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セレッソ大阪VS大宮アルディージャ@NACK5スタジアム大宮を観に行きました

セレッソ大阪VS大宮アルディージャ@NACK5スタジアム大宮を観に行きました

 やって参りました、大熊ダービー。

 行ってまいりました、NACK5スタジアム

 勝ちましたよ!3-0で!

 今年スタジアム観戦初勝利です。

 今期通算1勝1分1敗。

 いやースタジアム観戦で勝ったのが久しぶりすぎるので、いつ以来か調べたら、去年7月のザスパクサツ群馬戦以来でしたわ。

 今年のセレッソは守備が堅いのと、セットプレーで点を取れるのが強みですね。

 蹴るのは清武、丸橋に加えてこの試合でソウザもいいボールを蹴っていたし、空中戦で強い選手がヨニッチ、山村、山下と複数いるから、相手に狙いを絞らせない。

 まだ流れの中での得点は少ないけれど、これも、清武の調子が上がるのとともに連携がよくなってきているので時間が解決しそう。

 守備の安定感がもうね。

 ヨニッチが頼りになりすぎるし、守備の決め事がしっかりしているおかげで去年のようにボランチが守備に追われて無駄走りしなくて良いからソウザのスタミナが最後までもつしで、良い循環がぐるぐる回っています。

 キムジンヒョン、今回、本当に仕事なかったもんなw

 今節の勝利で、他試合の結果にも恵まれて、なんと4位!

 去年J2で4位、今年は9位が目標で、本音はJ1残留を目指していたチームとしてはできすぎです。

 セレッソ大阪の試合を見るのにノーストレスで、こんなに楽しめるなんて、4年ぶりです!

 

 大宮駅からNACK5スタジアムに向かう途中、気になるラーメン屋ができていました。

 

 NACK5スタジアムも3年ぶりだねえw

 (大宮がJ2にいた2015年は熊谷にて対戦のため)

 

 大宮はアウェイにもパンフ代わりの新聞を配ってくれてやさしい。

 

 アルディ、ミーヤ、久しぶり。

 鳥?みたいなやつは埼玉県のマスコット「コバトン」と「さいたまっち」だそうです。

 

 今日の敗戦でまた最下位になった大宮アルディージャ

 まだ先は長い。

 ゆっくり走ろう大宮w

 

 さあ、来週はアウェイでヴィッセル神戸

 強敵ですが、今のセレッソに勝てない相手はいませんので、最低でも引き分けでしのぎたいところです(控えめ)。

パソコンを買い換えたいが、ろくなMacがない 澁谷由里「<軍>の中国史」を読んだ

パソコンを買い換えたいが、ろくなMacがない

  今年に入ったぐらいから、そろそろパソコンを買い替えたいと思っているのですが、今、Macのラインナップが微妙なのばかりなので、踏ん切りがつきません。

 

 MacBookAir→コスパが良いとはいえ、いつまでこんな安物WindowsPCに載せるような低解像度の液晶使っているんだ?

 MacBookRetinaディスプレイ以外、性能面で全てMacBookAirに負けているって、高いくせにどうなっているんだ?中途半端すぎるにも程がある。すなおにAirRetinaになぜできない?

 MacBookPro→いくらなんでも高すぎる。そのくせCPUは一世代前のものだし、Proっていうわりに拡張性が低すぎ、性能も13.3インチの方はCore i 5で8GBのメモリって、微妙すぎないか?タッチバーも魅力皆無。

 iMac→いまだにHDDメインの構成で、カスタマイズして追加料金払わないと満足にSSDが使えないし、Ratinaディスプレイモデルにしたら、さらに高価になって、コストメリットがあまりないし、CPUはノートパソコン用を採用とか、デスクトップPCの意味がないだろう。

 MacMini→2014年から新機種が出てないって、おまえやる気あるのか?

 MacPro→論外

 

 Apple信者や長年のファンは「Macが高価なのは当たり前だから、高いとかいうなら買うな」みたいに言うのかもしれませんが、今のMacには、ちょっと前にはたしかにあった、「値段に見合った価値」がないから不満なんですよね。

 6月頭に新機種が発表されるともっぱら噂ですので、それに期待したいと思います。場合によっては、いっそ、7年ぶりにWindowsに復帰も視野にいれようかと。

 Appleが頑なにMacのタッチディスプレイ化を拒んで、タッチバーみたいな微妙なものを出している間に、Windowsのタッチディスプレイタイプがこなれてきて、スタイラスペンの性能も良くなってきているので、最近、2 in 1におもしろそうな機種がいろいろ出てきているんですよね。

 AppleMacOSに関して、iOSとの差別化にこだわりすぎて、戦略をミスっているような気がしています。

 

澁谷由里「<軍>の中国史」を読んだ

<軍>の中国史 (講談社現代新書)

<軍>の中国史 (講談社現代新書)

 

