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2016年10月17日投稿記事
数年後の手書き図面プロモーション動画(Ver.1プロトより処理速度早くなったなぁ)。結局メニューが付いたけど20代の俺って天才(^^;
ラインアップとしてWacomのハンディタイプとSONYの大型タイプも追加。Wacomはまだマイナーな頃、一方の大型タイプはSONYのVectronというA1サイズの入出力装置を使用。VECTRONはレーザーテクトロシステムを採用し、システムは(懐かしい)NEWS。
この当時はSONY村の五反田によく通った思い出。今は本社も売却…
ちなみに当時のプログラムはこんな書式で記述していたのかぁ…飲んでいる時間もあったけど、100時間残業なんて普通だったと思い出に浸る数日でした(*^^)v |
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| 確かVECTRONに表示されている画像は私がプログラムした DXF-file → VECTRON から生成したものか VECTRON用T-boardの図面だったと思う。 |
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| #Facebook #AI #人工知能 #コンピュータ |
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2016年10月16日投稿記事
昨日、昔の画像を探していたら20代に開発していた人工知能CADのVideoとカタログが出てきた。27〜29年近く前(2024年からは35年以上前)、懐かしい。後日書いた小説では、 〜 http://www.fujigoko.tv/rev/sty0203.html までに相当。カタログのモデルはオーディションを開催したが私の意見は通らなかった(?_?)
ビデオの注目点は当時の銀座浜離宮にあった竹中工務店東京本店の製図ルーム。ドラフターが圧巻の風景だったのを今も覚えている。ビデオ撮影は竹中情報部にてインターグラフと、ナレーションは当時のNHKアナウンサー。晴海のショーのために制作。
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ちなみに当時開発していた「人工知能CAD」は現在の人工知能=AIではなく、知識ベースを基にコンピュータが適切解を導くというものだった。
よって、学習機能は人間が論理的に入力する必要があるし、大量の事象を学ぶわけではない。あくまで知識ベースを基にコンピュータが判断するものだ。
例えば、東京都のある場所にRC構造のビルを建てるとする。
敷地のある場所により、商業地域とか斜線制限とか日照権とか容積率とかエレベーターの位置とかはある程度法律や土地の形状で決まる。その決め事を知識ベースとし、建てられるビルのガイドラインを数種類提示し、営業は現地にてクライアントに即時提案できる。
というものに過ぎなかった。
しかし現在は大量の情報を処理し、特に特化した知識ベースでなくても土地の形状と法律を教えてやればそれなりにビルの設計程度ならできてしまうということだ。 |
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| #Facebook #AI #人工知能 #コンピュータ |
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ベースミュージックと背景動画を用意→パートごとにライン録音→通し演奏(特にソロ部)をライン録画。
プロモみたいに出来た。しかし、決定的なミスが…気が付くかなぁ？ |
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http://appllio.com/20140812-5562-facebook-like-all-stuff
Facebookを始めて数日経過、OGP（Open Graph Protocol）の動作原理が色々テストできたと思ったら、「いいね」って既読の意味じゃ無かったと言う落とし穴（これは人間のルールの話だった）。
OGP（Open Graph Protocol）を無秩序に発効するとどうなるかの実験報告が面白かった。
面白いのは、検索エンジンが検索情報をまとめてビッグデータを作成し、SNSはOGPの連係情報をまとめてビッグデータを作成。前者は説明省くけど、後者もデータを収集して独自の解析結果を返すけど完全では無い。
つまり、SNSの連携を脳のシナプスと考えると情報の連携の強さ（現在は人の手で行う、いいね）で意思が生まれるのか？ということだけど、中央で判断しているうちはダメだということ。
システム屋が次に期待することは「人はいったいどこで意識が生まれ行動原理としているのか？」というテーマです。SNSを通してガイアそのものがそうだと言う説もあるけど…
ネ、面白くない？ |
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