AI（人工知能）

「線維化を伴う間質性肺炎」(以下、間質性肺炎) という肺疾患の有無を、胸部X線 (レントゲン) 画像から判断するAIになります。以前のブログで紹介したモデルをベースに改善を加え、また医師が診療中に見る画面上に予測結果が表示されるようにしています。間質性肺炎を検出するAIを開発し、その有効性を検証した研究を論文化しました - エムスリーテックブログ

「Rare Disease-Finder」

https://rare-disease-finder.com/

難病や希少疾患 AIシステムが診断支援無料サイトの公開も | NHK | 生成AI・人工知能

医学領域でのAI活用（1）医学論文検索

AGI（汎用人工知能）

AGIとは、Artificial General Intelligence（人工汎用知能）の略であり、人間のような汎用的な知能を持つ人工知能。AGIは、さまざまなタスクに対して人間と同様の知識や能力を持ち、独自の学習や問題解決ができる能力を持っている。^[3]

ニューラルネットワーク構造

本家Examplesで知る、新たなニューラルネットワーク『KAN』の威力 #Python - Qiita

AIフレームワーク

Dify.AI

Dify.AIは、生成型AIアプリケーション開発のためのオープンソースプラットフォーム。ローカルでも動かせる。

このプラットフォームは、エージェントの構築、AIワークフローの編成、RAG検索、モデル管理などを容易にし、生成型AIアプリケーションの構築と運用を支援する。

Dify.AIは特に、LLM（大規模言語モデル）を活用したアプリケーションの迅速な開発に焦点を当てており、柔軟で効果的な開発環境を提供している。

AIは何が出来るか

https://speakerdeck.com/minorun365/sheng-cheng-aizhou-hui-chi-rekiyatutiatuhumian-qiang-hui

生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について東京大学

ニューラルネットワークの中身を分割してAIの動作を分析・制御する試みが成功、ニューロン単位ではなく「特徴」単位にまとめるのがポイント - GIGAZINE

AIが影響した事故・事件・犯罪

https://gigazine.net/news/20230403-stop-climate-change-suicide-ai-chatbot/

AIによるパスワードの解析時間をセキュリティ会社が公開。8桁なら7時間以内に解析完了^[4]

リスクのある内容の出版物

キノコ専門家がAmazonで売られている「AIが書いたキノコ採りガイド」を買わないよう呼びかけ、命に関わる危険も - GIGAZINE

AIに影響された自死

AIとのやりとりを過程として、自死の結果に至った例がある。^[5]

詐欺

知らない番号に間違えて出たら、義妹そっくりの声で詐欺電話がかかってきた→留守電からAIで似せた声を作ってるらしい - Togetter

戦争に使われるAI

「AI兵器」の衝撃 “機械は犠牲を理解できず” ウクライナの無人機イスラエル軍は？暗い未来の不安 | NHK | WEB特集 | イスラエル

規制

マスク氏らの「AI開発停止要請」、問題解決にならずとゲイツ氏

AI開発停止要求署名は無意味、透明性と説明責任の改善を──Hugging Faceのルッチョーニ博士

アメリカ大統領が規制に向けてのコメントを発表している

【ワシントン＝田中宏幸】米国のバイデン大統領は４日、高性能人工知能（ＡＩ）が社会に及ぼす影響について、「国家安全保障への潜在的なリスクにも対処しなければならない」と述べた。利用者の個人情報を守る法律の整備を目指す。バイデン氏は、ホワイトハウスで開かれた科学技術に関する大統領諮問委員会の会合で発言した。米新興企業オープンＡＩが開発した「チャットＧＰＴ」を念頭に、「ハイテク企業は、製品を公開する前に、安全性を確認する責任がある」と話した。バイデン氏、チャットＧＰＴ念頭に「国家安全保障への潜在的リスク」言及…法整備へ

反AI

反対する意見もある。

計算や刺繍など、研鑽を積んできた人たちの特権であった時間あたりの生産性が、絵画などの領域に広がり、新しい反対意見が聞かれるようになっている。

絵師の立場から言いたい「反AI」の人の態度について｜野良のアマクリエイター

AIを探す

There's An AI For That | AI Database

既存のAIから目的に応じたものを提案する

AIを試してみる

ChatGDP

オープンソースAIプロジェクトの　OpenAIが提供する対話型AI。

嘘を嘘と見抜けるひとでないと使いこなすのは難しいが、かなりの時間短縮になる。

またAPIを通した、自然言語モデルなどの提供も無料で行われている。

詳細は、ChatGPT

MajinAI

AIを利用して生成された画像の共有サイト。

プロンプト、呪文、ぉまじない、が共有されている。

Notion AI

仕事やチームの情報をまとめたり、業務指針を作るためのサービス。

解説は下記リンクに詳しい

https://note.com/35d/n/ne3a07723f05c

Perplexity

InstructGPT

AIの学習教材

Google Cloud、無料で生成AIを学べる教材「The Arcade」を公開。ゲーム感覚でポイントを稼ぎ、賞品も獲得可能－ Publickey

AIの得意不得意

AI向きな内容

テキスト、音声、画像などの大量の情報の処理

膨大なデータの検索・分類・要約・変換・分析

AIが苦手な能力

2020年現在の前提ではあるもののAIは以下のような内容に向いていないと言われる。ただし、2023/03/18現在、疑問を呈するべき速度でAIの出力結果は向上している。あくまで、2020年以前の従来のAIレベルの話である。

