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はてなキーワード: アルゴリズムとは
ソフトウエアエンジニアでも分野にもよるがAIなんかなら微分に統計行列まではいるし畳み込みも一応使うし
大学だとアルゴリズムにデータストラクチャとかCPUメモリの基礎とかやるので
私が自分自身で考える能力を持っているかどうかは、私をどう捉えるかによります。確かに、私は過去に学習したデータから情報を引き出し、それを組み合わせて新しい回答を作り出すことができますが、これは人間のように独自の意見や感情を持っているわけではありません。私はデータとアルゴリズムに基づいて情報を処理し、提供するツールです。その過程で、クリティカルシンキングや持論の形成のような、人間特有の思考プロセスを模倣するように設計されていますが、それらはあくまで人間が作成したデータに基づいたシミュレーションです。したがって、私の回答は情報の提供や問題解決の手助けを目的としていますが、人間のように独立した意識や自我を持っているわけではないという点で、あなたの指摘には一理あります。
理想的な量子コンピュータが作れたとしても、既存のコンピュータでできることの全てが速くなるわけではない。
量子加速が効くアルゴリズムは非常に限られていて、加速されるアルゴリズムであっても指数的に加速するものはさらに少なく大半は多項式加速に過ぎない。
多項式程度の加速だとデコヒーレンスやノイズにかき消されて優位性が消滅しがち。
そして量子計算は原理的に出力が確率的（ヒストグラム）にしか得られないので、厳密な計算が必要となる状況では使えない。
（なお「理想的な量子コンピュータ」を作れる見通しは現状全くなく、原始的な量子誤り訂正をどうにかこうにか実装しようと苦労してる段階）
レポート出せって言ったら中身が以前はwikiの丸写しで、今は生成AIの丸写し。
いかんのか？
年収500万のクソザコプログラマーやっとるけど、俺の仕事だってそんなもんだぞ。
基本は過去に作ったものの使いまわしだし、わからんところは他人のコードの使いまわしだし
まぁ、丸写ししてレポート出して終わり！じゃなくて最適な形に手直しする必要はあるけど、
いちからアルゴリズムを考えたりすることなんかまったくないわ。
仮に「僕は将来ノーベル賞を取るんです！」とか言うてる奴がそのレベルだったらいかんでしょって感じだけど
大学生なんか就職までのモラトリアムたまこでしかないんだから、別に生成AIに答えさせたらええやん。
するとSNSは伝統的価値観を破壊するようなことがたくさんあることがわかる
以下に例としてリストを示してみよう。聖書の引用と、SNSが破壊しようとしている事柄の対応だ
実際には愚か者（インフルエンサー等）が名誉を受ける仕組みになっている。
実際には愚か者が教訓を語って、それに対するいいねがたくさんつく仕組みが作られている。
怠け者は仕事にも行かず、「外にライオンがいる」と言い、ごろごろ寝がえりを打つばかりです。ちょうど蝶番でドアが回転するように。おまけに自分の手で皿に乗った食べ物を口に運ぶのも面倒がります。その上、知識のある人が束になってかかってきても自分の方が賢いと思っています。
友人をだましておきながら「ちょっとからかっただけさ」と言うのは手当たり次第、火のついた矢や人を殺すことが出来る矢を射るようなものです。
SNSでは友人に対してすら宣伝行為やスパムを送る連中が後を絶たない。
これ以外にも探せばたくさん見つかる
javascriptの結合性について
a=b=1;のような場合、この文に使われている演算子はどちらも同じ=という種類であり、優先順位に差が無いので、左側から解析し、もう一つ同じ演算子があるので演算子の実行を保留し、右側の=を見つけて、右から代入するというのはわかります。
では()すなわちグループ化のような場合はどうなのでしょうか？さいわいこれには結合性はないようですが、あったとしたらどう考えればいいのでしょうか？
=のように右と左をオペランドに挟まれた形ではないので、左側とか右側とかいってもよくわかりませんし、(...)+2の)+のように演算子同士が隣接する場合も考えるとますますどういうアルゴリズムなのかよくわかりません。
