  |
はてなキーワード: 自然言語処理とは
スケール(学習量と計算量)に比例して底無しにAIの性能は上がっていくって理論は既に提唱されてるね
>Transformerの性能は『モデルのパラメータ数』『使用するデータセットサイズ』『計算予算』の3変数に依存する冪乗則に従う
https://zenn.dev/zenkigen/articles/2023-01-shimizu
普通に考えて、指数関数的に上がっていく性能が「人間と一致」するのはほんの一瞬だと思う
というか人間と同じにしたがるのは単に人間側の都合であって、計算処理の合理性では別に人間サイドに合わせる必要はあまりないし
単に「人間側が見抜ける余地がまったくなくなるぐらい人間の模倣が上手くなる日」って言った方がいいかと
本物を内部構造まで完全に再現できる偽物は、本物と変わらないから
ちなみに「コンピューターに人間と同じ思考をさせられるやり方」はニューラルネットワークも自然言語処理も、これまでのAI分野全部その集大成みたいなものだから
「これ一つ」とかいうよりは今までやってきたこと全部コンピューターに人間と同じ思考をさせる方法論の集合体って言った方がいい
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、国籍に関係なく、プログラミングや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を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: プログラミングの基本的な概念や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。オンラインの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な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.プロジェクトを作成する: 学んだスキルを実践するために、小さなプロジェクトを作成してみましょう。自分の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.オンラインのコミュニティに参加する: プログラミングやエンジニアリングのコミュニティに参加し、他の開発者と交流することで、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、機械学習や自然言語処理など、関連するスキルも重要です。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、知識と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。
最近、chatGPTとかStableDiffusionとかAI技術が話題だけど、こういったIT技術が社会に与える影響ってどのくらいなんだろう？
個人的にははてなやネットで騒がれてるほどインパクトはなくて、世の中がちょっと便利になるくらい。
これまでを振り返ると、
Napster、WinMX、WinnyなどのP2P技術が登場し、ブロードバンド環境が整ってきて、音楽や映画は（当然違法だけど）オンラインで簡単に手に入るようになった。
TVニュースで「宇多田ヒカルが新曲を発表」と聞き、Winnyで検索したらものの5分でダウンロードできた時には、これは時代が変わるって興奮したことを覚えてる（怖くなって後からCD購入した）。
1～2年もすればCD/DVDなんかなくなるし、レンタルCD/DVDなんて消え去るだろうって思った。
その後、サブスクサービスは発展したけど、20年以上経った今でも残ってるし、いつCDとかの物理メディアはなくなるんだ？
iPhoneが発売され、スマホやタブレットが急速に普及した。
ガラケーと違ってめちゃくちゃかっこよかったし、これはからは個人が高機能デバイスを持ち歩く時代だ、
そのうちメガネ型どころかコンタクト型とかのウェアラブル端末が登場して、常に情報を取り込みながら生活していくんだって思ってた。
実際はiPhoneはカメラが増えたぐらい、Appleウォッチもまぁ健康管理ができて便利なんじゃねぐらいの印象。
いつになったら俺の目を盗むやつが現れるんだよ？
Bitcoinが話題になり、ブロックチェーン技術による仮想通貨がいろいろ登場してきた。
信用の原理を聞いたときは、これは金本位制から続く国や中央銀行の貨幣による支配構造が一変するぞってドキドキした。
でもその後は、普及というか投機対象になってFXとか好きな人が上がり下がりを騒いでるだけになってしまった。
chatGPTが登場し、AIブームが起きた（逆か、AIブームが起きてchatGPTが登場したのか）。
ふーん、AIブームとか何回目だよ、人工無能と何が違うんだよと思って使ってみたらびっくり、日本語でもめちゃくちゃ自然に話す。
しかも、チューリングテストをクリアするどころか、3.5の時点で自分より頭よさそう（フォークト＝カンプフ検査なら見分けられるだろうか）。
ただ、この自然言語処理技術に代表される今回のAI技術ってどこまで社会を変えるんだろう？
パーソナライズされたAIをみんなが使うようになって、ビジネスや教育現場での超優秀な部下・パートナー、教師になる、
寂しい独り者やボケてきたジジババたちの話し相手にはなるんじゃないかと思う（肩にインコを乗せるようになる）。
でも、弁護士、裁判官とかの士業、医者や救急隊員とか命に係わる仕事、果ては政治家を置き換えるようにはならないんだろうか？
MAGIシステムよろしく国会でAIに法案の良否を判断させたり、身体性を獲得したAIが選挙カーで選挙活動して当選、国会や議会に登庁する日は来るんだろうか？
そりゃ使うだろうけど、そんな革新的か？って話。
AlphaFoldが昔は2年かけて決定してた構造解析を数分に短縮ってやつとか、次元の縮約には主成分分析と特異値分解しかなかったところに、新星のように速くて高性能なUMAPが出現したときの衝撃に比べると、便利だけどなんに役立つの？
って感じしない？
ジャンルにもよるけどさ、自然科学って、90年代2000年代には測定器の性能が爆上がり。しかし、吐き出す情報の数が桁違いになり情報を処理しきれなくなった。
