2025年05月14日 第5回
今日はいかに計算量を減らして問題を解決するかについて考えたが，
計算量を少なくする方法を思いつくことができるようになってこそ，
コンピュータを使いこなせるということなのではないかと感じた．
今日は，まだ，計算量のことは話していないですね．
本日の講義ではコンピュータの計算について学んだ．
私たちは今までお釣りの計算などを単純な四則演算だと認識していた．
しかしそこには複数の手順があることを知った．
コンピュータでは単純な四則演算をいくつの手順を踏んで計算しているのか気になった．
来年度，情報工学実験1で，アセンブリなどを習うと分かると思います．
今までコンピューターの計算に時間がかかると言われてもその理由がよくわからなかったが，
今回の講義を聞いてイメージを掴むことができた．
コンピューターの計算の仕組みについて興味湧いたので，
来年の授業で詳しく教わるのが楽しみになった．
まだ時間がかかる話はしていないです．次回，お話しします．
授業中に教授がコンピュータは考えることが仰ってたのですが，
人工知能は考えているのではなくただのあらゆるパターンを暗記して最適解出しているだけに過ぎないのでしょうか？またそれは人の考えるという行為と何が違うのでしょうか？
「教授がコンピュータは考えることが」の後の述語がないようなので分からないですが，
第2文目から推察すると，「ない」でしょうかね．コンピュータはたくさんのパターンを覚えて，
それを記録し，さらに検索できます．そこは人間と違うところですが，
みなさんが初めての事象に対峙して考えるときは，そもそも，
過去のパターンは記憶 (記録) されていないですね．
本日の講義も面白かったです．
お釣りの計算の話でたしかに私も現金で支払う時はお釣りがなるべく小銭が少なくなるように考えて支払っていますが，
それは国によって異なることに驚きました．
ハノイの塔の問題は塾で先生が発泡スチロールを切って持ってきて実際に5枚くらいまで試した記憶があります．
そうですか．実際に試してみると面白いですね．
コンピューターの計算は人間の作った手順に従って動き，
そしてコンピューターには時間的制約による原因と問題の複雑さによる原因の２つの問題によって限界が存在することを知れた．
その通りですね．限界が存在します．
コンピュータが行っている計算を理解するために普段自分がどうやって計算しているのか改めて考えてみるのが面白かった．
これからコンピュータを扱っていく身として今まで当たり前として扱ってきた内容を論理的に考えていく必要がありそうなので論理的思考力を身につけていきたい．
その通り．それが大切です．
我々の身の回りでしているような計算はコンピュータを使用して機械的に行うことによって手順の多さにここまで変化が生じるということに驚きだった．
便利になる一方で予め決める手順の複雑さが分かり，
コンピュータの問題の解答の限界があるのも人間の手でプログラミングされていることからも納得した．
納得できたのであれば，良かったと思います．
お釣りの計算の手順について複数あるというのが初め聞いた時は意味がわからなかったけれどその説明を聞いて意味がわかりました．
アメリカ人はこうするみたいなのを聞いて感覚の違いに驚きました．
確かに感覚が違いますね．
１つの計算にも手順が複数あることについて，
お釣りの計算を例に挙げての説明が分かりやすかったです．
特に日本と海外で中途半端な金額の場合に支払い方が違うという例を聞いて確かにと納得しました．
手順が複数あるということと，日本とそれ以外の話は直接的ではありませんが，
引き算するのが必ずしも素直と思われないこともあるということですかね．
今日も授業ありがとうございました．
計算の仕方一つとっても複数の手法があることに驚きました．
色々とありますね．
おつりを足し算で計算して返す方法は「引き算が出来ないとこうするしかなくなる」という風に少しネガティブな印象で捉えていたのですが，
今回の師の講義で見方が変わりました．
引き算の場合は上の位から数を借りる操作が必要になることがある一方で，
足し算の場合小さい位からただ足していき，
繰り上がりもただ足すだけで済みます．
よって足し算の方が操作の種類が少なく，
アルゴリズムの記述が単純になるのではないかと思いました．
