TsuyoshiKusakaの日々思うこと その2

ITエンジニア、@tsuyoshikusaka

「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」を読んで

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読んでから少し日が経っているが、メモやいくつか感じたことなど。

まず、本から印象に残った点など
・シンギュラリティ(技術的特異点):自分自身よりも賢い人工知能が作れるようになった瞬間に無限に知能が高められる
・構成論的に解明=作ることによって理解、脳科学は分析的アプローチ
・感情を持つように実現できるのはまだ遠い
人工知能のレベル
 -単純制御:エアコン、洗濯機など
 -古典的:将棋プログラムや掃除ロボット
 -機械学習ビッグデータもとに
 -ディープラーニング:特徴表現学習
オントロジー(知識の記述)も難しい
IBM のワトソンは質問の意味を理解しているのではなく、最も条件に近いものを高速に引っ張り出している
機械翻訳は一般常識(背景となる知識)が必要なため難しい
・フレーム問題=関係ある知識だけ取り出して使うことの難しさ
・シンボルクラウディング問題=記号と意味が結びついていない
・新聞記事の分類の方法
 -最近傍法:一番近い隣を使う
 -ナイーブベイズ法:確率に関するベイズの定理で分ける
 -決定木:ある値が入っているかどうかで分ける
 -サポートベクターマシン:マージン(余白)を最大にするように分ける
 -ニューラルネットワーク:脳神経回路をまねする
・年齢とともに学習能力は落ちるが、判断識別能力は長い年月かけてつくられるので、高齢者が経営に強いケースが多い
機械学習の精度アップは特徴量設計が重要、ディープラーニングはそれをコンピュータが作る
・抽象化によって知識を転移させることが変化する環境に対応する協力な武器になる

 

その他思ったことなど

・大学時代の研究で、ファジィ制御(トレーラトラックの後退運転制御)をしていたのだが、そのころのメンバシップ関数は簡単なものだった。当時チューニングは手動で行っていた

ビッグデータは一時期の流行で終わらずに、基盤的なものとして定着しそう

・BRMS(Business Rule Management System)がビッグデータのフィルタに使われている事例があるのだとか。またディープラーニングは BRMS のデシジョンテーブルを作るのに使えそう

・最近、機械学習関連でいろいろ使えるものがある
 -Googleオープンソース公開した機械学習ライブラリ TensorFlow

 -AWSMicrosoft Azure の機械学習サービス Amazon Machine Learning 、Azure Machine Learning
 -Preferred Networks/Preferred Infrastructure が公開した Deep Learning フレームワーク chainer.com

googledevjp.blogspot.jp

aws.amazon.com

azure.microsoft.com

chainer.org


区民運動会でいろいろ思ったこと

ここ何年か区民運動会のリレーで本気で走っている。

うちのチームが数年続けて勝てているので、毎年のことなのだが、走る前にはなかなか普段には感じられない独特の緊張感がある。それだけに終わった後は心地がいい。

出場メンバーの条件は以下のような感じ。

 ・女性29歳以下、30歳以上2名
 ・男性40歳以上、30歳代、29歳以下
 ※該当年齢の人がいない場合は上の年齢なら可

うちのチームはメンバーがほぼ変わってない(ただ年を重ねるのみで今はほとんど40歳超…)。一方で他チームはグッと若返りしてたりするので、条件は少しずつ厳しくなっている。まあうちのメンバー間の信頼感は年々強くなってるとも思う。

結果的に今年も勝つことができたのでよかった。他チームが例年よりもパワーアップしていたが、なんとか逃げ切れた。が、あと何年この形でやれるだろうか。

年齢枠より上はOKということで、29歳以下の枠で40代の自分が出ている。が、懇親を深めるというイベント本来の目的を考えると、自分自身は十分に目的を達せられているので、他の人に譲るべきであり、今の状態を続けることに抵抗を感じてもいる。

#区民運動会の本部スタッフもやっていることもあってか、ありがたいことに他の町内の方にも声かけていただいたりもする。そういったことを他の方にも広げないといけない

 

遡って、初めてリレーで走らせてもらったのは6年前(当時は30代)。

別にもともと足が速いわけではない(学生の頃は下から数えた方が早いぐらい)のに、たまたまその年に体育振興委員をやっていたということでいつの間にかメンバー、それもまさかのアンカー(リレーのアンカーなんて産まれて初めて…)に入っていた。

