昨日、今日で二冊の本を読んだ。
「人工知能は人間を超えるか」と「人工知能×仮想現実の衝撃」だ。どちらも先日ディスカッションした大学の先生におススメされた本だ。どちらも今後起こる（起こりつつある）であろう社会の変化を指摘している。
自分も人工知能は物事の捉え方や考え方を根本的に変化させる可能性があると信じている。特に2000年半ばに始まった第三次ブームだが、これまでのブームとの大きな違いはディープラーニングが登場したことだという。
何となくはわかっていたことも多かったけど、まさかそんなところまでアイディアが進んでいるのかと驚くことも多く書かれていた。
今後もAI関連の書籍はいろいろ読んでいこうと思う。なかなか興味深い。
これまた途中で放置してある「ゼロから作るDeep Learning」もまたそのうち読み直そう。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
去年の10月に紹介した「実践力を身につけるPythonの教科書」を引っ張り出して、3章くらいまで読み進めている。
Python関係の本はいろいろ買っていて、かいつまんでは忙しさに負けて放り出し、かいつまんでは飽きて放り出しというのが続いている。ただ、自分にはそうしたやり方が合っていて、一冊の専門書を最初から最後までじっくり読み通して「はいわかった！」となることはほぼない。何度も簡単なところをあれこれやっているうちに慣れてきて、少しずつ何のことなのかがわかってくる感じだ。無理して覚えようともしないし、直感的にわからないことはあっさりとトレースして、スルーする。あまりこだわりすぎて一か所にとどまると飽きるのが早くなるからだ。
先日紹介した「退屈なことはPythonにやらせよう」も並行して読んでいて、文字列操作のあたりまで読み進めている。
「実践力を身につけるPythonの教科書」は解説が簡潔で、簡単なコードを通して概念を理解していく感じがとっつきやすい。最初のとっかかりとして読むのはこの本がいいんじゃないかと思う。今回は最後まで通して読んでみたい。
ちなみに、Pythonの練習にはJupiter Notebookを使っている。Anacondaをインストールするだけで基本的な部分はすぐに使え、面倒な環境構築や設定が必要ない（グラフに日本語表記したいとかそういうことをしようとすると、それなりの環境構築は必要だが）。コードを勉強する環境としてすごく扱いやすい。
日常業務でプログラミングを必要としない人は、プログラミングを習得しようとしても実際に何に使っていいかがよくわからない。自分もその一人だ。自分の場合、小学生の頃にBASICの基本的な部分を独学し（判定文を利用して県庁所在地や首都を当てるゲームをつくったり、ループを利用して図形を描いたりしてたのを覚えている）、その時以来、基本的な部分の進歩がないまま30年が過ぎた。
でも、プログラムを組んでパソコンを操作するのには、決まったことしかできない既存のソフトを操作するのとはまた違う喜びや達成感がある。
自分が仕事で最近よく使うのは、測定機器から発生したcsvファイルを読み込んで、プロットして、可視化する簡単なスクリプトだ。計測により発生した何十、何百ものcsvファイルをいちいちアイコンを探してクリックして、エクセルで開き、範囲指定して、グラフ化し、プロットの範囲や軸の調整などをして・・・・とやると、まさに退屈で時間がかなりかかる。しかし、スクリプトを組んでいれば、ファイル名****.csvの****の部分を書き換えるだけで次々と決まったフォーマットでグラフを書くことができるのだ。当然、どのファイル名がどの計測に相当するのかは前もってルールを決めてわかるようにしておく必要はあるが。
「退屈なことはPythonにやらせよう」はノンプログラマーがPythonを使っていろいろ便利なことをしてみようという本だ。英語だが、本の内容は以下のサイトで読むことができる。
Automate the Boring Stuff with Python
著者のブログに書いてあるが日本語訳の書籍にはいくつかの工夫がなされているようである。
原著者のAI Sweigartさんはブログでプログラミングの入門記事を提供しているようだ。
