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はてなキーワード: 機械学習とは

2023-06-02

ゲーム攻略サイトをみたときの「楽天市場アフェリエイト広告」、なにが表示される?

ゲーム攻略サイトをみるときに、サイトの横の方に楽天市場アフェリエイト広告が表示される。

サムネール入りで6枚くらいの商品が表示されるんだが、

このサムネール写真が酷い(エグい)ものばかりで、ちょっと驚いている。

 

具体的には、商品の「形状」が、性器や性行為に用いる道具に似たものばかり表示される。

重要なのは、具体的な商品ズバリではなく、「形状が似ている、全く別用途商品」ということだ。

レコメンド対象の選定として、形状(画像)を機械学習させているのか?

わたし普段そんな書品やWebページは見ないし、調べもしない。

なのに、、、このきもちわるいサムネール群が、、、、私を追いかけてくるのだ。

なんなんだろう。ホラー感を感じている。

いかけてくるなら、フライパンとか、靴とかでいいのに・・・

みんなには、どんな商品が表示されているのか?なぜわたしにはあんものが?怖い。

ヤン・ルカンの「Japan has become a machine learning paradise.」、日本からデータ取られるだけよな

なんか日本に優秀な機械学習企業や人が集まってくる、なんて浮かれているけど、んなことないよな。

  1. 日本からデータだけ取られる。特に日本っぽいものアニメ漫画。商用より同人やら個人のが狙われるか。
  2. 一度、日本経由すればやり放題になる。長期的に各国からお前の国なんとかしろよとバッシングされる

2023-06-01

anond:20230601143446

これ、基本的機械学習とかデータサイエンス系向けなのね。これでアプリとかwebに置くのとか一般的じゃない

その傾向は日本だけだよ

日本語の情報が少ないだけで、Webシステム作るのにも向いた言語フレームワークDjangoおすすめ

アプリまで含めるなら、Pythonでは無理というよりJava一択になってしまうが

時間無駄だった

ちょっとプログラミングに興味を持ったから、はてなでは初心者向け記事が大量に見つかるPythonからプログラミングに入門してみたんだけど

これ、基本的機械学習とかデータサイエンス系向けなのね。これでアプリとかwebに置くのとか一般的じゃないっていうことがわかって、

なんかめちゃくちゃ遠回りしてしまったというか、時間無駄だったなと思い同時にプログラムやっていこうという熱が冷めてしまった。

まあ自分リサーチ不足だから自業自得なんだけどさ。

2023-05-22

anond:20230522175322

機械学習専門家達が生成AI界隈に対して微妙な反応をしていたから、「ヤベぇ」しか言わない人達は早い段階からミュートにしてたな。

零細だろうがメガだろうがベンチャー技術力はない

そもそも高い賃金が欲しくてプログラマーになったようなやつは勘違いしているようだけど

技術系は普通社員より給料が低くて当たり前だ

なぜなら経済として会社を支えているのはどんなときでも営業から

優秀な営業なら技術がなくても売れるし

現に9割9分の会社技術などないが営業が優秀なので存続している

(ちなみにここでいう営業というのはプロモーション戦略系も含まれる)

