ただで使えるRPA

ここにくわしいみたい

Robotic Process Automationをはじめよう
http://blog.livedoor.jp/rpa_tokyo/

オープンソースのものもあるけど、
コミュニティ版がただっていうUiPath社みたいのもあるみたい。

UiPathをはじめ、（有料なのも含め）RPAのまとめは

https://kashika.biz/sps_rpa_tools_2017/

にあるみたい。

絵で見てわかる RPAの仕組み
https://www.seshop.com/product/detail/21924


なんて本もでるらしいよ・・・

オープンソースのChat Bot（Botフレームワーク）といえば、Hubotってことは、わかった！

ちょっと古い話になったけど、８月２５日に、オープンデベロッパーコンファレンス２０１８に行ってきて、

オープンソースBoTフレームワークで始めるChatOps

を聞いてきたので、その内容についてメモメモ

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https://bit.ly/2o9eIY9

で公開しているよ！

・みなさんチャット使ってます？
　Slack以外　chatwork,teams

・チャットのいいところ：リアルタイム性、絵文字、API
・メールのいいところ：エビデンス、入っていない人

・チャットサービス比較

・ChatOpsとは
　Chat+Ops＝ChatOps
　チャットというインターフェースでサービスやプログラムと連携することによる業務改善
　ChatOps
　　プラットフォームのチャット
　　Botとしてのチャット：フレームワークがある
　　API
　　自動化：裏側はCIとかで

・Bot
　つくったことあります？：Watson
　SlackはAPI充実、Facebookメッセンジャー、Line
　フレームワーク
　　　コマンド呼び出し（ロジック）
　　　ChatとBotをつなぐ（アダプタ）
　Hubot

・開発チームでの活用事例
　１０人の開発チーム
　Hubotふぼっと：Javascript
　→Rubyのもの(ruboty)に移行

　slack アタッチメント：リンク・表・ボタンをおせ！
　MessageBuliderというのをSlackが持っている

・ボットフレームワークの紹介
　　Hubot
　　Botkit
　　ruboty
　　PythonやJavaもある

　ハローワールド
　　レスポンス（聞かれると答える）、hear（発言にこたえる）　
　リアクションをつける

　ようするに・・
　　どういうキーワードに反応させて
　　なにをするか
　をきめればつくれる

　状態遷移を覚えてくれることもしてくれる
　
・ごちゃごちゃにならない工夫
　絞る。通知を流すチャンネルと、コミュニケーションチャンネルを分ける
　

ランベックとチョムスキーによる、「計算主義的言語論理」？を聞いてきた！

８月２７日、マルレクの第三回

自然言語とコンピュータ概論　-- 計算主義的言語論理入門 --

に行ってきたのでメモ

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（はじめの１０分くらい遅れたので、途中から）

Benjio（ベンジオ）の次元の呪い
・単語と文では次元が違う
・統計的言語モデル
　語のシーケンスを学ぶ
　指数関数的な広がり：語の特徴ベクトルの並び
　　→Wordベクトルで実現される：当時２００４年はまだなかった
　辞書は存在できても、用語集は存在しない（無限に生成される）
・ヒントンのオートエンコーダー
　元の画像２０００バイト→３０バイト→２０００バイトの画像に戻す
　教師あり学習に似てるけど、教師はない：教師はもとの画像
　→書籍の分類に成功
　　主成分分析だと分類できない
　→セマンティック・ハッシング

・Word2Vec：
　意味を持つ語の並びとしてとらえよう！
　国を首都に対応付けるベクトル

・エンコーダー・デコーダー→機械翻訳へ
　シーケンス　To　シーケンス
　１つのシーケンスを
　ABC　XYZ
　　シーケンスを圧縮する→全情報集約→シーケンスを戻す

・５段重ねのLSTMで８０００次元

・ばーらなー（べんじおの弟子）　アテンション
　固定長がボトルネック
　GNMT(ぐーぐるにゅーらる機械翻訳）
　　アノテーション、コンテキスト・・・
　復元するときに、

・ワードピース
　文をどのように分割するか
　日本語、中国語：区切りがない
　Googleは革命的！：語を分割するのをやめた
　　　ワードピース：文法関係ない！
　　→語分割の学習をする
　　キャラクターの柔軟性
　　ワードの効率
　　　　→ワードピース
　テキトーに切っていい：どの言語でも使える

・多言語翻訳を単一モデルで
　ゼロショット翻訳：初めて見たはずなのに翻訳できる
　　Googleは膨大なコーパスを持っている。

・Google翻訳は、意味を理解しているか？
　　機械翻訳　２人のいんげんの間に機械がいる
　　　→両端の人間が意味を理解している
　　人間が介在じない機械翻訳：コンパイラの機械翻訳
　　おんなじ形で、機械学習でコンパイラはできるはず！
　　　→karpathy：Linuxのコードから機械学習させた・・・走らない

