頭の中に数学の地図を作ろう
頭の中に数学の地図を作ろう Make a mathematical map in your head 2023.07.03 Updated by Atsushi SHIBATA on July 3, 2023, 10:16 am JST 今回紹介する書籍：『数学と文化』赤 攝也（ちくま学芸文庫、2020） 抽象化の重要性 小学生の長男の勉強を見てやっていると、算数の教材に「□×4－3－5＝8」のような問題が出てきます。「穴あき算」「虫食い算」と呼ばれる計算です。この種の課題は、大人が見ると四角をｘ（エックス）に見立てた方程式に見えるので、数を移項して「ｘ＝」の式にすることで答えを出そうとします。 この「移項をすると符号が反転する」というのを、小学生くらいの子供に教えるのはとても大変なのですが、子供に理解してもらうには、計算を手順に分解して教えます。「最後に5を引いて8になったのだから、その
なぜ、微積分は役に立つのか
なぜ、微積分は役に立つのか 2023.11.27 Updated by Atsushi SHIBATA on November 27, 2023, 14:58 pm JST 今回紹介する書籍：『はじめての物理数学』永野 裕之（SBクリエイティブ、2017） 朝起きてから寝るまで、我々は何種類もの「数」を見ます。 私自身、朝起きるとネットやニュースで降水確率、予想気温のように気象にかかわる数、為替、海外の株式市場の指数など、いろいろな種類の数をチェックします。しばらく前なら、コロナウイルスの感染者数や増加傾向を表す指数を毎日のように確認していました。 自分を取り巻く環境を知るために、私たちはいろいろな「数」を確認します。そして数を手がかりにして、行動を決めます。現代を生きる私たちにとって「数」は、世界を知るための「目」としての役割を持っています。 現代人が日常的に見るこの種の数は、たいてい計
先鋭化する大富豪の白人男性たち、警告する女性たち
先鋭化する大富豪の白人男性たち、警告する女性たち 2023.09.11 Updated by yomoyomo on September 11, 2023, 21:53 pm JST 「テックブロ（tech bro）」という言葉があります。IT業界で働く男性を指しますが、ケンブリッジ英英辞典によると、社交性に欠けるのに自身の能力を過信する米国の若い男性という含意もあるようです。 最近、この言葉が出てくる文章で気になったものがあるので、それらの紹介から始めたいと思います。 一つはダナ・ボイドの「メタバースは未だシカトさせていただきます」です。これはメタバースがテーマの新刊を送ってきた友人に対し、メタバースには一貫して興味がないと宣言する文章なのですが、彼女の拒否反応には理由があります。彼女は初期のバーチャルリアリティー（VR）の体験者であり、2014年にはVR体験の性差にフォーカスした「Oc
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦
ChatGPT開発に必要なGPUは3万基、日本の国策AI基盤は1千基。目前に迫る日本のAI敗戦 2023.08.19 Updated by Ryo Shimizu on August 19, 2023, 16:47 pm JST そろそろ業界の最深部でしか知られてなかった事実がニュースになって来始めているのでここで本当の問題を明らかにしておきたい。 AI開発に必須なのは、計算資源である。そしてこれは現在のところ、事実上NVIDIAが一社独占している。 NVIDIA以外の半導体がいくら「AIに特化しています」と能書きを垂れていてもごくわずかな例外を除いてはほとんど全部が誇大広告である。 たとえばApple Silliconは、「ニューラルエンジン」と称するモジュールを内蔵しているが、これを使ってAIの学習をすると、なんとCPUよりも遅い。信じられないかもしれないが、これが残酷な事実なのである
高密度GPUクラスタとGPUクラウドのトレードオフ
高密度GPUクラスタとGPUクラウドのトレードオフ 2017.12.14 Updated by Ryo Shimizu on December 14, 2017, 05:00 am JST 昨日、一昨日の二日間にわたって開催されたNVIDIAのGPU Technology Conferenceで気になるデバイスが発表されていました。 上に掲載した写真のように、びっしりと敷き詰められた組み込み用GPU搭載SoC、通称Jetson TX-2を24個並べたクラスターボードです。 Jetson TX-2のGPUコア数は256しかないので、これを24倍しても6144コアであり、これは普通のGeForce TITAN Xのたかだか二倍程度でしかありません。 ところが、メモリで比較すると、TX-2は一基あたり8GB搭載しているので、192GBという途方もない容量になります。NVIDIAからの説明では、こ
