山口行治（やまぐち・ゆきはる）
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。ロンドン大学St.George’s Hospital Medical SchoolでPh.D取得（薬理学）。東京大学教養学部基礎科学科卒業。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
◆制作ノート
英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなの機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。前稿では、新たに第4章「機械学習との共存・共生・共進化－まばらでゆらぐ多様性」を書き始めた。生態系が「まばら」であること、すなわち、生態系における共存・共生・共進化は、まばら（スパース）な関係によって非線形な複雑系が安定化しているという、データ論として都合のよい入り口を見つけた。データの世界は、ランダムな数の分布に意味がある世界だ。数学では、確率は実数によって定義されていても、コンピューターは、整数の疑似乱数しか作ることができない。疑似乱数であっても、ランダム行列にして、固有値(eigenvalue)分解すれば、実数（場合によって複素数）の世界に戻るので不思議だ。もちろん、コンピューターで計算しうる固有値は、整数でしかないけれども。こういう意味不明な話も、量子コンピューターでは、複素数の世界を実際に計算できてしまうので、本当に意味不明になる。「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」は途中の画像以降なので、制作ノートに相当する前半部分は、飛ばし読みしてください。 記事全文>>