例えば流行機械学習生業としているようなベンチャー企業であっても

価値の大半は要件課題定義ドメイン知識抽出であって

最新のトレーニング手法パラメータ定義なんかを使っても得られる利益ほとんど無いのだ

Web系でもAngularだろうがReactだろうがVueだろうがどうでもよくて

とにかくデザイナーの出したものを忠実、もしくはそれ以上のものを生み出せれば技術などどうでも良いのである

「5年後に技術負債になるかもしれない」

という人もいるが、残念ながら全ての技術は5年後に負債になっている可能性が等しくあるということを理解していただきたい

そんな中で日本での人材流動性の高まりであるとかプログラマー育成問題なんかもあって

技術系(プログラマー)の市場価値が高まりたまたま今だけ高給になっているわけである

卵が少なくなって卵の値段が上がったとしても

その卵が美味しいかと言われるとそんなわけはないのだ

どちらかと言うと腐った卵まで流通するのが恐ろしいところである

私が見てきたベンチャーの腐った卵には下記のようなジャンルがある

テックマウントパワハラ

メガベンチャーや伸び盛りのベンチャー系に多く、特に旧帝大出身特に東大)に多いのがこのパワハラ

とにかく(自分の)理論が正しいということを前提に自覚無くパワハラを繰り返す

これが雇われ社員ならそれほど問題でもないのだが、経営者側のCTOなどだった場合は目も当てられない

テックだろうがベンチャーだろうが雇用主と雇用者という関係性は変わらないのに平気でゴリゴリパワハラを行う

雇用主側に主張されると組合も無い弱い立場雇用者は何も言えない

その状況を理解していないのか雇用主側のパワハラエスカレートしていく傾向にあり

社員退職するが新しい人材は集まらずたいていの場合は逆に雇用主側が病む

この手のテックマウントパワハラ系の特徴は、ドメイン駆動や過度の抽象化、もしくは無駄高速化機械語への執念などが挙げられる

例示するのは難しいが、PRを上げてきた新人社員Slack上で公開にボコボコ論破した上に

「こんなことは一般企業として当たり前のこと」

社会人としてできて当たり前」

「他の企業に行っても絶対役に立たない」

みたいなことまで説教を始める人を何人か知ってる

結局全部自分でやる系

小さめで大きくなってきているベンチャーに多いのが、この結局全部自分でやる系

部下や委託者に対する指示はかなり抽象的、もしくは指示が無く

締め切りの前日もしくは当日、もしくは過ぎた後に自分で全部やり直す人

それまで部下や関係者が相談しつつ進めていても結局は全部ぶち壊して全部自分でやる

「全部自分でやるなんて技術的に凄い」

などというのは完全な素人で、単に他者業務依頼できない人である

その証拠に出来上がったもの特殊ことなどなく

「言ってくれればもっと早く出来たのに」

ということしかない

そんな調子で依頼することができないので結局は自分実装を繰り返し更に時間がなくなる

本人は多忙なくせに部下は暇という典型的ダメ管理者なのだ

「俺ほどの技術力を持った人がいなくて困る」

みたいな自己肯定感を醸成しているのでそのうち上のパワハラ系へと移行していく

特徴としてはSlackしろPRしろ話が抽象的すぎて文章力が無い人である

「1を聞いたら10を知るのが当たり前だろ!」

と言う人が多く(1と10から100は分かるけど1だけで10を知ったら変態ですよ)

タスクの分割や共通化などがひどく苦手な印象がある

ヒドイ人になるとIssueやPR管理全然できず、ブランチ規則無く乱立してしまっていて

新しく入った人もいったい何をどうすればいいのかさっぱり分からない状況で放置してしま

これも例示すると、新サービス仕様だけは決まっていてページレイアウトが無い状態

デザイナーの配属が難しいので実装側が考える、ということになったとき(割とある

「せめてテーマカラーかぐらい決めて下さい」

と言っても音信不通で渋々とこれまでのレイアウト踏襲して3人できっちり作ったところ

リリース前日になってCTO徹夜で全部作り直す、ということがあった

レイアウト全然変わっていて、実はニュースリリースの段階から新規テーマになることが決まっていたらしく

それに合わせて全部作り替えたそうだ

新規テーマは1ヶ月も前から決まっていたのだから共有さえしてくれればそれに合わせて作ったのになぁ、という話をした

余談だがこういうときにこの手の人が「デザイン共有できず申し訳なかった」というような一言ほとんど無い

そういうコミュニケーションが取れる人は最初から業務依頼ができるのだ

技術無いけどとにかく頑張る系

最後最近一番多いのだが、単に技術力が無くて頑張ってるだけの技術

社員だけでなくCTOにも多い

技術力が無い、というのがどういうレベルかというと

JavaScriptリストの中に'apple'があるかどうかを調べる時に array.includes('apple')と書くとして、

10個のフルーツリストがあってそれらが含まれいるかを調べる時に10個のincludesを書いてしまうような人である

「せめてfor文で書こう」「そもそもデータ構造おかしい」「というか本当にやりたい処理は?」

などなど様々な疑問が出てくるが、不思議なことにこれらを指摘しても絶対に直ることは無く、全く同じことを何度もやる

他にも例えば男性女性かでメッセージを変えて出力しているコードがあったとする

if( gender === 'male') {
...
} else {
...
}

これに、20歳以下の場合は男女共通で違うメッセージを出す場合

if( gender === 'male') {
  if ( age <= 20 ) {
   ...
  } else {
  ...
  }
} else {
  if ( age <= 20 ) {
  ...
  } else {
  ...
  }
}

みたいなコードを書いてしまう(20歳以下の部分は同じコードコピペ

メッセージ表示させるだけなら大したことないが、実際にはもっと複雑な処理をコピペで貼り付けるのである

そのため

20歳以下の表示部分のバグについて、男性場合は直ってるけど女性場合に直ってない」

という謎のバグを生成するし、そのバグ修正

if ( gender === 'female' && age <=20 ) {
...
}

というコードをこれより前に追加して更にカオスになっていく

これでもだいぶオブラートに包んでいて、実際にはもっと複雑なロジックをぐちゃぐちゃのまま整理せずに追加するのでとてもじゃないがメンテできない

最近だとそういう部分はまとめてChatGPTに放り込むと綺麗にしてくれるので非常に助かっている)

こういう低レベル技術者は結構いるのだが、大企業だと時間をかけて成長していくのに対して

ベンチャーになると自己肯定感が高いのか成長せずに偉そうである

「動いてるものは触らないで欲しい」

こちらの方が自分は分かりやすい」

Javaだとこういう書き方するんだよね」(そんなことはない)

