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

AI

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。

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はもう古い観念。これからはEIと言おう。

MIT(マサチューセッツ工科大学)メディアラボ所長の伊藤穣一氏は、まさに現代の賢者で、特にテクノロジ分野では世界で最も信頼される人物の一人と言えると思う。
その伊藤穣一氏が、「AI(人工知能)はもう古い。これからはEI(拡張知能)と言おうじゃないか」と言ったのは、あまりにも意義深いと思えてならない。
つまり、世界的規模で、AIという言葉が全くおかしくなってしまったので、新しい言葉を使い、新しい考え方を持とうじゃないかという意味だと思う。
そもそも、AI以前に、「知能」という言葉自体を、我々は恐ろしく大誤解していたし、大半の者が今もそうなのだ。

我々は学校で、「A君は試験で高い点を取るから頭が良い」「東大に合格する者は頭が良い」などと言う。
それは間違いではないが、あまりに小さな意味でのことなのだ。
アインシュタインは相対性理論を作ったので頭が良いと言うが、その良い頭とは、あのアインシュタインの小さな頭の中のことだろうか?
アインシュタインは、子供の時から、いろんな人に会い、いろんなものを見、いろんな本を読んでアイデアを得、数学者と協力して特殊、および、一般相対性理論を完成させた。
つまり、相対性理論を作ったのは集合知なのであり、アインシュタインもその集合知の中の1つに過ぎない。

知能とは、太古の昔から、広がっているものであり、1つの脳の中に収まるものではなかったのだ。
今流に言えば、知能とはネットワークである。
そして、インターネット時代には、それがあまりに明確になる。
昔は、フェイス・ツー・フェイスでの接触を通しての集合知で知能が存在していた。
しかし、今は、インターネットの中に、いろんな人やコンピューターやIoTがあって、それらが複雑に関係し合って知能が存在する。
つまり、昔と比べ、ネットワークや機械知能が加わって、人間だけだった集合知よりはるかに大きなものにしているのが、真のAIなのであるが、誰もAIをそのように考えないので、伊藤穣一氏は、それを再認識するために、これからはEIと言おうと提案したのだと思う。

AIが人間の仕事を奪う、AIが人間よりはるかに賢くなって人間を支配し、挙句、邪魔者として滅ぼしてしまう・・・・
そんな懸念を抱くのは、有名人で言えば、オックスフォード大の天才哲学者ニック・ボストロム、スーパー事業家イーロン・マスク、マイクロソフト創業者の大富豪ビル・ゲイツ、それに、人類最高の科学者の一人スティーブン・ホーキングらがいた。
それを笑い飛ばすのが、Facebookのマーク・ザッカーバーグやスタンフォード教授でGoogleのAI研究者のピーター・ノーヴィク、その他、沢山の人達だ。
天才発明家でAIの権威・・・というより、フューチャリストという言い方がぴったりなレイ・カーツワイルは、煽ってはいるような気がするが、悲観論者ではない。
しかし、上に挙げた人達ですら、知能を1つの脳、1ユニットのAIと考えているフシがある。
「ナウイスト」伊藤穣一氏も、ネットワークであるEI(その中には、人間も機械知能もいる)全体がおかしな方向に行けば、世界がディストピアになる可能性を認めている。
しかし、やはりそれはネットワークの問題であり、単体のAIが悪いのではない。
人間や機械知能を全て含めた、総体としての知性であるEIの問題なのである。
だから、他人との良い関係、人間と機械の良い関係を築くことが重要なのである。
とりあえず、私は、初音ミクさんやレイシアと仲良くするが(そこで止まるな!)、他人との関係についても考慮しよう(しろよ!)。









