未来技術の光と影。
SIYOU’s Chronicle





たまに無性にピンボールがやりたくなる。

その都度、ネットでまだ台が置いてある店を検索してみるのだが、イマイチ、わざわざ遠くまで行ってみようとの気になる店が見つからない。

ちょっと前に、またそんな気分になり、あまり期待せずに検索してみた。

ピンボールエリア近日オープンのお知らせ | 埼玉ふじみ野のゲームセンター...
bayon-game.com/?p=16097

の文字が躍った。思わず鼓動が高鳴った。

隣駅だ。しかもピンボールエリアは、今年オープンしたばかりのようだ。

すかさずクリックした。
詳細はリンク先を読んで頂きたいが、

「そんな色々あった流れを他のバイヨンクルーに説明する。
 流石に反対意見もあるかと思いきや
 「やるならとことんやりましょう!」 と素敵な反応。
 やっぱりバイヨンクルーもだいぶ振り切ってるな・・。
 という訳で3台設置とかケチくさいことを言わずに、ナンバーワンを目指す事に。」

よしっ!!よし、よし、よし、よしっっ!!

小躍りした。

世の中、素敵な人がいるねぇ。こんな興奮は立川シネマシティの記事を読んで以来だ。

ピンボール

バイヨンを見つけてから、しばらく休みが取れなかったので、行くまでに時間があった。

どう、攻めるか。

以前のように、設定の甘い台が、そうそうあるとも思えない。全盛期の頃であっても、そんな楽チンな台には、一台しか巡りあっていない。

ぼく』のように、高得点を目指してみるか。

このブログ用に写真を撮ろうと思ったので、土曜の朝一に行くことにした。

自転車で10分くらいだ。

開店10分前くらいについたので、写真を撮りながら、付近を探索してみた。

日本初のアウトレットモールとして、一時期一世を風靡していた「アウトレットモール・リズム」の跡地に出来たショッピングモールの隣だ。



シングルマシン(?)の聖地として有名のようだが、外見からすると、普通のゲームセンターだ。

開店と同時に入店した。人影は疎らだ。

店内は、思ったより広い。ピンボールコーナーが見つからない。

店員さんに場所を聞き、写真を撮る旨、了承頂いた。

台は、12台。



Twilight Zone
1993 Midway
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=2684

Hook
1992 Data East
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=1233



Attack from Mars
1995 Midway
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=3781

Congo
1995 Williams
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=3780



Junk Yard
1996 Williams
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=4014

Jack·Bot
1995 Williams
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=3619



Fish Tales
1992 Williams
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=861

The Flintstones
1994 Williams
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=888



Lethal Weapon 3
1992 Data East
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=1433

Buck Rogers
1980 Gottlieb
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=392



No Good Gofers
1997 Williams
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=4338

Banzai Run
1988 Williams
http://www.ipdb.org/machine.cgi?id=175

んー。。。調べるのに、時間がかかってしまったので、感想はまた。

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NVIDIAのカンファレンスに参加した。
NVIDIA GTC Japan 2017

アルファ碁」の活躍で脚光を浴びているディープラーニング

だが、世間一般では、まだまだその実力が正しく認識されていないようだ。

人口知能」や「深層学習」を、単なるバズワードととして捕え、軽視している者が多いようである。

「あれは研究室レベルでやっていること。実業務に適用出来るようなものではないし、その必要もない。」

「既に顧客業務のノウハウをロジックで組み込んだシステムを提供している。それと、何が違うのか?」と。

AIを取り巻く環境は、今正に、全く違う次元に突入した所だとの感覚がある。

ちゃんと説得出来ないので、情報収集を始めた。「AI・人口知能EXPO」を、ちょっと廻ったぐらいでは、何も伝わって来ない。

手始めに「最強囲碁AI、アルファ碁解体新書」を読んだ。これ、解り易い。ディープラーニング関連の最新技術の様相が掴める。

次に、「ディープラーニングがわかる数学入門」を読んでいる。これ、全てを理解できなくとも、なぜ、ディープラーニングに強力なGPUパワーが必要なのかが、感覚的に掴める。

