キンサクプログラマー

お金儲けと技術のメモ

PLBT(Polybiusトークン)爆下げ! 買い増すか!?

ICOは成功したが、その後8倍の価格をつけたPLBTだったが、順調に値段が下がっている。
PLBTは仮想通貨としての価値よりも、年間で利益の20%のバックをPolybiusからもらえることが最大のメリットなわ
けだが・・・ そこらへんを加味してこの値段なのだろうか。だったとしたら絶望的だ

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ヨーロッパ初の仮想通貨銀行に期待したい。

AIに学ぶ走り方

DeepMindが公開した強化学習AI

GIGAZINEに乗っていた記事。
gigazine.net
抽象度の高い命令を突っ込むだけで、AIが強化学習によって仕事を達成できるらしい。
すごい。AIが走り方学習すると、このキモい走り方になるのか。
www.youtube.com

定石が変わる

将棋や囲碁において、人間がAIに勝てなくなってから、人間はAIに学ぶようになった。この前の、藤井4段の連勝中の対局においても、「AIはこう読みました。AIと同じ最適な一手を打ちました」みたいな解説がされていた。まるで、AIの読み通りの手を打てるかクイズをしているようで、ちょっと残念。
 一方で、スポーツ(将棋もスポーツかもしれないが)なんかはAIに学ぶことで、身体的な動きや戦略面で新たな定石が生まれて面白いかもしれない。
決められたルールの中で最適な方法を見つけるという点では、会社経営も政治もすぐにAIがやるようになりそうだ。意外と平和なのかもしれない。

AI界の権威も言ってるみたい

roboteer-tokyo.com

AIは世界を変えるか、セカンドライフになるか

新しい技術がでてくると、大きな期待をするが、一方でセカンドライフのように廃れちゃう不安もある。
セカンドライフが登場した時、いろんな業界が金をかけてセカンドライフ上でPRしていたけど、いつのまにか消えていた。あの悲しさといったらない。

まだあるのねセカンドライフ

secondlife.com

AIが同じ轍をふむとは思えないけど。

割とマジで仕事がなくなる

みんな言っているが仕事もどんどんなくなる。
実際に、従業員削減ニュースが増えている。
gigazine.net
jp.techcrunch.com

賢い人がやっていた職業からどんどんなくなっていくのね。トレーダー、アナリストとかデータサイエンティストとか・・・皮肉なものだ。将来的に残るのはエンタメ業のみで、50年もしたらAIが最適化してくれた世界でふわふわと遊んで暮らすのかもしれない。

AIにできないこと

以下の記事でこんなことが言われてた。
president.jp

経験のない状況で判断すること」や「まったく新しい発想をすること」がまだできないのだ。

国語の問題は答えがないから面白い っていうくらい模範的で薄っぺらい気がする。
別に人間だって「まったく新しい発想」なんてできないし、この記事の中で言われてる柔軟な思考とか臨機応変な行動とかも、経験に基づいているだけだ。AIも人間も変わらないよ。

ユートピアはすぐには来ない

「AIが仕事して人間は遊ぶだけだ」っていう楽観的な意見があるが、そんなに甘くはないと思う。
実際のシナリオとしては、こうだ。

  1. AI活用が増える
  2. 失業者が増える
  3. AI活用しない低賃金の仕事をするようになる
  4. もっとAI活用が進む
  5. 国が法律を整備して、働かなくてもいい感じになる

5までいってはじめて、ユートピアといえそうだけど、日本の政治をみていると5がめちゃくちゃ遅れることが容易に想像できる。20年後くらいには狭間のディストピアかもしれない。

HashFlareクラウドマイニング(13日目)

