日々の寝言~Daily Nonsense~

日々の出来事への感想、雑感、思いつき、ぶつぶつ・・・

反応しない練習

2016-03-30 21:35:06 | 
Amazon でお薦めされた「反応しない練習」
を Kindle で読んだ。

なぜお薦めされたのかは謎だ。
仏教系の本を読んでいたから?
それとも、アドラー心理学か?

著者は草薙龍舜さんという、
中学中退の後に独学で東大法学部に入り、
シンクタンクなどに勤めた後、インドで得度した、
というちょっと変わった人だ。

タイトルは小池龍之介さんの
「考えない練習」のパクリのようで、
かなり怪しそうな本だが、
書いてあることは割とまっとうだと思う。

いろいろなことについ反応してしまう心を
どうやって鎮めるかがわかりやすく書いてある。

一言で言ってしまえば、よく言われる
「いま・ここ」理論なのだが、
文章がすっと頭に入ってくるので、
相当頭のいい人だと思う。

「反応しない練習」は「評価しない練習」
「判断しない練習」でもある。

で、読んで改めて気がついたことは、

自分はあまり欲のない人間だと思っていたが、
実は「承認欲」の塊だった、ということ。

承認欲というのは、他人から評価されたいという欲望なので、
直接的に自分で何かが欲しい、何かをしたい、という欲、
いわゆる我欲ではない感じなので、かえって始末が悪い。

他者の幸せを願うこと、他者に貢献すること、
は「慈」であり、大切なことだが、
それが、他者からの評価を目的としたものになると、
自分の「承認欲」を満たすため、ということなので、
本末転倒ということになる。

しかし、この歳になってそんなことがわかっても
ほとほと困ったものだが・・・

まぁ、しかたないので、とりあえず
他人の目に反応しない練習に励みつつ、
自分の人生の目的を探す旅にでも出ることにしたい。


 * * *


草薙竜樹という人もいて、
竜樹=ナーガールジュナだから、
同じ人なのかと思ったら、
こちらは女性漫画家だそうだ。
コメント

アルファ碁のインパクト

2016-03-20 21:52:26 | PC、IT、AI
アルファ碁のインパクトについて
改めてまとめておきたくなった。

チェッカーチェス-将棋-囲碁
といったゲームの流れで捉えられることも多いが、
今回の成功は、ゲームの範疇には収まらないと思う。

人工知能的に画期的な点は、
自己学習でどんどん賢くなるという点。

普通は先生がいないといけないのだが、
最初のうちこそ先生に学ぶものの、
一定以上強くなった後は
自分と対戦することでさらに強くなる、
というのはすごい。

このアイデア自体ははるか昔からあるのだが、
囲碁ほどの複雑な問題で、それが実際に動いた
というのがすごいところだ。

そのための鍵となっているのが、
深層学習による特徴表現学習で、
それがあったからこそ、
うまく動いているのだと思う。

 * * *

というわけで、前にも書いたとおり

・教師ありの学習(人間の高段者に学ぶ)
・強化学習(シミュレーション=自己対戦で強くなる)
・モンテカルロ木探索(先読み)

という3つの技術がすごくうまく
組み合わせられているところが面白い。

人間の脳も、

教師ありの学習=小脳
強化学習=大脳基底核
先読み=前頭葉

というように、いろいろな種類の
学習方式や情報処理方式をうまく組み合わせている
という説がある。

ちなみに、

教師無し学習=大脳新皮質
情報統合と記憶制御=海馬

ではないか、という説もあるようだ。

したがって、こうしたやり方は、かなり汎用性があり、
囲碁にとどまらず、もっと実用的な問題でも有効ではないか、
と期待させられる。

チェスは、とにかく先読みを高速にする
という技術で克服された。

将棋は、盤面評価関数(状態価値)を教師あり学習する
という技術で克服された。

囲碁は、教師あり学習と自己対戦による強化学習を
組み合わせることで克服された。

段階的に汎用性が増している。

だから、今回のようなやり方が、

Solve Intelligence
Use it to Make the World a Better Place

につながってゆくのではないか、
ぜひつながっていって欲しい、
と思うのだ。
コメント

気分を切り替える方法

2016-03-19 18:45:34 | 健康
「R の法則」で「気分を切り替える方法」
を紹介していた。

うろ覚えだが、

ぐだぐだしているとき:耳たぶを2度引っ張り??、声を出して気合を入れる
落ち込んだ時:心に染み入る音楽を聴いて思い切り泣く
モヤモヤするとき:大声で歌う、滝行やジェットコースターなどの緊張+弛緩

というような感じ?

