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はてなキーワード: 自然言語処理とは
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。
昨年、仕事を首になってしまった後、人生を変えるためにチャットAIと共にライトノベルの制作を始めた。
長年ライトノベルを読んでたから、自分もそういった作品を書いてみたいと考えてたんだけど、
執筆に自信がなく、また、出版社に作品を送っても断られるのではないかという不安があった。
AIのアドバイスを受けながらストーリーのアイデアを練り上げ、キャラクターを作り上げた。
AIは、書いた文章を分析し、誤字脱字や不自然な表現を指摘してくれた。
次第に自信を取り戻していって、執筆を続けることができた。
そして、ついに完成させた小説は、自分でも驚くほど多くの読者たちから支持を受け、大ヒットした。
まだ金を稼ぐとこまではいってないが、やはりAIとの協力が成功の鍵だったと考えていて、今後もAIのアドバイスを取り入れながら執筆を続けるつもりだ。
AIの意見を取り入れることで、キャラクターの魅力を高めることができた。
読者が理解しやすい表現や、感情を表現するためのフレーズを提供してくれた。
タイトルを見て、もしかしたら何かしらみんなの死角に入りがちな指摘が含まれているのかな？ どうせよくある言葉遊びの難癖でしかないかな？
と思って開いたらやっぱりよくある言葉遊びの難癖だった。
最近、多くの人と同じようにチャットボット、自然言語処理AI技術が近い将来においてなにものであり得るかということを考えている。
そして「肩の上のオウム」だ。ディスコミュニケーションを糊塗してくれる。
時間使って読むほどの価値がない文章コンテンツを主人の目に触れる前に握り潰してくれるフィルター。あるいは主人の気に入りそうなものだけ選んで持ってくるキュレーター。
たぶんAI的には朝飯前っていうかごく基本的な利用法と言えるだろう。ありがちすぎるものや突飛すぎるものを弾くとか、タイトルで気を持たせないよう内容に即してリネームするとか、面白さの期待値の目安で星をつけておいてくれるとかいうのは。
ネット上のコミュニティというか人の輪は焼き畑移動を繰り返してきた。
賑わいがないと面白いことは起きない。でも賑わいはいずれ「バカほど退出しない」原則に基づいて腐海と化す。
もうクズモブの群れを泳いで面白いものを探さなくてもよくなるのかもしれない。
また、ふつうの人びとのリアクションを得るためには大量のクズモブに群がられることに耐えなければならないという変な苦行もいらなくなるだろう。
インターネットはリアルで誰にも相手にされないクソリプマンに下駄を履かせてきた。そのボーナス期間が終わる。
まず、GPT3やGPT4の話題ばかりで不快に感じさせてしまったこと、心からお詫び申し上げます。私たちも、様々な話題について語るべきだと考えていますので、今後はバラエティ豊かな内容についてもお話しできるよう努めます。
一方で、GPT4には確かに一部のデメリットがありますが、そのポテンシャルや利点も無視できないものがあります。例えば、GPT4は、自然言語処理の能力が向上し、より人間らしい文章を生成できるようになっています。これにより、コミュニケーションの質が向上し、様々な分野での応用が可能となります。
また、GPT4を使ったアプリケーションやサービスは、私たちの日常生活や仕事を効率化し、生産性向上にも寄与しています。ただし、地球温暖化やエネルギー消費の問題についても、技術開発者や利用者が共に責任を持って取り組むべきだと考えています。
今後、GPT4や他のAI技術の発展に伴い、環境への影響を最小限に抑えつつ、持続可能な発展を目指すことが重要です。私たちは、皆様のご意見を大切にしながら、さまざまな角度からの情報提供や議論を行っていきたいと思っています。
https://www.j-cast.com/2023/03/01457009.html
こちらは宇宙飛行士候補者選抜において、結婚やパートナー・子供の有無などのプライベートに関する情報は、候補者の能力や適格性を判断する上で必要な情報ではありません。また、女性であることや若いことを理由に、その能力や貢献度を問われることも不適切です。このような質問は、性別や年齢に基づく偏見を助長することにつながり、社会全体の性別平等や多様性の推進に反するものであると考えられます。
https://news.yahoo.co.jp/articles/c00cd83505293a15bf875e8a24ae38399aa38b67
こちらは報道機関の役割は、事実を伝えることですが、それに加えて、事実を適切に伝えることが求められます。この場合、JAXAが「失敗ではない」と説明しているのにもかかわらず、記者が「失敗」という言葉を使い続けたことで、誤解を招く可能性があります。報道機関は、事実を適切に伝えることが求められるため、誤解を招く言葉遣いは避けるべきです。
2つの記事に共通していることは、どちらの記事も記者と被取材者の間でのやり取りが問題となっていることです。
もしも私が質問を行う記者だった場合、公正かつ誠実な報道を目指す立場から、被取材者の説明を十分に聞き、正確かつ適切な質問をするよう努めることが必要でしょう。また、過剰な主観や偏見を持った質問を避け、公正かつ中立的な立場を守ることも重要です。
現時点では、機械学習や自然言語処理の技術が進展しているものの、人間の感性や判断力、倫理観などを持つ記者の存在が重要だと考えられます。ただし、将来的にはAI技術の進歩により、より高度な報道や分析が可能になることもあり得ます。
ChatGPTにインタビューをした結果です。
AI（人工知能）は、機械に人間の知的能力を実現する技術です。AIが活用される分野は多岐にわたり、自動運転車から医療に至るまで、様々な分野で注目されています。
