Buddha properly prepared the training method that will serve as a bridge to this Buddhist Buddhist law, Nanashina 37 Dojo. One of the training methods is the breathing method and meditation method called “Anna Panna Nenho”. I think that this meditation method can be considered as one of the meditation methods in the Seventy-Seven Departments, 37 items. Buddha is called “the best method of breathing and meditation.” This method is also closely related to Gumonji Someiho, an esoteric Buddhist method that is said to be a secret method that makes a person a genius, as taught by Kobo Kukai Daishi. The acquisition of this law will be a stepping stone to the Seishin Buddhist Law, Shichika 37 Buddhist products. Anna nana memorial method is the method of breathing and meditation from the elementary steps to the supreme mystery, which is written in “Ana sutra sutra anna memorial day”. Ten types of breathing and meditation methods are taught.

お釈迦様は、この成仏法　七科三十七道品へ至るまでの、その橋渡しとなる修行法も、きちんと用意してくださっていたのです。その修行法の一つが、「安那般那念法」（あんなぱんなねんほう）と呼ばれる呼吸法、瞑想法です。この瞑想法は、七科三十七道品の中の瞑想法の一つと考えてよいと思います。

お釈迦様が、「最高の呼吸法・瞑想法」と呼ばれるものです。

この法は、空海弘法大師様が、伝えて下さった、人を天才にする秘法といわれる、密教の「求聞持聡明法」（ぐもんじそうめいほう）とも密接に関係しています。

この法の習得が、成仏法　七科三十七道品への足がかりとなります。安那般那念法とは、「雑阿含経 安那般那念経」に書かれている、初歩から最高奥儀に至るまでの呼吸法・瞑想法のことです。１０数種類の呼吸法・瞑想法が説かれています。

さらに、「雑阿含経 止息経」には、「勝止息、奇特止息、上止息、無上止息」の４つの呼吸法が説かれており、「この４つの呼吸法は、すべての呼吸法において、これ以上のものはない最上の呼吸法である。」とお説きになられています。この４つの呼吸法は、安那般那念法の最上のものということです。お釈迦様が、「最上の呼吸法・瞑想法」であるとおっしゃられているのですから、当然のことながら、この呼吸法・瞑想法をマスターしなければ成仏はできないということです。

この呼吸をチャクラを啓発するのが仏陀の七科三十七道品です。

仏教とは、「成仏陀教法」の略です。「仏陀に成るための教えと法」という意味です。ここで、「教え」とは別の概念である「法」というものについて、着目してみたいと思います。

法、仏法とは、修行法、成仏法という意味です。学問的な「教え」とは、別の概念です。

それでは、お釈迦様は、どのような修行法、成仏法をお説きになられたのでしょうか？

お釈迦様は、いくつもの修行法、成仏法を残して下さいました。その中で、最も重要な修行法、成仏法をご紹介したいと思います。

最も重要な修行法は、釈尊直説の唯一の経典「阿含経」（あごんきょう）に書かれている「七科三十七道品」（しちかさんじゅうしちどうほん）あるいは 「三十七菩提分法」（さんじゅうしちぼだいぶんぽう）あるいは、単に｢道品法」（どうぼんほう）と呼ばれている修行法です。

成仏法とは、人が仏陀に成ることができる修行法のことです。他の修行法は、人を高めることはできますが、仏陀にまでは成ることはできません。ここが、単なる修行法と、成仏法の違いです。成仏法は、釈尊直説の唯一の経典「阿含経」（あごんきょう）にしか書かれていません。 「七科三十七道品」は、７科目３７種類の修行法があります。詳しくは、阿含宗のこちらのページをご覧下さい。http://www.agon.org/about/about_000012.php

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BB%8F%E6%95%99%E3%81%A8%E3%82%AD%E3%83%AA%E3%82%B9%E3%83%88%E6%95%99

ヘレナ・P・ブラヴァツキー

ジッドゥ・クリシュナムルティ

https://jp.techcrunch.com/2020/06/10/2020-06-08-mits-tiny-artificial-brain-chip-could-bring-supercomputer-smarts-to-mobile-devices/