全体的に、声を出す、というのが重要のようだ。

個人的には、
・音楽を聴く
・室内を歩き回る、散歩する
・筋トレする
などをよく使っている。

なにもする気力がなくなると、
横になってぐだぐだしてしまうのだが、
じっとして頭だけ動いている状態は一番よくない。
あえて体を動かすのが重要だと思う。

番組で、人間には2種類の人がいる
ということが如実に示されていたのが面白かった。

気分の切り替えが上手で、
積極的、ポジティブに生きて行ける人と、
気分の切り替えが下手で、
受動的、ネガティブにぐだぐだとしてしまう人と。

自分自身を省みると、
両方の側面があって、
状況でどちらが優位になるかが変わる。

ジキルとハイドみたいだ。
コメント

世界幸福度ランキング2016 日本は53位

2016-03-19 17:54:47 | 生きるヒント
Nobuyuki Kokai さんのブログから。

> 国連と米コロンビア大学が設立した
>「持続可能な開発ソリューション・ネットワーク(SDSN)」と、
> 同大学地球研究所は最新の「世界幸福度報告書2016」
> を発表しました。

今年の1位はデンマーク。
上位は北欧の国々が多い。

> 2012年40位、2013年43位、2015年は46位、そして、
> 2016年は53位と年々低下しています。先進7カ国(G7)で最下位、
> 日本の幸福度はあまりにも低いと思います。

年々低下し続けているというのが痛い。

東京で電車に乗っていても、
なんとなく幸せでなさそうな人が多い。

やはり、社会全体の効率が
あまりにも悪いのだと思う。

そしてそれは、もちろん
少子高齢化のためではあるが、
結局のところ、一人一人の自立度が低い、
というところに由来するように思われる。
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後悔しない働き方

2016-03-19 09:30:53 | 生きるヒント
週刊ダイヤモンドオンラインの記事から。

> 佐々木氏は、「後悔しない働き方」をするためには、
> これまでの仕事に関する常識を「捨てる勇気」が必要と説く。

> そして、
>「長時間労働をしない」
>「こなすだけの仕事をしない」
>「家族を犠牲にしない」
>「平社員のままでいない」
>「目標をひとつに決めない」
という、五つの「しない」を提案している。

>「こなすだけの仕事をしない」とは、
> 同じ仕事をするのなら、「主体性を持って仕事に取り組むべし」
> ということを意味する。

> 「会社から与えられた仕事をこなす」姿勢では、
> やりがいは生まれない。

> どんな仕事であっても、自分の裁量で進められる部分は必ずある。
> そこを自分の「腕の見せどころ」と考え、
> 少しでも業務を最適化できるようにする。
> それが自分の力にもなるはずだ。

> 管理職になればこそ、主体的に自分のチームの
> 仕事全体を管理することができるようになる。
> かえって家庭と仕事の両立が容易になり、
> やりがいも大きくなると言うのが佐々木氏のアドバイスだ。

> チームの方針を決め、優先事項を見きわめ、
> 目標に最短距離で到達するために業務を
> コントロールをするのが管理職の役割である。

> 自分のミッションを明確に意識し、
> いかに短い時間で成果をあげられるように工夫できるか。
> そのためにいかに主体的に自分とチームの仕事のやり方を効率化し、
> コントロールできるか。

与えられた仕事をいかにこなすか、だけに頭を使うのではなく、
どうすれば全体としての生産性を上げて、
その仕事にかかわる時間を減らせるか、にも頭を使え、
ということか・・・

仕事の背景にあるミッション達成が重要なので、
仕事をこなすこと自体は本質ではない。

どうしても、前者の思考に慣れきってしまっているから
なかなか難しいのではあるが。

> 会社の業務のうち「重要な仕事」は2割で、
> 残りの8割は「取るに足らない雑務」なのだそうだ。
> そして、自分のミッションを意識して働くようになれば、
> 「重要な仕事」と「取るに足らない雑務」の区別ができるようになると説く。

