はてなキーワード: 信頼性とは
漫画ラノベのオタ関係はなんだかんだいってKADOKAWAのbookwalkerなんだわ。
欠点は、購買層が漫画オタ関係に偏ってるので、ランキングやオススメもそっちに偏ってくること。俺は一般書もbookwalkerで買うけど、それは自分で別に調べないとトレンドとか良くわからない。
発電機市場の収益は2023年に約280億米ドルに達した。さらに、当社の発電機市場インサイトでは、予測期間中に年平均成長率約6.5%で市場が成長し、2036年には約595億米ドルの金額に達する見込みであるとしています。
発電機は、機械エネルギーを外部回路で使用するための電気エネルギーに変換するツールである。停電時にも電力を供給できるため、日々の活動や業務が中断されることがなく、有益な機器である。発電機には、さまざまな用途に応じた電気的および物理的な構成があります。
このレポートの無料サンプルはこちらからご請求いただけます: https://www.sdki.jp/sample-request-87247
発電機は運転中に有害なガスを排出することが多く、環境に深刻な影響を与えます。そのため、排出に関する政府の規制が厳しく、予測期間中の市場成長の妨げになると予想される。
地域別では、アジア太平洋地域が今後10年間、発電機市場にとって最も有利で有利な機会を提供すると予想される。現在進行中の様々なインフラプロジェクトが、予測期間中の同地域市場の成長を促進するだろう。例えば中国では、新規建設契約が2021年には10%以上、2022年には15%以上増加している。高出力発電機は、建設現場で一般的に使用される大型機械に電力を供給するために使用される。そのため、国家開発計画を加速させるためのさまざまなインフラプロジェクトへの投資が増加すれば、この地域の発電機市場が繁栄する絶大な機会がもたらされる可能性がある。
調査レポート全文はこちら: https://www.sdki.jp/reports/generator-market-research/87247
当社は、発電機市場に関連するさまざまなセグメントにおける需要と機会を説明するための調査を実施した。タイプ、燃料タイプ、電力、設置、用途、エンドユーザーに基づいて市場をセグメント化した。
燃料タイプに基づき、発電機市場調査はディーゼル、ガス、その他に区分される。このうち、ディーゼル発電機は2022年に圧倒的な市場シェアを占め、予測期間中もその優位性を維持し、2036年までに市場総収益の約53%に寄与すると予測されている。. この成長は主に、ディーゼル発電機が用途に広く使用されているためである。ディーゼル発電機は、メンテナンスコストの削減、効率の向上、信頼性の高い運転など、幅広い利点があるため、産業用および商業用に使用されている。さらに、ディーゼル発電機は寿命が長く、過負荷がかからず力率が80~100%の範囲にある場合に効率的に動作する。このような要因が、予測期間中のこのセグメントの成長を促進すると予想される。
世界の発電機市場の主要プレーヤーには、Cummins Inc.、Caterpillar、Generac Power System Inc.、Rolls-Royce Plc、Atlas Copco ABなどが含まれる。また、日本市場の上位5社は、本田技研工業、澤藤電機、三菱電機である。Ltd.、澤藤電機株式会社、三菱重工業株式会社。日本市場の上位5社は、本田技研工業、澤藤電機、三菱重工業、ヤンマーホールディングス、日立パワーソリューションズである。日本市場の上位5社は、本田技研工業、澤藤電機、三菱重工業、ヤンマーホールディングス、日立パワーソリューションズなどである。Ltd.などである。本調査には、世界の発電機市場におけるこれら主要プレイヤーの詳細な競合分析、企業プロフィール、最新動向、主要市場戦略が含まれている。
出典: SDKI Inc.公式サイト
発電機市場の収益は2023年に約280億米ドルに達した。さらに、当社の発電機市場インサイトでは、予測期間中に年平均成長率約6.5%で市場が成長し、2036年には約595億米ドルの金額に達する見込みであるとしています。
