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Googleからはがき

昨日、家に帰るとGoogleから何やら派手なはがきが到着。
中を見ると何やら怪しげなパスワードが。。

よーく読むと、GoogleAdsenseの支払い条件で、住所確認があるらしくそのためのパスワードでした。

そういえばこのサイトにもGoogleAdsenseを貼っていたのをすっかり忘れていました。金額は大したことないのですが(1000円程度)、まあ、ちょっと嬉しいかもしれません。

住所確認が終了すれば支払われるらしいのですが、そういえば口座って登録したっけ?

まあ、なんでもいいです。

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マストドン?

つい半月ほど前、いつも聞いているポッドキャストで話題になっていたのが「マストドン」。因みにそのポッドキャストはバイリンガルニュース。このポッドキャストは海外のニュースを元に喋っているので、国内では全く話題になっていない時期に、最新の情報を喋ってくれるので非常に助かります。
このポッドキャストのあとにちらほらネットニュース系でも取り上げられていました。多分、このポッドキャストを聞いたライターが書いたのでしょう。

この、マストドン。Twitterの分散型サービスと言った位置づけ。オープンソースで開発されていることもあり、だれでもサーバを用意すれば参加できるそうです。
ユーザ側もTwitterと同じような感じで使えるとか。。触っていないのでなんとも言えません。

ただ、今更Twitterと同じようなものを出して、乗り換えてもらうというのは非常にコストが高いということ。ちょっとくらい良い機能があったとしても、すでにあるサービスを止めて乗り換える人は殆どいません。これはネットワーク外部性というやつで、サービスは使う人が増えると爆発的に増えていくという現象だそうで。
電話機を考えるとわかりやすいのですが、数人しか電話を持っていないと、使おうと思っても使えないので普及はなかなかしないのですが、ある程度普及して使えるとなった途端、一気に広がるという、そういうことです。

このマストドンはある特定の企業のもとにないので、その企業に影響されないというメリットがある反面、不特定多数でサービスを動かしているということは、コントロールが効かなくなるので、何かあった際にはもうどうしようもない状況に陥る可能性があるという相反した現象をもっているので、なかなか微妙なのかもしれません。

ネットで話題になったのも、ちょっとだけでそれ以降はそれほど流行っている様子もないので、このまま消えていくのでしょうか?

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Xperia Z3+にNougatが来た

1年半ほど前に香港のサイトからゲットしたXperiaZ3+、ようやくNougatが舞い降りてきました。

1月ころに配布を始めたというニュースが出ていたのですが、その後不具合により配布停止。再開はいつだろうと舞っていたところ、Docomo版のXperiaZ4に配信開始とのニュースが今月頭あたり。
そろそろかと思っていたら、昨夜舞い降りてきました。

XperiaZ3+はもともとAndroid5.1が搭載されていたのですが、これで2回めの大型アップデート。見た目自体はそれほど変わっていないような気もします。

一つ大きな変更は、マルチウインドウ。これのお陰で2つのアプリが同時に表示できます。これは実は非常に待ち望んでいた機能で、例えばPDFで本を読んでいたときに、特に問題集なんかの場合には解答が後ろにまとまって乗っている場合が多く、PDFで解答を見ながら学習するのはちょっと面倒というかできなかったのが、この機能のお陰で、問題と解答をマルチ画面で表示しながら学習ができるという非常に喜ばしい状況となりました。

実は、iOSでは既に実現されている機能で(最近知った)、iPadなんかでも同様に使うことができます。Androidでできるということが非常に重要で、何と言ってもAndroidのタブレットなんかは安いのでこの機能さえあれば、わざわざiPadを買うまでもありません。

因みに、マルチウインドウにするにはそれに対応したアプリを使う必要があるとのことで、このあたりはOS自体の機能だけで実現できてはいない模様です。
まあ、いずれにせよそのうち対応アプリも増えてくることでしょう。

あとは電池の持ちが大幅に改善されているといいのですが。。

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AWSのセキュリティの凄さ

AWSで最近ちょこちょこと作成しているのですが、AWSにはIAMというユーザでそれぞれのサービスに対するアクセスの権限が付与されます。
このIAMで付与される権限にはなんでもできるものから、これしかできないというような形できめ細かく決めることができるため、サービスごとに違ったユーザを作成してそれぞれにあった権限を与えると非常に善いセキュリティになります。

ということで、サンプルでアプリを作成していたのですが、そのソースコードをGithubにあげていました。サンプルということで結構適当に作っているのですが、そのソースコード内にうっかり、IAMのユーザのAccessKeyとSeacretKeyを書いてしまいました。

すると、なんとAWSから警告のメールが。。
そのSeacretKeyとAccesskeyがインターネットから見えますよという警告。

どうやらAWSはインターネットをクロールしてチェックしているようです。というかGithubだけなのかもしれませんが。。

そのメールもアップしてから1,2時間後に来るという素早さ!

