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円安とは
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なんか追い立てられるような気がして落ち着かない。 続きを読む
Japanに帰ってきた喜びから、麻布十番の更科堀井に行ってきた。 堀井の更科は蕎麦の実の中心部分だけで作っているために真っ白である。 これが美味い。 シリコンバレーで映画「General Magic」を見たので、どうもアラン・ケイのことが気になってケイが主張したように、ダグラス・エンゲルバートの論文を読んでみようと思った。 が、運良くダグラス・エンゲルバートをテーマにした本があったので、これを読む。 俺が買ったときは3000円くらいだったのだが、今見ると9000円になってる。高騰しすぎ。 それくらい貴重な本ではある。他にないんだから。 エンゲルバートはマウスやハイパーテキスト、そして「デモ」の元祖である。 極めて興味深いのは、彼がそうしたものを作り出したモチベーションは、後にケイやジョブズが思い描いたような「誰にでも使えるコンピュータ」を作ろうとしたわけではない、ということだ。 エンゲルバ
先日、MITの石井裕先生の講演を聞きに行った。 いつも通り、若い人たちへのエールというか、発破というか そういう、愛情を込めた挑発というのが石井先生の持ち味で、それは大変ありがたい話だし、素晴らしい話でもあると思うのだが、一体全体聞いてる人の何割がこれを実践できるのか。とも思った。 この話を聞いてる側というのは、たとえばnobiさんだったりとか古川SAM師匠だったりするわけで、いまさら古川さんに「山を作れ」と言ったところで「いや、けっこうでかい山つくりましたけど」という話にしかならない。 もっと若い人に向けた話をするんだったら、若い人が集まるところでやるべきじゃん?と思った。 石井先生がMITに抜擢されたのは30代だから、せめて20代の人にこういう話を聞いて欲しいな。 石井先生といえば前陣速攻であり、独自の回転と相手の意表をつく質問をすることで有名だ。 たとえばソムリエに「アルコールは明ら
先週から全く唐突に生放送を火曜日から金曜日の毎日やると聞いて、面食らったのではないだろうか。 なにが我々をそうさせるのか。 それにはいろんな議論と葛藤があった。 実際、月二回は配信しようと努力していたが、どうしても夕方の時間というのは接待やらが入ることが多く、しかも疲れているのでゲストも呼びにくい。 結果、ぜんぜん配信しないニコニコチャンネルになってしまい、チャンネル存亡の危機的な状況でもあった。 次に、そもそもプログラミング教室を開いたはいいが、なんつーか圧倒的に平日の昼間が活用されていない。これはもったいなさすぎる。 そもそもせっかく福岡俊弘という面白いコンテンツがあるのにこれを死蔵するとはなにごとか。働けや、還暦社員、ということでこれが俺の働き方改革だ!とにかく昼間は生主になるんや! ということでスタートした。 なぜ月曜が休みかと言うと、教室が休みだからである。 教室は基本的に火曜日
「今週は暑かったのでうちの会社はサンダル出勤もOKだった」という文章が伝わらないと嘆いてるツイートを見たが僕も何を言ってるのかよくわからない。 というような書き込みが流れてきて、「あーあ」と思った。 でも残念なことに、僕もどちらかというと、そっち側の人間だった。 「今週は暑かったのでうちの会社はサンダル出勤もOKだった」という言葉は、日本語として文法にツッコミどころがあるかもしれない。 「そんな日本語はない」というセリフは、よく言われたし、残念ながら僕も言ったことがある。 なんでそんなふうに考えてしまうのか、自分なりに分析してみると、要は「言語の厳格な運用」が可能であるという仮説があるからだ。実際それは可能だ。 そして、厳格な運用をしなければどうにもならないものもある。プログラミング言語だ。 プログラミング教育によって得られる恩恵が「言語の厳格な運用」だとすれば、その弊害は「あらゆる言語に
