jnobuyukiのブログ

JavaScriptとR言語を中心に研究活動に役立つwebアプリケーション技術について考えていきます。twitter ID: @j_nobuyuki

ロボットがヒト区別つかなくなる世界

今日も,最近思っていることを書きたいと思います。最近,人工知能の話題がとても盛り上がっています。この勢いが続けば,人間に寄り添うパートナーロボットが作られる日が来るかもしれません。今日は,そんなときにどんなことが起きるのかをちょっと想像してみます。
ロボットが人間にとってどんな存在なのかをきちんと書いたものに「ロボット3原則」があります。

ロボット3原則

アイザック・アシモフがまとめたロボットの行動規範です。

  • 第一条 ロボットは人間に危害を加えてはならない。また、その危険を看過することによって、人間に危害を及ぼしてはならない。
  • 第二条 ロボットは人間にあたえられた命令に服従しなければならない。ただし、あたえられた命令が、第一条に反する場合は、この限りでない。
  • 第三条 ロボットは、前掲第一条および第二条に反するおそれのないかぎり、自己をまもらなければならない。

ロボット工学三原則 - Wikipedia

この3つのルールには優先順位がついているところがポイントだと思います。例えば,ロボットは基本的に命令に従うが,それによって人間に害が加える場合は,従わなくて良いわけです。また,命令に従うことが優先された上で,自己の身を守るということは,場合によっては自分の身の破滅を招く行動も可能なわけです。第一条と第二条は、人間が基準になっていることも大事なポイントです。

では,ロボットが社会的に今よりも浸透し,また,見た目にもヒトと区別がつかなくなるとどんなことがおきるのでしょう。
アニメーション作品の中にそのヒントがあるように感じています。

鉄腕アトムの「嵐の中を突っ走れ!」

1980年から放送されていた鉄腕アトムの話の中に「嵐の中を突っ走れ!」というのがあります。この話の中で,孫を育てているおじいさんが実はロボットなのですが,孫は人間だと思いこんでいます。実は,おじいさんロボットは,今は走らなくなった機関車のメインコンピュータを改造してできています。話の後半,嵐でダムが決壊して,アトムのクラスメートが機関車にのって逃げなければならなくなるのですが,メインコンピュータが抜かれている機関車は走りません。ここで,孫娘は,おじいさんに「機関車を走らせて!お願い!」とせまります。おじいさんからすれば,孫娘の行く末を見守るという命令を守らなければならないので,機関車に戻るわけには行きません。しかし、悩んだ後におじいさんは、再び機関車のメインコンピュータとなることを選びます。ロボット3原則に立って考えれば,第2条が第3条に優先されるという解釈が成り立ちます。ただし,孫娘は人間だと思っているおじいさんに「お願い」したのであって,ロボットに「命令」したのではありません。第1条,第2条の規制がないのに,すすんで危険に立ち向かうというところが,ロボットしてではなく,人間としての判断に立っているようにも見えます。 

イブの時間

最近見た映画「イブの時間」では,アンドロイドが社会に浸透した世界が描かれています。その社会全体では、人間とロボットは、絶対的な主従関係にあります。しかし、イブの時間という名前のカフェでは,ロボットと人間を区別しないというルールがあり,誰がロボットで誰が人間なのかがわからないまま話が進んでいきます。
https://www.amazon.co.jp/%E3%80%8C%E3%82%A4%E3%83%B4%E3%81%AE%E6%99%82%E9%96%93-%E5%8A%87%E5%A0%B4%E7%89%88%E3%80%8D-DVD-%E7%A6%8F%E5%B1%B1%E6%BD%A4/dp/B003JERTC6

ストーリーの詳細をここには書きませんが,ここでも人間はロボットに対する愛着を見せています。それがロボットであるとはっきり分かっていてもです。そして興味深いのは,ロボットが人間をもっと理解したいという感情らしきものを見せるところにあります。

ロボットの倫理の必要性

上記2作品を解釈すると,「ロボット3原則」ではカバーできないことに気づきます。おそらく,人間にとって人間の倫理が大事で,人間を基準としたロボットの倫理だけでなく,ロボットにとってのロボットの倫理やロボットにとっての人間の倫理が存在することになっていくのだと感じます。

 

大きなマウスパッドのすすめ

今回は,最近購入したマウスパッドの良いところを紹介します。

なぜマウスパッドが欲しかったのか?