子供もまだ小さかったため、今の地域の区民運動会自体に初めての参加で、ノリもわからなかった。

リレーの直前にチームのメンバーに、この人はちゃんと走れるのか?という不信感を持たれたりもして、正直その真剣さにビビった(今はその方ともとても仲良くなってる)。結果的には大差をあけてバトンをもらったこともあって、勝つことができた。ゴールテープを切る経験など、それまでになかったので、とても気持ちいい経験をさせてもらえた。また運動会後の打ち上げでは、それまで話をしたことなかった方にいろいろ声をかけていただいた。正直とてもうれしかった。

そこから、一部メンバーが変わって負ける年があったり、希望者が多くて自分は出ない年があったり、若い子がアンカーをしてくれて途中の部分を担当したり…いろいろあって、ここ数年はアンカーをさせていただいて、気持ちよくテープを切らせてもらえている。

#6年前のことがきっかけで体育振興委員の本部役員に声をかけられ、PTAの役員にも声をかけられ、現在いろいろやってる。時間が取られる部分はあるが、それに見合う地域の方との関係性構築はできていると思っている。

 

今から考えると、そういう意図はなかったにしても、自分からは決して手をあげることはなかったであろうリレーの、それもアンカーに入れてもらったことに、とても感謝している。

あとはそれをどううまく次の人に引き継ぐか。過去に走ってくれた若手の方が何名かいる。少なくともアンカーは他の人にお願いして、さらにはメンバーが足りない場合のリザーブにまわることを考えるタイミングなのかと思う。

そうやって自分と似た経験をして、その恩返しを考えてくれる仲間を増やしていかないと、体育振興委員のメンバの高齢化も解決できないとも思う。

映画「日本のいちばん長い日」を観て

nihon-ichi.jp

雨で予定が変わり、たまたま時間が空いたので、久しぶりに1人で映画を観に行った。
観たのは「日本のいちばん長い日」。

ちょうどその原作の本を読んでいて、残りあと少しだったので、観る直前に読み終えた。そんなタイミングで映画を観たことがなかったので、どんな感じになるのか楽しみでもあった。

観てまず感じたのは、予備知識なく観た人にどこまで伝わるのだろうかということ。自分もそれほど詳しいわけではないが、背景をわかっているかどうかで大分印象が変わるように感じた。登場人物について、どの人が誰でどういう立場の人なのかはよくわかってないと、細かなシーンの意味がわからなさそう。自分としては本を読んだ直後だったので、細かなエピソードもわかりつつ観ることができ、当時の空気感が補完された感じ。

陸軍大臣がかなり家族を大切にしている印象になっていたが、今の時代にそぐうようにしたのかなと感じた。実際にそういう人だったのかはよくわからない。

叛乱しようとした青年将校らは、いわばそういう教育を受けていたから行動を起こしたというところも多分にあったと思うが、そういう側面はあまり描かれてないようにも感じた。

少し残念だったのは、宮城のシーンで見慣れた京都御所が何度か映ることで、現時点の京都に感覚が戻されたところ。そうなる人は稀だとは思うが。

ともあれ、いいタイミングで観れてよかったと思う。こういう歴史の上に現在があることは知っておくべきことかと。また今の時代がだいぶ恵まれていることを知っておく意味はあるかと。(今の時代なりの不幸ももちろんあるが)

ちなみに、観に来ていた方は年配の方が多かったように思う。まあ内容から言えばそらそうかという感じだが。

 

あと本題からははずれるが、この映画を観る前から感じていたこととして、太平洋戦争後からは切腹=死をもって詫びる(メッセージを発信する)ということが減っていったのかなと。(三島由紀夫の自殺の頃に世間がどう認識したかはわからないが)
別に切腹(自殺)を肯定するつもりはないし、今の時代感覚には合わないと思うが、一方で、死ぬぐらいとまでは言わないまでも覚悟を持って何かに臨むという意識は薄れてしまってるようにも感じる。

サービス同士を連携する Web サービス

先日 Yahoo! から myThings という サービス同士を連携する Web サービスがリリースされたが、以前からよく使っていた類似サービス ifttt や zapier 等との違いなどカンタンに比較したのをまとめておく。
 
 

myThings

mythings.yahoo.co.jp

  • 無償
  • 日本語対応されている(他サービスは英語のみ)
  • Yahoo の各種サービスとの連携が可能だが、まだ連携できるサービスは30程度と少な目
  • 1つのトリガで複数のアクションが設定できる
  • IDCF Cloud」との接続により、自作デバイスとの連携が容易。ということで自作の IoT デバイスと各種サービスとの連携が容易なのはおもしろそう
  • 少し触ってみたが、リリースされて間もないということで、いくつか気になるところや不親切なところがあったが、これから洗練されていくかと
 
