2018.7.23-27に開催された人工生命（ALife）の国際会議、ALIFE2018に参加しました。 会場はお台場の日本科学未来館です。 2018.alife.org 人工知能が生命が持つ知性を模倣する分野であるのに対して、人工生命は生命現象そのものを模倣する分野です。 人工生命はまだそれほど知名度は高くないですが、汎用人工知能を育むための身体性と環境を考える上で重要だと個人的に考えています。 会議の前日のプリカンファレンスでは、アンドロイドによるオペラ「Scary Beauty」が上演されました。 Android Opera “Scary Beauty” Keiichiro Shibuya /アンドロイド・オペラ 「Scary Beauty」 渋谷慶一郎 日本科学未来館公演 動きや表情で多数の演奏者と表現豊かにコミュニケーションする様子に、ヒトと機械の境界線って何？と改めて考えさせら

こんにちは、@yuky_azです。 2018年8/30-9/3に開催された日本最大のiOSカンファレンス、iOSDC2018に登壇しました。 発表のタイトルは、「iOSと（深層）強化学習」です。 タイトルの通り、iOSにAlphaGoなどで有名な深層強化学習を実装するお話です。 発表のスライド: speakerdeck.com 発表の全文: qiita.com 内容は４章仕立てでした。 Sec. 1: 強化学習とは？ Sec. 2: Swiftで強化学習 Sec. 3: Accelerate Frameworkによるニューラルネットワーク Sec. 4: Swiftで深層強化学習 強化学習の基礎の解説から始めて、Q学習、DQN(Deep Q-Network)、Accelerate Frameworkによるニューラルネットワーク の実装などを解説しました。 発表に対して、多くの好意的な反響が

弊社代表の著書「はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション-」が昨日発売しました。 Amazon様のページ: https://www.amazon.co.jp/dp/4797396814 SBクリエイティブ様のページ: https://www.sbcr.jp/products/4797396812.html 紹介動画: 【紹介動画】はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション- はじめてのディープラーニング -Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション- 作者: 我妻幸長 出版社/メーカー: SBクリエイティブ 発売日: 2018/08/22 メディア: 単行本 この商品を含むブログを見る 読者から、家に届いたという報告が続々と届いています。 はじめてのディープラ

世界最大のオンライン教育プラットフォーム、Udemyに新しい講座を公開しました。 www.udemy.com 「AIのための数学講座」は、誰にでも開かれた人工知能向け数学の講座です。 線形代数、微分、確率・統計を基礎から少しづつ丁寧に解説するので、人工知能に必要な数学を無理なく着実に身につけることができます。 公開中の動画: Lecture:確率の概念 AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分 - YouTube Lecture:スカラー、ベクトル、行列、テンソル AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分 - YouTube Lecture:極限と微分 AIのための数学講座：少しづつ丁寧に学ぶ人工知能向けの線形代数/確率・統計/微分 - YouTube 本コースの最大の特徴は、AI向けの数学をコードを書きながら

世界最大の動画教育プラットフォーム、Udemyで受講生数が1万人を超えました。 Udemyの講師を始めた当初の目標は、”1万人にAIを教えること”であったのですが、その目標を想定よりも早く達成することができました。 これまでに公開した3つの講座は全て日本語によるものなのですが、受講生は45カ国にもわたります（97%は日本国内）。レビューは1500件程度もいただくことができました。 次回作は、iOSアプリ開発のコースになります。キャリアとしてはこちらのiOSの講師の方がずっと長いのですが、これまでに培ったノウハウをぎゅっと凝縮したものにしたいと考えています。 年内の公開を目指して鋭意制作中ですので、楽しみにお待ちください。ちょっとだけAIの要素が入ります。 次は”10万人にAIを教えること”を目標に、より知的好奇心を刺激し、想像力を喚起できるような教育コンテンツを制作していきますので、皆様今

個人的には、エンジニアにとっても教養は重要と考えています。 様々な良書を読み思索を重ねることで、物事を多角的に俯瞰することが可能になり、深くて持続性の高いモチベーションがもたらされます。 また、技術のみでは解決できない多くの領域に渡る複雑でシンプルな解がない問題に対処するためには、幅広くて本質的な知識が必要になることも多いかと思います。 様々な教養の中でも、個人的にお勧めなのは歴史です。 歴史とは様々なパターンの繰り返しであり、歴史を学ぶことは、すなわちパターンを学ぶことです。そしてパターンの認識は知性の本質の一つです。 即ち、歴史を学ぶことは、様々なパターンを身につけることで学び手の知性を向上させることなのです。年号や出来事の名前を暗記することは、決して歴史を学ぶことの本質的な価値ではありません。 エンジニアにとって、様々なパターンを身につけていることは問題解決能力に直結します。専門領域

