FutureInsight.infoスマートフォン用の表示で見るFutureInsight.infoAI、ビッグデータ、ライフサイエンス、テクノロジービッグプレイヤーの動向、これからの働き方などの「未来」に注目して考察するブログです。大学時代の先輩で現在はUI/UX/VR系の開発で活躍中の著者児玉さんから献本いただきました。Kindle版この商品を含むブログを見るさて、早速読ませていただきましたが、中身はAIをベースにした骨太なIT技術史です。今のAIが今のAIの「カタチ」になったのかを説明しています。コンピューターは勝手に進化しているのではありません。開発者の設計思想(アーキテクチャー)に大きな影響を受けています。開発者のビジョンと信念で描かれています。これって、とても面白くて、現在のブームって、多様なIT技術者の歴史の結果でもあるわけです。「現在できること」の知識を学んでも、あまりにも変化が早いので、おそらくそれはすぐに時代遅れになるでしょう。この本の知識があれば、次の一歩を考える取っ掛かりをくれるわけです。ろうと想像がつきます。唯一無二の本だと思いました。このブームに合わせてAI系の本を書いている人で、ここまで濃い内容に煮詰めるのは無理でしょうしね。中身を覗いてみましょう。この本で特徴的なのは上で述べたとおり、AIの今ではなく、歴史にフォーカスしている点です。180P近辺でやっとディープラーニングが登場します。いう現在の知識に到達するまでの歴史を説明しているわけです。ディープラーニングが登場するシーンがこちら。それまではコンピュータ、インターネット、PDAの歴史などが述べられています。おー、ついに登場したとなる仕掛けです。ヒントンは、コンピューターを用いたニューラルネットの研究によって、脳の仕組みの解明を目指そうとします。当時はミンスキーの影響でニューラルネット研究は冬の時代の只中で、研究に対する支持や研究費を得るのは困難でした。ヒントン自身、周囲からは「気が狂ってる、ナンセンス」とまで言われたそうです。その後、アメリカの大学に移ったヒントンは、ミンスキーの批判に逆襲することになります。カリフォルニアで知り合った研究者とともに、パーセプトロンの限界だった単純な分類以上のことができる新たなニューラルネットの方式を発明したのです。ヒントンたちが提案したのは、パターンを学習したニューラルネットによる分類などの出力の誤りを少なくするため、出力に近い層の出力のエラーを小さくするよう、入力に近い層を調整する。その層を調整するために、さらに入力側の層を調整する、というようにどんどん出力側から入力側にさかのぼって調整を行なっていくというものでした。この方式によって、ミンスキーが批判したような、分類の制約が乗り越えられることがわかりました。同時に分類などの精度が大きく向上することがわかりました。複数の層からできたニューラルネットをうまく取り扱ったことが、のちにより深い階層のニューラルネットを実現する、ディープラーニングの実現につながっていきます。僕も今知ったのですが、ヒントンさんって、Natureの1986年の論文でも共著者なんですね。世の中わからないものですね。この本のおもしろいのはここからで、このあとは人工知能がわれわれの社会をどのように変えるかが説明されます。人工知能をどのように使うかによりフォーカスされていくのかなーと思っています。最後に、あとがきにもあるように、この本の狙いってまさにこういうことなのだろうと思います。筆者には今7歳の甥がいます。2030年には、彼らがマリやリクの歳になっています。彼らが大学を出て就職する頃、私たちはどんな社会を用意してあげられるか。考えながら本書を書きました。立ち位置の本だと思います。AlphaGoすごいなーって感じた一がその潮流を感じるには、すごくおすすめの本です。以下のエントリーを書いたのだが、そういえば、こっちのブログは全く更新していないことに気づいた。半年くらいリモートワークをするとリモートワークの勘所的なものもわかってくる。コツというものがある。見るまだ、第一に信頼できるメンバーであること。いう点においてもそうだ。わからない箇所ではまることを避けたり、曖昧な仕様を早めに整理できないと、そのロスがだんだん肥大化していく。基本するべきではないと思う。良いメンバーが揃っていればできるかというとそうでもない。拠点にいるけど、残りの数名がリモートワークをしているケース。とっては情報の偏りがかなり負担になってくる。「意思決定にあまり参加しないメンバー」ということになっていく。向いてないのだと思う。逆に、以下の2つを満たすというレアなケースにおいて、とても強力な手段になってくると思う。