カテゴリ:徒然なるままに( 296 )

「コインチェック、580億円分の仮想通貨流出」を読み解く

仮想通貨取引所「コインチェック」から顧客資産の仮想通貨「NEM」580億円分が不正アクセスで流出した問題で、同社は28日金融庁に経緯を説明した。
その後取材に応じた大塚雄介取締役は、現預金などで顧客に返金できるとの認識を示したという。




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あらためて、この内容を読み解いてみよう。



コインチェックは、流出したNEMの保有者約26万人に日本円で463億円を返金する方針。

大塚取締役は、返金のための十分な現預金があるということかと問われ、「さようでございます」と回答。

「(現預金などで)返金して事業を継続できると思っている」とした。

保有する仮想通貨を売却して返金するとの見方に対しては、「私たちは仮想通貨を保有してというのはない。それを補償にあてることはない」と否定した。




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金融庁は巨額流出を起こしたコインチェックの管理体制を問題視し、週内にも改正資金決済法に基づく業務改善命令を出す方針。

「ビットコイン」など仮想通貨の急激な値上がりを受け、国税当局は多額の売却益を得た投資家らの調査を始めた。

数千万~数億円の利益を得た投資家らをリストアップ。2018年の確定申告に向け、取引記録や資産状況をデータベースにまとめ、税逃れを防ぐ考えだという。
仮想通貨をめぐる本格的な情報収集への着手は、初めてとみられる。


仮想通貨を物品やサービスへの支払い手段として初めて認める法律が国内で施行されるなど、17年は「仮想通貨元年」と呼ばれた。

時価総額1位のビットコインは、1月の1ビットコイン=10万円前後から12月は一時200万円台に、2位のリップルは年初の200倍以上に高騰。1億円以上を稼いだ投資家を指す「億(おく)り人(びと)」が続出したとの情報も出回る。




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しかし仮想通貨の売買は、両替商の役割を担う民間の交換業者を介してインターネット上で完結するため、金融機関など金の流れの把握に有効な従来の情報網を使うのは難しい。

国税当局は、売却益への課税漏れを懸念。17年夏以降、売買記録データの閲覧を交換業者に依頼し、すでに一部で協力を得たという。データは東京と大阪の国税局に置かれたネット商取引の専門調査チームが主に分析し、資産状況などのデータベース化を進める。

18年2~3月の確定申告時に提出される17年分所得を、これらのデータと照合。申告所得が少ないなど不審な点があれば、その人物と会って事情を聴き、追徴課税や脱税容疑での立件も検討する構えだという。

ただ、対応の遅さに不満を抱く投資家もいる。
仮想通貨を売ったり、別の仮想通貨と交換したりして差益が20万円を超えると原則、確定申告が必要になるが、計算方法を国税庁が公表したのは12月。
申告を控え、取引記録の見直しや所得の再計算を迫られるなど一部で混乱もみられる。




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一方、国税庁側には、海外の交換業者を通じて複雑な売買を繰り返すなど「抜け穴」への対策も必要との声が上がる。

18年から日本を含む100以上の国・地域の税務当局間で始まる、金融口座情報の交換制度に、仮想通貨の情報も含める▽金地金の取り扱いと同様、交換業者に売買記録の提出を求める――などが想定されている。









☆☆☆GGのつぶやき
年初の200倍以上に高騰したリップル。
億り人が狙う二の手、三の手が気になるのだが。
欲をかきすぎたる源平盛衰記の一説が頭をよぎる。
「興福寺を亡し、金銅の大仏をさへ奉焼。本尊聖教の咎は何か有し、家人眷属に至までも、彼心に叶はんとて、欲をかき恥を忘たりき」



























































































 

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by my8686 | 2018-01-29 08:12 | 徒然なるままに | Trackback | Comments(0)