MIT（マサチューセッツ工科大学）の研究者が新しいタイプの人工の脳内シナプスに関する論文を発表した（MIT論文）。既存バージョンに比べてパフォーマンスが向上するという。物理的には紙吹雪の一片よりも小さいチップ上で数万単位の組み合わせが可能だ。小型で省電力仕様でありながら、複雑なAIコンピューティングをデータセンターに接続せずローカルで処理できるデバイスの作成に役立つという。

研究チームは「メモリスタ（次世代不揮発性メモリ）」を作った。シリコンによる脳内シナプスのシミュレーションだが、構造には銀と銅の合金も使用した。完成したのは画像を何回もしっかりと非常に詳細に「記憶」し、思い出せるチップだ。以前に登場した他のタイプの脳回路のシミュレーションよりも鮮明で詳細な「記憶」画像が得られた。

チームが最終的に目指すのは大規模で複雑なニューラルネットワークを人工で再現することだ。現在は、かなりのGPUコンピューティング能力を要するソフトウェアをベースとしているが、これを専用のハードウェアとして携帯電話やカメラなどの小型デバイスで使えるようにする。

従来のトランジスターは0と1の2つの状態のみ切り替えられる。これが現代のコンピューターの基礎を形成している。メモリスタはその中間の値も利用する点で、元祖アナログコンピューターである脳によく似ている。また状態を「記憶」できるため、同じ受信電流に対し同じ信号を何度も簡単に再現できる。

ここで研究者らが行ったのは、金属工学の概念からの借用だ。金属工学者がある金属の特性を変更したいとき、望ましい特性を持つ別の金属と組み合わせて合金を開発する。同様に彼らは、非常に薄い伝導チャネルでもイオンを一貫して確実に転送できるよう、メモリスタの正極に使う銀との組み合わせが可能な元素を発見した。

これが数万のメモリスタから成る超小型チップの作成を可能にした。「メモリ」から画像を確実に再現できるだけでなく、細かいところを改善したり、元の画像をぼかしたりするなどの推論タスクも実行できる。これまでの科学者が開発したメモリスタより性能が高い。

まだ先の話だが、プロジェクトチームが究極的に示唆するのは、ネットワーク接続がなく電力も最小限といった環境で、今日のスーパーコンピューター並みの能力で非常に複雑なタスクを実行できるポータブルな人工脳コンピューターに発展する可能性があるということだ。

Possibility that MIT’s small artificial brain chip will bring supercomputer-like capabilities to mobile devices

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Researchers at MIT (Massachusetts Institute of Technology) have published a paper on a new type of artificial brain synapse (MIT paper). Performance is improved compared to the existing version. You can physically combine tens of thousands of units on a chip that is smaller than a piece of confetti. Despite being small and energy efficient, it will help to create devices that can handle complex AI computing locally without connecting to a data center.

The research team created a “memristor (next-generation non-volatile memory).” This is a simulation of the brain synapse using silicon, but the structure also used an alloy of silver and copper. The result is a chip that can be “memorized” and reminded of an image over and over again in great detail. It provided sharper and more detailed “memory” images than other types of brain circuit simulations that appeared earlier.

The team’s ultimate goal is to artificially reproduce large, complex neural networks. It’s currently based on software that requires significant GPU computing power, but will make it available as dedicated hardware for small devices such as cell phones and cameras.

Conventional transistors can only switch between two states, 0 and 1. This forms the basis of modern computers. Memister is very similar to the original analog computer, the brain, in that it also uses intermediate values. In addition, since the state can be “remembered”, the same signal can be easily reproduced many times for the same received current.

What the researchers did here was borrow from the concept of metal engineering. When a metal engineer wants to change the properties of one metal, he develops an alloy in combination with another metal that has the desired properties. Similarly, they discovered an element that could be combined with the silver used for the memristor’s positive electrode to consistently and reliably transfer ions even in very thin conduction channels.

This enabled the creation of ultra-small chips consisting of tens of thousands of memristors. Not only can you reliably reproduce the image from the “memory”, you can also perform inference tasks such as improving small details and blurring the original image. It has higher performance than the memristors developed by previous scientists.

Still a while to go, the project team’s ultimate suggestion is a portable artificial brain computer that can perform extremely complex tasks with the power of today’s supercomputers in an environment with no network connections and minimal power. It means that there is a possibility of developing into.

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