高熱でうなされながら 「うーん、カプセルネットの中間層は一体どういう状態なんじゃよー」 と朦朧とした意識の中でかんがえた。 38度も熱があると、かんがえている途中でニューロンの働きが途切れるのか、どうしても「ある領域より上」へ思考が進まず、それがまたストレスになって頭が暑くなる。もうかんがえたくない。そうだ。食い物のことを考えよう。 「うーん、おひつのなかには新之助が・・・しかし身体が動かぬ・・・うーん。錠剤を飲むか。錠剤よりもカプセルがいいかな・・・うーん、カプセルネットの内部構造・・・うーーん」 却って暗くなってしまった。 この、高熱が出ているときに限ってろくでもない悪夢を見るがように、うなされては起き、起きては気絶を繰り返して、頭が熱い。あつすぎるぞと思ったらオイルヒーターを枕元でつけていた。オフにするとすごく快眠。なんだよ。知恵熱を人工的に再現していたのかよ。 この体験でわかったの
畳み込みニューラルネットワークの説明をあちこちで繰り返しているので、自分的には整理していることのまとめを書いておく。コードは全てKeras ■基本 畳み込みニューラルネットワークは、1次元でも3次元でもいけるが、いま一番使われているのは二次元の畳み込みニューラルネットワークである。 畳み込みニューラルネットワークは、複数フィルタを学習するもので、入力されたデータがフィルタの数だけ増大する。データについては「チャンネル」と呼ぶ。たとえばRGBは3チャンネルでバラバラのデータとして入力される。入力された側は入力されたデータのチャンネル数がフィルタの数だけ増える。 しばしばフィルタ数=チャンネル数であり、この2つの用語が混在することでややこしさを増しているがデータはチャンネル、畳込み層はフィルタ数と呼ぶ。 ■畳み込み→バッチ正規化→活性化をワンセットにしたCBNA Convolution-Bat
昨日の発表会、わりと盛りだくさんな内容ではあったのだけど、なんせこの四年、誰にも言えないままやってきたことを一気に放出した会だったので、ドッと疲れた。 まあしかしせっかくのなので会員限定で裏話などをひとつさせていただこうと思う。 まずプレゼン。とにかく準備に時間がかかった。 そして発表するタイミングもめちゃくちゃ難しかった。 最初は11月頭の予定だったのだがイヌとかぶるので延期になり、このタイミングに。 まあドタバタで、そのうえ今回はソニーの広報が絡むのでいつもみたいに適当にやるとかユーザを呼ぶとかは一切できなかった。 ソーシャルメディアを見ると、ユーザを呼んだほうが実は良かったんじゃないかと思ったりしなくもないが、新聞など、ふつうのメジャーなメディアに載ることも大事なので今回はまあいいかという感じだった。 とはいえ、実際の会場の仕切りはいつもどおり前ちゃんがやることになった。 司会進行は
まあAIって面白いよね。いつもながら。 ところで皆さん、bAbiって知ってますか。 bAbiはFacebook AI Researchが公開しているQ&Aに答えるデータセットです。 いろんな前提条件、そして質問と答えのセットである。イメージ的にはTOEFLの問題みたいな感じだろうか。AIにまず短い文章を読ませて、次に簡単な質問に答えさせる。 ほんとにそんなことできんの? ということでKerasにはbAbiのサンプルが用意されているわけだが、相変わらずAIのマッチョマンたちのサンプルはlossが下がることだけが示されて、どんな質問にどんな風に答えられていったか、ようはプロセスが見えない。まあだからオレのネタにできるわけですが。 そこでbAbiサンプルを改造して、どんな風にAIが成長していったか成長を見守ることができるようにしてみたよ。 実際に実行してみると、100回くらい学習すると、こんな感
