ui takashi

経済学を教えたり研究したりしてます．

[ui takashi @uitakashi]

https://t.co/k2D5d8jrvu

[Yuzo Maruyama @umaruyama]

今野浩先生，OR学会機関誌（無料で閲覧可能）での「会長随想」の連載が本の元になったかもしれません。画像はVol.49 No.7より。
https://t.co/zNxrIvCtqr

[ui takashi @uitakashi]

なにしろ70年代，80年代のことなので...

[中島大輔 @D_N_1975]

多分この一連のツイートに出て来る統計学輪講というのは東大のものだと想像するのですが、当時の東大経済学部のミクロ系の先生方の雰囲気とあまりに異なっていて　?!?!?!　となっています。経済学部の統計の先生方の文化はだいぶ違ったものだったですね。

[ui takashi @uitakashi]

当時の著者の見立てが適切かどうかはわかりません．また経済学のカルチャーにもよいところがたくさんあり，世界的な日本人経済学者も大幅に増えました．そこでさらに，今野先生のいう工学部カルチャーのよい部分も取り入れたら….自戒もこめて

[ui takashi @uitakashi]

経済学部のカルチャーについて，理系院生時代に私が感じたのと同じことが，同じ学科OBの今野浩先生の本『金融工学の挑戦』（中公新書，2000）に載っているので，要約して紹介します．統計系の人の話なのでちょっと違うかもしれませんが．

[中島大輔 @D_N_1975]

最近、経済学者のコミュニケーションスタイルについてちょっと話題になったようです。学者世界の中でさえも、経済学者は攻撃的、うっかりすると無礼だと取られるようですが、それに関してちょっと思うところを書いてみました。

https://t.co/MhyMQ4RWXk

[ui takashi @uitakashi]

著者はいいます．「経済学部の先生は，工学部の教育は生ぬるいと批判するだろう．しかし結果は自ずと明らかである」と．日本の工学は世界的に高水準なのに，経済学は….というのが2000年時点の著者の見立てです．

[ui takashi @uitakashi]

ミクロ経済学には優れたWeb教材がたくさんありますが、授業で使いやすい形にするため、生成AIで自作しています。以下は、エッジワース・ボックスができる過程を見せる教材です。
https://t.co/g1GsYgMW0j
自作教材、作ってみたいアイデアなど、このタグで共有しませんか？

#経済学教材

[篠原遊戯重工@ゲムマ2026秋 土-L016 @yshino271]

以前私が考案した、グーとパーだけで行うじゃんけん（通称：篠原じゃんけん、よくばりじゃんけん、など）を分析した論文が、The Japanese Economic Review（日本経済学会の学術誌）に掲載されました！
これからは「他の人が経験したことのない出来事は？」と聞かれたら、「自分が考案したじゃんけんが論文になったこと」と答えようと思います。

SpringerLink
https://t.co/ngfsG10miE

arXiv
https://t.co/QcnE1ojAmN

このジャンケンの詳細はこちらの記事が詳しいです。
https://t.co/HkyA2pxTXS

[ui takashi @uitakashi]

podcastで宇多丸さんにメール読まれた！
https://t.co/jjXt2CSQoi

[ui takashi @uitakashi]

ノーベル賞が見逃したAI研究者、甘利俊一氏「ヒントンはよく粘った」 https://t.co/C60XFKWhKQ

[理化学研究所（理研） @RIKEN_JP]

2024年ノーベル物理学賞について甘利 俊一 栄誉研究員・元脳科学総合研究センター長からのコメント

https://t.co/E6CIVR6UDV

#科学道

[Jürgen Schmidhuber @SchmidhuberAI]

The #NobelPrizeinPhysics2024 for Hopfield & Hinton rewards plagiarism and incorrect attribution in computer science. It's mostly about Amari's "Hopfield network" and the "Boltzmann Machine."

1. The Lenz-Ising recurrent architecture with neuron-like elements was published in 1925 [L20][I24][I25]. In 1972, Shun-Ichi Amari made it adaptive such that it could learn to associate input patterns with output patterns by changing its connection weights [AMH1]. However, Amari is only briefly cited in the "Scientific Background to the Nobel Prize in Physics 2024." Unfortunately, Amari's net was later called the "Hopfield network." Hopfield republished it 10 years later [AMH2], without citing Amari, not even in later papers.

