エヴァのMAGIシステムをGPT3で作ってみた｜深津 貴之 (fladdict)
新世紀エヴァンゲリオンにでてくる超AI、MAGIシステムを作ってみたメモ。 OpenAI社のGPT3を使って、三頭制合議型のAIシステムを組んでみた。 MAGIシステムとは？MAGIは、アニメ「新世紀エヴァンゲリオン」にでてくる超AI。 このAIの面白い特徴は、性格の異なる3体のAIが、それぞれ独立に見解をだし、それを集約して1つの結論をだすという合議制のシステムです。 キリストの祝福を告げた三賢者にちなみ「メルキオール」、「バルタザール」、「カスパー」という3つのAIが、それぞれ開発者である赤城博士の「科学者」、「母」、「女」として側面をから答えを出します。 MAGI GPT3の実装最近話題のChat GPTの凄さをみるに、「MAGIシステム」現実に作れるのでは？と思って、Google Colabで実装してみました。 1つの質問に対し、GPT3を4回ぶんまわすシステム図のように、1つの質
経営者にデザインや技術の大切さをわかってもらうには？｜深津 貴之 (fladdict)
よく講演をした後に、そのような質問を受けることが多い。 結論から言うと、経営者にデザインやエンジニアリングの重要性を伝えようと頑張るのは、オススメできない。なぜなら、それを大事にしてくれる別の経営者と仕事をする方が、はるかに簡単で手っ取り早いからだ。 基本的に、経営者の考えを転換させるコストは極めて高い。それだけの時間やコスト、能力や忍耐があれば、転職先や別のクライアントを見つける方が簡単だ。そもそも、ある程度は職を選べる能力がなければ、経営者の考えを変えることはおろか、アクセスすることすら難しい。 シンプルに、デザインやエンジニアリングを経営に持ち込みたい人は、そのような経営者と仕事をすべきだ。過去に色々なクライアントで、経営者や社長室、経営企画室、新規事業部の方々とお会いしてきたが、実質的にそれ以外の答えは無いと思う。 経験上、ほとんどの経営層は人的ロジスティクスの硬直化が起きるまで、
59分割ヤバイ｜深津 貴之 (fladdict)
こばかなさんと、グリッド分割の話をしてるときに出たネタなのだけど。 グリッドの59分割ヤバイよねぇというお話。 画面を59分割すると、様々な比率で端数がでない。汎用的なグリッド分割できて素敵。個人的にはnoteで図表を描く時は、 ・幅620px ・天地左右マージン15px ・グリッド59分割 10pxを意識すると、色々と便利だと思う。 これ全部、ピクセルパーフェクトに分割できる。 1分割 = 590px grid 2分割 = 290px grid 3分割 = 190px grid 4分割 = 140px grid 5分割 = 110px grid 6分割 = 90px grid 8分割 = 65px grid （厳密には10の倍数でないので△） 10分割 = 50px grid 12分割 = 40px grid 15分割 = 30px grid 20分割 = 20px grid 24分割
本当に意思決定が必要なことって、実は少ないかもしれない｜深津 貴之 (fladdict)
先日、こばかなさんと意思決定の話をした。その話のまとめメモ。 意思決定の遅さや、先延ばしに巻き込まれて、チャンスを逃すケースが非常に多い。私生活でも仕事でも。 でも、実は意思決定で悩むケースは、この世にはほとんど無いんじゃないかなと思う。多くの場合、物事の選択はざっくり「ポリシーの問題」「セオリー」「不変の法則」の3種類のレイヤーに分類できるのではないかと思う。あらゆる意思決定をこの3レイヤーに分類することで、悩むシナリオを最小化できる。 ポリシーの問題この卵を「目玉焼きにする」か「卵焼きにする」か「ゆで卵にする」か。些細なこと、完全に等価なこと、要素が複雑すぎて分析不能な問題。ポリシーの問題は悩むだけ無駄。シンプルに好みや生き様で、決めてしまえばよい。 どちらかというと、明快な「生き様」や「ポリシー」など、行動規範を持っているかどうかが重要。本人が行動規範を持っていれば、何も悩むことはな
ランキング設計はどうあるべきか？ その3｜深津 貴之 (fladdict)
ここまでランキングのあるべき方向性と、実行可能なアプローチについて考察してきた。そして、いよいよプロトタイピングと実験の時間だ。残念ながら自分はサーバーサイドのコードが書けないので、ここからは開発チームに託すことになる。 妄想や実証不能なものをオーダーするのは非効率だと思う。ある程度はクラスをモデリングしておくと、エンジニアとディスカッションしやすい（ように思える）。 とりあえずnoteでのランキングは、様々な試行錯誤や実験が予想される。そのため、以下のような要素が必須となる。 ・工数最小 ・あらゆるランキングを表現できる ・拡張しやすい 今回はDecoratorパターンとCommandパターンを混ぜたような実装で、柔軟性のあるランキング計算システムのコンセプトを描いてみた。下手なコードでも、設計がある方がエンジニアさんに説明しやすい。 設計イメージとしては、まずランキングの各処理を同じイ
ランキング設計はどうあるべきか？ その2｜深津 貴之 (fladdict)｜note
前エントリで論じられた、正しいランキング設計の考察の続き。第2回は、ランキングの収奪性、格差の固定性を軽減する手段を、具体的に論じてみる。 前回の記事へのTwitter上のフィードバックは、Togetterにまとめてある。こちらもご興味があれば、一読の価値がある。いくつか被ってしまったものもあるけれど、諸々の後半記事。 「ランキング」以外の名称を用いるこれはほぼ確定。ランキングという名前は、「noteとして競争原理を推奨する」という強いメッセージを発する。noteの全てのユーザーが、競争原理で動いているわけではないので、これは望ましくない。 おそらく最終的には「注目」「人気」などの名称を使うことになるかと思われる（「オススメ」はパーソナライズ用にとっておく）。また、「ランキング」という名称やスタンスをやめることで、後述するようないくつかの公平性のための施策を行う余地が生まれる。 時間による