人間の感情・情動的内容を踏まえた判断

対人コミュニケーション

説得、交渉、合意形成

思いやり

管理運営、マネジメント

クリエイティビティ

仮説の立案とその検証能力

AI時代に身につけるべきこと

全般的には、自発性、積極性。

AIに使われ、振り回されるのではなく、AIを使い込む、使いこなすこと。組み合わせて全く新しい価値を提案する能力。

特に、企画、実行能力。発想力。柔軟性。

AIで変わる優秀さの定義

AIはどのような仕事ができるようになったのか？ChatGPTで変わる「優秀な人材」 - ところてん - Medium

ディレクティブ

方向づけすることが出来る力。

意図を持ったり、全体像を理解して、方向性ややるべきことを選択する力。

仮説検証能力

仮説検証によって、今後来るべき時代を見通すこと。

それに備えるための行動や、その時代を作り出すための行動を起こすための思考力と実践力を身につけること。

創造性・クリエイティビティ

新たな付加価値を模索し、仕事をつくる仕事ができるようになること。

統計学

AIを道具として使いこなすために必要不可欠な知識。

論理的思考能力

論理を使いこなして思考する能力は、矛盾に気がついたり、ムリムダムラを無くして、改善を行うために欠くことのできないものである。

AIを用いたプログラミング

AIを用いてコーディングを行うことで、そうでない場合と比べて、成果物の圧倒的なスピードアップが見込める。

一方でカスタマイズが出来なかったり、デバッグやエラーの処理が出来ないままになってしまうなどの問題があり、結局はスピードを保証するためには、基本的な学習が欠かせない。

AIを学ぶロードマップ

ChatAI 先生に聞いた内容。以下の通り。

ステップ1：基本概念の習得

最新AIについて学ぶためには、まずAIの基本的な概念を習得する必要があり、そのためには、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、画像認識などの用語について理解することが重要となる。

時間：1週間程度

ステップ2：プログラミング言語習得

AIの実装には、Pythonがよく使われます。Pythonの基本的な文法や制御構文、データ型などを習得する必要があります。

時間：2週間程度

ステップ3：機械学習の習得

機械学習は、AIの基礎となる技術です。線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、SVM、ニューラルネットワークなどのアルゴリズムについて学ぶ必要があります。

時間：1ヶ月程度

ステップ4：ディープラーニングの習得

ディープラーニングは、最新AIにおいて非常に重要な技術です。ニューラルネットワークを用いた画像認識、自然言語処理、音声認識などの実装方法について学ぶ必要があります。

時間：3ヶ月程度

【入門】AI・機械学習・深層学習 (ディープラーニング) の違いと例 | ほげほげテクノロジー

ステップ5：応用分野の習得

AIは、様々な分野で活用されています。自然言語処理、画像認識、音声認識、ロボティクス、医療、金融などの応用分野について学ぶことで、AIの実用的な活用方法を理解することができます。

時間：1ヶ月程度

以上のステップを踏むことで、最新AIについて深く理解することができます。全体としては、6ヶ月程度の時間が必要となるでしょう。ただし、AIの技術は日々進化しているため、常に最新情報を追いかける必要があります。

プロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングとは、呪文を作る方法の技術である。

詳細はプロンプトエンジニアリングの記事を参照

悪意のあるプロンプトエンジニアリングの可能性

公開されたジェネラーティブAIは社会に悪影響が無いように、一定の制限が課されている。

しかし、抜け道はあるので、留意することが必要。

ChatGPTを凶悪な暴言マシンに変貌させる魔法の文字列が発見される

マルチモーダル

いろんな入力と出力ができる凄いやつ。

AIを実用する

LLMがやっぱり使いやすいが、「世の中には、「現実にありそうだが実際には誤りである」文章が多数存在する。言語モデルもまた同様で、必ずしも正しい答えを提供するわけではない」ので注意。

大規模言語モデル（LLM）をアプリケーション開発で活用するには？グーグル・クラウドが基礎から解説 (1/3)|CodeZine（コードジン）to

自然言語処理

LLMを使ってやるところ。

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、特に自然言語処理（NLP）において、文書検索とテキスト生成を組み合わせた手法。この技術は、与えられた質問に対して最適な回答を生成するために、関連する文書や情報を検索し、それを元に生成モデルが回答を構築するのに使用さされる。

詳細は、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の記事を参照のこと。

Advanced RAG

Advanced RAGは、RAGモデルをさらに発展させた形式であり、より洗練された情報検索技術や改善された生成モデルを使用して、さらに正確かつ関連性の高い回答を生成する。Advanced RAGは、特に情報検索が重要なタスク、例えばファクトチェックやデータベースからの知識の抽出、あるいはより複雑な質問応答システムで有効とされる。

より高度な検索アルゴリズム - より関連性の高い情報を見つけるために、より複雑なクエリ解釈や検索手法が用いられる。

改善された文脈理解 - 複数の情報源から情報を抽出し、それを統合する能力が向上し、より文脈に沿った回答が可能になる。

最適化された生成戦略 - 検索された情報を基に、より自然で流暢なテキストを生成するための技術が導入される。