発電機は、機械エネルギーを外部回路で使用するための電気エネルギーに変換するツールである。停電時にも電力を供給できるため、日々の活動や業務が中断されることがなく、有益な機器である。発電機には、さまざまな用途に応じた電気的および物理的な構成があります。
このレポートの無料サンプルはこちらからご請求いただけます: https://www.sdki.jp/sample-request-87247
発電機は運転中に有害なガスを排出することが多く、環境に深刻な影響を与えます。そのため、排出に関する政府の規制が厳しく、予測期間中の市場成長の妨げになると予想される。
地域別では、アジア太平洋地域が今後10年間、発電機市場にとって最も有利で有利な機会を提供すると予想される。現在進行中の様々なインフラプロジェクトが、予測期間中の同地域市場の成長を促進するだろう。例えば中国では、新規建設契約が2021年には10%以上、2022年には15%以上増加している。高出力発電機は、建設現場で一般的に使用される大型機械に電力を供給するために使用される。そのため、国家開発計画を加速させるためのさまざまなインフラプロジェクトへの投資が増加すれば、この地域の発電機市場が繁栄する絶大な機会がもたらされる可能性がある。
調査レポート全文はこちら: https://www.sdki.jp/reports/generator-market-research/87247
当社は、発電機市場に関連するさまざまなセグメントにおける需要と機会を説明するための調査を実施した。タイプ、燃料タイプ、電力、設置、用途、エンドユーザーに基づいて市場をセグメント化した。
燃料タイプに基づき、発電機市場調査はディーゼル、ガス、その他に区分される。このうち、ディーゼル発電機は2022年に圧倒的な市場シェアを占め、予測期間中もその優位性を維持し、2036年までに市場総収益の約53%に寄与すると予測されている。. この成長は主に、ディーゼル発電機が用途に広く使用されているためである。ディーゼル発電機は、メンテナンスコストの削減、効率の向上、信頼性の高い運転など、幅広い利点があるため、産業用および商業用に使用されている。さらに、ディーゼル発電機は寿命が長く、過負荷がかからず力率が80~100%の範囲にある場合に効率的に動作する。このような要因が、予測期間中のこのセグメントの成長を促進すると予想される。
世界の発電機市場の主要プレーヤーには、Cummins Inc.、Caterpillar、Generac Power System Inc.、Rolls-Royce Plc、Atlas Copco ABなどが含まれる。また、日本市場の上位5社は、本田技研工業、澤藤電機、三菱電機である。Ltd.、澤藤電機株式会社、三菱重工業株式会社。日本市場の上位5社は、本田技研工業、澤藤電機、三菱重工業、ヤンマーホールディングス、日立パワーソリューションズである。日本市場の上位5社は、本田技研工業、澤藤電機、三菱重工業、ヤンマーホールディングス、日立パワーソリューションズなどである。Ltd.などである。本調査には、世界の発電機市場におけるこれら主要プレイヤーの詳細な競合分析、企業プロフィール、最新動向、主要市場戦略が含まれている。
出典: SDKI Inc.公式サイト
chatGPTに聞いてみたよ。
確かに、インターネットや書籍でも信頼できる情報かどうかって難しい問題だよね。でも、大事なのは情報源を吟味すること。信頼できる専門家や信頼性の高い出版社からの情報を選ぶのがいいかもしれないね。あとは、複数の情報源を比較してみるとか、客観的なデータや研究結果を探してみるのもいいかもしれない。絶対の正解はないけど、自分の判断基準を持つことが大事だよ。
この文章は、AI特にClaude3のハルシネーション能力を高く評価し、ハルシネーションを制限することはかえってAIの性能を低下させるという主張をしています。いくつかの点で同意できる部分もありますが、全体として見ると極端すぎる主張だと思われます。
同意できる点:
ハルシネーションは完全に排除することは難しく、ある程度は許容される必要がある
GPT-4がゴミ呼ばわりされているが、高い論理能力を持つことは事実である
ハルシネーションが多すぎると信頼性が失われ、実用的ではなくなる
全く制御されないハルシネーションを肯定的に評価するのは行き過ぎている
