• そのほかのサンプル動画
  サンプルコードはsteveとpython両方付属してます。
  面白そうなので、しばらくサンプルコードを読んだりして遊ぼうかと思います。

メモ

• 静止画のスクリーンショットや、mpegによる動画の保存が可能

その他の感想

Pythonでフォントのアウトラインデータを取得して遊ぼうかと、TrueTypeフォントを扱うライブラリ FreeType2について調べてて偶然知りました。
（結局、そっちは挫折、というか、NodoBoxやBlenderを使うのが楽っぽいです。）

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商業アニメにおいても、絵の完成度よりも動きのリアリズムを追求する、って方向性があります。　（具体的にはジブリ作品とか）

昔見たTVドラマ「Xファイル」のメイキングでは、蜂の群れのCGのシーンで、最初はリアルな蜂のモデルを使ったのですが、むしろ、リアルな動きで、ただの球を飛ばしたほうがホンモノっぽかった、とのこと。

作成したA-Lifeの動きをBVHデータなどでエクスポートできたり、他のCGにデータを持っていけると楽しいかも。
（人工生命の挙動を記述するためのPythonスクリプト中に、データの保存機能を書き加えてやれば、割と簡単にできそうです）

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ローポリの生物っぽい何かが動いてるのを見ると、なんだか、昔　ゲームキューブで発売されてたゲーム「動物番長」を思い出します。

• 動物番長

マインドマップは、グラフ理論で言うところの「木構造（ツリー構造）」と同様となっています。

• 根っこがひとつで
• そこから幹や枝が生えていく。
• 分岐した枝同士は繋がっていない。

（ここでは、話の都合上、あえて違いについては、目をつむることにします。）

さて、マインドマップｊには、節目ごとに単語（トピック、ノード）が一つ乗っています。これをもとにスピーチをすると考えた場合、

• マインドマップは木構造
  どんどん分岐していく
• スピーチは、頭から始めて終わりまで話す
  一次元の構造　（一次元のリスト、タイムライン）

という構造の違いがあります。

ここでは、話の内容ではなく、この構造のみに注目し、　機械的に　構造を変換する方法を考えてみます。
（映画などの物語のアイディアを作品に落とし込んでいくときも同様の作業となるはずです。）

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すると、

• マインドマップの枝は、まずは無視することにして
  (無いものとして考える)
• スピーチの中に登場する順にトピックを結んでいく
• 各トピックは一度だけ通る
• なるべく　『近い距離』のトピック同士をつなぐように線を書いていく
  （話の飛躍を少なく）
• 全体を一筆書きに
  スピーチは一次元のリストだから
• 一筆書きの長さがなるべく短くなるように
  （スピーチは、ある程度 短いほうが喜ばれるから）
• 終着点は、最初のトピックにもどってくる。
  （話の頭に戻る。　伏線の回収　）

という、いわゆる、『巡回セールスマン問題』になります。

• 巡回セールスマン問題（ウィキペディア）

スピーチの場合は、かならずしも、スタート地点に戻ってくる必要はありませんが。

詳しくはひとつ前の記事で触れた「最短経路の本」を。

他には、

• マインドマップの枝で繋がっているトピック間の距離は、繋がっていない同士よりも近くなるようにスコアリングする
• トピックのつながりに方向を持たせる

などのヒューリスティックな評価法を導入していくとよいかも

えっと、バカみたいな思いつきですが、うまくプログラムに落とし込んでいけば、マインドマップをスピーチに変換するプログラムなんてのは、作ることは可能かも、と思いました。
私は作れませんが。

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番組中では、マインドマップの真ん中から周囲へと順に読んでスピーチを組み立てていくようなイメージでした。
きちんと頭の中でまとまってる人の場合、自然と読みやすいマインドマップになる（はず）なので、そんなプログラムは要らないのかも（汗

映画のストーリーラインなどの場合は、トリッキーな繋がりのほうが面白くなる、、、場合もあるかも？

• ダウンロードはこちらから
• Support Vector Machine って，なに？
• LIBSVMの使いかたまとめ – k.kinukawa(momo_dev)の日記
• Support Vector Machine が気になる
• サポートベクターマシン入門

Zinnia: 機械学習ベースのポータブルな手書き文字認識エンジン

• 日本語にも対応した手書き文字認識エンジン「Zinnia」

SVMの使用例。マウスの軌跡を渡してやると文字として認識。
Pythonからも使えるとのこと。

彼女に至る文脈

この「～サイボーグ」は「猟奇的～」とはストーリー上のつながりが無い単体の作品、ストーリーの流れはゆったりしており、判りやすく撮られています。

タイトルを最初に聞いたときは「最終兵器彼女」的な話かな～～？と思いきや、「猟奇的な彼女」＋「ターミネーター2」でした。
物語も、綾瀬はるか演じるヒロイン（アンドロイド）のキャラクターも、エヴァンゲリオンの影響大。
劇中にも、これでもかというぐらい目立つところで、エヴァンゲリオン的なモノが何度も配置されております。

「猟奇的～」からの流れを見るに、「彼女」三部作のようなキャラクターが監督の好みなんでしょうか？
（今回はルックスは綾波レイ、性格はレイとアスカを足したようなキャラクターとなっていました）

でも、その涙、その微笑、その勇気は・・・愛なのか、プログラムなのか。

ググる:哲学的ゾンビ という言葉があります。　つまり　人間そっくりなロボットが居て、人間そっくりに振舞うとしたら、そこに心が有るのか無いのか、、、また、それはどうやって判定するのか。。。という一連の問題に関する用語。