・中国人の部屋→Alexaと同じこと
　誰がマニュアルを作った？：だれが言語能力の担い手か？

・グレーブス
　ニューラルネット：外部メモリをもたない：メモリと計算入り混じる
　現代のコンピューター：計算とメモリを分離する
　DNC：外部メモリ

　実験結果をどう見るか？ｂAbIテスト

　スケールできるのか？

ボイスアシスタント
　Speech２Text、Text2Speech以外は、ディープラーニングは使われていない
　Google：エンティティモデル　Schema.org
　IBMわとそん：候補を見つけて評価
　　→ディープラーニングできえてしまった

・Alexa：Intent以外の抽象化をもたない
　Slot,Slot type
　Alextの進化は面白い
　文法性に目覚めた

・出発点　２０１２年　ヒントンの音声認識
　ワードピース　中島けいさん

・Google アシスタントとGoogle　Now
　命令文と疑問文に対応
　ナレッジグラフ→グラフ検索

　オーディオデータを送ると、オーディオデータが返ってくる

・アレクサの進歩
　インテント：アタランスをかく

　スロット→スロットタイプ
　　　名前にスロットタイプ割り当て

　Intent Signature
　ビルトイン　インテント
　複数のプロパティを持つAction→@による文法

AIをめぐる新たな社会的問題
　マイクロターゲティング
　Google:みんなに同じニュース
　ボイスアシスタント・ナレッジグラフの検索：絞る

２０００年　リスティング広告
２０１０年　検索のリアルタイム化：ナレッジグラフと音声検索
２０２０　情報の収集・ターゲット広告へのAIの利用

広告抜きにはAI語れない（成功していない）
儲かるエンジンへ

・チャーチ・チューリング、チョムスキー、らんべっく
　チョムスキー：
　　　Syntactic Structures　１９５７
　　　Minimalist Program　　１９９５
　　　　　マージ
　　　文法的に正しい文を生成する
　文法の計算ルールは２つの式であらわされる

　ランベック：数学→５０年後復活（２００８年　From Word to Sentence）
　チョムスキーとランベックはともだち
　Minimalist ProgramとCategorical Grammerの融合は進んでいる

　Berwick&Chomsky　WHY ONLY US　２０１６

・言語学の数学の応用
　チョムスキーとロバートリーズ
　ランベック：　Word to Sentence
　WordにTypeをわりあてる
　型でおこる。リアルタイムで計算

・チョムスキー　ヒエラルキー
　　言語の階層→自然言語を位置づけ

・レコグニショングラマー　W3C：正規文法→うまくいかない

・ディープラーニング　ダイアグラムは書けない。猫は書けても
　言語階層だと、空白ができる

・マージが生まれた
　鳥の概念はある
　飛ぶ概念はある
　　→マージで、「トリが飛ぶ」

・計算システムとしての言語能力
　概念：言語能力に潜在
　　れきしかるアイテム
　　れきしこん
　　PP
　　言語は　バイナリのスイッチに還元
　　実装はない

・ランベック
　あじょいん
　n/sで計算していく
　→タイプが追加される　
　　文法の計算

国はAIとかIoTとか叫んでいるのに、なんで五輪はボランティアなの？

Pepper君とか利用して、各国語で案内すればいいんじゃないの？
ケータイ集めるかわりに、日本中のうなだれているPepper君を借りて・・

説明や案内もQRコードやアプリで済むところがありそう。
企業や大学生に体をボランティアしてもらうより、
アプリを作ってもらったほうが、取り組みやすそうでは？

会社の英会話の目標を、「東京オリンピックの外国人案内ボランティアをすること」にすれば

ボランティアの人、増えるんじゃない？と思った。
今日の日曜討論を聞いて・・・

「IoTプラットフォームはオープンソースであるべき」という話を聞いてきた！

今日（８月２５日）オープンデベロッパーコンファレンス２０１８に行ってきて、

IoT機器開発におけるオープンソース活用の可能性について

を聞いてきたので、その内容についてメモメモ

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IoT
・自己紹介（ここから）
・結論（主張したいこと）
　低価格マイコンが考慮されたオープンソースのIoTプラットフォームが必要
・予想しているプラットフォーム
　ハブでIoT
・理由
　コストの重要性：IoT機器もコストからは逃れられない
　低価格マイコン：数十円～　スマートウォッチ　数千円
・消費電力
・物理的なサイズ・重量の制約
・ハブとIoT機器をがんばる（ハブとHTTPサーバー間はすでにある）