このように1つの目的に対して色々なアルゴリズムを考えたり，
どれがコンピュータにとって処理しやすいのかを考えたりするのが重要なのだろうと思いました．
そうですね．でも，引き算ができないと，というのはあっているような気がします．
やっぱり，いろいろと計算できたほうがよいですよね．
今回は，
「計算とは何か」という根本的な問いから始まり，
具体例としてお釣りの計算を通じてアルゴリズムの重要性を学びました．
代金と支払額から差分を直接求める手順と，
100円ずつ加算していく手順という，
二つの異なる方法を比較することで，
「同じ結果を導くにも複数の手順があり，
効率やわかりやすさには差がある」という点がよく理解できました．
アメリカ人が四則演算が苦手というのは知っていたのですが，
スーパーなどの計算で100円ずつ足していくような原理で数えたりするというのは初めて知りました．
このように，
一つの問題に対して多様な解き方が存在することを意識すると，
コンピュータに最適なアルゴリズムを選ぶ際にも「効率性」「実装の容易さ」「エラーへの頑健性」など，
評価軸が明確になることが分かりました．
最後に，
「コンピュータは与えられた手順に忠実に動くだけ」という前提のもとで，
どの問題が有限時間内に解けるのか，
そもそも解く手順（アルゴリズム）が存在するのかを考えることの重要性を再認識しました．
次回以降は計算量や問題の複雑さについて学び，
「効果的なアルゴリズム」を設計・評価できるようにしていきたいと思います．
まずは計算量が多くなるとはどういうことか，を考えてもらうと良いでしょう．
人工知能が近い将来暴走してしまうのではないかという意見をどこかで見たことがあるのですが，
AIも人間が考えた手順に則って動いているので，
人間がわざとそうさせない限り，
そういうことは起こらないのではないかと思うのですが，
池口教授はどう思いますか？それと，
今日の授業でハノイの塔というものが出てきましたが，
楽しそうなので実際にやってみたいなと思いました．
良いコメントですね．次回触れましょう．
また，ハノイの塔はやってみてください．
なんでも実際にやってみるのが大切です．
数年前競技プログラミングに少し触れていたので，
アルゴリズムを全然理解していなくてTLE(制限時間超過)に苦しめられていたのを思い出しました．
C++が書けるようになってきたら再度チャレンジしたいです．
C++でなくても良いと思います．
今回の講義は計算量という概念について学んだ．
ハノイの塔のように指数関数的に計算量が増加するものを計算するのは，
いくらコンピュータの処理速度が発達しても難しいと思った．
ただ，
アルゴリズムによって計算量が大きく変わるので，
今は時間がかかりすぎて解けない問題を解けるアルゴリズムを考案する人が現れれば暗号資産の安全性が失われ，
価値が暴落してしまうのではないかと不安に感じた．
また，
自分はパソコンが壊れるのが怖くてWindowsでコマンドプロンプトを触ることをできるだけ避けてきたが，
情報工学科なので少しずつ慣れていきたい．
Windows は普通のユーザも管理者のような権限を持っているのですかね．
AIにはその仕組み上，
解くことができない問題が存在すると知り，
非常に興味深く感じた．
また，
AIは人間の思考の仕組みを模倣して設計することはできないのかとも考えた．
さらに，
人間の思考手順よりも高性能な思考手順が存在するならば，
人間には理論上解けない問題があるのかもしれないと思い，
複雑な気持ちになった．
仕組みを模倣するというのは一つの考えですが，そもそも，計算原理が違いますからね．
問題を解決する手順は人間が考えるものであるという発言が，
印象に残りました．
手順を作り出す手順を考えていけば，
この手順の問題は解決に漸近するのではないかと，
ふと，
思いました．
なるほど，良いコメントですね．
計算の例として挙げたお釣りの計算の手順において私は手順2で計算していた．
足し算のほうが計算が速いし，
答えがマイナスになる場合は特に手順2で考えるほうがやりやすいと思う．
またコンピュータに手順を与えているのは人間ということはコンピューターが解けない問題というのは人間が解く手順がわからない問題ということなのだろうか．