「2018年秋冬・欧州メンズコレクション」を読み解く

ロンドン、ミラノ、パリの3都市を舞台に、2018年秋冬のメンズコレクションが21日まで開催された。

異国への旅に思いをはせて生まれたデザインや、奔放な色づかいを繰り出すブランドの存在感が際立ったという。




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あらためて、この内容を読み解いてみよう。





◎風景や民族調/マーブリングから「反骨の白」まで


■エルメス「オープンエア」

かつての修道院の中庭で、火が燃えさかる幻想的な雰囲気の中、エルメスのショーは開かれた。




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冬の旅の道中か、果てなく続く道の両側に雪山が見える風景のモチーフが、バッグやニットなどに登場。鉱物の色にヒントを得た茶やコバルトなどの色も使って、ゆったりとしたサイズ感で見せた。






■ルイ・ヴィトン

メンズを7年担当したキム・ジョーンズの退任をショーの直前に発表。



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幼少期をアフリカで過ごしたジョーンズが、ケニアで空撮した大地の写真を会場の床に引き伸ばして使い、コートやシャツなどにもプリントした。







■マルニ

旅から着想を得て、民族調のチェックやストライプを登場させ、パッチワークを駆使する遊び心にあふれた。



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旅は未知なる植生や野生動物との出合いの場でもある。







■ランバン

葉脈のモチーフをアクセントに。



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デザイナーのルカ・オッセンドライバーは「スポーツウェアの素材をスーツに用い、カムフラージュを意識した」と語った。
デジタル化が進み身体性が薄まる現代に、肉体感覚を呼び覚ます。旅というテーマにそんなことを考えさせられた。







■メゾン・マルジェラ「ニューグラマー」

奇才ジョン・ガリアーノが就任して以来初のメンズショー。フェミニンなムードを漂わせる作品を展開。



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最初に登場したのは、鮮やかな黄色のセットをバックに、真っ赤なコート1枚だけを羽織ったモデル。繊維を植毛するフロッキープリントの黒色が影絵のように使われた。






■ドリス・ヴァン・ノッテン

絵の具を水に溶かしてできるマーブリングを使用。




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しっかりとした仕立てに、刺繍やレースなどクラフト感を加えた夢のような服を作った。







■プラダ

黒を効果的に使用。



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得意とするナイロンを巧みに用い、光沢感からマットな印象まで、何通りもの表情を演出。








■ジョルジオ・アルマーニ

同じく黒を効果的に演出。漆黒のベルベットをぜいたくに使用。



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デザイナーは「ダブルブレストや軟らかい襟のジャケットで、洗練され泰然とした男のイメージが得られた」とコメント。








■コムデギャルソン

全ての色を無化する「ホワイトショック」を打ち出した。



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恐竜の骨のオブジェをかぶり、靴からアウターに至るまで白一色のモデルが悠々と歩いた。
デザイナーの川久保玲は「パンクには普通は黒を使うがあえて白にすることによるギャップで強い(反骨の)表現にした」と話した。






全体としては、ストリートの要素を採り込む大きな流れが一服した印象。仕立ての美しさや、品の良さを重視する潮流に。

6日から実質3日間で開かれたロンドン・コレクションで、ショーを開いたブランドは延べ22。
パリの3分の1、ミラノの3分の2ほどで盛り上がりには欠けたという。

前年同期からも5ブランド減り、「メンズは特に開催が認知されていない」と現地ジャーナリスト。
ロンドンを牽引してきたJ・W・アンダーソンも今回はパリに舞台を移して展示会を開いた。

いきおい新進が中心となったが、「ポストJ・W・アンダーソン」として、若者を中心に人気があるクレイグ・グリーンは、前衛的な作品を見せた。
新鋭ウェールズ・ボナーは、自分のルーツにつながるカリブ海地域に題材を取った旅情をかきたてるショーを展開し印象に残ったという。












☆☆☆GGのつぶやき
気になったのは、コムデギャルソンの全ての色を無化した「ホワイトショック」。
今の潮流に対する強い反骨表現だという。世界のファッション潮流を意識しつつも、それに抗して独自のコンセプトを貫徹させるところが際立っている。
アンチモードの力強さと評されることもあるが、単に「反対の」という表面的意味のみに誤解してはなるまい。川久保玲の唱える「多勢に動じない自分としての工夫・独自さ」という含みのある言葉は、忘れてはならない。

























































