みたいなことを言って、とにかく学習しない

CTOシニアエンジニアに非常に多く

曲がりなりにもそういう職に一度就いてしまうと指摘されることもないので学習しないんだと思う

特にCTOだとあくま雇用主側の立場なので雇用者側から指摘されることも少ないし

同業他社レビューなんてのもないからそこで時間が止まってしまうんだろうな、という感じ

こういう技術者のコードでも、見た目は動いているので営業から見ると売るには問題ないのだ

なので営業が優秀だと下手に売れてしまって成功体験からますます自己肯定感が増して手が付けられないモンスターCTO誕生である

メガベンチャーありがちな

成功してから伸び悩んで大手企業が買収したけど技術負債が凄まじ過ぎてリファクタリングだけで一大プロジェクトになる」

リファクタリングが上手く行かずに仕様変更することになって『大手企業に買収されてダメになった』というレッテルが貼られる」

「当時のCTOは別の会社で新しい事業CTOとして活躍している」

という流れはこうして生まれている

ベンチャーに行っても技術力は身に付かない

以上のようにまともに技術力を伸ばしたいのであれば大手企業に入ってプロダクトに携わるか

もしくは自分セミナー等に参加して技術収集をするしかない

「一流技術者として将来は高収入を」

などと考えてベンチャーには絶対に行ってはいけない

2023-05-21

anond:20230521215645

もちろん、プログラミング経験がない57歳の日本人女性でもOpenAIのエンジニアになることは可能です。年齢や性別国籍関係なく、プログラミングエンジニアリングのスキルを学び、習得することは誰にでも可能です。

OpenAIエンジニアになるためには、以下のようなステップ考慮することが重要です。

1.プログラミングの基礎を学ぶ: プログラミング基本的概念言語を学ぶことから始めましょう。Pythonなどの初心者に適した言語を選ぶことが一般的です。オンライン無料コースや教材を利用することができます

2.エンジニアリングの概念を学ぶ: プログラミングだけでなく、ソフトウェアエンジニアリングの基本的概念も学びましょう。アルゴリズムデータ構造ソフトウェア設計などについての知識が役立ちます

3.プロジェクト作成する: 学んだスキル実践するために、小さなプロジェクト作成してみましょう。自分アイデアを形にすることで、より実践的な経験を積むことができます

4.オンラインコミュニティに参加する: プログラミングエンジニアリングのコミュニティに参加し、他の開発者交流することで、学びやサポートを受けることができます質問をしたり、助言を求めたりすることができます

5.関連するスキルを学ぶ: OpenAIのエンジニアになるためには、機械学習自然言語処理など、関連するスキル重要です。これらの分野について学び、実践的なプロジェクトを行うことで、知識経験を深めることができます

6の途中で止まってしまった。俺もまだまだだな。

スペックさえ足りてればすぐに汎用人工知能は作れる?

シンギュラリティについてで思った事がある

まず性能の良いコンピューターを作る試みについては現在機械学習のやり方が助けになる部分はかなりあると思う

その場合コンピューターの処理速度と記憶容量が今とは比べ物にならないペースで上がっていく可能性もあり(電力問題解決して)

シンギュラリティが起きてる!と言い出す人が現れるのはかなり想像出来る

でもシンギュラリティ定義的にはコンピューター人間と同じような思考を出来ないといけないらしい

じゃあ性能は幾らでも上がっていく時にいつコンピューターに実際に人間と同じ思考をさせられるようになるんだろうね

もしかして今でも十分な処理速度・記憶容量を仮定すれば(それこそ10の何乗の性能でも仮定していい)

コンピューター人間と同じ思考をさせられるやり方はもう考えられているんだろうか?

どなたかやり方の思いつく人はいませんか?

2023-05-16

機械学習専門家AIのようなバズワード忌避すると思っていたんだけど、いつから自称AI研究者が増えてきたよな。

2023-05-15

この意見大人気な事に絶望する。

努力もしないでカネを稼ぐな!」

わざわざ著作権改正して機械学習をセーフにしてあるんだよ?

明確に合法なのにカネを稼いではならないとは、これいかに

かつては萌え絵をこよなく愛するオタクたちは仲間だったのに。

一緒になって、表現の自由を冒すフェミニストたちと戦った。

日本立法主義だぞ、お気持ち制限なんてできないぞ、と言ってきた。

オタクフェミニスト論理に屈した。

今では彼らはフェミニストたちと同じように、お気持ちでの支配をやり始めた。

2023-05-12

人間機械は変わらない」

ヒトが模倣するのと機械学習は同じ、そんな意見をよく聞く。

でもさ

よくよく考えると

人間機械が同じなら、テストスマホを持ち込むのもアリになっちゃうよ。

ChatGPTにAIイラスト反対のコメントを解読してもらった

User

前提となる背景:

AIイラストについて、既存イラストレーターが反発をしていると言う現状があります

イラストレーターMさんツイート

価値とかではなく、人のもの勝手に使うなよってことだよって意見をもらったけど、今まで何度も瞬間的に絵柄を模倣されてきた身からすると、それって結局人の脳を通すか機械学習を通すかの違いで、あとは物量と時間問題だと思うんだよね 時間と労力の壁が取っ払われてしまたか問題なのであって

これも何度もネット議論されてきてると思うけど、引用模倣創作的には問題無いので、違う部分でボーダー必要だと思う

問題となるコメント

模倣」という表現抽象化しているけど、ヒトの脳による場合機械学習による場合とでは「模倣」の度合いも仕組みも異なるよね。ヒューリスティックスとアルゴリズムを同列に語るのは単純化しすぎでしょう、と。

問題となるコメントについて、その主張の意味がわかりません。

Mさんツイートにおいて、「ヒューリスティック」と「アルゴリズム」という言葉は出ていません。何を指してるかわかりますか?

模倣」の度合いも仕組みも異なるよね。

というコメントですが、たしかにそのとおりですがその後に続くこのコメントの主張が不明です。このコメントは何を主張していますか?異なるとなんなのですか?

☆ ChatGPT

このコメントの主張は、人間による模倣機械学習による模倣は、程度とメカニズムが異なるという点にあります。そして、その二つを同一視することは単純化しすぎると述べています

ヒューリスティックス」と「アルゴリズム」の言葉は、Mさんツイートには含まれていませんが、ここでのコメント者は人間思考プロセスヒューリスティック)と機械学習プロセスアルゴリズム)を比較していると思われます

ヒューリスティックは、問題解決判断を行う際の経験に基づくアプローチや「規則」を指します。これは人間直感前例試行錯誤を通じて行う思考プロセスを表しています。一方、アルゴリズムは、あらかじめ定義されたルールや手順に従って問題解決するコンピュータプロセスを指します。機械学習はこのアルゴリズムの一部で、大量のデータからパターンを学び、予測判断を行うことができます

このコメント者は、人間模倣を行うプロセスヒューリスティック)とAI模倣を行うプロセスアルゴリズム)は、根本的に異なると主張しているようです。そのため、二つを同じように扱うことは誤りであると言っているのです。

模倣の度合いも仕組みも異なるよね」の部分では、人間模倣AI模倣は異なるメカニズム動作し、その結果として生じる模倣の程度や質も異なると主張しています。つまり人間模倣するときAI模倣するときでは、過程も結果も異なるということです。そしてその差異認識し、それに対する適切な対応を考えるべきだというのが、このコメント者の主張だと解釈できます

User

AIイラストアルゴリズム画像を作っていません。

学習プロセスモデル構造アルゴリズムと言えるかも知れませんが、学習後に作られたモデル自体現実世界を反映されてるため、一般的プログラムアルゴリズムとは言えません。

ですので、「コメント者」の指摘は根本的にAIによる画像生成に対する認識が間違っています

と私は思うのですがどうですか?

それに対する適切な対応を考えるべき

適切な対応とはなんですか?それについてこのコメント言及してるようには見えません。

☆ ChatGPT

コメント者の言及している「アルゴリズム」が具体的に何を指すのかは明確ではありませんが、一般的に「アルゴリズム」は問題解決のための手続きや手順を指します。AI画像を生成する際にも、大まかにデータ学習という手続き存在します。ただし、あなたがおっしゃるように、学習後のモデルはある種の「知識」を反映しており、その挙動一般的プログラムアルゴリズムとは異なる可能性があります

また、コメント者の指摘がAIによる画像生成に対する認識が間違っているかどうかは、その人がどのようにAI機械学習理解しているかによると思います。もし、その人がAI学習と生成の過程を単純なアルゴリズム等価視しているのであれば、あなたの主張は正しいかもしれません。

「適切な対応」という部分については、コメント自身が具体的な解答を提供していないため、私たちがその意図を正確に把握するのは難しいです。しかし、この文脈での「適切な対応」は、人間AI模倣差異認識し、それぞれに適した管理制限、あるいはエチカルな使用法を考えることを含む可能性があります

User

Mさんツイートに対して、どうしてヒューリスティックとかアルゴリズムと言う言葉を持ち出してるのですか?関係がないと思います

☆ ChatGPT

コメント者が「ヒューリスティック」と「アルゴリズム」の言葉引用した理由は、おそらく人間AI思考や行動の違いを説明しようとしたからだと思われます。これらの言葉は、一般的人間思考プロセスヒューリスティック)と機械計算プロセスアルゴリズム)を示すために使われます

それにもかかわらず、あなたが指摘した通り、これらの言葉は必ずしもMさんツイートと直接関連しているわけではありません。むしろコメント者はこれらの言葉を使って、自身見解解釈表現しようとした可能性が高いです。

具体的には、コメント者は「ヒューリスティック」と「アルゴリズム」を使って、人間創作活動AI創作活動本質的に異なるという点を強調しようとしていると解釈できます。これは、Mさんが「人の脳を通すか機械学習を通すかの違い」と述べた部分への反論として理解できます