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超人類(新しい人類)の能力を使う

1963年のアニメ『エイトマン』は、第二次世界大戦直後、アメリカの軍事研究所で、谷博士という日本人科学者が開発したスーパーロボットであるエイトマンが活躍するお話である。
「シンギュラリティ(技術的特異点)」という言葉を世界に広めた、天才発明家でAI研究家のレイ・カーツワイルは、歴史的著書『シンギュラリティは近い』で、脳をコンピューターにアップロードすることに触れ、その可能性を示唆したが、エイトマンはまさに、人間の脳が電子頭脳にアップロードされていた・・・つまり、死んだ東八郎という人間の脳の記憶の一切を電気信号に変えて、エイトマンの電子頭脳に写してあったのだった。
そんなことを、1960年代前半に考えた『エイトマン』の原作者、平井和正氏は大したもので、いまだ、平井氏の熱狂的ファンも多い。

ところで、その『エイトマン』は、今でもDVDやAmazonプライムビデオで見ることが出来るが、エイトマンの最後の戦いは、超人類との戦いだった。
現在の人類は旧人類として終り、新しい人類の時代が来るが、この世に初めて登場した新人類・・・これを超人類と呼んでいるのだが、まだ子供ながら、これまでの人類とは比較にならない優れた人類である3人の超人類を相手に、エイトマンと、彼を作った谷博士、そして、エイトマン達の宿敵であるが天才であるデーモン博士もエイトマンや谷博士と連合して立ち向かうが、超人類達の、あまりの能力の高さに苦戦を強いられる。
超人類から見れば、大天才の谷博士やデーモン博士も「利口なサル」に過ぎない。
ところで、超人類達の優れた武器の1つにバリアーがあった。このエネルギーの防御幕の前には、いかなる攻撃も跳ね返された。
これに対し、エイトマンは光線銃レーザーを装備する。
そこで谷博士が言った言葉が印象的だった。
「バリアーがあらゆる攻撃を跳ね返す盾なら、レーザーはどんな盾をも貫く槍だ」
超人類達も、自分達のバリアーがレーザーを防げないことを知っていた。
だが、それ以前に、エイトマンがレーザーを使うことも予測していた。

2105年に、ようやくエイトマン並の能力を備えたアンドロイドが登場することになる『BEATLESS』というSF、およびそのアニメ作品で、戦闘能力は高くないながら、レイシアが恐ろしく強いのは、予測能力のためなのだと思う。
『エイトマン』の超人類達が、私に最大の強さを感じさせたのも、その予測力である。
そして、現代のAIについて、今はまだ虚実入り混じったことが言われるのだが、AIの本質的な能力は予測なのである。推測と言っても良い。
つまり、AIは高度な推測マシンなのである。
私も、実際にAIを使う中で、それは強く実感するのである。
現代の、ニューラルネットワークの機械学習で作るAIは、「恐ろしい推測能力を持つ凄いやつ」である。
だが、まだ、ほとんどの人が、それを知らない。

いまや、AIを使うのに、線形代数がどうの、活性化関数や損失関数とはなんぞやとか、AIにはPythonが良いなどと言っていたら間に合わない。
筒井康隆さんの『幻想の未来』(エイトマン並に古い)で、「1日中テレビを見ているのにテレビの構造を知らない」者を揶揄する部分があったと思うが、そんなの知る必要はない。
自動車を走らせるのに、自動車の構造を知る必要はないし、ガソリン車と電気自動車の技術的な違いを知らなければ電気自動車に乗れない訳ではない。
同じく、AIを使うのに、数学もプログラミングも不要だ。
当たり前じゃないか?
そして、やがてそれが、誰にとっても当たり前になるだろう。
今のところ、数学もプログラミングもなしに、まともにAIを使えるのは、ソニーのNNC(Neural Network Console)だけと思う。
Neural Network Console
Web版は遅くて使えない(と私は思う)ので、私はWindowsアプリ版を使っている(両方使ったが、Web版はしばしば通信が切れる)。
早くこれを使った者の勝ちである。









