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クラフトピクニック(2)









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「MyJCB をかたるフィッシングメール」、キターーーーーー!
JCBカードのメール形式をコピーしているのだろうが、フォントが「微软雅黑」だったり
WebサイトのURLがwww.cap-myjcb-mail.topという意味不明なドメインだったりするのはもちろん、
何より文面が中学生程度の日本語^^ 
でもメールを読まないと、URLをクリックしてしまうのだろうな。


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□■  MyJCB Express News [ 2019年11月号 ]
本メールはドメインの運用(メール送受信やホームページの表示)に関わる
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by tullyz1 | 2019-11-13 16:48 | Comments(4)

クラフトピクニック(1)

クラフトピクニックは誰でも参加して、作家さんが何かを作らせてくれるイベント。
大人も子供も、一生懸命に何かを作っている。
クラフトフェアとは来る人種が違う。
私は何も作るつもりはないが、それでも毎年覗きに行く。
先日パルコでもクラフト作品を売っていたり、自分で作るコーナーがいくつかあった。
意外に売れていて驚いた。
私も若いオネーサン限定でいいなら、レザークラフトを教えてもいいのだけれど^^




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by tullyz1 | 2019-11-12 16:40 | Comments(6)

白馬 北尾根高原(12)

向かい側の山も見えてきた。
デッキチェアや最近流行りの小さなハンモックでごろごろしながら自然を満喫するのもいいものだ。






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おしまい

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太陽光売電の補助金が今年から無くなる人が出てくる。2019年問題といわれる。
うちも2023年にはその状態になる。
最近だと20kwh以上は毎日発電していて、使用量は8kwhも行かないので、
10kwhは余る計算だ。さらに使用量のうち6kwhは夜間なので、
発電した電気はほとんど余る計算になる。
放っておけばただ同然で電力会社に売ることになるのだが、なんとか有効利用はできないものか。
普通に考えると蓄電池にためて夜使うということなのだが、一晩分を貯める電池は160万円する。
寿命は5年くらいだろうか。
8kwhを電気会社から買うと、ひと月5800円、5年で35万円。蓄電池を買うという選択肢はない^^
電気自動車を買うという選択肢も、5年で交換に数十万円かかるようなバッテリーは買えない。
そもそも昼間は充電するので、運転してはいけないし^^
給湯に使っている灯油が月平均1万円かかっているので、それなら5年で60万円だ。
昼間の電気でお湯を沸かすエコキュートという選択肢はあるが、それでも60万円くらいとか。
5年以上持たないとペイしないが、ソーラーの寿命もいつ来るかわからない。
何をやってもダメな感じ。オイルヒーターでも買って冬はがんがん暖房するくらいか。
ちなみに、うちはオール電化ではなく、台所はプロパンガスだ。
地震などで停電して、ソーラー発電もできなくなった時、プロパンがあれば暖房や炊事はできるので
リスクマネージメントとしてプロパンは残すことにしている。











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by tullyz1 | 2019-11-11 16:12 | Comments(8)

白馬 北尾根高原(10)

トレッキングコースを周って、また北尾根テラスに戻ってくる。天気も良くなってきた。





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【今日のAI】
ブロック崩しはどうもOpenAIのシステムにバグというかKeras-RLとの相性の悪さがあるようで
行き詰ってしまったので、その検証もかねて別のテーマをちょっとやってみた。
Pongという、ふたりでボールを打ち合って、相手が21回外すのを待つビデオゲーム。エアホッケーみたいなもの。
問題の検証をしたかっただけなので、軽く学習をしてその結果で動くかどうかを見たかった。

そこで、AIが導き出した最強の一手(YouTube)がこれ。オレンジがパソコン、緑がAI。
対戦ゲームをやるAIにそういう回答は期待していなかったのだが・・・。
むしろ相手のピンポイントな打ち込みが完璧だわ。
しかし、この作戦では先がない。

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by tullyz1 | 2019-11-09 16:36 | Comments(6)

白馬 北尾根高原(9)








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【今日のAI】
ブロック崩しがなかなか進まないので、AI初心者向けなもっと楽な方法は無いかと探していたら
Keras-RLというのが目に留まった。とりあえずこれを調査してみる。
これでもブロック崩しの学習に25万回の学習とか書いてあるので、少しめまいがしている。