私は,マウスが苦手です。普段は,ラップトップPCで作業することが多いので,主にタッチパネルを使っているからです。最近,デスクトップPCを入手したのですが,これに付属のmagic mouseがまったく上手く使えません。しかも,マウスを使っている時にガチャガチャとうるさく周りにも迷惑をかけてしまっている気がします。なので,マウスパッドを購入することにしました。

どんなマウスパッドを買ったの?

以下の写真のような特大マウスパッドを購入しました。

f:id:jnobuyuki:20180316135817j:plain

どんなところが良い?

まず表面がポリエステルで,マウスがよく滑ります。一方,裏面は天然ラバーなので,マウスパッド自体は全く動きません。また,サイズが幅60cm,奥行き29.7cmなので,私のようにマウス操作が下手な人でも,まずマウスパッドの端までいってしまうということがありません。これだけの大きさがあるので,小さめのキーボードであれば,キーボードとマウスを一緒に乗せても十分にマウス操作スペースがあります。
例えば,サブディスプレイの右端にカーソルがあるときの手の位置が以下のようであれば。

f:id:jnobuyuki:20180315142117j:plain

メインディスプレイの左端までカーソルを動かしても,まだ以下のようにマウスパッドに余裕があります。

f:id:jnobuyuki:20180315142112j:plain

そんなにいいの?思い込みでは?

マウスパッドって,おまけで付いていたり,100円均一でも購入できるものです。でも,あえてそれなりの金額をはらって入手したからには,思い込みではなく,本当に作業効率に役立つものであってほしいです。そこでちょっとした実験をしてみることにしました。

マウスパッドの使用有無で騒音の大きさは違う?

GoogleのSciece Journalというアプリを使うと,音の大きさや高さや加速度などスマホに搭載されているセンサを気軽に記録できます。今回は,このアプリを机の上に置いた状態で,マウスパッドを使用したときと使用しないときの作業10分間の騒音を記録してみました。

結果はどうだった?

こちらがマウスパッドなしのときの騒音の大きさです。
f:id:jnobuyuki:20180321154913j:plain
そしてこちらがマウスパッドを使用した場合の騒音の大きさです。
f:id:jnobuyuki:20180321154935j:plain

結果として,マウスパッドを使用したほうが平均値の上でも,分布の上でも騒音が少ないとわかりました。マウスパッドなしだと60dBに達する時間がかなりあるのですが,どうやら60dBより音が大きくなると「うるさい」と感じやすいようなので,自分の直観とよく合っています。

というわけでおすすめ

スペックや実験の結果を考えても,このマウスパッドはデスクトップユーザーにおすすめできます。

教育に新しい技術を導入することのメリット・デメリット

今回は,最近考えていることを書きたいと思います。教育に新しいICTを取り入れるときに気をつけたほうが良いことについてです。

新しい技術はどんどん取り入れれば良いのか?

私は新しいものが大好きです。これまでにできなかったこと,難しかったことが新技術の導入によって,簡単に出来るようになる。しかもそれに自分が関われることは何よりうれしいことです。ただ最近,新しい技術が作られるスピードがどんどん増しているように感じます。こうなってくると,追いつかないのは人間のほうです。新しい技術がどんなものであるのか?そしてどのように使うとその技術の効果を最大にできるのかを考えて,実践し始めたと思ったら,またさらに新しい技術が出てきている。こうなると,実践して,その技術による便益を受けられるというメリットと学習や導入にコストがかかるというデメリットのバランスを考える必要が出てくるでしょう。今の社会はまさにそんな時代になっていると感じます。また,技術として新しいものが出ていなくても,企業間の買収などによって,サポートが受けられなくなったり,利用自体が難しくなるようなことがあります。こんなことを考えれば,新しい技術は,安易に導入するのではなく,一歩引いて動向を伺うくらいの気持ちが必要かもしれません。

「枯れた技術」の導入

では古い技術はどうでしょう。もちろん,古い技術のままでは,できないことが出てくると思います。その一方で,古い技術をトラブルに対応の済んだ「安定した技術」と考えることもできます。そのような技術のことを「枯れた技術」というそうです。*1教育では,生徒さんや学生さんが安心して,技術を利用することが大事です。そして,教える立場にとっても,トラブルへの対処は少ないほど良いはずです。その意味では,「枯れた技術」を利用するほうが安全かもしれません。

