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長文を3行ぐらいにギュッとまとめてくれる「IMAKITA」(ギガジン経由 )

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https://gigazine.net/news/20181211-imakita/


 開高健の「うなぎ」の描写の文章をこのツールに掛けてみた。 (4行で要約)


● 元の文章

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 〝ウナギの寝床のような″というのは細長くてせまい場所をさすのに使う表現である。

 もしそれが喫茶店や一杯呑み屋なら体をよこにしないと歩けないほどせまい、そういう場所である。

 ウナギは川岸の水にかくれた部分にあいている穴に棲むのが好きである。

 護岸工事の石と石のあいだとか、川ネズミの掘った穴とか、ザリガニの掘った穴とかである。

 彼はそういう穴を見つけるとしめしめともぐりこんでいき-- おそらくしっばからさきに -- 穴から顔を上流に向かってだしておく。

 顔を上流に向けておくのは餌になるものが流れてくるのを待つためと思われる。

 彼は何でも食べるけど、ことに小さなアユが大好物なので、小アユを鈎にかけ、短い竹竿を糸にそえてそろそろと穴にさしこんでいくと、やにわにガブッと食いつく。

 それから一気にひっこぬく。

 ぐずついて穴の奥に持ちこまれるとバカにできない力でがんばられ、ひきずりだすのが容易でないのである。

 一匹ぬきとったあと、その穴には二、三日すると、きっとつぎの新顔がきて棲みつく。

 穴は水のなかにあるから内部がどうなっているのか、手さぐりでしらべるより方法がないが、ゴミや、食べさしや、枯れ葉など、屑が意外に入ってなくて、清潔なのが多いようである。

 岩や草をそっとかきわけ、顔を水面すれすれに近づけ、日光がゆらゆらと縞をつくっている水のなかをジッとすかしてウナギの寝床をさがして歩くのは少年の日の午後のたのしみである。

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● 4行に要約すると

・ ウナギは川岸の水にかくれた部分にあいている穴に棲むのが好きである。

・ 護岸工事の石と石のあいだとか、川ネズミの掘った穴とか、ザリガニの掘った穴とかである。

・ 彼はそういう穴を見つけるとしめしめともぐりこんでいき-- おそらくしっばからさきに -- 穴から顔を上流に向かってだしておく。

・ 顔を上流に向けておくのは餌になるものが流れてくるのを待つためと思われる。



 いい感じでウナギの描写のところが4行になっている。

 この4行を1行づつイラストにして元の文章に差し込むという使い方もあるなぁ..

 逆にこの要約の線をくっきりさせるために元の文章を推敲するという使い方もできる。

 これは結構 面白いぞ。 「ローマ人の物語」もこれに掛けてみたくなった。


● IMAKITA Document Squeezer

https://www.qhapaq.org/imakita/call_imakita

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Crypko (クリプコ)

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https://crypko.ai/#/

AI Blockchain Anime。 すごい、いや、すごいのかどうなのかはまだ分からない。

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Python×AI・機械学習入門編1: 機械学習の概要を知ろう

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https://paiza.jp/works/ai_ml/primer/m1-challenge1

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強化学習とは

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(拡大)

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StylaRender - ニューラルネットワークベースでビジュアルスタイルの転送が可能なAEプラグ イン!

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http://3dnchu.com/archives/stylarender-for-ae/

 AI機能がソフトに入ってきた。

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アニメキャラのモーション、AIで全身自動生成 DeNA(動画あり)

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https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00472820

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マイクロソフト、Windows 10に機械学習の実行環境とAPIを備えた「Windows ML」搭載へ。Windowsを学習済みモデルの実行プラットフォームに (2018年3月12日)

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https://www.publickey1.jp/blog/18/windows_10apiwindows_mlwindows.html

 Window MLとそれ用のハードの入ったWin10パソコンでないとAI画像処理は実用的な速度にならない。 それだからフォトショの新機能はまだリリースされない。 たぶんそうゆうことなんだろう。

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コーネル大学とNVIDIA、1枚の画像を多様な画像に変換する敵対生成学習 GANを用いたフレームワーク発表

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https://shiropen.com/seamless/ai-nvidia-munit

 CG画像から背景画が作れる?

