Basecamp 3への移行

まとめ

研究室の運営をBasecamp 3でやることにしました。

背景

2012年度にこじんまりと始まった山﨑研は、今や人も予算も何倍もの規模に膨れ上がっています。これまではメーリングリストだけで研究室のあらゆる運営業務を行ってきましたが、今や月平均100通に達する勢いです。それプラス、大学や国プロやあらゆるところから全ての連絡がメールで来るので、もう限界です。メールは基本的に原始的なツールであり、時代にそぐわないと感じています。

例えば1:
事務連絡。「これお願いします」「ここはどうしますか」「こうしましょう」「了解です」直接話せば10秒だけどメールだと2往復。メールだと作業中に割り込まれないという利点があることは理解した上で、でももっと簡単にできるだろうと思う。ああ「電話しろ」は無しね。電話するくらいなら直接話に行くわ。

例えば2:
検索。大量のメールが来るので今や検索は必須で、それはgmailが最強だと思うけど、プライベートのメールならともかく大学のメールを転送するのは怖い。学生の個人情報とかセンシティブなやついっぱいあるし。でもそれ以外のMUAは検索が弱すぎ。まあでも難しいと思う。text/plainでcharset=iso-2022-jpな時代ならともかく今はtext/htmlでも来るし、utf-8でbase64 encodingされてたりするし。2年くらい notmuch + emacs を試していて、割と良いけどでも日本語の検索はパーフェクトではない。あとOutlook、おめーはいつまで環境依存文字をiso-2022-jpで送り続けるつもりだ?

例えば3:
書類作成。送られてきた添付ファイルを保存して修正して添付して送信して修正されたのが戻ってきてまた保存して修正して添付して送信して、という具合にファイルをピンポンするのはとってもだるい。バージョン管理もできないから、ファイル名に-ver1, -ver2, … みたなsuffixがついていく。

例えば4:
添付ファイル。ちゃんとダウンロードしてフォルダに整頓すればいいんだろうけど、国プロやってるとたくさんの添付ファイルが五月雨式に来て、都度整頓する気がなくなる。MUAから添付ファイル内の検索もできない。

例えば5:
同じく添付ファイル。メールスプールのquotaのせいで、巨大なファイルは添付できない。なので、基本的にDropboxと併用せざるをえないけど、ツールとして統合されてないためこれはこれで手順が煩雑。あとDropboxの無料プランは2GBしかないので、簡単に一杯になってしまう。

例えば6:
そういえば、メールに返信するときにもとの文面を丸ごとお尻につける習慣っていつのまにか定着したけど、あれのせいでメールのファイルサイズが際限なく大きくなっていく。検索にもマッチしてしまうから邪魔。text/plainとtext/htmlが両方ついてるさらに倍。

そこで、メーリングリストに替わるツールを探し始めました。Slackはポピュラーですが、チャットはせわしなく、ずっと束縛されている感じがするのと、無料プランでは検索が2ヶ月前まで、有料プランはユーザ1人毎の課金なのが使いにくいと思いました。アドレナリンがいつも出まくっていて四六時中繋がっていることを要求されるベンチャー企業ならいいかもしれませんが、我々はもっと静かにやりたい。実際、ある演習の授業の打ち合わせはSlackだったけど、メールよりずっと便利か?というとそこまでの優位性を感じなかった。Trelloも良さそうですが、やっぱりユーザ1人毎の課金は使いにくいのと、他サービス連携が可能だけどそれを自分でやらないといけないのが面倒です。連携させたいサービス毎にアカウント取らないといけないし、それぞれがまた有料だったりするし。また、メールの大事な機能はファイルが添付できることで、ある意味でメーリングリストは「整頓はされないけど少なくともそこに全部ある」というレベルで研究室のストレージとして機能していたのですが、SlackやTrelloはそういう使い方を想定していない。ファイル添付はできるけど。

私はRubyユーザで、Ruby on Railsを作ったDHHのファンでもあり、彼の著作を通して彼の会社がプロジェクト運営ツールを作っているのは知っていました。Basecampというこのツールは有料ですが、チャットもワープロもストレージもTODOリストもリマインダーもカレンダーも全部あって、統合されています。上記の問題は全てきれいに解決するし、年間で定額だし、今のうちの予算規模なら十分支払える額なので、試してみることにしました。30日間は無料で試用できます。