手順の良し悪しの判断基準は解く速さ以外にあるのだろうか．
「人間が得手順が分からない問題」という部分ですが，
この講義では詳しく話しませんが，次回触れます．
競技プログラミングで計算量を考えたりしたので，
改めて色々と考察してみようと思った．
そうです．考えてみることが大切です．ぜひやってみてください．
講義，
ありがとうございました．
今回の講義では特にハノイの塔について考えるのが面白かったです．
しかし，
アルゴリズムについての内容がいまいちわかりませんでした．
今度自分で調べてみようと思います．
次回，再度，触れましょう．
計算とはある条件のもと欲しい結果を得ることで，
その欲しい結果を得るために手順を設定する，
という流れがわかりやすかったです．
理解できたのであれば良かったと思います．
ハノイの塔は円盤が5枚ぐらいまでは手順の数は大したことないと思っていたが，
円盤の数が増えていくにつれ手順数がとんでもないことになり指数関数の脅威を感じた．
まだ指数関数を具体的には言っていませんが，脅威ではありますね．
計算とは何かについて学ぶことができました．
ハノイの塔の問題についても頑張りたいです．
そして今日，
池口先生おすすめのお弁当屋さんに行きました．
お店の方もとても優しく，
ほかほかの唐揚げが美味しかったです．
またおすすめのお弁当屋さんがあったら教えてください．
そうですか．他はよく知らないですが，このお弁当屋さんは美味しいですね．
今日の授業ではコンピュータで行う計算とハノイの塔について学びました．
コンピュータでも時間のかかる計算の具体例を知ることができました．
池口神の推薦参考書であるWHAT CAN BE COMPUTED?を読んでみようと思います．
まだ，「コンピュータでも時間のかかる計算の具体例」は話していないですが， 参考書を読んでみると良いでしょう．
今回は計算とは何かについて扱い，
ハノイの塔を通していよいよアルゴリズムっぽい，
情報工学科っぽい内容に入りました．
本日の授業も面白かったです．
エアコンの温度制御について師が触れられたとき，
頭の中にPID制御という単語がよぎり，
ライントレースのゲイン調整に明け暮れた頃が思い出されました．
師はかつてコンピュータは自身をデバックできないと仰っていましたが，
こういった定数の調整も難しいのでしょうか？
コンピュータの任意のプログラムについて，そのバグを完全に検出することはできないということですが，
個別にトライしてバグを潰すことはできると思います．
四色定理はコンピュータにしか証明できないと聞いたことがあるのですが，
計算の手順が分かっているがコンピュータを使わないと証明ができないということでしょうか？また，
コンピュータでしか証明ができないのに，
それは証明されたと言えるのでしょうか？
コンピュータにしか照明できない，のではなくて，
まだ，コンピュータを用いた実験でしか証明できていないということですね．
今回も面白い授業ありがとうございました．
今回は計算について授業をやりました．
お釣りの計算は当たり前に引き算をしましたがほかに手順を考えていて，
驚きでした．
考えてみれば，
自分の行動が最善かなんてわかりません．
自分が最善の行動（思い付き）などがなければ様々なことができるAIを作ることはできないと思いました．
ハノイの塔は個人的には好きなので64枚挑戦してみたいと思いました．
64枚挑戦してもいいですが，大変だと思います．
今日の授業も楽しかったです！ハノイの塔を説明する時のイラストが，
とても上手く見やすかったです．
アメリカ人の引き算の計算の仕方に驚きました．
楽しかったのであれば良かったと思います．
今日も師の授業が楽しかったです．
コンピュータについて，
私は授業を受けるまでは何でもできるのではないかと考えていましたが，
実際にはできないことも多く，
さらに今回それが二種類あることが分かりました．
私は，
理論上コンピュータが計算できずに困っていることがどのようなことか興味があるので，
その具体例について調べてみたいと思いました．
以前，
積分とコンピュータの関連について師も言及されていたうえ，
今後微積の授業もあるので，
いったい何が高校範囲外で大学範囲内なのか，
計算不可能なもののうち，
理論上計算不可能なものは何か，