> どんな成果を出すべきかをよく考え、「何をしないか」を見きわめて、
> 2割の「重要な仕事」に集中することで業務全体を効率化できるのだ。

よくあるのは、
若くて元気のある人が非効率な部分を改善しようと思って
いろいろと意見を出すが、仕事のやり方を変えるのは
なかなか受け入れられず、「上司が馬鹿だから」となる、
というパターンだ。

だからこそ、そういう人が、
平社員でおわるのではなく、
やり方を変えられる地位につくべきなのだろう。

でも、最大の問題は、
間違ったミッションを持たない、
ということのような気もする。

日本では、依然として大本営発表的な
トップダウンのミッション定義が多くて、
その多くが、時代を読めていないがゆえに、
戦略的に間違っていることが多い。

アドラー的に言えば、
言われたとおりに働いているだけでは、
自分の人生の主人公にはなれない、
ということで、難しいけれども、
それを忘れてはいけない、ということなのだろう。

でもまぁ、できる人の生き方だよなぁ・・・
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Google のロボット事業の行方

2016-03-19 08:59:23 | PC、IT、AI
DeepMind のアルファ碁の成功の裏で、
Google が Boston Dynamics を売却?というニュースが。

2月頃に公開された Atlas の動画には
ロボット研究者はかなりショックを受けていたと思うのだが、
今回の噂が本当で、それでもビジネス化は難しい、ということだと、
さらにショックかもしれない。

個人的にも、Deep Learning と強化学習の組み合わせを、
Atlas をベースに探究するのかと思っていたので、
うーん・・・という感じ。

確かに、出口のイメージが弱い
というのはそのとおりなのだが、
全く出口がない、というわけではなくて、
過酷な現場や軍隊、などのすぐに使えそうなところは、
Google がビジネスする場とは違う、
ということなのかもしれない。

Google 的には、やはり、Android のように、
家庭やサービス現場など、社会全体に入り込むことを
期待していると思われる。

だから、二足歩行の人型でなくても、
自動運転車が端末になればよいのかもしれない。

 * * *

ところで、Boston Dynamics とほぼ同時に買収された
日本のベンチャー SCHAFT の人たちについては
最近何も聞こえてこないが、今どうしているのだろう?

と思って検索してみたら、
こんな記事が見つかった。

SCHAFT の経営的部分を支えた人のインタビュー
加藤 崇さんという方らしい。

その中に、「なぜ日本で育てられなかったのか?」
という部分がある。

まず、民間のベンチャーキャピタルについては、

> 日本のベンチャーキャピタルのほとんどは、
> アメリカやヨーロッパでうまくいったビジネスモデルが、
> どのようにすれば日本でコピーできるかばかりを考えてきたからです。

> 日本は一億人以上の成熟した消費者がいる、世界でも有数のマーケットです。
> その上、言語の障壁があるから、外国からは参入しにくい。
> すると、アメリカのモノマネでも日本だけで鎖国的なマーケットを作ることができ、
> 巨額の先行投資をしなくても、コピー代だけ払えば、
> そこそこのリターンが得られてしまう。

> だから、日本のベンチャーで成功したと言われている企業や
> 新興市場に上場した企業は、モノマネベンチャーのオンパレードなのです。
> リスクを取って、巨額の先行投資をし、自分の腕一本で
> 新しい産業や市場をこじ開けてやろう、という気概に満ちた
> ベンチャーキャピタリストなど、日本では皆無だと思います。

と一刀両断。

確かに「一定の環境で成功する会社をつくる」ことと
「新しい産業を興す」ことは別のレベルの話だ。

民間のベンチャーキャピタルといっても、
日本にはエンジェルになるような成功者はまだまだ少ないので、
大企業と結びついているところも多かったのだろう。
そうなると、リスクは取れない。

官製の投資ファンドや霞が関の中央官庁については、

> 中央官庁からは、「あなたたちのようなヒト型ロボットを支援する枠組みは
> 今のところ行政に無いので、前年に策定された介護用のロボットに対する
> 補助金を申請してみてはどうか」と言われ、脱力しました。