体を特定の目的に特化させることは、生命にとって生き残るためにしばしば有効な戦略となります。 今回は、数多くの生物種の中でも、体の他の機能を犠牲にしてまで極端に特化を行なった生き物を紹介します。そして、生命の戦略を俯瞰するとともに、ヒトが生物として知能に特化した意味を考察していきます。 ミツツボアリ 二ハイチュウ デンキウナギ オニアンコウ科のオス ヒト 最後に、人工知能について ミツツボアリ Greg Hume  CC by-sa 2.5 ミツツボアリ属 - Wikipedia 出典: ミツツボアリ属 - Wikipedia アボリジニーのおやつとしても知られている、オリーストラリアの乾燥地帯に分布するアリの一種です。 ミツツボアリは他のアリの種と同様に地中に巣を作りますが、働きアリの一部は”貯蔵庫”としての役割を担います。 天井からぶら下がり、腹を膨らませて蜜を貯めます。こうなってはもう

様々なバックグラウンドのエンジニアが集まる勉強会、第04回てくてく勉強会を開催しました。 tekutekuteku.connpass.com 参加者は12人、インフラエンジニア、Webエンジニア、モバイルエンジニア、SE、宇宙関連のエンジニア、マーケター、Salesforceエンジニア、動画配信エンジニア、エンジニアの卵の方など、今回も様々なタイプのエンジニアが集まりました。 第04回のテーマは、"機械学習"です。エンジニアのタイプを問わず、多くの方が興味を持っているテーマですね。 いつも通り、勉強会は他己紹介から始まりました。初めて会う方からヒアリングを行いみんなの前で紹介することで、会に打ち解けるきっかけをつかんでいただけたかと思います。 今回の皆さんの学習目標です。 もくもく会を挟んで、主催者の一人の武田さんにによるLTです。今回は、Amazon Dash ButtonをHackする

以前に、「楽しくプログラミングを続けるために -プログラミング初心者が陥りがちな罠-」というタイトルで記事を書きました。 blog.saiilab.com プログラミングの学習中に罠にはまってしまうと、プログラミング自体が苦痛となり、トラウマになりかねないので、罠のパターンを予め知っておいて対策することが大事であることを述べました。 そういう意味で、上記の記事の内容はどちらかというと”守り”に属するかと思います。 今回は、「プログラミング学習を加速する5つのキー -能動的な行動によるプログラミング学習の効率化-」というタイトルで、能動的な行動が中心の”攻め”に属する記事を書いていきたいと思います。 五感+感情で感じてみる プロダクトをリリースする 教養を身につける 人に教えてみる 他の学習者と交流してみる 最後に 五感+感情で感じてみる プログラミング学習を、視覚と左脳に頼りすぎるのはつま

Yahoo! JAPANさんで昨日開催された、参加者全員がTipsを発表する というコンセプトのiOS/Androidアプリ開発者向けの勉強会、potatotips #37で発表を行いました。 potatotips.connpass.com 発表内容は、Metalを用いたGPUコンピューディングのお話です。 発表に使用したスライドはこちらです。 speakerdeck.com 以前にshibuya.swift#6で発表した内容をアレンジしたものです。 blog.saiilab.com 当日キャンセルで発表枠に空きが出たため、急遽発表準備を行いました。 Metalの解説を5分に圧縮するのは大変でしたが、たくさん方にiOSにおけるGPUコンピューティングに興味を持っていただけたのが大きな収穫でした。 また、動画による群知能のデモも行いました。 各個体の魚がバラバラに動いている状態から、やがてク

受講生数が1000名を超えた大好評の人工知能・機械学習のオンライン講座「みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習」がPython3.6に対応しました。 blog.saiilab.com Python2.7、Python3.6、それぞれに対応したのソースコードをダウンロード可能になりました。 Python3.6のインストール方法については、最後の方のセクションに動画による解説を追加しました。 基本的に、動画の解説はPython2.7で行いますが、このコースのコードに限ってはPython2.7とPython3.6に大きな違いはありません。 今回のPython3.6対応は、受講生の皆さんからの多くのご要望に基づくものです。今後も、受講生の皆さんと積極的に交流を図り、ご要望を汲んでいきたいと考えています。 www.udemy.com さらに、新たなコースも開発中です。日本語圏

