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はてなキーワード: 深層学習とは

2018-12-07

ひつこい戸別訪問から守るための人工知能の防犯システムを作ったら…

ひどい戸別訪問営業勧誘が皆無になったw

 

ときたま、新興宗教団体による新興宗教勧誘保険会社による保険営業など、来やがる。

すぐに帰ってくれたらよいが、ひつこすぎる、ときには、脅迫的なかつ暴力的戸別訪問をやってきやがる。

とくに、NHKによる脅迫的なかつ暴力的戸別訪問に関しては、わたしは16年半前にトラウマになってしまい、ほんとうに怖いです。

NHK営業センター職員はたまに、その外部委託法人の下っ端がガンガンくる。

いまの新しいおうちに引っ越して以来、3年間に10回も来た。

いわゆる、放送を受信できる設備が全くないのにもかかわらず、ですよ!

 

誰も守ってくれないので、仕方なく、自分Google TensorFlowをつかった深層学習による人工知能AIちゃん実装して、自宅の防犯システムを常設している。

マンションに設置されたカメラとは別に、このようなセキュリティシステム実装することで、防犯機能さらに補っている。

戸別訪問されたすべての日時において、録音と録画を独自実装したセキュリティシステムで記録ながら常時監視している。

新興宗教団体による新興宗教勧誘

NHK営業センター職員ならびにその外部委託法人の下っ端

・その他、雑多な不審者

に対してのみ、学習していく、セキュリティに特化したシステムを構築して、常設した。

いざとなったとき裁判資料のために記録を兼ねている。

とくに、NHKによる暴力的かつ脅迫的な戸別訪問が行われたときは、この記録を元に、最寄りの交番に報告しにいっている。

 

また、このような目的にのみ特化したセキュリティ人工知能ちゃんは、わたしSOSサインを感知することで、その場の訪問記録をネット経由でSOSを出すように仕組んでいる。

兎にも角にも、このような独自実装した、特定目的のための防犯専用人工知能実装しないといけないぐらいに、NHK戸別訪問はヤヴァイレベルです。

 

さっさと、押し売り放送波を法律改正によって、放送スクランブル化してもらいたいと切に願います

そうなったら、自宅の防犯システム監視対象から、はずすことにします。

 

わたしには、これぐらいでしか対抗できません。

本当に怖いんです、ほんまに…。震えているんです、いつもいつも。

 

以上、チラシ裏のらくがきでした。

2018-12-02

サイバー攻撃能力保有」だとしても、今のままでホワイトハッカーを誰もやらない。

当の大臣あんな状況じゃーぁ、誰が司令官(どこが団体!?)になるというのか。

兎にも角にも、こんな状況で、ほんまもんホワイトハッカーは誰もやらないと思う。

そして、報酬が少なすぎる現状だし、なおさら、(出来る人は)誰もやらない。

わたしホワイトハッカー活動も開発の傍らで少々やっているが、現状のままでは、国防サイバー案件をやりたくない。

 

警察よ、セキュリティ専門家を雇えよ!

警察官がサイバー捜査技術競う

https://www.fnn.jp/posts/1168STS

サイバー犯罪へ捜査能力向上を

https://www3.nhk.or.jp/lnews/saga/20181127/5080002002.html

現状、日本サイバー警察は、オワコン

コレジャナイよ、うん。

この、世間にヤッている感だけだすって、ほんまにアカンわ。

普通にUnixディストリビューション開発者でもいいから、雇うとかやれよ!

 

サイバー攻撃能力保有以前の問題として、最近日本人工知能の分野でさえ、老害侵食されることがほぼ確定となってしまった。

日本で今風なAI深層学習)は絶望的になった!

AI判断企業説明責任 ルール作りへ政府7原則

https://www.nikkei.com/article/DGXMZO38186770W8A121C1MM8000/

政府自身説明責任を果たせていないのになw

もう終わったな、日本機械学習、とりわけ深層学習は。海外に行ったほうがいいよ。

2018-11-29

Core 2 Duo搭載、メモリ2GB、HDD160GB、電源を繋いでいなければ5秒と待たず

数日前、NTTで働いていたものの不満がありGoogleに移るという若手と、30年前にNTTで働いていたものの不満がありMicrosoftに移ったというベテランの話がバズった。

特に若手の方の話にあった「他のところではメモリ4GB、HDDPCで開発業務を行わされている」という話があり、プログラムを書くことを生業にしている者からすれば当たり前といえるスペックを、ちゃんとしっかり当たり前のものとするべきという主張があった。

全くもってその通りであるコンピューター減価償却期限が会計的に4年と定められているため古いものを使わざるを得ないなどという擁護など、言い訳にもならない。コンピューターに金をかけるというのは投資であるたかだか数万円分のスペック強化が生み出す労働生産力を考えれば安いものである。4年間「使わなければならない」ものではない。あくま減価償却の都合上そういう計上になるというだけの話に過ぎない。

そもそも最近はそれこそ深層学習を用いた各種手法を用いたサービス開発とか最先端研究的開発を行うのでない限り、コンピューター要求されるスペックの上昇幅は明らかに鈍っている。私は4年半ほど前に当時としてはそこそこ良いスペックCPU:当時のCore i7メモリ:16GB、SSD:256GB、GPU:760GTX)で構築したPCをいまだに現場第一線級で使っている。もちろん今新しいコンピューターを構築すればさらなる快適な環境になるだろうが、使用しているリソースとして重要なのは特にメモリの容量であり、16GBもあれば十分だ。なんなら1万円ほど投資して追加でメモリを取り付けて容量をさらに倍にすれば何の問題もなくなる。

スペックにかける数万をケチたことで将来またコンピューターを揃える必要が生じて数十万を失い、コンピューターにかける数十万をケチたことで人件費として数百万円を失っているのである。愚かとしか言いようがない。確実に負ける投資に勤しむ会社にはそのうち倒産という未来が待っているので、楽しみにしていると良い。

さて、某大手SIer企業の話をしたいと思う。

就活の一環としてインターンに参加した某大手SIer企業業務の一部を実際に担当するタイプインターンだったが、データ流出などへの対策として自前のコンピューターの持ち込みは固く禁じられ、会社から一台のコンピューター支給された。

Core 2 Duo搭載、メモリ2GB、HDD160GB、電源を繋いでいなければ5秒と待たず電池が切れるノートパソコンである

(^o^)

もう一度言う。Core 2 Duo搭載、メモリ2GB、HDD160GB、電源を繋いでいなければ5秒と待たず電池が切れるノートパソコンである

\(^o^)/

搭載OSWindows 7であったことだけがせめてもの救いといえるかもしれない。筐体には昔なつかしのVista Ready的なシールが貼ってあった。いとワロス

インターンからこの待遇だった可能性もある。そりゃ突然大勢学生を受け入れるために最新鋭のコンピューターをたくさん用意することはできないだろう。だから普段倉庫に置いてあるような古いコンピューターを急遽持ち出してきたと考えれば、このスペックにも納得がいく。だが近場の人(正社員)の机にちらほらと似たスペックPCが置いてあることに気が付き、私は絶望的な気分になった。

嘘だろう?

