T内

昨日、ホウセキの樹というスマホゲームをクリアしました。

よくあるタップゲーの一種で宝石がなる木を宝石使って強化していくのですが、
インフレがなかなか凄くて最終的には10の74乗個の宝石作ります。
もう数詞が無量大数(10の68乗)でも足りないのでA、B、C・・・で表しています。
1000A=1Bというわけです。よって10の74乗は100Yとなります。

今のゲームはいつまでも遊べるようにやりこみ要素が増えて
「全クリ」の概念が希薄になった気がするのですが、
このゲームは特にやりこみ要素はなくて久しぶりに終わったという爽快感を味わいました。

T内

君の名は。を観てきました。
実は新海誠作品をちゃんと見るのは初めてなんですが、面白かったです。

新海監督なんで背景が綺麗で、青春映画としてよくできてて、脚本も盛り上がりがあって良いです。

スタッフを見ると原画はジブリから流れてきた人がいくらかいますね。
あと編集のクレジットが監督一人というのは珍しいと思います。

監督の嗜好を想像すると、やっぱり綺麗な背景と切ないお話と電車ですかね。
現在の日本が舞台、ギャグ弱い、キャラはそんなに尖ってない、マスコット的キャラも出ない、でも面白い。
結局人を楽しませるのに特別なことは必ずしも必要ないということなのでしょう。

岡田淳の児童文学を思い出しました。
岡田淳も不思議な設定一つで非常に面白い話を作るんですよね。

T内

愛知県に旅行に行ってきました。

まず東北道、圏央道、新東名を通って愛知へ、500kmくらいある。


愛知県緑化センター本館到着
昨年の夏旅行の目的地同様、建築家の瀧光夫氏の設計した建物です。

意気揚々と中に入ろうとすると「定休日」の表示が、
マジかよと思いましたがよく見たら１階は解放されてて事なきを得ました。

愛知県緑化センターは昭和51年開所の施設
本館には各種の展示施設・研修施設などが併設されていますが、
内部は中央部の吹き抜け庭園が大部分を占めています。

本館は鉄骨とガラスを多用した構造で室内庭園に十分光が届くようにしています。
力強く大胆な構造で、今では公園施設にこれだけお金を掛けるのは難しいと思います。

外の広場は傷みが激しく、開所後40年の歳月を物語っていました。
室内も外も高低差を持った人を飽きさせない構造で、瀧光夫氏の特徴がよく出ていました。
　　
　　
　

トヨタ産業技術記念館
トヨタグループ創業者の豊田佐吉からトヨタ自動車による
現代の自動車づくりまでが豊富な展示で学べます。
特に布を織る自動織機の進歩が面白かったです。

自動織機の進歩は多くが横糸に関するものなんですね。
縦糸に関してはほとんど何の進歩もありません。
横糸をいかに早く通すかが進歩の中心です。


中部空港(セントレア)
15分に1回くらいしか離発着してなくてこれで空港を維持できるのか疑問でした。


常滑市体育館
誰が設計したかは知りませんが、かっこいい体育館。
　　

岡崎市美術博物館
臨時休館だったため建物だけ確認

T内

仕事で図面を書くのですが、
印刷した後に間違いに気づくことが間々あります。

画面上でよく確認したはずなのに
簡単なミスにいくつも気づいたりします。

どうも画面より紙のほうが間違いに気づきやすいのです。
これは図面に限らない印象で、書類一般に言えることだと思います。

何故かと思って検索してみると、いくつか仮説があるようです。
①紙の解像度が圧倒的だからだよ説
②画面は透過光を見ているのに対して、紙は反射光を見ているからだよ説
③紙だと手に持って見るからだよ説

①は画面はせいぜい100ppi以下なのに対し、印刷物は300dpiはあるので
情報量が違うし、紙だと全体と細部が同時に見られるからだという説です。
これが本当だとすると264ppiのipad3/4だとだいぶいいってことになります。

②は透過光と反射光では脳のモードが切り替わるので、
反射光のほうが間違いに気づきやすいという説です。
これだとeインクみたいな反射光デバイスだと間違いに気づきやすくなることになります。

③は同じ動画でも置かれた画面で見るのとipadなどで手に持って画面を
見るのでは臨場感が違うので、手に持って見ると見え方が違うという説です。
となるとタブレットデバイスで手に持って見ると間違いに気づきやすいことになります。

以上の仮説を総合すると、eインクのような反射光デバイスの高解像度タブレットで
手に持って確認すると間違いに気づきやすくなるとなります。
本当でしょうか？


これ結構重要だと思います。
というのは図面でも文章でも昔は手で書いていたわけですが、
今は大抵パソコンなどを使い画面で入力します。
画面上の確認で間違いに気づきにくいと、入力作業の生産性に影響するわけです。

最近では、データを作ってもほとんど印刷されないものがたくさんあります。
ブログなどが典型です。
画面で完結するデータ作成は間違いが起こりやすい状況で作業していることになります。

プログラミングなどは生産性に無視できない影響がありそうです。
プログラムは印刷してチェックなどしませんので、
画面上で作業しているせいで無駄にバグを増やしている可能性があります。

