福大アドベントカレンダー2019を企画しました！【福大アドベントカレンダー1日目】
こんにちは。
ちいたべあです。
この記事は「福大アドベントカレンダー」の1日目の記事です。
adventar.org
この度ブログを使った「福大アドベントカレンダー」という企画を立ち上げました！
この記事はその企画の第1日目として、僕ちいたべあが概要や目指すものを書いていきます！
アドベントカレンダーとは？
そもそも「アドベントカレンダー」とは何なのかご存知ですか？
Advent Calendarは本来、12月1日から24日までクリスマスを待つまでに1日に1つ、穴が空けられるようになっているカレンダーです。WebでのAdvent Calendarは、その風習に習い、12月1日から25日まで1日に1つ、みんなで記事を投稿していくというイベントです。
AdventarではAdvent Calendarの作成や登録などを行うことができます。
本来のアドベントカレンダーは、クリスマスを待って毎日穴を開けていくカレンダーです。
下の商品のように、中にお菓子やおもちゃが入っているものも多いようです。
WebでのAdvent Calendarの風習は、2000年にPerlというプログラミング言語の技術者たちによって開催されたものが始まりのようです。*1
日本では2008年にPerlの日本語対応パッチであるJPerlの技術者が始めたことで知られるようになったとされています。
その後、アドベントカレンダーの企画はPerl以外の言語のコミュニティにも広がっていき、現在では様々なテーマ・コミュニティで開催されています。
このように、アドベントカレンダーはあるコミュニティ内で、あるいはテーマを決めて12月1日〜25日までメンバーを募ってブログ記事を書いていく企画のことです。
なぜ企画した？
ここからは、今回このアドベントカレンダー企画を立ち上げた意図について書いていきます。
僕がアドベントカレンダーを知ったのは2016年のこと。
当時匿名ブログをしていたところ、ブログ用Twitterのタイムラインで将棋のアドベントカレンダーについて流れてきて参加したのが初めてです。
参加するときは事前に登録してから、その日にブログを書いて、サイトにURLを貼るという流れです。
その日に必ず記事を書かなければならないというプレッシャーもありつつ、他の人と協働してカレンダーを埋めていくことが楽しかったです。
最近になって、身の回りの福大生でもブログを始める人が多くなりました。
ブログを書くことには、
・体験の言語化訓練
・自分の感情のデータベース作り
・自己紹介ツールになる
といったメリットがあります。
福大生のブログを書いてるみんなでカレンダーを作り上げることで、ブログ仲間を作ったり、記事を書く習慣を作ったり、他の人の記事を参考にして自分の記事の書き方のレパートリーを増やしたりできるかと思います。
福大アドベントカレンダーへの参加の仕方
adventar.org
上のリンクから参加登録ができます！
誰の名前も入っていない日付の「登録」ボタンをクリックします。
↓↓↓
ポップアップが立ち上がるのでフキダシマークの横のフォームに、内容の予定を書きます。
（未定の場合は未定で良いです）
保存をクリックして終了です。
↓↓↓
福大生のブログ一覧・紹介(現在4人)
こんにちは。
ちいたべあです。
ここ数ヶ月で、僕の身の回りにブログをはじめた福大生が増えてきました。
ブログをするメリットとしては、ヒマラボのモリタ先生もこのようにおっしゃってます。
ブログは溜めるとよい自己紹介道具にもなるしね。そして1番いいのは、発信した人のところに良い情報は集まってくるということですね。インプットしたことをブログでアウトプットするのではなく、ブログでアウトプットすると良質なインプットが集まってきますね。
— モリタヤスノブ@ヒマラボ (@domino613) October 23, 2017
この記事では、福大生が書いているブログを紹介していきます。
- ブログ書いてる学生同士の交流・刺激
- 受験生の方が福大での生活について参考にする
とかになればうれしいです。
『原口顕人の振り返りブログ』
森田ゼミをはじめ、ヒマラボやAIコミュでも活躍中の原口くん。
大学・プライベートでの活動記録を残しています。
僕は彼の独特の文体が好きです。
ブロガー福大生の皆さんへ
自分のブログをこの記事で紹介してもいいよ！っていう福大生をいつでも募集中です！
コメントやTwitterでお声かけください！
よろしくお願いします。
twitter.com
20190811_第2期ヒマラボ研究員募集説明会
こんにちは。ちいたべあです。
昨年度僕が研究員として所属していたコミュニティ「ヒマラボ」がこの度一般社団法人となり、第2期の研究員を募集することになりました。
11日はその説明会がFukuoka Growth Nextがおこなわれ、第1期の研究員として昨年の研究成果や年間スケジュールについて発表をしてきました。
himalab.jp
会場には5名、オンライン参加7名が集まりました。
ヒマラボとは何ぞや
はじめに主催の森田先生より、ヒマラボの紹介と研究員精度について説明がありました。
