2016-07-18

世界を席巻する新興宗教"ﾎﾟｹﾓﾝｺﾞｰ"の教徒たちによる珍事件記事まとめ

ARと位置情報を使うPokemon Goは一データ分析官としても非常に感心があるところです。

ここ数日、SNSとネタ系メディアには世界各地の「Pokemon Go珍ニュース」が大噴出しており、もはやカルト的な人気となり手のつけようがないっぽい。

気にはなるけど情報量が多すぎてニュースを追っかけるのすらメンドイ状況となってきたのでひとまず目に入った記事のリンクとその概要・感想メモだけをベタベタ貼り付けてみました。

時系列順とか内容カテゴリー分けとかしてません。とにかく目に入った順に突っ込みました。（内容重複はできるだけ避けました）

そもそもPokemon Goとは

www.pokemon.co.jp

公式のコンセプト動画。見たらポケモン世代は涙でそうになります。こんな世界が早く来てほしい...

www.youtube.com

プレイヤーはポケモントレーナーとなって現実の地図と対応したアプリ上のマップを移動。移動中にランダムに野生のポケモンが出現してくるほか、実在の名所旧跡などが「ポケストップ」となっており、その近くに立ち寄ることで冒険に必要なものが入手できる。遭遇して捕まえたポケモンは強化や進化させることができ、鍛えたポケモンを使って各地にある「ポケモンジム」で他のプレイヤーが配置したポケモンと対戦。プレイヤーは赤青黄の3チームどれかに所属し、他チームのジム奪還、味方チームとの共闘も楽しめる。

ポケモンの捕まえ方
アプリ起動中に歩くとランダムにポケモンが出現

『Pokemon GO』では従来のシリーズのようにポケモン同士を戦わせHPを減らして捕まえるというルールではなく、プレイヤー自身が画面のモンスターボールをフリックし、ポケモンに投げつけて捕まえる。ポケモンの周囲にある円（ターゲットリング）は半径大→半径小と繰り返し収縮しており、円が小さくなったタイミングに合わせて投げることでゲットできる確率がアップする。

その他、バトルの内容やポケモンのレベルup、進化についてはこちらが詳しい「で、どんなゲームなの？」国内外で狂騒、『Pokemon GO』は実際こんなゲーム

Pokemon GOは、任天堂、ポケットモンスターのライセンス運用会社である株式会社ポケモン（任天堂が32％を出資）、ナイアンティック（Niantic）の3社で共同開発された（ナイアンティックはGoogleの社内スタートアップ企業であり2015年8月に独立）。地図データはGoogleが提供（Google Map）し、サーバーもGoogleのものを利用しているらしい。
日本ではまだ非公開（2016.7.17現在）。アメリカなどで公開済み
白人黒人、男女、大人子供を超えてみんなプレイしていて、その一体感たるやこの世界から戦争が無くなりそうな勢い
ちなみに、登場するポケモンは今のところ初代赤緑に登場した151匹らしい。もう最近のポケモンは全然わからん...というおっちゃんおばちゃんもﾀﾞｲｼﾞｮｳﾌﾞ！

（おまけ）面白かったPokemon Go関連ツイートいろいろ

ワロタw「夜三時に眠れずポケモンGOしに外出した40代白人男性、怪しい感じの20代ぽい黒人男性2人に声かけられる、ポケモンやってた！仲良くなる。ドラッグ売買してるのかと警察登場。警察に説明、警察ポケモンDL。みんなでポケモンわーい」https://t.co/djU06Z9laM
— miyukimaruyama (@miyukimaruyama) 2016年7月11日

ポケモンGOがもたらしたもの
・任天堂時価総額3兆円台を回復
・任天堂株価9,000億アップ
・アメリカにメートル法を定着させつつある
・肥満問題の改善
・犯罪率低下

