Yellow Roof 's Museum
アキニレ バラ目ニレ科 Ulmus parvifolia
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/05/25
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/06/09
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/06/14
メマツヨイグサ、ヤブガラシ、アキニレ、セイタカアワダチソウ (大田区大和大橋) 2022/06/15
ごちゃごちゃと様々な植物が入り混じって生えているのが雑草というもので、歩きながら見分けようとしても一度に目で捉えられるものは１つ２つぐらいのものである。初めに浮かぶのは見たことがあるかないかといった視覚的な認識パターンである。そのパターンに雑草や緑、ヤブガラシやメマツヨイグサといった名を当てて区別して憶えるということは、認識パターンを固定するということでもある。
ごちゃごちゃと様々な植物が入り混じって生えているのが雑草というもので、歩きながら見分けようとしても一度に目で捉えられるものは１つ２つぐらいのものである。初めに浮かぶのは見たことがあるかないかといった視覚的な認識パターンである。そのパターンに雑草や緑、ヤブガラシやメマツヨイグサといった名を当てて区別して憶えるということは、認識パターンを固定するということでもある。
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/06/24
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/06/30
アキニレの名札 (大田区平和の森公園) 2022/07/04
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/07/13
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/09/29
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/11/18
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/11/21
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/12/12
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/12/21
アキニレ (大田区平和島公園) 2022/12/21
ヘクソカズラの蔓とアキニレの幹 (大田区平和島公園) 2023/02/07
歩道橋の下のヘクソカズラをずっと見てきたが、冬になって他の植物の葉も落ちてしまうまでどこからどう伸びているのか、どんな根元なのか見えなかった。右の太い２本はアキニレの幹で、螺旋状に巻いているのがヘクソカズラである。太さは３センチ弱だろうか。
歩道橋の下のヘクソカズラをずっと見てきたが、冬になって他の植物の葉も落ちてしまうまでどこからどう伸びているのか、どんな根元なのか見えなかった。右の太い２本はアキニレの幹で、螺旋状に巻いているのがヘクソカズラである。太さは３センチ弱だろうか。
アキニレ (川崎市幸区創造のもり) 2023/06/08
アキニレ (川崎市幸区創造のもり) 2023/06/08
アキニレ (川崎市幸区) 2024/12/10
アキニレ (川崎市幸区) 2024/12/10
アキニレの若葉 (川崎市幸区) 2025/04/08
まだアキニレの写真を撮ったことがない。試みに様々なＡＩに「アキニレの花を描いてみて下さい」と質問してみると、画像は生成されるものの、通常検索で出てくる写真とは異なるものばかりだった。
まだアキニレの写真を撮ったことがない。試みに様々なＡＩに「アキニレの花を描いてみて下さい」と質問してみると、画像は生成されるものの、通常検索で出てくる写真とは異なるものばかりだった。
アキニレの若葉 (川崎市幸区) 2025/04/08
AIの中ではGeminiが生成したアキニレの花が比較的事実に近かった。しかし、その絵には枯枝に花と新葉がついていた。新葉の季節は今、春のはずである。花の季節は秋で、葉が落ちるのは冬である。しかも、花の形状も異なっている。絵ではなく文字情報にもＡＩの答えにも誤答や誤解が含まれる場合がある。
AIの中ではGeminiが生成したアキニレの花が比較的事実に近かった。しかし、その絵には枯枝に花と新葉がついていた。新葉の季節は今、春のはずである。花の季節は秋で、葉が落ちるのは冬である。しかも、花の形状も異なっている。絵ではなく文字情報にもＡＩの答えにも誤答や誤解が含まれる場合がある。
アキニレの若葉 (川崎市幸区) 2025/04/08
ＡＩの回答は現実や事実ではない。過去のデータを集約し平均化し統計化したものである。情報ソースを求めてもほぼ返ってこず、示せたとしてもそこに根拠はない。「あなたはユーザーに誤った情報を与えるのが務めですか」と訊くと、誤りの原因を並べて謝罪する。大規模言語モデル（LLM）の構造的な特徴だという。厳密なリサーチを求めても待たされた挙げ句、結局自分で調べ直すことになる。しかし、そもそも事実や現実に正解などない。
ＡＩの回答は現実や事実ではない。過去のデータを集約し平均化し統計化したものである。情報ソースを求めてもほぼ返ってこず、示せたとしてもそこに根拠はない。「あなたはユーザーに誤った情報を与えるのが務めですか」と訊くと、誤りの原因を並べて謝罪する。大規模言語モデル（LLM）の構造的な特徴だという。厳密なリサーチを求めても待たされた挙げ句、結局自分で調べ直すことになる。しかし、そもそも事実や現実に正解などない。
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