いかにもありそうなやりとりではある。

> アメリカには開拓者精神が今もあって、
> 国全体が自分の手で次の産業を起こそうとしています。
> 新しい産業を世界に先駆けて作ると、国全体が潤うからです。
> 現に半導体、バイオテクノロジー、パソコン、
> インターネット、ソーシャルネットワークと、
> アメリカは次々と新しいドアを開けてきました。

> 新しい産業を作りあげた成功体験が、次の産業も作れるという、
> ある意味、根拠のない自信に変わっていったのでしょう。
> こうして今日も次の新しいドアを開けるのは自分だ、
> という思い込みを抱いた自信満々の連中が、
> アメリカに集まってきます。それが、アメリカの強さです。

なるほど・・・

今あるものを良くする、今の枠組みで儲けを増やす、
のではなく、新しい産業を作る。

やはり、決定的に欠けているのは、
その開拓者精神、強い開拓者精神を持った
研究者やエンジニアと経営者、ということになるのか・・・

戦後の焼け野原の頃には、日本にもそれはあったわけで、
日本人だからできない、ということではないと思う。

しかし、アメリカは、成功の中で、破壊と次なる成功に
チャレンジできる、というところが特異的で、
それはやはり、文化的なインフラ、というか、
教育も含めた精神構造や社会的な権力構造の違い、
に帰着してしまうのだろうか?

> ロボティクス、バーチャルリアリティ、マテリアルなど、
> 日本が世界でトップを走っている分野が、まだいくつか残っています。
> 日本から世界で戦える技術が生まれた際に、
> それを自分の国で産業化できないのは大きな損失です。

> 今、霞が関は日本のジョブズを見つけよう、などと言っていますが、
> 見逃し三振を避ければいいだけのことです。
> 世界で戦える技術が、日本にはまだ残っている。
> 国を見渡せば、現金も余っています。では、何が足りないのか。
> 圧倒的に足りないのは、技術とお金を結びつけて、
> ビジネスを作り出せるプロの経営者です。
> 来る日も来る日も、事業の不確実性や人間の弱さと向き合い、
> 志と勇気を持って捨て身で生きる人たち、
> 国全体に責任を持とうとする真のエリートが、
> この国には圧倒的に少ないのです。

> シャフトでの経験から、若者に言いたいことは、
> 世界で戦える技術があるなら、早く日本を出ろ、
> ということです。今や誰にも負けない技術があれば、
> 日本よりも世界の方が戦いやすい。
> 日本なら成功の確率が千に三ぐらいしかないものでも、
> アメリカやヨーロッパに行けば、一〇倍、一〇〇倍の人たちが
> 成功すると思います。外のルールは、内のルールと比べて、
> 才能のある人に有利にできている。

> これまでは日本で成功したら海外へ、と考えるのが普通でしたが、
> これからは世界で勝てば、日本でも勝てるという時代になるでしょう。
> 無限の可能性を秘めた技術が日本にはまだたくさん眠っています。

「外のルールは、内のルールと比べて、
才能のある人に有利にできている」
というのはそうだと思う。

才能のない人としては、
才能のある人に頑張ってもらえないと困るので、
せめて足を引っ張らないようにしたいものだが・・・

でもこの「才能のある/なし」が問題で、
一方では、すべての人には才能がある、
とも言えるし・・・

視野をきちんとコントロールして、
才能の種類を適切に判断できるか
ということなのかなぁ。
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わたしを離さないで 最終回

2016-03-19 01:01:36 | 映画・ドラマ・テレビ
まさか、iPS 細胞が発見されて、
クローン人間は必要なくなりました、という落ち?
とひそかに思っていたのだが、そうではなかった。

でも、まぁ、恭子に提供通知が来ない、ということは、
それに近い終わり方とも言える。


いい話にし過ぎだし、説明し過ぎだし、
あまりにご都合主義的な結末、
だけど、まぁ悪くはない、かな。

普通に泣けた。

綾瀬さんの泣き笑いが印象に残った。



あのとき彼女は、
「わたしを離さないで」と
言っていたのだなぁ・・・
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アルファ碁、やはり強いじゃないか