*1:これと対比されるのがレガシー技術です。この場合は,古くてできないことが多いというようなネガティブな意味で使われることがあるようです。

R言語でデータを保存する

今回もR言語のちょっとした使用上のヒントを投稿します。

save関数でデータを保存

R言語を利用してデータ解析をする際,解析が長くなると一時的に保存したファイルを永続的に保存,または他の人と共有したことがあります。そのような場合に,データオブジェクトとして保存されているものをファイル形式に変換して保存する方法があります。R言語での使用だけで良ければ.rdaファイルというバイナリ形式のファイルがあります*1

使用方法はとても単純で,保存したいオブジェクトとファイル名を引数に取るだけです。

data <- seq(1:10)

save(data, file = "data.rda")

load関数でファイルを読み込み

save関数で保存した.rdaファイルはload関数で読み込めます。

load("data.rda")

注意:データフレームオブジェクト名とファイル名は揃えたほうが良い

save関数はとても便利です。しかし,注意したい点が1つあります。それは,データオブジェクト名とファイル名が必ずしも一致しないことです。例えばdatasetというデータフレームオブジェクトをdataset.rdaファイルとして保存すれば良いのですが,data.rdaという名前で保存することもできます。この場合,load関数の引数はファイル名にする必要があるので,data.rdaを利用します。しかし,実際に読み込まれたデータオブジェクトはdatasetという名前です。ここで読み込んだはずのデータオブジェクトがないと思うかもしれないのですが,それは,ファイル名で検索しているからで,保存したデータオブジェクトの名前で探さなければ見つかりません。なので,データフレームオブジェクトを保存する場合にはファイル名とデータオブジェクト名を揃えておいたほうが良いでしょう。

*1:他のアプリケーションで使用したければwrite.table関数でテキストファイルとして保存する方法もあります

R言語での計算の繰り返しのバリエーション

R言語は,統計解析に用いられるプログラミング言語です。プログラミング言語なので,他のプログラミング言語にあるような繰り返し計算や条件分岐などを行えます。今回は,R言語における繰り返し計算の方法をまとめます。

for関数による繰り返し

for関数では,繰り返しの回数を()の中で指定し,{}の計算を繰り返し行います。()内は 添字をその範囲を次のように指定します。

for (添字 in 開始番号:終了番号)

例えば1から10までの数をすべて足し合わせるなら(通常はsum関数を使えば良いです)次のように繰り返し計算で求められます。

res <- 0 #結果を示すためのオブジェクト
for (i in 1:10){
    res <- res + i #累積した和にi番目の数を加える
}
print(res)

while関数による繰り返し

while関数では()内に計算の繰り返しを終了する条件を記入します。この条件が満たされるまで{}内の計算が繰り返されます。先程の1から10までの数をすべて足し合わせる計算をwhile関数では次のようにかけます。

res <- 0 #結果を示すためのオブジェクト
x <- 1 #条件判定の基準となるオブジェクト

while (x <= 10) {
    res <- res + x
    x <- x + 1
}
print(res)

repeatによる繰り返し

repeatを用いる方法もあります。repeatには()がつかないので,関数と呼んでいいのかわからないのですが,とにかく条件を満たすまで計算を繰り返します。繰り返し終了の条件判定も{}内で行う点がwhile関数と異なります。

res <- 0 #結果を表示するためのオブジェクト
x <- 1 #条件判定の基準となるオブジェクト
repeat{
 res <- res + x
   x <- x + 1
   if (x > 10) break
}
print(res)

今回repeatによる方法を初めて知ったのですが,これを使うといろいろな条件で繰り返し計算を終了できるので便利ですね。

Rのtable関数の出力表をもっと「表らしく」するには?