「あー、バッテリー上がってんじゃん!しかたねーなー、ロードサービスでも呼ぶか。見知らん人にエンジン回してくれって頼むのもダルいしなー。はいはい、一休み一休み。お子らはDSでもやってろ」 旅先から車に乗って帰ろうとしたその時、ワタクシ石丸の車はバッテリーが上がり全く持ってエンジンがかからなくなった。何かの拍子にライトをつけてしまったようで、そのまま2時間ほど駐車していたところ、このようなことになったようだ。 少しイラだったが、勤めて冷静に車の保険会社に電話する。 電話に出たオペレーターの女性が言う。 「お客さま、お車のナンバーを教えていただけますか?」 「あ、はい」 俺は淡々と車のナンバーを読み上げると、電話の向こうでキーを叩く音が聞こえる。女性が言う。 「……あのお客様、該当の車両が見つからないのですが、当社の保険に最近ご加入されましたか?それとも保険会社をお間違えでは……」 あぁ。 イラ
シン・ゴジラに登場する名場面は数多いが、巨大不明生物が蒲田に上陸した際、緊急出動したヘリコプター部隊を覚えているだろうか。 「前例のない危険な任務だ。隊員は志願させるのか?」 「いえ。通常ローテで行きます。入隊したときから。皆、覚悟は出来ています」 なんて痺れる台詞だろう。 それが木更津駐屯地のヘリコプター部隊である。 そうだ。僕らの税金で日夜死線を切り開いている自衛隊の皆さんがいるからこそ、我々はミサイルが連日発射されてもどこか呑気で居られるのだ。そう、自衛隊が弱ければ、ロシアがたちまち攻めてきて、家は焼け、農園は皆コルホーズになり、君はシベリア送りだろう。 最前線で戦う自衛隊の最前線で戦う隊員の皆様は、日夜「愛される駐屯地」を目指して地域の方々やモニターの方々にときどき基地の案内やヘリコプター搭乗体験などを提供しているらしい。ひょんなことからチヌークこと、CH-47に登場する幸甚に恵ま
ひょんなことから駒場に来ることになった。 もしかしたらまた何度か来るだろうと思っていたが意外に早かった。
忙しい。 ブログの更新頻度から忙しいわけないだろと思うかもしれませんが、今月は信じられないくらい忙しくて目が回りそうです。いや、なんならちょっとくらいメニエール気味かもしれず。 忙しすぎてマル金ラーメン食べる勢い。美味いよね。マル金 ↑ちなみにこの写真は本邦初公開(?)、前ちゃんが制作したAI学習用無人ドローンMQ-1です。 こういうガジェットを製作してAI用のデータを集めたりもしています。 哲朗、ゴトー、シン石丸、前ちゃん、大先生などなどおなじみのメンバーもフル稼働でもはや失神待ったなし! なぜかというと、人工知能学会後に案件が殺到しているからです。 これはもう、死ぬ。死を待つのみ。なんか電話がひっきりなしに鳴ってるし。マシンも飛ぶように売れるし、仕事は山ほど来るし。 「これはもう・・・限界かもしれない」 はじめて限界感じた。 なんせ営業っぽいことできるのが哲朗と前ちゃんくらいしかいない
どうもランドロイドは演出過剰という気がしてわりと警戒していたのだが、実際に動作しているところを見ると、なるほど、たしかに頑張って畳んでる感があった。
マストドン会議に参加してきた。 この日のために安達くんに作って貰った新ソフトウェア「Naumanni」のデモが間に合ってよかった。さすが天才プログラマーである。僕が日曜の夜に書いた二枚のポンチ絵で、いきなりデモできるレベルまで持ってきた。 津田さんと鷲北さんとあと誰だっけ。わからんが、とにかく話が平坦だった。まあ仕方ないけど。 こりゃ眠い。しかし津田さん、頑張ってくれ。まだ安達のデモが完成しとらんのじゃ と、オレは必死で壇上から安達にエールを送っていた。 上手いことデモが完成した頃に遠藤さんが振ってくれたので、まああとは好きにできた。 会議の模様はタイムシフトで見ることができる → http://live.nicovideo.jp/watch/lv296526002 マストドン界隈は動きが早い。速過ぎる。 そしてたまたまオレはAI関連でP2P技術を数年前からウォッチしてた。 そして急にマス
