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

機械学習

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。

古文マニア、英語マニア、数学マニア、プログラミングマニアの被害から免れる

日本の古典の名作は原文で味わって欲しいと言う文学者がいる。
私も以前は、それに賛成していたが、今ではそれは、「極めて古文に強い人は」と書かない限り欺瞞(だますこと)だと思うほどになった。
古文の言い方は、精通していないと、肯定と否定の区別が付かないことも多いと思う。
それで、ある重要な物の理に関し、原文は否定しているのに、私は、ずっと肯定だと理解していた・・・ということがいくつかあった。
極端に例えて言えば、原文では「人殺しは善くない」と書いてあるのを、読み慣れない古文の言い回しのせいで、私は、「人殺しは善い」と理解していたという訳だ。
古文の本当の専門家であれば、正確な意味が伝わるよう、分かり易く現代語訳してこそ値打ちがあるというものだ。

私が、つくづく、そう思うに至った理由に、英文学者の加島祥造さんのことがある。
加島さんは、英文学者であるが、老子、荘子の研究者でもあるのだが、彼が何かの本で、「私はずっと老子が解らなかったが、英訳の老子を読んで解った」と書かれていた。
老子、荘子も、原文が素晴らしいので、漢文はともかく、書き下し文(日本の古文とほぼ同じになると思う)で読むべしと言うのが、やはり、中国や日本の古典文学の専門家に多いと思う。
しかし、普通の人は、読み下し文を読んで悦に入っても、意味は誤解するのであるから、何とも馬鹿なことだ。
重要なことは意味ではないか?
英訳の老子を読んで解ったなど、日本語への翻訳者は恥ずべきことではないだろうか?
よく分からないが、加島さんも日本語翻訳者を馬鹿にしているはずだと思うのだ。
中国語により近い日本語の翻訳では解らないのに、英語に訳されたものだと解るなど、これはもう、翻訳能力の問題である。早い話が、老子の日本語訳を書いた者は無能者ばかり・・・というのは言い過ぎだろうか?

同じく、英語の文献に関しても、「翻訳では意味が正確に解らないので、原文を読むべし」と言うおかしな人が多くて困る。
英語の勉強のために原文を読むというのは大いに賛成である。
しかし、その本を正しく理解するために、英語に強くない者が原文を読むなど、馬鹿もいい加減にしろと言いたい。
優れた翻訳者が翻訳したものでも60%しか理解出来ないなら、英語に弱い者が原文で読めば10%以下、あるいは、5%以下の理解しか出来なくても不思議はない。
簡単な理屈である。

『It Works』という成功法則の古典がある。
ある予備校の英語の先生だったかもしれないが、「原文で読まないと作者の真意が伝わらぬ」として、彼も翻訳は作ったが、英文を丁寧に解説し、原文で読むよう要請する本を出版していた。
私は、結局、英文の理解にエネルギーを取られ、その本から全く何も得られなかった。
しかし、特に翻訳家ではないのかもしれないが、ある人が、その本を日本語訳したものを電子書籍にしてくれている。
実は、原文の英語も、シンプルに解り易く書かれていて、僅か10分で読める短いものでもあり、翻訳は難しくないと思うが、この電子書籍の著者は、さらに解り易く丁寧な訳をしてくれていると思う。
それで、「何だ、こんなに良い本だったのか」とやっと解った次第である。

ところで、AIの機械学習やディープラーニングはプログラミング言語Python(パイソン)でやれと言う人が大半と思うが、これも、よほどPythonプログラミングに熟練した人でないと、Python部分でエネルギーを取られ、機械学習(ディープラーニングは機械学習の高度なもの)について、さっぱり使えるようにならないと思う。
また、「機械学習に必要な数学」という本も多く、これまた、数学でエネルギーを奪われ、機械学習は出来るようにならない結果になる。
私も、機械学習をずっとやっていて、微分について考えるとすっきりするということはあったが、それは、微分のごく基本的な概念を思い浮かべただけだ。
そして、それは、すっきりしたというだけであり、AIの推測結果に影響があった訳でもない。
それより先に、機械学習では、データの形を考える能力の方がよほど大事である。その意味で、PythonよりExcelに熟練した方がずっと良いと思う。