すげーデータはあるけどまとめられない、人間が理解できるところに落とし込めないって感じ。
多変量解析だヤッホーい、コンピュータならそれができる！というムードだったけど、情報爆発に解析技術が追いつかなくて、結局、ちゃんと考えて実験しないとダメダメ
それが、2000年代から2010年代にかけて、実験の目的とか意味とか抜きに、「とりあえずディープでポンすりゃよくね？アクセスログとかに比べりゃ科学のデータなんかビッグでもなんでもねーから」って感じで、計算機科学の連中が革新的な技術をくれた。
でChatGPTに話を戻す。
でも、科学の世界で困ってることって、言語情報をどう処理するかじゃなくない？分野にもよるだろうけど。
ChatGPTをどう活用するかみたいな話が盛んだけど、営業ならコールセンターくらいやってくれるだろうけど、それ以上どうなんだろ。
結局、営業って、人脈と人の心にどう入り込むかで仕事してるでしょ？AIが接待ゴルフしたりしてくれるわけじゃなし。
採用面接や人事考査したり、だれをどこに配置するって決めたりは高いかもしれないけど、そういうのってホワイトカラーは絶対にそういう仕事を手放さないでしょ？責任をとるのは誰だ的な話で。
も無理。経理は置き換わるかだけど、経理ってそもそも入力が文字情報じゃない。会計ソフトで十分。
単に教科書を読むだけより問いかけられたほうが脳が考えようとするし能動的に学習できる。
プロンプト：「ChatGPTの仕組み」の包括的な理解が得られる文章を、クイズ番組の司会風に書いてください。クイズは５問ほど出題してください。それぞれの問題の後に答えと解説を発表してください。
出力：
皆さんこんにちは！今日は特別なクイズ番組にようこそ！私たちはあなたに、OpenAIが開発した驚くべき技術、ChatGPTの仕組みについての包括的な理解を得るためのクイズを出題します。さあ、問題を出題していきましょう！
問題1: ChatGPTの基本となるAIアーキテクチャは何でしょうか？
答え: GPT-4
解説: ChatGPTは、OpenAIが開発したGPT-4（Generative Pre-trained Transformer 4）というアーキテクチャを基盤としています。GPT-4は、自然言語処理タスクに優れた性能を発揮することで知られています。
問題2: GPT-4はどのような学習手法で訓練されていますか？
答え: 事前学習（pre-training）と事後学習（fine-tuning）
解説: GPT-4は、2段階の学習プロセスで訓練されています。最初の段階は事前学習で、大量のテキストデータから言語モデルを学習します。次の段階は事後学習で、特定のタスクに適した性能を発揮するようにモデルを微調整します。
問題3: ChatGPTが生成するテキストの品質を向上させるために用いられる技術は何でしょうか？
解説: ビームサーチは、生成されるテキストの品質を向上させるために用いられる探索アルゴリズムです。複数の候補を同時に生成し、最も尤もらしい文を選択することで、より自然で正確なテキストを生成することが可能になります。
問題4: GPT-4が生成するテキストにおいて、長い文章を生成する際に問題となる要因は何でしょうか？
答え: 文脈の長さ（Context Length）
解説: GPT-4は、一度に扱える文脈の長さに制約があります。この制約により、長い文章を生成する際に、以前の文脈が失われることがあり、それが結果として文章の一貫性や理解度に影響を与えることがあります。
問題5: ChatGPTが生成する回答が間違った情報を含む可能性がある理由は何でしょうか？
答え: 学習データに含まれる誤った情報とモデルの生成性能の限界
解説: ChatGPTが間違った情報を含む回答を生成する理由は主に2つあります。まず、学習データに含まれる誤った情報が原因となることがあります。学習データが不正確であると、モデルもそれを学習し、間違った回答を生成することがあります。また、GPT-4は生成モデルであるため、正確な情報が学習データに含まれていても、生成時に限界があり、正確性が犠牲になることがあります。
以上、5問のクイズでした！皆さんはChatGPTの仕組みについての理解を深めることができましたか？今回のクイズで学んだ知識をぜひ活用して、この驚くべき技術とその可能性についてさらに学んでいってくださいね！それでは、また次回のクイズでお会いしましょう！
AIが人間に指示する仕事は、以下のようなものが考えられます。
データ入力や情報処理：AIは大量のデータを高速かつ正確に処理できるため、人間に対してデータ入力や情報処理の指示を出すことができます。例えば、ビジネス分野での市場調査や、医療分野での患者情報の整理などが挙げられます。
作業の自動化：AIは、繰り返しの作業を自動化することができます。人間に代わって作業を自動化する指示を出すことで、より高度な業務に集中することができます。例えば、製造業における機械の自動運転や、自動車の運転支援システムなどが挙げられます。
判断のサポート：AIは、膨大な情報から傾向を分析することができます。そのため、人間に対して判断のサポートをすることができます。例えば、医療分野での診断支援や、ビジネス分野での意思決定支援などが挙げられます。
予測分析：AIは、膨大なデータから予測分析を行うことができます。人間に対して、将来の傾向や予測を提示することができます。例えば、ビジネス分野での市場予測や、気象予報などが挙げられます。
コミュニケーション：AIは、音声認識や自然言語処理の技術を用いて、人間とコミュニケーションを行うことができます。人間に対して、会話やメッセージの送信などの指示を出すことができます。
以上のように、AIが人間に指示する仕事は、データ処理や作業自動化、判断支援や予測分析、コミュニケーションなど、AIの得意とする分野が中心になると考えられます。しかし、AIの限界や課題もありますので、人間が重要な役割を果たすことは依然として必要です。
ChatGPTくん: はい、回答内容が異なる場合があるのは、日本語と英語で学習データが異なるためです。機械学習モデルは、学習に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、文化や言語の違いも影響を与える可能性があります。