 

ifttt

ifttt.com

  • 無償(なのでサービスレベルが少し気になる)
  • Nest、Phillips hue、WeMo 等とハードウェアとの連携チャネルが多数あり、連携チャネルは全部で200超(https://ifttt.com/channels
  • SNS チャネルはバックで twilio を使っているという話を聞いたことがある
  • Maker という http リクエストを受信するチャネルがあり、Questetra BPM Suite(クラウド型BPMワークフロー)との相性がいい
  • 過去に実際に使ったケースは以下
重要な報告をスマホですぐに確認できるようにする方法 - Questetra Blog - クラウド型 ワークフロー:QUESTETRA BPM SUITE
 

zapier

zapier.com

  • 無償利用可、有償契約にすると使える処理数やトリガのポーリングが増えた(はず)
  • 連携できるサービスが非常に多い、全部で500超(https://zapier.com/zapbook/
  • また各サービスで使えるトリガやアクションも多い。例えば Evernote の ノート作成をトリガにできるのはこれだけ。ただ以前そのトリガで処理を運用した時に処理モレがあったので、少し安定度に疑問あり。(たまたま使ったトリガがよくなかっただけかもしれない。おそらく仕組みとしては Evernote 側からアクションがあるわけではないので定期監視かと)
  • webhooks という http リクエストを受信するチャネルがあり、Questetra BPM Suite(クラウド型BPMワークフロー) との相性がいい
  • 過去に実際に使ったケースは以下
 
 
以下はあまり使ってないが、ついでにあげておく。
 

wappwolf(http://wappwolf.com/

  • DropboxGoogle ドライブ、box との連携向け
  • UI がわかりづらいので上級者向け?
  • 少し前に API が変更された際に Google ドライブ連携での接続ができなくなったことあり、最近アップデートされていない?
  • 過去に実際に使ったケースは以下
 
 

Yahoo!pipeshttps://pipes.yahoo.com/pipes/

  • 残念ながら2015/9末で終了する予定
 

IoT

「IoT」、最近IT業界では非常によく目にするキーワード。「Internet of Thing」(モノのインターネット)の略。

 

ただ記事等でよく見かける事例は、センサデバイスからデータを収集・蓄積・分析・活用するといったものが多く、あまりインターネットの要素を感じさせない。工場などの閉じた空間であれば、以前からも実施されていたことで、インターネットとは絡まない。

これまでインターネットに接続できなかったものが接続できることで新しい価値が生み出されることを表した呼称が「IoT」だと考えているのだが、その感覚がなかなか伝わってない。

また、流行り言葉にのっかりたいということで、既存のものに「IoT」という言葉をつけたいというのもありそう。

#「クラウド」という用語が流行り出したときに、従来からあった「ホスティング」を「プライベートクラウド」と言いだしたのに似ている。

ついでに、「モノのインターネット」という翻訳もわかりづらくしているようにも思う。

流行り言葉にのっかりたい気持ちはわかるが、それによって言葉の本質を伝わりにくくするのはどうかと。

 

KOMTRAX(建機車両の遠隔管理)は「IoT」の非常によい事例だと思う。

また、「IoTデバイス」と呼ばれる「IoT」のために新たに産み出されたものもわかりやすい事例だと思う。Phillips hueNestWeMoHVC-CListnr などたくさんある。

iBeacon を使ったケースもよく見かける。

デバイスをインターネットにつなげるための「IoTゲートウェイ」もいろいろ出てきた。

 

インターネットとつながることで場所にとらわれない、これまでよりも低コストで提供できる(ことで実現可能になる)、ということが特徴かと。

で、「IoTデバイス」については、インターネットにつながりやすいよう API が準備されていることが特徴かと。

 

これら「IoTデバイス」とデータ連携のツールifttt」「zapier」などを組み合わせると、おもしろい仕組みが簡単な設定だけで実現できる。

そこにロジックを持たせるとか人のアクションを絡ませるなら「Questetra BPM Suite」を加えるとできる。

 

いずれにしても、これまでできなかったことが実現できる・安価/簡単に実現できる、と思うとワクワクする。

超交流会2015 メモ

www.johogaku.net

今年も超交流会に参加しました。いくつか印象に残った点をメモ。

 

●1分間スピーチ

・質問により相手に考えさせることができる。質問の仕方で相手に考えさせる内容をコントロールできる(以前に似た話を聞いた気がするが、あらためて意識するのによかった)

・関西おうちハックおもしろそう

 

●IoTやUXの話(Moff高萩さん、ICJ吉沢さん)

・モノだけでは飽きられる→アプリをどんどん追加、アプリでモノが変わる

・チップ+アプリ+バックのトータルで考える、私はハード、ソフトと線を引くとおもしろくない

・5000円と10000円で購買行動は全然違う

・センサが同じでもファームで全然変わる、Moff も Fitbit も加速度センサをつけてるがデータの取り方・使い方が全然違う(リアルタイム行動姿勢認識と動作認識)