時間が膨大にかかってしまうものは何か，
といった視点を持って授業に臨みたいです．
また，
アメリカの話には驚いた．
平均的な中学生などがアメリカに転校すると，
数学に関して神童扱いされたような話を聞いたことがありましたが，
別角度から情報を教えてくださってとてもためになりました．
日本の高校数学のレベルはすごいのですよ．
私たちが普段何気なく行っている計算という作業は，
コンピューター上では私たちが出した指示に従い，
手順を踏んで行われることをこの講義で学んだ．
よろしいと思います．
春休みに家族で旅行に行きテスラをレンタルしたのですが，
走行中モニターに車の周りの様子をデフォルメされたものが映されていて，
走行レーンや対向車だけでなく道端の3角コーンまで反映されている上に対向車が大型車両か普通の車両か区別されていたり人間だけでなく犬もしっかりうつされていたりしてとてもおもしろかったです．
カメラから得た情報を処理して車両の大きさや位置をデータ化して3Dモデルに反映させているのかなと思ったのですが，
高速道路で車のスピードがかなり速くても概ね正確にラグも無く映像化されていて驚きました．
映像としてモニターにうつすのが必要かと言われると運転中気が散ってしまうかもしれないし正直いらないかもと思いますがロマンを感じて乗っていて楽しかったです．
今後の技術進歩に期待を持てました．
そうですね．確かにスピードが上がってきても画面にうつると危ないですね．
とても興味深い講義でした．
ハノイの塔，
とても面白いですね．
頑張って挑戦してみようと思います．
来週の授業も楽しみにしてます！
楽しみにしていてください．
計算について学びました．
計算には手順が必要であり，
コンピュータの計算は我々が定めた手順に従って動いていることを知りました．
現代ではチャットGPTがすごいと言われていますが，
元々は人間がすごかったのだと知り，
なんだか嬉しくなりました．
また，
先日J報工学概論でお勧めしてくださったお弁当屋さんに本日行き，
唐揚げ弁当をいただきました．
とてもおいしかったです．
先生の授業は面白く，
お笑いのセンスがあり，
食のセンスもある．
隙が見つかりません．
褒め方にも隙がないですね．
師の今回の授業で，
足し算を主体とした計算手順について知り，
とても面白いと思った．
人工知能も元は統計学と数学での計算でしかないので，
これからのためにとても重要な内容だと感じた．
色々と自分でも調べてみると良いと思います．
今まで，
「計算」というと結果を求めることだと考え，
計算結果の正しさのみに注目していたが，
情報工学においてはその手順も同じくらい（もしくはそれ以上に）重要であることが分かった．
計算時間を短縮するためには，
良い手順を探すことが必要だという話であったが，
同時に，
支障のない範囲で計算結果をごまかし，
計算量を減らすことも重要なのではないか考えた．
実際，
3Dゲームでは物理計算を簡略化することで高速化しているし，
頻繁に行われる計算をキャッシュしておくのも，
ある意味計算したとごまかしているようなものなのではないか．
このような，
いかに計算をごまかすかについて扱う学問もあるのだろうかと興味を持った．
そうですね．うまく計算する手立ても考えることは必要だと思います．
計算とはどのようなものであるかを具体例を踏まえながら，
理解することができた．
簡単なお釣りの計算でも細かく見ると，
一つ一つ手順があり，
ほかの作業に関しても手順があることを学ぶことができた．
今まで手順についてあまり意識しておらず，
情報工学を学ぶ上で，
良い手順と悪い手順を意識することは大切なことであることが分かった．
本日も楽しい抗議をありがとうございます．
抗議じゃなくて講義ですかね．いずれにしても楽しんでくれたようで良かったと思います．
今日の授業も面白かったです．
今日は師の授業を集中して聞くだけでなく，
師の黒板に書く漢字の省略の仕方に注目して授業を受けました．
私が特に好きな省略はごんべんの省略，
目部が含まれる漢字で1画減らすところ，
動と雑という字の勢いが好きです．
ありがとうございます．
今回の講義ではコンピュータにおける計算を学びました．
計算の手順を我々人間があらかじめ定めると説明されていた際に，
