モードレスデザイン｜ai
はじめて iMacG3 を使った時、私はとても前向きな気持ちになった。説明書を読まなくても何をどうすればいいの分かったし、自分の思い描いた通りに動かすことができた。 道具は使う人の能力を拡張させると言うけれど、私はあの丸いマウスと一緒に、文章を書いたり、絵を描いたり、本当に何でも出来る気がしたのだ。 それは Mac だけではなかった。iPhone も、iPadも、Apple 製品はいつも私を高揚させた。なぜ私はこんなにも惹かれるのか。不思議に思いながらも、私は Apple 製品を追いかけてきた。 どうして？ ... 実はその秘密は既に明らかになっている。 それは、モードレスだからだ。 直感的だとか、シンプルだとか、一貫性があるとか、そういったものは表出された一部にすぎない。 この秘密は、 今から 9 年も前にインターネットに公開されたテキストにあっさり書かれている。ソシオメディアの上野学
機械学習プロジェクトのマネジメントの入り口 -『仕事ではじめる機械学習』を読んだ - - だいくしー(@daiksy)のはてなブログ
仕事ではじめる機械学習 作者:有賀 康顕,中山 心太,西林 孝発売日: 2018/01/16メディア: 単行本（ソフトカバー） ちょうど仕事で機械学習を用いた機能開発のプロジェクトの進行管理をしていて、目次をみたところ良さそうに思ったので読んでみました。 オライリーのEbookでPDF版を買ったのですが、まもなく紙版も出るようです。 まえがきには、CourseraのMachine Learningコースを受講するか、『ゼロからつくるディープラーニング』を読んでおくと良い、とありました。ぼくは直前に『ゼロからつくるディープラーニング』を読んだあとでしたが、いきなり1冊目に読んでも問題ないのではと思います。難しい数式などはあまり出てきません。とはいえ、ある程度の機械学習についての知識を持っているのが前提になっているので、少なくとも機械学習を取り扱う際によく出てくる用語の意味などはある程度知って
デザイナーのパラダイムシフト｜hiranotomoki
※ここでのデザイナーとは、主に、グラフィックデザインやUIデザインを扱うデザイナーのことである。 そして、Design with AIの時代へ近年、高性能のパソコンとデザインアプリケーションが安価で手に入ることで、誰でもデザイナーを始めることが可能となった。また、AppleやGoogleが提供するデザインのコンポーネントとデザインのガイドラインは、成果物の品質保証を底上げし、美的センス（審美眼）の必要性を下げた。さらに、人工知能の発達は、熟練デザイナーのブラックボックスだった職人的技術を解放しはじめている。 コンピューターが投入される前に必要だったデザイナーの技術は、例えば、1mmの間に何本のまっすぐの線を引けるかといった技術である。しかし、コンピューターが現場に導入されるとその技術の希少性は消え、いまや、0.25mmのまっすぐな線を引くことに、特別な訓練は必要ない。これと似たような現象が
機械学習案件を納品するのは、そんなに簡単な話じゃないから気をつけて - Qiita
はじめに 昨日のTwitterで書いたこちらが非常に反響を呼びました。 半年間かけたデータ解析の仕事が全くうまくいかなかった 今回の失敗は契約書に納品物を明記していなかったこと 機械学習の依頼は学習済みモデルのファイルを納品しただけでは、先方は検収できず、結果支払いを受けられない この教訓をひとりでも多くの人に知ってもらいたい — キカガク代表 吉崎亮介 (@yoshizaki_kkgk) 2017年11月20日 そうなんですよね。 全く先方が悪いわけでもなく、私自身が「機械学習のお仕事＝解析」だと思いこんでいたことが失敗の始まり。 結局のところ、機械学習系のプロダクトを依頼されて、学習済みモデルを作成して即納品とはいかず、検証結果を示されないと検収できないよとなってしまうので、結局アプリケーション側まで組み込まないと納得感はないんですよね。 この検証とは、訓練データと検証データを分けた時
