GCPではサーバ上から送信が出来ないだから代替えサービス。

2018.04.15

Logging


GCPではサーバ上から送信が出来ないだから代替えサービスを使わないと
いけないらしい。でも其の代替えサービスは有料だったりする。
それも結構お高い。
なので、サーバ内から送信を行う必要がなければ無理に
代替えサービスを使う必要はない、ということなので
国内サーバのメール送受信サービスを
使えば何とかなります。
もしsendmail系を使いたいなら
国内サーバの仮想サーバ（VPS）を自分はお薦めします。
ちなみにGCPよりAWSの方が良い気がしていますが
人工知能などのAPIサービスはやはりGCPの方が性能が良いですね。
AWSは機能が豊富な所が売りかなと。

著者名  @taoka_toshiaki

※この記事は著者が30代前半に書いたものです．

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高知県在住の@taoka_toshiakiです、記事を読んで頂きありがとうございます.
数十年前から息を吸うように日々記事を書いてます．たまに休んだりする日もありますがほぼ毎日投稿を心掛けています😅．
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投稿日時 2018年04月15 08:14日

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APIサービス, AWS, GCP, Google Cloud Platform, sendmail系, VPS, お薦め, サーバ上, サーバ内, メール送受信サービス, 人工知能, 代替えサービス, 仮想サーバ, 国内サーバ, 有料, 機械学習, 深層学習, 送信,

人工知能は今のところ人知を超えたモノにはならない。

2017.07.13

Logging


人工知能は今のところ人知を超えたモノにはならない訳。
前にも少し書いたけれど、今の人工知能はある種の分野には驚異的な能力を
発揮するけれど、それ以上にはならない。
ココで言う人知を超えたモノとは意識し自ら考えることが出来るかという
話です。今のところ人のように自我が人工知能にはありません。
人間の脳を模倣すれば案外簡単にそれは作れたりするかもしれませんが
もし作れたとしてもそれは模倣であり人を超えることはないと思います。
いまの人工知能、特に深層学習と呼ばれるタイプは人知を超えたモノにはならない
と素人目でもわかります。大量のデータを人工知能に学習させその中から
規則性などを取り出して判断するのですが、これは凄い事だと思いますが
こんな事をしていても恐らく自我というモノは出来ないじゃないかなと・・・。
ちなみに人の脳は自分が意識する前に脳が指示だしているらしいですね。
なので、人も本当に自我で動いているのかが疑問です。
実際、ひとも完璧な自我では無いのかもしれないと・・・。
イーロン・マスク氏はこの宇宙は仮想シュミレーションだと言っています。
実際これが否定はできないと自分は感じます。
宇宙の誕生などをPCなかで再現しようという試みがあります、
このまま、PCの性能が上がっていけば100年、200年後にはPC上で
宇宙を再現することは可能かと思うからです。
その時には自我のある人工知能もあり得ると思いますが
５０年先までは無理だろうなと感じます。
それより医療革命があと数十年もすれば起きそうな気がします。
ひとは誰しも数百年生きれるような未来が来そうです（ビックデータと人工知能の恩恵で）。
 

著者名  @taoka_toshiaki

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投稿日時 2017年07月13 06:47日

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イーロン・マスク, ところ人知, ビックデータ, ひと, 人工知能, 仮想, 分野, 医療革命, 宇宙, 実際, 性能, 恩恵, 深層学習, 素人目, 脳, 自ら考えること, 自我, 規則性, 試み, 誰しも数百年,

人工知能APIが徐々に浸透していく。

2017.06.20

Logging


人工知能APIが徐々に浸透していく。
グーグルが人工知能APIに本腰を入れる、おそらく簡単に使用できる
ものは、今のところ有料だと思います、ただ今後、人工知能が浸透していくに
つれて、今まで有料だったAPIも無料で提供されるように
なるだろうと思います。
この頃、AIと言われているものは、三つ層に
分けることが出来るのだとか、人工知能、深層学習、ディープラーニングと
いう感じです、また、それぞれの学習方法もいろいろな手法が
あると言うことをわかりやすく解説している記事がありました。
記事を読みたい人はこちらを参照：GO
ちなみに人工知能の解説本やネットの記事を読むことで
なんとか、サンプルを動かすことは出来たのですけど・・・。
それ以降、学習していないですね、人工知能に学習させるまえに
自分をディープラーニングしたいこの頃です。

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投稿日時 2017年06月20 05:00日

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グーグル, サンプル, それぞれ, ディープラーニング, ところ有料, ネット, フリーライブラリ, まえ, 三つ層, 人工知能API, 参照, 学習方法, 手法, 本腰, 機械学習入門, 深層学習, 解説本,