・IoTプラットフォームはオープンソースであるべき
　理由１：標準化の推進
　理由２：セキュリティ　みらい、ネットワークカメラの乗っ取り
　理由３：生産性

・IoTプラットフォームの構造の具体案
　　セキュリティ：ハブを盾にIoT機器
　ハブとマイコン　HIPC
・標準化された通信方式

・まとめ
・将来を見据えた

---

ちなみにそのHIPCのページは

http://hipc.sakura.ne.jp/index.html

このプロトコル自体は
Modbus（モドバス）
http://www.m-system.co.jp/mstoday/plan/mame/b_network/9911/index.html
に似ている気がする（もっと簡略化している）。

Modbusだと、
PIC32にMODBusを実装する
http://spice-elec.com/PIC32/PIC32_29.html
にあるように、PIC32を使うことが考えられる。PIC32は秋月だと

ＰＩＣマイコン　ＰＩＣ３２ＭＸ２５０Ｆ１２８Ｂ－Ｉ／ＳＰ
http://akizukidenshi.com/catalog/g/gI-07644/
とか、３５０円で売ってるし・・・
（RS485で送るには、このほかに、ＳＮ７５１７６ＢＰなどのトランシーバーがいる）

ArmがIoTプラットフォームの国内提供を開始したことより

英Armが米Treasure Dataを買収したことのほうが、個人的には驚き！

Arm、IoTプラットフォーム「Arm Pelion IoT Platform」の国内提供を開始
https://news.goo.ne.jp/article/mycom/business/mycom_1806664.html

買収については

Arm、Treasure Data社を買収し、IoTによる変革を支えるエンド・トゥ・エンドのプラットフォームの提供へ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000027.000022759.html

地震は、ぷよぷよだ！

わかりやすく解説すると、地震は破壊過程であり、一定の応力（降伏応力）を超えると破壊が進行し、連鎖的に崩壊することがある。仮に降伏応力一定を、４つ繋がると消えるという法則に変換すると、地震はカオス的な現象であり、予測不可能性が際立つということ

だって（＾＾！）

【引用元】
「ちびぷよで理論値47連鎖しました」すげー！！となる中、大学教授から「地震に関する講義に使いたい」との申し出が
https://togetter.com/li/1259376

RPAしくじり先生

だって！

RPAしくじり先生が明かす失敗と注意点
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00001/00876/

電動車は終わる？

テスラも大変みたいだし・・・

電動車は終わる、テスラ株非公開化の一因か　米燃費規制緩和の衝撃
https://tech.nikkeibp.co.jp/atcl/nxt/column/18/00134/081700078/

gdbのユーザーインターフェース

デバッガのGDBに、テキストだけど、ユーザーインターフェースがあるのでメモ

25. GDBのテキストユーザインターフェイス (TUI)
http://www.geocities.jp/harddiskdive/gdb/gdb_290.html

PythonだけではIoTできない理由

前に

Pythonや複雑なニューラルネットワークの知識がなくてもC言語の知識を用いて開発ができます
https://blog.goo.ne.jp/xmldtp/e/76a8482d2fe745641fce486abe688921

っていうエントリを書いたけど、CでIoTはできても、PythonだけでIoTはできない。
その理由について、一応書いてみる。


■まず、前提として、IoTのシステム構成

IoTのシステムは、以下のように構成される

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｜

センサー→データ送信部　　－－　　データつうしん　－－－　データ収集部
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　｜


　センサーデータを集めて、サーバーやクラウドでデータ収集＆処理を行う。

　このとき、サーバーやクラウドでは、Pythonを使うことができる。問題ない。

　問題は、センサー→データ送信部。

■センサーデータの送り方
　センサーデータは単なる電気信号のときもあるし、I2Cのような通信でもらえることもある
・・・が、I2Cは、近距離しか届かないので、サーバーにはそのままでは送れない（距離的に）。

　そこで、データ通信を使って、サーバーまたはクラウドにセンサーデータを送ることになる。
　（ちなみに、そのデータ通信にインターネットを使うのが、IoT)

　もし、センサーデータをラズベリーパイにつなげられれば、
　　　ラズベリーパイからインターネットは使えるので、

　センサー→ラズパイ　－－－　インターネット　－－－　　サーバー　

　ラズパイ上でPythonで組めば、オールPythonでできそうに見える。

　しかし、このシステムは以下の理由で問題があり、利用箇所がかなり限定される
　　１．ラズベリーパイには、アナログ入力がない。これでは温度、明るさのような連続量が入力できない
　　２．ラズベリーパイの消費電力が大きい。つねに電力供給が必要

　そこで実際には

　　センサー→マイコンーUART・I2C・SPI等の通信ートランシーバー　－－　インターネット　－－　サーバー

　という構成がとられる。

■マイコンとトランシーバー

　トランシーバーは、通信したいプロトコルによってことなり、
　　XBee(ZigBee)、MAX485(RS485)