深層学習の進化はとどまるところを知らない。 とりあえず馬がシマウマになるCycleGANというのが面白かったので、吾輩もやってみた。 CycleGANは、クロスドメイン生成学習という最近流行りのやつで、似たやつではDiscoGANというのがある。CycleGANはそれの高精度版と思えばいい。 全く異なる2つの領域の画像を学習させると、なんだか知らんがいい感じに一方からもう一方を生成できる。たとえば馬とシマウマ、男とオンナ、写真と絵、などなど。 と、いうことは、もしかしてもしかして、食べ物と人間でもいけるんじゃないの? というわけで善は急げでやってみた。結論としては出来てしまった。出来過ぎと言ってもいい。 学習と推論にはもちろんDEEPstationを使用。オレのは70万円するProfessional Editionだ!Pascal世代のTITAN X搭載 しかしやはりDEEPstati
深層学習といえばCaffe。そういう時代がたしかに有りました。もう二年前だけど。 しかしすっかりボロボロで時代遅れになったCaffe。Facebookも、FAIR(Facebook AI Research)からPyTorch出すし、もうCaffeはお払い箱かな・・・と思ったら!! コレですよ。 その名もCaffe2!!ヒネリなし!! ドメインもCaffe2.aiなんだよね。どうすんの。バージョンアップするごとにドメイン取り直すの?それともX11みたいに、Caffe2だけで30年くらいやるつもりなの? そのあたりの真意はよくわかりませんが、さすがFacebook。2つも別のAI研究機関を持っているからこそできる芸当ですな。 Caffe2の説明によると、PyTorchとの違いはこんな感じ Caffe2は、モバイルや大規模な展開で優れた性能を発揮するように設計されています。 Caffe2は、Ca
整数化 それは男のロマンである。 異論は認めん。 Chainerは使いやすいがいかんせん動作が遅いという問題がある。 これはMacなどで使う場合にはそれほど気にならないし、究極的にはGPU搭載マシンで使うわけだからそこが速ければ問題ないのだが、まあ実際問題GPU搭載マシンでも残念ながら他のフレームワークの方が速かったりすることはままある。 とはいえとはいえ、Chainerに任せっきりの全結合ネットワークを自分で実装しなおしてみることはそう悪いことではない。 それに、Chainerで学習させた全結合ネットワークを他のプラットフォーム、たとえば組込み機器用の非力なプロセッサとかまあその手のものに実装したり、最終的にはC言語にしたりするときに、内部構造を知っておくのは悪くないアイデアだろう。 そしてGoogleのTPU、つまりTensor Processing Unitがなぜ高速なのかということ
最近のニューラルネットワークはなんだか半端ない。もう追いかけるのがつかれるほどだ。 たとえば、畳込みを正方形のカーネルではなくて、ある程度散らばったところからサンプリングして効率化したり・・・ クロスドメインで学習させて金髪から黒髪を生成したりその逆をしたり・・・ クルマから顔を生成したり・・・ 靴からカバン、カバンから靴を生成したり・・・ 漢字の形を覚えさせたり・・ https://kaonashi-tyc.github.io/2017/04/06/zi2zi.html Octree(八分木)を使って無駄な空間の計算を省いたり・・・
