彷徨い歩くがめちゃくちゃ進む

朝、自宅作業が進まないので作業場所を探して外へ。

デニーズに行くも営業時間短縮で開いておらず、彷徨い歩いて新宿のロッテリアへ行く。

結局そこでも（たぶん）机の小ささゆえに進まずそのままバイト先の最寄り駅のタリーズへ落ち着くことになった。

ここでバイト開始1時間前に火がつき、かなり構想ができあがる。

そのままバイト中に7時間ぶっ続けで書き続け、イントロダクション部分と全体構造の構想が完成。書いているうちに、当初予定していたメインコントリビューションとは違うコントリビューションになった。並行して現在の論文の問題も明らかになり、追加実験をすればそれなりの研究になりそうな予感（当初予定していた分野とはかなり異なる研究分野となったが）。やはり研究の初めに論文は書いておくべきかなぁと思った。はじめに論文を書くとディテールがはっきりし問題点の整理もつく。小さなプロポーザルが出来上がる印象で研究の解像度がぐっと高まって良い。

ここで集中が切れたので30分ほど休憩してバイト終了まで続けて書く。後は現在の実験結果をまとめるだけかなぁとなったところで時間終了。締め切りがかなり近いので後ろ髪がひかれたが、眠かったので作業効率もあがらず（そもそも家ではリラックスしてできないことがわかったが）そのまま就寝した。

途中でICLRのoral papersなどを見ていたが、やはりモデルへの攻撃はよくわからない。アウトプットからモデルを複製すると言う話はよくわかるのだが、データを挿入してモデルを改変してやろうと言う攻撃の想定がわからない。データ分布が歪むほどのデータを訓練データに挿入できるあるいは加工できる状況は存在するのだろうか。クラウドでデータ保管するため重要などと聞いたことがあるがいまいちピンとこない、これは活用現場に出ていないからなのだろうか。。。また、画像に対しての攻撃はまだコストが低い（？）&見た目がわからないので理解できるような気がするが、自然言語に対しての攻撃はかなり難易度が高いように思う（見た感じはっきり違うものになるし。。。）。

加えて、近頃推論タスクが流行っているがそちらもわからない。現状推論とは名ばかりのToyデータにfitしているだけで、人間を超えたなどと言っているが、一般的な語義での推論とはかなりやっていることもできていることも目的も違うような気がする。何を持って推論と言っているのか。この前ACLの論文でも同じような指摘を見たような気がするが、言葉の意味を大きく取りすぎている感がある。ここで言う推論とはこの研究分野の専門用語としての語義というか。