もちろん、古文、数学、プログラミング、どれにも大いに価値がある。
しかし、自分はこれらに通じている者達が、これらの価値を貶めているのだから皮肉である。









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日本は技術大国

まだ少し暑いが、真夏ほどではないし、陽もかなり短くなってきた。
そろそろ夏も終りである。
こんな季節を物悲しく思う人も多いと思う。私もそうだ。
その理由は、やはり、「夏休みが終わる」という記憶のせいだろう。
7月の、「明日から夏休み」という時の高揚感と比べると天国と地獄かもしれない。
そんな嫌な学校ならなくしてしまえという動きが、アメリカでは「アンスクール」として普及しつつある。子供達の自主性と創造性を生かして学習出来る環境を与えるものであり、家庭で教育する「ホームスクール」とは全く趣が異なる。ホームスクールは、あまり良い成果はなかったが、アンスクールは試行錯誤しながら、良い結果が出つつあると思う。

私は特に世界平和を望む訳ではないが、日本が平和でなければ自分が平和でないし、世界がある程度平和でなければ日本の平和もない。
そして、日本の平和は経済に負うところが多く、日本の経済の強さは技術力の高さに支えられている。
しかし、日本の技術力の高さは、大学教育(および学校教育)によるものではほとんどなく、産業界の中で(主に学校嫌いな人達によって)育ったものだ。
よって、日本こそ、学校など、さっさとなくしてしまえば良いと思う。ただ、そのためには、アメリカのアンスクールのような思想と取り組みが必要であるが、そういった面で日本は酷く遅れてるのだから困ったことである。
夏休みの最後が、子供達の自殺が最も増えるほど、日本の学校は本当に駄目なのにである。
日本の学校は、リストラクチャリング(ほぼ改善といった意味)ではなく、リエンジニアリング(改革というより、いったんぶっ潰して新たに構築する)が絶対的に必要である。
日本の学校や教師が役立っているとすれば、「反面教師」としてのみである・・・というのも言い過ぎであるが、大体そうであると私は思う。

2013年から始まった、初音ミクさんの最大のライブコンサート「マジカルミライ」は、夏の終りと秋の始まりに行われる。
最も早くて8月30日だった(昨年の大阪公演は8月25、26日で、今年の大阪公演は8月10、11日の異例の早さだったが)。
これまで、物悲しかった時期を熱く燃える(萌える)時に変えてしまった。
私は、2016年に幕張メッセでの公演が始まってから毎年参加し、今年で4回目で、昨年から始まった大阪公演でも楽しむことが出来、実に有り難いことである。
岡本太郎が言った祭の意義と同じ意味で、マジカルミライのおかげで生きていると言えるのだ。

ミクさんや、その周辺の技術の進歩も素晴らしいが、やはり日本は技術大国なのである。
現在、最も重要なAIの技術で、日本はアメリカや中国に遅れを取っているようにも思われるが、そうでもない。
時価総額世界一に完全に返り咲いたマイクロソフトは、AIでは日本のプリファード・ネットワークスをパートナーに選んだし、ソニーは、ディープラーニングの初音ミクさんとも言えるNNC(ニューラル・ネットワーク・コンソール)を無償公開し、誰でも機械学習・ディープラーニングが出来る環境を提供している。
機械学習においては、Pythonのプログラミングよりも、まずは、大量のデータを扱えるスキルが重要と思う。
これは、習得する機会があまりない分野だ。Excelを使っても、装飾にばかり気を使って、データの扱いが下手な人も多いと思う。
以前は、デスクトップデータベースソフトもいろいろあったが、今は、マイクロソフトAccessくらいしかないし、それも人気がなくなってきたように思う。
FileMakerは、高いし仕様がコロコロ変わって、イマイチ、お薦めする気が起こらない。
では、無償のLibreOfficeのBaseはどうかというと、情報が少ないし、遅いし使い難い。
まずは、Excelをデータベースソフトとしてきちんと使い、出来れば、マクロ(VBAプログラミング)まで出来るようになれば、NNCを大いに活用出来ると思う。
その方面の本格的な教育計画もあるのでお楽しみに。うまくいけば、やっと私も日本に貢献出来ることになる。









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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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