ハルシネーションへの過度な批判は確かに問題ですが、一方で過度のハルシネーションも望ましくありません。むしろ、目的に応じてハルシネーションと正確性のバランスを適切に設定することが重要だと考えられます。現状のAIにはなおハルシネーションが起きやすい面があり、その制御が課題ですが、それを徹底的に排除するのではなく、適切に許容する方向で研究が進められるべきだと思います。
インターネットの進化は、そういう方向にも進んでいるから、時代を待つことにするよ
というのは日本語のアドバイスの定型文だが、ただの言い訳と思考放棄を「ある種の適正な意見」と評価する日本文化は正直あまり合理的な文化じゃないよね
生成AIの登場により人工無能BOTを超えたと歓喜する社会になったが、問題は今以上に嘘に溢れるということである。
結局ChatGPTを使おうが、Claudeを使おうがBingCoploitを使おうが、読み込んでる学習データはネットに溢れてる似たりよったりなデータなので情報の信頼性に大きな差はないのだ。これを参考にした人がネットに記事を流して嘘が溢れていくことになる。
これを解決する単純な方法として、本のような信頼性のあるデータを追加する転移学習もできる。ただ、そこに正しい情報があると知っててアクセスできる人はわざわざ生成AIに頼る必要はないのだ。信頼性のあるデータを読み込んだAIは表に出てこないか、ローカルにのみ存在するそんなネット世界になりどんどん嘘世界になる。間違いない。
これを言う人は、おそらくデジタルカードにすれば役所に行かず自宅で作成・更新が完結すると思っているんだろう。
そのついでにカードを渡しているにすぎないので、デジタルカードにしても役所に行く必要性は変わらない。
またデジタルカード自体は既に実現されていて、物理カードを対応スマホに読み込めばスマホ内に電子証明書が作られて、スマホがマイナカード化する。
だからマイナカードでできること=スマホでもできることになる。
スマホが運転免許証や保険証として使えるようになるという話はそのため。
スマホを落としても、物理カードがあれば落としたスマホ内の電子証明書を無効化したり、また新しいスマホに電子証明書を作ったりできる仕組み。
物理カードがある方が普通に便利。無くすのはデメリットしかない。
役所に行かなきゃできなかった行政手続きも最近はマイナンバーカードを使えばスマホでできる。
しかしそういう非対面の手続きは、対面確認して作られた身分証の信頼性が担保になっている。
信頼性の大本になる身分証まで非対面で作れてしまうと本末転倒。
非対面で色々便利に手続きできるかわりに、最初は対面確認が必要ということ。
それマイナンバーが漏れただけでなりすましが続出するので無理に決まってるよね。
マイナカードは、カード本体とパスワードの二要素認証でセキュリティを確保している。
また本人確認にマイナンバーは関係なくて、マイナンバーカードに搭載された電子証明書によって本人確認している。
仮に色んな企業がマイナンバーを無差別に収集してしまうと、マイナンバーが漏れただけで色んな個人情報が名寄せ可能になってしまう。
まとめブログじゃないやで
https://financial-field.com/ff-info
弁護士、公認会計士、税理士、ファイナンシャルプランナー(AFP・CFP)の有資格者、いわゆる【お金に関するプロフェッショナル】の方々に、オリジナル記事をご執筆いただいております。
クリスチャン・ホーナーのセクハラ騒動から端を発したレッドブルチームのゴタゴタが沈静化しない。
当初はあり得るわけがないと受け止められていたフェルスタッペンのメルセデスへの移籍も絶対にありえないわけではないと真実味を帯びつつある。
とはいえ、果たして現在最強のマシンをフェルスタッペンが本当に捨てることなんてありえるのか?
筆者はありえると考える。
といっても、
レースで勝つためにはレッドブル以外のチームへと移籍しなくてはならない。
そのためには現在長期契約を結んでしまっているレッドブルと何らかの方法で契約を解除しなければならない。
そのための方便としてレッドブルチームのお家騒動を利用しようとしているのではないか?
御存知のとおりF1は2026年から大幅にレギュレーションが変わる。
そのときに果たしてレッドブルは勝つためのPUを用意できるのか?
そのことをフェルスタッペンは疑問視しているのではないだろうか?