使い方

30日間使ってみて、以下の利用法に落ち着きました。

HQは使わない。メンバーは私だけにして、非表示にする。研究室は毎年メンバーが入れ替わるので、HQではなくTeamがより適切。

Teamは3つ。
  1. 研究室全員。研究室ワイドな連絡に使う。毎年度末にアーカイブして保存し、次の年度のものを新しく作る。
  2. 資料置場。全員がアクセス可能な永続的な資料を置く。例えば歴代の卒論修論、論文やポスター等の研究成果、研究用の情報、あらゆるメモ、等。年間プランなら1TB使えるから、シミュレーションの生データとかを置かなければほぼ無限に使える。
  3. 事務部門。私とスタッフのみ。あらゆる事務連絡に使う。
Teamは細分化しない。

逆にProjectはたくさん作って細分化する。参加する国際会議、国プロ、執筆中の論文、等、案件毎に作って関係者だけで構成する。全員で共有する必要の無い情報だけに使う。個別の案件だけど全員で共有した方がいい情報 (例えば論文が採択された) は、Teamの方に流す。

Teamの各Toolは以下のように使う。

研究室全員
Campfire: 短いメッセージの交換
Message Board: 全員へのアナウンス
To-dos: 締切
Schedule: 卒論修論、学会等のスケジュール
Docs & Files: ファイル置場と文章の共同編集
Automatic Check-in: 毎週1回、先週の進捗と来週の予定を書く
Email Forwards: 大学等から来る共有すべきメールを転送

資料置場
Message Board: 情報メモ
Docs & Files: 論文PDFや研究資料、画像や動画も

事務部門
Campfire: あらゆるやりとり
To-dos: 書類の締切
Schedule: 出張や会議等のスケジュール
Docs & FIles: 申請書や報告書、必要な書類や写真の全て
Email Forwards: 大学事務や国プロから来るメールを共有

このように、Team毎に使うToolは少しずつ違っている。

一方、Projectの各Toolは以下のように使う。

Campfire: 短いメッセージの交換
Message Board: まとまった分量のある文章を渡す、あるいは共同編集する
To-dos: タスクの締切を設定するとき
Schedule: 発表スケジュール等
Docs & Files: 作業中のファイル
Email Forwards: Project関係の外部から来るメールを共有

ProjectによってはMessage BoardがなかったりScheduleがなかったりするが、基本は同じ。

あとは、自分だけが使うプライベートなTeamとかProjectを好きなだけ作る。

これで、かなりうまく回ってる感じがします。自分が関係する項目が更新されると通知が来るので常に張り付いて無くていい、短いメッセージを送るのがメールに比べて簡単、スケジュール管理もそれなり、ファイルをまとめて置いておける、文書作成が共同でできる、自分や誰かに関するタスクをまとめて表示できる、メールを転送して添付ファイルを保存したりコメントをつけられる、等、いろんなものが統合されているおかげで使いやすいです。メッセージとヘルプは全部英語ですが、UTF-8なので日本語は通ります。検索もかけられます。凝ったことはできないかわりに、使い方はとてもシンプルで、学習曲線がなだらかなのもいいです。クラウドベースですが、応答は十分速いので、リモートワークでもいい感じです。

Basecampを使わない場面

ただし、全てをBasecampでやるわけではありません。

卒業生への連絡はメーリングリストです。一方的にアナウンスするだけだし、ウェブにログインしたりアプリをインストールするまでもないので。

研究室外へのアナウンスはウェブとTwitterです。これはまあ当然。

研究室外の人と一緒にやるプロジェクトはメールです。Projectに招待してもいいけど、やっぱりウェブへのログインやアプリのインストールをお願いするのは大変と思うので。

記録に残すまでもない/残したくない意見表明や悩み相談は毎週のセミナーで。全員集合するので、全員から直接(おそらくは穏当な)コメントがもらえます。Basecampは直接コミュニケーションを取れない/取ると生産性を損ねる場合に限って使うべきもので、基本は直接話す方が良いと思います。

一般的な雑談は研究室で。記録に残すまでもないし、雑談はコミュニケーションの発露なので、研究室に来てするのが一番いい。チャットで雑談を始めると繋がれっぱなしになるのも問題。

Yamazaki & Lennon (2019) に関する著者コメント

Tadashi Yamazaki, William Lennon. Revisiting a Theory of Cerebellar Cortex. Neuroscience Research. In Press (Online March 27, 2019).
https://doi.org/10.1016/j.neures.2019.03.001

ついに出版されました。EditorとReviewerの先生方、ありがとうございました。

NSRから招待されたPerspective論文です。Perspective論文は「将来の展望を斬新な切り口で議論いただく場であり、一般的な総説には掲載が困難である大胆な仮説を紹介することも可能」だそうで、この内容がアクセプトされるとしたらここしかなかろうと思っていました。