NHKの教養番組などで、初心者向けの解説を聞いており、最近のディープラーニング関連の記事を追っているならば、この2冊でざっくりと下地が出来る。

もっと、専門的な内容に触れたい。

前から、NVIDIA関連のセミナーに参加したいと思っていたので、調べてみたら、丁度冒頭のカンファレンスの開催を知った。

行くしかない。幸い、仕事がひと段落したばかりだ。

ヒルトン東京お台場。

思っていたより盛況だ。いや、予想以上だ。正直、これほどとは思っていなかった。

初日は「INCEPTION AI スタートアップ サミット」に参加。

NVIDIAが支援しているAIスタートアップ企業70社から選抜された19社が、一般参加者に向けて、自社の技術、ソリューションをプレゼンテーションする。AIが果たして、ビジネスの現場にどれくらい入り込んでいるのか。その片鱗が伺える。

そして、2日目の朝一に、ジェンスン・フアンCEOによる基調講演。開始時間の40分前ぐらいに会場に着いたが、既に長蛇の列。かなり早い段階で満席になっている。

昨日にも増して、盛況ぶりに驚く。やはり、動くべくして動いてる者は、ちゃんと居るのだ。と。

これは勝機などでは決してなく、知らずにやり過ごしてしまえば、かなりの遅れを取ることになる。と、焦りを感じた。


現在のAIを取り巻く状況は、世の中にリレーショナルデータベースが登場した頃に似ていると、感じている。

既に、ISAMなどにより、高速なキー検索が出来ている。理論は立派なようだが、果たして実用に足りるのだろうか。

無理にそんなものを使わなくとも、今のままで十分である。

そう思っているうちにハードウェアの処理能力が追い付き、DB2ORACLEが製品化され、10年ほど遅れてMicrosoftがSQLServerをリリース。

今や、どんなに小さなシステムであっても、リレーショナル以外のデータベースを使うことはない。そこに、「このシステムにはリレーショナルデーターベースが必要なのか?」と、一瞬たりとも考えが及ぶような隙はない。

ディープラーニングに代表されるAI技術もそうなるであろう。

「そんな、大げさなものは必要ない。」と、思われているような局面でも、ごく普通に使われるようになるはずだ。

もはや、AIを使っているとの認識すらなくなるであろう。ウィザードに問われるままに、やりたいことを選択し、入出力データの種類や条件に答えれば、抽象化されたネットワーク図が作成され、後はGUIで詳細を調整し、プロパティを調整する。

サンプルデータを与えてやれば、ネットワークの階層やノード数など、クラウド上のメタAIが、適切なモデルを構築してくれる。教師データすら適当に探して、いやきっと、適切な量の適切なデータをジェネレートし、学習までしてくれるであろう。


基調講演で発表された「NVIDIA TITAN V

そのスペックが発表された。従来モデルの9倍の性能とのことだが、イマイチピンと来ない。

調べてみた。

地球シミュレータ

2002年から2004年にかけて、世界一の座を堅持した日本制のスパコンだ。

600億円という巨費が投じられ、維持費だけでも年間50億円。

おおよそ1m四方で高さ2mの筐体640台が、50mX60mのシミュレータ棟に納められ、専用の冷却棟も付随する。
(地球シミュレータ開発史)


処理能力は35 TFLOPS

5億円と6年間で185億円のレンタル費をかけて更新された第2世代は、2009年6月に、122 TFLOPSを叩き出している。

それから8年余り。発表された『TITAN V』の処理能力は、110 TFLOPS。

誇らし気に語るフアンCEOの手に握られているそれは、3000ドルで提供されると言う。

この数値だけで単純比較出来ないのは承知の上だが、ちょっと前まではスパコンを使用しなければ出来なかった研究が、大学の研究室、個人のレベルでも可能になった。

現段階ではまだ、ディープラーニングの研究には試行錯誤の要素が大きい。

どんな問題を解決するには、どんなモデルが有効なのか。

膨大なデータでモデルを学習させるのに3ヵ月かかっていたものが、10倍の効率であれば9日で可能だ。1年間に4回しか出来なかった動作確認テストを、40回試す事が出来る。価格が下がれば占有して自分の理論を検証出来る研究者も増える。

そうして、爆発的にAIの進歩が加速する。

現時点で有用な結果がいくつも出ており、既に商品化されている。


富士通の数値風洞が1位を獲得した1994年11月。上位10位の中に日本勢は5台入っている。だが、ここ数年のランキングでは、トップの座は中国に奪われている。

もはや、国内の他社の動向のみ伺って、何もせずに座している場合ではない。

まずは現状に触れてみて、迫り来る脅威を体感する必要があるであろう。

P.S.
人工知能について総括的な知識を得たいのであれば、人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるものを著した日本ディープラーニング協会理事長、東京大学大学院工学系研究科、松尾豊特任准教授が、上下600ページからなる書籍を、来年春に刊行予定だそうだ。乞うご期待!!