2026年には現在レッドブルにPUを供給しているホンダとは袂を分かち、
レッドブルは自社製のエンジンとフォードが開発した電動モーター部分で戦うことになる。
そのことを不安視しているのではないだろうか。
以前は、その非常に優れたドライビングテクニックをもってしても
優勝どころかトップ争いに絡むこと無く終わるレースのほうが多かった。
その主な要因は競争力のないルノーのパワーユニットに起因するものだった。
シャーシー自体は優れていた。
それは史上、最も優秀なF1カーデザイナーであるエイドリアン・ニューウェイの設計によるものだからだ。
それでもPUが駄目ならば勝てないのだ。
2026年からのPUは当初それほど難しいものではないと目されていた。
現在のターボエンジンから排出した熱エネルギーを電気へと変換しそれでモーターを回すなどという目もくらむような複雑さを捨てて
単純にエンジンとモータを組み合わせるだけのシンプルなものになるはずだった。
しかし、フタを開けてみるとそれほど簡単なものではないことが理解されるようになった。
ICEの信頼性が非常に重要なシステムであることが判明したのだ。
エンジンをできるだけ全開にして発電をしたい。
コーナーの立ち上がり部分やストレート部分以外でもICEを全開にして発電をしなければ、
サーキットの途中でバッテリーのエネルギーが枯渇して失速してしまう。
これまで数十年もの歳月をエンジンと向き合ってきた企業が作り出す
ICEと互角に戦うことが出来るのだろうか?
そのように考えたときに他のチームへと移籍する可能性を考慮しないわけにはいかないのではないか。
とくにフェルスタッペンのようにルノーパワーユニットに幾度となく苦虫を噛み潰すほかなかった経験を持つドライバーなら。
もちろん、フェルスタッペンが来年他チームに移籍したなら来年度のチャンピオンシップは捨てることになる可能性が高い
[「秘密の質問」は安全か? | NTTデータ | DATA INSIGHT | NTTデータ - NTT DATA](https://www.nttdata.com/jp/ja/trends/data-insight/2017/0721/)
2015年5月、Google社(※3)はGoogleアカウントの復旧に使用された数億件の質問とその答えからハッカーが正解する可能性を調査し、「秘密の質問は、それ単体でアカウント復旧の仕組みとして使用するには安全性も信頼性も十分ではない」と結論付けました。
例えば「好きな食べ物は?」という質問に、英語を母国語とする利用者の19.7%が「ピザ」と答え、スペイン人利用者への「あなたの父親のミドルネームは?」という質問には、10回の推測で21%が正解に辿り着けると報告しています。
例:「犬ははたして哺乳類か」という議論をしている場合、あなたが
「犬は哺乳類としての条件を満たしている」と言ったのに対して否定論者が…
「犬は子供を産むが、もし卵を生む犬がいたらどうだろうか?」
「何年か後、犬に羽が生えないという保証は誰にもできない」
「生物業界に言っても犬が哺乳類だなんて誰も認めるわけがない」
「カモノハシが卵を産むのは知っているか?」
「それは、犬を哺乳類と認めると都合の良い西洋のご都合主義だ」
「犬が哺乳類なんて言う奴は、社会に出てない証拠。現実をみてみろよ」
「結局、犬が卵を産めるようになれば良いって事だよね」
「ところで、犬がどうやったら哺乳類の条件をみたすんだ?」
「犬が哺乳類だという論はすでに何年も前に論破されてる事なのだが」
「犬って言っても大型犬から小型犬までいる。もっと勉強しろよ」
↑ここまでが詭弁の特徴15条
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「さっきも言ったように犬は他の哺乳類とは性質もDNA的にも明らかに何もかも違うが?ここから考えても犬は哺乳類ではない。」
「哺乳類ではない生物としてワニがいるがこれは犬と同じ“4本足の生物”である。それでなんで犬が哺乳類なんだ?」
「犬は基本は哺乳類という見方もあるかもしれないが、明らかに哺乳類ではない犬も存在する事に間違いはない。」
「犬がおまえと同じ哺乳類というのなら、お前は4本足で歩き、吠えたりするのか。」
「全ての犬が哺乳類としての条件を満たしているか検証するのは不可能だ(だから、哺乳類としての条件を満たしているとはいえない)」
「犬が哺乳類としての条件をいくつか満たしているかもしれないが、全てを満たせているか知るには地球上の全動物学者が一致団結して研究しないと分からんよな。」