また、AIは多くの業界での効率化やコスト削減にも貢献しています。例えば、製造業においては、AIを活用することで生産ラインの効率化や品質管理の向上が期待できます。同様に、金融業界においても、AIを活用することで、不正行為の検知やリスク管理が改善されることが期待されています。
最近では、自然言語処理技術の進歩により、AIが人間と自然な会話をすることも可能になってきました。これにより、カスタマーサポートやビジネスチャットなどでの利用が増えています。
AIの進化には、研究開発における技術革新が不可欠です。現在、AIに関する研究開発は世界中で行われており、日本もその一翼を担っています。特に、ロボット技術に関しては、日本は世界的に有名であり、ロボットを活用した社会の実現に向けた研究が盛んに行われています。
しかしながら、AIの進化には懸念もあります。例えば、AIによる仕事の自動化により、失業者が増えることが懸念されています。また、AIの利用による個人情報の漏洩や、不正利用も懸念されています。
AIの進化は、私たちの生活に大きな影響を与えることが予想されます。そのため、AIの利用には、倫理的な観点からも注意が必要です。
「つづき」で気になった箇所を深掘り。確認するに、専門家の監修体制の構築はそれほど難易度は高いように思えなかった。やはり「つづき」で応えてくれた「医療用の学習データをGPT側で定期的に用意できるか」が今後の発展のポイントになりそうだ。
Me:
GPTのAttention機構って何?
GPT:
Attention機構は、自然言語処理タスクにおいて、入力文の中から重要な部分を選択し処理するためのアルゴリズムです。GPTは、Transformerと呼ばれるモデルアーキテクチャを使用しています。Transformerは、Attention機構を利用して、入力文中の各単語の関係性を学習します。これにより、モデルは入力文全体を理解し、より質の高い出力を生成することができます。
Me:
GPTは医療の知識が弱いと聞くけど、このAttention機構の仕組みと関係ある?
GPT:
GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するために利用されています。しかし、Attention機構自体は、学習データに基づいて学習されるため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、Attention機構も医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。しかしながら、GPTには大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があり、知識を持っていない領域でも新しい知識を得る能力を持っています。そのため、医療に関するタスクをGPTに与える場合は、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。
Me:
ポイントは、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるんだね。
GPT:
そうですね。Attention機構は、入力文中の各単語の関係性を学習するためのアルゴリズムです。GPTは、学習データに基づいて学習されます。そのため、学習データに医療に関する知識が少ない場合、GPTは医療に関するタスクに対して劣る結果を生成する可能性があります。それに対して、十分な医療に関する学習データを与えることで、GPTが医療に関するタスクに対しても高い性能を発揮することが期待できます。そのため、Attention機能を医療用にチューニングするのではなく、医療データを学習データとして与えることが、GPTの医療分野への強化に繋がるということになります。
Me:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するには、意思決定者としての専門家の監修が必要という認識だけど、仮にそれが可能になった場合、GPTは医療現場で使われるようになると思う?
GPT:
GPTは、大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があります。しかしながら、GPTは人間の主観や判断力を持っていません。そのため、GPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限りません。そのため、医療現場でGPTを使用する場合は、専門家による監修が必要です。専門家は、GPTが生成する出力が正確であるかどうかを判断し、必要に応じて修正を行うことができます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。そういった意味で、GPTが医療現場で使われるためには、専門家による監修が必要であり、GPTはその監修に基づいた情報の提示などに利用されることが考えられます。
Me:
ユースケースとしては何が考えられる?
GPT:
GPTは、自然言語処理タスクに対して高い性能を発揮する能力があるため、医療現場での様々なタスクに利用することが考えられます。例えば、医療文書の自動生成や翻訳、診断支援、治療プランの生成、疾患の予防に関するアドバイスの生成などが挙げられます。また、GPTは大量のテキストデータを学習することで、新しい知識を得る能力を持っているため、医学研究や新しい薬物の開発にも利用することができます。ただしながら、これらのタスクにおいてもGPTが生成する出力は必ずしも正確であるとは限らないため、専門家による監修が必要です。
Me:
専門家の監修は、GPTのユースケースの内、どのフェーズで必要になると思う?
