山崎 俊彦
東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
ジャンル:
AI
サイエンス
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東京大学工学部電子工学科卒業。東京大学工学系研究科電子工学専攻修了。博士(工学)。学生時代は半導体物性を活かしたアナログVLSI研究に従事。現在、東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻教授。マルチメディア、コンピュータビジョン、パターン認識、機械学習などの研究を行っている。
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海外ではディズニーランド､USJに次ぐ知名度…栃木県にある外国観光客が急増しているテーマパークの名前
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
記事にある「あしかがフラワーパーク」、すでに多くの方が様々な情報をコメントされているので、まだ言及がないものについて。
藤棚があまりにも有名ですが、年中何かしらの花を楽しむ事ができます。また、クリスマス・イルミネーションも圧巻です。いまなにを楽しめるかについては公式HPに情報があります。
ホーム>パーク便り>花の状況
https://www.ashikaga.co.jp/parkdayori/flower.php
メール会員に登録しておくと割引や特典があって、お得です。期間によっては入場料が無料になります。
メール会員
https://www.ashikaga.co.jp/member/form/mail.html
河合塾、4月から全校舎で「赤チョーク使用不可」に 「見えにくい」生徒・講師の声に応える
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
「色覚特性が散見される状況に配慮」
2型2色覚を持つ方がどの様に見えているかについては、下記のサイトや確認アプリがあるのでまずは確認してみることをおすすめします。
赤は目立たない？全ての人に伝わる色と工夫（前編）
https://bixid.net/Blog/Article/20221215#:~:text=%E8%89%B2%E3%81%AE%E7%B5%84%E3%81%BF%E5%90%88%E3%82%8F%E3%81%9B-,%EF%BC%91%E5%9E%8B%E8%89%B2%E8%A6%9A%EF%BC%88P%E5%9E%8B%EF%BC%89%E3%81%A8%EF%BC%92%E5%9E%8B%E8%89%B2%E8%A6%9A%EF%BC%88,%E7%B5%84%E3%81%BF%E5%90%88%E3%82%8F%E3%81%9B%E3%81%AF%E9%96%93%E9%81%95%E3%81%88%E3%81%BE%E3%81%9B%E3%82%93%E3%80%82
緑の上に赤色（黒板と同じ状況）とか、青背景に赤色とかは見えにくいです。「重要な部分は赤色」という単純な思い込みは必ずしも正しくなく、黄色系の色のほうがはっきりくっきり見えます。これ、スライドづくりでも誤った色使いをしている人が大変多いので注意が必要です。
次期最強GPU「RTX 5090」が、いろいろとヤバそうな件について
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
普段、AI研究用にはRTX 4090は使わず、別のA100とかV100とかを使っていますが、これをゲームなどではなく、単にAIに使うことを想定して議論します。
「CUDAコアは16,384→24,576、クロックも2.52→2.9GHzに増大、データ転送帯域幅が1TB→1.5TB/秒」というあたりはAIの計算にはダイレクトに影響がありそうです。
逆に「メモリ容量は24→28GB」というのはたった4GBの増加か・・・と思ってしまうのと、生成AIに使おうと思えば大量のメモリと高い処理速度を求めて複数枚利用するのは当たり前なので「RTX 5090はさらにアップして500W」というのは特殊な電源を有する環境でないと厳しいのではないかというところ。一般家庭の100V環境では単一のコンセントで1500W出せば確実にブレーカーが落ちます。GPU以外にもコントローラが300Wくらいは食うことを考えると、２枚搭載がいいところ。それ以外には200V環境を構築するとかでしょうか。
ただ、永井 拓也さんが電気ストーブと称されているとおり、その分の熱が室内に放出されるので常時稼働となると、空調もかなり気になってきます。
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緊急事態「日本の科学力を救え」カギは読書にあり？【無料動画】
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
科学研究の実態についてはなかなか興味を持っていただける機会がないので、こうやってとりあげていただくことは大変ありがたいです。
例えば、私も研究をしていると「研究費って無限に国から降ってくるのでしょう？」とか「学会のたびに出張できていいね。年中出張し続けていればいいじゃん」とか様々な間違ったコメントを受けることが大変多いです。私自身も例外なく、科研費やその他の資金から支援を受けて研究活動をしています。運営費交付金からくる金額は、大学によって様々ルールがあるので具体的には書きませんが、光熱費やコピー代で消える程度です。