 おもしろかった。

 構成は大きく2つに分かれていて、前半分が古代~清末までの中国の軍事史。真ん中から後ろ50%は辛亥革命以後の中国の軍閥の歴史という、少々タイトルから離れたバランスの悪い内容になっている。

 それもそのはず、筆者は中国の近現代史専門。

 もともと本書は「中国の軍閥」というタイトルで依頼がきたもので、その背景を説明するために遡って中国の軍事史を調べるうちに、それらも本書に収録することになった、という経緯で出来上がった本だからだ。

 そういうわけで前半部は、中国各王朝の兵隊の性質やその維持、管理方法に、国家が四苦八苦する、わかりやすい中国通史として楽しめる。

 そして後半部は、曽国藩、李鴻章袁世凱、段祺瑞、張作霖軍閥の親玉達による権力闘争史で、なかなか実態のつかみにくい、カオスな清末以降のマニアックな中国近現代史を、軍閥を軸に知ることができる。

 レベル感としては、中国史に関してある程度知識がないと少し厳しいし、ある程度以上に知識があると、掘り下げが浅くて物足りないと思うのだが、私のようなそこそこの中国史ファンには難易度的にぴったりでわかりやすくておもしろかった。

 中国には「好鉄不打鉄、好人不当兵(いい鉄は釘にならない、いい人間は兵隊にならない)」という言葉があるように、中国では、食いつめものや犯罪者、降伏した野盗の類を軍隊に編入することも珍しくないので、伝統的に兵士や軍人の社会的地位は高くない。

 彼らは権力者にとって権力の源泉であると同時に悩みの種でもあって、平時は何の役にも立たないのに維持費がかかり、国の財政を逼迫する。

 だからといって軍の管理を財政ごと地域の有力者に委ねると反乱を起こされたり、外国に攻められた時に弱い。

 中国の歴史はこのジレンマの歴史だといっても過言ではない。

 それは現代でも同じで、中国の軍事費の増大は、外国から見ると「脅威」なのだが、中国共産党にとっても、必ずしもそれが望ましいわけではないのだ(実際、習近平は今、人民解放軍のリストラを試みている)。

 そこらへんの「中国って統治するのがとっても大変なのよ」というのがこれを読むとしみじみよくわかる。 

松尾 豊 「人工知能は人間を超えるか」(角川EPUB選書)を読んだ

 

人工知能は人間を超えるか (角川EPUB選書)
 

  人工知能(AI)って言葉自体、ずいぶん昔からあって、数年おきぐらいにブームになったりしてきたのだけれど、その実、蓋を開けてみれば、どうってことのないこけおどしみたいなものばかりだった(ファミコンドラクエ4ですら、当時AI搭載をうたっていたし、そのAIのお粗末さたるやw)ので、永らく興味が持てなかったのだが、去年、囲碁でコンピューターがプロに勝ったあたりから、ひょっとして潮目が変ったのかな?とちょっと知りたくなり、入門書として評判の良いこの本を手にとってみた。

 

 確かにこれは良かった。

 なにが良いって、AIに関して、昔からあったものと比べてどう違うのか?といった点も含め、機械学習とは?ディープラーニング機械学習はどう違うのか?など、こちらの知りたいところ、疑問点などを、くどくなりすぎない程度に過不足なく書いている。

 そして、人工知能本でありがちな「人工知能が発達した未来、社会はどうなる」的などのくらい先の話なのか、本当にそうなるのか、はっきりしない与太話は、最低限しかしていない。

 その塩梅が(私には)ちょうどよかった。

 

 この本は2015年出版で、本書に「囲碁人工知能が人間に追いつくにはまだしばらく時間がかかりそうだ」という記述がある。

 しかし、この本でそのように書かれたわずか1年後、囲碁の世界では、コンピューターがトッププロに勝ってしまった。

 この分野が今、いかにすごいスピードで進んでいるのかということだろう。

 

 その他、予想外で、おもしろかったのは、人工知能について考える際、人間の思考の仕組みについて根本から考える必要があるということで、話がだんだん脳科学のようになってくるところ。

 

 例えば「学習する」という言葉。なにをもって「学習した」といえるのか。

 「記憶」できれば?「理解」できれば?他者に「説明」できれば?いろいろ考え方はあるだろうが、本書では「分ける」ことができれば、「学習した」ことになるのだという。

 

 そもそも学習とは何か。どうなれば学習したといえるのか。学習の根幹をなすのは「分ける」という処理である。ある事象について判断する。それが何かを認識する。うまく「分ける」ことができれば、ものごとを理解することもできるし、判断して行動することもできる。「分ける」作業は、すなわち「イエスかノーで答える問題」である。

 

 なるほどなあ。

 確かに「学習」という漠然とした言葉を「分ける」という処理に落とし込めば、機械にもできそうな気がする。

 ここが個人的には一番目からウロコでおもしろかった。

 

 技術的な難しい話は必要最低限しかでてこないので、別に人工知能について勉強するつもりはないけれど、人工知能が今どんなことになっているのか知りたい人の入門書として、オススメ。