アメリカ大統領、バトンタッチ

いよいよアメリカ大統領がバトンタッチされましたね。
賛否両論いろいろありますが、どうなんでしょう。

ビジネスで成功した人が大統領になる。
アメリカ国民は彼の経営センスを政治に反映して欲しい、言い換えれば景気をもっと活性化してよっていう所が本音なんでしょう。

まあ、世界のトップ国なんだから、それなりに景気もいいんだろうけど、業界によって明暗が分かれてるんだろうなあ。

ITとかはアメリカ主導。ほとんどのサービスはアメリカ経由で行われている。
検索サイト、SNSなんかはアメリカの企業が親会社。

問題は自動車とか電機とかの製造業なんでしょうかねえ。
ここら辺は日本とか韓国なんかが強そうだから、このあたりを何とかすればトランプ株も上がるんでしょうかねえ。

政治経済って言葉があるように、政治によって経済が好転するのはよくある話。
いろんな方法があるんでしょうが、どうやって活性化するのかは興味のあるところですねえ。

1000円カットに行ってみた

以前より気になっていたのだが、1000円カットの床屋に行ってみた。

私は基本、髪の毛は自分で切るタイプである。
若い頃は美容院やら床屋やら、いろいろ行ったのだが、30くらいからか、経費節約のためバリカンを買い、自分で切るのが習慣になっていた。

我々の世代は中学入学時に強制的に坊主にさせられた世代である。
床屋で坊主にする人もいただろうが、ほとんどの家庭では親がバリカンで坊主にしてくれてた時代だ。
なので、自宅で自分の髪の毛を切ることは全く抵抗がない。

ところが最近は自分の後頭部の髪を切る時に腰を反らすので、自分カットした後に腰痛になることが多かった。
いよいよ床屋再デビューかーと、ひそかに思っていたところ、件の1000円カットの風になびくのぼり旗が気にかかっていた。

で、いよいよ本日その店へ突入。
ドアを開けても誰もいない。店主らしき初老のおじさんを発見。
左手側を見ると券売機があり、1080円投入せよとある。

おじさんに聞く。
「これで券を買うんすか?」

おじさん
「買ってくれ。」

究極の愛想のわるさである。

まあ、かくいう私も愛想はわるい方なので、なんとも思わないが、なるほどと合点がいった。
安い変わりにサービスは一切ないよと。
当然だろう。そうとわかれば、こっちも対処できる。

おじさん
「上着をそこに掛けて。バッグはこっち」

言われた通りに従う。

座っておじさんが一言。
「どうします?」

おおーっ。髪型の注文ができるのか。しかし、床屋再デビューの身だ。
これといった髪型イメージもない。
で、何を思ったか一言。
「短めで」

おじさん、無言のまま手早く私の首にタオルを巻いて、床屋ポンチョ?みたいのを掛けてくる。

髪を水噴きで濡らす。
耳の穴に普通にかかるが、おじさん気にしない。

さすがに1000円カットだ。多少の不都合など気にするなのテイである。

その後テキパキとカットを始める。おじさんの身体の動きも素速い。

目をつぶっていたのだが寝る暇なんぞない。体感で5分くらいで終了。

シャンプー、髭剃りなし。カットした後はドライヤーで髪を吹き飛ばして終わりだ。

これだ。これが俺が待っていた究極の床屋だ。
若い頃、床屋や美容院での処理の長さに辟易していた。なんでもっと早く終わらないのだろうと。

5分で終わるのなら貴重な時間も有効利用できる。

究極の床屋発見。

帰り際、おじさんが一言。
「・・・・」

何を言ってるか聞き取れない。お礼の言葉なのか。

店の扉を出ながら、ふっと思う。
「スマイルください…。」

夕日がそっと、辺りをやさしく照らしていた。

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その後、マックでスマイルをもらったのは言うまでもない。

割れたやきもの、漆でくっつけるぞ。

以前から使っていた急須のフタを割ってしまった。
買い換えればいいのだが、長年使っていた急須で、それなりに愛着がある。
なんとか復活させたいと思い、漆でくっつけることにした。