もしこれが何かしらの方法で改善されれば、
少なくともつまらない文法エラーに気づきやすくなるといったことが期待できますね。

T内

漫画化のあさりよしとおらが始めた完全民間主導の宇宙開発が
とうとう高度100kmを目指した打ち上げ実験まで来たようです。

今年の夏に打ち上げ予定でクラウドファンディングで協力を募っています。

みんなの力で宇宙にロケットを飛ばそう！
https://camp-fire.jp/projects/view/7166

私も微力ながら協力させていただきました。
なお、目標金額に達しなくても打ち上げは行われます。

活動実績を見ると着実に実績を積み上げており
本当にここまで来たんだという感じで私も驚いています。


将来の人工衛星打ち上げは、高度100kmの弾道飛行より
金銭的にも技術的にも格段に難しくなりますが、彼らならやってくれるでしょう。

T内

113番目の元素がニホニウムになるらしい。


妥当な所か。


でももっと攻めても良かった気はする。
ミスリルとかオリハルコンとかガンダリウムとか。


超ウラン元素はまだまだあるので
将来はキラキラネーム元素が出てくるでしょう。

T内

GWに大学時代の先輩と1泊2日の旅行に出かけた。

予想はしていたが、混雑が激しい。
ちょっと有名な観光地となると、渋滞で順番待ち状態であった。
行列耐性の無い僕たちにはハードルが高い。

盆と正月は仕方ないとしても、
GWとSWは連休とせず有給休暇を使い自由なタイミングで連休を作るのが理想だよなぁ。

T内

コンピューター囲碁がプロとの対局で勝ち越し

Google傘下の企業が開発した囲碁ソフトAlphaGoと
世界ランキング4位のイ・セドル9段の対局が行われAlphaGoが4勝1敗で勝ち越しました。

第4戦ではイ・セドル9段がソフトの読みを上回り勝利を収めました。
私は嬉しく思いましたが、ソフトが人類を完全に上回る日は遠くないでしょう。

囲碁はチェスや将棋より指し手の可能性が広く、
まだ数年は追い抜かれないと言われていましたがとうとう陥落しました。
競技人口が多い二人零和有限確定完全情報ゲームはもう全て陥落したのではないでしょうか？

私は碁は打てませんが、対局の実況を見ているだけでAlphaGoの恐ろしさが伝わってきました。
どうやらAlphaGoの大局観が人間のトッププロと同等以上なのです。
AlphaGoはプロなら絶対打たないような手を何回も打ち勝利しています。
つまり人間が作り出した定石や大局観が一部否定されているのです。

ソフトによって新たな手筋が示されるというのは将棋でも起きましたが、
囲碁ではそれがより極端に現れています。
AlphaGoの手の意味をプロが理解できないということがたびたび起こりました。

今まで「囲碁は手が広いからソフトには難しい」と言われていたのですが、
全く逆の状況になっています。「囲碁は手が広いから人間には難しい」
手が広いゲームだからこそ人間の到達点はあまり高くなく、
追い越されると大きな差をつけられるのかもしれません。

AlphaGoにはチェスや将棋の一般的なソフトとは異なる
ディープラーニングという技術が使われています。
これがAlphaGoのキモとなる技術です。

ディープラーニングとは何かですが、
ざっくり言うとニューラルネットワークの機械学習です。
ニューラルネットワーク自体は昔からあるものですが、
昨今のコンピューターの進化で複雑なニューラルネットワークを
力技で最適化できるようになりました。
ニューラルネットワークは生物の脳を模倣したモデルですから、
AlphaGoの中にはAIの小人さんがいて状況を判断していると例えることもできます。
その小人さんの判断力を磨く方法がディープラーニングです。

一般にソフトの持つ強みは手を読む力です。
現在では将棋なら1秒間に100万手読むソフトがあります。
しかし、囲碁は手が広く力が発揮しにくいのでした。
仮に打つ手の候補が100あった場合、1手深く読むごとに局面数が100倍になりますから
コンピューターが5倍や10倍早くなっても、
全ての局面を調べる場合は1手深く読むこともできないのです。

AlphaGoはディープラーニングを使い高度な大局観を実現しています。
数千万回もの自己対局からニューラルネットワークを調整し
人間には理解できない領域に到達しつつあります。
恐るべき学習力です。しかもこの技術には汎用性があり
様々な分野での応用が期待されているのです。
例えばレントゲン画像の読影などは最も得意な作業でしょう。

現状ではまだディープラーニングは気軽に使える技術ではないですが、
ハードの面でもソフトの面でも利用環境は次第に整えられるでしょう。
その時に大きな価値を持つのは学習データです。
ゲームなら自己対戦で学習データをいくらでも集められます。
しかし、例えば自動運転車のAIをディープラーニングで最適化しようとしたら
実際に車を走らせて学習データを集める必要があるのです。

データを持っているあるいは集められる会社が率先して取り組まないと
新興企業にそっくり市場を取られるということになりかねません。

先ほどのレントゲン画像の読影で言えば、
レントゲン装置のメーカーがディープラーニングで読影ソフトを作って
オプションとして売れば読影の請負会社は危機に瀕することになります。

皆さんもディープラーニング × ○○を考えてみてください。
怒涛の勢いで応用されていきそうです。

T内

周りのアパートの相場が下がって家賃が割高になってきたため引っ越し。

調べてみるとこの辺は結構恵まれていると思う。
アパートの新築が適度に続いていてちょっと古いとすぐ安くなる。

今回引っ越したのは築11年、占有面積28m^2で家賃共益費込み37000円。
同じグループのアパートで間取りも左右反対になっただけ。
場所もほとんど変わらない。

僕の場合、本棚に直射日光が掛かりにくいことが重要だが、これも問題ない。

T内

会社にて

「
業務システム再作成の目的

開発言語のサポート終了のため保守が継続できない
一部にN88-BASICのコードが残っておりコードの変換ができない
」

残っていたのか・・・