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by my8686 | 2018-01-25 16:07 | 徒然なるままに | Trackback | Comments(0)

「ジェフリー・ヒントン」を読み解く

AI世界標準闘争の中で登場したジェフリー・ヒントンについて読み解いてみよう。


ジェフリー・ヒントン(英: Geoffrey Everest Hinton、1947年12月6日 - )は、イギリス生まれのコンピュータ科学および認知心理学の研究者。ニューラルネットワークの研究で有名。現在は、トロント大学とGoogleで働いている。





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彼は、ニューラルネットワークのバックプロパゲーション、ボルツマンマシン、オートエンコーダ、ディープ・ビリーフ・ネットワークの開発者の1人であり、オートエンコーダやディープ・ビリーフ・ネットワークは深層学習になった。





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さらに、「ディープ・ビリーフ・ネットワーク」についても読み解いてみよう。

機械学習では、ディープ・ビリーフ・ネットワーク(DBN)は、潜在的変数(「隠れたユニット)の複数層からなり、層間には接続があるが、個々の層内のユニット間には接続がない、生成グラフィカルモデル、あるいは、一種のディープ・ニューラル・ネットワークである。




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例の集合について教師なしで訓練する時、DBNはそのインプットを確率的に再構成するように学習することが出来る。

次にこれらの層はインプットの特徴検出器として動作する。この学習ステップのあと、DBNは分類を実行するように教師ありの方法でさらに訓練することが出来る。






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DBNは制限ボルツマンマシン(RBM)やオートエンコーダのような単純な、教師なしネットワークの組合せとして見ることが可能である。



そこでは個々のサブ・ネットワークの隠れた層は次のネットワークの見える層として作用する。



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これはまた迅速な、層毎の教師なし訓練手続きをもたらし、そこでは対照的分岐が訓練中の個々のサブ・ネットワークに適用され、「最も下の」層のペアから始める(最下層の見える層は訓練集合である)。




ジェフリー・ヒントンの学生イー・ファイ・テーによる、DBNは一度に1つの層を貪欲アルゴリズム的に訓練出来るという観察は、ディープラーニングにおけるブレークスルーと呼ばれている。




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☆☆☆GGのつぶやき
2045年問題が大マジメに論じられているという。
AIが知識・知能の点で人間を超え、科学技術の進歩を担うシンギュラリティが訪れ、人工知能は人間最後の開発になるという驚くべき予測もある。
イーマン・ロスクの「AIによって我々は悪魔を呼び出そうとしている」という発言も無視はできまい。


















































































































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by my8686 | 2018-01-24 11:13 | 徒然なるままに | Trackback | Comments(0)

「10日で書き上げたAIの世界標準」を読み解く

世界のトヨタや日立製作所も頼るというAIでは異彩を放つ「頭脳100人集団」がいる。
それが「プリファード・ネットワークス」である。




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その彼らが「ディープラーニング(深層学習)」技術を駆使し、新たなフレームワーク「チェイナー」をわずか10日ほどで完成。
技術陣の柱である岡野原はこの完成度の高さに驚くとともにすぐに決断する。

「これは製品にするんじゃなくてオープンソースにしよう」。

お客から対価を得るのではなく、あえて無償で公開したのである。




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研究者の誰もが使えるようにすれば業界標準の座が狙える。しかし、当分はカネにならないリスクがある。だが岡野原には、これはチャンスだなという直感があった。

2015年6月、プリファードはチェイナーの無償公開に踏み切り、リスク覚悟でディープラーニングの業界標準を取りにいったのである。

早速、対抗策を打ち出してきたのが米グーグル。チェイナー公開の5カ月後にフレームワーク「テンサーフロー」を公表した。

フェイスブックやマイクロソフト、アマゾン・ドット・コムといった米ITの巨人たちも続々と追随し、乱立模様となった。




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だが、スピードがモノを言うAIの世界ではたった5カ月のリードも大きい。その間に日本を中心にチェイナーの地位が固まった。産業用途への広い展開や使い勝手の良さを優先させる得居の狙いも当たった。

