「AI（人工知能）」の版間の差分
編集の要約なし |
|||
| 6行目: | 6行目: | ||
人間の神経細胞ネットワークを参考にした手法がうまくいくようになっていこう各段に成果を挙げられるものが増えてきている。 | 人間の神経細胞ネットワークを参考にした手法がうまくいくようになっていこう各段に成果を挙げられるものが増えてきている。 | ||
前半で、導入等して主に、すでに作られたAIを紹介しつつ、後半でAIに習熟するための方法について述べる。 | |||
==ジェネラティブAI== | ==ジェネラティブAI== | ||
| 122行目: | 124行目: | ||
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。 | 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 | |||
===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== | ||
2023年4月5日 (水) 09:05時点における版
人間の知的な活動を代行できるよう調整された機械やその仕組み。
人間の神経細胞ネットワークを参考にした手法がうまくいくようになっていこう各段に成果を挙げられるものが増えてきている。
前半で、導入等して主に、すでに作られたAIを紹介しつつ、後半でAIに習熟するための方法について述べる。
ジェネラティブAI
AIがクリエイティブを発揮して生産性をもたらすようになった。
それ以前と、以後では明らかに世の中が変わる。
これから起こることは、予測として織り込んでおくと社会の中で活躍する作業療法士になれる。
現在予想できる範囲だけで、次のようなことが起こる。[1]
1 AIの対象になる領域がオフライン領域に広がる
2 AIが物理的な世界の生産活動に影響を与えるようになる
3 AIが人間の思考や思想、それらに基づく行動、イデオロギーを左右するような情報を生産し始める
4 センサー機能、フィードバック機構の実装による完全な自己学習サイクルの獲得
AIは何が出来るか
生成系AI(ChatGPT, BingAI, Bard, Midjourney, Stable Diffusion等)について東京大学
AIが影響した事故
https://gigazine.net/news/20230403-stop-climate-change-suicide-ai-chatbot/
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
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
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。
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
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。
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
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
AIを実用する
画像出力AI
プロンプト（呪文）を素にして、画像を生成するAIが2022年を境に実用レベルで登場している。
Midjourney（ミッドジャーニー）
Stable Diffusion（ステーブル・ディフュージョン）
プロンプトの検索エンジン
画像を渡すと、AIで生成された画像のプロンプトやパラメーターを調べられる、検索エンジン
著作権
少なくとも法的には「AIが自動で作ってくれた画像には著作権は発生していない[2]
AIについて哲学する
AI倫理の授業レポートをChatGPTで書いた学生現るGizmodo