「みんなのAI講座 ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習」の受講者数が1000名を超えました。現在、Udemyの日本語内コースのトップに選ばれています。 本講座の構築に協力していただいた多くの皆様に感謝です。 www.udemy.com この講座は、世界最大の教育動画プラットフォーム、Udemyで開講中のAI、機械学習の入門講座です。多くの方から、人工知能、機械学習の最初の入り口として好評を得ています。 この講座は、これまでに15カ国の方が受講しています。 日本語の講座ということもあり、受講生の97%は日本在住の方ですが、アメリカ在住の方も2%います。その他、ドイツやフィリピン在住の方も受講しています。 人工知能、機械学習に関しては、日本語圏よりも英語圏の教育コンテンツが圧倒的に充実していますが、日本語圏の教育コンテンツを充実させることにより人工知能の発展に多様性を持たせたいと考え

”脳とグリア細胞　－－見えてきた！脳機能のカギを握る細胞たち－－”を読了しました。 グリア細胞は、脳の中に神経細胞の10倍の個数存在してると言われているのですが、神経細胞とは異なった形で脳機能の発現に関与していることが分かってきました。 今回紹介する本は、グリア細胞の専門家、東京薬科大学の工藤佳久先生の著書なのですが、グリア細胞の脳機能への関与に関して包括的に書かれていて、大変興味深い本です。 グリア細胞の機能自体まだ未解明な部分も多いのですが、最先端の研究に触れることには大きな意義があります。 グリア細胞と人工知能の関連については、以前に以下の記事でまとめました。 blog.saiilab.com 今回は、本の方から特に気になった箇所をいくつかピックアップしてみたいと思います。 従来、グリア細胞は神経細胞の支持や栄養の補給など単なる縁の下の力持ちと考えられてきたが、カルシウムイオン濃度計

グリア細胞は神経膠（しんけいこう）細胞とも呼ばれており、神経系における神経細胞以外の細胞のことです。神経細胞の10倍以上の個数が存在し、神経系の体積の半分を占めると言われています。 膠とはにかわのことで、グリア細胞は従来神経細胞の位置を固定したり、神経細胞に栄養を補給する役割を担っているものと考えられてきました。縁の下の力持ちではあるものの、演算処理には何ら寄与しないものと考えられてきました。 しかしながら、近年の研究でグリア細胞は神経系における情報伝達において無視できない役割を担っていることが分かってきました。 今回は、このグリア細胞の役割を人工知能と絡めて考察していきたいと思います。 Bruno Pascal  CC by-sa 3.0 Astrocyte - Wikipedia 23週胎児の脳におけるグリア細胞の一種、アストロサイト 出典: Astrocyte - Wikipedia

線虫は線形動物門に属する動物の総称です。一般に細長い形状をしており、農作物や人の健康に影響を及ぼす寄生性のものが知られていますが、大半の種は土壌や海洋中で非寄生性の生活を営んでいます。 線虫の仲間、カエノラブディティス・エレガンス（以下、C. エレガンス）は実験材料として非常に優れた性質を持ち、モデル生物として広く利用されています。C. エレガンスはいくつものノーベル生理学・医学賞に寄与していますが、人口知能の分野でも注目を集めている生物です。 Kbradnam CC by-sa 2.5 カエノラブディティス・エレガンス - Wikipedia C. エレガンスの微分干渉顕微鏡像 出典: カエノラブディティス・エレガンス - Wikipedia C. エレガンスは1000個程度の体細胞しか持ちません。また、そのうちの302個を神経細胞が占めます。頭部の神経環と呼ばれる場所に神経細胞が集中し

