海の水が水道水になるまで

ネットサーフィンは荒波の中が常だった。玉石混交というかゴミばかりで信じられるものは僅かだった。回線は遅く混雑し、メールは届かない事もあったしデーターは欠けることすらあった。たった1MBのデータを送って怒られたこともあった。そもそもネットを使える人は少なかったので独自のコミュニティが形成されていた。

いつのまにか波は穏やかになり、普通の人が当たり前に使うようになった。ネットは真水になりそしてインフラとなった。少し不純物が混じると問題になるようになった。本質は同じであっても、使い方が変わりその物に対する要求も変わっている。毎日見ているだけに、その変化に気づきにくい。

荒波の中を航海している若者だったはずなのに、いつの間にかお風呂の中でぼんやりしているオッサンになってしまっているようだ。

深層学習

前から興味があったので、時間のある時に少しづつやっている。役に立つレベルまでは程遠いけど、周りで他の人はやっていないし、少しでも理解できたらと思って。

やってみるとプログラムが学習するという事が不思議で面白い。下準備は必要だけどね。だんだん待ち時間が長くなるとGPU積んだマシンが欲しくなりますね。

↓の本がわかりやすくお勧めです。

はじめての深層学習(ディープラーニング)プログラミング

Amazon Go

Amazon Goを見て衝撃をうけた。たしかにレジ打ちが無くなるだけで店内のフローは大幅に改善する。出入り口ふさぐレジエリアが無くなるし、休日や年末年始にやり繰りに困るレジのパートさんも最低限で済む。棚出しだけならロボットやトラックから店に入れるだけでも良いのかもしれない。当然だと思っている事を無くしてみると世界が変わるんだなと。

Apple Storeではレジレスを体験したけれどアクセサリーやケーブル単品だったり、店員が近くにいて袋をくれたりするので監視されている感があった。だけど、これをスーパーやコンビニでやるとまったく違った体験や世界が見えてくるという事に驚いた。素直に発想に感動し、それを実現しようとしている事に驚愕した。

ただ、本当にRFIDとかではなく、画像認識や深層学習を使って商品を取ったり戻したりをきちんと認識できるのだろうか？Amazonには実現可能性が見えているのだろうか？

画像処理分野の隅っこにいるのに、自分には不可能としか思えない。どのようにするのか、想像はつくが、実用化レベルで正しく認識できるレベルへの道筋がまったく見えない。すごく悔しい。

「不可能の反対語は可能ではなく、挑戦だ」という言葉を思い出した。そうだ、「挑戦」だ。

japanese.engadget.com

でも、GoといえばGolangもあるし、Pockemon GoもあるのでGoogleな気がするけどね。

ポジティブコミニュケーション

「ポジティブなコミュニケーション」を頑張ります。

まぁ、基本的にポジティブだけど、面倒くさいと感じたり技術的な事になると「ネガティブ」な部分が顔をだしてきたりするからな！

「面倒くさいを排除しよう」 「やる必要のある事は早くやる」

次の半年間のテーマです。

楽しみ

まだ知らないことが沢山ある。

新しい技術がおもしろい。

毎日が少しづつ進歩している実感。

苦しいときももちろんあるけれど、

成長できるから、成長を見れるから

エンジニアという仕事は楽しい。

AppleWatchでのスリープ解除

そういえば新機能だったよな、と思って調べて見た。

macOS Sierra: Mac のロックを Apple Watch で解除する

システム環境設定→セキュリティとプライバシーか...あれ？項目が無いぞ

MacBook Pro (Ratina, Mid 2012)は非対応でした。がっくり。

仕事も家事も整理整頓から

仕事をして普段から思っているのだけど、家の片付けをしていて家事も同じだな...と思った。

片付けは物理的な移動では無く、それを収納する過程で「要不要」「次使う時の事」を考えながら「収納場所」を決めて置いておく。また、棚でも分類分けしてきちんとおく事で「ストック」と「日常品」の区別をつけて、無駄なものを買わないようにする。

片付けがあまり上手で無い人は、同じ事を繰り返し無駄を増やす。また、探す事に時間をかけて「めんどくさい」意識が出てしまう。しっかり読んだ事は無いけど「断捨離」は、片付けが下手な人が物を減らすという解決方法なので明快だよね。

仕事は捨てるだけではダメで、捨てる過程を記憶する事で知識を整理しておく事が重要。それが次の仕事の引き出しになりスピード感に繋がるのだ。子供の頃、「片付けなさい！」と怒られた訳を大人になって噛みしめるのでありました。