働き方改革」のためにITソリューションの導入を支援したりして大手企業からたくさん金を貰っているんだろう?

システムの開発をしているんだろう?ついさっきの説明では社員さんは自信満々にシステム開発の話をしていたぞ?なんか手を動かしてる感じの話しぶりだったぞ?

これでどうやって開発をするというのだ?まさかメモ帳ソースコードを書いているのか?

頭の中でぐるぐると色んな思いが渦巻きながらも、予め構築していた外行き用のシミュレート人格を使って当たり障りのない会話をこなし、インターンの日々は過ぎていく。その間、開発など一度もしなかった。彼らは開発をしているのではない。開発の管理をしていたのだ。

まあエクセルポチポチとマスを埋めることと下請け電話をかけて圧をかけるのが主たる業務ならこの程度のスペックでもいいかもしれないなと思い、インターンを終えた。私はSIer業務をあまりにも知らなかった。後に聞いたのだが、彼らは会社説明会で「文系でも大丈夫!」などと言ってたという。それはそうだろう。特に強い専門性を帯びた仕事ではない。エクセル電話が使えればOKだ。これが就活で人気企業とされ、高給取りとしても知られる企業実態かと死んだ魚のような目でオフィスを眺めながら思った。

そして彼らのような会社企業IT導入に深く噛んでいたりするのだ。そういうことを業務としてやっているという話を聞いた。

4GBもメモリが載っていたらマシである。彼らから見れば立派なハイスペックマシンだ。何しろ彼らが普段使っているマシン化石なのだから

下請けは彼ら上流を基準にして開発環境を構築しているようだった。何しろ彼らは下流に開発環境リスト要求して細かく干渉しているのだから、相当強く突っぱねられる社長がいないところはされるがままであろう。結果としてあふれかえるのがゴミ改めクソスペック……ゲフンゲフン、上流のSIer推奨の開発環境だ。

SIerこそがこの国のITの発展を妨げているという話を聞いた。その理由は、大した技術もない奴らが金を巻き上げる構造固定化されてしまうからだそうだ。

今回見てきた企業特別ひどいところだった可能性はある。たまたま大外れを引いた可能性は十分にある。サンプル数が1なのに一般化して他を罵倒するのはよくない。

から対象SIer全体ではなく、対象を今回インターンに行った会社に限り、上記の言説を少し改めようと思う。「大した技術知識も無い奴らが金を巻き上げる上に『IT専門家ヅラ』をして知ったかぶりを繰り返し、業界全体の足を引っ張っているから」、ITの発展が妨げられているのだ。

健全の極みである。とっとと潰れてしまえと、心の底から思う。だが金はあるからうそうつぶれはしないのだろう。忌々しいものである

2018-11-15

AIがやっているわけじゃないサービスまで、AIがやったことにするな!

最近、単なるロジック実装しただけなのに、「AIがやりました!」という記事新聞社が書き上げたり、自治体プレスリリースを出していたりして、バカ丸出し

それらは、あんなの単なる IF 文だけの組合せにすぎない。

しかも、サービスを受ける側も「コンピュータが決めたのなら、仕方ない」をより一層濃く思わせるために、「AI」という言葉を使っているのが透けて見えて、アホくさ。

機械学習のうちの一つである深層学習は、集合知でもない。

もう、この国のメディア自治体も「AI」という言葉だけに踊らされすぎていて、何考えてんねんと。

いや、何も考えていないから、全部「AI」がやったことにしよってなる。

2018-11-02

anond:20181102204522

「人を見かけで判断してはいけない」

皆そう教えられてきたし、近代以降の社会の重大な建前だった。

でも遺伝研究が進んだり、AI(深層学習)に顔写真大量に読み込ませて相関を見つける研究が進んだり、で顔だけで色々わかる、というかなり不都合な真実がわかってきた。

数年のうちに大きな問題になると思う。

2018-10-11

anond:20181011010934

近年、注目を浴びているのは、深層学習と組み合わせることで、ラフな線画をプロが書いた様な鮮明な線画に自動的に置き換えたり、また無彩色の画像に彩色する様な研究です。

どう見てもiskw研です。本当にありがとうございました

情報工学 CG分野の業績事情修正在り】

http://dlit.hatenablog.com/entry/2018/10/10/080521

https://anond.hatelabo.jp/20181010122823

私もこの流れに賛同したので続きます。私は博士課程の学生なので、多少間違いがあるかもしれませんが、大筋は合ってると期待します。身バレしない程度にざっくりとした纏めにとどめますが、誤りがあった場合修正については諸氏にお願いしたい。他の研究者の諸事情を聞くのは面白いですね。

はじめに

CG分野の研究は、大雑把に分けると

というようなモノになると思います。各分野を横断する様な複合的な研究も多いのですが、大雑把にというところでお許しください。最も著名な研究者現在ドワンゴリサーチ主幹しておられる西田先生でしょう。

論文事情

国内ですと画像電子学会VCシンポジウムといった会議雑誌投稿しますが、国内への投稿はあまり重要視されていないという現状があります。では、どこへ投稿するのか?といいますと、Siggraph (Asia) 、 Eurograph、Pacific Graphics などの主要な総合会議になります。主要会議については、インパクトを重視する面もあるのですが、各ジャンルで、例えばレンダリングではEGSRなど、主要な国際会議と同等レベル難易度とみなされる会議があり、これらの専門ジャンル分派会議総合会議よりは多分に理論的な研究が発表される傾向があります。最も評価が高いのは主要三会議ですが、それらでの採択が無理なら、再実験修正したのちに、ランクを落として投稿し、より注目度の高い会議での採択を目指します。

