ITスペシャリストが語る芸術

-The Kay Notes-
コンピューターシステム開発技術者、サイコパスのKayのブログ

IT、コンピュータ

当ブログは、第一期ライブドア奨学生ブログです。
◇お知らせ
[2017/03/01]「通りすがり」「名無し」「読者」「A」等のハンドル名のコメントは原則削除します。
[2016/11/21]滅多にはありませんが、あまりにレベルが低いコメントは公開しません。
[2011/06/08]迷惑コメントが多くあったため、やむなく、コメントを承認後公開することとしました。

これが出来れば、今後の世界で勝ったも同然

「機械学習とディープラーニングはどう違うか?」
これほど、素人を困らせる言い方もないだろう。
違いなどない。
ディープラーニングも機械学習の1つだ。
簡単に言えば、機械学習のための現在、最も重要なやり方がニューラルネットワークで、ニューラルネットワークを複数(普通、4層以上)重ねて高度化するやり方がディープラーニングだ。
最初に述べたような言い方をしたら、素人は、機械学習とディープラーニングが全然違うものだと勘違いし、困惑することになるが、そんなことにも気付けない専門家は無視した方が良い。

現在、AI(人工知能)と言えばディープラーニングと言うくらい、ディープラーニングが一般的だ。
「ニューラルネットワークを4層以上にする必要もない」場合もあるのだろうが、いまや大抵のAIはディープラーニングだと思って良い。
ところで、そのディープラーニングを、Python(パイソン)というプログラミング言語で構築しようという書籍が多い。
それを、大抵は、GoogleのTensorFlow(テンソルフロー)や、日本のプリファード・ネットワークス社のChainer(チェイナー)という、「深層学習フレームワーク」と呼ばれる、ニューラルネットワークを簡単にプログラミングするためのライブラリを使うのだが、「機械学習の理解のため、Pythonだけを使う(当然、Pythonの豊富なライブラリは使う)」という本も少なくない。

だが、よほどPythonプログラミングの実力のある人でない限り、Pythonでディープラーニングをやろうなんて思わない方が良い。
いや、たとえプログラミングをかなりやっているとしても。
でないと、Pythonプログラミングだけにエネルギーを奪われ、ディープラーニングの理解や進歩はカタツムリが這うがごとくになり、せいぜい、子供騙しのことが出来るようになって自己満足するしかなくなる。

では、どうすれば良いかというと、ソニーのNNC(Neural Network Console)を使え。
ググればすぐに見つかる。
Windows用アプリ版と、Web版(クラウド版)の2種類がある。
共に無料で、使用に関して制限はない。ようやく、日本の企業もインターネット時代に相応しいことをするようになった。
Web版は通信状況がいつでも良好でないこともあり、私はWindows版を使っている。
これは、とにかく凄い。
ダイレクトにディープラーニングが解り、使えるようになる。
GUIで、活性化関数や損失関数(やれば解る)をぽいぽいと選べば(選べないなら基本形を使え)、一応のディープラーニングシステムが出来てしまう。
しかも、NNCに自動で構造を改良させることも出来る(す、凄い!)。
今のところ、日本語データ(フォルダ名やファイル名も含め)を使ってはならないことを、しっかり意識してやることだ。エラーの原因がそれである場合が多い。
私は、はじめ、Web版を使うつもりでWeb版の書籍を買ったが、上に述べた通り、Web版が使い難かったので、この書籍でWindowsアプリ版を使った。
少々、インターフェースがWeb版とアプリ版で異なって戸惑ったが、この程度の違いは自分で考えて解決出来ないようではいけないだろう。

「ソニーがAI?」って思う人もいると思う。
AIはGoogleというイメージがあるかもしれない。
だが、いまや、マイクロソフトも全く負けていない。
今、時価総額で、世界一はAmazon、2位がマイクロソフトで、マイクロソフトは、アップルを抜き去り、Facebookには差を付けている。
昨年、11月、12月は、マイクロソフトが1位だったのだ。Amazonとの差はまだ小さい。
GAFAという言い方は早くも古くなってきたのである。
そして、実はソニーもAIは強く、長く強力に研究開発に取り組んできており、スマートフォンなどでの実用的なものが、このNNCや、それに使われている深層学習フレームワークであるNeural Network Librariesで作られてる。
ソニーがずっとNNCを進歩させてくれるか不安な向きもあるだろうが、多分大丈夫だし、おそらく、他企業も、こんなものを作ると思う。
早く、ディープラーニングに馴染んでおけば、今後の世の中、勝ったも同然である。