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
ぼんやり上司とガツガツ上司、どっちが良いか
ぼんやり上司とガツガツ上司、どっちが良いか 2021.05.21 Updated by Ryo Shimizu on May 21, 2021, 08:45 am JST 「もっと派手に、若々しく」とか「うーん、違うんだよなあ」と、ぼんやりした指示しか出してくれない上司と、「ここは赤で」「明日までに見積書を書け」みたいにガツガツ仕事を進めてしまう上司、どっちがいいか、という問題について最近考えたことがあった。 ガツガツ上司の場合、部下はストレスは感じるがやりやすい。 上司が欲しがるものが明確化されているので、「赤にしろ」と言われれば赤にすればいいし、「見積書を書け」と言われれば書けばいいからだ。 それに引き換え、ぼんやり上司の下にいると、部下は苦労する。 なにしろ何をして欲しいのか明かされない。何をすればいいのか自分で考えなくてはならない。そして、何かやって持って行ったとしても、ぼんやり上
学術会議問題は「学問の自由」が論点であるべきなのか？
学術会議問題は「学問の自由」が論点であるべきなのか？ 2020.10.07 Updated by Yoichiro Murakami on October 7, 2020, 17:47 pm JST 日本学術会議次期会員の推薦候補の一部を内閣が任命しなかった事について、出発点から、「学問の自由の侵害」と捉え、糾弾するのが新聞輿論のようです。一部の学者や識者層も、その立場で動こうとしているようです。しかし、客観的に見れば、この主張は全く的外れであることは明瞭で、間違いの根本は「現在の」日本学術会議に対して広がっている幻想、あるいは故意の曲解にあります。 日本学術会議はもともとは、戦後、総理府の管轄で発足しましたが、戦後という状況下で総理府の管轄力は弱く、七期も連続して務めたF氏を中心に、ある政党に完全に支配された状態が続きました。特に、1956年に日本学士院を分離して、文部省に鞍替えさせた後
AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃
AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃 2020.10.08 Updated by Ryo Shimizu on October 8, 2020, 11:13 am JST 「最近のAIがすごい」と言われてからもう6年ほどが経過した。 なかでも人目を引いたのは、なんといっても2016年のAlphaGoだろう。最難関ゲームの一つと言われる囲碁において、人間のトップ棋士に対しAIが圧勝したのである。 これは「深層強化学習」というAIだが、実際のところ、「深層強化学習」を実用的に利用した例はまだ少ない。 多くのAIベンチャーやAIベンダーが扱う「AI」技術は、古典的な統計解析か、時折ニューラルネットを使っているくらいで、「深層学習」ではあっても「深層強化学習」とは完全に別物である。ラジオもコンピュータも同じ電気で動くものだが別物であるのと同じだ。 深層強化学
Alpha Zeroが猛烈に三目並べを自己対戦したとき、ついにこの時代が来たと悟った
Alpha Zeroが猛烈に三目並べを自己対戦したとき、ついにこの時代が来たと悟った 2018.02.04 Updated by Ryo Shimizu on February 4, 2018, 11:57 am JST AlphaGoを改良したAlpha Zeroが囲碁だけでなくチェスや将棋などを攻略できるようになった、という話を聞いても「今更？」とピンと来なかったまま日々が過ぎていきました。 しかし一昨日ふと気になって、会社に届いたばかりの深層学習PC、DK-1000で試運転がてら実装をいくつか見てみると、AlphaGoのときよりもずっとシンプルな実装になっていて心底驚きました。 試しに、リバーシ(オセロ)とTic-Tac-Toeを実行してみると、猛烈な勢いでAlpha Zeroは自己対戦を始め、どんどんスコアを上げていきます。 最終的にはTic-Tac-Toeを1000回くらい学習し
