処理の記述を並べる代わりに欲しい結果を書く「宣言的プログラミング」
単にプログラミング言語の文法を知っているだけでは優れたプログラムは書けない。どうすればより良いコードが書けるのかを解説する。 現代的なプログラミングでは宣言的にコードを書くのが良いとされています。宣言的というのは、意図を明確にしたコーディングスタイルで、対になる概念は手続き的です。 大雑把に言ってしまえば、ある処理を行いたいときに、「どういう計算を行っていけば欲しい結果が手に入るのか」を書くのが手続き的で、「どういう結果が欲しいのか」を素直に書くのが宣言的になります。 宣言的プログラミングを考えるために、「数値の配列に対して、偶数のみを2乗した値の合計を算出する（奇数は足さない）」という問題を考えてみます。 これを手続き的に計算すると、JavaScriptではこういう関数になります。
スプラトゥーン3で学ぶ最新通信技術
任天堂が2022年9月9日に発売した「スプラトゥーン3」は国内での販売数が500万本以上という超人気ゲームです。このスプラトゥーン3の通信をパケットキャプチャーで調べることで、オンラインゲームなどに必要な最新の通信技術を学びます。 スプラトゥーン3をパケットキャプチャーで解析、最新の通信技術を学ぼう この特集は、人気のスプラトゥーン3を通して、最新の通信技術の基本を学んでしまおうというものです。今回は、実際にスプラトゥーン3のパケットをキャプチャーして、それらの通信技術が実際にどのように使われるのかを見ていきます。 2022.11.22 スプラトゥーン3の通信に欠かせない、UDPとNAT越えを理解しよう この特集は、人気のスプラトゥーン3を通して、最新の通信技術の基本を学んでしまおうというものです。前半の今回はスプラトゥーン3を含むオンラインゲームの通信技術を解説します。 2022.11.
「時系列分析」にはグーグルやフェイスブックが考案した最新手法がお薦め
ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
記者がAWS無料枠でAI開発に挑戦、本当に「ゼロ円」か
初心者でも実装できる題材はないかと思案していると、画像に写った猫を自動判別する人工知能（AI）が頭に浮かんだ。アマゾン ウェブ サービス ジャパンの大久保順コンピュート事業本部長から以前に「AWS初心者向けの題材として面白い」との話を聞いていた。 AWSのWebサイトにある「【Nyantech ハンズオンシリーズ】機械学習を使って写真に写っている猫を見分けてみよう！」というWebページを読んだところ、手順が書いてあり「これならできそうだ」という気になった。システム基盤やプログラミングの知識は不要だ。 以下で、このハンズオンシリーズ全3回のうち前編と中編を試す。本記事では細かい手順は省いている。「Nyantech ハンズオンシリーズ」のWebページには細かい手順まで書いてあるので、実際に試す場合は参照してほしい。なお以降では「Nyantech ハンズオンシリーズ」のWebページを「Nyant
ミクシィのCTOが語る「mixiはいかにして増え続けるトラフィックに対処してきたか」：ITpro
ミクシィのCTOが語る「mixiはいかにして増え続けるトラフィックに対処してきたか」 YAPC::Asia 2006 Tokyo 東京都大田区で開催されているPerl技術者向けカンファレンス「YAPC::Asia 2006 Tokyo」で2006年3月29日，日本最大のソーシャル・ネットワーキング・サイト（SNS）である「mixi」を運営するミクシィのBatara Kesuma（バタラ・ケスマ）取締役最高技術責任者（CTO）が，増え続ける膨大なトラフィックにどのように対処してきたのかについて講演した。カギとなるのは「データベース分割」である。 mixiのシステムはもともとBatara氏が1人で作り上げたものだ。2003年当時，米国でFriendsterなどのSNSがはやっており，同氏が会社（現在のミクシィ，当時はイー・マーキュリー）にSNSを作りたいと提案したところ認められたという。同氏が
中嶋謙互～1人年間12円、マリオランのサーバー費用は破格の安さ
