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量子機械学習について

このところ、量子コンピュータ(アニーリング型)をディープラーニングに応用しようという動きが、「再び」、活発になっているように思う。 Seth Lloydらの”Quantum machine learning" (2017年9月のNatureの論文)が良いまとめになっている。この論文は、有料だが、arXivで無料で読める。 https://goo.gl/4Ngk1A 機会があれば、いつか紹介したいと思っている。 以前に紹介した、Preskillの "Quantum Computing in the NISQ era and beyond"  https://arxiv.org/pdf/1801.00862.pdf でも、このトピックは、キチンと取り上げられている。"6.5 Quantum deep learning"(まだ、翻訳していなかった。ごめんなさい。) 「再び」といったのは、もともと、アニーリング型の量子コンピュータへの注目は、ディープラーニングへの応用ができるのではという期待でドライブされていたからである。 2013年にGoogleとNASAがD-Wave-2のマシンを購入して共同で作った研究所は、"Quantum Artificial Intelligence Lab" 「量子人工知能研究所」だった。 (ロッキードが D-Waveのマシンを買ったのは、それより早い、2011年のことだ。) ちょうど、2012年に、爆発的なディープラーニング・ブームが起きた時期に、重なっている。ただ、華々しくスタートしたものの、「量子人工知能研究所」は、必ずしも、華々しい成果をあげたわけではないと思う。 それには、理由があった。 一つには、AaronsonやVarizaniといった、量子コンピュータ界の「切れ者」が、一斉に、D-Wave批判を展開し、激しい論争が起きたからである。「理論的」には、AaronsonやVarizani にかなうわけもなく、D-Wave側は防戦一方だったと思う。 (僕は、アーロンソンのファンなので、彼のことは、よく紹介している。バリザーニも大好きで、「紙と鉛筆で学ぶ量子情報理論」というのは、彼の講義のスタイルを踏襲したものだ。) この論争は、

稚内、陸の孤島に

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昔の同僚のtweetから。今年の冬は、稚内にしても、なんかおかしい。 「稚内中心部は陸の孤島になりました。けっこう久しぶり、なはず。」 札幌がこうなったら、きっと全国ニュースになるのにね。

Amazon SageMaker と Ease of Development

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今日は、角川さんで、Amazon SageMaker ハンズオン。 課題の設定や準備で、色々反省がありました。 今日のショート・セッションでの僕の講演資料 「Amazon SageMaker と Ease of Development」です。ご利用ください。  https://goo.gl/BE7sDm

人間の「生物学的性」の多様性について

今年のGoogle IOで、Genderの質問への回答候補が6個もあることが、話題になっていた。昔、こんなに多かったかしら?  Man  Woman  Non binary/Third-Gender  Prefer not to answer  None of these options apply to me  Optional self-description (enter below) 生物学的性と「社会的性」との違いとして理解している人は多いと思うのだが、ただ、新しい発見もある。 それは、「社会」のあり様とは独立に、「生物学的性」そのものが、極めて多様であるという発見である。 Natureの記事を紹介した、3年前(2015/02/19)の僕の投稿から。 --------------- Natureの今日の記事 "Sex redefined (再定義された性)"   http://bit.ly/1Lg2XTP   が面白かった。 46歳の二児の母が、三番目の子供を妊娠して、羊水チェックを受けたのだが、胎児に異常はないことがわかる。ただ、DNA検査の過程で、母親の彼女の体細胞の大部分がXY染色体を持つことがわかる。つまり、彼女の体の大部分は、男性だったのだ。 一つ一つの細胞レベルの、XXが女性、XYが男性という区分は、無数の細胞からなる個体レベルの「性」とは必ずしも一致しないことがある。この論文の、主要な主張は、「性は、スペクトラムである」ということ。"The sex spectrum" という表を見ると、XY 男性と XX 女性の間に、7つの「性」があり、合計9つの性のタイプがあるとまとめられている。 解剖学的な性特徴と遺伝子的な性特徴が一致しないケースを、DSD(disorders of sex development)と呼ぶようなのだが、DSDの割合は、4,500人に一人だという。人口4万5千人の町なら10人。人口45万人の都市なら100人。人口450万の都市なら1000人がDSDであり得るということ。ただ、それは典型的なDSDのケースだけで、先の9つの性というスペクトラムで眺めれば、100人に一人は、典型的な男性でも典型的な女性でもない、他の7つの