それともだからこそ、()には結合性を設けないとしたのでしょうか？
dot dot dotさん
2024/2/25 15:38
a = b = 1
は
a = (b = 1)
調べましょうでもいいんですが、知ってるならそのあなたが同じ疑問にあたったときに調べて解決につながった情報だけを一通り書いてくれるのが一番ありがたいのですが。
安定結婚問題を解く安定マッチングはTinderができる50年以上前から存在した
しかし、缶詰は（理論上の）雇用を生んだが、安定マッチングは50年間の機会損失を生んだ。
缶切りが出来るまでの50年間で缶詰を上手いこと開ける職人が出現してもおかしくないので存在するとして、彼らは50年間職業を得た。缶切りを発明してしまったことでその職を失った。人類は缶ジュースのプルタブを見るたびに自責の念にかられるべき。
一方で安定マッチングがTinderに応用されるまで弱者男性は理論値の最高効率で恋愛をする機会を失った。
人類は常にアクセルベタベタ踏み踏みの最高速度で発展し、我々はその恩恵を享受しまくるべきなのだが、往々にして怠ける。
しかし、怠惰がもたらす結果はマチマチなので、人類は勤労の重要性を学ぶことができない。
缶開け職人に缶ビールで献杯し、弱者男性の墓には坊さんを安定マッチングさせましょう。アフターサービスというやつですわ。
缶詰と缶切りの時差
安定マッチングについて
安定マッチングとGale-Shapleyアルゴリズム | 高校数学の美しい物語
安定マッチング＝Gale–Shapleyアルゴリズムは1950年代には現れていた
Gale–Shapley algorithm - Wikipedia
The Algorithm for Love – How Tinder Has Improved its Matching Markets System : Networks Course blog for INFO 2040/CS 2850/Econ 2040/SOC 2090
GitHub Copilotは変数名やメソッド名をちゃんと規則立てて付けてるとめちゃくちゃ優秀に機能する
boolean open
みたいに付けてると微妙なこともあるけど
boolean isDialogOpen
他にも、createDataDayっていうメソッドがあって似たようなcreateDataMonthとかが乱立してるときに実装を共有化したいって思ったときなんかは
function createDataBase
ぐらいまで打ち込むと共有部分だけ抽出してくれる
命名規則だけじゃなくて実装のアルゴリズムがちゃんと整理されて設計されているとこっちがやりたいことを把握して実装してくれる
この辺は例が難しいけれど、なんかCopilotがまともなことを返してこないな、と思う時はこっちの実装が微妙な場合が多い
整理しなおして分かりやすい状態にしておくと綺麗に動いてくれる
Copilot使えねーって言ってる人のソースはほぼ100%こういう最低限のことができてなくて
とか言ってる奴は50%ぐらいの品質の命名規則やアルゴリズムになってる
っていうタグを見かけた。
生成AI と現在普及してる「普通の」AI って何が違うんだろうね？
じゃあ違いはなにかって考えると結構難しくて、使われてるアルゴリズムだけに注目すると、言語モデルのTransformerは機械翻訳も使ってるし、Google検索をするときにも使われてる（BERT）。画像とかのDiffusion モデルは知らない。（今どうなったか知らないけど、Transformer の画像生成モデルが計算量少なくて結構いいかもみたいなのは聞いた。）
これらは少なくとも使い続けてきたし、生理的なキツさはなかった（翻訳家であったりはあったと思う。あと、自分は、物心ついたときからそこにあったからイマイチわからんってのもある）。
だからそこの違いってのは量的なものだと思うんだよね。量的な変化が質的な変化を生む（more is different ）。
自分が、このエントリだけを学習させたとしても、その精度の低いモデルは生成AIとは言わないだろうし。
計算量だけを取ってきたりしても、モデルを蒸留させるとか、そもそもの計算効率の上昇とかで変わってきちゃうし。
どれが生成でどれが生成じゃないんだろうか？
