Toshikatsu FUNAYAMA official blog

生活用品を購入するため、 近所に買い物に。 それくらいの外出くらいしか許されていない、 そんな印象を受ける今日この頃です。 不要不急の外出、というのがどこまでのものなのか、 医療崩壊が始まっている、というのはどれ程のものなのか、 オーバーシュートなどのカタカナ語だけでなく、 いろいろな言葉が定義を示されずに報道され、 その字面だけでも萎縮してしまっているような、 そんな日々です。 今の状況を冷静に見つめ、 何をすべきか、何をすべきでないか、 見極めなければなりません。

レンジファインダーカメラを使う、ということを考えた際、 スナップショットを撮ろう、と決めて試してみました。 厳密な定義などはないのでしょうが、 街中を歩いている中で、 あるシーンを切り取る、というのがその一端ではないかと考えます。 また、難しいことではあるのですが、 できるだけ、人や生き物をフレームの中に入れよう、とも決めてみました。 結果的に相手の顔が写りすぎているものなどは、 こういった場には出せなくなりましたが、 そういうことも含めて、 自分にとって練習だと感じています。 あるシーンを伝えるためには、 「誰」であるかは必要がないことが多いわけです。 家族写真や記念写真などとは違います。 そんなことを一人考えながら、 写真に向き合ってみています。

ビッグデータとは何か、 何がビッグデータか、ということを考える場合、 その一つの解は、 「機器に柔軟性を持たせるもの」という言い方ができるようです。 三段論法では説明がつかない人間の考え、 Aを見たときに、それがAである、と認識する能力などがそれですが、 それを機器に導入する際に活用できると考えられたのが、 ビッグデータのようです。 見極めさせたい対象の画像を大量に見せる、 それによって学習してもらう、 言葉で表現するのは簡単ですが、 これをきちんと定義するのは大変です。 「見極めさせたい対象」であることをどのように定義するのか。 ラベリングするのか、ということが難しいことは、 容易に想像がつきます。 この、「どの画像に何が写っているか」というラベルをつけたものを、 教師データと呼ぶそうです。 Digitalの「1」「0」の世界において、 それを示す、ということの難しさと「手間」は すごいコストになります。 その部分を機器に頼ることができれば、 どれだけに楽になるだろうか、と考えずにはおれません。

AI(artificial intelligence)という言葉をよく目にするようになり、 人工知能という一般的な訳語によって、 「なんとなく」理解しているような気になっています。 一度、現状の「AI」と呼ばれているものを自分の中で整理してみます。 「AI VS. 教科書が読めない子どもたち」という本から、 気になった用語を抜粋しつつ、自分の中で理解を試みます。 この本は「AIはまだどこにも存在していない」という立ち位置から始まります。 多分、多くの人はここでようやく、 「そもそも、AIってなんなんだ？」ということに気づかされると思います。 つまり、なんとなく言葉は知っているが、 その定義は誰にも聞いたことがない、 それこそが、現在のAIが抱えている大きな問題ではないかと感じます。 書籍の中では、 「人工知能の目標とは 、 　人間の知的活動を四則演算で表現するか 、 　表現できていると私たち人間が感じる程度に近づけること」 とまとめられています。 ラングではないため、 表現は他にもあると感じますが、 ここではこの定義に従って進めて行きます。