会員さんに漆をもらい、直しモードに入る。

割れたフタはこんな感じ。
kimg1678

庭先の枝の先端をカットし、へら状にする。
これで漆をすくって、割れた部分になびってやろうと。
kimg2003

くっつけ作業に入るが、のり状になってないので、くっつきが悪い。

なんでも漆に小麦粉を水で溶いたものを混ぜた方が粘っていいらしいの
だが、作るのが面倒だったので、漆のままなびってしまった。

やはりマニュアル通りにいくべきだったか。

なびった様子。
kimg2004

とりあえず、くっつきが悪いながらもなんとか形になる。

はがれない様にセロテープで補強する。

で、できたのがこちら。
kimg2007

このまんま、1ヶ月も置いておけば何とかなるだろうと勝手に解釈。
さて、くっつきますかな。

窯焚きの火つけはこれだ

本日は朝から窯を焚いている。
今現在700度近辺。
MAX1250度まで上げていくので、まだまだ道中半ばといったところだ。

さて、ガス窯を使っている方は、窯を焚く際のバーナーへの着火が、結構めんどいと感じているだろう。

当方もご多聞にもれず、バーナーの着火がイヤだなーと思うことがしばしばあった。
そう、この方法を発見するまでは…。

じゃあ、その方法とは。

その前にちょいと余談。

ガス窯は構造上、窯の下部にバーナーが設置されている。
てことは、着火の際は、下まで覗き込んで火を点けなければいけない。
これが結構メンドウなんですな。

腰が痛いときなんかナオサラ。

また、バーナーの周辺は閉じられた空間なので、そこに顔を近づけて着火するっていう行為が、本能的に危険を感じてしまうことがしばしばあった。

である日、ふっと思った。

鏡で反射させればいいんじゃないと。

で、早速やってみる。
これが意外とバッチグーだった。

以前にエッセイで書いたのだが、ここでもう一度書いてみたいと思う。

まず鏡を置く。
置く位置は、自分の目線からバーナーの先端が見えるように。
(写真はバーナーに火がついているが、ご了承のほど)
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火がついた火種棒をゆっくりと入れる。
tyakka2

バーナーの先端の陶磁器製の白い何か(名前がわからん)に当たったら、先端までぎりぎりに持っていく。

拡大イメージ画像はこちら。(ツクで再現してみました)
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こんな感じのポジションまで持っていく。
(ちなみに火種棒は火がついていると仮定)

実際このポジションで火種棒に火がついていれば、白い箇所を取り囲むように火が昇ってます。

上記のポジションで、右手でバーナーのコックを開く。
tyakka4

これでバッチリです。

身長がある人なんかは余計に着火のメンドーさは感じていたでしょう。
この方法で苦も無く着火できます。

あっ、くれぐれもよく練習してから本番に使ってください。
火種棒のポジション位置さえ掴めれば、何てことないです。

ディープラーニング&人工知能を…

前略 行雲より。

今日は祭日のため、近所のメイン通りでマラソン大会らしきものをやっていて、
通常5~6分で行ける場所が、3倍ほど時間がかかるDayになっている。
白バイ先導で走っている大会なので、そこそこ大きな試合なのだろう。
仕方がないっすなあ。

さて、昨今はいろいろな展示会やらに出掛けることが多い。
芸術だったり、手仕事だったり、その時々によって違うのだが、
陶芸以外の何かに触れることで、自分の中で化学変化がおきないかを期待している。

いろんなジャンルに触れることで、それが作品に生きてくる。
賛否両論あるかも知れないが、私はそう信じている。

ピカソも闘牛、演劇、詩と、いろんなものに手を染めたではないか。
おいおい、卓越した芸術家と一緒にするなーってな感じだが、
彼も彼なりに何かの化学変化を期待してそうしたのだろうと思っている。

そういえば、最近よく耳にする「チームラボ」。
この集団もデジタルと芸術の融合で、立派な作品を各地で展開している。

デジタルだけ、あるいは芸術だけやってても生まれなかっただろう。
複数のジャンルが噛み合うことで、今までにないアートを創り上げている。
見習いたいものだ。

そんな流れで当方としては、最近、ディープラーニングにすっかりハマってしまった。
ディープラーニング(深層学習)は、人工知能の一分野で、昨今ではこの技術を搭載したPCで、
囲碁のトッププロが敗れたのも記憶に新しいところだ。

