世の中は比較的

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私も良く助けていただいている、「ググる」ですが、知っていると意外に便利な検索方法がいろいろあります。
検索ワードで遊べたりして、なかなかユーモアセンスあふれる「Google検索」ですが、今回は、便利な検索方法にしぼって紹介します。



わざわざゆうびんのホームページを見に行かなくてもGoogle検索で簡単にわかります。

郵便番号から住所を検索
郵便番号と認識させるために、ハイフンは入れて入力、検索します。


住所から郵便番号を検索する





計算式を入力するだけ。簡単に電卓機能が使えます。




これは、私も知らなかったのですが、意外と便利。
宅配便の荷物の問い合わせには、伝票に書かれている荷物の追跡番号を入力します。−（ハイフン）は計算式として認識されてしまったりするので、ハイフンは抜いて入力、検索します。
こちらの検索結果はFeDexですが、もちろんヤマト、佐川など、主要な宅配業者は検索できます。




「翻訳　○○」（○○は翻訳したい言葉）
これは、お世話になっている人は多いのではないでしょうか。
主要な単語なら読み上げてくれるものもあるので、中学生なんかが発音の確かめに使うのもいいかもです。




ルート検索もGoogle検索でできます
「○○からxx」という検索ワードで、地図に経路が表示されます。


電車などを使った経路も表示されてとても便利です。




出張時などに現地の天気を確認するときも、とても便利です。
「天気　○○」（○○は都市名など）



どの検索もなかなか洗練されていて、便利に出来上がっています。
さすが、Googleです。開発アイデア＆力が違うわ。

本日も最後まで読んでいただき、ありがとうございました。


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うちの社内でも、最近購入するときによく選ぶようになったSSD。
特に何の疑問も持たず、「ちょっと高めやけど、早くて軽くて故障しにくい」というイメージでふんわり選択していました。

でも実は磁気に弱かったりするし、そもそも故障した場合とか、データはどうなってしまうのか、何となく気になったんで、調べてみました。


まずは、各機能別にSSDとHDDの違いをまとめてみました。ちなみに、優位な方を赤字にしてみました。条件によって優劣が決まる項目は色付けしていません。

HDD	SSD
ディスクの回転および磁気ヘッドの移動という物理的な動作を伴う	物理的動作がないので駆動音がなく静か

HDD	SSD
ディスクの回転と磁気ヘッドの移動によって目的のデータにアクセスするためシークタイムが発生する	電気信号による書き込みで、動作する部分がないため、シークタイムは発生しない

HDD	SSD
書き換え頻度の高いデータベースやキャッシュなどの記録用途にはHDDが向いている（このような用途でSSDを使用すると短期間で寿命を迎える可能性あり）	情報の記録・読み出しに使用しているフラッシュメモリは、データの書き込みや消去のたびに素子が劣化する

HDD	SSD
100年以上保持される	10年前後

HDD	SSD
円盤の回転に常時電力を使う	データアクセス時に大電力を利用する

HDD	SSD
基本的に振動が加わると正常なデータアクセスが困難になる。さらにHDDはプラッタと磁気ヘッドの間がごく僅かであり振動や衝撃が加わるとヘッドクラッシュを起こしうる	優位

HDD	SSD
歴史が長くノウハウが蓄積されデータ復旧技術も確立されている	メモリチップへの書き込み方法が搭載されているコントローラーチップに依存しており故障時の完全な方法は確立されていない

HDD	SSD
ディスクを機材内に収めるスペースが必要（3.5インチ、2.5インチ）	メモリチップやコントローラチップなど部品のほぼ全てを基板上に直接配置でき省スペース性に優れる

以上を踏まえて出た私的結果が、これ。
「営業や事務で使用する通常クライアントでは、SSDが有利だが、サーバ（特にファイルサーバ）については、注意深く検討すべき。」

書き換え耐性が弱いことを再認識したわけですが、それ以外にも障害復旧時の対応などを考えるとHDDの方が取扱いやすいかな、と。
まー、それでも確かにSSDのほうが早いのは事実なので（仮想サーバで実践済み）SSDを使いたいですけどね。
もし使うんであれば、バックアップや2重化などで、サーバが死んだときのために用意周到に準備しておきましょう。

ちなみに、SSDは寿命が近づくと、超遅くなります。
仕事にならないレベルです。

お気を付けください。


そういえばちょうど、2か月ほど前にそんなノートPCのSSDを交換修理しました。

ASCII.jpさんのサイトで書かれているように、パソコン自体の寿命を考えたらSSDの寿命は気にしなくても大丈夫なんじゃない？とは確かに思います。
http://ascii.jp/elem/000/001/018/1018193/index-2.html

ちなみに、私が修理したのは、5年物のWindows7。
微妙な年数ですけどね。うちの会社ではまだまだ現役選手なんですが（笑）

本日も最後まで読んでいただき、ありがとうございました。


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近年、A.I.（人工知能）の話題がたびたび取り上げられて、A.I.を使ったロボットなんかがすでに販売される世の中になりました。