先日買った A社のBluetooth スピーカーだが、有線(AUX)で使うと、ある条件で
音が途切れたりノイズっぽくなったりする。回避策がないわけではないが
メールしたら交換してくれるというので頼んでみた。
クレーム対応はなかなかよい。
あらゆる場合を想定して完璧なものを作ろうとすると時間がかかりすぎて
ビジネスチャンスを失うことがあるだが、中国製の場合、日本のような完璧を狙うのではなく
8割くらいの完成度で商品化して、受け入れられる人だけに売るという考えみたいだ。
安いものだったらそれもありかも。現にamazonでは「改善版」と銘打って売っていたりする。
でもそのブランドは安かろう悪かろうという評判になってしまう。
ま、それもまた会社のあり方としてありなのかも^^
(追記)
交換品が届いたが、やっぱりそれも同じレベルだった。製造の問題ではなく設計の問題だ。
まあ、4000円程度の商品なので多くを期待してはいけないのだろう、な?






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by tullyz1 | 2019-11-08 16:08 | Comments(4)

白馬 北尾根高原(8)

トレッキングコースから下を望む。






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【今日のAI】
ブロック崩しゲームに私のAIが全然勝てない件。
ネットをググった結果、いろんなことが分かった。
OpenAIのブロック崩しには別のバージョンがあったのだ。
普通のバージョン(v0)は簡単に勝たせないため、ある方策を持っている。
それは、4回に1回はユーザーが操作(あるいは入力)した通りには動かず
直前の操作を繰り返すということ。
私も自分でプレイした時に、なんか変だなとは思っていたのだが
それが”仕様”だとは思わなかった。普通の製品でそんな仕様を持つものはないからだ。
それはバグではなく、仕様としてプログラムに仕組まれている。
その”仕様”の結果、ある人の調査ではAIは35~50点以上は取れないことが分かった。
(しかも200万回の学習で!orz 50万回くらいの学習では5点くらいが関の山だ)
あまりにひどいので、その仕様を外したv4というバージョンがあり、
それなら300点は行けたらしい。
(Natureの論文では600回の学習で400点を超えたとある)
ルールを守らない缶国のようなゲームに対しても期待される成果を上げるAIを作るには
かなりのスキルを持ったAI設計者が必要なようだ。

ちなみに私のAIでは相変わらず11点以上行けたことが無いので、
問題はそこだけではなさそうだorz







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by tullyz1 | 2019-11-07 16:07 | Comments(2)

白馬 北尾根高原(7)








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【今日のAI】
週末にブロック崩しをやるAIを作っていたのだけれど、
前回、ミニチュア版のブロック崩しもどきでそこそこうまくいったので
楽勝かと思っていたのだが、全然楽勝ではなかった。
いろんな学習モデルを作って試したし、ひとつのモデルは3000回ゲームさせて
学習させたのだが、スキルが全く上がってこない。3000回もやったら
幼稚園児ですらかなりのレベルになりそうなものだが。

人工知能ブームというのはこれまで何回もあって、40年前にも
第五世代コンピューターといわれたブームがあった。
会社に就職したばかりのころだ。
当時、推論ができるとされるPrologというプログラム言語があって、
それを使っていろんなパズルを解いたりしていた。
基本的には三段論法(A=BかつB=CならばA=Cであるということ)ができるだけの
ものなのだが、それでもパズルを解くには十分だった。
でも実社会ではあまり役に立たず、そのうち忘れ去られていった。
今回のディープラーニング(深層学習)というAIは、これまでのパズルの世界のAIとは違い
すでに実社会で役に立っている。なんでもできるロボットのような人工知能ではないけれど、
適用範囲を絞れば人間の能力を軽く凌いでしまう。
生きているうちにそういう技術に触れることができたことは何とも感慨深いものがある。




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by tullyz1 | 2019-11-06 16:06 | Comments(6)

白馬 北尾根高原(6)

30分ほどの山道に親しむトレッキングコースがある。
熊が出るかもしれないので、あちこちに置かれている鐘を鳴らしながら進む。








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今朝は寒かった。最寄りの測候所では最低がマイナス2.2度で、玄関でもマイナス1度。
出勤するときでも1度くらいだった。そろそろ冬支度を始めないといけない。