たった４日の出来事である
— 矢野トシノリ＠単行本7/16 (@hosimaki) 2016年7月12日

Pokemon Goが侵入した国、してない国 pic.twitter.com/q3ZOpparUy
— Spica (@Kelangdbn) 2016年7月16日

ポケモンGOに熱中するミルコ・クロコップ(41歳) pic.twitter.com/VjGYDmCvbL
— 山本KID 情報アカウント (@Braggs_syugi) 2016年7月15日

2016-07-16

AR化するサービスたち

よく見かけるネタではあるのですが一応。

www.itmedia.co.jp

いよいよPokemon GOのような具体的なARサービスが普及し、一般の層にもARの面白さと便利さ、新たなリアル世界の見方、デジタル世界との関係性など、圧倒的なAR技術の破壊力が認知されると世の中は一気にARサービスのカンブリア紀に差し掛かりそうです。

リンク記事のように、ARで体の表面にキーボードを投影するというネタはこれまでも何度か見かけた気がするのですが、ようやく世間のARに対する意識が追いつくとこういったデバイス（？）もぼちぼち陽の目を見る日が近くなってきたのかも知れません。

こんな単純なインプット機能が使い物になるのか？というとこれはこれで便利そうな気もします。

例えばMacbookのモデルチェンジから見てみても「ユーザの殆どはDVD読み込みしないでしょ？重い計算もさせないでしょ？USBもそんなに挿さないよね？あとイヤフォンジャックもそろそろblue toothにしないかね？」てな感じで近代のmacbookの形になりました（＆なりそうです）。そんな感じで、さらに言えばPC（ネット）で行うべき処理が、「メッセージの受信」と「読了ボタン」さえあればOKという人もたくさんいそう。そういった人はもはや物理的なPCを持たなくても、こういったAR表示させる擬似PCデバイスっぽいもので事足りそうなんですよね。

こういった単純なディスプレイとインプットデバイスがARから登場するのか、はたまたApple watchのようなデバイスから進化してくるのかは楽しみなところですが、重くてモニタが小さなPCから開放される日が来ると嬉しいですね。余程"モノ"である必要があるもの以外は、すべてARというデジタル形態化されていくんでしょうね。

2016-07-04

VR世界で生活し子孫を残さなくなった人類は"Gene"ではなく"Meme"を残す

VR オピニオン人工知能

6月30日にこんなイベントに参加していました。

eventdots.jp

ちなみに個人的には、VRは昨今のバスワード四天王「IoT」「VR/AR」「ドローン」「人工知能」の中では2番目に好きです（ドローン > VR/AR > 人工知能 > IoT）

出演者はこんな方々。面白くないわけがない。金曜日の夜だけど馳せ参じました。

・株式会社gumi 國光宏尚氏

・株式会社UEI 清水亮氏

・VENTURE REALITY FUND Tipatat Chennavasin 氏

・東京大学大学院稲見昌彦氏

VRの話がメインなんですが、ご多分に漏れず人工知能にも言及されてました。最近はどのIT系イベントでも絶対に人工知能の話になりますねー。

パネルディスカッションはストーリーラインもあったような気がしますが、いろいろ話が飛んだり戻ったりした印象なので、個人的に面白かった点をつまみ食い的に箇条書きします。

・VRの"シュミレーション酔い"はデバイスではなくコンテンツのせい

頭を向けたスピードと追随する映像にズレがあれば脳の認識にズレができ"酔う"状態になる。それがシュミレーション酔い。少し前のデバイスではこうした酔いの問題もあり、それを解決するための研究も行われていたらしいが、近年のデバイスでは映像追随のラグもほぼ無く酔いの問題はほぼ無いらしい。酔いが発生するとすればむしろコンテンツの影響が大きいらしく、例えるなら一昔前の「ポリゴンショック」のような話で、デバイスである「テレビ」が悪いわけではなく「コンテンツ」が悪い。