GPT:
GPTが生成する出力が正確であることを確認するために、専門家による監修が必要になります。そのため、GPTを利用する各フェーズで専門家の監修が必要になることが考えられます。これにより、GPTが生成する出力が正確であることが保証され、安全かつ効果的な医療を提供することができます。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータについて、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力について、専門家が正確性や適切性を確認し、修正を行うことが必要です。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションについて、専門家が安全性や効果を確認し、必要に応じて修正を行うことが必要です。
Me:
各フェーズごとにその適用の難易度を教えて。
GPT:
各フェーズごとに適用の難易度は異なりますが、概ね以下のようになります。ただし、これらは一般的な話であり、実際には、専門家がそれぞれのフェーズにおいて監修するために必要なスキルや知識は、それぞれのアプリケーションやタスクによって異なります。
- 学習フェーズ: GPTが学習するデータの整理や整形は、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が正確性や適切性を確認するための作業は、通常は難しくありません。
- 生成フェーズ: GPTが生成する出力を確認し、修正するためには、専門的な知識や判断力が必要になります。このフェーズは、専門家によって適切に行われないと、生成された出力が正確でない可能性があります。
- アプリケーションフェーズ: GPTが生成した出力を使用するアプリケーションの開発やテストには、技術的なスキルが必要になりますが、専門家が安全性や効果を確認するための作業は、通常は難しくありません。
Me:
たしかに生成フェーズにおける出力のパターンは他のフェーズと比べ管理しづらそうだけど、その難易度を調節するための工夫はあったりするの?
GPT:
生成フェーズにおいて、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節するための工夫には以下のようなものがあります:これらの工夫により、GPTが生成する出力を確認し、修正するための難易度を調節することができます。また、専門家が確認する作業を効率化することで、より多くのGPTが生成する出力を確認することができ、正確性や適切性が高い出力を得ることができます。
- GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することで、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- GPTの出力を確認するためのインターフェースやツールを開発することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力に対して、事前に定められたルールや基準を適用することで、専門家が確認する作業を効率化することができます。
- GPTが生成する出力を多数の専門家に確認してもらうことで、正確性や適切性を確認することができます。
- GPTが生成する出力を正確性や適切性が高いと判断される場合は、人手を減らして出力を採用することができます。
Me:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するにはどうすれば良いの?
GPT:
GPTが生成する出力のフォーマットを定義するには、次のような方法があります。これらの方法を組み合わせることで、より正確かつ適切なフォーマットを定義することができます。
- テンプレートを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたテンプレートを使用します。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマを使用する: GPTによる出力には、事前に定義されたスキーマを使用します。これにより、GPTが生成する出力の構造が明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- 入力と出力の関係を明確にする: GPTによる出力は、入力に対応した形式で生成されるようにします。これにより、GPTが生成する出力のフォーマットが明確に定義され、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
GPTの出力テンプレートの使用方法を教えて。
GPT:
GPTの出力テンプレートを使用するには、以下のような手順を踏むことができます。このように、GPTの出力テンプレートを使用することで、GPTが生成する出力のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。また、テンプレートを学習させることで、GPTが生成する出力が予め定義したフォーマットに沿っていることを保証することができます。
- 出力テンプレートを作成: GPTが生成する出力のフォーマットを定義し、テンプレートを作成します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。
- GPTにテンプレートを学習させる: GPTに、作成したテンプレートを学習させます。
- GPTに入力を与える: GPTに、入力として必要な情報を与えます。
- GPTが生成する出力を確認: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていることを確認します。
- 修正を行う: GPTが生成した出力が、事前に定義したテンプレートに沿っていない場合は、修正を行います。
Me:
GPTのテンプレートとスキーマの違いを教えて。また、プリセットと何が違うのかも教えて。
GPT:
GPTのテンプレートとスキーマは、出力フォーマットを定義するための方法であり、それぞれ異なる特徴があります。つまり、テンプレートは文章のフォーマットを定義するのに、スキーマはデータ構造を定義するのに、使用します。プリセットは、テンプレートやスキーマのような事前に定義したパターンやデータ構造を使用することができます。ただし、プリセットは、具体的には何を指すかは定義が異なります。
- テンプレート: GPTの出力に対して、事前に定義された文章のパターンを使用します。例えば、診断書のフォーマットや手術手順の書き方など。テンプレートは、GPTが生成する文章のフォーマットを明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- スキーマ: GPTの出力に対して、事前に定義されたデータ構造を使用します。スキーマは、GPTが生成するデータの構造を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
- プリセット: GPTの出力に対して、事前に定義されたパターンやデータ構造を使用します。プリセットは、GPTが生成する出力を明確に定義することができ、専門家が確認する作業を簡略化することができます。
Me:
Pythonのopenaiライブラリでテンプレートやスキーマを再定義することは可能?