映画の主人公は綾瀬はるか演じる「彼女」を好きになるのだけれども、彼女に心があるのか無いのか判らずに苦悩します。「好きな人の気持ちがよく判らなくて苦しい～」なんてのは昔からドラマの定番ですし、エヴァでも逆の問題「心が有っても見た目だけじゃ判らない」が何度も登場しますけれども。
（綾波レイが無表情だからといって、感情が無いわけじゃない、とか。）

相手が人間であっても、他人の心は判らないのだから、「彼女」がアンドロイドであるかどうか、というのは実のところは本筋には無関係、なのかも。
（映画版「猟奇的な～」も、そういう話ですし）
でも、劇中において、アンドロイドである「彼女」に心が有るのか無いのか、どっちなんだろう？って考えながらみると、ちょっと面白いかもです。

(一段落削除)

人間とロボットの愛……「結末は──恋人にも秘密です」

なので書きませんけれども、私の中においても賛否両論な結末でした。

映画が終わったとき、観客席から「最後のところ、意味がわかんなかった」　と言ってる人がいました。
冒頭に書いた「くだらないけど、見終わってすっきりする清涼飲料のような映画」という言葉の意味合いが、人によっては判りにくい、と思うので説明。。。したいのですけれども、そうすると結末に言及せざるを得ないので割愛。（残念）

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目についた感想いくつか

• 『僕の彼女はサイボーグ』2008・6・1に観ました(映画と秋葉原と日記)
• [[社内試写会『僕の彼女はサイボーグ』(trivialities & realities):]]
• 『僕の彼女はサイボーグ』採点不能（100点満点中）(超映画批評)

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記事 写真いろいろ

• サイボーグ・綾瀬はるか「殴るのは楽しかった」(Variety)
• 力には自信があります！？　俳優　綾瀬はるかさん(西日本新聞)
• 「日本女優が弱いと思われたくない」 綾瀬はるか「女優魂」披露
• ITmedia
• 小出恵介「今度は海外の俳優さんと絡んでみたい」
• マイコミジャーナル

「フレーム問題」とは

フレームとは額縁のこと

"人工知能における重要な難問の一つで、有限の情報処理能力しかないロボットには、現実に起こりうる問題全てに対処することができないことを示すものである。
　
ウィキペディア フレーム問題

• What’s AI フレーム問題
  イラスト入りの説明

（特定の局面で）なぜ人は人工知能化するのか – pikarrr のブログ

この記事が面白かった

• その2
• その3

生物はどのように、フレーム問題を回避するのか？

"そこで、昆虫からヒントを得たっていうサブサンプションという考えが出てきたんですよね。昆虫の小さい体にそんなに知識が持てるわけがないですけど、結果としてはちゃんと対応している。
　
バンダイロボット研究所　人工知能の基礎の基礎

ほかに遺伝的アルゴリズムなどの説明。

実は、人間が自由意志だと思っているモノは、自らの行動に後付で合理的説明を加えているだけだ、という考え方もあるようです。

"研究では被験者が自分の意思を意識する前に、どちらの手でボタンを押すかはすでに意識下で決断が下されている、としています。
　
脳活動を測定すると、意思決定を下す7秒前にその決断を予測できる？

"Libet は、被験者の脳の活動が、意識的に動作を決定するおおよそ1/3秒前に開始したことを発見した。
　
自由意志 ~脳科学(ウィキペディア)

笑うから面白い？面白いから笑う？

"以前、飛行機の機内放送でたまたま聞いた落語で、桂枝雀さん（故人）が言っていた。「落語家が何か面白いことを言ったら笑ってやろうというのは間違った態度ですよ。面白いから笑うんじゃなくて、アハハと笑っているうちに何だか知らず面白くなってくる。そういうようなものなんですよ」。
　
マネックス 松本 大氏

SF的な解決方法　

ノイマン型コンピューター的　（チューリングマシン的）に考えるからフレーム問題が起きるのであって、量子コンピューターなら、かなりフレームを大きくとっても大丈夫なんじゃない？とか。

ペンローズは脳みそは　量子効果によって考えている、という本を出してますが、他の学者さんたちは否定的なようです。

フレーム×社会派×セカイ系

で、創作における世界設定とは、AIにおけるフレーム問題の解決に近いと思います。

• 「大きな物語」
• 「大文字の社会」
• セカイ系

たとえば。。。映画の中で手に持ったリンゴを手放したら、当然、床に落ちる。
もしも、リンゴが天に向かって昇っていったら、ファンタジックな感じになります。

映画は長くてもせいぜい2時間程度（４時間の映画作っちゃう人もいるようですが）
なので、カメラに映っていないところは観客が想像で補いながら見ています。
社会派の作品である、偉いテーマを扱った作品である、ということも作品の評価には関係してきますけれども。
それ以上に、現実社会に似せて作ることで、手抜きできる部分が増えるかな～～～と考えてしまう不精な私。（観客が想像で補える部分が増えるほど、ボリュームを底上げできるから）

　たとえば、「サザエさん」や「クレヨンしんちゃん」は30分番組で3本も流すのに、子供からお年寄りまで気楽に見られますよね？
（世界が広くても、必ずしもレンブラントのように群像を描かずとも、短編連作として、複数の額縁で切り取って点景を並べ、一度に見せる情報を小さくする、という方法）

観客の持っている世界観と、現実のギャップを示すことによって、感動を起こそう、というアプローチも有りだと思いますけれども

最近の上映作品だと、「チャーリー・ウィルソンズ・ウォー」「ラスベガスをぶっとばせ」（この2本は実話ベースとのこと。）「ゼア・ウィル・ビー・ブラッド」「ハンティング・パーティー」あたりは面白そうだなーと思いつつも、見に行く前に終わっちゃいそうな勢い。。。

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「実話をもとに。。。」した映画とか、「○○の知られざる世界」（内幕モノ）、ご当地ムービー、については、機会がありましたら、いずれまた稿をあらためて。