オンラインゲームやゲーム配信向けのサーバーソフトなどの開発を手掛けているプログラマーの中嶋謙互です。このコラムでは主にゲームの技術に関して考えたことを書いていきたいと思っています。 2016年12月15日に配信が開始された「スーパーマリオ ラン（Super Mario Run）」。片手で快適にプレーできるので、ちょっとした隙間の時間に遊んで、取るのがちょっと難しい「黒コイン」を少しづつ集めるのに挑戦しています。ちょっと驚いたのは、このあいだ4歳になったばかりの次男が十分楽しんでいること。Nintendo 3DS版の「New スーパーマリオブラザーズ」だと4歳には両手のボタン操作がちょっと難しすぎたのですが、マリオランは遊べるのです。任天堂はちゃんと小さい子供を対象にしたプレーテストをやっているのでしょう。 マリオランについては発売直後からあれこれ外野が騒がしい。「ビジネスとして成功か失敗か
ファイナルファンタジー XIIでプログラミングを始めよう
スクウェア・エニックスが3月に出荷開始したロール・プレイング・ゲーム「ファイナルファンタジー XII」（以下FF12）では，味方キャラクタのAI（行動パターン）をプレーヤ（ユーザー）が設定できるのをご存知だろうか。それも，ドラゴンクエストなどのようにあらかじめ決められたパターンから選択するのではなく，かなり自由度の高い設定が可能である。AIを自由にプログラミングできると言ってもいいほどだ。 AIの設定（FF12ではガンビットと呼ぶ）は，「＜体力が30％以下の味方＞に対して＜回復魔法を唱える＞」のように「条件付きの対象」とそれに対する「行動」の組を優先順位をつけて複数指定することで行う。もちろん，コードを記述するわけではなく，あらかじめ用意された選択肢の中から対象と行動を画面上で選択していくのだが，選択肢の数が非常に多いために自由度は高い。例えば (1)体力が30％以下の味方に回復魔法を唱え
機械学習ツール最前線
ここ1年ほど、人工知能、特に機械学習（Machine Learning）に関する技術革新が著しい。ディープラーニング（多段のニューラルネットワークによる機械学習）が画像認識、音声認識で目覚ましい成果を挙げているのは、その象徴だ。 それに伴い、機械学習の機能を情報システムに組み込むツールも充実してきた。クラウドサービスして提供する「クラウドAI」を米IT企業が相次ぎリリースしたほか、大規模データを扱えるオープンソース実装も増えている。 本特集では、主要な機械学習ツールの特徴や使いこなし方を解説する。 ［6］国産の深層学習フレームワーク「Chainer」とは何か 本稿では、Preferred Networks／Preferred Infrastructureが開発したディープラーニングの開発フレームワーク「Chainer」の概要を説明する。 2015.10.01 ［5］NVIDIA DIGIT
［CEDEC 2015］米Google松田白朗氏、 Androidのこれからを語る
2015年8月26日に開幕した「CEDEC 2015」（主催：コンピュータエンターテインメント協会、CESA）に、米Googleは展示を出し、セッションも実施した。セッション「Androidハイパフォーマンス・プログラミング」の講師はDeveloper Relationの松田白朗Developer Program Engineer。「私と同様に運動不足でしょうから立ち見の人は大変でしょう」「写真撮影はOKですが、音が気になる人もいるでしょうから盗撮カメラを使っていただければ」「質問はいつでもどうぞ。先着2名様にコーラを差し上げます」と場をなごませる。講演内容は充実したものだった。 写真●米Google、Developer Relationの松田白朗Developer Program Engineer。AndroidのTシャツが素敵 「Androidでハイパフォーマンスのゲームを作るならAn
［1］オープンソースソフトウエアにも寿命がある | 日経 xTECH（クロステック）
既に死んでいるにもかかわらず町中を徘徊（はいかい）し、人間に危害を加えようとする怪物「ゾンビ」―。2014年。ソフトウエアとしての寿命が尽きた「ゾンビOSS」が世界中の情報システムを危機に陥れた。 「Javaアプリケーションフレームワーク『Struts 1』のセキュリティ脆弱性に対応するために、国税庁の確定申告サービスが停止」「暗号ソフト『OpenSSL』の『心臓出血（Heartbleed）』と呼ばれる脆弱性が攻撃されて、大手カード会社のWebサイトから個人情報が流出」―。2014年はOSS（オープンソースソフトウエア）の脆弱性が大きな注目を集めた年だった（図1）。 脆弱性が見つかるのは何もOSSに限った話ではない。「Windows」や「Adobe Flash」などソースコードが公開されていない「商用（プロプライエタリ）ソフトウエア」にも毎月のように脆弱性が見つかっている。 それでもStr