マシン語 それは男のロマンである。 異論は認めん。 CPUの能力を限界まで引き出すコード。 そう、マシンたちの歓喜の声が聞こえてくる。 もっとオレを回してくれ! マイクロコードの1クロックまで! レジスタの限界まで オレを、オレをもっと愛してくれ! コアのひとつひとつ、パイプラインの全てのステージをコードで満たしてくれ! オレはもっと回りたい。 もっと回したいんだ・・・ ・・・そうだ、いい子だ。 それがマシン語である。 マシン語に比べると最近はPythonだのRubyだの適当な擬似言語で満足する輩が多すぎる。 軟弱者め!!! とまあ意気込んでは見たものの・・・いきなりマシン語はつらたんなのでとりあえずネイティブコードで動かしてみることを今回の記事では目標にする。 題材はいつものアレ 9-8-8-6の中間層二層のニューラル・ネットワーク。 こいつをC++に移植してみる。 ウヒョー、ワクワクす
深淵を覗き込むとき、深淵もまたこちらを覗き込んでいるのだ。 滅多に見ないアクセス解析を見ると、恐ろしいことが分かってしまった。 ちょっと冷静ではいられないので、深呼吸しながら書くことにする。スーハー。 えー まず、週刊アスキーの読者層は年齢層で言うとどのくらいかご存知だろうか。 だいたい男性の40代〜60代である。 もう中年を通り越して老人ホームで読まれてもおかしくない雑誌なのだ。まあいまどき60歳で老人ホームに入る人はいませんが。 年々年齢層は上がっていって、これはSPAも同じ。 創刊時は20代社会人が対象の雑誌だったのに、最近は明らかに40代以降の男性をターゲットにしている。でなきゃ「40過ぎて20代の子と付き合う方法」なんていうネタが特集になるわけがないのだ。 当然、電脳空間カウボーイズの読者層も週アスと同じくらいと想定されるし、実際に想定していた。 まず、男女比。 これは先日明らか
40歳である。 エイブラハム・リンカーンによれば、40 歳になったら男は自分の顔に責任を持たねばならないらしい。 しかし40といえばお肌の曲がり角。正直、肌のくすみやシミはどうしようもない。かといって女性のようにファンデーションを塗りたくるというわけにもいかない。どうしようかしら。 そんな人に言えないお悩みを抱えていた40歳男性に朗報が。 ひょんなことから知り合ったITジャーナリストあやのさんが、自撮りマスターとして色々な自撮り情報を教えてくれたのだ!(あやのさんのビデオブログはこちら→https://www.youtube.com/user/ayanotdo) 昨日はせきぐちあいみさんのVRアート個展に遊びに行ったのだが、そこに居たのが矢崎飛鳥Engadget編集長とITジャーナリストのあやのさん。 あやのさんはやたら山根博士とつるんでる動画で見て知っていたが、やはり実物も見ての通り美人
さて、卒論にはもう間に合わないかもしれないが、Chainerによるディープラーニングを手軽に扱えることでお馴染みのGUI深層学習環境、DEEPstation(ディープステーション)が地味にバージョンアップしたのでご紹介しよう。 ■DEEPstationってなに? さて、というわけで自社広告の時間ですよ 相変わらずミもフタもない入り方しますね教授 この仕事、ミもフタもないものなんですよ まあそれはそうと、そもそもDEEPstationってなんなんです? そこ聞いちゃう? その昔、大学や企業の研究者が使う高性能なパーソナルコンピュータをワークステーションと呼んでいました。それは知ってますね? あ、あれだ。うちの大学だとSONYのNEWSとか、SUNのSPARCとかだったな いま公開中の映画「スティーブ・ジョブズ」の第二幕に登場するNeXTも、ワークステーションだったね。 ちなみにSONYのワー
年が明けた。 なあに、ちょっとキャリーフラグが上がっただけのことである。 それでもなにか特別な気分になるというのがお正月の不思議なところだ。 クリスマスよりお盆よりお正月。 そんな気、しない? 新年の晴れやかな気分も、しかし、僕は年末に見たとある背中が目に焼き付いて離れない。 多くは語れないが、お正月に特にやることもないのでひとつ話しをさせて欲しい。 UEIの納会はいつになく盛大なものとなった。 子会社との事業分離が完了し、本社は身軽になったが、子会社含めて120人のスタッフのいる大所帯に戻った。 おおいに飲んで、おおいに騒いだ。 しかし僕には別にいくところがあって、早々に退散して次の場所の納会へと向かった。