高校の情報の共通テストでプログラムの穴埋めをするという問題の非常に苦い思い出が脳裏をよぎりました．
私事は置いておきまして，
最近pythonでプログラミングをするときいかにプログラムを簡潔に書くことが大切か（修正するときに混乱しない，
他人に見せても容易に理解が得られる）実感します．
計算手順の合っているプログラムを書いたとしてもChat GPTに聞けばより簡潔なプログラムを提示され，
解説までつけてくれるのです．
師は「その問題に対して（悪い手順しか見つからないとして），
本当に良い手順はあるのだろうか？」と板書なされましたがこの疑問こそあるゆる学問に対して共通に言えることだと考えます．
今回も楽しい講義ありがとうございました．
次回も楽しみにしています．
プログラムですが，まずは間違いのないものを書けるということが大切ですよ．
あと，どのようなつもりでこのコードを記述したのか，それを，コメント文として
コード中に記述することです．
講義の中でお釣りの計算方法が2通り紹介されたが，
同じ手順を繰り返したり数の大小を比較するという点で，
後者の手順はコンピュータプログラム的な考え方ではないのかと思った．
前者にも数の大小比較，繰り返しはありますね．
最近ではコンピュータやAIが完璧で何でもできるものだと信じられすぎていると思っていたので，
コンピュータにも解けない問題があるということはしっかりと理解しておく必要があると感じた．
私は財布に入っている小銭の数を最小にしたい人なのですが，
コンビニで働いていた外国人に小銭を返されたことがあったので，
おつりの話はよく理解できた．
そうでしたか．色々とありますね．
計算をする際にさまざまな手段がある中から，
どうやってどれが最適解なのかを瞬時に選んでいるのか疑問に思った．
また，
コンピュータでは複雑な計算式でも人間が手計算で解いた方がコンピュータよりも速く解ける問題もあるのか気になった．
複雑なものであっても計算するのはコンピュータは早いのでは？ それを考えるのであれば，人間もいけるでしょう．
1つの計算に対して，
複数の手段があることは当たり前だけど新しくて面白かった．
ハノイについても深く考えて行きたい．
ぜひ考えてください．
今回の授業では計算と，
そのアルゴリズムについて学びました．
アルゴリズムを考える上では，
まず操作を一般化する必要があるということを考えると，
数学などの計算といったものは，
アルゴリズムを構築すること自体は可能ではあると思いますが，
私たちはその場その場で考えて行動を変えているところもあるので，
私たちの日頃の行動などの一般化は不可能なのではないかと思います．
その点においても，
やはりAIが人間を完全に再現するということは難しいのだと思いました．
そうですね．一般化は難しいですね．
最近アルゴリズムと計算量について勉強していたため，
タイムリーな内容で面白かったです．
現在多項式時間で解くことのできない問題も，
新たなアルゴリズムが見つかれば解けるようになるというのは，
未解決問題が身近に感じられて胸が躍ります．
池口陛下が再三仰せられているように，
量子アルゴリズムはそうしたNP問題を解決するための新たなアプローチとなりうるため，
最近興味が湧いてきたのですが，
試しにショアのアルゴリズムを調べてみたところ難しかったためもっと勉強する必要があると感じました．
ところで，
今日のコメント返信で少し気になったのですが，
WindowsもコマンドプロンプトでCUI的な使い方ができると思うのですが，
Unix系OSと何か違うのでしょうか．
できますが，レベルが違いますね．また，そもそも設計思想が違うので，全く違うと思います．
本講義内で，
計算には複数の手順があり，
計算を行うには手順が必要であるということを紹介していただいた．
コンピュータに解けない問題があると言われているが，
コンピュータの手順を人間が定めているので，
解けない問題があるのも納得である．
今日の講義も非常に面白かった．
人間が定めているから解けないということではないです．
人間が正しく動くように設計しても，矛盾が生じるということです．
減算や加算の計算について手順を考えながら解いたことがなかったので，
私たちが普段何も気にかけず解くことのできる問題もコンピュータには手順としての説明が必要なのだと改めて感じました．