23:04リモートワークとAlpacaの新オフィスの話Tweet2015-10-26小さなスタートアップがスピードを上げるためのツール選定Alpacaで働き始めてから、バックエンドは非常に強力なメンバーがそろっているので、主にフロントエンドを担当しています。CTOの@umitanukiが面白いエントリーをAlpacaブログに掲載していたのでご紹介。すべてAlpacaに入ってから使い始めました。いうふうにチームを動かすかの思想と、ツールの設計思想がマッチしているかがツール選定の最重要となる点です。これは、なかなか大企業のサポートチームでは採用しづらい。保つことが企業として大きくなればなるほど重要ですが、逆にそこにスタートアップはIntercomを全面採用して漬け込む隙があるわけです。www.intercom.ioあとはPivotalTrackerですが、これはもうアジャイルやるぞ~というチームしかまさに採用できない、思想の塊のようなツールです。するだけに集中できます。マネージメントレイヤーの力がそのまま問われるツールだと思います。いるのではないかと感じている今日このごろです。13:47小さなスタートアップがスピードを上げるためのツール選定Tweet2015-07-11Kindleストアで大規模40%ポイント還元セールが開催中ひさしぶりにKindleストア覗いたら、大規模セールしているようなのでチェックしてみました。12日までということで、気になるものあったら購入推奨でございます。Kindleストアではみていきましょう。ヴィンランド・サガ(16)幸村誠Amazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索まずはヴィンランド・サガの最新刊がセール対象ですね。これは結構珍しい気がします。Kindleストアシドニアの騎士(14)弐瓶勉Amazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索シドニアの騎士も40%ポイント還元ですね。山賊ダイアリーの最新刊もきてます。山賊ダイアリーなにげに好きなのでありがたい。KILLING(35)ツジトモAmazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索ジャイアント・キリングもセール対象。最新刊だけ30%の模様。Kindleストアヒストリエ(9)岩明均Amazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索ヒストリエの最新刊も対象なのはうれしいですね。その他の刊もセール対象なので未読の方はぜひ。Kindleストアあとはざっとながめて気になった商品。何点か購入するとおもいます。(講談社現代新書)山口和幸Amazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索アルスラーン戦記(3)田中芳樹Amazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索おひっこし沙村広明Amazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索あの超名作おひっこしも対象。久しぶりの大規模セールなので、気になったものは購入推奨です。Labellio(ラベリオと読みます)をリリースしましのたで、お知らせします。うまく達成することができると思います。一個おもしろいのが、作成した画像認識モデルを自分のプロダクトで利用する方法もオープンソースですべて公開しています。GithubのLabellio_cliとLabellio_web_apiですね。Labellioは間違いなく今画像認識機能を試すなら一番簡単なソリューションです。一般的なことについて書いてみようと思います。Learningといえば画像認識なのか。人間の方が明らかに上だったことを機械学習がそれ以上にうまくやりだした、というのが大きいかなとおもっています。いうのがよく言われていますが、これを超えてしまったわけです。百度がさいきんやらかしたりしていました。gendai.ismedia.jp今年に入っても彼らの競争は続いており、年初にマイクロソフトがエラー率4.94%を記録すると、間もなくグーグルが4.8%を達成。ちなみに、人間がILSVRCと同様の画像認識テストを受けると、そのエラー率は5%と言われるので、ディープラーニングというAI技術は(少なくとも画像認識の分野では)人間を抜いたことになる。最高のとっかかりになるわけです。フローでいうと多くの流れは本当に大雑把に書くと以下のようになるわけですね。