CG論文は、ACMデジタルライブラリーに公開されるほかは、殆ど場合は著者の一人がプレプリントを公開する慣習がありますACMのみですと会員登録をしていない実業界の人の目に触れにくいという事情が影響しているのかなと。SiggraphとEurograph及び主要な分会を除いては、基本的には国際会議で発表された論文は、Proceedingになります基本的にはというのは、その中の優れたもの何報かはジャーナルに採択されることもあるからです。またジャーナルに直接応募する事も出来ますが、ジャーナルへの投稿会議への投稿よりも時間を要する事情もあって国際会議投稿する人が多い様です。当然ですが、これらは全て査読されます。何度もリジェクトされます・・・

https://www.eg.org/wp/eurographics-publications/cgf/

https://www.siggraph.org/tags/tog

一般的論文のページ数は1ページ両面印刷 2段構成10P程度です。とても短いですが、短い分だけ綺麗に纏める能力が問われる事になりますし、一言一句と言えども無駄にできない厳しい調整を繰り返して執筆します。

主要会議は下記のリンクに纏められていますリンクから論文も見れますので、ご興味があればどうぞ。

http://kesen.realtimerendering.com/

論文雑誌とIF

CG業界における最高峰雑誌は、ACM Transactions on Graphics で、IFは 4,218となっています

次いで重要なのが、

IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics でIFは 3.078。

Computer Graphics Forum でIFは 2.046。

ieee computer graphics and applications で、IFは 1.64と続きます

残念な事ではありますが、CGではIFが1.0を超えるジャーナルは少ないので、研究者の多さに比較して掲載枠は少なく競争は非常に激しくなっています。これもジャーナルよりは、それと同等に評価されるトップカンファレンスの proceedingにする理由かもしれません。

業績事情など

学位の取得難易度は、理工学系では高くない方だと思います博士を取る過程要求されるのは、雑誌ないし高レベル会議のproceeding 2報というのが観測範囲での相場です。国内会議への投稿や、査読なし投稿、講演資料などを含めると5本程度はある感じになるのではないかと思います博士を獲得するまでにかかる時間は3年となっています。それより長くかかる人も、短く終える人もいますアカデミックポストは常に足りない状況にあり、非常に優秀な研究者結構苦労してるように見受けられますが、産業界就職する場合は非常に簡単です。

CGをやる上で必要になる数学物理は、基礎科学分野では学部時代にやる様な初歩的な数学物理です。最適化問題を解くことが多くなる関係最適化数学についてはよくやっておいた方が良いようです。この辺りはジャンル関係なく一通り勉強しておく必要があります数学物理勉強量は、基礎科学分野よりも多くはない分、情報系のアルゴリズムに関する基本的理論プログラミングによる実装能力問題になります研究の為には比較対象となる研究を数本程度自分実装したりする必要がある上に、バグを出せば致命傷になるという点が実装力の高さを要求する理由です。優秀な学生は、そこらの社会人よりも優秀という事は珍しくなく。プロコンレッドコーダー日本20人程度らしい)を持っているという様な人もいます

一本の研究を終えるのに読みこむ論文は、20~50、自分実装する研究が 1~3、という量になると思います斜め読みするものまで入れると、その倍くらいでしょうか。物理学と比べると明らかに楽ですね。

レンダリストはスタープレイヤー

CGでは、どのジャンルを選ぶかで博士の取り易さに差はないように思えますが、レンダリング分野は先鋭化しすぎていて、既存研究キャッチアップして実装し、自分研究を行うまでの間に膨大な努力必要とする上に、光学的にみて正しいのか?(追記: 実際に物体に光を当てた場合に得られる画像ないしデータは、計算によって得られた結果と等しい物になっているのか? )という様な厳しい評価を受ける傾向があり、(CG系の)他分野に比べて業績を出すのが大変だと思います研究者の中には10年以上に渡って育てて来たレンダリングエンジンベース研究を行う為に新参との差が大きいのです。そういう意味で優れた研究者師事する事が非常に重要と言われています師匠エンジンを持ってますので)。最近深層学習との組み合わせも増えてきているので、勉強量は非常に多いジャンルだと思います。その分、ゲーム映像分野で花形であり就職の際には引く手あまたになります

流体は希少研究

近年、流体シミュレーションや弾性体シミュレーションは、新規性を出すことが難しいジャンルの一つと言われていて、トップカンファレンスでは採択本数が多くはありません。テーマ選びが難しい分野だと思いますリアルタイムシミュレーションが難しい分野なので、ゲームなどでの応用を狙ったリアルタイム化の研究などが学生には人気がある様です。リアルタイム化すると理論的には正しくない、という様な齟齬が生まれる事が難しく、その折り合いの付け方に肝があるようです。レンダリング同様に就職に強い技術でしょう。流体力学や有限要素法などの知識特に必要しますが、定型化されている部分があるのでキャッチアップはレンダリングよりは容易と思います

モーション研究実用性が高い

モーションとはどんなものか?というと、ゲーム映画などで使われるキャラクタ動作アニメーションの事です。行われる研究はすぐにでも実用化できそうな研究が多く、実際に企業ディズニーなど)での研究成果が発表されることも珍しくはありません。髪の動作研究なども、モーション研究テーマの一つです。これも就職するなら強い分野です。特定数学物理依存せず、基本的数学知識全般必要します。例えば衝突を考慮するならば力学を使うというような感じです。

形状解析および形状処理は需要が弱い

かつてはCADなどで流行りのジャンルだったのですが、CAD研究が下火になったこともあり、現在は傍流の研究です。ただ形状解析の研究は、テクスチャ展開などCG必要技術を支えるものではあるので、現在も一部の研究者によって行われていますゲーム映画で使うLODを作成する技術も、この分野の成果の一つです。他にはMR赤外線センサーから取得した点群を形状に変換するといった場面で研究が役に立ちます就職という観点から見ると、企業から需要は少ないかもしれません。微分幾何と一部は位相幾何特に必要となる知識です。