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「これ知ってます?」
「『これ』って?」
「PPAPがハリウッドで実写映画化されるそうです。」
「ぴーぴーえーぴー?」
「はい。」
「ピーピーエーピーって、」
「はい。あのPPAPです。」
「ピコ太郎の?」
「はい。」
「へー」
「・・・『へー』って、何です、その反応。信じてないんですね?」
「いや、信じるよ。」
「信じるんですか?」
「ウソなのか?」
「いや、ホントらいしですけど。流石に、驚きませんか?コレ。」
「『レーダー作戦ゲーム』を2億ドルもかけて、ガチで実写映画化する国だからね。」
「『レーダー作戦ゲーム』って、何です?」
「知らないのか?」
「知りませんよ。」
「子供のころにやらなかった?」
「子供のころは、DSしか持ってませんでしたから。」
「いやいや、テレビゲームじゃなくて、ボードゲームっていうのか?リアルなやつ」
「いや、知りませんね。」
「俺たちの世代では、やったことないやつなんて、いないくらいのド定番だったけどな。」
「そんなもん、映画化しても、誰も観に行かないでしょ。」
「俺は行ったよ。」
「良く、そんなの行きましたね。面白かったですか?」
「結構、面白かったよ。それに、『レーダー作戦ゲーム』が原作とか、知らなかったし。そうそう、浅野忠信とかリアーナとか出てたよ。」
「良く解らない組み合わせですね。キワモノ臭がプンプンしますが。」
「いや、いたって普通のハリウッドSF映画だったよ。」
「自分、知りませんけど。そんなタイトルの映画。」
「あぁ、タイトルは『バトルシップ』だよ。」
「『バトルシップ』?レーダー作戦ゲームぢゃなくて?」
「たぶん、アメリカだと、バトルシップって名前なんだろ。で、何の話だっけ?」
「PPAPです。」
「そうそう、とにかく、特に驚かんよ。」
「主演はなんと、マット・デイモンらしいです。」
「マット・デイモン?」
「はい。」
「ピンと来ないねぇ。マット・デイモンがピコ太郎を演るのか?」
「いえ、マット・デイモンは『パイナップル』役らしいです。」
「『パイナップル役』?」
「はい。『パイナップル役』です。」
「ピコ太郎ぢゃなくて?」
「ピコ太郎は出ませんね。」
「じゃあ、あと、誰が出るんだよ。」
「『ペン役』はキャサリン・ゼタ・ジョーンズのようです。」
「?知らんな。」
「知りませんか?」
「あぁ、知らんね。」
「あと、ルーニー・マーラが『アップル役』ですね。」
「んー。どんな映画なのか、全く想像が付かんな。もう一人のP役は?」
「キャサリン・ゼタ・ジョーンズの一人二役のようです。」
「んー。やはり、ピンと来ないねぇ。」
「そうですね。あーでも、決定的な人が出てますね。」
「決定的な人?」
「サミュエル・L・ジャクソン」です。」
「サミュエルエルジャクソン?サミュエルジャクソンだろ」
「自分もそう思ってましたが、記事にはそうありますね。」
「エルエルジャクソン?」
「はい。Lが間に入ります。」
「どちらにしても、決定的だな。」
「そうですね。決定的ですね。」
「で?」
「『で?』?」
「エルエルジャクソンは、何役なんだ。」
「『PPAP役』です。」
「『PPAP役』?」
「はい。『PPAP役』です。」
「それ、どんな役なんだ。」
「多分アレですよ。合体して、段々強くなるんじゃないですか?」
「ラスボスって感じか?」
「ラスボスって感じでしょうね。サミュエルジャクソンですらね。」
「で?」
「で?」
「オチはないのか?この話。」
「オチは、ないですね。」



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