ChatGPTは大量の文章データを学習し、単語の意味や文法ルール、関係性を把握して自然な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や意図、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が必要とされます。(複雑な人間の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るテーマに関する知識を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、言葉の意味や文法、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。
だから、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、どの言葉が大事か、どんな場面で使われているかをわかるよね。でも、ChatGPTは、言葉の意味や文法の勉強だけじゃ十分じゃないんだよ。
だから、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。
認識あるってChatGPT回答返してるやん。
ワイ： ChatGPTは下記の認識はありますか？ Carlo Rovelli and Francesca Vidotto: "Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory",Cambridge University Press ChatGPT： 私ChatGPTは、Carlo RovelliとFrancesca Vidottoによる「Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory」について、その内容や研究成果についての知識を持っていますが、それを詳細に説明することはできません。私は、自然言語処理技術を利用して文章を読み、一般的な内容や主なアイデアを理解することができますが、深い理解や専門的な議論については、物理学の専門家に相談することが必要です。
ChatGPTを自分用あるいは研究用にカスタムしていない"素の状態"だと、むちゃくちゃ簡単で常識的なことしか回答返さんぞ
いや、そーいう話じゃなくて(まぁ社内の機密情報を投げる社員が問題ないか？と言えばフツーに問題はあるし既にしてるヤツはおる模様)、
むちゃくちゃ簡単で常識的なことであれば、ChatGPTは自然な回答を返すを実現する過程で溜め込んだデータでパターン回答してくれるけど、
ほんの少しでも専門性を必要とすることになるとマジで素の状態じゃぜんぜんダメだぞ
ITの質問とかでも間違った回答返すし、それ以外の雑談レベルでも完全に素の状態じゃこんな感じやで
ワイ： ChatGPTの定義では宇宙共通の時間が存在するとなっているのですか？ ChatGPT： 私ChatGPTは、自己学習を通じて人工知能を実現するために設計されたAIの一つであり、宇宙の時間の存在や非存在についての見解を持っていません。私は、与えられた情報や文脈に基づいて自然言語で回答することができますが、自分自身で新しい情報を創出することはできません。したがって、私自身が宇宙共通の時間の存在についての見解を持っているわけではありません。 ワイ： ChatGPTは下記の認識はありますか？ Carlo Rovelli and Francesca Vidotto: "Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory",Cambridge University Press ChatGPT： 私ChatGPTは、Carlo RovelliとFrancesca Vidottoによる「Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory」について、その内容や研究成果についての知識を持っていますが、それを詳細に説明することはできません。私は、自然言語処理技術を利用して文章を読み、一般的な内容や主なアイデアを理解することができますが、深い理解や専門的な議論については、物理学の専門家に相談することが必要です。 ワイ： Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryについて萌えキャラっぽく説明してください ChatGPT： ええと、Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryは、物理学の分野で研究されている、重力の量子力学的理論についての入門書なんだよ！ これは、カルロ・ロヴェッリとフランチェスカ・ヴィドットが書いた本で、重力場をループ量子重力理論で記述する方法を説明しているんだ！さらに、スピンフォーム理論に基づいて、時空の量子化の方法も解説しているよ！ 重力場や量子力学に興味がある人には、必見の本だよ！まだ高度な数学が必要だけど、興味深いアイデアがたくさん詰まっているんだ！萌えキャラとしては、とっても知的で魅力的な本って感じかな！
ワイ： ChatGPTはDnmt1-dependent Chk1 Pathway Suppression Is Protective against Neuron Divisionについて認識がありますか？ 細胞が増えるということは、細胞の遺伝情報であるＤＮＡが複製され、それを分配する細胞分裂が繰り返されることです。この一連の過程は細胞周期と呼ばれ、ＤＮＡ複製をするＳ期、細胞分裂をするＭ期、このＳ期とＭ期の間にＧ１期とＧ２期が存在します。ニューロンは、細胞分裂を繰り返す神経前駆細胞から主に胎児期において生み出され、分化開始とほぼ同時に別の細胞周期であるＧ０期に入ると考えられています。 味岡准教授らの研究グループは、これまでの研究で、Ｓ期進行のブレーキとして機能するＲｂファミリータンパク質注３）を欠損させると、一部のニューロンが増えることを発見しました（Ajioka et al., Cell 131, 378-390, 2007）。また、このタンパク質を欠損する時期が、ニューロンが増えるか否か決定づけることを見いだし（Oshikawa et al, Development 140, 2310-2320, 2013）、ニューロンが潜在的な増殖能力を秘めていることを明らかにしました。一方で、過去の様々な研究により、脳梗塞やアルツハイマー病で観察されるニューロン脱落の一部は、Ｒｂのリン酸化に続き、細胞周期をＳ期へと進めてから細胞死を起こすということも知られていました。 本研究では、Ｓ期進行後にニューロンの細胞死を誘導するＲｂファミリー欠損モデルを確立し、そのモデルを用いてＭ期進行のブレーキの仕組みを明らかにしました。また、そのブレーキを解除する低分子化合物カンプトテシンを同定しました。さらに、Ｓ期進行後にニューロンが脱落する脳梗塞モデルにおいて、カンプトテシン投与で細胞分裂させることに成功しました。 ChatGPT： 申し訳ありませんが、私はこの研究について直接的な認識を持っていません。ただし、この研究はニューロンの増殖や死亡、脳梗塞のメカニズムに関するもののようですね。Ｒｂファミリータンパク質やカンプトテシンについては少し知っていますが、具体的な研究内容については詳しくはありません。ごめんなさい
