Tullyz bis /R-D1ときどきM

白馬 北尾根高原（２）

高原にはいろんなものがあった。

ツリーハウス、スラックライン、足湯（ふもとの温泉から毎日運んでいる）、フラワーパーク、

グランピング。

https://fieldsuite-hakuba.com/

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【今日のAI】

AIでやってみたかった物体検出とQ学習はなんとなく分かった気がするが、

基本的なところが分かっていない感は残ったままだった。

ディープ・ラーニングという技術が人工ニューロンの考え方を使っていることは分かるが

繰り返す「学習」によってどうやってニューロンの「重み」が変わっていくのかについては

どの本を読んでみても、触れていないか、偏微分の数式を羅列されて煙に巻かれるかの

どちらかだった。ところが、ふと見つけたYouTube動画を見ていたら

とても分かりやすく説明されていて感動した。

何かを学ぼうと思ったら、まずYouTubeを調べるべきだと改めて思った。

Deep Learning入門
https://www.youtube.com/watch?v=-Dl8s4iufxI&list=PLg1wtJlhfh23pjdFv4p8kOBYyTRvzseZ3

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白馬 北尾根高原（１）

10月の初旬、北アルプス・白馬の北尾根高原（標高1200m）に行ってきた。

白馬東急ホテルの直ぐ近くだ。普段1200円のクアッド・リフトがタダということで、

タダに弱いので約70㎞離れた場所まで行った^^

今回40年ぶりくらいで行ったらずいぶんとオシャレになっていた。

水出しコーヒーなんてのもあって、味も素晴らしい。石窯で焼いたピザもおいしかった。

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会社で健康フェアというのがあって、暇なので行ってみた。

脳年齢とか肌年齢とか血管年齢とかいろいろ調べたりできるのだが、

そのなかに歩行年齢というのがあったのでやってみた。

数mを歩く状態を２眼カメラで撮影しながら、速さ、体幹の揺れ、足の上がり具合、

猫背、腕振りなど36項目を診断する。AI（ポーズ推定）を使って画像を分析している。

結果は長短あるものの、つま先が上がっていないというのが気になった。

何でもないところでつまずくという年寄りにありそうなアレだ。

スポーツ選手なんかでやればお金が取れそうだが、一般ピーポーではお遊び程度か。

いたるところでAIは使われているが、お金を稼げるかどうかはアイデア次第だ。

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まつもと街なか大道芸2019（８）

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まつもと街なか大道芸2019（７）

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乗鞍高原に行った。時々日が射す天気。雨が多いこの頃なので、このくらいでよしとしないと

どこにも行かないうちに紅葉が終わってしまう。

乗鞍高原はマイカー規制なので車で行ける一番上まで行ったが、気温は9度で寒かった。

スキーで来ていた頃はコブが凄いところだった。

カラマツはもう落葉が始まっていた。

スキー場の一番下あたりの一ノ瀬園地は紅葉がきれいだった。

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まつもと街なか大道芸2019（６）

大駱駝艦

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AIで物体検出＆認識ができるようになったので、もっと簡単に画像を取り込むために

Webカメラを買った。200万画素なので、動画を撮るならまあまあの画質。

とりあえずpythonで画像を読み込めることは確認できたので、

そのうち動画で物体検出＆認識をやってみたい。

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まつもと街なか大道芸2019（５）

大駱駝艦

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ブログの記事を書くのに音声入力が使えないかと試してみた。
Windows の標準機能を使ってみたが、誤認識ばかりで全然使えない。
Google のChromeでDocumentアプリを使うとGoogleの音声入力が使えるというので試してみた。
こちらは Androidスマホ同様にほぼ完璧に認識する。AIを使っているかどうかの違いが大きい。
普通の速度で話しても全然大丈夫。
音声データをGoogleのサーバーに送るのでプライバシーが微妙な感じがしないではないが、
用途を限定して使えば大丈夫だろう。