マルレクをネットで見よう! --- マルレク支援のお願い

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1/24, 1/25開催した「紙と鉛筆で学ぶ量子情報理論基礎演習 I」Round 2 のビデオ公開しました。 https://crash.academy/class/207 公開した資料は、こちらにあります。 資料: https://goo.gl/1UqhU9 解答: https://goo.gl/Uib1PV * マルレクの資料は、無料で公開していますが、こちらは有料になっています。(冒頭部分は無料で視聴できます。) 丸山の活動支援として、ビデオを購入いただけると嬉しいです。基本的にマルレクと同様、一回 1,000円です。(今回は、2回分で 1,500円ですが) *マルレクは、IT 技術のグローバルな新しい波にフォーカスして、丸山が重要と考えるトピックについて、ベンダー・フリーな立場から、出来るだけ新しい情報を、出来るだけわかりやすく、出来るだけ多くの方に、伝えてていくことを目指しています。 マルレクは、皆さんの支援で、運営されています。企業・個人の協賛をお待ちしています。「マルレク個人協賛会員」のお申し込みは、こちらです。 http://kokucheese.com/event/index/393124/ 「マルレク 2018」の開催概要は、こちらです。 https://goo.gl/MRRLRT ------------------------------------ 以下のマルレクがネットで見れます ------------------------------------ 2018/1/24, 1/25「紙と鉛筆で学ぶ量子情報理論基礎演習 I」 動画: https://crash.academy/class/207 資料: https://goo.gl/1UqhU9 解答編+「ketのレシピ」: https://goo.gl/Uib1PV 2018/1/15「ボイス・アシスタントから見るAIの未来」 動画: https://crash.academy/class/203 資料: https://goo.gl/i1V7Et 2017/11/30「量子コンピュータとは何か? 」 動画: https://crash.academy/class/189 資料: https:/

2/24ハンズオンでの実習課題の一部変更について

今回のハンズオンでは、次のような実習課題をあげていました。 「Androidで動く(Androidがない方は、WebブラウザからアクセスできるWebアプリを作ってもらいます)画像認識アプリを作ってもらおうと思っています。」 二つの異なる課題をあげたのには、Androidの開発環境は無料ですが、iOSの開発環境は有料であることが背景にありました。 ただ、課題が、参加者によって異なるというハンズオン運営上の問題に加えて、Androidでのアプリ開発には、かなりの実習時間と説明が必要になるだろうという判断に至りました。 申し訳ないのですが、今回のハンズオンの課題から、Androidでのアプリ開発を削除したいと考えております。SageMakerで作成したサービスを、ブラウザー上で確認するという簡便な方法に切り替えたいと思っています。ご了承ください。 なお、デバイス上でのアプリ開発については、ディープラーニングに対応した開発者向けビデオカメラDeepLens でのデモを予定しています。 また、Androidでのアプリ作成を削除した時間を調整して、「SageMakerとEase of Development」と言う短いセッションを追加しようと思っています。 SgeMakerと出来合いのモデルの利用によって、機械学習・深層学習のサービス開発は大幅に簡略化できるのですが、それでも、  ・どのモデルを選ぶのか?  ・そのモデルのパラメーターをどう調整するのか? と言う問題は、なくなるわけではありません。そのあたりの話をしようと思っています。 まだ発売されていないDeepLensですが、そのデモは、面白いと思います。(残念ながら、一個しか手にはいりませんでした。) お申し込み、お待ちしています。 https://lab-kadokawa45.peatix.com/

小林多喜二、または、僕の祖母のこと

僕の母の旧姓は小林である。母の父は、小林多喜二の又従兄弟(マタイトコ)だった。わかりやすく言うと、僕の祖父の祖父と多喜二の祖父は兄弟だった。(わかるかな?) 祖父は、僕が小学校に入る前になくなったので、多喜二のことを祖父から聞いたことはない。幼稚園児が、ジイちゃんに、「多喜二の思想、どう思う?」と聞く場面を想像したのだが、それは、かなりシュールなものだ。僕も、未熟だった。優しいジイちゃんだったなぐらいの記憶しかない。 遠いとはいえ、僕と多喜二に少し血縁関係があることを知ったのは、大学生になってからだと思う。僕の子供時代には、そのことを自慢するような雰囲気は、田舎には、まだなかったのかもしれない。 ただ、みじかなところに、多喜二を知っている人がいた。母の母、僕のばあちゃんである。彼女は、多喜二と同級生で同じクラスだったと言う。  「多喜二? いたよ。私の方が勉強できた。」 成績うんぬんの話は、本当かどうかわからないが、同い年で同じクラスだったことは確かなようだ。 僕の祖母は、なかなか強烈な人で、戦後の混乱期に、女手ひとつで一代で財を成した。「女手ひとつ」と書いたが、祖父が亡くなったわけではない。おとなしい祖父は、だまって彼女について行った。(そういえば、僕も、働かないで、長いこと彼女に食わしてもらっていたな。「ヒモ」遺伝子?) と書くと、利発な女の子が、秀才タイプではなくイケメンのスポーツマンを選んで、自分が立ち上げたビジネスでも成功しました。めでたし、メデタシの成功ストーリーのように見えるが、本当は、そんなに単純ではない。 多喜二が遠縁だと言うことを聞いてから、彼女に、同じクラスにいた多喜二くんのことを、色々聞こうとも思ったのだが、あまり、学校時代のこと話すの好きそうじゃなかった。彼女から得られた情報は、「私の方が、多喜二より勉強できた」ということだけだった。そのうち、多喜二のこと彼女に聞くのを、やめることにした。 後になって気づいたことがある。彼女は、ほとんど学校に行っていないのだ。ちなみに、僕のジイさんが得意だった「スポーツ」は「相撲」だった。サッカーでも野球でもテニスでもない。舞台は、現代の中学校でも高校ではなく、明治時代の東北の片田舎の「尋常小学校」である。「おしん」の時代だ。僕のばあちゃんは、ローカルなミニおしんみたいな