なぜ負けたのだろう。
調べていくうちにディープラーニングの魅力にどっぷりと浸かってしまった。

そんなこんなで、今回はこのディープラーニング&人工知能の話をしてみよう。

ディープラーニング。
深層学習とも言われているが、この技術も画像認識やら音声認識やら、いろんな所で使われ始めている。

今、当方が学んでいるのは画像認識の分野なのだが、
ある画像、例えばクルマの画像を数万枚用意したとする。

で、ディープラーニングを備えたシステムに、この画像を読み込ませて学習させる。

学習が終わった後に、クルマやら飛行機やらの画像を読み込ませて、
どの画像が正解を当てていく。

こういった流れだ。

これがなにか?ってな声が聞こえてきそうなのだが、
今までのシステムとの最大の違いは、
学習させる時に、その物体の特徴をコードに記入していないってところだ。

これまでのシステム製作の考え方だと、クルマを判別する時には、
プログラマーがクルマの特徴を事細かく指定して書き込まなければならなかった。

タイヤが4つあるよ。
ボディは箱っぽい金属で覆われているよ。
ライトがあるよ。などなど。

ところが、ディープラーニングはこんな細かい事を書かなくても、
画像を読み込ませるだけで、勝手にその物の特徴を抽出してしまう。

これはすごいことなのだ。

マシンが勝手に特徴を抽出できるってことは、
ある意味で、人間の脳と同じ機能を果たしてるってこと。

機械が人間の能力の一部を手に入れたってことで、世間を賑わしているんですね。

まあ、ディープラーニングを勉強していくとわかるんですが、
まだまだ人間の能力全体の足元にも及びません。

しかし、これをきっかけにして、指数関数的にこの技術が力を付けてくるかも知れない。

パソコンが普及してインターネットが急激に浸透したように、
ほんの数年後には人間の知性を超えるマシンが登場するかも知れない。
(今でも、単純計算なんかは人間を超えていますが…)

すると人工知能によって「無くなる仕事」が増えるってのも、
よく耳にする話だ。

例えば、データ入力、銀行の融資担当、金融機関の窓口、
レジ係、タクシー運転手なんかは、かなりの高確率で無くなると予想されている。

一方、弁護士や医師なんかもうかうかしていられない。
これらの職業は先ほどとは逆に「無くならない職業」の部類に入っているが、
それでも確率0ではない。

事例や判例を入力すれば、推定有罪、無罪、予想刑期が出る。
患者さんの問診、検査結果のデータを入力すれば、病名から診断法まで出る。
こういったデータから結論を導くのは、人工知能の得意分野なので、
人間よりも正確に早く答えを出せるだろう。
手続き法上、これらの職業は無くならないまでも、
マシンを使いこなせるかどうかが重要になってくるだろう。

さて、仕事以外だと自動運転。
これも人工知能が関わっている。
完全自動運転が可能になったら、どうなるのか。
運転手系の仕事は荷物の上げ下ろしと、何かあったときの緊急停車のみに
なるだろう。

タクシーの運転手は目的地を入力するのみ。
あとは急停車用に運転席に座って状況判断。
眠くなりますなあ。

経営の観点から考えると、人件費のコストカットのために、
運転席に人の要らない自動運転技術を求めてくるだろう。
すると完全自動運転が実現して、運転手要らずになってしまう。

小説、造型、絵画、音楽。
こういった芸術の分野にも人工知能は入ってくるだろう。

すでに人工知能が書いた小説もあるし、音楽もある。
造型も3Dプリンターと連動させれば製作可能だ。
まあ、それが人々の心を打つ作品になるかどうかは別問題だが。

このように人工知能、特にディープラーニングは、さまざまな可能性を帯びている。
人工知能には幾たびのブームがあり、沈静化していった過去もある。
しかし、この「ディープラーニング」っていう新しい技術は、
そうは簡単には終わらないとみている。

こいつを理解し、使いこなし、芸術やらビジネスの現場と融合できたら…。
と、楽しい想像をしながら、日々、土とマシンをいじっている。

あなたの傍らに人工知能。
そんな日はそう遠くないかも知れない。

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