こう月
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G9始動！
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人と写真をつなぐ場所
G9の人体認識が素晴らしい。 人が後ろを向いていても、遠くにいても、どんなポーズでもほぼ認識してピントを合わせるくれる。 カメラが人を認識する技術は、AIの世界においてディープラーニングと呼ばれる革新によって急速に加速している。 今後、私たちの生活に必要不可欠な技術になるであろうディープラーニング。 それについての考察を以下に記述致します。 長くなりますので、時間がある方だけでも見て頂けると幸いですm(_ _)m
第三次AIブームの成果ですね、ディープラーニングは。 どこまで行くのか想像もできませんが、原子力のように人類が制御できないようにならないことだけを祈っております。
2019年03月13日20時10分
裕 369さん、こんばんは。 同じLUMIX使いということで、良い写真が撮れると嬉しいですね(^ ^) 試したいレンズはたくさんあるのですが、なかなか手が出ません。 35-100mmも良さそうですね。
2019年03月17日20時45分
ひしひしさん、こんばんは。 AIブームは第一次、第二次ともに悲惨な終わり方だっただけに、今回のブームにも懐疑的な見解があるようですね。 それに比べて中国は、過去の挫折がないだけに、このブームに脇目も振らず乗っています。 すでにだいぶ離されているようですが、日本も重い腰を上げて中国に視察に行き始めています。 これからの巻き返しに期待します。
2019年03月17日20時53分
硝子の心さん、こんばんは。 この瞬間の長男は、一瞬の表情を高速連写でとらえたので、心情を深く読み取る事は出来ませんでした。 たぶん、ボケっとしていることが多いので、頭の中は空っぽで何も考えていなかったと勝手に思っています。 でも、何かを見ている風ですね、、
2019年03月17日20時58分
Ｒｕiさん、こんばんは。 鉄腕アトムは、ロマンですね(^ ^) 昔の手塚治虫や藤子不二雄A.Fは、本当に未来や人やテクノロジーに興味があり、それを深く考える時代に生きていたのだと羨ましく思います。 数学や物理などの学問の限界が次々と発見され、浪漫が失われた現在に生きていても、想像力は失わないでいきたいものです。
2019年03月17日21時28分
最高の王さん、おはようございます。 コメントを読んで頂きありがとうございます！ 見た目は大人びてきましたが、長男は一番甘えん坊です。 もうすぐ2年生なので、もう少ししっかりしてもらいたいのですが。
2019年03月18日06時09分
膨大なデータを分析して、ファインダー上の情報から、被写体が何か一瞬で判断し、ボケ量まで自動で判別してくれると楽なんだけどな～。でもその前に、すっごく軽くて性能のいいカメラとレンズかな…（超切望…）。
2019年05月06日14時05分
ｋｕｒｉｒｉｎｇ８さん、こんばんは。返事が遅くなり申し訳ないです。 そんなカメラがあったらすっごく楽ですね(^ ^) しかも、カメラが気に入らない被写体だったら、モデルを替えて下さいとか要求されたりして、、 個人的にはG7とマイクロフォーサーズのレンズが軽くて性能が良かったので、あれ以上のものはいらないかなっといった感じです。 人が想像出来るものは必ず実現できると言われますが、想像だけに留めておくことも必要かもしれません。
2019年05月17日23時31分
お子さんおおきくなってすっかり大人な顔つきですね！イケメンです！ カメラは疎いですが、オートフォーカスよりもさらに高性能になった時代が来ましたね。 顔の認証で防犯カメラなどにも同一人物か高確率でわかるようになりましたし、 そのうち病院などでも患者様の取り違えや、 食事制限のある患者様にも配膳間違えが起こらないよう顔認証が用いられる未来も既に近いのかもしれません。 交通なども改札や定期でなく、すべて顔認証で引き落としになる未来の可能性もありますね。 インフラの整備が老朽化していて改修コストをどこから賄うかであったり、 技術者不足であったり、地震など災害が起きたときに 復旧が難しくなり機能しなくなるなどまだまだ問題が山積みですが、 遠い未来はそんな社会になっているかもしれません。
2019年12月07日09時18分
いっくん0521さん、こんばんは。 こちらにもコメントをありがとうございます。 おっしゃるとおり、AIによる画像認識は、これから一番私たちの生活を変えていく技術になると思います。 まさに人間の代わりに目となっていく事でしょう。 これまでの生活の常識が変わり、新しい世界が開けていくことが予想されます。