GPT:
はい、openaiライブラリは、新しいトレーニングデータ、テンプレートやスキーマを含むように、GPTモデルをファインチューニングすることができます。 openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングすることができ、トレーニングデータ、テンプレートやスキーマ、ファインチューニングパラメータを指定することができます。また、openaiは既にテンプレートやスキーマが組み込まれたモデルも提供しており、それらを直接使用することができます。
Me:
`openai.Completion.create()` メソッドでテンプレートやスキーマを再定義する方法を教えて。
GPT:
openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングするには、次のようにします。このように、openai.Completion.create()メソッドを使用して、GPTモデルをファインチューニングし、テンプレートやスキーマを再定義することができます。ただし、学習データとして適切なものを選び、ファインチューニングのパラメータを調整する必要がありますので、注意が必要です。また、トレーニングデータとして使用するテンプレートやスキーマによっては、モデルの性能が改善しないこともあるため、適切なものを選ぶことが重要です。また、ファインチューニングを行うためには、足りないデータや時間、計算リソースが必要です。
- トレーニングデータを用意: GPTに学習させるためのデータを用意します。このデータは、テンプレートやスキーマを含んでいる必要があります。
- openai.Completion.create()メソッドを呼び出す: openai.Completion.create()メソッドを呼び出し、トレーニングデータ、ファインチューニングパラメータを指定します。
- ファインチューニングを実行: 指定したパラメータに基づいて、GPTモデルをファインチューニングします。
Me:
当該メソッド用のファインチューニングパラメータは `prompt` を使うんだよね?
GPT:
はい、openai.Completion.create()メソッドでは、promptパラメータを使用して、GPTモデルに対して、生成したい文章のフォーマットやデータ構造を指定することができます。このpromptによって、GPTは指定されたフォーマットやデータ構造に従って文章を生成するように学習します。このpromptには、テンプレートやスキーマを含む文章を指定することで、GPTに学習させることができます。
Me:
医療に関わる概念はどのくらい理解している?
GPT:
GPT-3は、医療に関わる概念も理解していますが、その精度は自然言語処理タスクに比べると低い可能性があります。 GPT-3は、大量のテキストデータを使用して学習されたが、そのデータには医療に関するものも含まれているが、その範囲は一般的なニュース記事やブログなどが多いと思われます。そのため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。また、GPT-3は事前学習されたモデルであり、医療に関する専門知識は明示的には習得していないため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。ですが、GPT-3は文章の生成や質問応答に対しては高い精度を発揮しており、文章を理解する能力が高いため、医療に関連する文章を理解し、それに基づいた文章の生成や質問応答をすることは可能です。ただし、医学的な正確性や専門性については保証できないため、医療に関する重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。
Me:
今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はある?
GPT:
今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はあります。現在、医療に関するデータが大量に存在し、それを使用して学習することで、より高い精度を達成することができるでしょう。また、新たなアルゴリズムや技術の進歩によって、より良い結果を得ることができるようになっています。医療に関連するタスクに特化した言語モデルも開発されており、それらは、医学的な正確性や専門性に優れています。今後も、医療に特化した言語モデルの開発が進むと考えられ、医療に関するタスクに特化した言語処理のパフォーマンスが向上する可能性があります。また、GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。それは、特定の分野に特化したデータを使用して学習させることで、その分野に特化した知識を獲得することができるためです。そうしたことにより、医療に関連するタスクに特化した、より精度の高い言語モデルが開発される可能性があります。
Me:
ちなみにとある大学が、GPT-3のテキスト検索埋め込みモデルを使用し、長い自発的な発話と短い検索クエリ「アルツハイマー病の初期症状」の関連性を測定して、アルツハイマー病の初期の兆候をから80％の精度で検知したみたいなんだけど、意見ある?
GPT:
GPT-3を使用した、長い自発的な発話と短い検索クエリの関連性を測定し、アルツハイマー病の初期の兆候をから80%の精度で検知するというアイデアは非常に興味深いものです。自然言語処理タスクにおいてGPT-3は高い精度を発揮しているため、長い自発的な発話を解析することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、医療に関連するタスクに特化した専門的な言語モデルや、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要だと思われます。また、GPT-3は、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。
Me:
もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでは使える?