［Rubyコミッタ 笹田耕一氏］東大教員を辞しRuby開発に専念
Rubyのエンジン部分であるVM（仮想マシン）「YARV（ヤルフ）」を開発した笹田耕一氏。笹田氏はRubyの開発に専念するため、大学教員の職を辞した。現在はRuby PaaSベンダーHerokuに所属し、フルタイムでRubyを開発している。笹田氏に、Rubyの高速化への取り組みなどについて聞いた。 もともと学生の時に、大学の実習でJava VMをC++で開発していたんです。Rubyを始めたのは大学4年生の時。2002年くらいですね。新しい言語をやってみたくて、あるRubyの本を読んだのですが、私の理解力が至らず、最初はさっぱりわかりませんでした。今は便利に使っています。 ある学会で、GC（ガーベージコレクション）のセミナーがあって。まつもとさんがGCについて講演して、講演が終わったら私の隣に座られて。それがまつもとさんとの初の対面です。まつもとさんに「Rubyのネイティブスレッド対応はどう
「これが機械が生成した画像圧縮アルゴリズム」、NTTが“生物の進化”の原理を応用
NTTは、現在の4K映像の圧縮と伝送に用いられている動画の符号化技術「H.265/HEVC」の“次々世代”という符号化技術を開発中だ。 同社の言う“次々世代”は、まだ実用段階にはない将来技術、という意味である。ただし、一度実用化されれば、“最後の符号化技術”になる可能性がある。理由は、人工知能の一種を用いることで符号化のアルゴリズムが勝手に進化し、自ら符号化性能を高めていくからである。 今回、符号化技術に用いている人工知能は、「進化的（または遺伝的）プログラミング（GP）」と呼ばれる技術である（図1）。GPを用いた動画符号化技術では、生物の進化のプロセスを模倣して、次第に圧縮率を向上させる。具体的には、遺伝子の突然変異による組み換えと環境適合性の結果としての自然淘汰を、乱数による関数や論理演算のランダムな組み換えと、圧縮率の向上に置き換える。関数などのランダムな組み換えで、結果として圧縮率
［脳に挑む人工知能2］脱ノイマン型へ、IBM70年目の決断
動物の脳は、恐ろしく省エネルギーかつ高性能な超並列コンピュータである。この脳の仕組みを参考に、これまでのアーキテクチャとは根本的に異なるコンピュータを開発する試みが、米国、欧州、そして日本で始まっている。 記憶装置にデータとプログラムを内蔵し、入出力バスでつながれた演算装置でプログラムを実行する――1945年にジョン・フォン・ノイマンが報告書を公表した「ノイマン型アーキテクチャ（von Neumann architecture）」は、今に至るも半導体コンピュータの基本アーキテクチャだ。 米IBMも第2次世界大戦以降、パンチカード式コンピュータから、より柔軟にプログラミングできるノイマン型コンピュータへ移行。メインフレーム「System/360」、パーソナルコンピュータ「IBM PC」、RISCプロセッサ「IBM 801」を開発し、その後のハードウエア事業の屋台骨となった。 そのIBMが、ノ
iPhone 6の下取りキャンペーンについて携帯3社が質問攻め、総務省のICT安心・安全研究会
総務省のICTサービス安心・安全研究会は2014年9月25日、第4回会合を開催した（写真1）。 研究会の下部組織にあたる、消費者保護ルールの見直し・充実に関するWG（ワーキンググループ）では、9月18日に開催した会合で、WGとしての報告書案を取りまとめた。ここでは懸案となっていた「販売形態によらないクーリングオフの導入」について、販売代理店の経営への配慮から端末を除外する結論を下した（関連記事：店頭販売のクーリングオフ対象から端末を除外、名称変更へ、総務省WGが報告書案）。 親会にあたるICTサービス安心・安全研究会では今回、NTTドコモ、KDDI、ソフトバンクモバイルの携帯3社が出席。iPhone 6の発売に伴って加熱する端末の下取りキャンペーンについて、構成員から質問攻めにあうシーンが目立った。 「下取りキャンペーンは単なる値引きの建前では」という疑念も 研究会が今回、携帯3社の同席を
