議論するならTwitterより２ちゃんねるのほうが向いている - A Successful Failure
最近のTwitter人気は衰えを知らず、今日も多くのTLで議論が交わされている。しかし、多くの人が感じているように、Twitterはあまり議論に適したサービスではない。むしろ、議論を積み重ねるという観点から見れば、便所の落書きとも揶揄される２ちゃんねるの方が適している部分も多い。本エントリでは、２ちゃんねるとTwitterのアーキテクチャの違いに着目し、その違いが有用な議論を行なう上でどのような効果をもたらすのかについて考えてみたい。 濱野氏は著書『アーキテクチャの生態系――情報環境はいかに設計されてきたか』において、ローレンス・レッシグの提唱した概念『アーキテクチャ』に依拠した上で、ソーシャルウェアを場とみなす立場をとっている。 ここで、アーキテクチャは次のような概念だ。 任意の行為の可能性を「物理的」に封じてしまうため、ルールや価値観を被規制者の側に内面化させるプロセスを必要としない。
日本経済新聞電子版の価格設定から透けて見える日経のホンネ - A Successful Failure
来る3月23日日本経済新聞 電子版が誕生するという。日本経済新聞の朝刊・夕刊の最終版が読めるのに加え、「電子版」の独自ニュースや解説記事を24時間配信するという。購読料金は宅配＋電子版の日経Wプランが月極購読料+1,000円、電子版月極プランが4,000円という設定だ。 この価格設定、行動経済学の観点からすると大変興味深い。昨年のベストセラー『予想どおりに不合理―行動経済学が明かす「あなたがそれを選ぶわけ」』にまさにぴったりの事例が紹介されているので、未読の方の為に紹介したい。以下は本書の第1章「相対性の真相」のエッセンスを抽出し再構成したものである。この本は行動経済学の入門書として大変面白く書かれているので、未読の方には一読を強くお勧めする。 【告知】@LunarModule7でつぶやいています。 興味のあるかたはフォローください。 おとりによる選択行動の変化 あなたは経済新聞「エコノミ
低出力レーザーによる脂肪溶解処理がダイエットを無用にする - A Successful Failure
老若男女を問わずダイエットに悩む人は多いだろう。しかし、まもなくそれも過去の事となるかも知れない。既存の方法よりもずっと安全で低コストな脂肪除去が、まもなく身近で（もしかすると家庭でも）受けられるようになるだろう。もはやダイエットのために食事制限も、運動も必要ないのだ。 その新たな方法の名をゼロア(Zerona)という。右図は紹介動画のスナップショットだが、簡単に言えば、レーザー光を外部から照射する事で体内の脂肪を溶解させてしまうものだ。この今までの常識を覆す方法の原理はどうなっているのだろう？安全なのだろうか？費用は？ その疑問に答えるのが本エントリの目的である。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 ゼロア（Zerona） ゼロア（Zerona）は既存の脂肪吸引とは大きく異なる。手で触れても安全なレベルの
Web上の膨大な写真からローマを1日で構築する方法 - A Successful Failure
前回、『写真に基づく3D空間構築手法の到達点』としてバラバラの写真から3D空間を構築する手法について取り上げた。コメントで言及された人もおられたが、MicrosoftはPhotosynthとして、同様にStructure-from-Motion (SfM)を用いて写真をつなぎ合わせ、インタラクティブにブラウズできるPhotosynthを公開している。 Photosynth Overhead View on Vimeo Photosynth + Bing Maps on Vimeo 現在、研究レベルではWeb上にアップされた不特定多数のユーザによる膨大な写真から街一つを再現するプロジェクトが推進されている。その名も"Building Rome in a Day"（ローマを一日にして成す）だ。下の動画はFlickr検索された画像から生成された3Dモデルを示している。本エントリでは、論文*1に基
写真に基づく3D空間構築手法の到達点 - A Successful Failure
一昔前は実世界の建築物を元にウォークスルー可能な3D空間を構築しようと思ったら、まず各部屋の形状を計測器を用いて計測し、その計測結果に基づいて人手でモデル化し、領域ごとにテクスチャを貼り、照明を設定して……と気の遠くなるような作業が必要だった。3D空間の構築は極めてコストの高い作業だったが、近年では2次元画像（実写写真）に基づいた3D空間の構築手法が長足の進歩を遂げており、以前に比べれば極めて低コストに3D空間を構築する事が可能となっている。 【告知】Twitterはじめました。@LunarModule7です。 興味のあるかたはフォローくださいとしばらく宣伝。 今ではバラバラに撮影した写真から、全自動で3D空間を構築し、内部を自由にウォークスルーできるようになっている。ワシントン大学とMicrosoft Reseachが2009年に発表した研究*1は現時点における集大成とも言えるものとなっ
小学生が学ぶビジュアル言語ビスケットがすごい - A Successful Failure
情報処理10月号では、『特集 未来のコンピュータ好きを育てる』としてコンピュータに魅力を感じる人材を育成する試みを紹介している。とても面白い特集となっているので、送付されてきたまま袋から出さずに放置してある人は是非一読する事を薦めたい。 小中学校における情報科学教育は世界的に重要視されつつある。ACMのモデルカリキュラムでは、第8学年（中学2年生）までにコンピュータ操作、デジタル化、情報の表現、問題解決などを履修し、第9-10学年で、コンピュータの構成、アルゴリズム、抽象化、数学との関連などの情報科学を学ぶ事を提言している。 ところが、現在の日本の情報教育は文字入力やWeb情報探索など、コンピュータの利用法に関する教育に終始し、情報科学をはじめとする情報技術の原理・仕組みに関してはほとんど重要視されていない。一方、韓国の情報教育 ━初・中等学校情報通信技術（ICT）教育運営指針と改訂中・高