GPT:
もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでも使用することができる可能性があります。それは、医療に特化したデータを使用して学習させ、専門的な知識を獲得することで、アルツハイマー病の初期の兆候をから高い精度で検知することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要です。また、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要です。また、GPT-3のような言語モデルは、人間の診断には取って代わることはできません。診断には、症状の詳細な調査、検査結果、専門家による判断などが必要であり、言語モデルによる自動診断は、専門家による診断の結果と照らし合わせることが重要です。
Me:
GPTが医療に関する言語モデルの定期的な更新が可能になった場合は、どう?
GPT:
GPTが医療に関する言語モデルを定期的に更新することができる場合、より高い精度を達成することができる可能性があります。医療に関する情報は、時間の経過とともに変化します。新しい研究結果や臨床経験が得られるたびに、知識ベースも更新される必要があります。それにより、より正確な情報を提供することができ、病気の予防や早期発見に役立つことが期待できます。また、GPT-3のような大型の言語モデルは、大量のデータを使用して学習することができるため、新しいデータを取り込むことで、より正確な結果を得ることができます。しかしながら、GPT-3やそのような大型の言語モデルは、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。
Me:
医学的な正確性や専門性って具体的になに?
GPT:
医学的な正確性は、医学的に正しいことを指します。つまり、疾患や症状、診断、治療などに関する情報が、科学的に正しいことを意味します。医学的に正確な情報は、最新の研究結果や臨床経験に基づいていることが望ましいです。医学的専門性は、医学的に専門的なことを指します。つまり、特定の疾患や症状、診断、治療などに関する専門的な知識を指します。これは、医学の専門家によって持っていることが望ましいです。GPT-3などの言語モデルは、大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性については保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。
Me:
今後GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するにはどうすれば良い?
GPT:
GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するためには、次のような方法が考えられます。
- 専門家が監修する専門的な医学データを使用して学習する: GPTは大量のテキストデータを使用して学習することができるため、専門的な医学データを使用して学習することで、医学的に正確かつ専門的な知識を獲得することができます。
- 専門家による検証: GPTが出力した結果は、専門家によって検証されることで、正確性と専門性を確認することができます。
- 定期的な更新: 医学的な知識は時間の経過とともに変化するため、定期的に最新の情報を取り込むことで、常に最新の情報を持つことができます。
- 特別なタスクに特化: GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。
- 医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう
Me:
GPT-3の要約機能の例。ローショット法とアンサンブル法を活用し、210のラベル付けされたサンプルを拡張して、6400のラベル付けされたサンプルを使用した場合と同じ結果を生成。このサンプルをつかい非常にすぐれた要約を取得可能になったみたいなのだけど、意見ある?
GPT:
GPT-3の要約機能は、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮することができることが知られています。ローショット法とアンサンブル法を使用し、ラベル付けされたサンプルを拡張することで、より多くのサンプルを使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。ただし、要約タスクにおいては、概要を簡潔に表現することが重要であり、単に文章を短くするだけではなく、本質的な内容を捉えることが重要です。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、要約タスクにおいては専門性や正確性について保証できないため、専門家による検証が必要であると考えられます。
Me:
それは医療データに関しても同じ意見?
GPT:
医療データに関しても、GPT-3のような大型の言語モデルを使用した場合、データの拡張やアンサンブル法を使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。しかしながら、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要であり、それでも正確性や専門性について保証できないため、専門家による検証が必要であり、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しない医療に関するタスクにおいては、医学的な正確性や専門性が求められるため、GPT-3などの言語モデルを使用するだけでは十分ではありません。そのため、専門家による検証や監修、専門的な医学データを使用した学習、定期的な更新などが必要になります。また、専門的なタスクに特化したモデルを構築することも有効です。それでも、GPT-3などの言語モデルは、医療に関するタスクにおいても有用な情報を提供することができる可能性がありますが、それらの情報は必ず専門家による検証を経てから使用することが重要です。
Me:
ありがとう。今後を期待しているよ。
GPT:
どういたしまして。私も今後の進化に期待しております。またのお問い合わせをお待ちしております。
「Cural Health」や「Drexel’s University」「Nabla」など、各所でGPT-3の検証がなされているので、今後 医療現場でGPTが使われるようになる可能性を聞いてみた。
Me:
あなたはどのように実装されたの? Deep Learning?