ちょっとびっくりしてしまいました。。
いいのだか悪いのだかわかりませんが、ちょっと気をつける必要がありそうです

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人工知能が過大評価されていないか

昨今ではどちらを向いてもAI,AIといった記事が氾濫しています。このAIという観念自体はそれほど目新しいものでもなく、コンピュータができた当初から言われていたことです。
コンピュータで自動的に学習して賢くなっていくというのがAIの定義だとすると、昔からあるフィードバックシステムなどもAIの一種ということになります。

深層学習という言葉ができてから、一気にAIブームとなったような感がありますが、現在で言う狭義のAIはビックデータ+ニューラルネットワークということで間違いないかと思います。

しかしこのAIと言うものが、最近出てくるシステムではなんでもAIAIとついています。まあ別にニューラルネットワーク使わなくてもできるんじゃないの?と言うものも結構あったりしますが、このAIがついているとそれだけで売れるという、バズワード的になっている感が否めません。

あと、もう一つの間違いが、AIでなんでもできるという風潮。ビックデータを持ってきてニューラルネットワークをかければ何でもモデル化できて解析できるんでしょ?というわけではありません。

例えば、最近では見ることがなくなったのですが、テレビの砂の嵐。このデータをいくらAIにかけても何も出てきません。
ある程度人間で見た感覚で、これは分類できそうだ、予想できそうだというものに対して、従来の分析手法では制度が悪いので、深層学習によって精度を上げるというのが正しいAIという言葉の使い方ではないでしょうか?

AIという言葉があまりにも独り歩きしているので、ちょっと違和感を感じるこの頃です。

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テクノロジードリブン

テクノロジードリブンという言葉があります。
イノベーションを起こす際にテクノロジー有りきで行うということだったりする場合に使います。因みにイノベーションは新しいテクノロジーが必須というわけではありませんので、テクノロジードリブンという言葉は、イノベーションには合わないのかもしれませんが。

何か新しいテクノロジーを作り、その後で利用方法を考える、ということ。
あるものの研究をしていたのだけれども、ちょっと道を外れてやってみたら意外とこれ良い技術じゃない?ということから始まるものも多々あります。

いちばん有名?なのがポストイット。もともと3Mという会社で発明されたのですが、3Mという会社は接着剤などをつくっているメーカ。当然、きちんとくっつかないと接着剤としては不良品です。
もともとポストイットは不良品の接着剤を使って、発明したもの。これぞまさしくテクノロジードリブンと言ってもいいのではないでしょうか?

とりあえず何に使うかわからないけど、技術ができたので利用方法を考えてみようというやり方も、一つにはあるでしょう。ポストイットなどはまさにこの技術があってこその発明物。ポストイットを作ろうという発想はだれにしもなかったのかもしれません。

そういう意味でもテクノロジー、技術は失敗と思っても実は有効というものもあるので面白いですね。

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やはりC++

大学のスパコン。実は色々と試していたのですが、結局はサポートしているのはC,C++,Fortran,Pythonという言語状況。Javaとか使えるとかなり楽なのですが、スパコンにはJavaは似合わないのでしょう。
試してみたのですがうまく動かなかったりします。サポート外ということで残念無念。

Pythonで最初は組んでいたのですがあまりの遅さに閉口。Pythonはちょっとしたものを作るのにはいいのですがなかなかスピードアップには向いていません。
とはいえ最近のAI関連のライブラリはPythonで実装されているものも多く、簡単に使おうと思うとどうしてもPythonになってしまいます。

大量のデータがあるのでどうしてもPythonでは時間がかかりすぎる、Javaもだめ、ということでC++へと逃げることにしました。
久しぶりに使うのでだいぶ忘れているのですが、Javaに比較してもやはり面倒くさい。。

メモリ管理とかもそうなのですが、標準で使えるライブラリが機能足りずになかなか実装するのが面倒なのです。STDライブラリを基本的に使うのですがまあ足りていないことこの上ない。Javaのクラスは非常に良くできていることがわかります。

まあ、並列化する上でもC++でないとちょっと面倒なので、仕方なく使っていくことにします。

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モノからコトへ

最近よく言われていますが、「モノ」から「コト」へと言うキーワード。ものを所有する時代から物によって経験を得ることを重視する時代へと変わったということです。

この典型的な例が、AWSなどのクラウド化。一昔前といっても2000年の頃なのですが、この頃はサーバを借りるのも一苦労で、自前でデータセンターを契約してサーバの実機を買って自分で運用するか、レンタルサーバーの業者から非常に高い金額で借りるかの2つしかなかった時代。この時代から、AWSの用に規模の経済で非常に安くかせるようになってくると、自前でサーバを所有する必要はなくなり、それを武器に商売をしていたような企業は退場していただくような時代になってきました。