［機械学習革命4］危機を好機に
「学習するコンピュータ」の台頭により、人間の仕事が奪われるケースは間違いなく増える。 我々はこうした変化を危機でなく好機に変えられるか。 五つの「未来図」を基に探る。 未来1 社会はますます安全に まず期待できるのは、自動走行車を含むロボット技術の進歩だ。例えば自動走行車は、レーザー光を使ったセンサー「LIDAR」などから集めた情報を基にパターン認識を行い、周囲の歩行者や車両の状況をリアルタイムに把握する。パターン認識技術の高度化によって、自動走行車の安全性はますます高まる。 機械学習やAI（人工知能）の動向に詳しいKDDI総研の小林雅一リサーチフェローは、「米国防総省高等研究計画局（DARPA）が開発を進めているロボットに注目している」と語る（写真2）。 DARPAは、福島第一原子力発電所のような過酷な災害現場で人間の代わりに自律的に行動できるロボットを開発中だ。ハードウエア部分の「At
［機械学習革命3］機械が人間を超えた
かつてはデータを機械に学習する前に、人間がデータを様々な形で分類したり加工したりしていた。近年台頭する「ディープラーニング」を初めとする機械学習技術では、機械が人間に頼らずにデータを分籍する。驚くべき機械学習の最新事例を示そう。 人間の試行錯誤を排除 -未来予測- 未来予測に関しては、NECの「異種混合学習」を紹介しよう。これは収集したデータの中に複数の規則性が存在する場合に、それぞれのパターンごとに適したモデルを生成する手法だ。 例えばNECは、ビルの電力消費に関する時系列のデータを収集して、電力消費を予測するモデルを作った。ビルの電力消費は、当然ながら曜日や時間帯ごとにパターンが変化する。従来は、どのようなタイミングでパターンが切り替わるか、人間が専門知識を動員して場合分けを行い、それぞれの場合に適したモデルを作っていた。。 NECの異種混合学習では、パターンの切り替わり自体を機械学習
［機械学習革命1］嘆く天才プログラマー
「自ら学習するマシンを生み出すことには、マイクロソフト10社分の価値がある」。 米マイクロソフトの創業者ビル・ゲイツ氏は今から10年前の2004年2月にこう語った。 その時は来た。 米グーグルや米アップル、米フェイスブックといった先進IT企業は今、コンピュータがデータの中から知識やルールを自動的に獲得する「機械学習」の技術を駆使し、様々なイノベーションを生み出し始めている。 これらは来たる機械学習革命の、ほんの序章に過ぎない。 機械学習の本質は、知性を実現する「アルゴリズム」を人間の行動パターンから自動生成することにある。 この事実が持つ意味は、果てしなく大きい。 今後、実社会における様々な領域で「人間の頭脳を持つプログラム」が登場する一方、データの中から知識やルールを見つけ出したり、プログラムを開発したりするデータサイエンティストやプログラマーの仕事が、機械に置き換えられてしまうからだ。
［MWC2014］IntelがIAベースのAndroid開発を加速させるべく、新統合開発ツール「INDE」を提供へ
［MWC2014］IntelがIAベースのAndroid開発を加速させるべく、新統合開発ツール「INDE」を提供へ 米Intel社は2014年2月24日、「Mobile World Congress 2014」（スペイン・バルセロナ、2014年2月24～27日）に合わせてAndroidとWindowsに向けたアプリケーション開発環境「Integrated Native Developer Experience」の無償提供開始を発表した。2014年2月26日時点では公開されていないが、「近日中に無償でのダウンロード配布を始める」（Intel社）としている（INDEのサイト）。 INDEはAndroidおよびWindowsで動作する主にC++アプリケーション開発に向けた開発ツール。マルチメディア用のライブラリーやコンパイラー、パフォーマンス分析/デバッグ用のツールなど、開発から検証までに必要な
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［機械学習革命5］人間は何をすべきか
［機械学習革命2］常識破りのパターン認識