いよいよ実世界にタッチするiPhoneアプリまとめ - A Successful Failure
携帯電話は常に電源が入ったネットワーク接続デバイスであり、常時ユーザが持ち歩くと言う点において、ウェアラブルコンピューティング(Wearable Computing)で語られてきたユースケースを徐々に実現しつつある。特にiPhoneはGPS/コンパス/加速度などの各種センサに加え、アプリケーション開発自由度の高さから、現時点で最も開発アクティビティの高いデバイスであると言える。 本エントリではiPhoneアプリケーションのうち、特に実世界とのインタラクションを有するものについて紹介する。地図と連動して単純に現在位置から最寄りの施設やその施設のクーポン、イベント等を検索して提示するようなアプリ、単に音声を録音したり、音声コマンドを認識して動作するアプリは多く存在するが、本エントリでは扱わない。ここではiPhoneに搭載されているセンサを一工夫して実世界を認識し新たなサービスを提供するアプリに
Adobe Photoshop CS5に実装されるPatchMatchの実力 - A Successful Failure
動画：Adobe Photoshop CS5の新機能はもはやえげつないレベル… | ◆めっつぉ：スクエニ&ガジェットニュースとしてAdobe Photoshop CS5の新機能が紹介され話題になっている。 概要を知るには動画で見るのが手っ取り早いが、本エントリではSIGGRAPH2009で発表された元論文*1を参照して、その詳細を紹介したい。 本エントリで紹介する画像は全て元論文からの引用であり、高解像度画像にリンクしている。「失業者が出るレベル」とコメントされているが、高解像度画像によりそのクオリティを確認してもらいたい。 PatchMatchの概要 Adobe Photoshop CS5の新機能は、近似画像ないし近似画像領域を発見するための無作為近隣探索アルゴリズムであるPatchMatchによって実現されている。最近隣探索(nearest-neighbor search)は先行研究で
英語話者に対する言語習得難易度表：日本語は最高難度 - A Successful Failure
少なからぬ日本人が日本語は難しい言語だと信じているようだ（日刊スレッドガイド : 日本人はなぜ日本語は世界一難しい言語と信じているのか？）。 言語の習得難易度は学ぶ対象とする言語と母語（第一言語）と間のあらゆる言語学的関係、および個々人の資質や学習環境に大きく作用されるため、一概に議論することはできない。学習者の生活する文化的背景、接触してきた言語（第二言語、etc.）によっても習得難易度は変わるため、世界中の人々に普遍的な世界一難しい言語というものは存在しない。ただ、英語を母語とする者にとっては、日本語は最も習得が難しい言語のひとつであることは確かなようだ。 外交官などの専門職を養成する米国務省機関である外務職員局（FSI: Foreign Service Institute）が英語を母語とする者が習得するのにかかる期間を元に各言語の習得難易度をまとめている（Language Learn
1/1000の圧縮率を目指す次世代動画像圧縮技術の行方 - A Successful Failure
現在最高の圧縮効率を誇るAVC/H.264は1GbpsのフルHDTVを10Mbps以下に圧縮できる。1/100以上の圧縮率ということになるが、次世代beyond HDTVの8k4kの空間解像度、60〜300fpsの時間解像度、マルチスペクトルの色表現、10〜16bit/pelの画素値深度、複数視点を考えると情報量は16〜200Gbpsとなるため、ビットレートを100Mbpsまで許容したとしても、圧縮率をさらに10倍は引き上げる必要がある(1/1000以上)。 上記の要求に対し、短期的には従来のAVC/H.264で用いられている動き補償予測とDCTを組み合わせたMC+DCTの枠組みを維持し、改良を積み重ねて圧縮率向上を図るアプローチが取られるが、長期的には従来の枠組みに囚われない新たなブレークスルーが必要となる。本エントリでは、情報処理6月号の解説*1より、画像圧縮技術のブレークスルーの萌芽
Web上の膨大な画像に基づく自動画像補完技術の威力 - A Successful Failure
画像内に映り込んだ所望のオブジェクトを排除し、違和感の無い画像を生成するシーン補完技術に関しては近年複数の研究成果が発表されている。しかし中でも2007年のSIGGRAPHにて米カーネギメロン大のJames HaysとAlexei A. Efrosが発表した手法*1はブレークスルーとなりうる画期的なものだ。 論より証拠、早速適用例を見てみよう。本エントリで利用する画像はPresentationからの引用である。元画像の中から邪魔なオブジェクト等の隠蔽すべき領域を指定すると、その領域が補完された画像が自動的に生成される。 アルゴリズム 効果は抜群だがアイデア自体は単純なものだ。Web上には莫大な数量の画像がアップされており、今や対象となる画像の類似画像を一瞬にして大量に検索することができる。そこで、検索された類似画像で隠蔽領域を完全に置き換えてしまうことで違和感の無い補完画像を生成するのだ。
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