まえがきに書いてあるように、「退屈なことはPythonにやらせよう」はノンプログラマ向けで、なおかつPythonの入門書ではないので、オブジェクト指向やリスト内包表記、ジェネレータなどの、洗練されたプログラミングの考え方は解説していない。小規模でシンプルな命令を与えるだけならそれでも問題ないし、ある意味、難しい概念で躓くくらいなら、プログラミングの可能性をまず感じることの方が大切かもしれない。
とはいえ、6章分を使ってPythonの基礎的な部分の解説があるので、Pythonとは何ぞやということを知らない人でもこれ一冊で後半部分を読み通す力は付くように作られている。
この本では開発環境として最も基本的なIDLEを推奨している。次のステップとしてJupiter Notebookをお勧めしている。自分はJupiter Notebookをよく使っている。ちなみに、Anacondaのインストールの仕方も本に書いてある。Anacndaをインストールすると、PythonもJupiter Notebookもよく使うモジュール類もすべて自動でインストールされるし、高度な開発環境のSpyder等もインストールされるので、Anacondaで環境構築するのが一番シンプルで間違いがないかなと自分は思っている。
550ページを超える分厚い本だが、必ずしも通読する必要はないと思うので、かいつまみながらこれからあれこれ試してみようと思っている。
退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング
カクノに透明軸のラインナップが追加された。また、これまでカクノの線の細さはF（細字）とM（中字）の二種類だったが、新たにEFが追加された。カクノのFとMは持っているので、透明軸のEFを購入してみた。透明軸以外のEFもある。
最近のカクノにはコンバーターのCON-70が装着できるらしいので、使っていないCON-70を取り付けてみた。
なんの違和感もなく装着でき、ちゃんと軸を固定することもできた。
サファリの透明軸との比較。
カクノのFとMにはインクが入っていないので、コクーンのFと線の太さを比較してみた。
ちょっとわかりにくいし、筆跡を見ても似たような感じかなぁという気はするけど、実際に筆記してみると、カクノのEFの方が若干細くかけているような気がする。
ペンポイントをルーペで確認すると、さすがパイロットだけあって、非常にきれいな形のイリジウムが溶着されていた。筆記するとペン先が細いので紙の凹凸をよく拾い、カリカリとした筆記感なんだけど、ペン先がなめらかなので、紙に引っかかるような違和感は皆無だ。筆圧を下げてサラサラと書くと、非常に気持ちよく筆記することが可能だ。
1000円でこの仕上がりならなかなかのものと言える。
もうだいぶ長い間、日常的にトラックボールを使っている。
最初に使ったのはマイクロソフトのトラックボールエクスプローラー、次に使ったのがロジクールのCT-100、そして今使っているのがLogicool Wireless Trackball M570。壊れて使えなくなると、つなぎでマウスを使ったりしたこともあるが、トラックボールに戻ってきてしまう。
トラックボールがあまり普及しないのはそれなりにデメリットがあるからだと思う。まず、正確にポインターを操作するならマウスの方が操作性は上だ。また、どうしてもボールという物理的な可動部が必要なのでそれを受ける部分のメンテナンスが定期的に必要になる(簡単にいえば、ゴミがたまる)。あともう一つは、慣れるまでに時間がかかることが挙げられる。トラックボールには親指でボールを動かすタイプや人差し指中指でボールを動かすタイプなどがあるが、異なる方式のトラックボールを初めて触ると、1，2週間は違和感がある。マウスしか使ったことがない人にとっては、苦痛でしかないだろう。
トラックボールのメリットは机の上に余計なスペースを確保する必要がないこと、腕が疲れにくいこと、この二点に尽きる。
今使っているM570は親指でボールを操作するタイプだが、個人的には中指人差し指で操作するタイプが好きだ。
M-HT1DRBKはボールが大きくて、使い勝手がよさそう。
下の記事を読むと M-HT1DRBKはボールだけでなく、ボディ全体がでかい。
これ、欲しいなぁ。
エレコム トラックボールマウス ワイヤレス 大玉 8ボタン チルト機能 ブラック M-HT1DRBK