今回も,Rを利用したデータ解析の細かい話です。
Rで2つのカテゴリー変数のクロス集計表(それぞれの変数の値の組み合わせ度数を数えたもの)はtable関数簡単に求められます。

data <- data.frame(x = sample(1:5,100, replace = TRUE), y= sample(c("a","b","c"),100, replace = TRUE))
table(data)

f:id:jnobuyuki:20171214154045p:plain

簡単だけど,この出力はそれほど便利ではありません。罫線が引かれていないし,値をMSエクセルなどに転記して,表を作らなければ見た目があまりよくないと感じます。では,表としての見栄えを改善する方法はないでしょうか?

xtable関数はどうか?

xtableパッケージの中にあるxtable関数を使えば,表をtex形式やhtml形式で出力できます。

#xtableパッケージを未インストールならインストール
intall.packages("xtable")
#xtableパッケージの起動
library(xtable)

#tex形式で出力するなら
print(xtable(table(data)),type = "latex")

これで以下のような出力が得られます。
% latex table generated in R バージョン番号 by xtable バージョン番号 package
% 作成年月日
\begin{table}[ht]
\centering
\begin{tabular}{rrrr}
\hline
& a & b & c \\
\hline
1 & 7 & 9 & 8 \\
2 & 5 & 7 & 4 \\
3 & 8 & 6 & 7 \\
4 & 3 & 10 & 6 \\
5 & 9 & 8 & 3 \\
\hline
\end{tabular}
\end{table}

この出力はPCにtex環境がインストールされている必要があります。

print(xtable(table(data)),type = "html")

html形式で出力すると以下のようなタグ付きの出力が生成されます。はてなブログではhtmlなので表として表現されますね。

<!-- html table generated in R バージョン番号 by xtableバージョン番号 package -->
<!-- Thu Dec 14 15:47:29 2017 -->
<table border=1>
<tr> <th>  </th> <th> a </th> <th> b </th> <th> c </th>  </tr>
  <tr> <td align="right"> 1 </td> <td align="right">   7 </td> <td align="right">   9 </td> <td align="right">   8 </td> </tr>
  <tr> <td align="right"> 2 </td> <td align="right">   5 </td> <td align="right">   7 </td> <td align="right">   4 </td> </tr>
  <tr> <td align="right"> 3 </td> <td align="right">   8 </td> <td align="right">   6 </td> <td align="right">   7 </td> </tr>
  <tr> <td align="right"> 4 </td> <td align="right">   3 </td> <td align="right">  10 </td> <td align="right">   6 </td> </tr>
  <tr> <td align="right"> 5 </td> <td align="right">   9 </td> <td align="right">   8 </td> <td align="right">   3 </td> </tr>
   </table>

a b c
1 7 9 8
2 5 7 4
3 8 6 7
4 3 10 6
5 9 8 3


これなら表貼り付けもできそうですね。

番外編:やっぱりエクセルを利用する

クロス集計表の計算自体はRにやらせて,結果をエクセルで読み込めば良いかもしれません。その場合は,以下のようにwrite.table関数を利用すると便利です。

write.table(table(data),"filename.txt", quote = FALSE, sep = ",")

これでできたfilename.txtをエクセルで読み込んだら,あとは罫線を引いて,幅を整えてできあがりです。

番外編その2: RStudioならrmd形式でマークダウンの表を使う

.rmd形式では|と-をつかって表を作成できます。

||a|b|c|
|---|---|---|---|
|1|7|9|8|
|2|5|7|4|
|3|8|6|7|
|4|3|10|6|
|5|9|8|3|
a b c
1 7 9 8
2 5 7 4
3 8 6 7
4 3 10 6
5 9 8 3

Rのplot関数で作るグラフの軸とその値の色を変えたい

Rはグラフをプログラミングコードで簡単に作図できるという強みがあります。とりあえずplot関数を使えばグラフをつくれるものの,いろいろな目的に合ったグラフを作るには細かい調整が欠かせません。今回は,軸や軸の値の色を変える方法を紹介します。

引数fgとcol.axisの利用

まずはデフォルトのグラフとして以下のコードで作図したグラフを見てみましょう。

plot(0,0)

f:id:jnobuyuki:20171210114752j:plain

つぎにfgを足して,軸(というより囲み枠)の色を変えてみましょう。

plot(0,0, fg = "blue")

f:id:jnobuyuki:20171210114848j:plain

今後はcol.axis を足して軸の値の色を変えてみましょう。

plot(0,0, col.axis = "blue")

f:id:jnobuyuki:20171210114935j:plain

ちなみにcol.labという引数もあります。これを変更すると軸のラベルの色を変更できます。

f:id:jnobuyuki:20171210115049j:plain