８章のマルコフモデルの実装までやった。ちなみに二単語のプレフィックスによるモデルを作ってた。ちなみにNodeで作る人工無脳は一単語ですね。こっちはリアルタイム化させているので面白いです。

9章はググらせるだけなのでこれでおしまいでいいやと。

• kzfm / koi-suru-program

恋するプログラム―Rubyでつくる人工無脳
秋山 智俊
毎日コミュニケーションズ / ?円 ( 2005-04 )

いい本だと思うんだけどなかなか復刊しないですね。

coffeescriptでディープコピーをやる方法を探していたらCoffeeScript Cookbookを見つけたので、Smooth CoffeeScriptとあわせて読んでみる予定。

化合物の合成ストーリーはケミスト言語による文章構築

ところで、人口無能はつくってて楽しいですね。とか書いていて、ふとケミストの合成の流れもマルコフ性があるんじゃないかなぁと思った。思ったというより確信に近い。プレフィックスに構造とイシュー(活性改善とか代謝よくするとか)を入れてやれば、次に修飾したがるところって容易に想像できるよね。実際ベースラインとしてのファーマコフォアをたもちながらっていうよりは、直近の結果にものすごい左右されやすいという性格があってだなぁ（略）。

例えば、ある文章中の単語をランダムに並べ換えて、それをもとの文章に戻すっていう問題を考えた場合マルコフ性をうまく利用すればどの位うまく解けるんだろうかね？

そういう風に考えると、特許化合物のリストっていうのはランダムな単語リストと同じになるわけで、合成のマルコフ性を利用して合成の流れを再構築しなおすってのは面白いかもしれんなぁと思った。

そのうちもう少し良く考えてみようっと。