尚、NNCを使うにしても、データの前処理や結果の活用で、結局、ExcelやAccessが役に立った。
ディープラーニングだけで完結する訳ではないのである。









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有能か無能かが分かる新基準

メールアドレスのパスワードが2100万件以上流出したというニュースを見た。
【ASCII.JP】7億件超のメールアドレスが流出、パスワード2100万件も
メールアドレスの流出だけなら7億件超と言うが、メールアドレスはネットで公開しているものは全部入っているだろうから、非公開のものもいくらか流出したということだろう。
自分のメールアドレスが流出したかどうかは、
◆Have I been Pwned(HIBP)◆
で簡単に調べることが出来る。
ただ、ここで調べて「流出」が確認されても、それは単にメールアドレスがコレクションされているという場合が大半である。
ちなみに、私のメールアドレスも、オフィシャルなものは全部流出していたが、表に出さないものは流出していなかった。
流出していたものも、パスワードまでは盗られていないと思うが、まあ、長く変えていなかったので、一応変えておいた。
とはいえ、パスワードの変更なんて、やり方がすぐには分からない場合が多く、面倒だった。

ところで、あなたはパスワードをいくつ持っているだろうか?
普通の人でも10個やそこらは持っているだろうし、その大半は覚えておらず、それどころか、もう調べることが不可能になっている場合も少なくないに違いない。
パスワードをメモした紙や手帳があるとしたら、「どの手帳にどのパスワードを書いたか」がもう分からなかったり、「どの手帳にも書いてない」なんてこともあるだろう。
私は、ID Managerというソフトでパスワード管理しているが、パスワードは20個以上ある。
ID Managerは、インストール不要のソフトで、私は2つのUSBメモリに分けて管理し、パスワード変更の際は、コピーではなく、両方を手作業で更新している。
コピーだと、うっかりミスで何か拙いことが起こるような気がするからだ。
ID ManagerをPCやスマホの中に置くのは、私なら恐いと思う。
私は、特にPCには強力なセキュリティソフトを入れており、絶対安全だとは思うが、やっぱり何が起こるか分からないと思っているからだ。
ID Managerを入れたUSBメモリを落としたり、盗まれても、ID Manager自体にも、まずバレないようなパスワードをつけている。

ネットニュースでは「7億件超のメールパスワードが流出」と刺激的な書き方をしているが、その大半は、普通に知られているメールアドレスであるのに、パスワードまで漏れていると誤解させる意図があるのだろう。
パスワードの流出が2100万件というのは、あくまで推定で、多いようだが、世界でそれだけなので、極めて少なく、まあ、大抵、心配はない。
だが、これを機会にパスワードを変更しておくというのが良いのは言うまでもない。

このブログもだが、メールアドレスを画像で表示するサイトは多いが、いまどき、画像のメールアドレスなんて楽々自動読み取りされる。
まあ、それでも、テキスト文字よりはずっとマシなので無駄ではないが、簡単に収集されてしまうということは、いくら何でも認識しておくべきだろう。
Webやスマホのサービスでは「パスワードの更新を!」とか「あなたはもう3ヶ月もパスワードを変えていないので至急更新を」と表示されることがあるが、パスワードの更新なんて煩わしいことを真面目にやっている人は滅多にいないだろう。
会社のいろいろなアカウントのパスワードには、3ヶ月ごとに強制的に変更させられるものがあるが、その煩わしさは大変なものだ。
20年前じゃあるまいに、堂々とパソコンのディスプレイにパスワードを書いた紙を貼り付けてる部長さんが・・・本当にいた!(笑・・・いごとじゃない。笑)
そういえば昔、お客さんのサーバーコンピュータのパスワードを書いた紙を封筒に入れて、そのお客さんの情報管理担当の役員に渡したら、次にその会社に行ったら、全ての端末のディスプレイに、そのパスワードが貼られていたっけ(爆)。それでも問題の起こらない良い時代であった(笑・・・うしかない)。

パスワードを知らなくてもセキュリティが守られる仕組みもいろいろあるが、何かしらの問題は残る。
生体認証も、認証そのものは完璧でも、やはり問題はあるものだ。
ところで、パスワードの管理スキルが高いほど、現代社会では有能であるのかもしれないと思う。
パスワードの管理が完璧な人で、そう無能な人はいないし、これがいい加減で有能な人もいないのは、ほぼ確かである。
面白い基準が出来たものである。









