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ヌッ

適当

北九州旅行|学会編

発表

最初のセクションで発表した。規定では発表時間は15分、質疑応答は5分。事前の練習では発表時間が12,3分になることがあり「俺の発表薄すぎ……?」となっていたけどボスからGOサインが出たのでなんとかやった。練習時は10分で1回ベル、15分で2回ベルを鳴らしていた。映画のレビューを解析した結果が発表にあるので、(アバターの話で10分だと良さそうだな)とアタリをつけていた。そして発表当日。部屋の大きさは教室と同程度で、人数は立ち見の人もいたので恐らく5,60人くらい。発表中はアバターの話が終わってもベルがならず、テッドの話になってようやく一回ベルが鳴ったので割と焦った。しょうがないので超低速で話をしたところ、質疑応答入ってすぐに15分の2回ベルが鳴りちょうど良い感じになった。あと貞子3Dの総合評価のヒストグラムを示したらあまりにも低評価が多いので笑いを誘い、場が和んで良かった。あとで分かったことだが学会では12分で1回ベル、15分で2回ベルだったようだ。早口になるよりはまだ良いかなとは思うけど、聴講している人々見るとあまり分かってないような表情だったので不穏。質問もなかなか出ず。司会の方が一つ目の質問をしてくれて、それは想定していたものなので良い感じの回答が出来たかなと思う。二つ目の質問は想定していたけど上手く説明出来ず微妙な感じになってしまった。特別イジメられることは無かったが爪が少し甘かったかなという感じ。
思えば自分が発表する資料や論文はすげえ分かりやすく書いたな〜と思うんだけど、他の人の見たりするとじっくり読み込まないと分からないというパターンは非常に多い。自分の奴も他人から見るとわかりずらかったかもしれない。もっと噛み砕かなくていけないのかな、と思う。

聴講

ラボメンの発表とか、同じセクションの発表とかを聞いた。SNSのデータを商品の売れ行きとか地域とかの情報と比較検証する話は面白い。俺は人工知能というよりはデータ解析がしたいんだなぁと思った。似た分野だけども。発表を聞く限り同じくらいのレベルかなという人もいて少し安心も出来る。それからテキストマイニングだと元のデータとも比較した方が良いよと指摘された人がいて、俺もボスに同じような指摘されたなぁとしみじみ思った。ラボメンの発表に関してはいつも聞いてる奴を聞き、やっぱりそこツッコまれるよなというところが質問されていた。俺のとき質問数が多い、というのは大変かもしれないけれどちゃんと伝わってるという意味では少しうらやましかった。

企業ブース

ポスターセッションのような形でいくつか企業が説明をしていた。慶應であった勉強会で見覚えのある人も何人かいた。学生の参加者が多いのでインターン生を集めるという側面もあるようだ。他にもVRやロボットアームの展示もあった。正直その辺は人工知能学会関係無いのではという気持ちもあるが。資料を配布してるところも多くこんなのもあった。

ちなみにこれのツイート後に大学の先生から「NTTデータというより数理システムではないか」というツッコミを頂いた。正直この冊子が一番もらって良かった。

懇親会

直前まで門司港に観光しに行ってたりホテルに荷物起きに行ったりしていた結果、到着して部屋に入る直前に乾杯が行われてしまった。予想以上に人数が多い。飯のエリアには長蛇の列が出来ていて諦めてしまった。とりあえずボスを探して合流した。するとボスに他の大学の学生や博士の方達を紹介してもらった。その時点で二次会の流れがあったのだが飯編に書いた通り疲れていたので早々に帰った。技術的な話はついていけないだろうし、コンテンツの香りも余り無かったというのもある。すいません。しかしボスと話してると色んなところから先生お久しぶりですと声をかけてくる人が多く、ボスの人脈の広さに驚いた。企業ブースでもそうだったのだが名刺をもらうことが多々あった。逆求人でもらった名刺持ってきても良かったかもしれない。それからビッグな企業の人の話を聞く機会もあったのだが話が一方的で非常に長く勘弁してくれという気持ちになった。IT系行くならそれなりの常識を身につけないといけない、とかまず個人で一つ開発するのがいい、とか言ってることは正論だったと思うけれど。自分の言いたいことをベラベラ話すのは気持ちが良いんだけど、ずっと聞いてるのは辛い。なので俺の場合はこうしてブログに書くとかLTをするとかして発散している。ところでラボメンの友人が「あるピアスつけた女の子が可愛かった」などとずっとうわごとを言い続けるようになってしまった。確かに同年代の女性参加者も多く、可愛らしい人もいた。ラボの姫かもしれない、というのは下衆な勘ぐりかもしれないけども各自やっていって欲しいと思う。

コロプラ社長の話

そもそもゲーム業界にはあまり関心が無いのだが時間が空いたので聴講した。正直名言のオンパレードだった。

「修士のときの学校推薦の企業でロクなのがなくて博士に進んだ」
「10年間チェックしてるけど別に機械学習は全然成長してない」
ディープラーニングも新しい技術とかじゃなくてNNの改良なわけだし」
「オセロや将棋で勝ったってそれがなんなの?という感じ」
「逆に言えば研究していたことがずっと役に立っている」
「技術が分かる社長だから技術的なことで騙されることはない」
「正直自分より優秀な人が出てこない」
「部下に判断を任せてみることもあるけど失敗することがある」
「自分の判断は全部上手く行った」
「仮に会社が潰れたとしたらホッとする」
「以前は生きるために仕事をしていたけど、今は完全に責任感でやってる」
「もう十分金を稼いだし」
「金を稼ぐ方法は知っている」

……学会に喧嘩売りすぎだろ!と思うが確かに学会では大きく異なる学習法の発表は無さそうだった。ほとんどの内容が「機械学習をこんなデータセットに使ってみたよ、少し前処理や学習方法を調整したらこんな結果が出たよ」という話だ。こういう発表は面白いのだがドラえもんやアトム、ターミネーターなどとは程遠い、というか人間に近いものを作ろうとしてる人はそんなに多くないと思う。もっぱら今言われてる人工知能はデータ解析の自動化で、統計学の延長だろう。もしかしたらそろそろ人工知能も大したことないなという流れになって、再び人工知能ブームが終焉するのも近いのかもしれない。社長の他の自信に満ち溢れた発言も全て今までの実績、経験に基づくものだろう。それからどんどん新たな技術が生まれてくるというが、学んだ事が結構長く使えそうだという話はある意味で安心できることかもしれない。結果としては面白い話が聞けたので聴講しに行ってよかった。

まとめ

  • 割と優しい世界
  • 名刺があると便利
  • 発表試料を作製したり発表練習すると理解が深まる
  • よく分かってなくても面白い発表がある
  • 企業の人と仲良くなりインターン、就職の可能性アリ