こんな感じで卒研関連のタスクがあれこれ締め切りすぎてるはずですが、現時点でまだタイトル報告してない学生がいたりするのが怖いです。真面目な話として「〆切ギリギリまでやる」というのはその時点で計画破綻してるんですよ。何かワントラブルあったらそれでアウトな計画ってことなので。ただし、ある程度のアウトプットは用意しておいて、最終仕上げのつもりでブラッシュアップのための時間としてギリギリまでやるとかなら理解できます。
ということで前日に最後の仕上げをするのは良くある光景なんですが、程々にして明日に備えてちゃんと休もう。休む暇がない人は計画的でなかったことを振り返って今後に活かそう。
P.S.
明日は私自身デザインスクールの件で発表があったりします。<a href="平成２８年度琉大コミュニティキャンパス(RCC）事業成果報告会ということで、予算支援頂いたので事後報告があるという。15時前〜17時頃の2時間は卒研発表の方に参加できないのが残念。
4グループの発表タイトルはこんな感じ。成果物は1週間以内にwikiで公開予定です。どうしても「第三者が読むにしてはドキュメント不足」となるケースが多いですが、それでも公開に向けて努力すること含めて「一連の計算機実験のために必要なプロセス」だと考えているので、そうしています。
データマイニング班の前は進化計算班という名前で遺伝的アルゴリズム中心にやってました。こちらは一部のプロジェクトが後輩に引き継がれてバージョンアップされたり、自身の卒論予備実験として継続したり、一部のプロジェクトが授業用デモに採択されたりと、いろいろおもしろい影響がありました。そんなこともあるので、公開してなんぼなんだよね。
大分遅くなりましたが、ようやく最終発表プログラム（学科アカウント認証）の具体案ができました。2並列で朝から晩までかかる見込みです。発表者と座長へのコメントをここに書いておこう。
＜卒研発表者＞
＜座長＞
実験2の口頭試問はそろそろ半分ぐらいが終わりました。まだ予約入れてないグループもあるな。
週明けから予備審査が始まります。2/16(木)には卒論発表会があるのでその前日までで調整しているケースが多いでしょう。となると3日間しかなくて。その間に実験2・プログラミング2の口頭試問も入れてて。あれ？結構時間タイトというか割りと無茶なスケジュールになってない？
ということで予備審査の方は週末に目を通しておく予定なんですが、まだ予定者の修論1本しか届いてないな。大丈夫なのだろうか。。
気温が落ちて風も強くてそれなりに冬っぽい雰囲気に突入。全国的に寒気らしく、沖縄もそこそこ冷えました。というかまだ数日続くのかしら。明日も予報上は今日よりさらに冷えるっぽいし。
外で長めの立ち話しようとは思わないぐらいには冷えてますが、（私にとっては）歩く分にはそこまででもないぐらい。ということで防寒らしい服装までもせず「薄手の長袖＋ベスト」で済ませてました。実際これで問題なかったし。
アイロンかけるのが面倒という理由で昨年末にアイロン不要を謳う「長袖かりゆしウェア」をゲットしたのですが、着心地も使い勝手も良くていい買い物しました。もう一着ぐらい買っても良いかもだけど、長袖を着る季節自体の短さを考えるとこれぐらいで十分という気もするな。
卒論最終発表日が来週に迫っています。その割にはまだ卒論読んでないんですが（あれ？）。
TLで「xxページ書けばよいの？」的な話題がちらほら。そうじゃないってば。自分がやったことを報告書として書くのが卒論であって、それを読んだ第三者が同じことを再現できないのであればそれは論文としてNGです。1年間取り組んだのなら「やったこと書けばそれなりの分量」になるはず。その目安として50ページとか言うこともありますがこれは手段と目的が逆になってます。再現できない部分があると、その論文で得たはずの知見が「無価値」になります。だって再現できないのだし。巨人の肩の上という表現もありますが、自分のやったことをちゃんと残そう。積み重ねる手段が論文（やソースコード）です。
それとたまに（？）勘違いしてる人いますが、論文にもストーリーが必要です。どういうところに問題意識を持っていて、現状どうなのか、それに対してどういう未来像を描いているのか、それをどう達成するつもりなのか、どのぐらい達成できたのか、取り組みを通して得られた知見は何か、何が残されているのか、etc.。これらが独立した話になってると意味不明です。ちゃんとストーリー含めて書いて下さい。私は貴方じゃないのでどういう思いを持ってそう取り組んでるのか、分かりません。それが当然だよね。
P.S.