話は変わりますが，
5月9日の情報工学概論に出席していたのですが，
授業の最後にモバイル出席を登録しようと思った時に既に時間外になっていて，
欠席になっています．
出席していたのを反映させるにはどうしたらいいですか．
コメントを出して，レポートを出したのであれば，大丈夫です．
計算の所要時間は手順によって変わる事があると言うのは手計算が出来る範囲で考えても当然だと思ったが，
これが現代の情報の世界であれば手順が違う事による処理の差は天文的な大きさになりそうだと感じた．
研究で計算処理を開始したが数時間待った後エラーでやり直しという事も起きるのだろうかと考えてしまった．
授業本編以外では，
課題2についてレポートに数式を書く機会がありそうに思えたが四則演算以外の表記方法に関する知識がほとんどないの為早めに調べておく必要性を感じた．
やり直しということはよくあります．
今日の師の講義も楽しかったです．
今日は計算について習いましたが，
人間の計算方法については記憶（暗記・経験則等）が大きな役割をしているなと思いました．
（例えば，怒涛の九九暗誦など．）
コンピュータも似たような操作はしないのでしょうか？
（お釣りの計算，特に釣り銭の選び方は計算ではなくパターン表から選ぶと聞きました．）
記憶装置からデータを取り出すよりも計算をした方が早いかもしれませんが，
計算が複雑なときはコンピュータも経験を活かせたらいいのになと思います．
実際にこのような仕組みは使われていますか？
単なる四則演算なので，使われていないと思います．
しかし，あらかじめ，出現するであろう計算結果を求めておいて，
表として持っておき，それを参照するという方法はよく使われます．
計算には必ず手順があり，
コンピュータは我々が定めた手順に沿って計算を行う．
そもそも手順が分からないとき，
もしくはその手順に莫大な時間がかかってしまうとき，
コンピュータは計算できない．
ということが分かりました．
質問ですが，
手順が分からないということに関して，
人間的な計算では導けるのに，
コンピュータでの手順が分からないということは割合的に多いのでしょうか？それとも人間が導けたものは，
ほとんど良い悪いに関わらず手順自体はほとんど表すことができるのでしょうか？
「そもそも手順が分からないとき」とありますが，
そのような話はしていないです．
今回の授業はコンピュータの計算について学びました．
計算においてよい手順を見つける法則などがあるのか，
又は経験がものをいうのかが気になった．
ハノイの党に関しては自分でしっかりやってみてどれくらいの程度で増加していくのか調べていこうと思った．
次回の授業も楽しみにしてます．
手順というのはある程度確立されているものなので，
みなさんが問題を解くときは，それを参照すれば良いと思います．
本日も池口氏の講義は面白かったです．
毎回，
授業冒頭の返答を楽しく拝聴させて頂いております．
人と同じようにコンピュータも手順に乗っ取って計算を行っているのに，
コンピュータには意思がないということで身体性の違いだなぁと感じます．
最近，
教養フォーラムの文化と思想にて，
コンピュータと人の意思について学びましたが，
出力を似せることで人の心を再現しようみたいな試みがあるそうですが，
それでもやっぱりコンピュータは無機物なので，
組成的に人とは違うなぁと思います．
でも，
赤子には意思があるのでしょうか．
我々人も学習を通じて自分には意思があると誤認しているようなものかもしれないとか少し思います．
氏はどのようにお考えでしょうか．
ご教授頂きたいです．
さぁ，どうでしょう．
今回の講義では計算量について学びました．
また，
講義内で公開鍵暗号についても言及していましたが，
個人的に暗号について興味があるので，
これからの講義が楽しみです．
暗号の入門については，次のセクションで話します．
今回の講義では，
コンピュータの計算についてやった．
今まではコンピュータは万能で何でもできると考えていたが，
実はそうではなく今のコンピュータでできないものや時間がかかりすぎるものがあると知れてよかった．
そうです．そこがポイントですね．
今回の授業では手順(アルゴリズム)について学んだ．