前回はラクガキ→清書AI→美女生成AI→美女画像という感じでやると意外とよくなることがわかった。 が、ひょっとするとpix2pixの性能というのはそういう問題じゃないのかもしれない。 そこで前人未到の無茶振り、ランダム化したデタラメ画像から写真を学習できるかやってみることにした。すなわち ラクガキ→AI→美女画像 という学習をさせてみた。 すると・・・ なんかできちゃってるのである。 とにかく凄いと思ったのは、 顔の左側の輪郭が、ラクガキだとガタガタであるのに対し、生成された写真ではちゃんと真っ直ぐになってるところ。 眉毛のディティールにも注目 元絵だと左眉がガタガタなのに、生成画像では綺麗な曲線を描いているのだ。 こっちはもっとわかりやすいかな。左の輪郭がおかしくなってたり、鼻がひん曲がってたりするんだけど、ちゃんとしてるでしょ。すごいなあ すげえなあ。おい。 かなり解像度低く大雑把な感
一夜漬けAI開発合宿で何が作れるか実験してみた。 pix2pixは面白い。 面白いけれども、実用性の点ではどうか。 たとえばうまくいくと こんな感じで左の線画から、右の写真が生成できる。 しかしあんまりうまくいかない場合は まあ比較的うまくいってるかもしれないけど、顔のところで精度がガクッと落ちている。 人間は、顔が大事な生き物である。 体の精度はともかくとして、顔の精度が低いとちゃんとした絵には見えない。 また、もとがテキトーに生成した線画だから仕方がないが、このレベルの線画が描ける人間はそうはいない。 もっとテキトーな線画でなんとかラクをしたいのだ。 たとえば こんな線画である。 ほら、これなら僕にも描けそうじゃ無いの で、結論から先に言うと できてしまった。 あまりにも出来すぎた結果に、僕でさえ「ウソだろ」と声を漏らしてしまった。 生成されていることがわかりやすいように、あえてしくじ
先日の合宿の成果に気を良くして、さらに改良してみることにした。 というのも先日の合宿の成果では、下手くそな絵はダメだったのだ。 上手い絵を入力しないと大惨事が起きてしまう。 ホラーだホラー そこで私は考えた。 僕達私達の味方であるスーパー人工知能先生に、下手くそな絵を修正していただけないかと。 そこでまず、顔から線画を書いて、書いた線画をランダムに歪ませるプログラムを書いてみた(プログラムは本記事末尾)。 すると楽しい感じのデータが生成される。 右が元ネタ、左がランダムな太さと座標で歪ませたものである。 これを学習させると、半日くらいでこうなった。 左がに有力画像で真ん中が生成画像である。 ねえ、先生、私怖いわ。こんなことになっちゃって大丈夫ですの? そこで冒頭に盛大に事故った画像を食わせてみる すごい なんかそれっぽくなってるし ちょっと唇のあたりはへんだけど でもすげえ で、こいつを美
個人的に今年一番のヒットといえばpix2pixである。 pix2pixとは、その名の通り、画像から画像を生成するニューラルネットワークの総称である。 何が凄いかと言えば、2つの画像のペアを提示し続けるだけでなんとなく雰囲気を掴み、似たような画像加工を全自動で行ってくれるところである。 特にpix2pixを使ってテキトーな輪郭線から中身を塗る、というのが面白かったので、試しに個人的に溜め込んだネットの素敵な画像フォルダを、非常に簡単なスクリプトで線画化し、学習できるかやってみた。 はたして で、できちゃったのである。 ほんの半日くらいでこれが学習できちゃったのである。 当然ながら、左の線画を与えると、右の絵が得られるわけよ。 わかりますこの凄さ。 まだ顔のディティールはいまひとつだけれども、それでもこんな自然な感じで色が塗れるってすごくね? なんか時代がヤバイ方角にいってますよ。 ちなみにイ
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