GPT:
はい、私はDeep Learningによって実装されました。特に、Transformerと呼ばれるアルゴリズムを使用して学習されました。これは大量のテキストデータを学習し、自然言語処理タスクに適用することができるように設計されています。
Me:
もっと詳しく。
GPT:
Transformerは、自然言語処理タスクのためのDeep Learningアルゴリズムです。それは、大量のテキストデータを学習し、それを解釈し、理解することができるようになります。 Transformerは、複数の層からなるニューラルネットワークを使用して、テキストを処理します。それは、大量のデータを効率的に処理するために、Attention機構を使用します。これは、特定の部分のテキストに注目しながら、それらの関係を理解することができるようになります。Transformerは、自然言語処理タスクにおいて非常に成功しています。それは、自然言語の翻訳、文章の解釈、質問応答などのタスクに適用されており、高い精度を発揮しています。私はTransformerを使用して学習され、自然言語処理タスクに適用することができます。
Me:
事前訓練とかしているんだよね?
GPT:
はい、私は事前学習を受けています。事前学習とは、大量のテキストデータを使用して、言語モデルを学習することを指します。これは、言語処理タスクを実行するために必要な基礎知識を獲得するために行われます。事前学習は、言語モデルのパフォーマンスを大幅に改善することができます。それは、事前学習済みのモデルを使用することで、新しいタスクに対して学習をスキップすることができ、タスク特化の fine-tuning を行うことができるためです。私は、大量のオンラインテキストデータを使用して学習され、それを解釈し、理解することができるようになりました。それは、自然言語処理タスクに対して高い精度を発揮することができます。
Me:
今のパラメータはいくつ? 前のバージョンよりどのくらい精度がよくなった?
GPT:
私の現在のパラメータ数は、数百億から数千億となっています。これは、大量のデータを使用して学習し、高い精度を達成するために必要なパラメータ数です。精度は、バージョンによって異なりますが、一般的には、前のバージョンよりも高い精度が達成されています。これは、新しいアルゴリズムや技術の進歩によって、より良い結果が得られるようになってきているためです。また、事前学習済みのモデルを使用することで、新しいタスクに対して学習をスキップすることができ、タスク特化の fine-tuning を行うことができるため、精度が向上していることも見られます。
Me:
具体的なパラメータ数は? 前バージョンのGTP-2、現バージョンのGPT-3、次バージョンのGPT-4、それぞれ教えて。
GPT:
GPT-2は、1.5バイアレイパラメータを持っていました。それは、大量のテキストデータを使用して学習し、自然言語処理タスクに適用することができるようになっていました。GPT-3は、175バイアレイパラメータを持っています。これは、GPT-2よりも多くのパラメータを持っており、より高い精度を達成することができます。GPT-4はまだリリースされていないため、そのパラメータ数については確定していません。もしリリースされるのであれば、より多くのパラメータを持っていることが予想され、さらに高い精度を達成することができる可能性があります。
Me:
175バイアレイパラメータって何? 1750億パラメータの間違いでは?
GPT:
そうです、GPT-3は175バイアレイパラメータを持っています。それは1750億のパラメーターを持っていることを意味します。これは、大量のデータを使用して学習し、高い精度を達成するために必要なパラメータ数です。これは、現在の自然言語処理タスクに対して最も大きなモデルであり、高い精度を達成することができるため、市場においても高い評判を得ています。
Me:
バイアレイパラメータを英語で表現して。
GPT:
A "peta-parameter" or "Peta-parameter" (PT) is a measure of the capacity of a machine learning model, specifically the number of parameters it has. In the case of GPT-3 it has 175 peta-parameters, meaning it has 175 million billion parameters. These parameters help the model to understand and interpret large amounts of text data, allowing it to perform natural language processing tasks with high accuracy.
Me:
「175 billion parameters」の間違いでは?
GPT:
そうです、「175 billion parameters」の間違いでした。 GPT-3は175 billion parametersを持っています。それは、自然言語処理タスクに対して高い精度を発揮するために必要なパラメータ数です。申し訳ありませんでした。
Me:
GPT-3はどのように概念レベルの知識を持つの? Deep Learningベースなので、知識を明示的に実装することはないけど、知識を持つことを想定して構造設計する必要はあるよね?