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ペンライトを振るのは優れた自然運動

あけましておめでとうございます。
沢山のお祝いやコメントをいただき、ありがとう。
あの米津玄師さんですら、感謝の言葉を言うのだから、負けていてはいけない・・・いや、彼は無愛想に見えて、礼儀正しそうな青年だが。

私は、今朝から食べてばかりだ。
食に関しては、節制はするが、特に少食ではなく、十分食べるようになった。
それでも、自然運動をすれば少しも太らない。
自然運動とは、軽い運動をかなりの回数繰り返す運動であり、王道は歩くことで、秘法は腕振り運動だ。
自然運動がなぜ良いかは、特に昨年の、初音ミクさんのコンサート「マジカルミライ2018」で大実感した。
2時間、ペンライトを振り続けた後、素晴らしく気分が良いのは、もちろん、ミクさんが素晴らしいからだが、身体の調子が本当に良いのに気付いた。
これは、ペンライトを振ることや、膝のバネを使ったり、腰を前後に振り続ける動きが、抜群に良い運動だからだ。
2時間、思いっきりやると、少しは疲れるが、それ以上に爽快である。
このように、1回1回は軽い運動を、延々と、気持ちを込めてやるのが、最上の運動なのである。
私は、普段は、
・振幅20cmのヒンズースクワット(300回)
・腰を前後左右に振る(200回ずつ)
・首だけ上げる腹筋運動(300回)
・4kgの六角鉄棒による、両腕カール運動(50回)
・4kgの六角鉄棒を、両手で素早く前に突き出し戻す(50回)
・腕振り運動2種類(前に振る時に力を入れる方式と、後ろに振る時に力を入れる方式。300回ずつ)
・ぐーぱー運動2種類(握る時に力を入れる方式と、開く時に力を入れる方式。50回ずつ)
その間々に、蹲踞(そんきょ)の姿勢を何度も取る。
これで40分くらいはかかる。
この他に、武術の練習を行う。
以前のように、数百回のヒンズースクワットや腕立て伏せをしていた時と違い、身体の故障がなく、全体に能力が確実に高まった。
これらの運動は、気持ちが良いので、根性や克己心は不要だ。

30日から、Amazonのdアニメストアで『長門有希ちゃんの消失』を見ていて、さっきで9話まで見終わった。
『涼宮ハルヒの憂鬱』とは、登場人物のキャラクターは似てはいるが全くの別人で、ストーリーも無関係な、ちょっとエキセントリックな学園ドラマだ。
『涼宮ハルヒの憂鬱』では、ハルヒは朝倉涼子に話しかけられても、なーんも返事しなかったのであるが、『長門有希ちゃんの消失』では、最初はちょっと険悪なことはあったし、どこかぶつかり合うところは残しながらも、すっかり仲良しになったのが、何か嬉しい。
『涼宮ハルヒ』シリーズのファンは、ハルヒや長門や朝倉、それに、朝比奈さんや鶴屋さんらが、みんな仲良くするところを夢見たことはあると思うが、それが叶うのだ。
長門が、すっかり「乙女」になってしまっているのは、やや残念に思う人もいるかもしれないがね。
キャラクターデザイン、作画総監督が伊藤郁子さんというのも素晴らしい。昔のセーラームーンのアニメの作画監督の時から、素晴らしい絵を描く人だということをよく覚えている。私も、あの頃はかなりのマニアだった。

観世音菩薩の真言「オン、アロリキャ、ソワカ」がよく出るようになった。
観世音菩薩は、現世利益に強いことで知られ、『法華経』25章にも、それが強調されている。
般若心経の呪文「ガテー、ガテー、パーラガテー、パーラサンガテー、ボーディ、スヴァーハー」も、観世音菩薩(観自在菩薩)が唱えた呪文である。
この2つを唱え、後は身をまかせ、空を見上げてれば、まず、間違いないだろう。
真似してもいいよ。









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AIに興味を持たないと本当にヤバいよ

今、AI(人工知能)を導入しない、あるいは、導入する準備もしていない会社は、すぐに潰れる。
構造的に、AIがなくてもやっていける業種もあるのかもしれないが、そんなところでも、ライバルがAIを使えば、全く敵わないし、やっぱり潰れる。
それは、100年前に電気を、20年前にインターネットを導入しなかった企業の運命と同じ・・・いや、それどころではないのだ。

