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pgha1117

Author:pgha1117
しゅうちょうと申します。
もう引っ越しはしないと決めていましたが、またもや引っ越す破目になり、ブログを立ち上げる事にしました。
テクノロジー犯罪、組織的ストーカーの被害記録を綴ります。


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右手の麻痺

今日も朝食の時から右手は麻痺して動きませんでした。
親指と人差し指に力が入らず、思った様に物を持つ事も出来ません。
昼食の時も同じ、食事が一番分かり易いので書いていますが、他の事も同じです。

夕食を食べ始めるとお箸で物を挟み、口へ入れる事が出来ました。
少し良いみたい…と思いながら食べていました。
暫くすると飛行機音、バイク走行音、南側の家2件からブライティングが何度もありました。

段々とお箸で物が掴めなくなり、飲み込み辛くなりました。
首の右側、肩胛骨も殺人波の照射で痛く、動かなくなります。
これだから、ただの音と無視している訳にもいかなくなります。

夕食の前にお風呂に入り、頭の防御をやり直しています。
加害が酷くなるまでに時間が掛かっているのはこの為?
とすると、脳の運動機能の操作をされているのでしょうか。


今日も3時過ぎに起こされました。
ラジオを聞いていると体の右側面に殺人波照射!
東京の天気予報のところで、ラジオはプツリと切れました。

ラジオを入れ直すと4時の時報。
起きて身支度を整えていると急な尿意でトイレ誘導!
階下へ下りなければならず、こんな加害を予想していたなら此処には住まなかったでしょう。

7時05分 髪を梳かす前に 隣家の雨戸音! 頭の防御を始めると ウ~ピーポーと、いつもと同じタイミングで始めました。
お風呂に入る前は狂った様にピーポーピーポー!
その他は少なくなっています。

日曜日で飛行機音も少な目。
早朝からバイクの走行音を多用しています。
ピーピー車も昼食の支度、いつものタイミングで近くに止めました。

加害も同じ、今もウトウトとさせられながら、一本指打法で記事を打ち込んでいます。
首、背中の痛みと肋骨の痛み。
電磁波、揺れ、朦朧状態にされ、ふらつきながら生活をしています。



今日のニュース WIRED より抜粋

2017.04.02 SUN 19:00
人工知能が誰かの自殺を予測し、防ぐ日は近い──Facebookも注目するアルゴリズム

声のトーンや生活パターン、ソーシャルメディアへの投稿といった膨大なデータを収集、人工知能(AI)で解析することで、自殺を未然に防ぐための取り組みが始まっている。自分でも気づかなかった自分の精神状態を、AIが教えてくれる未来が訪れるかもしれない。

TEXT BY MEGAN MOLTENI

ここ数年のフェイスブックは、機械学習やディープ・ニューラルネットワークのような人工知能(AI)分野に投資することで、中核事業のさらなる構築を進めてきた。そして世界中のどこよりも売上を伸ばしてきた。

そんななか、同社は2016年3月、これらのAIツールの一部を人々が自ら命を絶つことを防止するという、より崇高な目的のために使うことを決めた。確かにこれは完全に利他的な判断というわけではない。ユーザーが「Facebook Live」を使って自殺を中継するのは、ブランドにとっていいことではない。

自傷行為に着目した研究開発に力を注いでいるのは、フェイスブック、インスタグラム、中国の有望なヴィデオプラットフォーム「Live.me」のようなテクノロジーの巨人だけではない。研究病院の医師や米国退役軍人省でさえも、かつてないほど多くのデータを収集することで、AIドリヴンな新しい自殺予防プラットフォームをつくろうとしている。彼らの目標は、自殺防止につながる予測モデルの構築である。予防医学は最高の“薬”になるからだ。特にメンタルヘルスの場合には。