無償公開したチェイナーが次々とAI先進国である米国の巨人たちを引き寄せ、エヌビディアやIBM、自社製フレームワークを公開したマイクロソフトでさえチェイナーの技術を求めてプリファードに提携を求めてきたという。





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あらためて、ディープラーニングについて読み解いてみよう。



ディープラーニングまたは深層学習(英: deep learning)とは、多層のニューラルネットワークによる機械学習手法である。

深層学習登場以前、4層以上の深層ニューラルネットは、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって充分学習させられず、性能も芳しくなかった。

しかし、近年、ヒントンらによる多層ニューラルネットワークの学習の研究や、学習に必要な計算機の能力向上、および、Webの発達による訓練データ調達の容易化によって、充分学習させられるようになった。

その結果、音声・画像・自然言語を対象とする問題に対し、他の手法を圧倒する高い性能を示し、2010年代に普及した。
しかしながら、多層ニューラルネットが高い性能を示す要因の理論的な解明は進んでいない。




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深層学習の登場以前、2層構造のパーセプトロン、3層構造の階層型ニューラルネットよりも多くの層を持つ、4層以上の多層ニューラルネットの学習は、局所最適解や勾配消失などの技術的な問題によって、充分に学習させられず、性能も芳しくない冬の時代が長く続いた。

しかし、2006年にニューラルネットワークの代表的な研究者であるジェフリー・ヒントンらの研究チームが、制限ボルツマンマシンによるオートエンコーダの深層化に成功し、再び注目を集めるようになる。

この際、発表した論文から、これまでの多層ニューラルネットよりもさらに深いネットワーク構造を意味する、ディープネットワークの用語が定着した。この研究成果が、現在のディープラーニングに直接繋がる技術的ブレイクスルーと見られている。

元々はジェフリー・ヒントンらの開発したディープラーニングは層が直列されたシンプルな構造をしていたが、現在のアルゴリズムは複数の分岐やループのある複雑なグラフ構造を持つ。
そのため、基本技術をまとめて複雑なグラフ構造を簡単に実現できるようにしたフレームワークも公開されている。

また、2012年からは急速に研究が活発となり、第三次人工知能ブームが到来したとされている。




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深層学習では、バックプロパゲーションと呼ばれる計算手法により学習を行う。
バックプロパゲーション自体は従来からある手法だが、ディープ・オートエンコーダを併用することで、従来困難だった4層以上の多層ニューラルネットを学習させられることに新規性がある。

バックプロパゲーションでは、画像や音声などそれぞれのデータの研究者、技術者が手動で設定していた特徴量が一緒に抽出される。
このため、手作業での特徴量抽出が不要な点が、大きな利点の一つである。特徴量とは、問題の解決に必要な本質的な変数であったり、特定の概念を特徴づける変数である。

ニューラルネットワークの多層化は、学習時間と計算コストに問題があったが、近年のコンピュータの高性能化や、CPUよりも単純な演算の並列処理に優れたGPUによる汎用計算 (GPGPU) により改善されている。
GPUを利用することで性能あたりの価格や消費電力をCPUの100分の1に抑えることができるとされている。

ディープラーニングは物体認識を中心にさまざまな分野で活用されている。
また、Googleをはじめとした多くのIT企業が研究開発に力を入れている。また、自動運転車の障害物センサーにも使われている。




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GoogleのAndroid4.3は、音声認識にディープラーニング技術を活用することで、精度を25から50パーセント向上させた。

2012年、スタンフォード大学との共同研究であるグーグル・ブレインは、1,000のサーバーの16,000のコアを使い、3日間で猫の画像に反応するニューラルネットワークを構築したと発表して話題となった。
この研究では、200ドット四方の1,000万枚の画像を解析させている。

ただし、人間の脳には遠く及ばないと指摘されている。GoogleLeNetと呼ばれるチームによるトロント大学との共同研究では、画像の説明文を自動で生成できる「Image to Text」と呼ばれるシステムを開発した。
これは、コンピュータビジョンと自然言語処理を組み合わせ、ユーザーがアップロードした画像を認識し、説明文を表示するものである。