【今日のAI】

皆さんはもう飽きたと思うが、ボールをキャッチするAIはまだ続いている。

上下左右24ドットに再挑戦したが、前回のままのAIのモデルでは

3000回学習しても成功率が30%にしかならなかったのだ。

そこで成功率を上げるためにConv2D層を追加した。

それによって何とか90%の成功率を実現。

繰り返すが、パドルをどう動かすかはプログラムしてない。画面の状態を見て、

得点を貰えるようにパドルが右・左・止まるを決めているのだ。

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まつもと街なか大道芸2019（４）

遠くから見ていたら強制的にここに座らされたカップル。

SUKE3＆SYU

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【今日のAI　～　Q学習その２】

昨日の「落ちてくるボールをキャッチする」だけのAIだと画的に地味なので

どこがAIなんだと思われた向きもあるかもしれないと反省して

ボールに動きを加えて難易度を上げてみた。

10回学習したレベル。見逃しばかりで全く動けていない。ボールを怖がっている。

1000回学習したレベル。完璧にボールに食いついていけている。メンタルもかなり鍛えられた。

1000本ノックはAIにも効果があるということが実証された。

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まつもと街なか大道芸2019（３）

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【今日のAI　～　Q学習】

今日のAIは「落ちてくるボールをキャッチする」というもの。

上下左右に8マスの空間があり、どこかから落ちてくるボールを、一番下で左右に動きながら

キャッチするだけ。うまく取れたらご褒美をあげるという学習を繰り返す。

普通のプログラムでは、籠をどう動かすかをプログラマーが教えないといけないのだが、

AIは、仕事の目的をボーナスという形で教えてあげると、それを貰うために何をすべきかを

自分で考えるところがエライところ。会社のみんなに聞かせてあげたいな。

Q学習といわれるジャンルの例題で、将棋やチェスなどで人間をことごとく負かすタイプのAIだ。

将棋やチェスなんてできるはずもないので、例題をやって原理的なところを理解する。

例題をやるだけの話なのだが、それが難しい。３，４年前のWebの記事なので

今とはソフトウェアのバージョンがかなり違い、仕様が変わっている。

それを書き直さないとエラーではじかれて先に進めない。ロールプレイングゲームの

かなり厄介な奴。知識と経験値と試行錯誤^^;を使って、今回は3つくらいの敵を倒し、

ようやく動いた。

10回くらいの学習だと成功率20%で、幼稚園児のキャッチボール並み。

ボールをキャッチする直前に逆に動いたりするorz

50回も学習すると成功率60%で、小学校低学年並みになる。多少こざかしくなってきて

じっと立っていて無駄な動きをしない。うまく取れる時もあれば、間に合わずに外すこともある。

100回で80%、300回で100%。こうなるとほとんど高校野球以上で

フライに合わせて左右に動きながら確実にキャッチする。

上下左右に12マスの空間だと300回学習しても80%。

上下左右に24マスの空間だと1000回学習しても20%。格段に難しくなってくる。

リアルな世界で投げたごみをキャッチする機械をつくるなら、AIではなくて

別の方法でゴミを検出してキャッチする方が早そうだ。

80コマをループさせてます

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まつもと街なか大道芸2019（２）

人形とのかけ合わせが本当の人間のように見えてくるところが凄い。

この人は毎回いろんな仕掛けを持ってきてくれるので見逃せない。

バーバラ村田

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まつもと街なか大道芸2019（１）

9月29日に「まつもと街なか大道芸」が行われた。

2年に一度のイベントだ。

パフォーマー34組が街のあちこちで大道芸を見せてくれる。

最初の頃のような盛り上がりはないが、それでも老若男女

大勢の人が見に来ていた。

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AIのお勉強のための次のテーマを探さないといけないが、

やり甲斐のあるテーマを探すのはなかなか難しい。

将棋の棋譜を読むとか、麻雀のパイを読んで役を計算するとかをやっている人もいる。

麻雀や将棋をAIでやるレベルはとても無理なので挑戦しない^^;

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