[出力]で、この各用途ごとに最適なニューラルネットワークが異なっており、画像認識ではCNN/RNNの混合だとか、言語的表現を格納するLSTMとかが利用されています。全脳アーキテクチャでも以下のような仮説が提唱されています。Learningにまつわる動きがわかると思うので、僕も非常に注目しています。Learningで重要視されるのかTweet2015-06-23すでに水面下で機械学習のための横断的データの争奪戦がはじまっているAI強化月間ということで、ちょくちょくニュースを拾っていこうと思います。FutureInsight.info最近気になったのは以下の記事です。米Facebookは6月12日(現地時間)、ニュースフィードに表示する投稿の表示優先度を決めるアルゴリズムの変更を発表した。同日から数週間かけて“ローリングアウト”していく。ユーザーが、たとえ「いいね!」やコメントをしなくても、長く表示した投稿はそのユーザーにとって重要であると判断し、同様の投稿の表示優先度を高める。単純に表示秒数などで判断すると、接続環境が悪くて読み込みが遅い場合もカウントしてしまう可能性もあるため、相対的な長さで判断するとしている。Learning関連技術の利用と思われます。Learningの強みなので、おそらくスクロールの動き・記事のクリック率・交友関係などのパラメータをInputにして、Outputに興味のある内容(もちろん広告を含む)とすれば、これほどわかりやすい機械学習の応用事例はないと思います。Feedの感情伝達実験」が過去に話題になりましたが、今回はそういう意味では海外の記事を見ても結構慎重な発表になっていますね。LearningがゴニョゴニョしてOutputを最適化する問題に関しては、すでにある程度技術は確定しており、現状はどういうデータを横断的に集めてどういう風に活用すればよいか、という当たりに議論がシフトしてきています。いってもディスプレイの表示から記事のクリック率、ユーザーのプロファイルまで一気通貫でデータを取得できるのがFacebookの強みなので、技術はあっても活用できないというのが他の会社のステータスかな、と。Leraningそのものが価値を生み出すというよりは、横断的な学習用データをユーザーから引き出すことができる企業が有利になる、というステージにあると考えてよいのではないかと思っています。時系列の技術って、シーン解析からの自動運転までつながるまさに機械学習の王道分野です。このあたりの時系列なり、複数種類の統合なり、横断的なデータの争奪戦がすでにはじまっていると考えると、かなりしっくりくる、と考えています。Hitoshi(@umitanuki)の起業したAlpacaに参加することになりました(正式な参加はもう少し先になりますが)。経験を積みたいという思いもあり、僕もエンジニアとして参加することにしました。Blogも開始しておりますので、興味ありましたら、ぜひ閲覧いただければ、と思います。blog-jp.alpaca.aiさてさて、どうして今機械学習系のスタートアップに参加することにしたかを簡単に説明したいと思います。機械学習は今後のテクノロジーのテクノロジードライバーになるだろうという思いがあったからです。インターネットが登場した時、スマートフォンが登場した時、それぞれこれはすごいことになるだろう、という思いがありました。チャレンジすることができませんでした。おもっているのですが、いよいよこのタイミングで友人もチャレンジするということで、一緒にチャレンジしてみたいという思いが強くなりました。いっても、実際問題、インターネットやスマートフォンの時のような爆発力が、機械学習にあるかというと、これは結構難しいと思っています。どちらかというと何も表面上のインパクトを与えないまま、静かにしかし大きく世界を変えていくだろうと考えているからです。登場するというよりは、既存のシステムの刷新・または従来と異なるヒトと人工知能のワークフローの提案という形で浸透すると考えています。すると考えることが出来ますので、その中で新しいプロダクトを開発していくためには、なによりも既存のシステム自体に強くなければいけません。いう意味では、より実際の業務やシステムの背景を知り尽くした上での、プロダクトのデザイン力が求められていくだろうと思っています。これは相当難しいだろうとも予測しています。いうわけで、かなり厳しい道になりそうですが、何事も楽しんで突き進んでいこうと思いますので、皆様よろしくお願いします。Facebookなどで近況を紹介しつつ、プロダクトリリースなどの主要なタイミングではこのブログでも紹介していこうと思います。16:09どうしてこのタイミングで機械学習系スタートアップに参加したのかTweet2015-05-31Kindle久しぶりの特大セール「最大50%ポイント還元セール」が開催中!