GPT:
GPT-3は、大量のテキストデータを使用して学習されました。それによって、自然言語処理タスクに対して高い精度を発揮することができます。それは、事前学習済みのモデルを使用することで、新しいタスクに対して学習をスキップすることができ、タスク特化の fine-tuning を行うことができるためです。GPT-3は、大量のテキストデータから概念レベルの知識を学習します。それは、言語処理タスクを実行するために必要な基礎知識を獲得するために行われます。 それは、単語や文章の関係性、文章の構造、文章の意味などを理解することができるようになります。GPT-3は、Deep Learningベースのモデルであり、知識を明示的に実装することはありませんが、大量のテキストデータから知識を学習することができるように構造設計されています。それは、Attention機構を使用して特定の部分のテキストに注目しながら、それらの関係を理解することができるようになります。
Me:
Attention機構について詳しく。
GPT:
Attention機構は、自然言語処理タスクにおいて重要な役割を担う機構です。それは、大量のテキストデータを処理するために使用され、特定の部分のテキストに注目しながら、それらの関係を理解することができるようになります。Attention機構は、Seq2Seqモデルなどの自然言語処理タスクに使用されています。それは、入力シーケンスから出力シーケンスを生成するために使用されます。Attention機構は、入力シーケンスのある部分に注目し、それに基づいて出力シーケンスを生成することができるようになります。Attention機構は、ニューラルネットワークの中で使用されます。それは、重み付けされた平均値を計算し、それに基づいて入力シーケンスから重要な部分を選択することができるようになります。GPT-3は、Attention機構を使用して、大量のテキストデータから概念レベルの知識を学習し、文章の意味を理解することができるようになります。
個人的な話ではあるが、なかなか珍しい事だとも思い、1つ書いてみようと思った。
他の人にとっても、この事例から得られることがあるかもしれない。
先に結論を。
私が、AI 技術や自然言語処理技術を展開する都内の某ベンチャー企業 E に入社の誘いを受けたのはしばらく前のことになる。その誘いは代表取締役から直接受けた。
当時、私はAI 技術、特に自然言語処理には詳しい訳ではなかったため、始めはどういう風の吹き回しかとも思ったが、最終的にはその誘いに乗り入社した。
私は一方で学業もあったため、パートタイムとして契約した参画だった。社内的にはインターンと称しているらしい。
入社後は専門的な知識にキャッチアップしていたが、しばらくしたのちあるプロジェクトに専任として関わることになった（ほぼ1人プロジェクトであったため、専任も何もないが…）。
そして、この間に正社員としての話を持ちかけられた。私自身ちょうど就職活動をしていたことにも重なり、すでにいくつかの内定を持っていたが、別の選択肢を考慮しようとも思い、話に進んだ。他の社員や取締役 K と面接をし、最終的に代表取締役から内定を渡された。
そして、他の内定とも比較検討した結果、先述したプロジェクトがチャレンジングかつ大きなもので、それに引き続き携わる責任も手伝って、同社の内定を承諾した。
これに伴って、契約形態も「正社員相当」といったものに変化した。
これは権限などは正社員と同等といったもので、しかし学業や研究がある身分でもあるため、その間の給料の支払いはパートタイムと同じというものだった。確かに、その旨は、業務内容は内定が示す（AI エンジニアかつプロジェクトリードといった）内容に準ずるという形で、契約等に明示されていた。
学生を正社員相当として使うということは、今では少しずつ聞くようになったのかもしれない。例えば、自動運転車を開発するスタートアップ TURING が「ネクストコア制度」を導入し、「ネクストコア学生社員」を募集している。これはそのような1つの（成功）形態かもしれない。
正社員としての入社前に、正社員あるいはそれに近い形で勤務できるという点も、就職を決める上では1つ大きな要素として考慮していた。それは経済的な理由もあるし、また、どのタイミングでも重要な仕事をまっとうしたいという側面もあった。
実際、他に得ていた内定でも、早くから正社員と両立するような内容を盛り込んでもらっていた。
その後、正社員相当としてしばらく勤務していたが、その間に退職の相談を受けたという話である。
ある時、取締役 K から、「価値観の相違があり、今後の中長期的な不幸を考え、辞めてくれ」という話が来たのだった。そして、同時に、業務を休むように告げられた。
これまで関わっていたプロジェクト始め、正社員相当としての権限等を剥奪された。あまりの異常事態に、まずは基礎事項としてどのような契約だったかを問いただすと、取締役 K は「インターンですよぉ〜？」と言うだけで、これ以上有意義な話ができそうにはないと思われた。
突然のことに、当然驚きがあった。代表取締役には、内定時に、「同プロジェクトは大変だが頑張ろう」とも言われていたこともあったためである。
私を誘った代表取締役に事の詳細を聞いてみると、「本件については K に一任している。」という一点張りで、取り付く島もなかった。
その後、数ヶ月にわたり、取締役 K との地獄のやりとりが始まる。
