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授業概要
教室はタウ館。
SFCの奥、主に大学院生が使う棟。
履修課題出した人は全員履修OKらしい。
青野先生は中等部、塾高からSFCに来た変わり者。
大学で体育会ラグビーに入るも、サイエンスに魅せられ、大学院へ。
専攻修了後、理化学研究所で９年。
他にも研究職を転々と。
現在、環境情報学部 准教授。
今年の1月にAMOEBA ENERGYを起業。
偶然にも前学期『環境情報学』の授業でアメーバコンピュータについてお話を聞いていた先生だった。
気になる人はここから↓
【SFC授業ノート】第４回『環境情報学』（濱田 庸子）「触楽入門 ー触ることの科学と工学ー／粘菌アメーバに学んだ創造的コンピューターの挑戦」5/1（火）１限
Mathematicaというアプリを使う。
SFC生はタダで使える。
毎回の授業の直前に、Mathematicaで使うファイルをアップするからダウンロードしとけ。
成績について
毎回の授業のスライドはSFC-SFSにアップ。
出席（第２回以降）
宿題（２回から３回）
最終プロジェクト（各自でプログラム、作品、ウェブサイトなど自由に設定）
試験はなし！
絶対評価の１００点満点で６０点未満はD。
ただ出席、宿題、最終プロジェクトの3つの配分は未定。
Dの人が少なるように3つの配分を最適化するらしい笑
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授業ノート
今日はイントロ。
先生の自己紹介とアメーバエナジーのお話。
アメーバは自立分散型の典型。
Atlas（Boston Dynamics社）
バク転ができる人間大のロボット
従来のロボットは、ソフトとハードが分かれている。
もともとは工場で単純労働をさせるために作られたから、そのアプローチのまま作られている。
この技術がどこまで進化しても、人間の反射は再現できない。
一方粘菌アメーバは、情報と物体が分かれていない。
”自ら考える情報”みたいな。
Festo社 ユニバーサルグリッパー
なんでも持てる手
アメーバエナジーに興味があったら、SFCイノベーションなんとかっていう建物にアポ取ってから来てね。
aono@sfc.keio.ac.jp
最適化とは？
「旅行先までのベストなルートは？」
「会社の利益の最大化」
など…
人工知能とも関係がある？
あるよ。
実は日米で人工知能に対する考えが違う。
日本は「人間の脳と同じ仕組みを機械で再現する技術」
アメリカでは「人間の脳と違う仕組みで人間の脳を再現する技術」
ノイマン型コンピュータと非ノイマン型の違い。
ノイマンは万能型。
非ノイマン型は何か専用の機械。
ムーアの法則で「半導体のサイズは１８ヶ月ごとに半分になってる。」
いつか頭打ちになる。
頭打ちになったら何が起きるか。
これ以上機械の性能が上がらなくなる。
新商品が売れなくなる。
路線変更が強いられている。
だから非ノイマン型！
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