 GitHubにコードもアップされている。 しかし、コードがアップされているということは、専用の速いマシンを使わないとまだまだ遅いということ。

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翻訳:AIについて私は何を心配しているか

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http://skeptics.hatenadiary.jp/entry/2018/04/05/224957

 これじゃ、英語自体が危ない、になってしまう。


 日本の場合、文化はハイブリッドだから 西洋文明が変調をきたしても、もう一つの文化(文明)がある。

 そうして結論は、「日本語がプログラミング言語じゃなくてよかった」 「日本語をプログラミング言語にしてはいけない」 になる。

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TensorFlow.js

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https://js.tensorflow.org/

 もうブラウザでも基本的なML(機械学習)ができるようになってきた。

 すごいスピード感だ.. あれよあれよと言う間に..

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NVIDIAのドライビングシミュレーターで自動運転AIはトレーニングされ る。

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 ここにきて シミュレーターとAIがペアになった。


 一昔前、シミュレーターとAIの組み合わせなんて考えもしなかった。 AIにブレイクスルーが起こった今、シミュレーターの価値が跳ね上がった。

 AIの技術が少し遅れていてもすぐれたシュミレーターがあれば いいAIができる。 そこで差がつく。


 日本には地球シミュレーターがある。 地球シミュレーターがあれば、地球環境を保護するにはどうしたらいいかのヒントを出すAIができる。

 AIが出す答えの根拠をシュミレーターの性能に置いてもいい。


 AIの技術が後追いであってもまだまだわからない。 これからはシュミレーターを巻き込んだ戦いだ。

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OKWAVE(Q&Aサイト)のAIエージェント「あい」

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https://okwave.jp/ai/


 はてなも何か出すのかな?

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AIと機械学習とディープラーニングは何が違うのか (1/3)

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http://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/1803/29/news011.html

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社会にAIが入ってくることによって、人間(自分)中心の考え方が薄まり、人 間と何かの関係性中心の考え方が深まる。

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 昨日の自分より今日の自分、今日の自分より明日の自分、という上昇志向は薄まり、昨日は 自分とつぼみとの関係だったが、今日はそのつぼみが咲いて 自分と花の関係になった、というような関係性を見る考え方になる。


 自分一人が勉強して多少知識を増やしたところでAIにはかなわないからムリな詰め込みや上昇志向の努力をしなくなる。 それよりは、自分と彼女との関係性の変化などに興味が向き そのことばかりを意識するようになる。


・ 近い将来、人は自分と何かの関係性をどうにかしてやろうと考えるようになる(今より強いモチベーションを持って)。

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AIに発見されない鍵、人なら分かる鍵

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「UFO5 = You45」


 ユーフォーファイブ。

 「ユフォー5機」 と 「あなたは5人のために or あなたは45(歳)」 に何のつながりがあるの? が「ユーフォーファイブ」 で一致する。


 こうゆうのを集めよう。


● AIを欺(あざむ)く裏コード = シャレ。

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【ニコナレ】ディープラーニング勉強会垂れ流し#01

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https://niconare.nicovideo.jp/watch/kn2423

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高齢化社会になるにつれ、あーゆー歳のとり方をして あんなおじいさんになれたらなー、ということで仮想の老人キャラクターが作ら れる。

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 同じように、AIが普及していくにつれ、こんなAIがあればなー ということで仮想のAIが作られる。


 社会の中に普及しつつあるものがあれば、そこに仮想が生まれ、数も増えていく。

 パソコン スマホ タブレットはもう飽和状態なので機器についての仮想が生まれる余地は少ない、生まれたとしても人は興味をもたない。 今 仮想力はAIの方に移っている。

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「場の空気読め」というのとAIは関連する

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 たとえば カラオケルーム。 カラオケルームでのAIは人の歌を採点する役回りだ。 カラオケルームでパソコンを取りだして「歌を歌うAIを開発したからちょっと聞いてみて」とか言い出してはいけない。 みんながたのしく歌おうとしているのだからAIはあくまで歌を聞いて採点する側だ。

 「空気読めよ、カラオケルームでAIに歌わせてどうするんだ、おまえが歌えよ。」となる。


 AIにも その場その場での役回りがある。

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モバイルで写真やビデオの背景を変えて楽しめるGoogleのAIツールがY ouTube Storiesに装備

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http://tcrn.ch/2oRj1r5

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AIニュース収集・配信のSpectee、AIアナウンサー「荒木ゆい」を正 式公開

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https://japan.cnet.com/article/35115148/


● 背景をつけた。 キャラは荒木ゆい。


(拡大)

● 元画像

● キャラ

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