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー
NVIDIA、過去に国立研究機関へのGeForce導入妨害の疑い
NVIDIA、過去に国立研究機関へのGeForce導入妨害の疑い Amazing, every word of what you just said was wrong. 2017.12.20 Updated by Ryo Shimizu on December 20, 2017, 06:24 am JST 昨日の記事に対し、NVIDIAからヒステリックといえるほどの対応が起きました。不思議です。明らかに意図的に動いているのに、公表されている事実を指摘しただけなのにこの反応は不可解ですね。 NVIDIA側からは、「個別に面談して誤解を晴らしたい」という連絡を頂きましたが、そもそもなぜ個別に面談する必要があるのでしょうか。筆者のもとにはNVIDIAからGeForceの供給を止められている、という代理店の話も聞こえてきます。水面下でコトを落ち着かせたいということなのでしょうか。 また、海外には
NVIDIAが規約変更によりGeForceのデータセンター利用を制限。大学などの研究活動にも大ブレーキ
NVIDIAが規約変更によりGeForceのデータセンター利用を制限。大学などの研究活動にも大ブレーキ First Order rising 2017.12.19 Updated by Ryo Shimizu on December 19, 2017, 16:08 pm JST 深層学習分野で、NVIDIAの名を知らない者は潜りと言われても仕方がないでしょう。かつて日本の新聞社で、NVIDIAを「謎の半導体メーカー」と呼んで赤っ恥をかいた人がいますが、NVIDIAなくして深層学習の研究はままならないことは間違いありません。 というのも、深層学習に不可欠な積和演算機能に優れた半導体とAPIを提供しているのが、事実上世界にNVIDIA一社しかないからです。 Intelやその他のメーカーも頑張って入るのですが、NVIDIAが持つ多数の知的財産権の前に、後塵を拝しています。 それはそれで、NVID
更に激しい貧富格差の時代がやってくる
更に激しい貧富格差の時代がやってくる 人と技術と情報の境界面を探る #006 2017.05.29 Updated by Shinya Matsuura on May 29, 2017, 07:00 am JST ここまでの考察を、今風というかネット風にまとめてみよう。 1) 技術革新が情報と物流を効率化する。 2) その結果、経済のグローバリゼーションが急速に進行する 3) 結果、国内国外、域内域外を問わず貧富の格差が拡大する 4) 経済的に取り残された地域からグローバリゼーションの恩恵を受ける地域に、人が移動する 5) 経済は高速に変化するが、人の生活習慣はそれほどの速度で変化することはできない 6) それまで、接触することがなかった異なる文化圏に属する人々の接触が急増し、摩擦が発生する 7) グローバリゼーションの恩恵を受けることなく取り残された人々に、ポピュリズムが「悪いのはやって
日本のITがダメな本当の理由
日本のITがダメな本当の理由 The real reason that Japanese IT is a poor performer 2017.01.27 Updated by Mayumi Tanimoto on January 27, 2017, 08:08 am JST 10年前、iPhoneが登場した頃はまだまだ日本は大丈夫という空気感があった気がしますが、今や日本製の携帯電話は壊滅状態に近く欧州西側や東側の携帯屋や北米で日本性デバイスを見かけることはほぼ皆無です。 欧州のカンファレンスでもメディアでも、IoTでもBig Dataでも日本企業の事例が「先進事例」として取り上げられることはほぼゼロです。 若い子はソニーや東芝の家電が店舗に並んでいた時代のことは知りません。日本のSIerやメーカーに就職したいという理系の学生はいません。 なぜこんなになってしまったのか。 以下は昨年末
人事評価の新潮流～GEが9ブロックを止めたのは本当だった！
人事評価の新潮流～GEが9ブロックを止めたのは本当だった！ 2016.11.14 Updated by WirelessWire News編集部 on November 14, 2016, 11:09 am JST 2016年10月16日、僕は東京・渋谷・代官山で会社が法人会員になっている「人材育成学会」の研究会に参加した。研究会のテーマは『パフォーマンス評価の新潮流』。その研究会での講演で、僕は、GE社などの人事部マネジャーから、「パフォーマンス評価の新しい取り組み」を直接聴くことができた。 日本の企業の人事部が手本にしてきた米GEの人事制度である「セッションＣ」。後継者の育成・配置のための人材評価の仕組みで、「9（ナイン）ブロック」が評価ツールとして活用されている。「業績結果×GEバリュー発揮」の2軸のレベルをそれぞれ3段階に分けた9ブロックの中で社員を順位付けする。 僕は起業前の前職