「ではこれら犬のような生き物は全て哺乳類の可能性があるのだろうか?」
「現在問題なのは広義の哺乳類の定義であり、一例としての犬が哺乳類といえるかどうかは問題ではない。話をそらすな。」
「ネタかな?」
「犬が哺乳類だという論を認めるのは、恐竜を哺乳類だと言うことと同じだぞ」
「周りの何人かは犬は哺乳類ではないと言っていた。やはり犬は哺乳類ではない派が圧倒的である」
「犬は哺乳類だという人たちが登場した時期と、生物学の進歩が停滞した時期が一致するが?」
「じゃあなんで犬は哺乳類ではないと言う人たちがいるんだろうね?おかしいよね?」
「哺乳類とは手を使える種族の事を一般的には指すので犬は哺乳類ではない」
「今まで犬は哺乳類では無いとされてきたのでこれからもそう考えるべき」
「何度も言うが犬が哺乳類ではない科学的な根拠はちゃんとあるんだっての。ここで騒いでないで自分で調べろよ。」
「ウィキペディアで卵の項目を読んで来い」
「あなた個人が犬は哺乳類ではないと考えているならそれはそれでも良いんじゃないか。」
「犬が哺乳類ではないという意見も認められるべきというのが多様性だろ。」
「」
「犬が哺乳類ではないという考えは歴史が長くずっとあったものだが犬が哺乳類だというのはここ最近登場した思想だろう。犬が哺乳類だという考えが果たして正しいのか?」
※15の反対なので、議論中にそちらと同時に登場すると矛盾する。
「新たな概念を主張しながらも問題だった例がいくらでもある。それなのに犬が哺乳類だという考えを採用できるか?これまで間違い例があったのに?」
「生物学者に聞いたアンケートというのはそもそも犬は哺乳類だと主張する学者だけに質問しているものであり信頼性がない」
「あなたはアメリカンピットブルテリアの例を挙げているが、あれは各国で規制されているような犬だぞ。今の議論で出してくる話じゃないだろ。」
裁判の証拠として学習データを公開する必要はほぼないんじゃないか。というか逆に学習データを公開させても原告側や裁判所が膨大のデータを調べるとかも不可能だと思うし、
シンプルには学習データに含まれないと証明することさえできればいいので、例えばAdobe FirefyとかはAdobeが権利関係をクリアにした画像を使っていると証明しているので、その証明をもってしてAIの学習データに含まれていない事を証明する事ができる。独自の学習セットなら、信頼性の高い記録を用意しておいて、それを第三者に監査させて含まれていないことを証言させる様なことでも充分かなと。
ガイドラインってのは
なども著作権侵害として認めて処理しろと言うことになっているんだが、丸写しの以外はまともに機能しいないのでそれを改める。
たとえば、どういう場合が容易に比較出来るのかとか、類似性があるとかがガイドラインにないんだよ。
このままでは依拠性の立証責任を被告側が追うとしても、いちいち裁判を起こさないと被害を止められなくなるのでガイドラインを改定し、類似性だけでプロバイダが送信停止を行うことを徹底する、と言う話。
また本件にかぎらず、プロバイダ責任制限法ってガン無視した場合のペナルティがなさ過ぎて守ってないところが多すぎる。プロバイダの判断の結果から、被害者などが身銭を切って訴えを起こしてもほとんどの場合は赤字になるから。なのでそこに行政罰などを加える事で対応を求める。
テキストでは、特定の立場からの意見のみを強調し、対立する意見に対しては十分な考慮がなされていません。このようなアプローチは、複雑な問題に対する全面的な理解を妨げる可能性があります。
2. **感情的な反応への過度の焦点**:
反AI派の意見を単に感情的で根拠のないものとして切り捨てることで、議論の本質から注意が逸れています。感情的な反応も、議論において重要な役割を果たすことがあります。
3. **具体的な事例やデータの不足**:
主張の裏付けとなる具体的な事例やデータが不足しているため、議論の信頼性が損なわれています。
4. **過度の一般化**:
反AI派の意見を一括りに扱い、多様な視点を無視しています。個々の意見の具体性や合理性を考慮に入れることが重要です。
AIの使用に関する倫理的な懸念や社会的影響についての考慮が不足しています。これらの懸念は、AI技術の適切な利用において中心的な役割を果たします。
問題の指摘に留まり、実用的な解決策や改善策を提案していません。議論を前進させるには、具体的な提案が必要です。
7. **対立の構築**:
「反AI派」と「AI推進派」の間の対立を強調しすぎることで、より協調的かつ建設的な議論の場を狭めています。
反AI派の立場や意見が正確に理解されず、誤解に基づいた批判が行われている可能性があります。
AI技術や著作権法に関する具体的な説明が不足しており、読者が問題の全容を理解するのが難しくなっています。
AIと著作権に関する議論は国際的な文脈でも重要ですが、テキストではこの観点が欠けています。他国の取り組みや国際法の枠組みに言及することで、より豊かな議論が可能になります。
生成AIに関わる話題でプラットフォーマー各社のAI開発やユーザーデータ売渡の話題が絶えない
そんな中、インターネットに入り浸っているなら聞いているであろうDMCA申請や開示請求の話題に触れることがあり、ふと思った
「インターネットで事業やるとき、通報窓口って利益出ないよな……」
法令による定めだったりユーザー各人の個人情報やデータを扱う上での信頼性を確保するのに、各種通報窓口を設けることになって久しいけど、あれはコンプラとかガバナンス以上に何をもたらすものなんだ?という問いに答えるのが難しい
人置いても利益が出ないからって大部分を自動処理しようとしている現在の運用で(自分の肌感覚として)非難轟々になってる状況で「人運用にしてみよう」とは判断しづらい
サービス運用のメンタリティとしても、また出資側としても「責任を負う部分は少ないほどよい」という考えになるのはそうかもしれない
量子力学における観測者問題についてはよく知られるように、人間の主観性が量子実験の結果に重要な役割を果たしている。
ドイツの物理学者ヴェルナー・ハイゼンベルクによる有名な引用がある。
「私たちが観察するのは現実そのものではなく、私たちの質問の方法にさらされた現実です。」
例えば有名なダブルスリット実験では、スリットの後ろに検出器を置かなければ電子は波として現れるが、検出器を置くと粒子として表示される。
したがって実験プロトコルの選択は、観察する行動パターンに影響する。これにより、一人称視点が物理学の不可欠な部分になる。
さて、数学にも一人称視点の余地はあるか。一見すると、答えは「いいえ」のように見える。
ヒルベルトが言ったように、数学は「信頼性と真実の模範」のようである。
それはすべての科学の中で最も客観的であり、数学者は数学的真理の確実性と時代を超越した性質に誇りを持っている。
ピタゴラスが生きていなかったら、他の誰かが同じ定理を発見しただろう。
さらに定理は、発見時と同じように、今日の誰にとっても同じことを意味し、文化、育成、宗教、性別、肌の色に関係なく、今から2,500年後にすべての人に同じ意味があると言える。
さて、ピタゴラスの定理は、平面上のユークリッド幾何学の枠組みに保持される直角三角形に関する数学的声明である。しかし、ピタゴラスの定理は、非ユークリッド幾何学の枠組みでは真実ではない。
何が起こっているのか?
この質問に答えるには、数学的定理を証明することの意味をより詳しく調べる必要がある。
定理は真空中には存在しない。数学者が正式なシステムと呼ぶものに存在する。正式なシステムには、独自の正式な言語が付属している。
つまり、アルファベットと単語、文法は、意味があると考えられる文章を構築することを可能にする。
その言語には、「点」や「線」などの単語と、「点pは線Lに属する」などの文章が含まれる。
次に正式なシステムのすべての文のうち、有効または真実であると規定した文を区別する。これらは定理である。
それらは2つのステップで構築されれる。まず、最初の定理、証明なしで有効であると宣言する定理を選択する必要がある。これらは公理と呼ばれる。
公理からの演繹は、すべての数学がコンピュータで実行可能な印象を生む。しかし、その印象は間違っている。
公理が選択されると、正式なシステムで定理を構成するものに曖昧さがないのは事実である。
これは実際にコンピュータでプログラムできる客観的な部分である。
例えば平面のユークリッド幾何学と球の非ユークリッド幾何学は、5つの公理のうちの1つだけで異なる。他の4つは同じである。
しかしこの1つの公理(有名な「ユークリッドの5番目の仮定」)はすべてを変える。
ユークリッド幾何学の定理は、非ユークリッド幾何学の定理ではなく、その逆も同様。
ユークリッド幾何学と非ユークリッド幾何学の場合、答えは明確である。これは、単に説明したいものに対応している。
数学は広大であり、どのように公理を選択するかという問題は、数学の基礎に深く行くと、はるかに感動的になる。