・報道にも活用されるVR

VRの利用用途にはエンタメ（ゲーム）コンテンツばかりが紹介されるが、報道・ジャーナリズム分野でもVRが作成されている。紹介されたのはVRで作製されたシリア難民についての有名なドキュメンタリー。

（プレゼンテーション）スライドには現状を数値や背景をもとにきちんと理解させる力。そしてVRにはそれを”体験”として届ける力があります。 (引用元ブログ)

www.youtube.com

・ヘルスケアにも使われるVR

その高い没入感・疑似体験感覚を活かして、例えば「高所恐怖症」の人に実際に"高所"コンテンツVRを体験してもらうことで克服する治療（？）も実際に行われている。毒をもって毒を制すというか習うより慣れろ的な感じか。。。同様に、大勢の人前で話すのが苦手な人向けのVR体験などもあるらしい。なるほど。

Gear VRを活用した高所恐怖症克服トレーニング - 人生をxにするたったn個のy

個人的にユニークだと思ったのは、VRによる鬱病緩和。

ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）とバルセロナ大学の先端研究機関の共同研究として実施されたVRセラピープログラムでは、まず参加者は自身のアバター（分身）を作り、取り乱している子供を優しく慰めて落ち着かせる。次に、子供の視点から、その過程を追体験する。このプログラムは、参加者が自己批判を抑制し、自分を肯定する心を育めるよう設計されている。

「不安やうつと戦っている人は、何かがうまくいかないときに自分を過度に責める傾向がある。まず子供を慰め、その言葉を後から自分で聴くことで、患者は間接的に自分自身を癒すことができる。患者のうち数人は、現実世界で起きることを以前に比べて肯定的にとらえられるようになったと報告した」と説明した。（引用ブログ）

「自分が他人を慰めるために掛ける言葉を自分自身が体験する（聞く）ことで自分を許せる（肯定する）心理作用が高まる」、という理屈はなんとなくわかる気もする。。。他人の視点を高い没入感で体験できるVRならではの手法ですね。

・最悪、VRは小型化しなくてもよい

「VRはデカすぎる」「首が疲れる」「つけてる姿が不格好だ」「メガネサイズまで小さくなったら使う」という意見があるがおそらくそこまでヘッドマウントデバイスが小型化しなくてもみんなが楽しむ時期は来ると思う。『だってあんなに重くて不快なスキーブーツを履いてでもみんなスキーするでしょ？』

・VRによって「モノ」よりも「体験」が重要な時代がくる

これまでの「豊かさ」を表す指標は「何を持っているか」だった。家、車、時計、iPhone、PCなどなど。しかしこれからは何を持っているかよりも何を体験したかが重要になる。Material societyよりもExperiential societyになればみんな幸せになるのではないか。

・まだあまり盛り上がっていないけどこれから流行りそうなのは「3Dクリエイション」

3Dプリンターがようやく有名になってきたけど、ここまで技術が発達してもまだすべての人が自由に3次元的な物を作り出せる時代ではない。なぜなら3Dでものを作る道具がまだほとんどないから。VRの中では簡単に3次元的な物を作り出せるようになる。Tilt Brushのような体験はその人の価値観をかなり変えるだろう

www.youtube.com

・VRは「産業革命」ではなく「文化革命」もしくは「Experimential revolution」

↑上記のような話から。

・今VRデバイスを買うならHTC Vive一択！

清水亮氏いわく。

https://www.htcvive.com/jp/

ただし、現状でているゲームはほぼ全部クソゲー。とにかく驚かせる系ばかり。VRである必要がないコンテンツがほとんど。今後に期待。

・VRの真骨頂は「コミュニケーション」

VRの中のキャラクターとのコミュニケーションが未来のコニュニケーションの形。そういった意味では、キャラクターの姿をした対話型人工知能が最強。VRと人工知能の世界は交わっていく。Limitlessという米企業はVRキャラクターにAIを載せて人と感情的に話せるシステムを作っている。AIを使ってキャラクターとコニュニケーション出来るようにする。こういったビジネスは今後増えそう。AIがVR世界をリアルにし、AIはVR世界の神になる。

