GAFA？いい加減なこと言ってんじゃねーよ！… 2018年に読んだ本まとめ (2/3)
僕は2018年の始めにこんなことを目標に掲げていた．
本を読んだら，ただひとつのtakeawayについてまとめる．
だた一つという点が重要だ．もちろんゼロ個じゃ何にもなってないから論外としても，それでも1つ．2つじゃだめだ．読んでる時にもまとめるときにもまとめ終わっても覚えれてられないからだ．
本を読んだらtakeawayを1つまとめる – 回れ右の内輪差
この記事はパート2です！
2018年に読んだ本は合計で18冊．そのうち5冊は2018年内にこのブログに本の感想を書いたので，年をこしちゃった2019年1月の今，レビューを書いてない13冊のレビューを一挙書きしてしまおうというこの連載！
この記事はパート2です．このパートでは次の4冊のレビューを書くよ．
- 数学に感動する頭を作る
- The four GAFA 四騎士が創り変えた世界
- 火星年代記
- TensorFlow活用ガイド
数学に感動する頭を作る
あまり面白くなかった記憶がある．ちょっとどうでも良いから，読みながら書いたツイートを羅列して終わり．
私の息子は今四歳だ。私も妻も音楽は好きだから、ＣＤをかける機会も多い。このあいだかけたのはシューマンだ。では、私の息子にシューマンがわかるか。わかるわけがない。譬えで恐縮だが、人生の苦味まで感じられるようなシューマンを、四歳児ごときにわかられてたまるものか
数学に感動する頭をつくる
こういう独りよがりな発言を堂々と書かれると先か不安になる．この言い方は、予め音楽作品はそれ自体に「面白さ」を備えていて、それを見つけ出すことが「作品を分かること」だと言ってるように聞こえる。 数学にも予め決められた「面白さ」があって、それを見つけた人が数学を楽しんでるって言うのか？数学の面白さに正解があるみたいな言い方で気に食わない．
「よさが分かる」と「よいと感じる」は全然違う。 前者はただの答え合わせだ。後者はそうでない。創造的活動だ．20%読んだけど、今のところ買って損したと思ってる。 「問題を解く数学力が大事だ」「いや、問題を見付けるのが数学だ」みたいな、どっちも「ある程度正しい」主張を比べて無意味な空中戦をずーーーっとしてる。何ら僕にとって新規性のある話がない
The four GAFA 四騎士が創り変えた世界
この本を買ったきっかけは東洋経済オンラインの記事を読んだことみたいだい．
実際，大して内容を覚えてないんだけど，僕がハッとした指摘はこれ．Appleはテック企業ではなくラグジュアリーブランドだという指摘．これは，確かに間違いないね．
それ以外，特に後半はつまらなかった．これはよく売れた本だと思うけど，僕には合わなかったみたいだね．この本は第7章でこんなことを言ってる．
進化心理学の見地からすると，成功するビジネスはどれも，体の3つの部位のどれかに訴えかけるものだ．その3つとは脳，心，性器である．
the four GAFA 四騎士が創り変えた世界
これを読んで「いい加減なこと言ってんじゃねーよ」としか思わなかった．あまりにも恣意的な分類で，こうでなければいけない必然性を少しも感じない．するならもっとマシな分類をしろよ．脳だ心だ性器だ言ってる箇所から何ら説得力を感じない。酒飲みながら適当に喋った内容で本出すんじゃねーよ．そもそも著者は進化心理学の見地から物言える専門家ですか？
こう分類する意義も不明瞭だけど，GAFA各社がそれぞれどの部位に訴えてるのかを説明する箇所なんかもっといい加減だ．どんな裏付けがあって「Googleは脳に訴えます」とか「Amazonは脳と指です」とか言ってるのかさっぱり分からない．こんなの言った者勝ちじゃないか．「山一證券は脳と性器に訴えていたから繁栄しました」とか言っちゃえば誰でも信じるとでも著者は思ってるのか？
火星年代記
僕が火星を題材にしたフィクションを書こうとしていたとき (別に今でも書きたいんだけど)，会社の人が「火星のフィクションといえばこれ」といって勧めてくれたもの．でも別に面白くなかった．
『不思議の国アリス』ってときどき関係ない本の冒頭とかで引用されるじゃん．例えば今読んでる『最悪の事故が起こるまで人は何をしていたのか』という本の冒頭には『鏡の国のアリス』からの引用がある．あと『オズの魔法使い』も引用されがちな気がする．
そういう古典文学の一節を，気の利いた仕方で引用するのってかっこいいじゃん．だから僕も，火星を題材にしたフィクションを書く際にはこの『火星年代記』から引用したいなぁと思った．感想はそれくらい．
TensorFlow活用ガイド
僕は深層学習が好きで，記事を見つけると熱心に読んでた時代があった (最近はそうでもないんだけど…)．その余波で，読んでみたくて買った本．これは初心者向けの技術書だったから，読んで何かを分かると言うよりも，実際に手を動かして作業してスキルを身につけるための簡単な教科書という感じだった．
たくさん良いことが書かれてたと思うんだけど，覚えてるのは1つだけ．
Kerasは各種深層学習ライブラリをラップして共通の使いやすいAPIを提供しようという野心的なプロジェクトである
TensorFlow活用ガイド
これだけ笑．情報量が多くて，あまりに身に入ってません…「おいおいもっと良いこと書かれてただろ！」という方，解説してください笑