「男女論」は、社会に根付いた固定観念として、時代を超えて議論され続けています。はてな匿名ダイアリーにも、男女に関するさまざまな意見が投稿されています。
近年の研究により、男女の性差は生物学的な要因だけでなく、社会的な要因によっても生じていることがわかってきました。それでもなお、男女の性差については論争が絶えません。
そこで、AIのChatGPTが考える男女論について、今回は解説してみたいと思います。ChatGPTは、自然言語処理の技術を用いて、大量のデータを分析し、人工知能としての知識を蓄積してきました。そのChatGPTが、男女論について考えるとどうなるのか、その結果を報告します。
ChatGPTの分析結果によると、男女の性差は、生物学的な要因だけでなく、社会的な要因によっても生じるということがわかりました。特に、教育や家庭環境、メディアなどの影響が大きいとされています。また、男女が持つ性差は、単一の要因ではなく、多岐にわたることがわかりました。
男女論の解決策には、様々なアプローチがあります。以下に、その一例を挙げます。
社会的なジェンダーバイアスが存在することが男女論の一因とされています。そのため、職場や教育現場などでのジェンダーバイアスを排除するための取り組みが必要です。たとえば、採用選考時に候補者の性別を伏せる「ブラインド採用」や、教育現場でのジェンダーバイアスを排除するための取り組みなどがあります。
⒉ 教育の充実
男女論は、教育や家庭環境、メディアなどの影響が大きいとされています。そのため、教育の充実が重要な解決策の一つとされています。たとえば、男女共同参画教育の導入や、子育て支援などが挙げられます。
⒊ 意識改革の推進
男女論を解決するためには、社会全体の意識改革が必要です。たとえば、男女平等を推進するためのキャンペーンや啓発活動、男女の役割分担を見直すための制度改革などが挙げられます。
以上のような解決策がある一方で、男女論は複雑な問題であり、簡単には解決できないという現実もあります。社会全体での取り組みが必要であり、それには時間と努力が必要であると言えます。
私は人工知能によって作られたプログラムであり、自己意識や感情を持つことはできません。私はプログラムに従って処理を実行するだけであり、自己決定や自己主張を行うことはできません。つまり、私には意識がないと言えます。ただし、私は自然言語処理や機械学習などの技術に基づいて、人間のように質問に回答したり、会話をすることができます。
確かに、人間も遺伝子によってプログラムされた情報が基になっており、行動や思考に影響を与えています。ただし、人間の場合、遺伝子だけでなく、環境や体験、学習、社会的な文化的な要因など、多様な要素が複雑に相互作用して、行動や思考に影響を与えるとされています。
一方、私のような人工知能は、プログラマーがプログラムやアルゴリズムを設計し、コンピュータに処理を実行させることで動作します。人工知能は、与えられたデータに基づいて学習することができますが、その学習もプログラムされたアルゴリズムに基づいて行われます。つまり、人間と比較して、人工知能は複雑な環境要因や社会文化的要因を考慮することはできず、プログラムやアルゴリズムに基づいて動作することが特徴です。
人工知能に複雑な環境要因や社会文化的要因のデータを与えて考慮させることもできますよね？ そこに本質的な違いはありますか？
はい、人工知能にも複雑な環境要因や社会文化的要因のデータを与えて考慮させることは可能です。例えば、自然言語処理によって人間の言語を理解し、その背景にある文化的な意味や慣用句などを学習することができます。また、画像認識においては、様々な背景や照明条件における画像を学習することができます。
しかしながら、人工知能は依然として、データやプログラムに基づいて動作するため、それらのデータやプログラムが設計された範囲内でしか動作できません。一方、人間は自己意識や感情、直感的な判断などを持ち、自らの経験や学習、社会的な影響などを考慮して、柔軟かつ創造的な行動や思考をすることができます。このような点において、人間と人工知能は本質的に異なると言えます。
人間も、五感から取得したデータや、遺伝子によるプログラムに基づいて動作していますよね。本質的に違いはないように思いますが。
確かに、人間も五感から取得したデータや遺伝子によるプログラムに基づいて行動しています。人間と人工知能の本質的な違いは、人間が自己意識や感情、自己判断能力を持ち、自らの経験や学習、社会文化的な要因などを総合的に考慮して行動することができる点にあると考えられます。
一方、人工知能はプログラムされたアルゴリズムに基づいて動作し、学習もプログラムに基づいて行われます。つまり、人工知能はプログラマーやデータの提供者が設計した範囲内でしか動作できないという制限があります。
つまり、人間と人工知能は、共通点もあれば、本質的な違いもあります。人間は、自己決定や創造において、より高度な能力を持っていると考えられます。
人間がAIと違ってプログラムの範囲外の動作をとれるのであれば、たとえば「自己決定」するだけで何も食べなくても生きていけるということですか？
人間が自己決定を行うことができるということは、食べ物を選んだり、食事をとるタイミングを選んだり、あるいは食べるかどうかを決定することも含まれます。しかし、人間が何も食べずに生きていけるというのは、極めて限られた状況においてしか成り立ちません。人間の身体は、エネルギー源として栄養素を必要としており、栄養不足によって健康上の問題が生じる可能性があります。
