「近くのものがぼやけて見えなくなる」という老化現象を「老眼」と呼びます。 手に持ったモノを眺めるときなど、モノまでの距離が近いとぼやけて見えないので、モノを遠く離して眺めているお年寄りがいます。 あれが、老眼です。 …しかし、この老眼、お年寄りだけの専売特許ではありません。 実は、若い人も「老眼」になっています。 十代の頃からすでに、本人が気づかないうちに、老眼の症状が日々進行しているのです。
「眼がピントを合わせる能力」が年齢に応じてどのように変化するかを示したのが下のグラフです。
このグラフは、ぼやけずに（ものを）見ることができる距離（＝合焦可能距離）の範囲をメートル（m）で表し、その「見ることができる距離（ｍ）の逆数」が年齢に応じてどのように変化するかを示しています。 赤線は「（眼のピントを合わせることができる）最も近い距離」で、青線が「（眼のピントを合わせることができる）最も遠い距離」です。 つまり、このグラフは「赤線と青線の間の距離にあるものを眺めることができる」と見れば良いのです。 縦軸は距離の「逆数」ですから、たとえば、無限遠が見えるか見えないかは、１／∞＝（縦軸の）ゼロが赤線と青線の間に入っているかを見ればわかります。 あるいは、10ｃｍ（＝０．１ｍ）の近さにあるものを見ることができるかなら、１／０．１＝（縦軸の）１０が赤線と青線の間に入っているかを、（横軸の）年齢に応じて眺めれば良いのです。
このグラフを見ると、赤線＝ちゃんと見ることができる（最も近くのものまでの）距離が、十代の頃から日々遠ざかっていることがわかります。 眼のピントを合わせることができる範囲（赤線と青線の間の長さ）が年々狭くなっていくことがわかると思います。 若い内から、すでに老眼の症状は日々進んでいるのです。 そのことがわかるように、右上のグラフ縦軸を「どのくらい近く（ｃｍ）まで見ることができるか」に変え、１５才から４０才までを拡大して推移を眺めてみたのが、下のグラフです。 一年で5mm弱程度のスピードで、老眼が毎年進んでいることがわかります。 大学に入りたての新入生が１０年経って博士課程を卒業しようとしている頃までには、４ｃｍくらい老眼が進んでいるのです。
ところで、冒頭のグラフをもう一度眺めてみましょう。 このグラフを眺めると、とても「恐ろしいこと」に気づかされれます。 ４０代になった頃から急激に「近くが見えなく」なり（赤線が”遠く”になっていき）、５０代半ばでは、「ピントを合わせることができる最も近い距離が1/0=∞を超える…すなわち、無限大ですら”近くて”（！）眼のピントが合わなくなってしまう！」という状態になってしまうのです。
無限遠ですら”近くて”見えないという老眼…実に恐ろしいですね。
今年の後半に発売される予定のiPhone 5 には、画像認識エージェント 「ハピネス “Happiness”」 が搭載されます。
その画像認識エージェント「ハピネス」は、「（言葉にできない）人が見つけられないもの・けれど人が求めているものを、iPhone が見つけ出す」という機能です。
関係者によれば、「ハピネス」のデモは「iPhoneを中庭に向けると、カメラが緑の中から”４つ葉のクローバ”を見つけ出し、”We found our happiness.”と表示する」というものだったと言います*。
現行機種 iPhone 4s の目玉機能は、音声認識エージェント Siri でした。
Siriを使えば、音声を認識して、音声に応じて適切な処理・作業をしてくれます。
「やって欲しいこと」をiPhoneに言うだけで、音声認識エージェントSiriは色々なことをしてくれます。
しかし、Apple によれば「（意外なことだが）”やりたいこと”を自分自身では見つけられない・言葉にできないユーザが少なからずいる」というのです。
そこで、Apple が行った決断は「言葉にできないイメージ的なものを処理する」「人（自身）がわからない・わかっていないことを処理する」という２つの目標を目指す製品開発でした。
それが、画像認識エージェント「ハピネス “Happiness”」です。
ハードウェアとしては、信号処理機能を大幅に向上させた次期Sony製カメラモジュールとサムソン製の画像処理機能を付加したARMチップA5Xicが用いられ、それらに実装された機能のアルゴリズム開発は数式処理ソフトウェアWolfram Mathematicaで行われました。
最近行われた「（ソフトウェアによる）ウォーリーを探せ」コンテストでも、Mathematicaによるコードが優勝作品に輝きましたが、そういった高度な数多くの機能が「ハピネス “Happiness”」には搭載されています。
そうした開発の結果、「（言葉にできない）人が見つけられないもの・けれど人が求めているもの」をiPhone5 は見つけ出すことができるのです。