2. The related Boltzmann Machine paper by Ackley, Hinton, and Sejnowski (1985) [BM] was about learning internal representations in hidden units of neural networks (NNs) [S20]. It didn't cite the first working algorithm for deep learning of internal representations by Ivakhnenko & Lapa (Ukraine, 1965)[DEEP1-2][HIN]. It didn't cite Amari's separate work (1967-68)[GD1-2] on learning internal representations in deep NNs end-to-end through stochastic gradient descent (SGD). Not even the later surveys by the authors [S20][DL3][DLP] nor the "Scientific Background to the Nobel Prize in Physics 2024" mention these origins of deep learning. ([BM] also did not cite relevant prior work by Sherrington & Kirkpatrick [SK75] & Glauber [G63].)

3. The Nobel Committee also lauds Hinton et al.'s 2006 method for layer-wise pretraining of deep NNs (2006) [UN4]. However, this work neither cited the original layer-wise training of deep NNs by Ivakhnenko & Lapa (1965)[DEEP1-2] nor the original work on unsupervised pretraining of deep NNs (1991) [UN0-1][DLP].

4. The "Popular information" says: “At the end of the 1960s, some discouraging theoretical results caused many researchers to suspect that these neural networks would never be of any real use." However, deep learning research was obviously alive and kicking in the 1960s-70s, especially outside of the Anglosphere [DEEP1-2][GD1-3][CNN1][DL1-2][DLP][DLH].

5. Many additional cases of plagiarism and incorrect attribution can be found in the following reference [DLP], which also contains the other references above. One can start with Sec. 3:

[DLP] J. Schmidhuber (2023). How 3 Turing awardees republished key methods and ideas whose creators they failed to credit. Technical Report IDSIA-23-23, Swiss AI Lab IDSIA, 14 Dec 2023. https://t.co/Nz0fjc6kyx

See also the following reference [DLH] for a history of the field:

[DLH] J. Schmidhuber (2022). Annotated History of Modern AI and Deep Learning. Technical Report IDSIA-22-22, IDSIA, Lugano, Switzerland, 2022. Preprint arXiv:2212.11279. https://t.co/Ys0dw5hkF4 (This extends the 2015 award-winning survey https://t.co/7goTtI5Uwv)

[R. Maruyama @rmaruy]

祝Hopfield氏ノーベル賞受賞！　ここで甘利先生の本を見ると…
「ホップフィールドの考えたモデル自体は私がその10年ほど前に提案したものとまったく同じだったので、これを「ホップフィールド－甘利のモデル」と呼ぶ人もアメリカにいたが…その声はかき消されてしまった。」『脳・心・人工知能』

[いかり(泉) @bebebeBayes]

ヒントンとホップフィールドのノーベル賞受賞、Schmidhuberがまた文句言いそう。

[ui takashi @uitakashi]

「さすがホップフィールド」と人々をうならせたのは、このモデル を物理学と結びつけて見せた点です。　 — 甘利俊一『ニューロコンピューター』（1991年、130頁、読売科学選書 37）より引用 https://t.co/njYpzjIp9e #Amazon via
@Amazon

[ui takashi @uitakashi]

For those familiar with game theory but unfamiliar with the Hopfield network, this might be a starting point...

[ui takashi @uitakashi]

Hopfield network has influenced game theory, inspiring my own research on potential games.

https://t.co/8Alnky7XCc
https://t.co/ImBIdyGbjL

[ui takashi @uitakashi]

Hopfield network has influenced game theory, inspiring my own research on potential games.

https://t.co/8Alnky7XCc
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[The Nobel Prize @NobelPrize]

BREAKING NEWS
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2024 #NobelPrize in Physics to John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton “for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks.”

[ui takashi @uitakashi]

中園先生の日経の連載「予想や見通しで物価は動く」にも関連する論考として「予想に働きかける政策をゲーム理論で考える」というエッセイを書きました．以前にもDP版についてツィートしましたが，以下は完成版になります．https://t.co/MEQOYLi0Wt

[シラカワスキー @shirakawa_love]

なんだー、今まで意図的に話題を避けてたのかー、誤解してたよメンゴメンゴと思って読み進めたが……
https://t.co/prxsqMbXf9