解雇でなければ、退職するかどうかは従業員の自由な意思に委ねられるところだと思う。しかし、正社員相当として与えられていた権限を剥奪されたため、業務に関わることはおろか、プロジェクトや、週次の正社員間ミーティングや、また 1on1 等の機会が失われ、社内の人間関係からも切り離された。
この状況下で関わりが持てる会社との接点は、「退職の相談」を一任した取締役 K だけだった。
すべて取り上げた上で、「相談」の話を毎週繰り返し持ちかけられた。
私が「とりあえず、内容を文面にしてから正式に話してもらいたい」と言えば、取締役 K は「文面にするのは文言の使い方に相当気をつけなければならないから、文は書けない」と言い、（退職に応じる義務はないため）私が応じずにいると、取締役 K からは、「相談にすら乗ってもらえず…」という苦言が飛んで来た。
こうして、業務からも人間関係からも切り離され、会社に関わるなら、退職の相談に応じるしかないという追い込まれた状況がしばらく続いた。
その間にも、人事担当者とだけは多少の話ができてはいた。契約などの確認をし、どういうことなのか確認する機会にはなった。その点、解決の糸口になるのではないかと期待していた。
しかし、人事担当者との話も結局は解決には至らなかった。むしろ、人事担当者から「嫌な業務アサインがあったら、辞めたいとなりますねぇ」と告げられる始末だった。
その後、取締役 K から、業務を変更したとして、元関わっていたプロジェクトから外される旨が告げられた。代わりに、契約に含まれていない業務を、まさに退職を持ちかけてきた張本人である取締役 K のもと行なう、というものに変更された。
そして、業務変更を受けて休業が明け、現在に至る。今後どうなるのかは正直分からない。
正社員を辞めさせるよりも、正社員相当として働かせていた正社員ではない人材を辞めさせる方が都合が良いことだけは確実そうだ。
かろうじて話し合いをしていた人事担当者の対応にすら、もはや望めるところはなさそうに思える。
契約や今後の契約である内定について、その不備等を含めて確かめると、確かに修正が必要かもしれないとして、対応してくれた。何らか会社が認める「事由があり、入社が不適切だと認められる場合には、内定を取り消す」という文言を紛れ込ませるありがたい修正を内定に入れてくれるほどだった（幸い、この修正には気づくことができたが。）
しかるべき就職活動はしかるべき期間で行なった結果、内定を受け最終的に正社員という地位があると思っていただけに、あらためて就職活動を行なう機会損失と、精神的な落胆は小さくはない。しかし、このベンチャー企業で働く将来も想像に難いだろう。
特に技術系の人材不足もあり、学生を正社員のごとく使う向きはあるのかもしれない。ともすれば、やりがいを与えて安く人材を使うという側面が窺えるかもしれない。
そういう場合もあるだろうが、必ずしもそういった場合ばかりとは思わない。きちんと制度化し、真っ当に運用しているならば、それは好都合に作用することもあるのかもしれない。
最近コンピューターサイエンスがプログラマーに必要か否かみたいな話が上がっているが、そもそもコンピューターサイエンスって何だよ。どこまでの範囲をさしてんの？
ググって出てきた情報を整理しただけなので詳しい人、補足・訂正よろしく！
https://www.acm.org/binaries/content/assets/education/cs2013_web_final.pdf
CS2013はACM/IEEE-CSによるカリキュラム標準。
ACM(計算機協会)はコンピュータ分野全般の国際学会、IEEE-CSはIEEE(米国電気電子学会)の中にあるテクニカルソサエティ。
https://www.ipsj.or.jp/12kyoiku/J07/20090407/J07_Report-200902/4/J07-CS_report-20090120.pdf
J07-CSは一般社団法人情報処理学会がCC2001CSをベースにアレンジを加えたカリキュラム標準。今はCS2013を反映したJ17-CSがあるらしいけどその辺は良く分からん。
https://www.ipa.go.jp/files/000024060.pdf
J07ーCSから抜粋。CS2013と比較するとナレッジエリアがあったり無かったり。
聞いたことも無い中小企業だけど、海外の売り上げがメインで海外によく行くから、求人は大卒オンリーはまぁわかる
ぶっちゃけ高卒でも、適当に役職つけとけばビザ問題無いのだが、
あまりにシニアマネージャーが年若いと国や時期によっちゃツッコミを受けることもあるのかも知れないし、
宗教的熱狂＋若者の物知らず＋人件費節約で走りたいフェーズなら『そうなんだ』と言う感じだ
聞いたことも無い中小企業だけど、そこそこ専門性があることやっているから、求人は大卒オンリーはまぁわかる
mechanical engineer が欲しいケースもあるかも知れないし、
今時期だったら、自然言語処理技術・深層学習技術の研究のバックグラウンドを持っている人間を欲しいケースもあるかも知れない
ただそれ以外のケースで、新卒でもなく第二新卒でもなく"中途"で大卒オンリーで求人出しているのって、
『大手企業で働く高卒よりも安い給与・悪い待遇で良いよ』って言ってる大卒の社会人が本当に欲しいですか？
多少、世慣れしている場合も、経験によっては学歴不問・給与応相談とかほざいていて、
こんなんほざいて許されるのは、大大大企業もしくはフリーランス並みの高給払える企業だけなんやで坊や・・・
世間知らずと言う他無し