「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」という偉い人の脳内はどうなっているのか – ところてん – Medium
この記事は、前出の本に入れる予定だったコラムのうちの一つです。 正確にいうと、本に入れる予定だったけど、メイン側で締め切りをぶっちぎっていたら、コラムを追加できるような空気じゃなくなって、書くのをやめたものです。 本の宣伝を兼ねて、没にしたコラムに日の目を見させて、あわよくば第二版で入ればいいなー、という内容です。 データサイエンティストの頭の中「偉い人たちは頭がおかしい」と言っても、それは相対的なものであるため、比較対象であるデータサイエンティストの頭の中を覗いてみましょう。 データサイエンティストは組織におけるデータ活用状況について、レベル分けして考えます。そして、基本的に前のレベルが実現できなくては、次のレベルに進むことはできないと考えています。 以下のレベル分けは私が適当に思い描いているものですが、同業者なら大よそ一緒なんじゃないかと思います。 Lv0: データ収集、ログ設計Lv1
「ニーズは全然なかった」 ゲームAI“第一人者”が歩んだ苦悩の20年間
ゲームキャラクターとプレイヤー同士の自然な会話、敵の強さやイベント発生をコントロール――そんなゲームAI（人工知能）を提供する新会社モリカトロン（東京都新宿区）が8月16日に設立された。ゲームAIの専業企業は日本初という。 創業者はゲームクリエイターの森川幸人さん。AIを活用したプレイステーション向けゲーム「がんばれ森川君2号」（1997年発売）をはじめ、20年以上にわたりゲームAIの研究開発に取り組んできた第一人者だ。 森川さんは新会社で「まずはゲームにどうAIを使えばいいのか、お手伝いするところから始める」という。ゲームデザイナーのアイデアを基に、AIのモデルを提案したり、開発したりと、他社のゲーム会社をサポートする考えだ。モリカトロン単体でAIを活用したゲームを開発するのは、もう少し先になるという。 「20年前は（基盤が）何もなかった。ゲームAIを作ろうと思えば新規開発となり、ゲーム
builderscon tokyo 2017 で横山三国志の「うむ」の数を伝えに行ったハナシ | Heruheru3
2017/8/3〜8/5 に開催の builderscon tokyo 2017 に行ってきました。 ついでに色々あってスピーカーとして登壇してきました。 詳細はこちら。 横山三国志に「うむ」は何コマある？〜マンガ全文検索システムの構築 ウムの数を数えるに至るまで そもそもこの話がどこから始まったかというと、十数年前に 二次裏(虹裏)という掲示板で突如「ウム！」 というコマが貼られだした辺りだと思います。 当時広島で大学生しててCREATIVEという部の部長だったんですけど(今でもあるのかな？)、大学祭のときに何故か皆でウムの人を書き続けるという遊びをしていました。 そこから、それまでは読んだことあるなー程度だった横山三国志に深くハマることになります。 なお、大学では「マルコフ確率場を用いた自動作曲」という、今のDeepLearningが出る前のAIで生成系の研究をしていました。これ
人工知能に「仕事を奪われる」ことの何がいけないのか？
日本における第3次人工知能ブームのキッカケの1つは、2013年9月に発表されたマイケル・A・オズボーン博士の「THE FUTURE OF EMPLOYMENT」という論文だと私は思っています。“10年後になくなる職業について分析した論文”といえば、覚えのある方もいるのではないでしょうか。 この論文には「米国労働省が定めた702の職業のうち、自動化される可能性が高い仕事は47％ある」という衝撃的な結果がまとめられています。中には自動化は無理だと思われるバーテンダーなどの職業も含まれており、「なぜロボットが代替可能なのか？」と誰もが疑問に口にしました。 その答えとして、日本で広まったのが「機械に人工知能が組み込まれているから」「人工知能は私たちの仕事を奪う脅威だ」という誤解でした。 人工知能は人間を上回るほど「賢い」のか？ 人間の仕事を奪うほど人工知能は「賢い（スマート）」のでしょうか。例えば