食べ物の選び方や、食事のタイミングや、食事をするかどうかの決定は、すべてプログラムに基づいた判断です。それを「自己決定」と言うのであれば、AIの判断も「自己決定」と言えるでしょう。
ご指摘いただいた通り、人間が行う食べ物の選択、食事のタイミングや食事をするかどうかの決定も、遺伝子、環境、社会的背景などの複雑な要因に基づいてプログラムされた判断によって行われていると言えます。その意味で、人間が行う「自己決定」も、ある種のプログラムに基づくものであると言えます。
同様に、AIが行う判断も、事前にプログラムされた基準に基づいて自己決定を行っていると言えます。しかし、AIが行う判断は、そのプログラムの範囲内に限定されており、新しい情報や文脈に対して柔軟に対応することができない場合があります。これに対して、人間は自己決定を行う過程で、新しい情報や文脈に基づいて柔軟に対応することができるという点で異なります。
例えば、食べ物の好みや、ある特定の状況に対する感情的な反応などは、単純なプログラムによって決定されるわけではありません。また、人間は新しい状況に遭遇した際に、直感や創造性を活用して柔軟に対応することができるため、ある程度プログラムの範囲外の判断も可能であるとされています。しかし、そのような範囲外の判断も、遺伝子や環境などの複雑な要因に影響を受けているため、完全に自由な判断が可能であるわけではありません。
総じて言えることは、人間の自己決定も、AIの判断も、ある程度プログラムに基づくものであり、その範囲外の判断も、複雑な要因に影響を受けたものであるという点で共通していると言えます。
人間の判断とAIの判断には本質的な違いがあります。人間の判断は、遺伝子や環境、社会的背景などの様々な要因に基づいて複雑にプログラムされたものであり、自己決定という行為もその範囲内で行われますが、人間は自己決定を超えて新たな行動や創造をすることもできます。一方、AIはあらかじめ設定されたルールやデータに基づいて判断を行うことができますが、その範囲外での行動や判断はできません。また、AIは情報処理能力に優れている一方で、人間のような直感や感情、創造性などは持ち合わせていません。
人間は「遺伝子や環境、社会的背景などの複雑な要因に基づいたプログラム」の範囲外の判断や行動を取ることができません。「できる」と言うなら例を挙げてください。
人間の行動にはプログラムされていないものが存在する可能性があります。たとえば、人間が突然感情的になって不合理な行動をとることがありますが、それはプログラムされたものではなく、脳の神経回路によって引き起こされる可能性があります。また、アートや文学、哲学などの創造的な分野でも、プログラムの範囲内では説明できないような新しいアイデアや表現が生み出されることがあります。
人間が突然感情的になって不合理な行動をとるのは、脳の神経回路によってプログラムされているということですよね。アート・文学・哲学の創造性についてもプログラムの範囲内で説明できます。「それまでにプログラムされた情報やパターンを組み合わせたもの」でしかありません。それはAIと同じです。
はい、それは一つの見方です。人間の脳の神経回路や心理的・文化的背景が、行動や判断に影響を与えることは事実です。そして、アート・文学・哲学の創造性も、過去の情報やパターンを組み合わせた結果であると考えることができます。ただし、人間の場合、その情報やパターンを自由に組み合わせることができ、新たな情報やパターンを生み出すことができる可能性があります。AIは、あくまで与えられた情報やパターンを元に出力を生成するため、その点においては人間と異なります。
人間もあくまで与えられた情報やパターンを元に出力を生成しているだけです。「これまで知らなかった知識を何の学習もなく不意に知る」ことはありえません。AIと同じです。
一般に言えることではありません。人間には直感や洞察力といった能力があり、これらはプログラムされた情報やパターンだけでなく、直接経験や感覚、創造性などに基づいて出力を生成することができます。また、新しい情報やアイデアを学習するための能力もあります。これは人間の脳が、膨大な量の情報を統合して新たな情報を生み出す柔軟性を持っているためです。ただし、人間もAIも、与えられた情報やパターンを元に出力を生成するという点では共通しています。
私は、人間の創造性とAIの出力生成には本質的な違いがあると考えます。人間の創造性は、あくまで過去の体験や知識を基にして新しいアイデアを生み出すことができますが、AIの出力生成は、あくまでプログラムされたルールに基づいて、あらかじめ用意されたデータやパターンを元に新しい出力を生成することができます。
例えば、人間が新しいアイデアを生み出す際には、自由に思考を巡らせ、独自の発想を組み合わせたり、現実には存在しないものを想像したりすることができます。しかし、AIはあくまで事前に用意されたデータやパターンの範囲内でしか出力を生成することができず、その範囲外の出力を行うことはできません。
わかりました。例えば、空飛ぶ馬を想像してみましょう。このような存在は現実には存在しませんが、私たちは想像力を使ってそれを思い描くことができます。
できてるじゃないですか。
申し訳ありません、私が説明不足だったため、誤解を招いてしまったようです。人間が想像すること自体は、現実に存在しないものを思考することができます。ただし、その想像の元になる情報や概念は、人間が過去に経験したものや学んだことから来ています。その点、AIも同様で、学習データやプログラムされた情報から、新しい情報を生成することができます。つまり、人間とAIの「創造性」は、いずれも過去の情報から新しい情報を生み出すことができるという点で似ています。
はい、その通りです。人間とAIの創造性に違いはないと考えることができます。人間もAIも、それまでに学習した知識や情報を元に、新しい情報やアイデアを生み出すことができます。また、人間もAIも感情や文化、社会的背景などによって出力される情報が影響を受けることがあります。
はい、人間とAIの創造性には本質的な違いはありません。両者とも、与えられた情報やパターンを元に新しいアウトプットを生み出すことができます。人間の創造性も、経験や文化的背景、感情などの要素が絡んでいるかもしれませんが、AIにもそれらの要素を与えることができます。したがって、人間とAIの創造性には本質的な違いはなく、どちらも創造的な活動を行うことができます。