2016-03-19 00:51:17 | 将棋・ゲーム
だいぶ時間が経ってしまったが、
イ・セドル九段とアルファ碁の5番勝負、
最終局は李九段が黒番を取り、果敢に戦った。

大変見ごたえのある熱戦となったが、
競り合いの結果はアルファ碁の勝ち。

最終的な対戦成績は4-1となった。

中国ルールだと、やっぱり白番優位なのかなぁ・・・

4-1と3-2では印象が全然違う。
3-2だとほぼ互角という感じだが、
4-1になると、やっぱり優位に強い印象。

一方で、5-0だと身もふたもないし、
反感も出てくるだろうから、
Google にとっては、まさに理想的な結果と言えるだろう。

まさか、アルファ碁は、そこまで計算してこの結果、
ということはないのだが・・・

  * * *

しかし、改めて、いろいろな意味でインパクトのある勝負だった。
ドキュメントなどもいずれ出るだろうから、楽しみだ。

でも、もうゲームはいいから、
実世界への応用を早く見てみたい。

Solve Intelligence
Use It to Make the World a Better Place

本当に、本当に、そうなるといいなぁ・・・
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アルファ碁のサーバー料金

2016-03-14 22:39:22 | 将棋・ゲーム
ふくゆきブログのエントリーから。

アルファ碁の開発のための
サーバ利用料は最低でも60億円?!

本当かどうかはわからないのだが、
これも面白い視点だなぁ。

さすが Google・・・としか言えない。
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アルファ碁、乱れる

2016-03-14 22:24:47 | 将棋・ゲーム
イ・セドル九段とアルファ碁の対戦の
第4局は、白番の李九段の中押し勝ちとなり、
見事に一矢報いた。

あの状態から蘇って一勝するとは、
さすが最高峰のプロだけのことはある。
これもまた驚愕だ。

5番勝負自体の勝負がついたので
プレッシャーから解放されたのか、
李九段にのびのびとした手が見られた。

一方のアルファ碁は、昨日までとは
打って変って、途中から乱れに乱れた。

李九段の妙手が素晴らしかったのはもちろんだが、
原理的に、一旦形勢不利になったときに
離されないように粘ってついてゆく、
というような打ち方は難しいのかもしれない。

あるいは、パラメータを変えて様子を見た、
ということも考えられる。
Hassabis さんは、変えていないと言っていたが。

なんにせよ、3-0となったときは、
多くの人が5-0を予想したと思うが(私もそう思った)、
勝負を諦めなかった李九段はたいしたものだ。

終局後の笑顔がとても印象的だった。

李九段は「アルファ碁は黒番のほうが苦手のようだ」、
と言っていたが、コミ7目半ルールだと、
黒番が分が悪いのかもしれない。

明日の最終局で李九段が黒番を選んだという。

黒番で李九段が勝てば、対戦成績3-2とはいえ、
人類対コンピュータの勝負はまだまだわからない
という感じになるだろう。

最後まで目が離せない勝負になった。

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東日本大震災から5年 「こんなはずではなかった」

2016-03-13 11:21:03 | 政治・経済・行政情報
Newsweek 日本版の記事(冷泉彰彦さん執筆)から。

東日本大震災から5年経ってみて、
エネルギー政策も、復興政策も、
何も変わっていないことに
「こんなはずではなかった」と言われている。

忘れないために黙祷することはもちろん大切だが、
それだけでなく、こういうことをもっともっと
議論しないといけないと思う。

結局私たちは、
「お上が良いように決めてくれる」
あるいは、その逆説である
「お上の事には間違はございますまいから」(森鴎外「最後の一句」)
というマインドにまだまだ縛られている、
ということなのか?

フィクサーの根回しによる合意形成
(ボトムアップのように見えてトップダウン?)に慣れ過ぎていて、
ボトムアップの合意形成がまだまだ足りない?