しかしながら、あなたが指摘したように、AI画像生成は単純なアルゴリズムの結果ではなく、大量のデータから学習したモデルに基づくため、コメント者の「アルゴリズム」に対する理解が正確ではないかもしれません。また、MさんツイートAI模倣問題議論しているのに対し、コメント者が人間AI思考プロセスの違いに焦点を当てているため、話が少し逸れていると感じるのも理解できます

User

Mさんの主張は、AI人間模倣の違いは同じものとみなせる。人間が労力をかけて絵を書くことに対して今我々は直面している。

コメント者の主張は、AI人間模倣は違う。

この理解でいいですか?

コメント者はMさんの主張に対して何も言っていないと言うか、「AI人間模倣の違い」について言及しているだけのようです。この理解であってますか?

☆ ChatGPT

はいあなた理解は正しいと思いますMさんAI人間模倣基本的に同じであるという見解を示しています。つまり人間が労力をかけて作り出す芸術作品と、AIが生成する芸術作品は同じような結果を生むため、そのプロセス人間によるものであるAIによるものであるかは問題ではないと主張しています

一方で、コメント者はAI人間模倣は異なると主張しています。これは、人間芸術作品を作り出すプロセスヒューリスティック)と、AI芸術作品を生成するプロセスアルゴリズム)は基本的に異なるという意見を示しています

そして、コメント者は「AI人間模倣の違い」について言及しているだけで、Mさんの主張に対する具体的な反論代替案を提出しているわけではないようです。これは、コメント者がMさん見解に対して異なる視点提供したいと思っているが、その具体的な解決策については触れていないという状況を示していると考えられます

User

私の見解ですがコメント者はそもそもAIアルゴリズム画像を描いて、それ自体問題だと暗黙的に確信しているように読み取れました。この見解はあってますか?

そして、そのようなコメント者の主張や暗黙的な前提は事実と異なると感じますどうでしょうか?

☆ ChatGPT

あなた見解合理的です。コメント者が「アルゴリズム」という言葉を使うことで、AIが単純な計算手順によってイラストを生成するという視点を示している可能性があります。そして、それが模倣問題引き起こしていると暗示しているかもしれません。

しかし、AIイラストを生成するプロセスは、単純なアルゴリズムが直接的に結果を出すようなものではありません。AIは大量のデータからパターン学習し、その学習したパターンに基づいて新しいイラストを生成します。この過程は、人間が何かを学び、その学んだ知識を使って新しいアイデアを生み出すプロセス類似しています

したがって、あなたの指摘は正当で、コメント者のAIに対する理解や前提は完全ではないかもしれません。AI人間模倣の違いを議論するためには、AIがどのようにして結果を生成するのか、そのプロセスがどのように人間思考創作活動類似または異なるのかを理解することが重要です。

参考:https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/mellco/status/1656643939330588675

2023-05-10

anond:20230510184345

個人転売ヤーと卸業者の違いはなにもない。

AI絵における機械学習学習する人間の違いがないのと同じ。

たし蟹。改めて言われてみると… そうだね。

しろ個人の方が、機械の方が、プレイヤーが多様になるし市場としてはよくなると思う。

anond:20230510183414

転売ヤーのなにが悪いのか分からん資本主義だろ。

個人転売ヤーと卸業者の違いはなにもない。

AI絵における機械学習学習する人間の違いがないのと同じ。

2023-05-05

会社辞めてフリーランスになるか迷ってる

自分は32歳で証券会社に8年勤務。

ただ有休も散れないほど業務が忙しすぎて、厚生省ストレスチェックでも高ストレスの結果でそろそろ健康悪化しそうなので

体壊す前にやめたいと思う。

自分スペックとしては、以下の通り

* 学歴東京一工のどっかの修士で、専門は統計学

* 仕事ではトレーディング業務クオンツ業務を半々ずつ。

* 専門や業務経験もあって数学はそこそこ得意。分野だと確率過程時系列解析で、最近機械学習も独学中

* プログラミング言語C#SQL、Rについて5年以上実務経験あり。

一回やめて半年無職して回復してから社会復帰したい。預金も1000万円ほどはあるから半年無職してほ精神がやまないほど余裕はあるので。

ただ、また金融業界に戻ると激務→健康悪化を繰り返しそうだから会社勤めは気乗りしない.(そもそも半年無職だと転職ハードルも上がるので。。)