自殺防止のためのアルゴリズム

最近、もし自殺に関する話題を聞く機会が増えたのであれば、それはソーシャルメディアだけが理由ではない。疾病管理予防センターのデータによると、2014年の自殺率は過去30年で最高だったという。

予防措置は歴史的に、銃や錠剤へのアクセスを減らすこと、あるいはリスクをもっとよく認識するよう医師を教育することに重点が置かれてきた。問題は医師たちが50年以上にわたって、うつ病や薬物乱用の患者が自殺のリスクにつながると診断することによって、稼いできたことである。そして研究によれば、そうした治療が効く確率は、コイントスよりわずかに高いだけだという。

しかしAIは、自殺予備群をより正確に特定することで、彼らが行動に踏み切るはるか前に介入する機会をつくり出せるかもしれない。ある研究では機械学習を使うことで、人が2年以内に自殺を試みるかどうかを80〜90パーセントの精度で予測している。フロリダ州立大学の研究者たちは、テネシー州の200万人の患者の匿名化された電子健康記録を使用することで、鎮痛剤処方から年間のER(救急専門外来)訪問回数に至るまで、どの要因の組み合わせによって患者が命を絶つ可能性を最も正確に予測できるかをアルゴリズムに学ばせている。

関連記事:「機微を読む人工知能」が人命を守る──FRONTEOとLITALICOが挑む「障害のない社会」(2016.12.12)
スナップショットからストリームへ

理想的には、さらに早い段階で介入できたほうがいい。ある企業はまったく異なる種類のデータを収集することによって、これを実現させようとしている。

MITからスピンオフした企業でDARPAが資金提供を行うCogitoは、人の音声を聞くだけでメンタルヘルス状態を把握するアプリを現在試作している。「Companion」(コンパニオン)と呼ばれるソフトウェアは、ユーザーが1日に発するすべての言葉を“聞き取る”ことで、うつ病やそのほかの気分の変化を示す口調を見つけ出す。言葉の内容を分析するのではなく、コンパニオンは声のトーンや力強さ、よどみなく話すかどうか、そして会話への関わり具合を分析する。またユーザーの携帯電話の加速度計を利用して、ユーザーがどのくらいアクティヴに動いているかどうかも測る。これらは、うつ病を察知するための重要な指標だ。

デヴィッド・K・アハーンは、マサチューセッツ州ボストンのブリガム・アンド・ウィメンズ病院で、コンパニオンを用いて既知の行動障害をもつ患者を監視するという別の試みを行っている。いまのところ、医師やソーシャルワーカーに患者のチェックを求めるような警告をアプリが通知することはほとんどないという。しかしアプリの真の恩恵は、患者の気分や行動の変化に関する情報が流れてくることにある。

コンパニオンに加え、アハーンはウェアラブル端末から得られる生理的指標、電話やテキストメッセージのタイミングや量といった、さまざまな種類のデータの動きが示す意味を調べている。予測モデルを構築し、適切な介入を行うためだ。

考えてみよう。あなたの携帯電話がもつすべてのセンサー、カメラ、マイク、メッセージを通して得られたデータは、あなたについての多くの情報を伝えることができるのだ。さらにいずれは、そうしたデータを使ってあなたは自分自身についても知ることができるようになるかもしれない。

ジムに行くのを何度か逃す、母親からの電話にかけ直すのを何度か怠る、ベッドに留まってしまうことが何度かある──そうしたあなたにとっては些細な習慣を機械は読み取り、警告してくれる。それは、使えば使うほど賢くなっていく

これはまだ、少し先の話である。しかしいまでも、画面をスクロールしながらニュースフィードを見る際にアルゴリズムがあなたに何を伝えようとしているか、意識してみてもいいかもしれない。

抜粋終わり 下線は私


人工知能に介入され、携帯などのデータが何処かへ情報を伝えている!
習慣の些細な変化を警告される!。
私よりも私を知っているという人工知能! 恐ろしい!

被害者はこんな事の実験台になっている…。


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