論文のインスピレーションになったのはBarto, Sutton, Anderson (1983)で、これの図3が小脳皮質の回路に見えたのがきっかけです。完全にノイローゼですね、小脳の。本格的に始めたのは2013年にJSPS Summer ProgramでBill Lennonさんがうちに滞在しているときで、彼といろんな議論をしながら煮詰めていきました。特に分子層介在ニューロンのシナプス可塑性は彼の研究によるものです。

この論文は小脳研究の3つの異なる文脈上にあります。

1. 複数のシナプス可塑性の役割

小脳のシナプス可塑性といえば平行線維–プルキンエ細胞間シナプスの長期抑圧 (PF-PC LTD) ですが、今は様々な細胞に様々な種類のシナプス可塑性が発見されています。それらの小脳学習における役割、特にPF-PC LTDとの関係は不明です。そのため今でも「PF-PC LTDは小脳学習には無関係である」という自分の間違いを永遠に認められない人達や、「PF-PC LTDだけが小脳学習じゃないだろう」という煮え切らない態度の人達が存在します。「色々ある派」は言うことがどれもimplicationばかりで嫌いです。「色々ある」なら、そのうちのどれがメインでどれがサブなのかをちゃんと切り分けなきゃいけない。

なかでも、分子層介在ニューロンのシナプス可塑性はプルキンエ細胞のそれと逆向きなので (LTD <-> LTP)、プルキンエ細胞の学習を補完もしくは代替する機能を有しているように思え、だったらPF-PC LTDは要らないのでは?という議論を誘導しやすくなっています。なので、この2つのシナプス可塑性を同時に考えたときにどういう学習が成立するのか?を考えなきゃいけないと思っていました。

2. 教師信号の起源と意味

教師信号というのは、単に
1. その行動が間違い (もしくは正解) である
ということを伝えるだけではありません。その裏に、
2. 信号を受け取ったとき、修正する方向があらかじめわかっている必要がある
というより大きな前提条件があります。小脳の教師付学習をサポートする実験はVOR, OKRや瞬目反射条件づけであり、反射運動です。反射運動では、教師信号が来たときに修正すべき方向が、あらかじめ回路構造としてハードコーディングされています。なので、問題にはなりません。

一方で、随意運動ではどうかというと、1. は満たしますが、2. は必ずしも満たしません。エラーが起きたときにどう直せばいいのかは、そのタスクが決めることだからです。

さらに、小脳が関与する高次脳機能について考えると、1. も2. ももうよくわかりません。高次脳機能における教師信号ってなんでしょうね。誰が・どのようにして提供してくれるのでしょうか。

ということで、伝統的なMarr-Albus-Itoモデルは反射運動と一部の随意運動まではうまく適用できますが、その先に行こうとすると苦しくなります。全てを教師付学習で説明しようと押し通すのもいいですが、強化学習だと思って試行錯誤を許せば、状況はかなり緩和されます。

3. 大脳皮質や大脳基底核との連関

小脳が小脳だけで完結しているのは反射運動だけで、随意運動になった瞬間から大脳皮質や大脳基底核との連関が始まります。

大脳小脳連関と言えば内部モデルで、運動野から教師信号をもらえば逆モデル (フィードバック誤差学習)、深部感覚からもらえば順モデルになるわけですが、逆モデルはまだちゃんと発見されてないはずですし、順モデルは発見されてるけどあんなに遅延した信号を使って教師付学習していいのか、という疑問があります。内部モデルの役割はそもそも遅延をなくすことですが、普通に教師付学習をやったら遅延を含めて学習してしまいます。

それからやっぱり Doya (1999, 2000) は欠かせないのですが、小脳が教師付学習器だとすると、その御利益みたいなのはよくわからないですよね。2と同じで誰かが教師信号を提供することが前提になるので。また小脳はたくさんの学習器がびっしり並んだ構造をしていますが、教師付学習器がたくさんあっても何がうれしいのかはよくわかりません。

一方強化学習器だとすると、たくさんの学習器があれば並列強化学習ができるし、上位の強化学習器として大脳基底核を考えて組み合わせれば階層型強化学習ができるので、意味が出てきます。また今は深層学習と組み合わせた深層強化学習が席巻しているのはご存じの通りです。なので、大脳皮質 + 大脳基底核 + 小脳で、「階層型(基底核+小脳)超並列(小脳)深層(大脳)強化学習」が実現でき、これが全脳レベルの学習アーキテクチャとなりうるのではないか?と考えています。