*サマリー
投資金額(再投資は含まず):765USD = 85000円くらい 
1日の採掘量:5USD

再投資とか送金とかしてたら、よくわからなくなってしまったので、こんくらいのサマリーで記録。

5USD = 565円だとしたら。回収まで85000/565 =150日 

複利ブーストしたとしても、どっかのタイミングでやめないと一向にお金が増えないので、どうしていこうか。

毎日アルゴリズム(第5日目)ボゴソート

効率の悪いソートアルゴリズム

クイックソートバブルソートなどが有名なソートアルゴリズムだが、中でも効率の悪いボゴソートをご存知だろうか。効率悪いアルゴリズムという響が新鮮だが、いってしまえばただ単にランダムでソートするだけのアルゴリズムだ。

アルゴリズム

カードをばらまいて適当に集め、順番に並んでたらOK。ただそれだけの単純なアルゴリズム

  1. x=[1,5,20,15,4,51,21]みたいな配列があった場合、ランダムに1枚抽出
  2. 次にまたランダムに1枚抽出
  3. 1~2を繰り返し、x==NULLとなったら、抽出されたxの値が降順(昇順)であるか調べる
  4. ダメなら1~3を繰り返す

実装

rand関数だけだと、ちょっとめんどくさいが、Numpyをつかったら無作為抽出が簡単。
リストのサイズが10を超えてくると収束があやしくなってくる。50とか100になるとなかなか終わらない。

import numpy as np
a=[i for i in range(9)]
x = np.array(a)
while 1:
    y = np.random.permutation(x)
    if np.array_equal(y,x):
        break
    
print(y)

github.com

毎日アルゴリズム(第4日目)ダイクストラ法 その2

pikurusux.hatenablog.com
時間が開いたが実装してみた。
アルゴリズム自体はその1に乗っているので、詳細はそちらへ。
まともに動いているのか至極怪しいが、一応動く。
github.com


なんとなくポイント。

最短距離から計算しよう

常に最短のノードから計算する事で、成り立つ。
このポイントの効率的な実現手段としてプライオリティキューが用いられるのが一般的。
*逆にプライオリティキューを使わない場合は、最小コストノードの探索処理にnが必要になるので、かなり無駄。

プライオリティキュー

もっとも優先度の高いキューが先頭にくるキュー。
ただし、二番目以降の順番は保証されていない。
8.5. heapq — ヒープキューアルゴリズム — Python 3.6.1 ドキュメント

余談

某サイトの問題をダイクストラ法(プライオリティキュー版)で解いてみたら、マップ作成する段階でタイムアウトした・・・
ヒューリスティック探索したところで対して変わらないと思うのだが、そんな爆速で解ける方法なんてあんだっけ・・・

おかしいところとか、こうした方が良いよ!ってことがあれば教えてください!

pythonの演算比較してみたらシフト演算が遅い事に気づいた

ダイクストラ法の実行時間を計測しようとtime関数をいれて見てたら気づいた。

import time

a = 6
print(str(time.time()) + "sec")
a = a >> 2
print(str(time.time()) + "sec")
a = a/2
print(str(time.time()) + "sec")
a = a+2
print(str(time.time()) + "sec")
a = a-2
print(str(time.time()) + "sec")
a = a%3
print(str(time.time()) + "sec")

結果

1499435910.268803sec
1499435910.268897sec
1499435910.268913sec
1499435910.26895sec
1499435910.268968sec
1499435910.268981sec

最適化されて割り算と同じならまだしも、シフト演算の方が遅い。
良かれと思ってシフトしたらあんまよくなさそうなので、ご注意を。

資金調達には成功したものの順調下落中PLBT(Polybiusトークン)

35億円相当を調達したPolybiusだが、一時0.025BTC=7000円、ICO時に1PLBT=1000円だったので7倍の価格をつけた。しかし、現在1PLBT=0.003BTC。 
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・・・

さがってるぅううう〜

どうせ10万円しかはいってないので、どうあってもホールドです。
しかも、このトークンは採掘によって流通数が増えるわけでもない上に、Polybiusの年間売り上げの20%がはいってくるので、下がったらさらに買い増そうかな。

ぐぬぬ