Japan Blue & Saxe Blue

たまにはちょっとまじめな話。

ここ最近、TOEICを定期的に受けています。
最近といっても、半年足らずですが。。。orz

英語は、中学生のときから一番嫌いな教科で、そのまま○十年放置していたわけですが、このまま終わってはいかんよなぁ、と思い、きっかけづくりのために昨年９月に受けました。

気づいたのは、集中力を保たせるのが大変だということ。
２時間の試験を集中して受けるのは簡単ではないです。ドラゴン桜の生徒たちをはじめ受験生は、偉いです。昔は私も受験生だったのですが。。。

iPODで英語のPodCastを聴くようにしている以外は勉強してませんが、継続は力なりということで、今日もスキーに行かずに受験。いつか、その気になって勉強して、900点オーバーしないかな〜〜〜〜〜〜。いまの辺りからは、のびがサチるみたいだから、3年計画ぐらいかな。

ポイントはヒアリングとSection 5の文法・語法。ヒアリングは色々聴きまくるしかないかな。

昨年、渡辺竜王とコンピュータ将棋ソフトのボナンザが対局しましたが、渡辺竜王とボナンザの作者である保木さんによる本が出ていました。

ボナンザVS勝負脳―最強将棋ソフトは人間を超えるか (角川oneテーマ21 C 136) (2007/08) 保木 邦仁、渡辺 明 他 商品詳細を見る

渡辺竜王が指摘されているように、これまでの将棋ソフトは、作者の先験的な知識がソフトに「埋め込まれている」ことが弱点になっていた。どちらかというと、「これはやってはいけない」と教え込まれていた。負の（強化）学習。

一方、ボナンザは作者がさほど先験的知識を持ち合わせていないが故に、主に過去の棋譜からの学習に依存しているのが特徴で、「こうすればよい」と教え込まれていた。正の（強化）学習。

広い状態空間を正例から、事例から固めていくのか、あるいは負例から、先験的な知識から固めていくかという、人工知能を作るときの問題になるわけですが、大量に事例が準備できるのなら、ボナンザのように正例から、事例ベースで学習していくというのがよいのかもしれませんね。

機械学習が役に立った事例として、注目したい事例です。

11月に亜細亜大学で受けたTOEICの結果が電子的に返ってきました。
9月の結果よりも順調にアップ！ といっても、9月以後何をやったというわけではないのですが。。。前回はヒアリング時にマークをミスってリーディングの時間に5分ぐらい食い込んだのがいけなかっただけか。

強いてあげれば、Podcastで通勤の間に英語のプログラムを聞くようにはしているかな。といっても、本を読みながらだったりとか、完全に「ながら」ですが。

大台を超えたので、次は目標９００点。ここからがちょっと壁がありそうですが。
ヒアリングの応答問題とリーディングの文法問題がひじょーに弱いので、そのあたりを改善すれば、近づけるかな。最近はJapan Times Weeklyもあんまり読めてないので、気合を入れなおして読むことにしよう。

成功体験で、ちょっと正のフィードバックループに入れたような気が。