2019年12月16日03時17分
ラーべ
220
たぬきぽんぽん
te tzui
shogun8
K まつきち
parakeet
schienz
こう月
物の名前を知らない赤ん坊はどうやって物を認識しているのか？ それがディープラーニングの答えです。 私たちは日常的に物を認識するという事をやっています。 そして、コンピュータにそれを教えるということは難しい。 なぜなら、私たちがどうやって物を認識しているかを理解しなければ、コンピュータに教えることは出来ないからです。 ディープラーニングとは、コンピュータが物を認識する仕組みであり、人間が物を認識する仕組みでもあるのです。 それでは、私たちが物を認識している時、頭の中で何が起こっているのか？ 赤ん坊が初めて猫を見た時の事を例にとって考えてみましょう。 生まれたばかりの赤ん坊は、猫を見ても名前は知りませんし、言葉を発することも出来ません。そこで出来ることはじっくりと猫を観察することだけです。 猫の特徴を頭の中で記憶しているのです。 この特徴を具体的に数式に表すと、鼻の大きさは目の2倍であるとか、尻尾の長さは体の2分の1くらいだとかです。 赤ん坊がもう少し大きくなり、猫を10回くらい見たとします。 そこで得られる特徴はもう少し深くなり、鼻が目より大きめのやつは、尻尾が少し長めになるとか、尻尾が少し短めのやつは目が小さめになるとかです。 つまりは特徴を発見し、その特徴の相関関係を深く掘り下げてさらに新しい特徴を発見しているのです。 それがディープラーニングです。 コンピュータにこれをやらせるには以下の方法を取ります。 1、コンピュータに特徴を見つけ出すようにプログラムする 2、猫の写真を出来るだけたくさん見せる(実際にはインターネットに繋いで、ビックデーターから何億枚数の猫の写真も見せる) 3、コンピュータが猫の特徴を発見する(目の間の長さと、目から鼻までの長さは3:2であることが多いなど) 4、コンピュータが見つけ出した特徴同士を比べて、さらに深い特徴を見つけだす(目の大きさと鼻の大きさが1:2であるとき、尻尾の長さは体の半分くらいの長さになることが多いなど) 5、コンピュータが3と4を繰り返してたくさんの特徴を手に入れる。 6、人間がコンピュータに、そのたくさんの特徴があるものは猫だよと教える。 7、コンピュータは初めて見たものを、自分の持っている猫の特徴と照らし合わせて、それは猫だと認識する。 以上のことがコンピュータに出来るようになったのは最近のことです。 なぜなら、この1から7までの作業は、インターネットからの莫大な数の猫の写真と、そこから特徴を発見し、特徴同士の相関関係を計算する高性能のCPUが必要になるからです。 インターネットにより私たちが日々、SNSに上げている猫の写真はビックデータとして活用されます。 さらにこれは音楽や動画はまだしも、匂いや感覚までもインターネットに上げる時代がくるとしたら、ビックデータは今よりさらに膨大になります。 また、インターネットは特徴の相関関係の計算を分担することにより、CPUの処理速度を上げることにも使われています。 まさに、人、デジタルカメラ、スマフォ、インターネット、ハードディスク、CPU、その他すべてのデジタル技術がディープラーニングの為に力を借しているような気がしてきます。 そして、コンピュータが人と同じように物を認識できるようになった時、人と同じ様に思考するのも夢ではない気がします。 「ディープラーニングとは人の革新になる可能性がある技術です！」 私には四人子供がいます。 そして経験上、赤ん坊は2歳くらいになると爆発的に言葉を発するようになります。 それは、2歳までに頭の中で蓄積された物の特徴が、言葉を発することができるようになることで、物の名前と結びつき、一気に口から出てくるのではないでしょうか。 物は一つ一つ覚えているのではなく、見た瞬間から頭の中で特徴が蓄積されて、名前が分かった瞬間に特徴と名前が結びつく。 大人なってもそれは変わらないと思います。 今、私に大切なことは、物に対して好奇心を持つこと。 意識的に特徴を見つけ出していくこと。 特徴の相関関係を深く思考すること。 これらのことは歳をとっても心がけていきたいものです。 後から気がついたので追記させていただきます。 この結論は、大昔にアリストテレスが学問を分類した方法と同じです。 ディープラーニングの理論はとっくの昔に発見されていたのかもしれません。 以上、大変長くなりましたが、ここまで読んで下さった方に心より感謝申し上げます。 ありがとうございました。
2019年03月14日10時17分