一部の地域ではうまくいっているという話も
ときどき聴くのだが・・・

よいリーダーがまだまだ足りないだけ?
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Google Car が仮想世界でテスト

2016-03-13 11:15:46 | PC、IT、AI
Nobuyuki Kokai さんのブログから。

アルファ碁についてのエントリーで
シミュレーションできることの重要さについて書いたが、
Google Car も仮想世界でテストされているという。

> Googleが開発した仮想世界(通称マトリックススタイル)では、
> 米カリフォルニア州の道が全て網羅されており、
> この中で Google Carはすでに400万マイル(約643万km)の距離を走行。
> この仮想実験は「たった数時間で何十年分もの価値」があるテストができると言います。

ということは、アルファ碁のように、
仮想世界で学習、することも原理的には可能ということだろう。

ところで、この「仮想世界」には、
歩行者や車も入っているのだろうが、
その動きはどうやって決めているのだろう?

それもまた、データから学習
しているのだろうなぁ・・・
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わたしを離さないで 第8話

2016-03-13 00:22:47 | 映画・ドラマ・テレビ
ドラマ「わたしを離さないで」は
いよいよクライマックスを迎えている。

恵美子先生がクローンだった、
というのは仰け反った。

言われてみればなるほど、ではあるが・・・

長期的に活動していた陽光が急に閉鎖になったのは、
ひとつには真奈美の事件のため、というふうに
説明されるのかと思ったが、そうではなかった。

トモが癇癪を起すシーンは、
全編のクライマックスなのだが、
かなり絵的に地味だったなぁ・・・

せっかく「のぞみが崎」まで行ったのだから、
二人で海辺に出て、雑多な漂流物を蹴飛ばしまくる、
とかのほうが良かったのでは?

恭子がトモを抱きしめる姿も、
なんだか中途半端に見えた。

ここは映画のほうが圧倒的によかった。
ちょっと残念。

次回はいよいよ最終回だが、
原作と同じ終わり方になるのか、
それとももっと違う終わり方になるのか、
が興味あるところだ。

恭子は果たして、何を願うのか?

 * * *

綾瀬さんは、役柄には良くまっているし、
とても上手に演じていると思うのだが、
やはり、何をやっても綾瀬さん、なのだなぁ・・・
舞台女優でないから、しかたないのか?
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アルファ碁が3連勝で勝ち越し決定

2016-03-12 23:29:46 | 将棋・ゲーム
人工知能「アルファ碁」と、
韓国のイ・セドル九段の囲碁頂上決戦。

第2局から1日あいて、今日行われた第3局も
アルファ碁が圧勝し、3-0で
あっさりと5番勝負の勝ち越しを決めた。

序盤から乱戦になったが、
アルファ碁が終始うまく打ちまわして、
かなり早いうちに優勢を確立。
投了やむなしの局面となった。

しかし、イ・セドル九段は、そこでくじけず、
下辺の大きな確定地にあえて打ち込んでゆき、
コウに持ち込むことに成功した。

モンテカルロ木探索を使うコンピュータ囲碁は、
同じような局面が延々と続くコウが弱点
ということが知られているので、
その力を試したかったのかもしれない。

実際、アルファ碁の対応は不安定な感じにも見えたが、
大乱れすることはなく、肝心のポイントではきちんと打って、
李九段を投了に追い込んだ。

対局後の会見では「人間が敗れたのではなく、
イ・セドルが敗れただけだ」、という言葉もあったが、
将棋のようにハードを制限したり、貸出しをして研究する、
などをしないと、当面勝てる人間はいそうにない。

もちろん、勝敗が決まっても行われる
4,5局で思わぬ弱点が明らかになる可能性は
ゼロではないが・・・

 * * *

それにしても、こういう展開を目のあたりにすると、
将棋連盟の米長さんの感覚は正しかったように思う。

今回の対戦、勝者の賞金は1億円だが、
イ・セドル九段の対局料は5局で 1,500万円くらいらしい。

米長さんは、将棋のときは、羽生さんを出すなら3億円出せ、
と言っていたという。

イベントとしてそれくらいの価値はあるだろう、ということだ。

その意味では、1,500万円はあまりにも安かった。
Google なら対局料 3億円と言われても出したのではないか?
実際、今回の宣伝効果は凄まじいだろう。
Google に宣伝する必要があるのかどうかは別として。