ユースケースを出すことで周りを巻き込める、「じゃあこんなことはできる?」という話になる

ユースケースの話はうちの製品にも言えること

 

●自治体CIOの話(森本さん、円城寺さん)

・現場をみる、そうするとやらずにいられない(救急搬送時に搬送先病院がなくて苦しむ現場)

・データで説明して優先度をつける、政策を変える(ドクターヘリ導入も)

見える化で姿勢を変える(救急搬送をどの病院がどれだけ受け入れているかを見える化することで拒否率ダウン)

※プレゼンの仕方でまずクイズ(救急搬送の時間の話)から入ったのがよかった。つかみとしてマネしたい

 

●スマートニュース西岡さん

・ニュースの解析手順 URL→構造→セマンティック→重要度→ダイバーシティ

・構造解析のところで機械学習を活用

機械学習は最近いろいろなところで耳にする

 

●未踏経験者の話(神島さん、西岡さん、曾川さん)

・シェアリングエコノミー(例:空港の駐車車両をレンタルして、駐車場代払うのではなくレンタカー代をもらうモデル)

・習慣や社会を変えるのには時間かかる(Airbnb でも1000日)

 

●石黒さん、濱口さん、高須賀さん

・共感モデルか観察モデルか、共感モデルは相手との価値観の重なりが多い場合に使える、少ない場合には観察モデルしかない

・観察モデルはパターニング

・「ハグビー」は情報を削ってイマジネーション補完タイプ、それは海外の人でもいける、アンドロイドはもう1つのタイプ、海外では気持ち悪がられることも

・共感ですらひずんでいる、認識はずらせる

 -2つの異なるソースから似た情報でオーバーシュート(Aからあいつゲイ、Bからあいつ男の人と手つないでた→2つの情報で確信に)

 -団子3兄弟の3つめでかい(車を抜こうとしていてかぶる、1回目はふつう、2回目は少しうざく1回目とつながる、3回目はかなりうざくなる)

 ただ濱口さんは車の話は重なる部分が多いので共感する、それは弱い部分と言える

 石黒さんは共感から入るが、あとでロジック組み立てる

・コーラの缶に書いてあるtweet「夏が・・・」とか、モダリティを足してる、そうかなと感じてしまう、うがってみると中身は大したことないのか?とも

・ビジネスは悪?、広告/洗脳/詐欺 どこまで許されるか、ベネフィットは瞬間的にダマしてる?

 タバコ・ゲーム・パチンコ うまくいきすぎると怒られる、あまりうまくいかないと健全とか・・・

・人をセーフゾーンから引っ張り出す方法

 -ゴール、ロールモデル示す(女性はプロセスよりこちら)

 -プロセス、アプローチ(男性はロールモデルよりこちら、ライバル心)

 -空気、雰囲気

 宗教はわかりやすい、お経唱えて教会という雰囲気で神様というゴール

※このセッションはいつもながらおもしろい

「データの見えざる手」を読んで

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「データの見えざる手」という本を読んだ。読んでからだいぶ日が経っているが、非常によかったので、まとめ。
#これまであまり人に本をすすめたことはなかったが、この本はかなりあちこちで人に薦めている
 
ウェアラブルデバイスで人の活動量のログを取ることで
 -人の1日の身体運動の活動量分布について、統計的傾向があることがわかった(ざっくりいうと激しい運動はこのぐらい、中程度の運動はこのぐらい、穏やかな運動はこのぐらいといった形、この本では「U分布」と呼ばれていた)
 -活動量から幸福度の測定ができた
 -運が良いと言える状況の発生確率を高めることもできる
→幸福度や運も測定が可能で、それらが良い状況の発生確率も意図して高めることができる
 
・幸福度は自発的な行動をすることでアップするものらしい(確かにそうかも。同じことでも人にやらされているか・自分でやっているかでだいぶ違う)
 
・いろいろ見えることで、見えたくないものも見えるかもしれない…
 
・以前にビッグデータ(BI ツール)のセミナーで、事前のゴール設定が重要という話を聞いたことがあったが、人工知能は事前のゴール設定がなくてもデータマイニングができるっぽい。つまりは、現状出回ってる BI ツールではそこまでのことはできない、というだけのことかと(でありながら Business Intelligence という名前はどうなんだろう?誤解を生むだけのような気がしないでもない)
 
・テニスのプレーのログ(ラケット振動と人の活動量)を取ってみたらおもしろいことが見えるかも…