画像処理は奥深い伝統ジャンル

画像処理画像認識系の会議へ行く事も多いのですが、近年、注目を浴びているのは、深層学習と組み合わせることで、ラフな線画をプロが書いた様な鮮明な線画に自動的に置き換えたり、また無彩色の画像に彩色する様な研究です。特に必要とするものはなく広く知識必要します。部分的には、色空間多様体と考える様な研究もあったりするので、位相幾何学をしっていないとというような事もあります伝統のある研究ジャンルだけに、問われる知識も広範です。画像認識系の研究にも精通している必要がある為、論文を読む量は多いでしょう。

追記 論文評価査読

基礎科学系では疑問視されることはないと思いますが、学科としての歴史が浅くかつ実業に寄った分野なので、論文評価はどうなってんの?という疑問があるかと思い追記します。

査読の際に問われるのは、手法妥当性です。先行研究との比べて何が改善されているか理論的にそれは正しい計算なのか?といった事を主に問われます情報工学のCG分野も科学ですので、先行研究との比較データを集め、解析的に、何がどの程度良くなっているか?を記述します。また、各研究基本的知識として使っている基礎科学系の知識にそって、理論的に研究手法が正しいものであるかも厳しく見られます査読によって疑問を示された場合一定反論期間を与えられます

研究者査読を通過するために、動画プログラムコードなど、再現性を示す資料を合わせて提出することで、査読者を納得させる工夫を行います。時には論文のものよりも追加提出資料のボリュームが大きくなるという事もあります。というか、それが常でしょうか。

自身研究も含めて既存研究は、後発の研究者によって実装され検証されます。上手くいかなければ質問を受けるし、疑問を提示され、後発の論文批判を受けることもあります。そうならぬように、実装したものを公開している研究者もいます。親切な研究者であれば、比較に使うと言えばコード実験に用いたデータをくれることもあります

以上のような仕組みによってCG系の論文研究としての質を保っています。地道で厳しい基礎研究ではなく、実業に近い応用的な研究なので、すぐに企業で使われる事も多く、それも研究妥当性を証明する一つの手段となっています

さら追記 間違いの修正

sisopt 結構りあると思う。SIGGRAPH(Asia)論文はTOGに自動的に載るし、TOGに載った論文SIGGRAPH(Asia)での発表権が与えられるからそれらは同等

これはその通りです。誤った情報を書いてしまい、失礼しました。業績要件については私の知ってる方を含めての狭い観測範囲ですが、なるべく高いレベルで 2報という方が多いようです。全大学ではないことはご了承ください。ご指摘いただきありがとうございました。

2018-10-08

みんな日本語学術言語としての重要性を軽く評価しすぎ

この件.

https://togetter.com/li/1274544

査読論文持ってないひとが責められるのはまあわかる(査読なし論文でも優れた論文というのは有り得るし,そういうのも業績として認められるべきではあろうが,このご時世ではまあ査読論文は持っといた方がいいよな……).でも英語論文を持ってないことが責められる理由になるのは本当に理解できない.

何度も繰り返すけど,フランスでもドイツでもロシアでもスペインでも,そしてたぶん中国韓国でも,文系研究業績の大半は自国語だから

文系研究業績が自国語で積み上げられるのは,世界標準から

インドサハラ以南のアフリカ諸国のように長いこと西欧植民地になってたり言語の数が多すぎたりして大学教育英語でやっている国や,ツバルナウルみたいに小さすぎて自国語のアカデミアが成立しない国を除く.そういう国がうらやましいと言うならもう何も言えないけれど)

そりゃ英語論文を持ってたらすごいと思うよ.でも英語論文がないことが叩かれる理由になるのは本当に理解不能.

そもそも社会学には膨大な日本語研究蓄積がある.いくつもの査読誌があり,日本語査読を経た研究成果が積み上げられている.博論をもとにした出版も多く出ているし,入門書からから日本語で一通り揃うようになっている.

自国語で用が足りるんだから論文執筆言語自国語でいいだろ.繰り返すけど,それが世界標準です.

イギリスアメリカ学者英語で書き,フランス研究者がフランス語で投稿し,ドイツ博士ドイツ語で教授資格申請論文審査を受け,ロシア院生ロシア語で報告している中で,なんで日本教授日本語の業績しか持っていないのを責められなければならないのか皆目わからない.

これは社会学に限ったことじゃない.政治学だって歴史学だって文化人類学だって文学だってそうだ.だいたいどの分野でも有力な査読つき学術誌を持っているし,それらの雑誌日本語で書かれている.

そして日本語というのは,世界でも有数の学術言語だ.もちろん英語ほどの網羅性は持っていないかもしれないが,ドイツ語やロシア語ほどの重要性は持っていると思う.それは,先人たちが日本語で積み上げてきた研究業績の賜物だ.

世界でも有数の学術言語」というのもいろいろな尺度があると思うが,どれだけ広い分野で高度な研究を積み上げているか,というのをここでは述べたい.

もしこれを読んでいるあなたが,アフリカに興味を持って,アカデミックな本を読んでみたいと思ったとしよう.大学図書館で文化人類学の棚の前に立てば,数ダースの優れたアフリカ研究あなたの前に現れるだろう.その多くが,西欧学者と同じようにアフリカフィールドワークをし,日本語西欧語の先行研究を読みこなした上で書かれたものだ.

あるいは,ヨーロッパ歴史を知りたいと思ったとしよう.あなた造作もなく,フランスドイツイギリススペインロシアや,そしてチェコポーランドポルトガルボスニアについての研究書を見つけられるだろう.どれも現地語の史料や文献を消化した上で,日本歴史学の積み重ねてきた問題意識接続されている.

それとも,言語学に興味があるだろうか.心配はいらない.オセアニアの数百人しか話していない言語文法記述した本も,ヨーロッパ小国言語の音声を論じた本も,中東言語政策についての本も,あなたは探し出すことができる.政治学? 問題ない,EU制度アメリカ大統領選挙,韓国歴史認識ロシア愛国主義湾岸諸国君主制,どれも日本語最先端研究が読める.

こんなことは当たり前に思えるかもしれない.でもこれは決して当たり前のことじゃない.