「良い社会」の定義も色々とありますが、私の定義は「好奇心を毀損されない社会」です。
知的好奇心のおもむくままに探求し、みんなで調べたことを発表しあう場所。
その発表を聞いてみんなで「へぇ〜」って言って楽しむ場所。
それらの研究的活動による「Yocto-Knowledge」の創出。
ヒマラボはそんなコミュニティ・団体です。
今回の研究員制度は、月に1回程度の会合で定期的に発表をしていくメンバーを募集しています。
テーマの設定や、先行研究である論文の探し方・読み方、発表としてのまとめ方のワークもありますし、発表へのフィードバックもお互いにし合うので、研究的なことをやってみたいけどやり方が分からないという人でも、個人的にはある程度安心して応募してもらえるのかなと思います。
募集には、志望動機と研究したい内容を200字程度にまとめて提出するとのこと。
（個人的には、わりと形式的なところなのかなと思うので、あいまいな感じでもどんどん応募してみてほしいです）
ここで出た質問
志望動機と研究したいことは具体的にどんなことを書けばよいですか？ 各200字も書ける自信がありません。。
わりと書けます。なんでこれを研究したいか、何か作りたい成果はあるかと考えると、いろいろ出てくるかなと思います。
複数ある場合ってどのように決めたら良いでしょうか？
迷ったら「研究のしやすさ」で決めてもいいかなと思います。
- あまりにも広大で1年間で一区切りのまとめを作れない内容は少しヒマラボには向いてなさそう。
- 先行研究・周辺研究の存在。
- 両方ちょっとづつやってみて、より楽しくやれそうな方にしてみる
ヒマラボで得たもの
続いて昨年の研究員として、僕と池田さんが発表をおこないました。
僕は昨年の最終発表会の内容を話した後、ヒマラボで得たものについて発表しました。
chitabea.hateblo.jp
↑↑
2月の最終発表会の内容。
論文を読むスキル
普通に大学生活を送っていると、卒論制作以外ではなかなか学術論文そのものに触れる機会はないかと思います。
昨年6月にあった論文の読む方ワークショップでは、「この論文の結論は何か？」「問いは何か？」を理解できるようになりました。
多くの論文ではどこに筆者の伝えたいことが書いてあるかを知ることができたので、とても汎用性の高いスキルを身につけられたなと感じます。
大学の講義で学んだことを実践的に活かす場所
僕が大学で最も学びにつながった講義として、杉本先生のマーケティングリサーチがありますが、そこで学んだ統計の手法を自分のヒマラボの研究で用いることができました。
多くの講義では、学んだ事柄を実践的に活かす場所がないのでそ知識やスキルをすぐに忘れてしまうことがあるなと思います。
ヒマラボは僕にとって、大学の学びを反復して実践する良い機会でした。
「とにかくやってみる」
僕がヒマラボで謎解き制作をするきっかけは、友達に誘われて行った初期のヒマラボで「ゲーム好きなんですよね」と話した時に森田先生から「じゃあとりあえず次まで1つ、ゲームを作ってきてよ」と無茶振りされたことでした。
ゲームを作ったことなんて当然なかったので、かなり気後れしましたが「とりあえずやってみなはれ」の精神で続けることができました。
最初の印象だけで出来るか出来ないか決めるのではなく、やりたいこと・好きなことがあるなら興味のおもむくままにやってみることで自分の世界・選択肢が広がることを実感できました。
もちろん、続けることができたのは毎回フィードバックをくださる参加者の皆さんや、ともに研究・発表をする他の発表者・研究員の方々の存在も大きかったです。
それから、発表しなければならない日付が決まっているので、その日までに何らかの新しい成果を出したいと思えました。
ここで出た質問
脱出失敗しても「楽しかった」と感じるってのはどういう所に楽しさを感じてるんでしょうね。
研究発表での、「謎解きゲームのクリア成否と楽しさは関連しない」という研究結果への質問です。
こんなふうに、自分の研究を深めるための質問をし合えることがヒマラボのよいところです。
ほんと、どこに楽しさ感じてるんですかね。仮説としては「意外さ」「納得」「やられた感」とかがキーワードです。
今年も七隈祭で公演やりますか？
今年は残念ながら謎解き公演の予定はありません。人狼ゲームと早押しクイズの企画をサークルでするつもりなので、そちらにぜひ来てほしいです。
池田さんの発表
続いてはもうひとりの第1期研究員、池田さんより発表でした。
池田さんは、主にインプットとアウトプットについて話されていました。
ご自身のテーマであるエンプロイヤーブランディングについては日本語の文献がほとんどなく、英語の論文や書籍を読みつつ、ヒマラボで発表したりTwitterでまとめた内容をつぶやいたりされたそうです。
森田先生はヒマラボの3Rとして、
- Research（調査）
- Reflect（熟考）
- Release（発表）
を掲げています。
Releaseをゴールにすることで、調査・熟考をするスピード感も精度も上がっていくといいますが、池田さんはそれを体現されているなと感じる発表でした。
池田さんはエンプロイヤーブランディング協会を設立し、ヒマラボを超越するように活動範囲を広げておられます。