コンピュータを計算機ということから，
コンピュータは計算するだけであり人間が手順を与えることで初めて存在価値が生まれるんだなと解釈した．
プログラミングをやったことがあるが，
命令を書き出すより手順を考えるほうが大変だったなあと思いだした．
(関係ないですが習い事で柔道を挙げてらっしゃったのが柔道を長くやってた身としてちょっとうれしかったです)
そうですか．どれくらいやっていたのですか？
本日の講義では計算とは何かと計算の手順について学んだ．
コンピュータで問題を解く際には，
そもそもその問題が解けるのかどうかという課題がある．
解くことのできない問題の例として，
プログラムで自身のバグを排除することはできない，
というものがある．
他にも課題はあり，
現実的な時間で解けるのかというのはその1つである．
RSA暗号は巨大な数の素因数分解が現実的な時間ではできないことから高い信頼性がある．
しかし，
量子コンピュータの登場など計算能力の向上により，
その信頼性が崩れようとしている．
講義の本題とはずれるが，
RSA暗号に替わる信頼性の高い暗号化アルゴリズムはあるのだろうか．
無いのだとしたら，
登場し得るのだろうか．
RSA暗号に代わるものはたくさんあります．
第1回目でも話しましたが，楕円曲線暗号がその一例です．
AIがなんでも出来るということには賛成しがたいとおっしゃっていたが，
AIは自分で考えることが出来るのではなくこちらが定めた手順で計算をすると知って納得した．
賛成しがたいではなく，なんでもできるということはないと言いました．
ひとつの計算にもいろいろな考え方があるとわかった．
それをコンピュータで考える時，
よりよい手順を考えるべきということがわかった．
ハノイの塔，
興味深かった．
ハノイの塔，やってみましょう．
今回の講義では，
計算について学びました．
コンピュータを使った計算では手順を工夫することで，
かかる時間を短くすることが重要だとわかりました．
また，
ハノイの塔について一般項を求める前に自分で一度やってみようと思い8枚でやってみたのですが，
思っていたよりもよりも多くの手数が必要で時間がかかりました．
大変だと思います．でも自分でやるのは大切ですね．
今回の講義ではコンピュータにおける計算とは何かを学びました．
計算する事象は同じでも，
様々な手順で行われていることがわかりました．
また，
コンピュータは自ら手順を考え計算しているわけではなく，
あくまで人間が与えている手順だけをこなしているのだと知ることができました．
今日，
実際に池口教授のMacの使い方を見せていただき，
UNIX的な使い方とはどのようなことかが理解できました．
池口教授が，
Macを使っているがMacを使いたいのではなくUNIXだから使っているとおっしゃっていた意味がようやく理解できました．
私もMacを使っているのでUNIX的な使い方について調べてみようと思いました．
そうですね．ぜひUNIX的に使ってもらうと良いと思います．
今日は計算について学びました．
ハノイの塔の問題では，
久しぶりに受験数学のような問題でわくわくしました．
これからはコンピュータにまつわる面白い問題を解けると思うので楽しみです．
いろいろと面白い問題がありますね．
今日は，
計算の手順に関する問題とハノイの塔の導入を学びました．
日本以外の国では，
おつりを計算する手順がそれぞれちがうために，
おつりをまとめたいという考え方がないことは初めて知りました．
いつもおもしろい講義をありがとうございます．
また，
先生がコメントを読む時間でコマンドを使用しているのを見て，
とてもかっこよく見える使い方だなと思い，
自分も使えるようになりたいなと感じました．
色々と使えるようになってもらうと良いと思います．
今日も面白くて分かりやすい講義をありがとうございました．
今日の講義でコンピュータは自分で考えることはなく，
予め決めた手順に従うと聞きました．
私は，
汎用人工知能や自律型AIエージェントツールなど自ら思考する，
外部からの命令がなくても自律的に行動するAIは実現しつつあると思っていましたが，
我々が定めた手順に従うという範囲から出ることは不可能なのでしょうか？また，
その必要があるのかなど教えて頂きたいです．