ランキングの設計はどうあるべきか？｜深津 貴之 (fladdict)
「発見性」の強化のために、noteにランキングやホットエントリーに類するものをつけたいと思っている。しかしランキングやホットエントリーは、世間で思われている以上にデリケートなUIであるため、その設計は慎重に行われなければならない。下手な設計は、サービスのカルチャーそのものを破壊しかねないためである。 以下は、ランキング設計のための忘備録。 PVランキングは収奪的な設計であるPVランキングを設計する場合、まず最初に意識すべきことがある。それは本質的に、PVランキングは収奪的な構造であることだ。 「収奪的」とは、勝者が全てを独占してしまうことを意味する。 基本的にランキングに上位のコンテンツは、ユーザーの注目を獲得する。つまり、PVのあるコンテンツはランキング上位となる。そして上位コンテンツはその露出によって、さらにPVを集めてしまう。 結果、PVランキングは少数のコンテンツにPV、フォロワー
noteの2018年のデザイン戦略について｜深津 貴之 (fladdict)｜note
みなさま、新年あけましておめでとうございます。noteのお手伝いを始めてから3ヶ月が経ちました。 2018年、今年どんなことをやろうと考えているか、ユーザーの皆さんと情報共有したいと思います。 去年の活動のご報告まずは、スタートアップらしく去年の活動のご報告から。2017年の10月以降、チームで様々なカイゼンを行って来ました。noteチームが持っていたポテンシャルが、徐々に発揮されるようになりました。 DAUが増加トレンドになりました あわせて12月は、DAUで最大記録となりました。（薄いグラフの方が30日DAUです。Google Trendの30日継続読みにくいですね）。 継続率が1.75倍になりました 1週〜4週の継続率が、8月時と比べておよそ1.75倍となりました。現状は安定して維持されています。 投稿数が1.5倍になりました noteのデイリー投稿数が、以前と比べて平均1.5倍程度
ビジュアル・プログラミングの勉強方法｜深津 貴之 (fladdict)
ビジュアルアートの教本、「Generative Design」が、ついに再販されました！長らく欠品でプレミアムがついていた一品です。 以下はGenerative Designの序文への寄稿を、一部加筆修正したもの。表現者、技術者それぞれが、アートとプログラミングを学ぶための方法です。ビジュアルコーディングに興味のある人はどうぞ。（あと僕の落書きはこちらから見れます） Generative Design 序文Generative Designの日本語版が、いよいよ出版されました。本書は、プログラミングによる視覚表現の「最高の教本」です。この素晴らしい本の序文として、何を書くべきか非常に悩みました。結果として、歴史やカルチャーの話をするよりは、この本の読者に最も役に立つであろうことを、書くことにしました。表現者と技術者がビジュアル・コーディングをどう学習すべきか、についてです。 表現者が技術を
AI企業としてのAdobeの戦略 （本編）｜深津 貴之 (fladdict)
隠れAIプレイヤーだったAdobeが、今回のMAXでいよいよ表舞台に立った。 前記事では、Adobeの構造と収益体制について解説した。今回は本編として、AdobeがAI戦略で、何を狙っているのかを考察する。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。…が、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん、都合の悪いこと書いてたらごめんなさい！ Adobeが学習しているモノは何か？AdobeのAIプレイヤーとしては、特殊性なポジショニングを持つ。その特殊性を理解するには、まずAdobeが何を学習しているのか？を理解しなければならない。多くの人々は、「AdobeのAIは画像認識」だと考えている。だが、それは大きな間違いだ。画像認識は、AdobeのAI群のわずか一部分にすぎない。 では、AdobeのAIの本質は何か？ Adobe Senseiの本質は
決して止まらないカイゼン体制を作りたい | 深津 貴之 (fladdict) | note
中長期のための大きなデザインも大事だけど、そのために日々の改修が犠牲になってはならない（その逆は言語道断）。そんなわけで、しばらくの間は、1〜2日で終わる小さな改修を、コンスタントにnoteチームに提案したいなぁと考えている。 もちろん、「リソースが許せば」だけれども。なぜならpiece of cakeにはまだデザイナーが1人しかいないことだ。そんなわけで、中長期でどういうチームを作るべきかウンウン唸っている。 並行して走るスロットが3-4つ欲しい理想を言えば、デザイン/開発リソースを3つのグループにわけたい。「大局リソース」、「開発リソース」、「カイゼンリソース」の3つだ。これらはそれぞれ独立しているのが望ましい。複数のレイヤーを1人のスタッフが兼任していると、どれかが忙しくなると、他の全てがストップしてしまうからだ。 大局リソース ガイドライン、コンポーネントなど、会社全体にストックさ
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