうち生物が大幅に変わっていると思います。

3:17 M 回 6 ?Aロ そ 1387018_005.pdf 図3 小学校·中学校理科の「生命」,「地球」を柱とした内容の構成 生 命 校学 種|年 生物の構造と機能 生命の連続性 生物と環境の関わり 身の回りの生物 身の回りの生物と環境との関わり *昆虫の成長と体のつくり *植物の成長と体のつくり 人の体のつくりと運動 骨と筋肉 *骨と筋肉の働き 季節と生物 「動物の活動と季節 *植物の成長と季節 植物の発芽、成長、結実 「種子の中の養分 *発芽の条件 *成長の条件 植物の受粉、結実 動物の誕生 卵の中の 成長 *母体内の 成長 (人の体のつくりと働き(植物の養分と水の * 呼吸 * 消化,吸収 *血液循環 *主な臓器の存在 通り道 でんぶんのでき方 *水の通り道 生物と環境 生物と水、空気との関わり *食べ物による生物の関係(水中の小 さな生物(小5から移行)を含む) *大と職境 生物の観察と分類の仕方 *生物の観察 *生物の特徴と分類の仕方 生物の体の共通点と相違点 *植物の体の共通点と相違点 *動物の体の共通点と相違点 (中2から移行) 生物と細胞 生物と細胞 植物の体のつくりと働き *業業根のつくりと働き (中1から移行) 動物の体のつくりと働き *生命を維持する働き * 刺激と反応 生物の成長と殖え方 細胞分裂と生物の成長 *生物の殖え方 遺伝の規則性と遺伝子 遺伝の規則性と遺伝子 生物と環境 「自然界のつり合い *自然環境の調査と環境保全 * 地域の自然災害 様性と進化 「生物の権類の多様性と進化 (中2から移行) 自然環境の保全と科学技術の利用 *自然環境の保全と科学技術の利用 (第1分野と共通) 第 3学年 第4 学年 | 第5学年 第6学年 第1 学年 第 2 学年 小学校 中 学 校

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