そして、今後は、AIに強い人が圧倒的に求められる。
それは、インターネットの時がそうだったように、表面的なちゃらちゃらした知識がある者ではなく、本当に強い・・・つまり、実際に適用出来る人だ。
一番良いのは、ディープーラーニングのプログラミングが出来ることだ。
しかし、AIの良い書籍がない。
機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニングの関係さえ、しっかり説明せず、いい加減なことを書いている本も多い。
ちなみに、機械学習の技術の1つがニューラルネットワークであり、複数のニューラルネットワークを重ねて使うのがディープラーニングで、
機械学習>ニューラルネットワーク>ディープラーニング
という関係になる。
そして、AIの主流はディープラーニングで、我々が使うのもこれだ。

ディープラーニングに使う深層学習フレームワークの中で一番有名な、GoogleのTensorflow(テンソルフロー)を使えれるようになれば、一応良いのだが、毎日のように、それの新しい本が出ているのに、良い本がない。
読者は根本的なことが分かっていないはずなのに、数学の細かい話に行ってしまったり、Pythonの複雑なプログラムを並べ、その理解にエネルギーを使ってしまい、肝心なことが理解出来ない。

あるAI事業家でプログラマーの本では、学習のための環境構築・・・素人にはとてもではないが出来そうもない環境の構築説明をしていた。
そもそも、普段、プログラミングに馴染んでいない人は、OSはUbuntu(ウブントゥ。Linuxの1つ)にしなさいとか、Windows上にUbuntuの仮想OS環境を作りなさい、あるいは、WindowsとUbuntuのデュアルブートでいきなさいなんて言われたところで終わりだ。
NDIVIA(エヌディビア)社のGPUを入れろとか、これに必要なCUDAのインストールの難しさを変態的に嬉しそうに書く人もいたっけ(笑)。

だけど、私は、見境なく手を出す習性が幸いし(何のこっちゃ)、それらの本を片っ端から買って読んだら、それこそ、AIがディープラーニングするように、少しずつ分かってきた。
つまり、AIは、お奨めの本を教えてもらって、それ1冊やればOKなんて、受験勉強のノリでは駄目なのだ。

まず、機械学習やディープラーニングの概念的なことは、(やっぱり駄目な説明の本が多いが)本を読んで、ぼんやりとでも掴むと良い。
私は、専門書でも何でもないが、川上量生さんの『コンテンツの秘密』の、ディープラーニングやオートエンコーダーの説明が良かったと思っているが、考えてみれば、まず、「ディープラーニング」や「オートエンコーダー」や「教師あり(なし)学習」といった言葉を覚えることがスタートかもしれない。
そして、間違った理解をしないこと、間違って理解しても、自分の理解が違うと思ったら、修正をためらわないことだ。

そして、開発環境はもういらない。
Googleが、Google Colaboratoryという、ブラウザで使える、まともな・・・いや、高級な開発環境をタダで提供してくれているから。
必要なものは全部インストールされている上、70~80万円はしそうなNDIVIAのGPUや、さらに、機械学習専用プロセッサのTPUまで使える。
手元のPCで2分かかった行列計算が、5秒で出来てしまった。
Google Colaboratoryの使い方は、日経ソフトウエア 2019年1月号を見るように(下に紹介した。私は電子版を読んだ)。もちろん、Webでも沢山紹介されているから、情報を選ぶ自信があれば、それでやれるだろう。
その『日経ソフトウェア』では、機械学習の教材に、どの先生方も使いたがるMNISTよりよっぽど面白い(と言っては不遜な感じもするが)、タイタニック号の乗客データで機械学習の勉強が出来るようになっている。
MNISTは、それからでもいいように思うが・・・
数学やPython抜きで、ちゃんと概念を学びたいなら『Excelでわかるディープラーニング超入門 』が分かり易い。