ここで、驚くべきニュースが。

2016年3月9〜15日にかけて、A.I.対人間の囲碁対局が行われました。
アメリカのグーグル社とグーグルが買収したイギリスのグーグルディープマインド社により開発された囲碁A.I.（アルファ碁）と戦ったのは、囲碁の世界トップクラスの韓国のイ・セドル九段。

結果から書くと、
A.I.の勝利！！
でした。

5番勝負で、アルファ碁の4勝1敗。
圧倒的な強さです。

オセロだったり、将棋だったり、いろんな分野のA.I.が人間と対決して、勝ったり負けたりしていますが、この囲碁については、A.I.が勝つのはなかなか難しいと人工知能の研究者の間での意見だったようです。

というのは、
・　囲碁は碁石を置ける場所が他に比べて圧倒定期に多いから
・　石に強弱がない

以上の2つの理由から、どこに碁石を置くのが最適かというのを計算によって算出するのに途方もない計算をしなくてはならず、現在のコンピュータの性能では不可能という予測だったのですが。



それは、人間の脳の仕組みをまねた「ディープラーニング」という学習機能を搭載したから。
ディープラーニングと言えば、先日書かせていただいたブログ「」の人工知能、「Tay」もこの学習機能を搭載しています。

「ディープラーニング」というのは、

ディープラーニング、深層学習（英: deep learning）とは、多層構造のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、英: deep neural network）の機械学習の事[1]。汎用的なAI、いわゆる強いAIの実現が期待されている[2]。概念・手法は1980年前後からあったが、2010年代に画像認識などから急速に盛り上がり、三度目の人工知能ブームと言われる[3]。第三次ブーム以後は、機械学習は単なる流行を超えて社会インフラとして広く定着して行った。コグニティブコンピューティングの核となる技術でもある。

※出典：Wikipedia　ディープラーニング　より

この囲碁の場合だと、プログラム内に人工ニューロンなるものを何層も作り、入力層の人工ニューロンに碁石の位置を入力すると、下層にある何層ものかくれ層の人工ニューロンに次々と伝達され、最終的に出力層から結果が出力されます。
で、この結果が正しい答えであれば、その経路の人工ニューロンのつながりが強められ、はずれだった場合は弱められるという仕組みです。

で、「アルファ碁」は、このやり方で、プロ棋士の次の一手を予測できるように人工ニューロンのつながりを学習させていった結果、この世界を驚かせるような結果を生んだということです。

スゴイですね。

これを書きながら、人間の脳の仕組みが解明とA.I.も進化は互いに相乗効果を得ながら発展していっているように感じました。
脳の仕組みを解明（理論的予測、観察など）　-->　A.I.に実装して確認　（この繰り返し）



ちなみに1回だけ負けている、第四局。
「アルファ碁」はこの対戦で、明らかな悪手を何度も繰り返していました。
あれ？ディープラーニング機能で、間違った経路はつながりが弱められるんじゃないの？と思った方、鋭いです。

そうなんです。ディープラーニングでは理論的には、どんどん強くなるばかりなはずですよね。
でも、なぜか「アルファ碁」の最終戦では違った。
しかも開発社であるグーグルディープマインド社のメンバーにもわかりませんでした。

普通のプログラムだったら、コードを追跡してデバッグすることで原因を確認できるんですが、ディープラーニングには人間が読める論理コードはなく、各ニューラルネットの接続の強さを表すパラメーターだけしかないということです。

その計算方法は人間にとってブラックボックス（＝どうなっているかわからない）になっています。


また、第二局で「アルファ碁」が勝ちましたが、プロ棋士の解説者は「なぜアルファ碁の打ち手が勝利につながったのか、理解できない」と評価しています。

高度に訓練されたAIは、例え結果的に正しい判断（勝ったから正しい判断であった）であっても、その過程は人間にはまったく理解できない。
奇妙な行動に映る場合があるのです。


これ、囲碁ではなくて他の介護ロボットとかで置き換えた時、怖くないですか？
予測不可能な行動を取って、自身で正常な行動に復旧できるんですかね？


この「わからない」という要素は、とても影響の大きい不安要素です。
人工知能は人間をまねて開発していますが、人間は完ぺきじゃないです。

人間はいいところもいっぱいありますけど、現状の世の中では、世界的に見ると金持ちがより金持ちになって、貧乏な人はより貧乏になっていっています。
戦争やテロで、人を残虐に殺したり、拷問をしたり、信じられないような行動をすることもあります。

つまり、人間をまねて作れば、良くも悪くもなる可能性があるということ。
悪くなってもらっては困るので、悪くならないためにどうすればよいかというのもちゃんと考えてほしいです。

今活動休止中で、調査中である「Tay」もなぜ今のような結果になったのか、注意深く調査してほしいと思います。
※詳しくは、過去のブログを参照してください。


今後、さらに注意深く開発していく必要があるのは明らかです。

本日も最後まで読んでいただき、ありがとうございました。


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