「論文 ストーリー」ぐらいでググるとこんなページが見つかりました。「卒修論プレゼンに限らず、あらゆる発表はメッセージを伝えるためにあります。そして、そのメッセージを伝えるために、ストーリーを構成し、聞き手を誘導し、最終的に伝えたいメッセージに同意や納得を得ようとします。」だそうです。
ブラウザでぽちぽちクリック（orドラッグ＆ドロップ）しながらファイルアップロードでも良いんですが、情報の学生ならLinux2Linuxのファイルやり取りをターミナルからもやれるようになってくれということで、一部の課題ではrsync使わせてます。scp/sftpでも良いんだけど、再提出のケースもあるのでそれならrsyncだよねと。git/hgあたりでも良いんですが、ファイル管理は出来ても「Linux2Linuxのファイルやり取り」という点では違うし。
実験2の探索アルゴリズム1では例年「グループでレポート作成すること。提出後に口頭試問ね」という形でやってます。例年に比べてテーマ実施日自体が後ろにずれた分、口頭試問開始がやっとこさ始まりました。別件で予定していた比較的大きなタスクがなくなったので対応できてるけど、例年通りのタスク量だと死んでた気がしなくもない（遠い目）。
「口頭試問」というのは私自身が学生だった頃は、翁長先生の情報数学だったかそのあたりで遭遇しました。ここでいう翁長先生は今いる技術職員の翁長さんではなくって、「情報工学科設立」で音頭を取られていた教授です。当時既に忙しい教授だったこともあって「平日休講、代わりに週末授業」みたいかこともちらほらあったような。その流れで口頭試問もやられてたんだよな。今考えると教授レベルで全員額受講する必修科目で個別に口頭試問実施してたのって凄い。個別実施ということもあって「何をテストするか」は一般的な試験並みに範囲が広く、実質的な筆記テストに近かった。それを教授の前で口頭で説明したり、ホワイトボードで書きながら例示したり。学生のレベルに応じて内容も変えてたんだよな（後で学生間で感想話してて気づいた）。
一人ずつ個別にやるほどの体力はないので、私の場合は「グループ単位で実施」にしてます。これでも全グループチェックするのは結構時間取られますが、「実際に説明させて、気になるところに突っ込む（コードレビューのレポート版）」というのはそれなりの効果があるだろうということで頑張ってます。学生も楽しんでくれてるようで、何より。
（変に事務仕事に時間取られるより学生との時間を取りたいよね）
4年次メインでやってる沖縄複雑系研究会が終わりました。琉大5研究室（複雑研4研究室＋機械・宮田研）、沖縄高専2研究室の合計7研究室で、発表22件。似たようなテーマ、重複している箇所もちらほらありますが、それ以上にばらつきも多くて楽しいです。下手な学会で発表してくるよりもこっちの方が質疑盛り上がること少なくない（質疑応答時間足りてない）ので、実質的な意味でも良い。他研究室や卒業生も来てました。おぉ。
今回はプログラムが過密だったこともあってセッション中の振り返りは殆どない状況でしたが、その分懇談会になって「さっきの発表だけど」と討論の続きがそこかしこで。教員x学生とか教員x教員だけじゃなく、学生x学生でも同じく。貰った質問・コメントを本番＆卒論に活かそう。
学生の方は、できればこのぐらいの勢いを質疑応答時間中にも出してほしいけど遠慮しちゃうのかしら。質問練習も兼ねてやって欲しいにゃ〜。
地創棟で講演会「IoTとAI技術の活用方法と開発技術講座」をやるという情報が流れてきたので、参加してきました。IoTの方は玉城先生発表ということで玉城研なお話。こっちは卒論なりで聞くこと多い＆聞いてる内容だったので、ここでは後半の東芝・RECAIUS(リカイアス)な話中心なメモ。
全体としては【広い意味での「人にまつわる認識技術」】ということで、
・音声合成（性別・年代・感情付加表現とか）。
・音声認識（スマホとかマイクに近い状況で丁寧に話すなら精度高いけど、砕けた話し方や複数人で雑談してる状況とかではまだまだ厳しいとか）。
・対話理解（予め目的などを把握できる状況ならパターンを用意してマッチングするとか）。
等について薄く広く、製品として提供しているレベルと、現在研究段階での最新状況を含めて話してくれてました。面白い。ベースとなるデータはクラウドソーシングで大量に集めてるらしい。
文脈理解については、
という話を書いたりしましたが、企業として「ある程度質を担保しやすい形」に落とし込むならまずは「体感できる現実的な目標」に落とし込むのが分かりやすいよね。基本的には
(1) 現場ならではの固有知識（ドメイン知識と呼ぶ）を体系化してパターン構築。
(2)パターンに応じた対応法（テンプレだったり）を用意。
(3)センサー情報から状況推測しつつ、最も近いパターンに紐付ける。
(4)該当する対応法から最終回答を生成。
みたいなストーリーになるのかな。共同研究でもそういうストーリーを描いていたのだけど、やっぱりこういう風に考えちゃうよなぁ。
広い意味での「人にまつわる認識技術」。
AIのパラダイムシフト
・人が経験からルールを作り、コンピュータが実行。（与える知識）
・人が事例データを与え、コンピュータが事例を学ぶ。（インタラクションで獲得）
・無いデータは積極的に作って、コンピュータに学習させる。（自ら作り出す知識）人の想いを理解する「RECAIUS」
「音声・画像・ことばの認識」＋「意図や状況の理解」
人間とインタラクションで学ぶの前に、人間から知識提供するプラットフォーム。
状況例：10歳の子連れ夫婦が、デパートで昼時に探すお店とは？
複合的な状況が絡む。どう文脈を把握するか。
知識ベース：クラウドソーシングで収集＋更新。
分野・用途固有の知識幅広い一般知識個別技術
音声合成
音声・表情合成デモ
音声認識
フィラー除去
マイクとの距離＋話し方の違い（丁寧はっきり人に対してくだけて話す）
現状
近く＋丁寧=95%
近く＋くだけて=75%、遠い＋くだけて=55%
音声認識 x 項目との類似度 = フィールドボイス
口頭での情報共有を効率化＋可視化
例：オペレーションの記録、エビデンス残し
知的対話、音声対話
システム分類例
指示・簡単な問い合わせ
対話サービスにパラメータを渡して対応。
曖昧な状況・話題の表明
シナリオに沿った対話で課題解決。可能性列挙。
具体的なFACT検索
応用例：インターネット相続相談
同時通訳
連続的に翻訳
顔・人物画像認識RECAIUSデベロッパサイト
音声認識・音声合成・口語翻訳大量データ＋少量データでカスタマイズ