クリストファー・アレグザンダーと知の水脈の継承
クリストファー・アレグザンダーと知の水脈の継承 2022.11.15 Updated by yomoyomo on November 15, 2022, 09:31 am JST この10年ほど、だんだんに同年輩の人たちの死を意識するようになっている。私たちの世代は去ろうとしていて、誰かが亡くなるたびに、まるで剥離（はくり）のように、自分自身の一部を引き裂かれるように感じる。私たちがこの世を去れば、私たちのような人間は誰もいなくなるのだが、そもそもほかの人と同じような人間などいないのだ。人が死んだとき、誰もその人に取って代わることはできない。（オリヴァー・サックス） 世間は新しいものを価値として要求する。百番指したという大山、升田戦が棋技としていかに至宝のごとき内容を持つものであっても、その人としての限界を越えることは出来ない。そこで世間はちがった“人”を要求し、その限界を破ろうとする。こ
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
AI時代のOODAループと戦略
AI時代のOODAループと戦略 2020.07.27 Updated by Ryo Shimizu on July 27, 2020, 07:14 am JST いまはなくなってしまった個人ブログで、戦略と兵站について説明したことがあった。 幸いにも、いくつかの企業や大学で授業に取り上げていただいたらしい。 その時の話は今はもう古くなってしまったので、AIがDXの中心になる時代に、新しい戦略論について考えてみたい。 まず、企業と戦略についておさらいしておこう。 企業において、戦略、戦術という言葉が使われることがある。滅多に使われないが、作戦という言葉もあり、より重要な兵站(へいたん)と言う言葉がある。 ところが、これらの言葉は輸入されたもので、もともとは戦略(Strategy)、戦術(Tactics)、作戦(Operation)、兵站(Logistics)という、それぞれ全く共通点のない言
深層学習を根底から覆すカプセルネットワークの衝撃
深層学習を根底から覆すカプセルネットワークの衝撃 2018.03.21 Updated by Ryo Shimizu on March 21, 2018, 12:24 pm JST 現在の深層学習ブームのきっかけを作ったのが、トロント大学のジェフリー・ヒントン教授であることには誰も疑問を抱かないでしょう。 ヒントン教授らのグループはそれまで目覚ましい成果がなかなか出なかった画像認識という分野に深層畳み込みニューラルネットワークという新しいアイデアで取り込み、目覚ましい成果を挙げたことで、Googleはヒントン教授の設立した企業DNNresearchを買収し、今のディープラーニングブーム旋風が世に巻き起こりました。 だいたい、この手のニューテクノロジーブームというのは、2、3年で落ち着くのが常です。 しかし、稀にブームで終わらずに本物のイノベーションになる技術があります。 たとえばモバイル・
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
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア You can train a deep neural network on your web browser 2015.12.24 Updated by Ryo Shimizu on December 24, 2015, 06:00 am JST 先日発表した深層学習(ディープラーニング)をWebブラウザ上から手軽に行うためのオープンソース・ソフトウェア、「DEEPstation(ディープステーション)」をついに公開しました。現在、Githubより誰でもダウンロードして使用することが出来ます(https://github.com/uei/deepstation)。 DEEPstationは、ディープラーニングを手軽に実験するためのGUIベースのアプリケーションで、以下のような特徴があります。 国産ディープラーニングフレ
ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる
ディープラーニングを小学生でも使えるようにしてみる Trial to make easy to use deep learned neural network 2015.06.30 Updated by Ryo Shimizu on June 30, 2015, 06:59 am JST この一ヶ月で、ディープラーニングが急激に使いやすくなってきています。 Google傘下のディープラーニング研究グループDeep Mindでインターンをしているスタンフォード大学の学生はこんな台詞をツイートしています。 「ディープラーニングに関して、新しくクールな論文が発表される速度は、それを読める速度より速い」 それこそ毎日のようにディープラーニングに関する何らかの新しい話題が出てきます。 それくらい、ディープラーニングは盛り上がっているのです。 「人工知能は人間を超えるか」を記した東京大学の松尾豊先生に
「iOS 8」ではMACアドレスをつかったユーザー識別が不可能に - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース）
アップル（Apple）から今秋リリース予定の最新モバイルOS「iOS 8」では、端末のMAC（Media Access Control）アドレスを利用してユーザーを識別する従来のやり方が使えなくなるという。ユーザーのプライバシー保護強化につながるいっぽう、一部のマーケティング企業などには従来のやり方を改める必要が生じるなどと複数の媒体が報じている。 この変更は、フレデリック・ジェイコブズ（Frederic Jacobs）氏というプログラマーが発見してTwitter上で報告したもの。同氏によれば、「iOS 8」では、端末がWi-Fiネットワークに接続しようとする際に使われるMACアドレスが、ハードウェアに紐付いた固有のものから、毎回ランダムに生成されるソフトウェアベースのものに変更されるという。 iOS 8 randomises the MAC address while scanning
もし起業そのものが目的なら、起業しないほうがいい - WirelessWire News（ワイヤレスワイヤーニュース）
先日、とある人から「会社を辞めて独立・起業しようと考えている」という相談を受けました。 この手の相談は定期的に受けるのですが、さてどうアドバイスしたものかといつも頭を悩ませる問題のひとつです。 とりあえず私は会社設立の注意点、資本政策の注意点、そして仲間集めの注意点についていくつか説明しました。 彼は、とある大企業に居て、誰もが一目を置く程の技術者です。 彼が独立するとなれば、資金を出すという資本家はいくらでも集まるでしょう。私だってそういう意味では応援したいと思います。 そして、彼がごく普通の事業をやって、失敗するというイメージはまず湧きません。たぶんなんとなくは上手く行くはずです。 でも根本的な疑問がありました。 「ところで、どうして独立したいと思ったのでしょう?」 今の会社で充分な地位もあり、立場も保証されている人が、敢えて独立という茨の道を選ぶ理由が、私にはわからなかったのです
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