www.prweb.com

・VR世界上で人類が生きていかない理由がない（みんなVRにいく）

仮に、超快適なVRの世界が出来上がったとして、それでもヒトはリアルな世界で働き、恋愛し、生活するだろうか。いや、きっとVRの世界にみんながいくだろう。

改めて人間が生きる意味とは？

達成感？成長？他者とのコミュニケーション？子孫を作り次世代につなげる？

達成感や成長はVRの世界のほうが余程上手く得ることができる。それこそロールプレイングゲームをするように。リアルな世界では全員が成功者となり達成感を得ることは難しいがVRの世界では可能。それはニセモノの達成感か？人口のある一定以上がVRに住み着くようになればVR世界での達成や成長もホンモノと同じように評価されるのでは？それこそ、ネットの上だけで活動するYouTuberが現実世界でも「成功者」と呼ばれるように。彼らをそう呼ぶかどうかは個人の価値観によるが、VR世界の活動だけでも現実世界で働かず十分なお金を稼ぎだせるヒトがもっと増えれば、そういった人たちをバカにすることもできなくなる。つまり、VR世界上でお金を稼ぎ、他者とコニュニケーションし、生活し、恋愛をする人達はたくさんでてくる。血を分けた子供でなくても、自分のことを好きでいてくれる人と見分けがつかないAIが一緒にいてくれればそれでいいと言う人もきっと少なくない。サマーレッスンの女の子とずっと一緒にいれればいいんや！みたいな。そのころにはご飯だってドローンが自宅まで運んくれる時代かも。

・人間はGeneを作って伝えるのではなく、Memeを作って伝える存在になる

じゃあ子供はどうするか？子孫を残さないヒトはもはや社会にとって迷惑なだけなのか？そういう未来が来た時は、人間はGeneを作って伝えるのではなくMemeを作って伝える存在になっているだろう。"文化"を残す存在。「そんなやつはいない！」といいたくもなるが、考えてみれば、「人間は100年でいなくなるが、自分が創業した会社と名前は何百年も残り続けるから起業した」という起業家もいるし、「論文のfirst authorとして科学史に名を残したい」という研究者はたくさんいるし、「自分の名前をググった時に自分自身のSNSやブログ、wikiがトップにでてくるようにした」みたいなことを熱心に目指している人達もいる。血を継ぐ祖先を作らなくても、自分が命を賭けた領域、もしくは”どこかしらに” 自分が生きた証を残せれば満足だという人達はきっと少なくない数存在する。今のように、何も成さず何も残さず人知れず死んでいく"普通の人達"からすれば、自分のVR上での活動ログが広義のMemeとして恒久的に保存され、何かのきっかけで誰かに参照される日がくるかもしれないのならばそれはそれで素敵なことなのかもしれない。

・結局、人間はどんな状況でも適応し生きていく

VRで人生の殆どを過ごし、あまつさえ科学技術が進化して不老不死でも獲得しちゃった日には人類は何をモチベーションに生きるのか？

食糧を得るための狩猟生活から開放されたはずの人間が"趣味として"ハンティングするように、労働力の機械化によって肉体労働から開放された人間が"趣味として"スポーツやマラソンをするように、死から開放された人間も何かしらまた楽しみを創りだして生きていくのでしょう。

2016-07-03

独学で機械学習を勉強したい人のための勉強本決定版か？「Python機械学習プログラミング」が良い感じ

python 勉強本機械学習

4月から予約開始してようやく先日届いたpythonの機械学習本

Python機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

作者: Sebastian Raschka,株式会社クイープ,福島真太朗
出版社/メーカー: インプレス
発売日: 2016/06/30
メディア: 単行本（ソフトカバー）
この商品を含むブログを見る

宣伝文句としては、

原著『Python Machine Learning』は米国Amazon.comでベストセラー!