　などがある。これは買ってきて、そのまま使うか、ファームウェアまで提供されるので、そのまま
　ファームをインストールして使う。

　マイコンは、
　　　センサーデータ（アナログ・デジタル）を受けて、
　　　トランシーバーにUART,I2C.SPIでデータを送る。
　この機能はカスタマイズが必要なため、プログラミングが必要。
　低電力で行う必要があるため、PICやMSP430などが使われる。

■PythonだけではIoTできない理由
　つまり、PICやMSP４３０のプログラミングが必要
　（具体的にはセンサーデータを受け取り、トランシーバー等が受け取れるデータに変換するプログラミングが必要）
　なのだが、これらはPythonではできない（Cが必要）

　なので、PythonだけではIoTできない。

Society 5.0について、国が説明しているページ

Society 5.0って、よく忘れてしまうので、メモ

Society 5.0
http://www8.cao.go.jp/cstp/society5_0/index.html

量子情報理論の基礎について聞いてきた？ その１

『紙と鉛筆で学ぶ量子情報理論基礎演習』6時間集中講座【台風による延期分、再開催】
https://lab-kadokawa63.peatix.com/

を聞いてきた！ポイントをメモ

ポイントは、
・重ね合わせの原理
・観測すると破れる（なにが観測されるかは確率的：確率はきまっている）
・ユニタリ変換

量子の世界
・ヤング：光は波（二重スリット）
・アインシュタイン：光は粒子（光電効果）

　マッハ・ゼルダ干渉計

量子論
・シュレーディンガー：微分方程式で
・ハイゼンベルグ：行列で
・ディラック：２つは同じ

量子論の発展
・量子もつれ（エンタングル）の発見
　１９３５　アインシュタインがEPRの逆理として発表
　　　→ボーアは反論できなかった
　１９６４　ベルの定理「隠れた変数などない」
　１９８２　Aspectの実験

今、物理学の中で
　　量子多体系の物理
　　量子情報理論（情報幾何）
　　重力理論（超弦理論）

量子論と量子情報理論
　　量子情報理論：ブラックホール問題

キュービット
　・古典ビット：０と１
　・量子キュービット(Qubit)：２つの複素数・連続的　Bloch Sohere1(ぶろっくそふぃあ）
　　　キュービットの状態
　　　　　Co　　　　　　　１　　　　　　　０
　　　　　　　　＝　Co　　　　　＋　C1
　　　　　C1　　　　　　　０　　　　　　　１
　　ケット（Ket)

　　　１
　　　　　　｜０＞　ゼロケット
　　　０


　　　０
　　　　　　｜１＞　１ケット
　　　１
　
　一般的に、量子の状態：複素数量のベクトル空間　→　ヒルベルト空間

観測の原理
　　｜Qubit>　＝　α｜０＞　＋　β｜１＞
　　→観測すると、０か１になる　ボルン則（観測は破壊的）
　　　　　→観測される値：エルミート行列の固有値
　　　ユニタリ変換で状態が変わる
　　　　→ユニタリ：長さが変わらない回転

おまけ：行列について（あとでつかう）
・ダガー：複素共役
　　まず、トランスポートする
　　次に共役をとる

---

ここで休みになったので、いったん切る

　

Pythonや複雑なニューラルネットワークの知識がなくてもC言語の知識を用いて開発ができます

パソナテック　AI・IoT分野の開発サポートツール「Qumico」を独自に開発
『組込みディープラーニングエンジニア育成プログラム』8月21日開始
～ミドル・シニア層の組込みエンジニアのスキルシフトを支援～
https://www.pasonagroup.co.jp/news/index112.html?itemid=2484&dispmid=798
によると（以下引用）
「Qumico」はプログラミング言語「Python」を使って作成した学習済みのニューラルネットワークを、「C言語」に自動変換することが可能です。そのため「Python」や複雑なニューラルネットワークの知識がなくても、「C言語」の知識を用いて人工知能(AI)・IoT分野で開発ができます。

そこで

パソナやパーソル、ＡＩ人材の育成を本格化
https://www.pasonagroup.co.jp/news/index112.html?itemid=2484&dispmid=798

ということらしい
（もともと
パーソルテクノロジースタッフが富士通総研と提携し 「AIエンジニア育成プログラム」を開始
～技術系社員のスキル向上と長期的なキャリア形成を支援するとともに、 企業におけるAI活用への期待に応えるため体制を強化～
https://persol-tech-s.co.jp/corporate/news/detail.html?id=47
ということをしていたが・・・）

他の人がPythonでかいわしているところに、Cで割り込まれても・・・・だめでしょ・・・