第二世代人工知能の亡霊がもたらす”AIの冬”
第二世代人工知能の亡霊がもたらす"AIの冬" AI Winter is coming!! 2016.11.21 Updated by Ryo Shimizu on November 21, 2016, 15:49 pm JST 日立が公開した「汎用人工知能」のプロモーションビデオが日本のAI業界で悪い意味での注目を集めています。 このビデオでは、日立は自社で開発したAI技術「H(エイチ)」を、「汎用人工知能」と自称しています。 しかし、「汎用人工知能」は、通常、AGI(Artificial General Intelligence)の訳とされ、人工知能研究のメインストリームでは、GoogleやFacebookなどを含めて「まだ世界の誰も開発に成功していない」ものとされています。 ビデオに登場する株式会社日立製作所、研究開発グループ技師長の矢野和夫氏によれば、このH(エイチ)は、「(カスタマ
プログラミングを知らない人がプログラミング教育をする危険性
プログラミングを知らない人がプログラミング教育をする危険性 The teacher of programming came, but nobody has a TECH. 2016.06.22 Updated by Ryo Shimizu on June 22, 2016, 08:55 am JST ある日、角川アスキー総研の取締役兼主席研究員である遠藤諭氏から、「プログラミングが他の職業でも役立つということに関してなにかアイデアはないか」と相談を受けました。 アスキーの遠藤諭氏といえば、筆者も少年の頃、毎月夢中になって誌面を熟読した往年の「月刊ASCII」の編集長として活躍された方で、自らもプログラミングのプロフェッショナルでもあります。プログラマーでありながら、プログラミングを本業とせず、編集業を生業にしているところは、プログラマーでありながら経営者を生業とする筆者と相通じるものがあり
ドワンゴで産まれた超人工生命LIS、ハッカソンでカンブリア紀に突入!
ドワンゴで産まれた超人工生命LIS、ハッカソンでカンブリア紀に突入! Childhood's End. she's rising to real life 2016.04.12 Updated by Ryo Shimizu on April 12, 2016, 02:51 am JST ニコニコ動画で知られるドワンゴは日本のベンチャー企業としては珍しく２つの専門的な学術研究機関を設置しています。 ひとつは、筆者が設立した西田友是東大名誉教授を所長とするコンピュータグラフィックスの専門研究機関、UEIリサーチであり、もう一つは、全能アーキテクチャイニシアチブの山川宏氏を所長とするドワンゴ人工知能研究所です。 全能アーキテクチャイニシアチブとは、これまで個別の要素技術としてしか発展してこなかったAI(人工知能)技術を、それぞれ視覚野、運動野、言語野、海馬などの役割をもたせ、全体として一つの人間
嘘をつく、嘘をつかれる人工知能をつくる──人狼ゲームをする「人狼知能」をつくるわけ（前編）
嘘をつく、嘘をつかれる人工知能をつくる──人狼ゲームをする「人狼知能」をつくるわけ（前編） 2016.01.07 Updated by Katsue Nagakura on January 7, 2016, 12:14 pm JST ▼2015年8月には、人工知能が人狼ゲームを競う、第1回人狼知能大会が開催された。 人工知能が高度に発達すると、人との会話やコミュニケーションがよりスムーズになっていくだろう。だが、人は決まった会話だけをするわけではない。嘘もつくし、自分でも思ってもみなかったことを言うことさえある。そんな複雑な人間とのコミュニケーションができる人工知能は、どのようにして生み出されるのだろうか。 ところで、「人狼」というゲームをご存知だろうか？複数人が会話や議論から「村人の中に紛れ込んだ『人狼』を見つけ出す」というパーティゲームだ。人を騙したり、嘘を見抜いたりするといった心理的
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