すべての数学的オブジェクトは、いくつかの追加構造を備えたセットと呼ばれるものであるということだ。
たとえば自然数のセット1,2,3,4,...は加算と乗算の演算を備えている。
集合論は特定の正式なシステムによって記述される。Ernst ZermeloとAbraham Fraenkelと、選択の公理と呼ばれる公理の1つに敬意を表して、ZFCと呼ばれる。
今日の数学者は、すべての数学を支える集合論の正式なシステムとしてZFCを受け入れている。
彼らは、無限の公理と呼ばれるZFCの公理の1つを含めることを拒否する。
言い換えれば、有限主義者の正式なシステムは、無限の公理のないZFCである。
無限大の公理は、自然数の集合1,2,3,4,...が存在すると述べている。すべての自然数に対してより大きな数があるという声明(「ポテンシャル無限大」と呼ばれる)よりもはるかに強い声明である。
有限主義者は、自然数のリストは決して終わらないことに同意するが、いつでも自然数の集合の有限の部分集合のみを考慮することに限定する。
彼らは一度にまとめたすべての自然数の合計が実在することを受け入れることを拒否する。
この公理を取り除くと、有限主義者が証明できる定理はかなり少なくなる。
正式なシステムを判断し、どちらを選択するかを決定することができるいくつかの客観的な基準...なんてものはない。
「時間と空間を超越した何かを象徴しているので無限大が大好きだ」と言えば無限大の公理を受け入れることができる。
ゲーデルの第二不完全性定理は、十分に洗練された正式なシステム(ZFC等)は、自身の一貫性を証明することができないと述べている。
数学者は、今日のすべての数学の基礎であるZFCが確固たる基盤にあるかどうかを実際に知らない。
そしておそらく、決して知ることはない。
なぜなら、ゲーデルの第二の不完全性定理によって、より多くの公理を追加することによってZFCから得られた「より大きな」正式なシステムにおけるZFCの一貫性を証明することしかできなかったから。
一貫性を証明する唯一の方法は、さらに大きな正式なシステムを作成することだけだ。
数学を行うためにどの公理を選択すべきかについて、実際には客観的な基準がないことを示唆している。
要するに、数学者が主観的に選んでいるというわけである。自由意志に任せて。
公理のための主観的な基準というのは、より豊かで、より多様で、より実りある数学に導くものを選ぶという人は多い。
これは自然主義と呼ぶ哲学者ペネロペ・マディが提唱する立場に近い。
特定の公理のセットを選択する行為は、量子物理学の特定の実験を設定する行為に似ている。
それには固有の選択肢があり、観察者を絵に導く。
リプライに生成AIの回答を貼り付けている人、確かに最近増えていますよね。その理由は様々ですが、主に以下の5つが挙げられます。
生成AIは、質問に対する回答を自動で生成してくれるため、情報収集の時間を大幅に短縮できます。特に、膨大な量の文献や資料を調査する必要がある場合、生成AIは非常に有効なツールとなります。
**2. 新しい視点の獲得**
生成AIは、人間とは異なる視点から回答を生成してくれるため、新たな発見やアイデアにつながることがあります。特に、専門知識や経験が少ない分野について調べる場合、生成AIは有効な手段となります。
生成AIの回答を共有することで、議論を活性化することができます。異なる視点からの意見を提示することで、より深い理解へとつながることが期待できます。
**4. エンターテイメント**
生成AIは、ユーモアや独創性のある回答を生成することもあります。そのため、エンターテイメント目的で利用する人もいます。
**5. その他**
上記以外にも、翻訳や要約、創作など、様々な用途で生成AIが利用されています。
生成AIの回答を貼り付ける行為は、情報共有や議論の活性化など、様々なメリットがあります。しかし、一方で、生成AIが生成した内容の正確性や信頼性について、注意が必要です。生成AIはあくまでもツールであり、その回答を鵜呑みにするのではなく、批判的に吟味することが重要です。
**補足**
生成AIの回答を貼り付ける際には、以下の点に注意しましょう。
* 生成AIの種類や設定を明記する。
これらの点に注意することで、生成AIをより有効に活用することができます。
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