そこでフリーランスで週3、4日で働いて社会復帰しようかと思うけど、自分のようなスペックだと難しいかどうか教えてくれないか

レバテックとかで案件見たけど、IT関連はサーバとかwebとかさっぱりで厳しそうだけど、

データ分析ならいけるんじゃないかと思ってる。

ただ、Pythonはやったことないので、無職間中レベルアップするのが前提だけど。

会社辞めてフリーランスになるか迷ってる

自分は32歳で証券会社に8年勤務。

ただ有休も散れないほど業務が忙しすぎて、厚生省ストレスチェックでも高ストレスの結果でそろそろ健康悪化しそうなので

体壊す前にやめたいと思う。

自分スペックとしては、以下の通り

* 学歴東京一工のどっかの修士で、専門は統計学

* 仕事ではトレーディング業務クオンツ業務を半々ずつ。

* 専門や業務経験もあって数学はそこそこ得意。分野だと確率過程時系列解析で、最近機械学習も独学中

* プログラミング言語C#SQL、Rは5年以上実務経験あり。

一回やめて半年無職して回復してから社会復帰したい。預金も1000万円ほどはあるから半年無職してほ精神がやまないほど余裕はあるので。

ただ、また金融業界に戻ると激務→健康悪化を繰り返しそうだから会社勤めは気乗りしない.(そもそも半年無職だと転職ハードルも上がるので。。)

そこでフリーランスで週3、4日で働いて社会復帰しようかと思うけど、自分のようなスペックだと難しいかどうか教えてくれないか

レバテックとかで案件見たけど、IT関連はサーバとかwebとかさっぱりで厳しそうだけど、

データ分析ならいけるんじゃないかと思ってる。

ただ、Pythonはやったことないので、無職間中レベルアップするのが前提だけど。

2023-05-02

anond:20230502213355

今の機械学習進化したところで文章画像のような情報出力がうまくなるだけで実用的で物理実体のある人型ロボットにはならんやろうけどなという話

画像生成AIガチャ

今更だがGWなんで自宅でstable diffusion環境を整えてみた

仕事柄、機械学習はよく使うし、それなりに論文読む程度に追いかけてたけど

生成AIってなんか惹かれないんだよなと思って少し距離を置いていた

1000枚くらい自分で生成してみてわかった。これはガチャに似てる

プロンプトは入れるけど、同一プロンプトでも同じ絵はできない

もう一回やったら好みの絵ができるかもしれない

そうやってやめどきが見つからない

2023-04-22

絵描きを救いたかったんだけどさぁ

絵描きを救いたい気持ちはあったことにはあったが、何故救いたかったのかを言語化すると絵描きへの特大悪口になってしまうことをお許しください。そして救う気が失せました。

***

近ごろ、画像生成AI絵描きたちを騒つかせています

作品の無断学習、非商用限定画像群を学習したモデルを商用利用、フェアユース規定無視疑惑……事実画像生成AI現在多くの問題を抱えています

しかし。現行の日本法律では、(利用範囲は定められていますが)機械学習における著作物使用著作者許可はいらないことになっていますフェアユース規定よりさらに強力で、機械学習に有利すぎる条文です。

このままでは、絵描き的には大問題なわけです。自分が心血注いで作ったもの勝手に持っていかれるなんて、不快なことはなただしい。創作モチベーションも奪われ、やがては産業自体危機になると警鐘を鳴らす人もいます

また、モラルなき人々にまで高い技術が与えられることで様々な被害がもたらされていることも報告されています

世界的には、AI規制の流れに傾きつつあります。Stable Diffusionを開発したStability AI社に対して、フェアユース観点に対する集団訴訟が起きています。また、同時にGetty Images訴訟に踏み切っています

かのchatGPTも、EU単位禁止になるかもと噂されています

さらには、AIの推進に対してかの中国ですら及び腰だというのです。

署名出して法律改善を訴えたり、訴訟起こして判例を作ったりすればAIに対してエラく歓迎ムード日本すら変えられるかもしれない!

勝ったな!日本絵描きは再び安寧と静寂を取り戻し、これまで通り絵が伸び伸びと描けるようになることでしょう!

しかし、そうはなりそうにない。

はっきり言います。今、日本絵描きたちは自滅の道を辿っています。この勝ち確の流れで。

そうです。今こそ日本AI危険性を強く訴えるチャンスなのです。ここで上手く立ち回れば確実に勝機があります。誰から見ても自明でしょう。

でも自滅しようとしてます

理由単純明快です。

絵描きの大半は、絵を描くことすら取り柄かどうか怪しい無能馬鹿メンヘラ社会不適合者だからです。

Twitterでは今日画像生成AIに対する愚痴問題点が飛び交います。絵を描くことを忘れて画像生成AI問題点を発信せんとする人が何人も出てきました。

多くの方は「いやそんなに文句あるならもっと行動しろよ…」と思ってるかもしれません。実際その通りです。Twitterでたらたら文句タレてる暇あるなら団結してクラファン立ち上げて訴訟費用賄えばいいのです。

マジで応援するよ。判例欲しいもん。

動かすべきは画像生成AIなんてものを開発した悪の親玉組織ではなく、国という大きく頼れる組織。そうは思いませんか?