自律的に行動するとは，どのように行動することなのか，ということは与えていると思います．
質問です．
今日の冒頭で先生はコマンドで操作するという理由でUNIXを使っていると聞きましたが，
あまり詳しくはないのですがWindowsのターミナルでコマンドで操作できないのでしょうか？
回答です．
できます．最近はPowershellというのがWindowsでもありますね．
今回の授業でますますプログラミング言語を学びたいと思いました．
質問なのですが初めから基礎となるC言語を学ぶか応用(？)的なPythonを学ぶかどちらが良いですか？(応用は基礎(≒全体)の一部を改めたものだと思っています．)
すでに伝えていると思いますが，
どちらかではなくて，
両方できるのが良いのでは？
情報なんだから．
中学生ぐらいの時にハノイの塔の式を教えてもらってしまっていたから，
実験の後すぐに推測を立てて数学的帰納法でとけるのが先生の授業の面白いところをつぶしてしまっている気がして悲しかった．
ほかの手順での説き方を探していきたい．
私の講義 (授業ではない) の面白さはその先にあります．
コンピュータは我々の手順が与えられてそれに従っていると理解しました．
ハノイの塔の移動回数がどのくらい多いのか気になったので次回が楽しみです．
自分でも考えてみてください．
今回の授業を聞いてこれからはパイソンとC言語の両方を使えるように取り組みたいと考えました．
また，
言語を扱うだけでなくプログラムの構造や仕組みについても理解を深めたいです．
また，
車の話題が上がっていましたが，
個人的にマニュアル車で運転をするのが好きなのでACCなどの自動運転の普及によってMT車が減っていくのが少し残念です．
他の言語もやってみましょう．また，シェルスクリプトも書けるようになりましょう．
車の運転が好きなのはよいですが，認識が間違っていますね．
ACCの話をしましたが，これは私の車の話で，そして，私の車は，マニュアルトランスミッションです．
もう一つ伝えると，(マイルド)ハイブリッドです．
おつり計算の手順２が印象的でした．
なんでこんな回りくどいことするのだろうかと一は思っていましたが，
結果的には作業回数が手順1が４回で手順２は２回で半分になっているのが意外でした．
またハノイの塔の問題については，
試しに４枚で実験してみたところ，
一番大きい盤を移動し終えれば続きは３枚の場合になることに気づき，
漸化式になるということの本質をつかみました．
おー，素晴らしい．その通りです．
次回，答を説明してもらいましょう．よろしくお願いします．
今日も面白い授業をありがとうございました．
スーパーコンピュータが莫大な時間をかけても解ききれない計算があるというのはワクワクします．
人類の科学技術の発展は目を見張るものだけれど，
数学という学問の深さにも感動します．
そうですね．数学は深いです．
今回の授業では，
様々な具体例のおかげで計算に複数の手順が存在していることを実感できました．
お釣りの計算の簡単な例では，
筆算しか思いつかず，
自分の視野の狭さを感じたので，
精進します．
手順2について，
米国には引き算ができない人が多いと聞いて驚きましたが，
料理をする際，
調理手順通りにやろうとして失敗する自分は驚いてもいられないと思いました．
また，
コンピュータが問題を解くための手順が存在していない問題があるというのは非常にそそられます．
計算理論について詳しく学ぶのが楽しみになりました．
なるほど，料理の話については賛同します．
難しいですよね．料理は．
今日の講義の，
単なる減算にも計算方法が色々あるということに驚いた．
しかし，
思い返してみると，
高校の情報の授業で，
コンピュータの内部での減算は補数表現を用いると学んだが，
それも一つの計算方法であり，
今まで学んだ内容がつながったような気がした．
確かにコンピュータの中では，負の数を用いる際に2の補数を用いますが，
それとは違います．これは我々が扱う整数をビット数が限られた2進数の世界で
どのように表現するということで，計算の手順とは違うのです．
コンピュータは人間が設定した手順が必要だったり，
必ずしもよりよい手順を選択できるわけでわないとわかった．
複雑な問題では設定した人間の力量が重要だと思った．
確かに力量は必要です．