いまのコンピュータ将棋は中盤も強い - 武蔵野日記
清水市代女流王将とあから2010の対局が開催された。あから2010というのは4つのシステムの合議によるコンピュータ将棋。それぞれ相当な強さだけに、あからが勝つんじゃないかと思っていた人も多いだろうが (むしろなんとか清水女流王将には残してほしいと思っていたのだろうが)、蓋を開けてみるとやはりコンピュータ将棋の勝利。 スラッシュドットやらなんやらのコメントを見るとやれコンピュータが合議なのは人間と比べてずるいだの (人間も脳内で並列処理してもかもしれない)、人間が考えている時間にコンピュータが考えられるのはずるい (それは人間だって同じでは?) だの、なんだか「コンピュータ将棋が勝つのはコンピュータに有利な条件だったんじゃないか」という意見ばかりでうんざり。 いちばんまともな記事は PC Watch によるコンピュータ将棋が女流王将に勝利という記事。各人の (あまりバイアスのかかっていないよ
Hadoop で Wikipedia のテキスト処理を900倍高速化 - 武蔵野日記
今月中に実験の実装が終わるくらいでないと来月の投稿〆切に間に合わないので、今週から研究室のサーバに Hadoop をインストールしている。 研究室にはサーバが20台弱あるのだが、そのうち10台強を使うことにして設定。これくらいの規模だと「大規模」と言うのは憚られるかもしれないが(Yahoo! や Google と比べて、という意味で。)、中規模、くらいには言ってもいいだろうし、たぶん、多くの大学や企業で使える台数もこれくらいだと思うし、大企業にいないとできない研究をするのも大変価値があるが、他の人たちがやる気になれば真似できる研究をするのも(データやインフラ勝負ではなくアイデア勝負になるので苦しくはあるのだが)重要だと考えている。 たとえば、数台でも分散環境の恩恵が受けられる、というのはPFI が出した Hadoop の解析資料で知っていたので、初めて導入したときは参考になったし、こういう
自然言語処理は Python がいちばん - 武蔵野日記
現在大学1年生の人で3年後には NAIST に (というか松本研に) 来たいという人から「どんなプログラミング言語やっておくといいですか」と質問されたりするのだが、なかなか答えるのは難しい。自分は Perl → Python がメインでときどき C++/C# を使ったりするのだが、どれが一番いいかはなんとも言えないので、自然言語処理以外に転向する可能性も考えると、C とか C++ とか Java とか(授業でそちらをやるのであれば)を最初の武器に選んだ方がいいのでは、と思ってはいる。 そんなこんなで最近 Hal Daume III (機械学習を用いた自然言語処理では非常に有名な人) のブログで Language of Choice というタイムリーなエントリーが出ていたので、紹介すると、「それなりに大きな自然言語処理のプロジェクトでどのプログラミング言語を使うのか」というアンケート結果が出
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