それは全脳アーキテクチャ勉強会の人達のやっていることと非常に近いですし、私もつかず離れずでお世話になっております。彼らは既知の神経科学の理論を全て受け入れてその上で理論展開をしていますが、私は彼らが基盤としている理論そのものを更新して、彼らがより大きなインパクトを得られるようにしたいと考えています。理論を作るというのはとても大事で、確固たる理論があるからこそ、小脳研究はここまで発展してきたと言えます。

最近はずっとスパコンと戯れていて、詳細な知見を積み上げて現象を再現するボトムアップの研究をしていますが、理論無きボトムアップ研究は羅針盤無しで大海原に漕ぎ出すようなものです。なぜならやみくもにやってもよくわからない神経活動が得られるだけでどこにも到達できないから。それを解釈したり演繹したりするためには、理論が必要です。

Eric Jonas, Konrad Paul Kording. Could a Neuroscientist Understand a Microprocessor? PloS Comput Biol 13(1): e1005268 (2017)

っていう論文があって一時ちょっと話題になったような気がしますが、チューリングマシンとか、全加算器とか、プログラムカウンタとか、そういう計算機の基本構造というかプログラム可能な計算機の理論を知らなければ、やみくもにあれこれ調べても何もわからないであろうことは明らかです。この論文はちょっと面白いけど、これのおかげでサイエンスが前に進んだとは思えない。サイエンスを前に進めるためには理論が絶対に必要です。

最後にあらかじめ言い訳をしておくと、この理論は間違ってるかも知れません。実験で否定される可能性が高いです。ただし「実験で否定される」ことは理論の宿命であって、別に恐れてはいません。そもそも小脳の理論は死屍累々の山です。否定されたら改訂すればいいだけです。そうして理論と実験が両輪で回っていくことが、神経科学の発展には欠かせないと考えています。そのためにはまず理論サイドがなんか無茶を言わないと。そしてそれは実験家が読んでわかるように、実験家の言葉で書いてあることが大切です。

「数値計算」授業アンケートへの回答

もうメーリングリストは無くなっちゃったから、こちらで。これが最後の回答です。

授業の良かった点

  • 25分毎に区切られていてわかりやすかった。毎回授業後にアンケートをとってて良いと思った。
  • 他の授業ではない試みが多くて面白かったです。
  • 匿名質問が良かった。定期的な演習で復習できた。
  • スライドがわかりやすく、理解しやすかった。
  • 質問をWebで受け付けることは他の授業にはないもので良いと思った。
  • 学生の意見を一早く授業にフィードバックしてくれて、とても嬉しかった。
  • 授業中にフォームを使って、意見を言えることはとても良かったと思います。
  • 興味を持ちやすいよう授業が工夫されていた。質問フォームが良かった、フィードバックを授業に反映させていて良かった。メールコメントが面白いわかりにくい所もあったが演習は手を動かせたので良かった

ご好評ありがとうございます。テクノロジーを味方につけることの大切さを、うまく皆さんに伝えられて良かったです。テクノロジーに使われるのではなく、正しく使いこなす人になってください。

改善すべき点

  • 寒かった。

教室のことならあれがW9-135の限界です。私のことならすみません、今更性格は変更できそうにありません。

  • レポートが難しかったです。

はい、わざとそうしています。授業は90分しかないので、90分という枠の中で完結するように構成しているのですが、レポートはそういう縛りはない(しいてあげれば2週間の締切くらい)ので、自分で考えたり、友達と相談したり、試行錯誤したりさせるように構成しています。

  • 課題の要求がわかりにくかった。

上のコメントと関連して、そういう意味でわざと厳密に課題を要求せず、学生の余力に応じていくらでも拡大解釈できるように幅を持たせています。

その他

  • 楽しかったです。

私も楽しかったです。ありがとうございました。

  • 先生に対して失礼な学生がいた。

多様性を受け入れるっていうことはそういう人も許容するっていうことです。私から言えるのは「仲良くしましょうよ」っていうことです。

  • 学生の意見を取り入れて変化していくのが面白く、講義の参加者という実感が得られた。来年もまた良くなっていくんでしょうか、楽しみです。

まあでもやっぱり授業の雰囲気っていうのは、教員と学生が一緒になって作っていくものだから、来年度はまた今年度とは違った感じになるんだろうと思います。

  • 普通に楽しかったため、続けて欲しいです。

「授業が楽しい」っていうのは、勉強を続けていくときの最大のモチベーションなので、楽しんでいただけて何よりでした。

目黒会賞

古荘さん (M2) が目黒会賞を受賞しました!おめでとうございます!