研究費がないと、学生に研究用のパソコンを購入することも、成果が出たときの論文出版費や学会出張費も出せません。5:00前後に「基盤Cは3～5年で500万円以下」という記載があります。これをみて、皆さん多いと思われたでしょうか、少ないと思われたでしょうか。仮に5年間の研究プロジェクトとして基盤Cを獲得したときのことを考えます。毎年凸凹はあるにせよ、平均すると100万円です。実は満額認められることはなく、「より多くの研究者に配分するために」と、かなりの割合が減らされます。
一方、出ていくお金を考えてみます。「年間100万円あれば色々なことができる。贅沢だ！」と思われるでしょうか。研究は1人で行うものではありません。学生等とチームを組みます。パソコンだって、1台では足りません。1度買えば終わりではなく、数年に1回は更新の必要があります。成果がでて学会で発表することになったらどうでしょう？国際会議に出張すると、エコノミーを利用しても学会参加費、航空券代、ホテル代で50-100万円がすぐに飛んでいきます。では、論文誌への投稿はどうでしょう？有名なNature誌では「The APC to publish Gold Open Access in Nature is £8890.00/$12290.00/€10290.00. 」と書いてあるので、今日のレートで200万円も（！）かかってしまいます。あれ、全然足りません。研究員を雇用したい？大変難しいです。
Publishing options
https://www.nature.com/nature/for-authors/publishing-options
研究者の現状、少し分かっていただけたでしょうか。
【PDF】誤解を解く 攻めと守りのプロ活用術5選
アドビ株式会社 | NewsPicks Brand Design 山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
文章の校正をして渡すのによく使っています。
ここで毎回相手にお願いしていることは、OS内蔵を含め、サードパーティーのPDFビューワーを使わないことです。Acrobatの様々な機能を使ってコメントや修正提案をするのですが、サードパーティーのソフトはその一部が表示されないことがあります。何度PDF上で指摘しても修正されないので、口頭で注意したら実は相手方には表示すらされていなかったということを何度か経験しました。
ちなみに、PDFが登場するまえはEncapsulated PostScript (EPS)という形式がよく使われていました。LaTeXをお使いの方であれば、このファイル形式にぴんと来る方は多いのではないでしょうか。このEPSは脆弱性が指摘され、いまは利用非推奨となっているので注意が必要です。
https://download.macromedia.com/pub/learn/jp/pdf_printguide_2021.pdf
【超習慣】歩くと人生が変わる
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
「歩くことは色んな意味でよい」という記事ですが、視点を変えて、歩きやすい街という考え方をご紹介しておきます。
ウォーカビリティ
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A6%E3%82%A9%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%83%93%E3%83%AA%E3%83%86%E3%82%A3
不動産ポータルサイト初！ LIFULL HOME'S、物件周辺の徒歩圏内環境を評価したスコア 「Walkability Index」掲載
https://lifull.com/news/18311/
「どの家を買ったらいい？」の質問に、未来のAIでも「正しい答え」を出せないワケ - ニュースな本
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
少なくとも3つの評価軸が混同して議論されているように感じました。
1つは将来のことはわからないという話。これはAIは内挿は得意だけど、外挿は得意じゃないと言う話で、昔から知られている話です。ただし、不動産の価格など一定の評価基準に目を向けると、例えば米国のZillowなどは将来の価格予測を提供しています。
1つはデジタルデータになっていない要素が多く関わるという話。これに結構気づいてない方が多くて、私もこの手の相談を受けてどうして駄目なのか説明することがたくさんあります。
1つはそもそも人間も評価基準が複数あって、すべての基準を十分に満たすことはできないという話。それは人間であっても最適化困難ではありますが、それぞれの評価項目に重要度をつけることができれば最適化問題として解くことはできます。
米トイザらス、AI生成した動画広告が炎上 OpenAI「Sora」で作成
山崎 俊彦東京大学 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 教授
経営陣は今後も武器として使う、ということを言っています。
ざっとネットを見たところクオリティの低さ（キャラクターの一貫性のなさなど）に対する批判が多いでしょうか。ただ、そこまで精査したわけではありません。
Toys 'R' Us calls AI-made video 'successful' despite online criticism
https://www.nbcnews.com/tech/internet/toys-r-us-ai-video-ad-controversy-explained-commercial-rcna159030
その昔、CGが登場したときにも「業界人の職業が奪われる」「クオリティが低すぎてこんなものは使い物にならない」と批判されたわけですが、その後CGがどうなったかは皆さん御存知の通り。生成AIを批判する気持ちもわかりますが、どううまく付き合っていくかを考えるのも大事ではないでしょうか。
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