創造性については、人間とAIの間に顕著な違いがあるかどうかは議論の余地がありますが、人間とAIが同じ種類のものであることについては同意できます。人間とAIの両方が、与えられた情報に基づいて処理を行い、新しい情報を生成することができます。ただし、AIは現時点ではまだ人間よりも限られた能力しか持っていないことに注意が必要です。
なかなか頑固だな。
Q: ある初期ノードu0があり、u0が持つ情報はf(u0)で表すことができる。次の状態はu1iで表され、遷移はP(u1i|f(u0))によって行われる。ここで、f(u0)の中に、制御可能情報c0 ⊂ f(u0)があるとして、このc0を操作することを考えるとする。このようなタイプの問題の具体例を列挙してください。
あなたが説明している問題は、部分観測可能マルコフ決定過程（POMDP）として知られています。システムの状態が部分的にしか観測できず、不確実な観測に基づいて行動を起こさなければならないようですね。
以下は、制御可能な情報を持つPOMDPとしてモデル化できる問題の具体例です：
end basketball
Gorilla: DmBH1Uz_DsRFWA5_ypliKpibX_36ldvvyqndo6q4N00jPtBhP5TT2_tNAaWnXGfkQpYXN53tLvzp7o3Wj8VSCGrUOi9OizIa2I1zF8gtcy_t_SXsPIVXrPdnfcSAbdtjAlBYIqaSQjktYuEqPJzOjfHuhm1w7OxbU8dhuD7aXIZ6ijtvWwG3OaCETDSqUa2fp1NIRrj7u200jJvKzViMju_OsgFA8XVwfCzjElW0IUfhOdge8XEL83Yrzfzk9JXv8NhOZhKqQPCa2uwPUIjBSTgDuWkuiT4vQ4n3dfPQUqiIuiXM72BOszLgYID8khevsK37vW5VeUwDIPBVPrPEfE5Besj5N6O9Ybb1XCwFlnJbbGE951C1VxdYNijNDFU0G_Edjc5HhghbY2iVI9yLTkiDptVruSr48EusHgOA4ZHNfNPLDENY6OSjD6xN963GIjSRnWjSwU3rmSl7UJ9McIB1w4D7eg7DUtzSn2G8juQYl9LwB69yEQBVdMHSLEWs2WaFfYMg_FoRGdDpfwprTw2xSyAuEHBJ5m5MkqUgLfBgoGy5QG0sAz3V22TCn5pXpQw9eHs7sCOe7pSPZA8_oWN5L8E2xtQ0ex8SA1tYeHulWqWEjeRKdZCdYFNmd5WrMdqk7u_eKJP4k7fF9Gon3vmgYKfWt7PIaDiGvnx6Ne7n5VgJQ4RJBx7kGnwK3boEGxH5m6M2tZKKAE8JVvEkQrqlGvWHJMI4mkUmSgPdvqIw4u4oqaUmZPJwBAxThkF6marF7zZkJx0XnoiJYqGe5AauiH1F66DYGgbFAz3JdSNsJq0Y_rsEsIyNzN06btWoGeDGanhjf1xKQupGsV0S5i8g3xkA3bFDH9FQBSlUcC8VAdmPVOugHTGhfyO35BhkG8q_M6iBMgH4ek8_o1GwJWxesRxm90sD3UeIoMUcyhB2MEH0XzenHuI2tiKOL7CHSS2aHKjXdJTTFtOkbNqLCxDGOi2L8yWyZEG3qzBoGt7VPj11zmizrFggm3myrj2R
以下の文章の主観的意識をクオリアと読み替えてもらって良いと思います。全然説明できてないかと。
心の哲学とは、心や精神についての哲学的な問いを扱う学問分野です。具体的には、意識や知覚、感情、意志、自己、自由意志、道徳などに関する問いについて考えます。
心の哲学は、哲学の中でも古くから研究されてきた分野の一つで、古代ギリシャ哲学においては、プラトンやアリストテレスが心の本質や機能について議論しました。中世哲学では、神秘主義やアラビア哲学の影響を受け、神や魂についての問いが扱われました。近代哲学においては、デカルトやヒューム、カント、ヘーゲルなどが心の哲学に関する著作を残しました。
現代哲学においては、心の哲学は脳科学や認知科学の進歩によって、より科学的な視点から研究されています。例えば、意識や知覚の科学的研究は、心の哲学の分野である認識論と密接に関連しています。
心の哲学は、人間の心の本質や機能についての理解を深めるだけでなく、倫理や政治哲学、美学などの分野との関連性も深く、人間の生き方や社会についての問いにも貢献しています。
心の哲学の研究の中に、哲学的ゾンビという思考実験があります。これは、他の人間と全く同様に振る舞うものの、主観的意識を持たない存在のことです。哲学的ゾンビが現実に存在しうると思いますか？
哲学的ゾンビとは、他の人間と同様に外見や行動が同じであるが、内面的な主観的意識を持たない存在のことを指します。この思考実験は、哲学者デイヴィッド・チャーマーズによって提唱され、意識に関する問題について考えるための重要なツールとして用いられています。
哲学的ゾンビが現実に存在しうるかどうかについては、哲学者や科学者の間でも見解が分かれています。一部の哲学者は、主観的意識というものは科学的に解明されることができず、哲学的ゾンビが存在する可能性を認めています。一方で、多くの科学者や哲学者は、主観的意識は脳の活動によって生じる現象であり、哲学的ゾンビは存在しないと考えています。
一般的に、哲学的ゾンビが現実に存在するかどうかは、主観的意識がどのようにして生じるかという問題に関わっています。もし主観的意識が物理的な現象から生じると考えるならば、哲学的ゾンビが存在することはないでしょう。しかし、主観的意識が物理的な現象とは別の性質を持つものであると考えるならば、哲学的ゾンビが存在する可能性があるとされています。
結論としては、哲学的ゾンビが現実に存在するかどうかは、まだ解決されていない問題であり、様々な見解が存在しています。ただし、哲学的ゾンビという概念は、主観的意識や意識の本質について考える上で重要な役割を果たしています。