 * * *

囲碁というゲームで勝っただけ、という意見もあるが、
こちらのインタビューで DeepMind の Hassabis 氏が言っているように、
(前の記事にも書いたように)
アルファ碁で使われている技術の大枠はかなり汎用性があるので、
今後、いろいろな問題に適用されてゆくと思う。

DeepMind が掲げる美しい社是

SOLVE INTELLIGENCE
知性を解き明かし
USE IT TO MAKE THE WORLD A BETTER PLACE
その成果をこの世界をよりよい場所にするために使う

を実現してくれることを祈りたい。

たとえば、アルファ碁も、今後、人間が
囲碁というゲームを研究するための
すごく良いパートナーになるだろう。

Hassabis さんたちは、それと同じように、
科学的、医学的研究のパートナーを作ろうとしているようだ。

個人的には、人工知能に一番期待しているのは、
今の資本に駆動された終末的な世界を終わらせること、だ。

「資本」の貪欲さをエネルギーとするグローバルな経済競争に
追い立てられて、人々は毎日を忙しく過ごし、分断されている。

そうではなくて、

すべての人間が、人間的な生活、自分らしい生活を取り戻すために、
アドラー的に言えば、自分の人生の主人公になれるように、
人工知能が役立つことを願ってやまない。

とりあえずは DeepMind のホームページで発表されている
ヘルスケアへの応用がどうなるかに注目したい。
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アルファ碁、強い

2016-03-10 20:22:32 | 将棋・ゲーム
Google のアルファ碁とイ・セドル九段との対決は、
第2局も黒番のアルファ碁が圧勝。

いやー、恐ろしいほど強い・・・

YouTube 解説のレドモンドさんは、
もうちょっとお手上げという感じで、
「創造的な手を打った」と評していた(と思う)。

一見無謀そうに見えたが、
後になっていい手だったとわかった、
という手があったそうだ。

終局後の記者会見で、
「アルファ碁の弱点は?」と聞かれた
イ・セドル九段は、苦笑いしながら
「私にはわからない」と言っていた。


 * * *

アルファ碁は、世間的には、Deep Learning(深層学習)
で強くなったと言われていて、まぁ確かにそうなのだが、
個人的には、深層学習と強化学習の組み合わせによって、
ついに強化学習が花開いた、という印象も強い。

強化学習は、少し前までは、どちらかというと、
おもちゃの問題か、理論的研究かしか無かったと思うのだが、
一昨年のアタリのゲームに続いて、囲碁でも、その有効性が
実証されてしまったのは、かなりのブレークスルーだと思う。

コンピュータ将棋が人間に勝ったときには、
基本的には教師あり学習だけで、
自己対戦的な強化学習は使われていなかったと思う。
(やねうら王は使っていると言われているが)

今回、囲碁はゲームで、完全にシミュレーションが可能
というのがうまくいった一つの理由と思うが、前のエントリーにも書いたように、
これまた進化している物理シミュレーションエンジン
と組み合わせれば、ロボットへの応用はすぐのような気がする。

と書いていたら Google のブログで既にロボットへの応用が・・・
(シミュレータは使っていないが、複数台で学習させている)

しかも、シミュレータというのは、要するに予測器なので、
人間のように厳密なシミュレーションが難しい場合は、
シミュレータ自体も Deep Learning などで作ればよいのだ。

これが実は、脳がやっていること、なのかもしれない・・・

というような妄想が湧いてくるくらい、
インパクトのある強さだった。

いやはや、まいったなぁ・・・


 * * *


アルファ碁についての書き物では、
清水亮さんのブログが面白かった。

こちらのブログもちょっと偏っていて、結論としては正しくない(強化学習の部分を評価していない)が、でも面白い論点を提供していると思う。
確かに、強化学習部分がどれくらい効いているのかは、
検証されるべきことだろう。

日本のプロ棋士の感想のまとめページ
これも面白い。さすが ITmadia だ。

2ch 名人のコメントの中で、面白かったのは

> こんなに世界のトッププレイヤーを打ち破る快挙をなしとげても
> 泣いたり笑ったりするわけじゃない
> なんで自分が対戦しているかすら理解できない
> これが人工知能の限界だよ

なるほど・・・

(人間にとって)最適な意思決定のために、
そういう要素が必要なのかどうか、も面白い問題だ。
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