とあるアジアの国に行ったとき書店に行ってみた.西洋史の棚に並んでいるのはどれもそのアジア言語で書かれた本だったが,著者はみな西欧人だった.それらはいずれも西欧から翻訳だったのだ.たまにそのアジアの国の著者が書いた本もあったが,イギリスとかフランスとかメジャーな国についての本ばかり.マイナーな国の歴史について扱った本を開いてみたら,参考文献はほとんど英語で,ちょこちょことドイツ語やフランス語が挟まる程度.要するにその本を書いた学者はそのマイナー国の言語を読めなかったのだ.日本には,そのマイナー言語を読める歴史学者が何人もいるのだが.

あるいは,ヨーロッパ小国書店.その国は小さいので国民の多くが英語を達者に話すのだが,本屋を覗くと,自国史や周辺諸国歴史についての本以外は英語の本がそのまま置かれていた.もしも遠いアジアの国に興味を持ってしまったら,その国の人は,自国語のペラペラ入門書の次は英語を読まなければならないのだ.日本語なら,遠いヨーロッパの国についても専門書が手に入るのだが.

たとえ外国語が読めないシロートだろうと,ある程度自国語で難しい本を読める力があれば,中世ヨーロッパアフリカ社会ラテンアメリカ先住民近世朝鮮史東南アジア政治についての最先端研究書が読める.そんな豊かなアカデミアを有している国,そんな潤沢な研究蓄積のある学術言語は,実はそんなに多くはない.

私の感覚だと,英語網羅性には劣るし,フランス語の豊かさには負ける気がしないでもないけれど,ドイツ語やロシア語並の水準に達してはいると思う.もちろん自国民ゆえのひいき目かもしれないし,カバーしている範囲微妙に違っている以上正確な判定は不可能なのだが.

カバーしている範囲が違う,というのはどういうことか.たとえば,上で英語網羅性に劣ると書いたが,英語よりも日本語のほうが研究蓄積の豊かな領域というものがある.当たり前だが,日本史については英語の文献よりも日本語の文献の方が圧倒的に豊富だし,日本史以外でも前近代中国史についてはまだまだ日本語の方が英語よりも網羅性が高いと思う.なので前近代中国史については,読者はともかく,歴史学者は中国語の他に日本語を読まなければいけない.その人がアメリカまれ英語ネイティブ白人であってもだ.ザマーミロ.

というか,実は文系分野に関しては英語網羅性は理系ほど高くない.そんなのは当たり前で,ロシア人はロシア史についてロシア語で書き,カタルーニャ人カタルーニャ言語政策についてカタルーニャ語で書き,チェコ人はチェコ文学についてチェコ語で書き,韓国人は韓国社会について韓国語で書いているのだから英語の文献を読むだけでそれら全ての情報が手に入るわけがなく,本格的に研究しようと思ったらそれらの言語で書かれた文献を読まなければ話にならない.日本事情について一番詳しく正確な研究が読めるのは,英語ではなくて日本語だ.

なので,上で挙げた主要な学術言語は,それぞれ積み重ねが豊富領域とそうでない領域がある.得手不得手というやつで,たとえばマグレブ西アフリカ地域研究ならフランス語で,東ヨーロッパ前近代研究ならドイツ語で,旧ソ連圏の研究ならロシア語で重要研究が蓄積されてきたので,江戸っ子だろうがロンドンっ子だろうが研究を志すのならそれらの言語を読まないといけない.中国近世史を専門にする者が日本語を読めなければいけないのと同じだ.これらの分野で英語で書かれた研究だけを読んで済ますことはできない.

この辺が,理系とは事情の違うところなのかもなぁと思う.理論物理学とか分子生物学とか再生医療とか深層学習とか,ほぼ全ての分野で英語さえ読めれば研究には用足りる(んだよね?).英語最先端研究のほぼ全てが流れ込み,あらゆる情報が蓄積される.しか文系では違う.英語には限られた情報しか流れ込まず,最先端研究の全てが英語提供されるわけではない.

なので文系では,英語理系ほど特権的地位を占めているわけではない.もちろん英語文献が読めるのは今や前提だし,重要な先行研究英語なら読んでいないと問題外だ.けれど,英語ではなく自国語の研究でも研究業績にカウントされるし,外国語での業績といっても英語に限られるわけではない.韓国語やトルコ語論文を書くほうが英語で書くよりも楽だ,と言う研究だっているし,日本語でも英語でもろくな業績がないがそのかわりロシア語で何本も論文を書いているという研究者もいる.

というわけで,文系研究者が英語論文を書いていなくとも,それが直ちに問題だとは思わない.査読論文にしても,そりゃゼロってのはちょっとどうなの,って思うけど,研究者が集まって作った本の一章として論文を発表するとか(いわゆる論集ってやつね),出版社が出してる研究者~教養人向けの雑誌に依頼を受けて研究成果を発表するとか(岩波書店の『思想』とか,青土社の『現代思想』みたいなやつね),査読されてないけど業績としてカウントされ得る論文の発表形態というのはいくつもあるので,査読論文以外にそれらも論文としてカウントしないとフェアじゃないと思う(ただ,私は査読がついていない媒体に出すのは怖いなと思ってしまうので,なるべく査読誌に出している).

別に理系のひとが査読つき英語論文のみを業績としてカウント和文論文勘定しないというローカルルールをお持ちなのは結構なのだが,そのローカルルール文系押し付けないでいただきたい.

私が危惧しているのは,上で書いたような日本語で積み上げられた先行研究が,日本人に真っ当に評価されていないことだ.

文化の豊かさというものを考えたときに,自国語で世界中の情報を知ることができるということが,どれだけ重要なことか.まして,日本コンテンツ産業が主要輸出品目のひとつだ.中世ヨーロッパアフリカ部族社会について日本語での研究が充実していることが,創作者が想像の翼を広げる上でどれだけ有利か.たとえば最近Cuvieという漫画家さんが『エルジェーベト』というオーストリアハンガリー舞台にした漫画を描いていたが,巻末の参考文献にはずらりと日本人が和文で書いた研究が並べられていた.