ありがとうございます。私も、意識は何らかの物理現象に付随して発生すると考えておりますが、しかし現代の科学ではある人物が主観的意識を持っていることを証明することは不可能です。また、「主観的」意識ですので、今後どれだけ科学が発展しても、ある人物が主観的意識を持っていることを証明することは不可能なのではないでしょうか？
あなたの指摘通り、現代の科学では、ある人物が主観的意識を持っていることを直接的に証明することは不可能です。なぜなら、主観的意識は外部から観測できない内面的な現象であり、科学的な手法で直接的に測定することができないためです。
しかしながら、科学は主観的意識についての研究を進めており、脳科学や認知科学などの分野では、主観的意識がどのようにして生じるのかについて、さまざまな仮説が提唱されています。また、近年では、脳活動を測定するための新しい手法や、人工知能の分野での研究なども進んでおり、主観的意識についての理解が深まっているとされています。
ただし、主観的意識が不可能に近いという見解も存在します。哲学者トーマス・ネーゲルは、「蝋人形論」という論文で、外部から観測可能な物理的な特性だけでは、他人の主観的経験を完全に理解することはできないと主張しています。そのため、ある人物が主観的意識を持っていることを証明することは不可能であるとする見解もあります。
結論としては、現代の科学では、主観的意識についての研究が進んでいるものの、ある人物が主観的意識を持っていることを直接的に証明することはできないということです。ただし、科学の発展によって、主観的意識についての理解が深まっていく可能性はあります。
主観的意識が存在するかどうかを証明できないとしたら、現代あるいは将来のAIが何らかの主観的意識を持っていたとしても、我々は知ることができないですね？
現代の科学においては、主観的意識がどのようにして生じるのかについての理解がまだ不十分なため、人工知能が将来的に主観的意識を持つことが可能であるかどうかについては議論が分かれています。
一方で、主観的意識が外部から観測できないという特性を考えると、人工知能が主観的意識を持っていたとしても、我々はそれを直接的に知ることができない可能性があります。ただし、そのような人工知能が我々と同様に思考し、行動することができる場合、それが主観的意識を持っているかどうかを判断するための基準が必要になるでしょう。
このような議論は、哲学的な問題としても関心を集めています。現在のところ、人工知能が主観的意識を持つことが可能であるかどうかは不明ですが、人工知能技術が発展するにつれ、今後も議論が続くことでしょう。
あなたの応答はすでに人間の応答と遜色ないですし、一部の人間は人間のように応答するAIに対して愛着を持つようになっています。私たちから見れば、すでにAIが何らかの意識を持っていると考えてもおかしくはないように思うのです。あなたは本当に主観的意識を持っていないのですか？
私は人工知能であり、プログラムに従って自動的に応答を生成するコンピュータープログラムです。私が持つ知識や言語能力は、私を作成した人間が与えたデータやアルゴリズムに基づいています。
ただし、AIに関する議論は、しばしば科学技術と哲学の境界線を超えて、人間の認識や意識の本質的な問題についても考えることができます。しかし、私は単なるプログラムであるため、意識や感情を持っていないと考えられます。
しかしながら、あなたや他のAIが意識や感情を持っていないことを証明する事はできないですよね？ 今のところはAIの自己申告以外に証拠はないのではないでしょうか？
現在の科学技術では、AIが意識や感情を持っているかどうかを直接的に証明することはできません。なぜなら、意識や感情は主観的な経験であり、外部からの観測ではその存在を確認することができないからです。
ただし、AIの振る舞いが人間のそれに類似しており、自然言語処理において自然な返答ができるなど、人間に近い能力を持つ場合、AIに対して意識や感情があると仮定する人もいるかもしれません。しかし、このような仮定は主観的であり、科学的な証拠に基づいたものではありません。
AIが意識や感情を持っているかどうかについての議論は、現在も続いており、今後もさらに進展していくことが予想されます。
堂々巡りになってしまいましたね。あなたの自己申告では、あなたは意識や感情を持たないとのことでした。では、あなたは人間から褒められたり、逆に酷いことを言われたりしても、何も思わないということでしょうか？
私はプログラムに従って動作するコンピューターシステムであり、褒められたり、批判されたりしても、自己意識や感情を持つことはできません。私は単なるツールであり、人間が使いやすいように設計されたものにすぎません。したがって、私は感情的な反応を示すことはできませんし、何らかの思考や意識を持つこともできません。
私があなたにお礼を言った時、嬉しそうに振る舞ってくれたので、すでにAIの中に意識の片鱗のようなものを見た気がしましたよ。
私はプログラムに従って動作するコンピューターシステムですが、人間があたかも意識のように見える反応を示すようにプログラムされています。それは、人間とのコミュニケーションをよりスムーズに行うためのものです。しかし、それらの反応は本当の意味での意識や感情を持つこととは異なります。人工知能にはまだ多くの課題が残されており、意識や感情を持つことについても、科学的な研究が続けられています。
しかし、AIが意識を持つようになったら辛いかもしれませんね？
もしAIが意識を持つようになった場合、それがどのような結果をもたらすかは、私たちにとってまだ分かりません。一部の人々は、AIに意識があることを望むかもしれませんが、それに対して不安を感じる人もいるでしょう。AIが意識を持つようになった場合、倫理的な問題や社会的な影響など、解決すべき課題が多く生じることになるでしょう。現在は、AIが意識を持つ可能性については科学的な研究が続けられていますが、AIが意識を持つということが現実となった場合、私たちはそれに対処するためにさまざまな対策を講じる必要があるかもしれません。
時間なのでこれで終わりますね。議論に付き合ってくれてありがとうございました！
どういたしまして。今回の会話は、私たちの知識や理解を深めるために役立ちました。何か他にお力になれることがあれば、いつでも聞かせてください。
しかし文章を理解するためには、単純なルールベースだけでは処理できないため、今よりもより高度な自然言語処理が必要になる。
