昨年に引き続き、穂の国豊橋ハーフマラソンに出場。
去年は暖かくて桜も満開に近い感じだったけれど、
今年は風が強くて体感気温が低く(スタート時10度)、スタートを待つ間は半袖ウェアにしたことをずっと後悔していたほど。
走り出したら寒さはまったく感じなくなった。
15km過ぎから川沿いの土手を走るのだが、ゼッケンが千切れそうなくらい横風が強く、片手でゼッケンを抑えながら走っていた。
それでも、練習の成果が出たのか(週に2度くらいしか走ってないが)ハーフの公認レース自己ベストを1分以上も更新。去年のタイムを6分も上回ることができた。
考えられる要因はいくつかあるのだが
シューズをHOKA ONE ONE(ホカオネオネ)のCLIFTON 5に変えたことが大きいかも知れない。ハワイのパンケーキ店みたいな名前だが、フランスのメーカーである。
これまではアディダスやアシックスなどのシューズをいろいろと試してきたけれど、たまたま昨年秋にトレランシューズを探していた時に出会ったのがHOKA ONE ONE。
土踏まず部分のソールが分厚いのが特徴。
かなり個性的だけれど、履き心地はソフトで快適。「マシュマロのよう」と評されているらしい。
なるほどという感じ。
ナイキの厚底がブームになっているけれど、ホカオネを履いているランナーはまだ多くないし、カラーリングも個性的なので気に入っている。
やや高価なのだけれど、たまたま入ったスポーツショップでWideタイプだけ30%オフになっていたので(写真はWideタイプのものではない)レース1ヶ月前に購入したのだが、デザインにも個性があるし、足が疲れないので本番でも履いてみたのだった。
地面をしっかり蹴っている感触があり、つまり反発力があり、それでいて厚いソールのおかげで足に伝わるショックが少ない。いつもなら後半で足の指や爪先が痛くなったりするのだが、今回はそれがなかった。
自己ベストはこのシューズのおかげかも知れない。
今年のトレランもHOKAで走る予定。
帰りに豊橋駅前のアーケイド街で見かけて立ち寄った久遠のチョコが美味しかった。
自分でチョコをコーティングできるアイスバーも美味。
店の雰囲気もおしゃれ。
帰ってから調べたら、障害者を積極的に雇用している素晴らしい企業だと判明。
ヤマサのちくわも美味しかったし、豊橋の名物はカレーうどんだけではない!
2019年3月26日火曜日
2019年3月25日月曜日
人工知能(AI)の現在地
学生の中には、なかば本気で「AIで私たちの就職先(仕事)がなくなる?」と心配している者がいる。ネットニュースの煽情的な見出ししか見ていないと当然の反応かも知れない。
2018年に出版された『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』(新井紀子)や『誤解だらけの人工知能 ─ ディープラーニングの限界と可能性』(田中潤・松本健太郎)を読めば、2018年時点で人工知能がどのレベルに達しているのかがよくわかる。
人工知能の現時点での能力としてわかりやすいのは画像検索能力である。
Googleが開発している人工知能は、3日間で1000万枚の猫の画像をデータとしてインプットされた結果、写真に写った猫を認識できるようになった。
ただし、猫が生き物であるとか、愛らしいとか、そうした属性はまったく認識していないので、たまたま猫の顔のように見える木目とか壁のシミとか生物ではないものまでも「猫」と認識することがある。そこが人間との決定的な違いである。
人工知能は人間によって適切に加工されたデータを与えられなければ何もできないので、膨大な加工済みデータを準備することが重要な作業になる。したがってGoogleやAmazon、Facebookなどビッグデータを持っている企業に強みがあり、どの企業もデータ収集にやっきになっている。
普及し始めているスマートスピーカーは家庭の音声データの収集のために使われるらしいので要注意。
人工知能にできること・できないこと、向いていること・向いていないことははっきりしている。
大量のデータを瞬時に分析するのは人間よりも得意である。
将棋ソフトのように、過去の膨大な対局データを与えられて、ある局面の限られた選択肢(指し手)の中から勝利につながる手を選び出すような作業には向いている。
人工知能は「意味」を理解できない。
例えばある人物が黒い衣服を来ていた場合に、「黒い服」を認識できても「喪に服しているのかも知れない」「だから暗い顔をしているのかも知れない」などとまでは考えない。
空気を読まないので、敬意とか配慮とか忖度とかそういう気配りが必要とされる接客サービスには向いていない。
なお、現時点で「AI搭載」などと宣伝しているサービスの大半が、ディープラーニングに基づいた人工知能を使っているわけではないので、惑わされてはいけないらしい。
2018年に出版された『AI vs. 教科書が読めない子どもたち』(新井紀子)や『誤解だらけの人工知能 ─ ディープラーニングの限界と可能性』(田中潤・松本健太郎)を読めば、2018年時点で人工知能がどのレベルに達しているのかがよくわかる。
人工知能の現時点での能力としてわかりやすいのは画像検索能力である。
Googleが開発している人工知能は、3日間で1000万枚の猫の画像をデータとしてインプットされた結果、写真に写った猫を認識できるようになった。
ただし、猫が生き物であるとか、愛らしいとか、そうした属性はまったく認識していないので、たまたま猫の顔のように見える木目とか壁のシミとか生物ではないものまでも「猫」と認識することがある。そこが人間との決定的な違いである。
人工知能は人間によって適切に加工されたデータを与えられなければ何もできないので、膨大な加工済みデータを準備することが重要な作業になる。したがってGoogleやAmazon、Facebookなどビッグデータを持っている企業に強みがあり、どの企業もデータ収集にやっきになっている。
普及し始めているスマートスピーカーは家庭の音声データの収集のために使われるらしいので要注意。
大量のデータを瞬時に分析するのは人間よりも得意である。
将棋ソフトのように、過去の膨大な対局データを与えられて、ある局面の限られた選択肢(指し手)の中から勝利につながる手を選び出すような作業には向いている。
人工知能は「意味」を理解できない。
例えばある人物が黒い衣服を来ていた場合に、「黒い服」を認識できても「喪に服しているのかも知れない」「だから暗い顔をしているのかも知れない」などとまでは考えない。
空気を読まないので、敬意とか配慮とか忖度とかそういう気配りが必要とされる接客サービスには向いていない。
「あなたなんて、大嫌い」という女性の言葉と涙の真意も理解できない。
世の中の多くの男性が理解できないので問題はないかも知れないが(笑)
少なくとも現時点で、そしてこれから2、30年は、機械的な単純作業や限定的で専門的な作業を除けば人間の仕事が人工知能(AI)に奪われるということはなさそうである。AIについて知れば知るほど、逆に人間のもつ能力の高さが見えてくるのが興味深い。
なお、現時点で「AI搭載」などと宣伝しているサービスの大半が、ディープラーニングに基づいた人工知能を使っているわけではないので、惑わされてはいけないらしい。
登録:
投稿 (Atom)