2015年3月、Schroffらは800万人の2億枚の画像を99.6%の精度で判定した(22層)。




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2016年1月、AlphaGoと呼ばれるシステムが欧州の囲碁チャンピオンと2015年10月に対局し、5戦全勝の成績を収めていたことが発表された。









☆☆☆GGのつぶやき
多層ニューラルネット学習が今後どう発展していくのか、興味つきない。
まさに、現代の錬金術である。
























































































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by my8686 | 2018-01-23 13:28 | 徒然なるままに | Trackback | Comments(0)

静かな日曜の朝「白のアルバム」INDEXを読み解く

静かな日曜日の朝は、先週にひきつづき、北園克衛の「白のアルバム」INDEXを読み解いてみよう。






その欄干に悩殺す可き令嬢の病気



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空洞の中の明白な帝王とその孤独の星の鞭



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しかし神々の暁明は波止場の春にちかい




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SUR UN ALBUM




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ミロンと太陽




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THEATRE DE SALOME




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☆☆☆GGのつぶやき
数日前からワイヤレスオーディオレシーバーを真空管アンプにつないで、しばらく休ませていたJBL D-130を鳴らしている。
音源は、ノートPCに移行させたJAZZコレクションをXboxでとばしている。
音の深さと一音ごとの余韻の豊かさに酔っている。
北園のモダンポエムのイメージも芳醇に膨らんでいく。















































































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by my8686 | 2018-01-21 12:38 | 徒然なるままに | Trackback | Comments(0)

「MUJIホテル開業 1.18 中国・深セン」

「無印良品」による世界初の「MUJIホテル」が18日、中国広東省の深セン市に開業する。



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客室には無印良品の商品や独自デザインの備品が置かれ、リサイクル建材を生かした無印良品らしい内装が施されている。ファン層の拡大や宿泊者の声を新商品の開発に生かすことを狙う。




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ホテルのコンセプトは「アンチゴージャス、アンチチープ(豪華でも、安っぽくもなく)」。
宿泊価格は1泊950元(約1万6千円)から。

79室の客室は「よく眠れること」を重視した。



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間接照明を使い、壁には防臭効果の高い炭とワラを練り込んだ。

ベッド用品やタオル、シャンプーなど備品は無印良品の製品が多く使われる。



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2カ所目のホテルは春に北京で、3カ所目は19年春に東京・銀座でオープンするという。




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☆☆☆GGのつぶやき
「アンチゴージャス、アンチチープ」。
身の回りの終の身支度を意識し始めた今、そのシンプルさに共鳴する。
もっと楽に、もっと身軽に、身の丈にみあった暮らし方がよい。




































































































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by my8686 | 2018-01-18 09:23 | 徒然なるままに | Trackback | Comments(0)

藤井四段、佐藤名人破る 朝日杯、準決勝へ

第11回朝日杯将棋オープン戦・名古屋対局(朝日新聞社主催)の2日目が14日、名古屋市東区の東桜会館で行われ、藤井聡太四段(15)が佐藤天彦名人(29)に勝ち、4強入りを果たした。

中学生棋士が公式戦で名人に勝つのは極めて異例という。



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全棋士が参加する朝日杯は、持ち時間各40分の早指し戦。

藤井四段は予選を勝ち抜き、16人で争う本戦に進出。
この日は1回戦で澤田真吾六段(26)、2回戦(準々決勝)で佐藤名人を破った。藤井四段が公式戦でタイトル保持者と対戦したのは初めて。




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2月17日に東京・有楽町で行われる準決勝で、羽生善治竜王(47)と対戦する。




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<藤井聡太四段の話>
名人位は将棋界で最も伝統あるタイトル。
早指し戦だが、その佐藤名人に勝てたのは自信になる。準決勝の相手の羽生善治竜王は将棋を始めたころからの憧れで、対戦できるのはうれしい。
公開対局でもあり、いい将棋をお見せできたら。