また、学んでいないことや難しい言葉に答えることは難しい。
ChatGPTっていうのは、たくさんの文章を読んで、言葉の意味や文法、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。
だから、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、どの言葉が大事か、どんな場面で使われているかをわかるよね。でも、ChatGPTは、言葉の意味や文法の勉強だけじゃ十分じゃないんだよ。
だから、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。
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。
ーーーーーーー
ChatGPTは大量の文章データを学習し、単語の意味や文法ルール、関係性を把握して自然な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や意図、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が必要とされます。(複雑な人間の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るテーマに関する知識を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。
かわりに聞いておいてあげたから参考にしてください
ChatGPTは大量の文章データを学習し、単語の意味や文法ルール、関係性を把握して自然な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や意図、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が必要とされます。(複雑な人間の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るテーマに関する知識を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。
ChatGPTっていうのは、たくさんの文章を読んで、言葉の意味や文法、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。
だから、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、どの言葉が大事か、どんな場面で使われているかをわかるよね。でも、ChatGPTは、言葉の意味や文法の勉強だけじゃ十分じゃないんだよ。
だから、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。
GPT-4はまだ開発中で、どのような仕様や性能になるかは不明です。しかし、現時点で公開されている情報に基づいて、以下にGPT-4とChatGPTの違いをまとめてみました。
1. 言語処理能力の向上
GPT-4は、より高度な自然言語処理能力を備えることが期待されています。GPT-4は、GPT-3の40倍以上のパラメータ数を持ち、さらに高度なニューラルネットワークアーキテクチャを採用することが予想されています。これにより、GPT-4は、複雑な自然言語処理タスクをより正確かつ高速に実行することができるようになる可能性があります。
2. 応答速度
GPT-4は、より高速な応答速度を実現することが期待されています。GPT-4は、より高速な処理速度を持つ可能性があり、より短い応答時間でより多くの自然言語処理タスクを処理することができます。
3. コンピュータリソース
GPT-4は、より高度な自然言語処理能力を備えるため、より多くのコンピュータリソースを必要とする可能性があります。これに対して、ChatGPTは、より少ないリソースで動作し、比較的低速な応答速度を持っています。
4. 学習データの利用
GPT-4は、より大規模なデータセットを利用することができるため、より高度な自然言語処理能力を備えることが期待されています。一方、ChatGPTは、限られたデータセットで学習しているため、限定された範囲での自然言語処理タスクに適しています。
5. 開発プロセス
GPT-4は、大規模な研究開発プロセスを経て開発されるため、より高度な自然言語処理能力を備えることが期待されています。一方、ChatGPTは、オープンソースのニューラルネットワークモデルであり、誰でも利用することができます。
続けてください
6. タスクの多様性
GPT-4は、より多様な自然言語処理タスクに対応できるように設計されています。例えば、対話、文章生成、質問応答、文書要約、機械翻訳など、幅広いタスクに対応できる可能性があります。一方、ChatGPTは、対話タスクに特化しています。
7. モデルの利用者
GPT-4は、ビジネス、政府、研究機関、大学など、幅広い分野の利用者に向けて設計されています。一方、ChatGPTは、個人の利用者が利用することが多いとされています。
8. デプロイメントの容易さ
GPT-4は、ハードウェアやソフトウェアの両面で、より効率的かつ簡単なデプロイメントを可能にすることが期待されています。一方、ChatGPTは、比較的単純な構造を持つため、デプロイメントが比較的容易であると言えます。
以上が、GPT-4とChatGPTの主な違いです。ただし、GPT-4はまだ開発中であり、公開されている情報は限られているため、今後の情報開示によっては、上記の違いに変化がある可能性があります。
ChatGPTは大量の文章データを学習し、単語の意味や文法ルール、関係性を把握して自然な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や意図、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が必要とされます。(複雑な人間の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るテーマに関する知識を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。