ひさしぶりにKindleの特大セールがきているようですね。Amazonのポイントは即日付与されるので、一冊買ってからすこし待って2冊目を買えば、実質半額で全巻購入可能です。期限がわからないので気になるヒトはすぐに購入推奨でございます(すでに終了したもよう、実質一日でしたね)最大50%ポイント還元セール早速チェックしていきましょう!ヒストリエ(9)岩明均Amazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索まず、普段なかなかセールしないヒストリエがセール対象なのは見逃せません。まちがいなくおもしろいので、未読なら購入してもよいかと思います。「くまみこ」もセール中。ギャグマンガですが、ビレッジバンガードのくだりが有名すぎて、逆にあまり読まれてないかもしれません。沙村広明の新作「波よ聞いてくれ」もセール対象。1、2話だけ読んでいたのですが、絶対におもしろいのですぐに買ってしまいました。[雑誌]Amazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索ちょっと気になったのが、週刊アスキーの紙媒体の最終号。記念に買っておきたかったけど、ちょっと家には置きたくないというヒトにはKindleはベストの選択肢かと思います。進撃の巨人(16)諫山創Amazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索なんやかんやいっても、最近の漫画では間違いなく必読だと思う「進撃の巨人」もセール対象。未読の方は最高のチャンスではないでしょうか。僕の大好きな漫画「少女ファイト」もセール中。これも未読ならガチでおすすめのシリーズでございます。Kindleストア銃夢火星戦記(1)木城ゆきとAmazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索うわさによると今回の銃夢がかなりおもしろいということで、こちらも買ってみました。亜人ちゃんは語りたい(1)ペトスAmazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索こちらも気になっていたリストにはいっていたのですぐに購入してみました。見た感じ、きになったのは以上です。最後に未読ですが、買ったもの・気になったものもリストにしておきます。豊Amazon.co.jpで詳細をチェック楽天市場でこの商品を検索とりあえず以上です。読んでいて気になったものがあったら紹介したいと思います。14:37Kindle久しぶりの特大セール「最大50%ポイント還元セール」が開催中!Tweet2015-05-01人工知能への期待値コントロールの必要性について人工知能ネタでちょっと気になった記事。Playの映画が一本無料のクーポンが配布されています。移動時間も、映画を観ながらなら、楽しく過ごせる。Playの映画が1本でもらえるプロモコードを配布中。アバウト・タイムを観ながら、旅の移動を楽しもう。PlayアプリからChromecastに飛ばすというのをよくやっているからです。Chromecast慣れると、スマホですべて完結して操作できるので楽ちんなのですよね。Videoなのですが、こちらはテレビにうつす気軽な方法がないので、現状購入してもPC・タブレットで見るしかなく、家の大きなテレビでみるにはあまり向いていません。Amazonインスタントビデオそんなわけで上のクーポンで見逃していたけどメディア芸術祭とかでも非常に高評価だった「たまこラブストーリー」をみようかな、と思います。『たまこラブストーリー』公式サイトついでに成田空港・品川駅でもクーポン配っているので、近くにいる人はこちらもチェックするとよいのではないかと思います。オリジナルプレゼントがもらえる抽選会も開催。以下のエントリーで「小説家になろう」の初心者向け楽しみ方を紹介してみました。FutureInsight.info基本的な楽しみ方は上のとおりなのですが、ちょっとだけ追加でいろいろネタを書いてみようかと思います。Master」が発表された模様です。これ開発継続していること全くトラックできてませんでした。Kitayama(@gamella)が運営している物欲系ブログ。書評からガジェット、テクノロジーからライフハックまでなんでもネタにします。書評・ガジェットレビューなどのご依頼はtkitayama(at)gmail.comまで。お受けできないこともあります。献本はご連絡のうえ、電子書籍でお願いいたします。月別アーカイブスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。