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<佐藤天彦名人の話>
藤井四段との対局は少しずつ苦しいと感じていた。
中終盤での指し手も的確で、差が縮まらなかった。対局前は終盤の踏み込みが鋭く、序中盤も非常に的確という印象だったが、実際に対局して、鋭さだけでなく、じっくりとした戦い方も強いと感じた。



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あらためて、対局の投了図をみてみよう。


投入図 121手目 ▲8一角



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投了図での持ち駒

▲藤井四段:桂3、歩2
△佐藤名人:飛、銀、歩5










☆☆☆GGのつぶやき
棋歴をじっくりと読み解いてみたいと思わせる、いい将棋であった。
毎朝、起きがけにAI将棋を嗜んでいるが、1000敗という情けない成績なのである。
藤井四段の柔軟にして鋭く的確な将棋脳には、感嘆するしかない。







































































































 














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by my8686 | 2018-01-15 10:23 | 徒然なるままに | Trackback | Comments(0)

北園克衛「白のアルバム」のINDEXを読み解く

寒波も通り過ぎし静かなる日曜日の朝。

こんな朝は、厚生閣版の北園克衛「白のアルバム」の巻末にある目次を眺めてみる。

このINDEXは、作品を掲載順に列挙したものではなく、カテゴリー別に分類したものになっている。
これを見ると、当時北園自身が自作をどのように認識し分類していたかが推測でき、興味深い。

眺めているだけで、イマジネーションが拡散されていく。


いくつか気になるINDEXを読み解いてみよう。







結晶せる理想の人魚



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化粧せる悪魔



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ある嵐の朝の非常な空間の自己



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その瞬間に光った青い球体の背中



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あるひは光る青い球体の頸の祭礼



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塔に優麗な神話が続いていた海の早朝



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☆☆☆GGのつぶやき
北園のイマジネーションに官能が鼓舞する朝。
午後からいつものスポーツセンターで汗しよう。



















































































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by my8686 | 2018-01-14 10:21 | 徒然なるままに | Trackback | Comments(0)

北園克衛の「記号説」を読み解く

雪の土曜、休日。
雪景色を風流に愉しめる日。


こんな日は、やはり・・・
北園克衛のモダンポエムを
読み解いてみよう。







「記号説」





魔術する貴婦人の魔術する銀色の少年





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魔術する貴婦人の魔術する銀色の少年






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赤い鏡に映る




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赤い鏡に映る







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白い手と眉と花




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空間







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☆☆☆GGのつぶやき

北園克衛の詩を詠むと

いつも

昔の銀幕で観た

女優たちの顔が

映りだす
























































































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by my8686 | 2018-01-13 01:13 | 徒然なるままに | Trackback | Comments(0)

パナ、車載AI「アレクサ」を開発

パナソニックは、自動車内の空調などを、音声で操作する装置を開発した。
米アマゾンの人工知能(AI)「アレクサ」を車に載せることで、インターネットにつなげなくても、車内温度やオーディオの音量の調節などができるという。





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家電見本市「CES」の開幕を前に、米ラスベガスで発表した。発売は未定という。






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通常「アレクサ」は、AIスピーカーからネットを通じて指示を受けるしくみ。パナの装置は、車にAIが載るため、ネットにつながらない山岳地帯などを走行中も、使えるのが特徴。空調、カーナビ、オーディオなどを、音声で操作できる。






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ネットにつながる場所では、天気などの情報も収集でき、用途が広がる。






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パナソニックは自動車関連事業の売上高を2022年3月期に2兆5千億円と、現在のほぼ2倍に伸ばす計画だという。






☆☆☆GGのつぶやき
昔、アメリカTVドラマで見た「ナイトライダー」の世界が現実のものになってきた。
人間の言葉を話し特殊装備を搭載したドリーム・カー『ナイト2000』。
近い将来、クルマ型AIロボットが登場するのであろう。



































































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by my8686 | 2018-01-11 10:00 | 徒然なるままに | Trackback | Comments(0)