いわゆるサーバという「モノ」からサービスという「コト」への変化だと思います。
今時、自前でサーバをもって、その上で自社のサービスを作って提供するという形態では、全く金額的に合わなくなってきていることでしょう。そもそもサーバというものは生鮮食品と同じで、期限付きのもの。何年かすると老朽化しリプレースが必要になってきます。
自前でサーバを持っていると、それをメンテナンスする人員も必要ですし、そもそも固定資産として非常に扱いづらいという面もあるので、最近ではわざわざ自前で所有する人もいなくなってきているのが現実です。

しかしながら、いまだ金融系などではクラウドはけしからんという風潮があるのも事実。ただ、その風潮もだんだんと変わってきているのですが、それについていけないベンダーさんたちもたくさんいるのも事実。
時代の先を読んで、うまく変体していかないと生き残ることも難しいでしょう。

今まではシステム開発といえば、巨額の初期開発費をもらって、運用でも儲けるというような形態が主流でしたが、これからの時代はそういう形態はだんだんと廃れていくでしょう。

スクラッチででっかいものを開発するのではなく、マイクロサービス的に、部分最適化したシステムをAPIでつなげていくという形態。これが今後の主流となっていく。必然的に、システムの購入などの権利は、本当に使うユーザ部門へと移っていき、今までのように情報システム部門がでかい顔してというような時代はなくなっていくでしょう。
情報システム部門が大きな顔をできた時代は、システムが複雑で扱いが専門家じゃないとできなかった時代。いまは、誰でも使えるようなユニバーサル化が進んでいますので、情報システム部門の役割が衰退していくのは仕方がありません。

ともあれ、モノからコトへと言う流れは止めることはできそうにもありませんので、それにうまくついていくように素早く変体する組織づくりが重要になるでしょう

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AWSのMachineLearningを触ってみる

AWSに触り始めて結構立つのですが、最近ではEC2は殆ど使わないようにしています。なぜならば、EC2だと全て自分で環境を作り上げなければいけないのに対し、アマゾンのサービスを使うことにより、裏ではEC2が動いているのにも関わらず、それらの設定が全く必要なく簡単に使えるという点。しかもEC2をそのまま使うより料金は安いです。

ということで、以前ちょこっと触って、そのままにしていたAWSMachineLearningを再度使ってみてみることにしました。
AWSのサンプルもいいのですが、ここのサンプルが非常にわかりやすいです。
2値問題(多値問題)と回帰分析と2つに大きくわけられており、非常に明快。

早速サンプル通りにやってみたのですが、非常に簡単。あっという間です。これならばRを使ってちまちまやる必要を感じさせないような素晴らしい内容。
ではあるのですが、ちょっと違うことをやることはできません。この2つのみ。
クラスタリングとかもっと色々普通は組み合わせてやらないと、分析はできません。

まあ、ということでやはりこのAWSのサービスは入門編と行ったところでしょうか?
これで事足りているのでしたら問題ないのですが。

以前Azureで機械学習サービスを触ったときはもう少し複雑なことができたような気がします。RのスクリプトをAzureに貼り付けて使えるようなこともできたので圧倒的に高機能でした。ただ、AWSのようにここまで簡略化していないので、敷居はちょっとAzureのほうが高いでしょう。

まあいずれにせよ、このようなサービスが充実してくることは非常にいい傾向です

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人工知能は人間を超えるのか

人工知能が人間を超えるのかどうかという議論がまことしなやかに行われています。

現在の見通しでは人間の50%のち脳を持つのは2,30年後という予測。まあ、こういう予想は大概外れますから、大幅に早くなるのか、はたまた全く人間には追いつくことがないのかは全くわかりません。
そもそも10年後のことすら全くわからないのですから。

ちなみにiPhone誕生からようやく10年。10年前に誰もがスマホを持ってそれなしではもう生活できなくなるような時代が来ると予測できたでしょうか?その頃の日本はまさにガラケーとMIXIが席巻していた時代。ゲームにしても任天堂やソニーの携帯型ゲーム機だったものが、今ではすべてスマホに吸収されてしまいました。

その当時、ガラケーのアプリを作る会社が結構な業績を上げていたのですが、業態を変化できなかった会社は、消えていったことでしょう。10年後のことなんて誰もわかりません。今元気のある会社でも10年後にはなくなっていることは全く驚くことでもありません。

のんびり構えているような人がたくさんいますが、10年後にあなたの仕事はなくなっているという確率は、過去10年に比べて、次の10年のほうが格段に高くなっていることは間違いないでしょう。それくらい人工知能には破壊力が有ります。

人工知能が人間を超えるかどうかはわかりませんが、所詮は人間が作っていくもの。最初に設計する際にその辺りをきちんと織り込んで作っていかないと、人間に危害を加える可能性も否定できません。

まさに倫理観をもって技術開発する必要があります。