【今日のAI】
今日もブロック崩しの続き。
使えるかどうかわからないモデルをいつまでも学習させているより
いろんなモデルをざっくり試して、将来有望かどうか判断する方が大切だと考えて
いろんなモデルで試行錯誤してみている。
画面の隅っこにずっといてボールが飛んでくるまでひたすら待っているモデルとか
学習を始めた段階で高得点をはじき出すけれどそのうち鳴かず飛ばずになるモデルとか
いろんな個性があって楽しい。
ゲームの前半でラリーが続くと応援してしまうのだが、後半で全く打てなくなったりする。
全く打てないモデルだと学習も進まない。人間も褒めて育てるということがあるが、
AIも報酬がもらえないと全然学習しないので、それと同じことだと思う。
盤面を俯瞰的に見る能力がモデルには求められるのと思うのだが、なかなかそういう
うまいモデルが作れない。おそらく AI の専門家だとそういう場合は
こういうモデルにするといいというのがすぐに分かるのだろうけれど
AI初心者には全く分からない。








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by tullyz1 | 2019-11-05 16:05 | Comments(4)

白馬 北尾根高原(5)









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【今日のAI】
ゲームを通して強化学習(Q学習)を学べる「Open AI Gym」という開発環境がある。
棒倒しみたいな簡単なモノから、スペースインベーダーやパックマンといった
高度なものまで何十種類と取り揃えられている。

「ゲームを通して」というキャッチ―なフレーズではあるが、
自分で対戦ゲームに勝てるAIを作れということなので、全然簡単な話ではない。
全てのゲームに共通するのは、ある操作をしたら、その結果、画面がどうなって
得点はいくつで、ゲームオーバーかどうかという状況がデータとして戻ってくる。
勝てる一連の操作を選ぶことが課題だ。
前回の延長という感じで、Breakoutを選んだ。
ブロック崩し、ブレークアウトなどと呼ばれていたゲーム。
ボールをパドルで打ち返し、ブロックを崩して点数を競う。使えるボールは5つまで。
前回は24x24の画面で90%の成功率の達するまでに3000回の学習を行ったが、
今回は84x84と12.5倍の広さなので37000回の学習か。1ゲーム1秒としても10時間。
上達すると1ゲームの終了までの時間が長くなってくるので1回5秒なら50時間かorz
課題が例題から現実に近づいてくると、学習時間は非現実的になってくる。

800回ゲームを学習した限りでの最高得点は8点orz 下手に動かずじっとしていた方が
ボールが当たりに来てくれる感じがしないでもない。
AIの学習モデルが悪いのかもしれず、別のモデルを試すとなると、再び数十時間かかる。
AI開発はかくも地道な作業なのだ。AIは成果が出ないとか、開発費が高いとか言うのは
酷な話だ。

ちなみにOpen AIはあのイーロン・マスクがやっているNPO。





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by tullyz1 | 2019-11-04 11:44 | Comments(2)

白馬 北尾根高原(4)

テラスの横には広い花畑がある。
もう花は咲いていなかったけど。





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【今日のAI】
先日買ったウェブカメラを物体検出の AI(YOLOv3)で使えるようにした。
GPU(GTX1060)を使うと1秒に9コマの画像取り込みと物体検出ができたが、
CPU(i7 3.4Ghz)だけだと1コマの処理に1.8秒かかる。十数倍の違いがある。
AIで遊ぶにはやはりGPUが必須だ。
ラズベリーパイにこのAIを載せて・・・と考えていたが、1コマを判断するのに
計算上、数十秒から数百秒かかるとなると、検出した頃にはカエルやオネーサンは
もういなくなっているかもしれないorz
検出精度の低いAIならもっと速くできるのだろうが、検出できなければ存在意義もない。
Neural Compute Stick 2というUSB型推論アクセラレータが1.4万円で売られていて、
それをラズベリーパイに付けると計算を速くできる。
ラズベリーパイのCPUの750倍だというが、パソコンのCPU(i7)比では2倍とか。
それでも1コマ1秒かぁorz やっぱりカエルは逃げてしまっているだろうなぁ。

このような顔認証システムをドアフォンに応用しているところがいくつかある。
AIをWebサーバーに置けば、端末は簡単なもので済むので安く作れる。
家庭用でもクラウドファンディングで開発しようとしているところもあった。

こういう端末にテレビを見せておいて、新垣結衣が出たら教えてくれるという
アプリケーションもいいかもしれない。






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by tullyz1 | 2019-11-02 09:17 | Comments(8)