朝少し早く起きて，昨日から予定していた ”adapter modules” に関しての調査を始めていた． すでに読んだ論文であったが，BERT に応用した論文 をメモをとりながら読み直している． 朝食後はいつも通り散歩した．昨日から引き続き雲ひとつない晴天で気持ちよく歩けたし，途中でラジコン紙飛行機を巧みに飛ばしているおっさんを見れたのは楽しかったが，家に着く直前にハツカネズミ？の死体を見てしまってテンションガタ落ちした． ちなみに散歩中に聞いていた ai2 による podcast の言語と脳の関係のエピソード は面白かった．脳の電磁波？のスキャンを調べてみたところ，lstm の単語表現と似た形で脳も擬似単語を表現しているっぽいってことがわかった論文の話をしていて，「まさか」とは思ったが非常に興味深い．論文もちゃんと読んでみよう．

通常通り 10 am から仕事を始めて，昼には最近ハマっているチーズを削るところから作るカルボナーラを食べた．もうだいぶ調理にも慣れたもんでレシピを確認せずにサクサクと作れるようになってきた．

e-learning アワード受賞企業リスト なるものを見た．学習・勉強の役に立つソフトウェアがたくさん並んでいるのだが，AI を活用しているものが多いことがすぐにわかる． 個別にちゃんと見たわけではないのだが，データをうまく活用して個人の進度にあった学習を提供しようとしているものが主であると予想する． これに関して少し思うところがあるのだが，今の日本の教育に関して足りていないのはそこではない気がする． 都会とは差がついているのかもしれないが，田舎であっても最低限必要な義務教育は受けることができ，世界最高水準とは言わないがそこそこ勉強していれば他の先進国に行ってもある程度戦うことができる知識を身につけることができると思う． そう考えると，その教育を AI を使って最適化するのは便利かもしれないが，日本として早急に扱うべき問題ではない気がする． 自分は，むしろ逆にもっと人間味のある教育が今の日本には必要とされていると，少なくとも自分が中高生の時には必要としていたと今になって思う． これに関しては長くなりそうなので，別エントリで少し詳しく書こうと思う．

バイトを 6 pm に終了してからはそのままそこで勉強会を開催．機械学習の応用（アプリケーション）例の話を例にクラスタリングの話を少しした． いわゆる大規模なデータを使った機械学習をできる企業やサービスは限られているが，データを賢く使う，という意味ではサービスの規模等はあまり関係なくまだまだチャンスはあるので「データが足りません」という理由で利用を諦めることはあまりしたくない． むしろそのような制限のあるプロジェクトでいかにうまくやりくりするかを考えるのが楽しい時の方が多い．