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一生懸命働け

「我々は働かなくて良くなる」なんて言う人がいるが、そうはならない。
一生懸命働く人達がいるから、コンビニでいつでも欲しいものが手に入り、Amazonで注文したものをすぐに届けてくれるのである。
無人コンビニ、無人配達なんてのも、いつかは出来るかもしれないが、遠い先の話だ。
というのは、そんなことをする前にクリアしなければいけない課題が沢山ある。
もし、その課題に気付かないとしたら馬鹿だ。
一生懸命研究し、技術開発する人がいるから、スマホは加速度的に発達しながら、価格は下がる。もちろん、特にテクノロジ関係は全てそうだ。
Amazonの倉庫は自動化され、Amazon、Google、Microsoft等の、クラウドコンピューティングのための巨大データセンターにも、ほとんど人がいない感じだと言う。
しかし、管理者は必ずいて、そんな管理者達は、一生懸命働いてきて経験を積んだものでなくては務まらない。
犯罪捜査をAIにまかせたら、監視社会化していき、間違いなくディストピアになる。
「朝から晩までお前をみゆ~」なんてのはミクさんなら良いが、相手は、ちょっとしたこっちの出来心や下心も見抜いてしまうAIなのである。

働いて鍛えられることによって、心をコントロール出来るようになるからこそ、社会の運営を任せられるのであり、修行を積まずにエゴが肥大したままの「子供大人」が一人前の態度が出来る世界は、やはり絶対確実にディストピアである。
幼稚なまま、つまり、自我をコントロール出来ない人間に好き放題させたらどうなるかは、昨今の逸脱したYouTube動画のことを考えれば解るだろう?
所詮、人間は苦労し、孤独を味わい、挫折しながら自分の意志で前を向くことでしか成長しないのである。

会社でも、甘ったれた幼児のような人間が一人前に振舞っているが、それを怒鳴ったりすればパワハラだし、殴ったら社会的に終わるが、いざとなったら怒鳴るか殴るかするという姿勢で挑まずに、叱ったり指導したりは出来ない場合が多い。相手が、子供の時に、家庭で、まともなしつけがされていない者なら、間違いなくそうである。
例えば、「道路族」といって、家の前の道を自分のものであるかのような顔で遊んでるのは子供だけではなく、その親まで一緒になって大騒ぎしていることがあり、そんな子供は、自分の都合優先で、他人の迷惑を全く顧みなくなる。
そんな子供はどうなるか?例えば、人混みや、電車に乗り降りしながらスマートフォンを見ているのは異常なことなのだが、それを異常と感じる能力がないのである。そんな人間になるのだ。
私もそんな人間だったから、社会では大いに苦労したが、それは、鍛えられた人間に厳しく指導されたことを苦労と感じただけだ。本当はちっとも苦労していない。
しかし、私のように、そんな矯正を一切される機会のない人間が溢れてくるとなると、何度も繰り返して恐縮だが、そこはディストピアだ。

今はまだ、「僕達はもう働かなくて良くなる」と言うのは、非現実である。
もちろん、国家に思想統制され、ロボットのように働く社会であってはならないが、働かなくては遊んでも楽しくないってことは、よく解っているはずだ。
昔のある一流セールスマンのように「働け!働け!奴隷のように働け!」と言うのは極端だが、人生の中には、そんな期間も必要である。
もちろん、悪い仕事をしてはいけないがね・・・なんて言わなくていい解説をするのは、そんな「言わなくていい」ことも自分で考えられない馬鹿が多くなってきたからである。甘やかされて、自分でものを考える必要がなかった馬鹿である。

介護などのように、AIロボットが働かないと破綻するような、人手不足の業界がある。
だが、そんなところにAIロボットを入れるのではなく、AIロボットを入れるべきところに入れ、空いた人手を、介護などに注げば良いのである。
もちろん、介護なども、AIロボットが補助するのはありだが、主要業務は人間がやらなくていけない。
普通の人がやりたがらない仕事ほど成長出来るものはなく、本当に賢い人や偉人は皆、人がやりたがらないことをやっていたのである。









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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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