ゆく年くる年2018

今年もこの時期になりました。今年は齊藤さん関連のニュースで慌ただしく始まって、最後の最後に巨星墜つ。今投稿中の論文、伊藤先生に読んでもらいたかったなぁ…。

今年は研究室内でも様々な人の動きがありました。

  • 初めて学外からの大学院生受入れ (4月・砂川さん)
  • 片倉さん渡英&博士課程進学 (7月・U Hertfordshire, England)
  • 倉重さん栄転 (11月・東海大テニュアトラック講師)

砂川さんは推薦で入学を許可された優秀な学生で、本学の学生とは違うカラーを持っており、研究室の多様性を広げてくれています。誰よりも行動し、研究室に縛られず学外の勉強会やインターンに積極的に参加して、研究室に新しい風を吹き込んでいます。ありがとうございます。片倉さんは卒研生としてうちに来てから一貫して海外志向であり、紆余曲折ありながらも今年ついに夢を叶えました。新たな研究ステージを応援します。倉重さんは当初からうちのNEDOプロの実質的な推進者として頑張って下さいました。大脳皮質のモデルはヒト運動データ取得からGANsの構築まで、多才な彼のおかげで着実に完成に向かっています。アカデミックポジションが少ない昨今、見事な快挙であり、新たな船出を祝福します。

学生受入れに関して言うと、来年度は学外から2名、大学院生が来ます。うち1人は博士課程からの入学です。来年度メンバーは学生8名+大人組となる予定で、研究室の規模が少しずつ大きくなってきて、しかも学生のレベルは上がり続けているので(GPA平均3です。自慢です)、ありがたい限りです。

また、今年は初めて講義を担当しました。前期は「大学院技術英語(他3名の先生と折半)」、後期は「数値計算」と「シミュレーション理工学特論(龍野先生と半分ずつ)」を担当しています。実験科目では「情報数理工学実験第二」を担当しています。特に「数値計算」は2年生の科目と言うこともあり、毎回きっちり2日かけて準備をして臨んでいます。毎回授業終わりにアンケートを取って全部のコメントに回答したり、授業中に質問を匿名で受け付けてライブで回答するための仕組みを導入したりと、学生の声をリアルタイムに拾い上げる様々な試みをおこない、おおむね好評です。講義を独りよがりにしないためには受講生の声を聞くのが一番いいのですが、大きな教室で学生が90人もいると、さすがにそんな雰囲気にはなりません。でも昔と違って今は色んなツールがあるから、テクノロジーを駆使して、より良く、双方向的で、学生がattentiveな講義にしていきたいと思います。

研究に関しては、今年からAMEDのプロジェクトに参加することになりました。これは博士課程の市村さんが中心になって動いて取ってきた外部資金であり、彼の業績の一部とすべきものです。NEDOプロもポスト「京」もヘテロも科研もそれぞれ着々と進行中です。特にポスト「京」は山浦さんが頑張って「京」全ノードを使ってヒトスケール小脳のシミュレーションに成功し、論文にまとめています。NEDOプロとポスト「京」は来年度が最後なので、最後まで粘って良い成果を上げるとともに、次に繋がるような展開を考えていきたいと思います。

私個人の研究は、今はとにかく投稿中の論文をなんとかするのが最優先です。Marrが最初に小脳のモデルを提唱してから来年でちょうど50年。これまでの小脳研究の枠組みそのものを見直す時期に来ていると思うので。研究以外の活動では、理研の五十嵐さんと一緒にやらせてもらってきた高性能神経計算の1つのマイルストーンとして、我々は教科書の執筆を始めました。冬休み中にはなんとか初稿を上げたいと思います。

来年の目標:

  1. 市村さんを無事卒業させる (来年D3になるので)
  2. 授業をブラッシュアップする
  3. NEDOプロとポスト「京」を無事終了させる
  4. 次の国プロを始める
  5. 論文をたくさん通す
  6. 本を出版する
  7. 来年こそ1PF欲しい

来年も盛りだくさんでお送りします。どう考えても盛りだくさんにならざるを得ない。

2018年12月30日
山﨑 匡

北米神経科学会

倉重・山浦・市村・古荘・山﨑が11月3–7日にサンディエゴで開催されたNeuroscience 2018に参加しポスター発表を行いました。

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