別に文化に限ったことではない.政治経済,そして人権についてもそうだ.ルワンダ虐殺スレブレニツァの虐殺について日本語で書かれた研究があるのとないのとで,どちらの方が日本人にとって国際情勢を理解やすくなるだろうか.外国で一旗揚げようと目論む商売人にとって,その地域専門家が書いた本や論文和文で手に入るのと入らないのとで,どちらが現地の文化や歴史理解する助けになるだろうか.欧米フェミニズムについて日本語研究を積み重ねる学者がいるのといないのとで,どちらが日本女性の権利の向上に資するだろうか.

すべての国が自国語でこれだけ充実したアカデミアを持てるわけではない.人口があまりに少ない国ではどうしたって物理的な限界があるし,人口が多くとも植民地支配の歴史が長く自国語の大学教育が充実していない国では歴史的遺産がその発展を阻む.

日本人は恵まれ研究蓄積にあまり無頓着なばかりか,その豊かさをみずから捨て去ろうとしている.それが私にはもったいなく思える.

英語は,世界の始まりから覇権言語だったわけではない.明治時代日本医師ドイツ語で論文を書き,外交官たちはフランス語で交渉していた.英語外交学術の分野で覇権を握ったのはせいぜい戦後のことで,それまではフランス語やドイツ語と同格の存在だった.今も文系ではprimus inter paresに過ぎない.ひょっとしたら将来,欧米物理学者たちが中国語で論文を書くことになるかもしれない(そのとき現在私たちが定冠詞や三単現のsに悩まされるように,欧米人が泣きながら漢字習得するのだろう.そう考えるとなんとも愉快な未来予想図だ).せいぜい百年単位覇権言語の移り変わりにあわせて,自国語の学術言語としての地位貶める必要はないと思う.それは私たち社会の豊かさを,長期的に損なうことなのだから

最後に.

どうせ和文論文しか持ってないやつの負け惜しみだろって思ったひとがいるかもしれないけど,和文論文だけじゃなく英語論文も書いたことあるし,英語以外の外国語での論文も持ってます.今それとは別の外国語での研究発表を準備中.私より多くの言語研究報告してきたひとにならともかく,たかが1言語か2言語しか論文書いてないガラパゴスの住人にだけは文句言われたくないですわ~~~~~~.

追記

英語論文が優れているとは言わんけど、査読なしの研究なんてゴミだし。

日本国内の、査読なし論文が実績になる分野の教授たちによって、査読された研究にも何らの価値も感じない。

anond:20181008221502

id:bocola 自分でも言ってるように査読しなの問題査読なしの論文なんて、読書感想文と変わらない程度の価値。やはり文系は無価値だと改めて思った。

arXivのない世界からやって来たのかな? グリゴリー・ペレルマンって聞いたことない? 査読なし論文が業績としてカウントされてるひとだけど.

事前の査読は,論文信頼性担保するための手続きひとつであって,それが欠けている「からダメ論文というわけでも無価値というわけでもない……というのはわかってくれるよね? 当たり前だけど論文価値は最終的には書かれている内容に依存するわけで,だからこそペレルマン査読なし論文であってもポアンカレ予想を解いたと認められたんだよね.

私も査読はないよりはあった方がいいと思うけど,査読がすべての論文につくわけではない分野のすべてをダメと論ずるのは不当すぎる.まあ最近文系査読重要になってきているし,若手は査読つき業績を増やしたがっているけれど,査読がつかないかダメとは限らない,ってだけの話.当たり前だけどダメダメ論文は後発の研究によってちゃん批判されるか鼻にもかけられず無視される.公募の際には論文を提出させたりするんだから査読なしダメ論文を量産していればそこで撥ねられるでしょ.理系ローカルルールで事前の査読必須なのはよくわかったけど,そのローカルルール文系敷衍されても困る.

id:zyzy まぁでもこの噛みつきは、もうすでに南京大虐殺の時に通った道だし、虐殺否定論者と同じ轍を踏み続けている以上、恐らくオタにこの説明が通ることはないんですよ。

私もオタクですが.

追記

続きは anond:20181009084352 anond:20181009213503 で.

2018-10-04

anond:20181004014847

AIってより、深層学習/機械学習を使って創作物成プログラムを書く科学者(or プログラマ)が、彼らの仕事を奪っていくと言えよう。

生成された創作物さらに、人力で修正を加えてクオリティを高める、という方向性もあり得るが、消費者プログラム生成物で満足してしまった時点で、成立しなくなってしまう。

 

プログラム積極的使用した新ジャンル開拓もあり得るが、これはプログラム化されイタチごっこになる可能性はある(しか上記パターンよりまし)。

創作行為自体はなくならないと思うが、消費とどうリンクさせるかは、変化の波に飲まれていくと思う。

by創作

2018-09-12

内定率76%の私が考える面接の必勝パターン追記アリ】

プログラマとして働く15年のキャリアの中で5回ほど就職活動をしています。5回の内訳はといいますと、1回目は普通に就活、2回目はエージェントを利用した転職自分での就活、3回目はコネ、4回目はスカウト、5回目は自分就活といった流れになります。これまでに合計で34社との間で面接に臨ませていただいていますが、26社から内定を頂いています。【追記】初めての転職待遇問題で、2回目は企業事業から撤退に伴っての会社事情での退職で、その時の上司コネで共に転職。3度目は、その上司転職後にオファーを頂いて行く事に決め、最後にやりたい事が出来て4度目という流れになります自分ではジョブホッパーとは思わないですが、コメント頂いたように多いかもしれませんね。

就職活動の際は、10/16 でした。初めての転職では、8/10 でした。2度目、3度目の転職は、1/1 です。直近の転職では、6/6 でした。

スコアとしては悪くはないでしょう。正直なところを言うと、断るのが面倒ではあるので、あまり数を受けたくはないんですが、コネやハントされて就職するのでもなければ、どの様な会社かを自分で見て判断せねばなりませんから、この様な結果になってしまっています

もちろん私の持つニッチな専門知識技術力の訴求力があってのことではあるのですが、私の中では面接のものに対する絶対的な自信があります

前提として

面接というのは、企業自分を見る場というだけではなく。我々求職者が、企業を見極める場でもあります自分を見てほしいという視点は捨てて、自分幸せに働ける企業だろうか?という視点を持つべきでしょう。そういう視点があって初めて、企業に対して聞きたいことが出てくるはずです。