僕も含めて多くの研究員はここまでのことはできませんが、目指すべき姿だと思います。
ここで出た質問
Reflectについてのお考え、めちゃめちゃ為になりました！ 思い切って、調べすぎる癖から改善します。
質問というかコメント。
考えすぎるのは、きっとアウトプットする場所がないからなんですよね。
アウトプットを前提とした調査をすることで、どうまとめるか、いつまでにどの程度やるかを決めなきゃいけなくなって、研究が進むんですね。
おまけー謎解き作ってみた
ヒマラボ説明会にて謎解き出題しました。#日刊あべ謎#答えがわかったら言わずにRT pic.twitter.com/ptxuPVlZXg
— ちいたべあ@8/19エデン福岡クイズバー (@takatobi002) August 13, 2019
説明会の途中で、謎解きをつくりました。
答えは、Twitterで発表するので見ていただければと思います。
まとめ
今日はヒマラボ研究員の説明会でした。オンライン参加も含めて10名以上お越しくださいました。めちゃくちゃ嬉しかったです。感想などまたお聞きしないとですね。 pic.twitter.com/9tlMf0w9WI
— 一般社団法人ヒマラボ (@HimalabJp) August 11, 2019
昨年研究員をした僕としては、「自分は好奇心旺盛だ！」「研究っぽいことに憧れる！」という方が今年も研究員になって、なにか面白いことになればいいなあと思ってます。
特に、多方面で活躍する社会人の方とたくさん話がしたい学生が参加すると、とても学びになるのでは思います。
ゼミ入ってないで卒論書かない文系学生とか、めっちゃ来てほしい。
一緒に卒論書きませんか？
また26日にも説明会ありますので、ぜひ興味持った方は来ていただきたいです。
himalab.jp
ヒマラボ説明会お疲れ様でした🍻#ヒマラボ #研究員募集中 pic.twitter.com/QoGpA6bSED
— 池田 治彦 (@haruhiko_ikd) August 11, 2019
関連する記事
【人狼論文No.8】『強化学習を用いた人狼における最適戦略の抽出(2014)』
抄録
近年の人工知能の技術の発展により、チェスや将棋等の完全情報ゲームでは人工知能が人間のプロを相手に勝利するようになった。一方で、不完全情報ゲームについての研究は多くはない。そこでコミュニケーションゲーム"人狼"に着目し、人工知能が目指すべき新たな目標として設定する。本研究ではこのゲーム内で使用される主な言葉をプロトコル化し、各エージェントがそのプロトコルで会話をすることでゲームが進行される。過去の会話内容やプレイヤー数等を環境とし、発言内容や能力者の行動等の戦略をQ学習により学習させ、最適戦略を解析する。
論文の内容
人狼知能プロジェクト関連の論文。
今回は、人狼のAIどうしの対戦で強化学習をおこない、最適な戦略を構築できているか（勝率が上がったか）を見た研究です。
その結果、狼陣営にのみ学習をさせた場合、人間陣営にのみ学習をさせた場合それぞれで、互いに学習をしていなかった場合に比べて各陣営の勝率が優位に上がりました。なお、両方に学習をさせた時は狼陣営の勝率が上がっています。
学習の結果導かれた戦略としては、
- 占い師は非CO者から占う
- 騎士は役職者のうち最も疑わしくない者を護衛する
- 人間陣営は疑わしい霊媒師を優先的に追放する
- 狼陣営が占い師を騙る際は、真占い師の白先に黒を出す
- 狼が役職を騙らない場合、非CO者を襲撃する(＝騎士を狙った噛みを優先する？？)
- 5人または7人盤面の夜ターンは、狼は襲撃をおこなわず4人盤面・6人盤面を作るよう調整する
などがあります。
特に興味深いのが、最後の「狼は偶数進行が強い」という考え方。村の残り人数が3人だと33%で追放されるが、あえて襲撃をおこなわず4人盤面を作ると25%に下がるというのは、納得しました。
また、占い師の基本的な占い先や、霊媒ローラーなど人間同士の人狼ゲームでよく見られる戦術を、AIが学習により発見していることに驚きました。
強化学習の仕組み
今回の論文で強化学習の手法として挙げられているのが、ε-グリーディ法でした。
人工知能の学習においては、かなり一般的な手法のようです。
学習は、対戦の中で着手可能な事柄をどんどんとランダムに試していき、良い結果につながった手を有力な最適解候補として更に探索するという方法でなされます。ただしこの欠点としては、うまくいきそうな手が発見された時にそれ以外のもっと良い手があるかもしれないにも関わらず、現時点での最適解候補を取り続けてしまうことです。
そこでεグリーディ法では、定数εの確率で最適手段候補とは違う行動を取ることで、探索の幅を広げようとしています。
最初に発見した行動に依存せず、様々な場面における最適行動を探していけるとのことです。
参考資料
20190805_「文系のためのAIコミュニティ」
こんにちは。
ちいたべあです。
5日はKATインターンの池田社長が主催されている、「文系のためのAIコミュニティ」の会合でした。
人工知能がどうのってよく言われてるけど、ホントのところAIってなんなのか知りたくて参加してみました。
場所はFukuoka Growth Next.