でも、しません。

断言しますが、大半の絵描きにそんな能力も度胸もありません。

何故なら、繰り返しますが、彼ら彼女らは無能馬鹿メンヘラ社会不適合者だからです。

彼ら彼女らは、明らかに知識不足しか言いようのない発言を平気でします。あの感じですと、我らが著作権法の条文すら多分読んだことがないし、画像生成AIの仕組みもロクに理解していません。

しかし、そんなエアプで語ることがまかり通ってしまっています

何故なら、何度でも繰り返しますが、彼ら彼女らは無能馬鹿メンヘラ社会不適合者だからです。無知の知なんて期待するだけ無駄です。

もし、画像生成AIオプトインを大前提としたものに生まれ変わる場合アーティストの懸命な訴えが受け入れられたのかもしれません。

何故自分たちの作品を無断で使ってほしくないのか。自分たちにとって作品とは何か。懇切丁寧に、相手も納得できる形で説明たからこそ、その未来ではオプトインが採用されているのでしょう。

しかし、そんな未来が期待できそうにありません。

何故なら、まことに悲しいことに、彼ら彼女らは無能馬鹿メンヘラ社会不適合者だからです。

無能馬鹿メンヘラ社会不適合者に、詳しい言語化と冷静な判断が期待できるでしょうか?出来ないから『お気持ち』と揶揄されるような具体性に欠ける感情論しか発信できないのです。このままでは誰にも絵描き感情絵描き内のルール絵描き理論理解されないまま終わってしまます

しかし。必ずしも絵描き自身が戦う必要はありません。人間社会はよく出来ており、役割の分担が基本なのです。大半の絵描きが苦しむ中、手を差し伸べてくれる人がいるかもしれません。それは親切なファンかもしれないし、法の専門家法律家かもしれません。

彼ら彼女らを助けてくれる人はいるのでしょうか。

繰り返しますが、大半の絵描き無能馬鹿メンヘラ社会不適合者です。

そのくせプライドだけは一丁前にあって、少しでも正論を混ぜるとすぐにヒスる。声だけデカい割に利用規約著作権法すら読めないので、デマに近いツイートをすぐ鵜呑みにして騒ぎ立てますしか自分から行動しません。Twitterで騒ぐだけ騒いでおいて。結局、国内署名活動すら話を聞きません(海外署名活動も全然集まってないですが)。

『真の弱者は助けたくなるような姿をしていない』という話を嫌でも思い出します。

インターネットリテラシーもなければ社会の変化に適応することもできず、ヒスって暴れて無能さをただひたすら曝け出す。かといって何か行動を起こすでもなく、延々と愚痴愚痴文句を垂れるだけの存在。そう認識されてしまったら、確実に無視されブロックされNGリストに放り込まれインターネットの片隅に追いやられることでしょう。正直絵を描いててもキツいです。

誰がそんな奴らを助けてくれるというのでしょうか。

それでも絵を描ける存在を人は助けてくれると思ってるのなら、流石に絵の力を過信しすぎでしょう。作者の本性は、どんなに素晴らしい絵であっても平気で貫通します。作者はゴミカスだけど絵は本当に最高だから応援します!なんて言ってくれる人はかなり少数派ですよ。

大半の絵描きのことを散々に言ってきましたが、これは巨大な問題を孕んでいます

何故なら、問題言語化できる人間がいない集団は、その声を民主主義に届けることがあまりにも難しいからです。

日本AI技術の発展を重視し、AI大国として国際競走にもう一度乗り上げることを目指しているとされます。その過程で、もし訴訟に敗北してStable Diffusionがなくなっても、国際的規制でがんじがらめになりchat GPTがなくなっても、国産の新たなAIを生み出していくことも考えられます著作権法30条の4が味方となって、あらゆるデータ資産学習に使っていくことが考えられます

日本はとにかくやる気です。

しかし、その過程日本アニメマンガゲームイラスト……そういったサブカルチャー産業の源泉である創作者の集団が無碍に扱われ、将来的に縮小するとすれば問題になるでしょう。

私自身、そのような世界にはなってほしくありません。

しかし、彼ら彼女らは声のあげ方すら知らない。絵を描く以外能はなく、絵を描く以外の知識もないのですから芸術よすが今日も生き延びているだけのコミュ障社会不適合者は、真の弱者層に位置しているのです。

それでもって、絵を描くことに執着する人間なんてのは数が少ないのですから、より国政や企業に対するアプローチが難しい……

これもう詰みでは?