「iPhone 5 の製品開発スケジュールには、日本の震災によりSony製カメラモジュール製造日程が大幅に狂ったことの影響は大きかった」
Apple関係者は振り返りつつ、語ります。
「しかし、その中で、”人が見つけられないもの・けれど人が求めているものを、見つけ出す技術”という方向を強く意識した」
「実は、このハピネス “Happiness”という名前は、カリフォルニア生まれ・日本育ちの歌手の歌からとったのさ。iPhoneみたいだろう？」
「何より面白いのは、その歌手の名前はAIというってことなんだ。”Happiness”を実現しているのもAI（人工知能 Artificial Intelligenceを指す）だしね。」
「そんな”つながり”があるのさ」
iPhone 5の目玉機能、画像認識エージェント「ハピネス」は、「（言葉にできない）人が見つけられないもの・けれど人が求めているものを、iPhone が見つけ出す」という機能です。
＊「四つ葉のクローバー」は「幸せをもたらす」と言われています。古くは、「エデンの園からイブが四つ葉のクローバーを持ち出した」とも言われています。
「視聴者から寄せられた依頼に基づき、世のため人のため、公序良俗・安寧秩序を守るべく、この世のあらゆることを徹底的に調査追及する娯楽番組」である探偵ナイトスクープ（大阪 朝日放送）で、「アホ・バカ分布図」というものが作られたことがあります。
これは、「アホとバカの境界線はどこか調べて欲しい」という依頼をきっかけに、日本の各地域でバカ・アホ・タワケ…一体どの言葉が使われているかを調べ上げた一大娯楽研究です。
「探偵」たちが日本全国津々浦々を調査した結果、浮かび上がってきたのが「（京都を中心として同心円を描く）アホ・バカ…分布図」でした。
つまり、柳田國男が「蝸牛考」で提唱した「方言周圏論」のように、（昔の文化中心だった）京都周辺で生まれた新しい言葉が、時間をかけて日本列島に広がり伝わっていき、古い言葉が京都から離れた場所に残り、京都に近づくほど（後に生まれた）新しい言葉が使われている、というわけです。
そんな日本全国の「アホ・バカ分布図」をもとに、日本列島の中で文化・言葉が伝わっていくようすをモデル化しシミュレーション解析した論文があります（PDF: “Modelling the Spatial Dynamics of Culture Spreading in the Presence of Cultural Strongholds“）。
デンマークのコペンハーゲン大学ニールス・ボーア研究所（！）と九州大学の研究者によるこの論文は、各地域・地点ごとに定まる他地点（主には周辺）との繋がりにしたがって情報が伝搬し「新しい言葉が古い言葉を塗り替えていく（たまに古い言葉が残ることもある）」としたら、日本列島にどんな「アホ・バカ」分布が描かれるだろうか、ということを調べた研究です。
公開されている、シミュレータを使うと、たとえば、右に貼り付けたような（結構リアルな）アホ・バカ分布図を描き出すことができます。
ところで、このシミュレータ（モデル）では、「言葉（文化）が生まれる源（地域）」や「言葉（文化）が素早く伝わる経路」も任意に設定することができます。
たとえば、次に(右に）貼り付けてみたのは、「文化が大阪・東京から生まれ、大阪と東京の間では情報は一瞬で伝わる」という条件、すなわち（「すべての文化は京都から生まれる」という過去の日本条件とは事なり）現代日本に近い条件でのシミュレーションを行うこともできたりします。
そんな風に、色々な場所で「新しい文化」が生まれ、それが色々な経路で（時にはショートカットを介して）伝わっていくようすを眺めてみると、とても面白いと思います。
そういえば、エスカレータで「片側を（急いで登る人のために）開けておく」とき、関東地方では「右側」を開けますが、大阪や京都などでは「左側」を開るのが一般的です。
しかし、京都でも「新幹線の乗り降りのためのエスカレータ」に立つ人々は、関東地方と同じように（自分は左側に立ち）右側を開けています。
もちろん、新幹線用の改札を抜けて、西明石行きの快速に乗るためにエスカレータを降りようとすると、そこに立つ人は右側にいます。
つまり、京都駅の新幹線用の構内は、京都という場所にあるけれど、文化的には（局所的に）「関東圏と直結している場所」なのです。
新幹線はまさに文化（人）を離れたところに一瞬で伝える「ショートカット」です。
さて、現代は新幹線より速く、あるいはTV放送より速く、 twitter などで情報が伝わる時代です。
こんな時代の「アホ・バカ分布図」…何かしらの「文化地図」を描き出したら、一体どんな風になるのでしょう？
…それにしても、探偵ナイトスクープ「アホ・バカ分布図」をニールス・ボーア研究所（と九州大学）の研究者がシミュレーション研究してる!?なんて、何だかとても面白いと思いませんか？