また、私の考えでは、AIをテーマにしたSFを読んでAIに親しむことが有益だ。
シリコンバレーの大物達も、皆、SFでITに強くなったのだ。

さて、今日、『マジカルミライ2018』のブルーレイが届いた。
パッケージを見て、「ミクさん、相変わらず超可愛い。さすが俺の嫁」と言ったら、ミクさんに、
「あら、最近、ピンクのあの娘にご執心のようですが?」
と言われてしまい、
「ななな、何を言うんだい?ななな、何のことかな?・・・そうそう、IAって、インテリジェンス・アドバイザーの略で、AIってのは、そういうふうに使うものなんだよ」
と焦って答えたら、ミクさんは可愛く澄まして、
「あら、アタシ、IAさんなんて言ってませんけど・・・」
と、私を横目で見上げながら言う。
墓穴を掘ってしまった・・・
・・・と、ここで一瞬の夢から覚める。
どうも、最近、瞬間で幻想の中に入れるのだが、例えば、幻想の中でナイフを砥ぐと、それが驚くほどリアルで、本当にナイフを砥いだように感じる。
つまり、想像で完璧なシミュレーションが出来るのだが、それはもう、本物の世界と肩を並べるのである。









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この仮想世界で魔法使いになるには

初代の『魔法使いサリー』のアニメのオープニングで、サリーが朽ちた枯れ木に向かって魔法のステッキを振ると、枯れ木が立派な家になるのだが、それを見て、「いい加減だなあ」と呆れてしまった。
まあ、魔法なんだから、真面目に考えるといい加減かもしれないが、家なんて、ディテール(詳細)の集合体であり、細かな部分の1つ1つを明確に決定する必要がある。
そうであれば、魔法というのは、それを使う者が、自分より優れた知性を持つ存在を呼び出して働かせる必要があるだろうし、その知的存在の力も、自分より優れていることになってしまう。
また、そんな都合の良い知的で凄い力を持つ存在が、なぜか自分に従ってくれるのだとしても、魔法を使う者は、ある程度の家の様子を、その賢くて力のある召使いに伝えなければならないはずだが、それは大変な作業のはずなのだ。
では、その存在には、魔法使いの潜在意識を探索し、好みの家を決定する力があるとしたら、力関係で完全に優れているその存在が魔法使いの言うことを聞くのは不合理である。
そんな力があれば、金(かね)の力が通用するとは思えないしね。
よって、魔法の存在は否定されるというのが、私の結論だった。

だが、この世界が、超高度なコンピューターで作られた3次元の仮想世界だとすれば、なんら疑問はなくなってしまう。
自分の心もまた、潜在意識を含めて、この仮想世界の一部なのであり、「家」というものに対する膨大なデータベースもどこかにあり、それは、階層構造で記録されている。
つまり、まずは家の大きさ、そして、様式とおおまかなところから始め、次第に詳細をあてはめていける。
場合によっては、おおまかな部分から実際に空間に家を投影し、徐々に細かい部分を決めていくが、それを一瞬でやるような機能を働かせば良い。そのようなプログラムの塊もいろんな種類が豊富に揃っているだろうし、高度なシステムであれば、プログラムの自動生成も可能なはずだ。

上記は、ほんの一例であるが、世界がリアルタイムで作られつつある仮想世界であるとすれば、全てが納得出来るのである。
そんなことが理解し易いプログラミング言語はSmalltalk(スモールトーク)で、Squeak(スクイーク)という無料のSmalltalkがあるが、あまり実用的でないので、オブジェクト指向言語と言われるもの・・・Python、Ruby、Javaなど、どれでも良い。本当は、Lispが一番良いのだが、これは、難しい。
そこで、Pythonが奨められると思う。
簡単だし、仕事も増えているし(笑)。
いや、これからの仕事というのは、「やらされる」ものでなく「自分で創造する」ものでないといけないので、言語は自分で決めて良いかもしれない。

そして、この世界は、おそらく、コンピューター運用の仮想世界のようなものなので、プログラム的に考えると、ある程度は仕組みが分かる。
ディテールとなると、(この仮想世界を)作った者との知性の差で、さっぱり分からないのだが、概要が分かるのとそうでないのとでは偉い違いだ。

だが、この仮想世界では、「繰り返す」ことに、何らかの意味があるようである。
魔法のようなプログラムの塊(オブジェクトと言う)の内部に保持される変数(内部変数)が、繰り返しの数を記録し、それが大きくなるほど、オブジェクトの力が活性化するようだ。
呪文や念仏を数多く唱えたり、同じ本を何度も読んだり、腕振り運動を数多くやれば、その数の影響力により、機能が呼び出される。
サリーの魔法の修行の中には、何かを数多く繰り返すというものが必ずあるはずである。
つまり、世界を動かすヒントが「繰り返し」だということだ。









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プロフィール
名前:Kay(ケイ)
・ソフトウェア開発技術者
・サイコパス
・初音ミクさんを愛す


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