人と会話するのが苦手です

多分、僕と通話したり会って話したことある人はご存知だと思いますが、僕は言葉を噛みやすいというか吃りやすいです。例えば「シリンダー」と発音したい時に「(息が掠れた音がする)...シリンダー」と単語の最初の音を発音するのに時間がかあったり、「おだん」と発音したい時に「お、お、おだん」と 単語の最初の音を何度も繰り返すことがあります。このような言葉を円滑に話せない障害は吃音症と呼ばれていて、恐らく僕もこれに分類されると考えています。


吃音症 - アンサイクロペディア

吃音症の概要に関してはアンサイクロペディアの方がわかりやすいと思っています。


分類としては連声型と無声型の両方の症状を持っていて、昔は伸発も持っていた記憶がありますが今は症状に現れません。


僕が滑舌が悪いと自覚し始めたのは高校1年生になって新しい環境で自己紹介をする時でした。自分の名字の最初の音や、その頃陸上部に入部しようと考えていたのでそのことを告げるための「陸上」の「り」が発音しづらいと感じました。でもその時はあまり深く考えず過ごしました。
次に僕が滑舌が悪いと自覚したのは吃音症という病気を知った高校2年生の時でした。Twitterで吃音と言う単語が目につき調べてみるとまさに自分が体験してきたことがネットに転がっていて驚いた記憶があります。この頃から人と会話をするのがつらく感じるようになりました。
自覚し始めたのは高校の頃ですが、この病気の症状が出始めたのは小学校が同じだった友達に「まだ滑舌が悪いの治ってないのか」と言われたことがあるので小学校の頃からだと考えられます。小学校に上る前の頃に母親の事を「おーーーかあさん」呼んで家族に笑われた記憶があるので、もしかしたら言葉を話せるようになった頃からあったのかもしれません。

また独り言なら吃らないみたいなことをたまに聞きますが僕には当てはまらないようです。なぜなら最近独り言を録音するようになったのですがその時にも言葉をうまく発音出来ないなあと感じることがあります。それでも人と会話してる時みたいに文節単位で吃ることはないので、ある程度は軽減されるようです。


吃音症を持っている人の会話の特徴として言い換えがあります。これは言葉を話していてると事前に自分が発音できない単語がわかるので、それを自分が発音できる単語に言い換えることです。例えば「人」を「人間」や「(通話)している」を「(通話)やっている」などに言い換えます。これを使えばある程度の長さの文章を相手に伝えることが出来るのですが、長い文章となると言い換えを多用した結果意味の通らない文章となって相手に理解されないばかりでなく自分で何を言っているのかわからなくなるので、話している最中に自分で会話を中断することがあります。高校の頃部活の先輩にこれをしてしまって怒られたことがあります。

また言い換えの出来ない固有名詞などはどうしても回避することができません。上に書いたように僕の場合は名字やHNの最初の音が発音できないため、自己紹介がとても苦手です。大学で知り合いを作るのは大変でした。今でも新しい人と会話するには自分の名前を名乗らないといけないので、新しい人と話そうと思いません。

他の特徴として随伴運動という、喋る時に身体が不自然な動きをするものがあります。僕の場合は握りこぶしを口元へ持っていくことや手で胸の辺りを叩くことがこれに当たるみたいです。実際にこうすることで次の言葉が出やすくなるわけでもないと思うんですが、沈黙による間が嫌だったり言葉が出ないことによる焦りからこうしてしまいます。


こんな症状を持っているため会話の掛け合いには参加できないし、盛り上がっている会話に入って単語を発音できないために盛り上がりに水を差すのが怖くて会話に入ろうとしません。自覚しているのにオフ会に出たりホイホイ人と会ったりしているあたり歩く地雷だなあと時々思います。

まあ、周りの人からすると頑張って話しているなあ程度にしか見られないだろうなあと最近思うようになりました。


就活の面接で失敗する未来しか見えない。悲しい。

AIメモ2

[pdf]反復深化探索に基く協力詰将棋の解法


通常の詰将棋は先手後手共に最善手を打つのに対して、協力詰めの後手は最悪(先手にとっての最善)手を打つ詰将棋。通常の詰将棋はAND/OR木の探索問題として定式化できるのに対して、協力詰めはOR木の探索問題として定式化できる。


協力詰めの特性上、同じ局面で手数が異なる場合は手数が少ないほうが優秀であるため、反復深化深さ優先探索を行いながら置換表に局面を登録していく。こうすると置換表には手数の少ない局面から登録されることになり、ある局面が置換表に登録済みならそれを再利用すれば良い。


あるノードが確定局面とは、そのノードが葉であるか子ノード全てが確定局面であることである。また、確定局面を根とする部分木を考えると、その部分木は一度探索され置換表に記憶されている。しかし置換表を用いた枝刈りの特性上、確定局面を根とする部分木は根を除いて探索されることがない。他の探索で参照される可能性はあるが、ある程度雑に扱う(上書きを許す)ことでメモリの有効利用に繋がる。


反復深化と置換表は相性いいって聞くんだけど、どうも理解できない

AIメモ1

[pdf]麻雀の牌譜からの打ち手評価関数の学習

「麻雀 評価関数」でググると一番上に出てくるやつ。麻雀知らない頃に一度読んで内容理解できず諦めた経験がある

内容は、ツモ局面と鳴き局面において知り得る情報だけを用いて、ニューラルネットワークを使用した評価関数で自分の利益を最大にするように手を打つ。実質的に深さ1のminmaxと変わらない。

ある合法手と牌譜中で実際に打たれた手の一致度をシグモイド関数で表して、その総和が小さくなるように評価関数のパラメータを調整する。シグモイド関数を使うのはx=0付近で傾きが大きいからとか。

カン、リーチ、上がりの基準をそれっぽい風に決めて実際にネットの麻雀サイトで174試合打たせると下位13％程度。役考慮してないし仕方ないよねって結論