2大学6人での、こじんまりした発表会でした。
AIアナウンサーのゴールとは何か
まずはまーくん（id:masahiro0926）から、AIアナウンサーについて発表でした。
人間のアナウンサーの発話を学習し、イントネーションやスピードなども人間により近くなっています。
rocketnews24.com
www.nhk.or.jp
中国では見た目も人間そっくりなアナウンサーが誕生しているほか、日本でもNHKが「ヨミ子さん」という音声合成によるニュースの配信をおこなっているとのこと。
アナウンサーAIは、準備された原稿を人間と同じように読み上げることが目標だと思われ、すでにそのゴールにたどり着いているだろうと池田さんの指摘。
人間のアナウンサーのように、コメントをしたり他の出演者と掛け合ったりすることは、より「強いAI」の領域に入っていきそうなので、現時点では実現が難しいかもしれません。
なお、人工知能が人間に近づいているかどうかを判断する基準として「チューリングテスト」があります。
判定者に対してAIか人間のどちらかと会話をしてもらい、明確な区別をできなかった時にAIが知的であるとしたものです。
人狼エージェントの学習について
続いて、僕は人狼をプレイするAIの研究について書いた論文を紹介しました。
詳しくはこちらの記事でどうぞ。
chitabea.hateblo.jp
「強化学習」という言葉はよく聞かれますが、実際にどのようなものかなんとなく理解することができました。
AIと倫理
続いてぐっちさん（id:Cheval_0103）、警鐘を鳴らす！と宣言しての発表。
ムンさんが言ってた。
— 池田 治彦 (@haruhiko_ikd) August 5, 2019
こえーのはAIじゃなくて人間だよって。
こちらがムンさんです。 pic.twitter.com/qMMndEj7LQ
まずは「象はチェスをしない」という論文から、知性には「考える」ことだけではなく、自由に動く「からだ」も必要なのではという指摘。
確かにドラえもんも、実際のボディやひみつ道具があるからのび太くんを助けられると言えそうです。
それから取り上げられたのは、人工知能が抱える倫理的な問題についてでした。
Googleサービスの検索で、タグ付けの人工知能が黒人をゴリラと判定するという、衝撃的なニュース。
学習するアルゴリズムは使用者の行動や、開発者のバイアスによって偏見が入ってしまうことがあるとのこと。
人間は往々にしてミスを犯しますが、このようなありえないミスは倫理的にしないもの。
人工知能はほとんどミスをしないかもしれませんが、絶対に犯してはならないミスとそうでないミスの区別はできない。
難しいなあ。
ブラウザでAIを動かしてみよう！？
最後に池田さんから、実際にPythonを使ってAIを体験してみようというお話。
Googleコラボラトリーというブラウザで動くPythonの環境が紹介されました。
www.tdi.co.jp
colab.research.google.com
その場で、学習によって画像に映っている犬の種類を判定するAIを見せてもらい、特別なパソコンやソフトなしに人工知能が動くことに驚きました。
出てきた感想・まとめなど
ここ十数年で英語教育の重要性が強調されることが多くなりましたが、精度が高くて応答スピードが早い自動翻訳AIがより一般的になれば、語学を人間が覚えることには意味があるのか？という議論も出てくるかと思われます。このように、人工知能の発達によってこれまでの価値観が崩壊していきます。自分の価値観をしっかり持つことの重要性が上がっていくのではないか、という感想がありました。
また、AIには倫理的。道徳的な問題点が潜んでいることも学びました。人間同士でさえ倫理的な問題が発生するので、人間の作った人工知能ではなおさらそうなのではないかと感じました。
AIが軍事利用されているとの指摘もありました。
また、今回強化学習で用いられている具体的な手法や、ブラウザで動く人工知能を知り、単に「AIはすごい」というイメージから発展して、究極的にはソースコードの固まりから成るプログラムであることを再確認できました。ぼんやりとした人工知能のイメージではなく、具体的な技術を知ることが、将来人工知能を使いこなす・人工知能と共存するために必要なことであると感じました。
*1:というか、「和同開珎」という問題形式についてはすでに作成ツールが出回ったりしていますね