神経細胞と神経細胞の接合部であるシナプスは、記憶や学習において重要な役割を果たしていると考えられています。 人工知能の一種、ニューラルネットワークにおいても、このシナプスをモデルとした仕組みにより入力に対する判断が行われます。 今回は、このシナプスと人工知能の関連について概略を解説していきます。 シナプスには大まかに分けて化学シナプスと電気シナプスに分かれます。化学シナプスは電気シナプスよりも広い範囲で見られるため、一般にシナプスというと化学シナプスのことを指すことが多いです。 化学シナプス 構造と機能 化学シナプスでは、細胞間に神経伝達物質が放出され、それが受容体に取り込まれることで情報の伝達が行われます。 Utilisateur:Dake CC by-sa 3.0 シナプス - Wikipedia 神経細胞Aと神経細胞Bの間のシナプス (1)ミトコンドリア、(2)神経伝達物質が詰まった

前回の続きです。 blog.saiilab.com 限定されたリソースで、いかにして汎用性の高い知性を実現するか、人工知能は動物の神経細胞ネットワークの進化の歴史に学ぶことが多いように思えます そういった意味で、以下の順に神経細胞ネットワークの進化の歴史を考察していきたいと思います。 原生動物（アメーバ、ゾウリムシなど） 海綿動物（カイメンなど） 刺胞動物（クラゲ、サンゴ、など） 棘皮動物（ウニ、ヒトデなど） 原索動物（ホヤ、ナメクジウオなど） 脊椎動物（魚、鳥、哺乳類、ヒトなど） 本記事では、前回に引き続きこの順番に知性の進化の歴史を追っていきます。 4. 棘皮動物（ウニ、ヒトデなど） -5.42-5.1億年前?（カンブリア紀）- 棘皮動物門はウニ、ヒトデ、ナマコ、クモヒトデ、ウミユリなどを含んでいます。体の構造は五回対象となっており、これは生物の中でも特異な構造です。 これらの動物には

最近、スマートフォンアプリへのAIの導入方法を検討しています。 限定されたリソースで、いかにして汎用性の高い知性を実現するか、それは動物の神経細胞ネットワークの進化の歴史に学ぶことが多いように思えました。 そういった意味で、今回は神経細胞ネットワークの進化の歴史を考察していきたいと思います。 全ての生物、全ての動物は共通の祖先を持ちますが、ヒトにつながる進化の系統で、早い段階で枝分かれした順に並べると以下のようになります。 原生動物（アメーバ、ゾウリムシなど） 海綿動物（カイメンなど） 刺胞動物（クラゲ、サンゴ、など） 棘皮動物（ウニ、ヒトデなど） 原索動物（ホヤ、ナメクジウオなど） 脊椎動物（魚、鳥、哺乳類、ヒトなど） 本記事では、この順番に知性の進化の歴史を追っていきます。 これ以外にも軟体動物や節足動物などの系統があります。それらの系統の神経ネットワークに関しては、以下の記事で少々触

一時期は専業のプログラミング講師をしていましたが、現在は毎週末のみiOSのプログラミングを教えています。これまでに、トータルで500人以上は教えてきたかと思います。 様々な方にプログラミングを教えている中で、プログラミング初心者の方が陥りがちなパターンがいくつか見えてきたいので、この場で共有したいと思います。 下手に罠にはまってしまうと、プログラミング自体が苦痛となりトラウマになりかねないので、プログラミングを学習するにあたってそのパターンを予め知っておき予防することが大事に思えます。 以下に、ご参考までにですがそのようなパターンを５つほど挙げてみます。 1. 過剰な完璧主義 綺麗でバグの少ないコードを書こうとする姿勢は大事ですが、最初から完璧なコードを仕上げることは難しいです。むしろ、学習のためには多くの失敗するコードを数多く書くことが大事になります。 トライ&エラーを繰り返すことで、少

様々なバックグラウンドのエンジニアが集まる勉強会、第03回てくてく勉強会を開催しました。 参加者は前回から大幅に増えて22人、インフラエンジニア、Webエンジニア、モバイルエンジニア、SE、機械系エンジニア、データサイエンティスト、SAPエンジニア、Salesforceエンジニア、動画配信エンジニア、エンジニアの卵の方など様々なタイプのエンジニアが集まりました。 第03回のテーマは、"機械学習"です。エンジニアのタイプを問わず、多くの方が興味を持っているテーマですね。 いつも通り、勉強会は他己紹介から始まりました。初めて会う方からヒアリングを行いみんなの前で紹介することで、会に打ち解けるきっかけをつかんでいただけたかと思います。 もくもく会を挟んで、我妻によるLTです。今回は、機械学習による株価解析のお話でした。 後半は、再びもくもく会を挟んだ後に勉強成果の発表を行いました。 もくもく会の