3つのカテゴリーで首位(2016/5/24時点)

Data Modeling & Design/Data Processing/Neural Networks

とのことだったので非常に楽しみにしていたのですが、土日にパラパラと読んだところ期待通りの良い勉強本だと感じました。本国amazonのベストセラーは伊達じゃないぜ

以下アマゾンページからの目次の引用

1章「データから学習する能力」をコンピュータに与える
2章分類問題 —機械学習アルゴリズムのトレーニング
3章分類問題 —機械学習ライブラリscikit-learnの活用
4章データ前処理 —よりよいトレーニングセットの構築
5章次元削減でデータを圧縮する
6章モデル評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
7章アンサンブル学習 —異なるモデルの組み合わせ
8章機械学習の適用1 —感情分析
9章機械学習の適用2 —Webアプリケーション
10章回帰分析 —連続値をとる目的変数の予測
11章クラスタ分析 —ラベルなしデータの分析
12章ニューラルネットワーク —画像認識トレーニング
13章ニューラルネットワーク —数値計算ライブラリTheanoによるトレーニングの並列化
付録 Jupyter Notebookの基本/matplotlibによる可視化/行列の固有分解

※ちなみに本書の推奨環境はPython3.xでした

この本の素敵なところ

本全体の流れとして基本的にはモデルの数式を並べて式の解説をして、この内容をPython（scikit-learn）で書くとこうなります、コードのここはこういう動きをしてます、hogehoge...

という感じです。偏ったマニアックな手法も無さそうで、抑えておくべき基本的な内容をきっちり網羅されている感じで非常に好印象です。読むテンションが高まります。

この本の何が素敵かというと、自分のような「数学は高2からやってないマン」としてはアルゴリズムの数式の大切さはわかるのですがそれだけ解説されても点でわからん、Pythonはちょっと書けるのでコードを見るとああなんとなく分かった気がする、という気分になれることです。（線形代数と微積分は泣きながら勉強し直し中ですすみませんすみません）

しかし数式でアルゴリズムの解説の後に（自分が知っている言語で）コードを並べて解説してくれるというのは非常にありがたい。これまで機械学習は勉強したくても、本でもブログでもできるだけ数式の登場が少ないもの、もしくは一行の数式に死ぬほど日本語解説が付いてる希少なページを一生懸命さがしていた、もしくは「scikit-learnのこの関数ならこれみればわかるよ」とポンと公式ドキュメントリンクを送られる英語が弱い哀れな身からすると非常にありがたい。実はPythonコードと数式を対比させて（日本語で！）解説するこんな感じの本があるようで無かったような気がします。（そういう意味では、データサイエンティスト養成読本シリーズも好きですが、数式解説かコード解説かのどちらかしかない感じだったのですよね）

そんなこんなで、最近仕事でもやっている自然言語処理周りのページや、お名前はかねがね存じ上げていた「ぱーせぷろとん」のページなどをまずは読んでみたのですが、解説も丁寧で非常にわかりやすかったです。いまいちピンとこない箇所があっても適当にググッて"はてブ"の多い関連のブログやslide shareを見れば十分に補完できる感じには丁寧に書かれている印象です。初学者として「機械学習のわかりやすい本ありますか？」と先輩に聞いて「これがわかりやすいよ」と言われて1ページ目から数式が登場し挫折するというループを何度も味わった身としては是非この本を同胞たちにオススメしたい。

この本を読むための事前知識

ただし、Amazonのレビューにも書かれている通り、

しかしながら、pythonで機械学習をするという本のため
・機械学習の基礎知識
・pythonライブラリの基礎知識
・機械学習に必要な数学基礎知識
以上は、含まれていないか、さらっと解説しているだけである。
※本の中に、参考リンクはある。（英語）

そのため、機械学習初心者がいきなりこの本を読むとおそらく思考停止すると思う。