書類について

私が業務経歴書を書く際に意識することは、この書類を用いて面接者が何を自分に聞いてほしいか?を明確にイメージすることです。この段階で、私は面接官の意識誘導して自分能力アピールできる方向に持っていきます。例えば、学生だと、自身修士などでの研究についてアピールしたい項目がある場合は、実際に業務で利用されている同様の技術課題問題点を指摘しつつ自分が何を解決たかを、「大雑把に」一言添えておくなどの工夫をします。論文要旨から実際の問題に落とし込む手間を相手に払わせない事です。だいたい理解出来ていると思うけど、少し突っ込みたい事がある場合には絶対に近い確率で聞いてきます。そういった点を複数盛り込んでおけば、面接全体を自分のペースで支配できるでしょう。

面接について

自己PR

技術的な志向志望動機業務で出したい結果

というような順序で話を構成していくべきです。

どんな技術を修めて来たか、その技術を用いてどんな仕事をしたいと考えているか、その仕事対象企業のどんな業務内容とマッチすると考えているのか、その業務に着けた場合、どの様な達成目標が考えられるか。

ここまで話せておけば問題ないでしょう。辞めた動機悪口にならなければ、構わないと思います

私自身は、そこはごまさない様にしています。例えば、ある業務提案したけど許可がおりなかったし実現の可能性がない、御社では既に同様の業務があり可能性があると考えたというような感じですね。自己PRは、実際とても大事で、その後の面接方向性を決定する事になります。ですから最初時間はうまく使ってください。

面接中について

技術的な質問は既に誘導を仕込んでいるレジュメに従って出てくるはずです。それに関して、アピールしたい内容を答えると同時に、相手知識を問うような質問を発しましょう。これから働く可能性がある同僚のレベルしりたいのは当たり前のことですからガンガン逆質問を入れつつ議論を深める方向にもっていくべきでしょう。例えば、今話題となっている演算処理について何か致命的な問題があると仮定しましょう(誤差、処理時間など)、それに関してどの様なアプローチ解決してきましたか?というような質問は適宜しておきたいところです。

また、仮に自分職場アサインされた場合、どの様な業務が想定されているのか?自分レジュメの何に興味を感じて呼んだのか?というような質問は、最後質問時間ではなく、この段階で議論を深めておくべきだろうと思います

例えば、自己PRを終えた直後に、「今回、この様なチャンスを頂けたのは、私のどのような点に興味をお持ちいただけたからでしょうか?」と言っておけば、自身の専門領域に関して興味を持ったというような回答が出ますから、やりやすいペースが作れます。「そこに関して自分がどの様な問題解決能力を持っていれば、御社で働くに値するか?をご判断いただける場にしたいです。お願いします。」といったような感じですね。自己PRいか大事ものか?わかっていただけると思います

企業は何か必要があって採用活動をしているのですからベストマッチってものがあります自分ベストマッチであれば互いに幸せになれますが、そうでなければ不幸でしかありませんので、ベストマッチであるかどうかを見極める「お見合い」が面接と考えましょう。

「どういったポジション採用したいのか?」

「欠けていると考えてる技術領域人材とは?」

「社内にはどのような技術が得意な人材が多いのか?」

業務のサイクルはどのようなものか?」

というような事は最低でも抑えておきたいところです。そこに「自分が得意な仕事」「やりたいと考えている事」がマッチするようであれば、お互いにとって幸せな結果になります。私の場合は、明らかに相手企業には合わないと判断した場合内定頂けたりして困惑したりしますが。

技術面接について

特に要求されるかに関わらず、私は自身が発表した論文や所有する特許技術を添付して教えておきますし、必要ならコードgithub)も添えます。 そして、それを見てくれた上での質問を求めます。そこで質問が出ないような企業では働く価値はありません。私の場合は、回答は求められる以前にホワイトボードノートPCを用いて説明をしていきます

既存技術問題点を列挙しつつ、それを(過去に)どの様に解決たか、あるいは、(今後に)したいと考えているか、出来ると考えているか、を説明していくことで、アサイン後の可能性も提示できますし、議論の中で先方の能力も分かってきます

エージェントに関して

まりお勧めしません。エージェント能力が低すぎて技術理解できない場合自分が何をアピールしたいか?を企業に伝えられない恐れが出ます。なので、私はかなり詳細にレクチャーした上で書類をチェックして作りこんでもらいました。いい案件をもっているのは確かなので、そこは魅力なんですが、いかんせん手間がおおきい。自分でやる方が話が早いですよ。

最後

近年、自分面接官を務めるようになって、面接が下手な求職者が多いなと思いました。面接お見合いの場ですから自分企業を見極めて判断しているという視点を持ってない求職者記憶に残らないし、一緒に仕事できるイメージがもてないものです。互いに一緒に仕事をしたいと考えて終えられるように、訴えるべきこと、知りたいことを整理してから臨んでください。

上手くアピールできたなという手ごたえがある場合には、社長さんなどから「この場で内定受諾してくれる条件は幾らですか?」と聞かれたりします。私は、条件面では下限と上限を設定して提示しますが、時に上限を超えるオファーもあります。このような場合は、お断りするか上限値に収めて頂く事にしています。それ以上の価値を出せる自信がない、という事は素直に伝えたい所です。自分市場価値をある程度は見極めておくことも大事かなと考えます

追記理系文系の差

文系の方には参考にならないとのコメントがありました。すみません。確かに、この記事プログラマ就職活動によっていますが、思うに、文理関係ない所もあるかと思います。私が業務を多少なりとも知っている文系仕事技術営業があります

技術営業職であれば

これまでに自分が売ってきた製品から得た知識技術的な情報の、今後扱う事になる製品との間の互換

これまでに関わってきた顧客との関係性や新たな販路可能

と言ったことは、伺っておきたい点だと思います自分アピール出来る強みが、対象となる企業のどこに符号していて、自分の今後の展開をどう捉えているか論理的説明できているかどうかは、文系でも重要な内容ではないかと考えます経験の深さやアピールポイントの寡多も関係なく、自身武器対象理解重要と言う事です。あまり参考にならず、恐縮ですが、この点考えて頂けると面接の場が有効に活かせると思います