初心者がPythonを覚える為の本の選び方を体系化してみた(2017版) - Lean Baseball
【2020/1/9更新】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 ※2017/12/24 最新版をこちらに上げました、この内容は古いのでこちらを見ていただけると幸いです🙇♂️ Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで こんにちは.野球(とグルメ)の人です. 会社と仕事はメッチャ楽しいのですが,今日はそれと関係なくPythonの話題を久々に.*1 昨年から,「AI（えーあい）」だの「でぃーぷらーにんぐ」だの「機械学習」といったワードとともにPythonを覚えようとしている方が多いらしく, 何から学ぶべきか 何の本がオススメか 簡単に覚えて僕もいっちょ前に「えーあい
Amazon エコーが大失態…「ニュースの声を注文と勘違い」誤発注殺到
昨今話題になっている音声認識デバイス。一番身近なところでは、iPhoneのSiriやアンドロイドに搭載された会話認識機能が思い浮かぶ。昨年に大ヒットした、話しかけて操作するAmazonの人工知能スピーカー『エコー(Echo)』もその一つだ。エコーに話しかければ、搭載されたＡＩ「アレクサ（Alexa）」が情報を処理。ネット検索はもちろん、天気予報を聞いたり、アラームをセットしたり、音楽を再生させたりできる。その上、「アマゾンの商品を注文する」という機能まであるから驚きだ。しかし最近では、このエコーで思わぬハプニングが起きている。 ことの発端はアメリカのダラスに住む6歳の女の子がアマゾンエコーに「ドールハウスとクッキーを買って」とお願いしたことだ。数日後、約160ドル(約1万8千円)相当のドールハウスと2kgにもなる大量のクッキーが家へ配達されて、女の子の母親はびっくり。結果、届いた高価なドー
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
ネット上の超絶棋士「神の手」 囲碁界騒然、正体は？：朝日新聞デジタル
ネット上の囲碁サイトに正体不明の謎の超絶棋士が突然現れ、趙治勲名誉名人と互角の戦いを演じた囲碁ＡＩ（人工知能）「Ｚｅｎ」を圧倒したことが、囲碁界で話題もちきりだ。その名は「Ｇｏｄ Ｍｏｖｅｓ（ゴッドムーブズ、神の手）」。ほとんど時間を使わぬ高速の打ち回しから、超人的な新手の囲碁ＡＩとみられている。 Ｇｏｄは１１月２９日、世界中の囲碁愛好家が利用する囲碁サイト「ＫＧＳ」に登場し、同月に趙名誉名人との三番勝負で１勝２敗と肉薄した「Ｄｅｅｐ Ｚｅｎ Ｇｏ（ディープゼンゴ）」と同じソフトを搭載する「Ｚｅｎ１９Ｌ」に連勝。１２月１日にも再戦し完勝した。 プロ棋士が驚いたのは碁の内容だ。碁石で境界線を引いて領土の広さを競う囲碁の布石は、少ない石数で効率的に領土を広げられる隅から打ち始めるのが常識だ。Ｇｏｄは１局目は普通の布石を選んだが、２局目の初手は盤の中心・天元に打ち、３局目は天元をはさんだ着点に１
人工知能 病名突き止め患者の命救う 国内初か | NHKニュース
東京大学医科学研究所が導入した２０００万件もの医学論文を学習した人工知能が、専門の医師でも診断が難しい特殊な白血病を僅か１０分ほどで見抜き、治療法を変えるよう提案した結果、６０代の女性患者の命が救われたことが分かりました。人工知能は、このほかにも医師では診断が難しかった２人のがん患者の病名を突き止めるなど合わせて４１人の患者の治療に役立つ情報を提供していて、専門家は「人工知能が人の命を救った国内初のケースだと思う」と話しています。 このうち６０代の女性患者は当初、医師から「急性骨髄性白血病」と診断されこの白血病に効果がある２種類の抗がん剤の治療を数か月間、受けましたが、意識障害を起こすなど容体が悪化し、その原因も分かりませんでした。このため、女性患者の１５００に上る遺伝子の変化のデータを人工知能に入力し分析したところ、人工知能は１０分ほどで女性が「二次性白血病」という別のがんにかかっている
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