もちろんわかっています

ちゃん知識を持ち、その上で問題点を発信している絵描きはいらっしゃいます

自分なりに考え、画像生成AIとの付き合い方、画像生成AIの在り方を考えている方もいらっしゃいます

しかし、それ以上に大多数の無能が足を引っ張りまくってます。頼むから理論ガバガバ文章に踊らされないでくれ。お願いだから、話にならない無知を晒さないでくれ。本当にお願いします、簡単不安を煽られないでくれ。何が正しいのか、何が間違ってるのか、分からいかもしれないけど、だったらジッとしていてくれ。落ち着いてまずは調べろ。Googleいくらでも出てくるんだ。理解できなかったら他人説明してもらうんだ。chatGPTはいいぞ。(それらのAI恩恵を受けるなら、画像生成AI恩恵検討しなければならないけど)

自分たち側に無能馬鹿メンヘラ社会不適合者が圧倒的に多いことを事実として受け止め、できる中でより良いAIとの共存模索する。それが、画像生成AI規制派に必要なことではないでしょうか。

推進派と規制派が持ちつ持たれつ議論を重ねることで科学の良い発展がもたらされると信じていますから規制派にはマジで頑張って欲しいのです。

自分なりの救い方は検討していました。自分自身絵描き理屈ルール感情代弁者として立ち上がり、推進派との架け橋になる……ありきたりかつ理想的ですが、価値のある行いではあるかもしれません。

例えば、オプトイン制度に際してのコメントは以下のものが考えられます

そもそも芸術行為とはどこまでも自分本位の行いであるべき。自分本位に生み出した作品は、自分のためだけに存在しているべきもので、そこで技術の発展だとか、他人の見栄だとか、そういうことに使われると芸術行為の芯に傷がついてしまうのでは。それが意欲の低下に繋がるのかもしれません」

あるいは、クラファンを立ち上げ、司法に是非を問うてみるのもありかもしれません。

でも、こんな奴ら助けるくらいだったら、その時間使って画像生成AI技術に手を出して学んだ方が遥かに有意義なんじゃないかぶっちゃけ自滅する泥舟に乗りたいかそもそも救いたいという感情自体傲慢なわけで。

というわけで、救いたいと思い言語化していたはずが、し終わる頃にはマジでやる気が失せました。

絵描きがただひたすら自滅を重ねていく様を楽しみたい気持ちすらあります

もう知らねー

無能馬鹿メンヘラ社会不適合者の一員より

2023-04-20

キャバクラGPTが欲しい

疲れたって書いているのに、ChartGPT対処方法返す。そんなんいらん。

 

GPT:何が疲れたの?

増田仕事疲れた

GPT増田さんお疲れた。頑張ったね。ゆっくり休んでね。

増田:本当に上司の○○がカスで。

GPT上司無能で大変だよね。わかるよ。

 

みたいな会話したい。癒やされたい。

 

なんなら、GPTにわいの推しアバター機械学習した声とか出たら最高なんだけど。

課金する。

アイドル貢ぐよりいい

2023-04-15

anond:20230415104736

常々疑問なんだけど、入社試験でLeet codeみたいなアルゴリズム系のコーディングテストを解かせることに何の意味があるんだ?

機械学習エンジニアなら分かるけど、それ以外のエンジニアって業務でそこまでアルゴリズム知識必要ないだろ

エンジニアは常に勉強」っていうのも、業務とかで使えそうな新しい優れた言語フレームワークキャッチアップを続けるべきって意味であって、Leet codeの難しい問題を解けるようになるべきって意味ではなくないか

2023-04-12

日本語英語で回答内容が異なるのは日本語英語学習データが異なるからですか?

ChatGPTくん:
はい、回答内容が異なる場合があるのは、日本語英語学習データが異なるためです。機械学習モデルは、学習使用されるデータセットに応じて学習し、その結果として生成される回答も異なる場合があります。また、文化言語の違いも影響を与える可能性があります

 

よろしければ参考にしてください
anond:20230412145013

ChatGPTは大量の文章データ学習し、単語意味文法ルール関係性を把握して自然文章を生成することができます

一方で、文章の読み取りや要約には複雑な文脈意図重要度などを判断する必要があり、単純なルールベースで処理することができないため、

より高度な自然言語処理技術必要とされます。(複雑な人間思考プロセスに近い処理が必要になります)

また、ChatGPTは学習データに含まれテーマに関する知識比較的正確に把握することができますが、

学習データに含まれないテーマに関しては適切に処理できない場合があるため、不自然な回答や読み取り・要約が生成されることがあります

 

これでも難しければこっち ↓↓↓

ChatGPTっていうのは、たくさんの文章を読んで、言葉意味文法言葉同士の関係性を覚えるんだ。

でも、文章を読んで、答えたり要約するときには、人間と同じように、複雑な状況や意図、大切なところを選ぶことが必要だよ。

から、ChatGPTは、もっと高度なことをしなくちゃいけないんだ。

 

たとえば、人間は、どの言葉大事か、どんな場面で使われているかをわかるよね。でも、ChatGPTは、言葉意味文法勉強だけじゃ十分じゃないんだよ。

から、ChatGPTは、人間と同じように、もっと高度なことをしなくちゃいけないんだ。

 

それに、ChatGPTは、学んだことについては詳しいけど、学んでいないことには詳しくないんだ。

から、新しいことや難しい言葉については、答えることが難しいかもしれないから、気をつけなきゃいけないんだよ。

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