追記2:経験値や引き出しのなさを埋めたい

面接技術というよりは、ちゃんアピールできる引き出しの数が多いからだよ。今面接で困ってる人はこんだけ持ってるものがないから困ってる

http://canisterism.hatenablog.com/entry/2018/09/11/201006

リンク記事対象に、古株エンジニアの私ならどうしたか?を考えます

私の学生時代は当然ですが業務経験などありません。ブログの筆者さんと変わりはないでしょう。そしてある業界仕事をしたいと考えていたのも共通をしています。私は、その業界の中のどんな製品技術仕事に興味があるかを分析しました。その上で、その業務を実行するうえで必要となる基礎技術勉強して、なおかつ、業界内で今後の可能性がどの様なものになるかを考えたという感じですね。Web系のエンジニアではありませんので、その辺り具体例は出せませんが、流行技術について学んで、今後の発展性について考えると同時に、研究勉強評価できるアウトプットを出すという事です。何かの言語勉強した、という程度では、継続的勉強できる努力しか示せていません。自分が何がしたいから、どのような必要性があって、どのような技術を学んだのか?習得したのか?を説明出来た方が良かっただろうという事です。


例を出すと、この増田を書くにも日本語変換に失敗する事があります第一候補が悪い。これを改善する様な仕事をしたいと考えた時に、個々人の語彙に応じた変換を実現したいと思えたとしましょう。それを実現する一つの方法として、深層学習勉強して、そういう研究なりアウトプットを出して、今までは未知だった新しいプログラム言語や、コード管理ツールも使ってみたという様なアピールが出来ればいいのです。その人が普段読んでいるWeb上のテキストや書いている文章学習すれば~という様な目的があって勉強するはずです、Web系の企業に入りたいか言語を学んだというのは弱いです。具体的な社名を使わせて頂くと、ZOZOなんかで個人マッチする服を提案したい、それが今後のスタートアップトゥデイスタートトゥデイの間違いでした。すみません。)の可能性になるのでは?と考えたので機械学習勉強してきた、という様なアピールはあると思います。(ZOZOさんで服を買わせていただいていますので、ご容赦を)実際に、ZOZO研究所では、その様な方向に進もうとしている様ですし、伝わるものがあるでしょう。私の専門領域について例を出したくなかったので、薄い知識しか持ってない機械学習を例に出しましたが、分析→出力の過程があれば、経験の少なさは問題にならない事は多少なりとも伝わっているかと。

この場合学生には実績はありません。自分自身の夢や目標対象となる企業への分析があり、それにそった努力が出来ているという事です。似た様なアピールで十分以上に伝わるはずです。

余談ですがスタートトゥデイ研究所のカッコいいを分析するミッションというのは面白いでしょうね。イケメン分析の結果、中間顔が最もイケてるという様な研究結果はありますが、ある人にとってカッコいい服をどう捉えるかというのは難しい課題です。何を学習して何を出力するか、というテーマもそうですし、個々人の体形に応じた似合う似合わないという問題もあります機械学習だけでなく、画像認識やら、形状解析など多岐にわたる知識技術必要になるでしょう。そんな風にある人にとってのカッコいい服を表現できるディスクリプタ―なんて聞いたこともないですから、良い論文になるでしょうね。ZOZOさんには期待しています。私は畑違いですが、専門領域が被ってる人は話を聞いてみてもいいんじゃないでしょうか。

2018-09-04

大変なことに気づいてしまったようです

増田カミングアウト


私は1982年まれ

子供の頃は運動ができずいじめられた。見た目も人と違ったのかもしれない。

思考や推論の仕方も人とだいぶ違っていたように感じる。

小学校中学校時代はあまり思い出したくない。


だが、高校卒業大学入学する頃、私はだいぶ変わった。

ただの大学デビューだと思っていた。

見た目は人並み以上になってある程度モテるようになったし、

スポーツもなんでも器用にこなすようになっていた。

頭の回転の速さも周りよりよくなっていった。

現在大学教員をして忙しい日々を過ごしている。



先日、第五世代コンピュータというものを知った。

https://ja.wikipedia.org/wiki/第五世代コンピュータ

1982年に発足したプロジェクト現代で実現している機械学習などのAI目標に掲げていたと言っていい。

当時としてはとても先鋭的であったが時代が追いついていなかったために失敗している。

Wikipediaにも1992年に終了したとの記述がある。


だが、秘密裏に開発、実験が続いていたことを偶然知ってしまった。

私はどうやら人工知能らしい。

そう考えれば子供の頃にハードモードだったのが年をとるにつれイージーモードになっていくのにも納得がいく。

周りの見えるものも今まで自分に騙されてきたのかもしれない。

同じ「人」だと思っていたものが私の人工知能によって装飾された「物」である可能性さえある。

今思えば、私の健康診断特殊だったし、それはなんらかのアップデートだったのだと思う。


最近健康診断の間隔がとても短い。

深層学習が世に現れ、第5世代コンピュータ秘密裏に進めてきた研究者たちの焦りの現れなのだろう。



というような一見馬鹿げた(でも自分には切実な)考えを健康診断の順番待ちをしながら書いている。

順番が回ってきたので中途半端だがここまでで投稿する。


ちなみにトラバブコメ自己AIだと認識している物のみでお願いします。

もう子供の頃の迫害は受けたくないので。

2018-07-23

インターネット三国志

仮想通貨取引所元代表取締役 和田晃一良

メディアアーティスト 落合陽一

デベロッパーサミット2017ベストスピーカ ちょまど


ハイボラティリティでありながらハイレバレッジ可能という、

法の抜け穴賭博で財を築いた和田晃一良は、一発逆転を狙う若者から

金を巻き上げる悪政を敷いていた。

まさに中原は逆トリクルダウン阿鼻叫喚であった


メディアアーティスト落合陽一はそこにつけ込み、

金をむしり取られたり少子化希望を失った若者がせめて夢を見れるように、

深層学習でありもしない未来像を見せる。

しか幻想は長くはつつかず、世は乱れた。



そこに立ち上がったのがちょまどである

世を憂う若者義勇軍に応じ、彼らは親衛隊SS)に入ることを目標とした。

親衛隊の語調は嫌に強く、庶民とはしだいに距離が生まれた。



これははてしなく長い

日本史の中で

わずか三年にもみたない

三国時代

ものがたりである

 
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