書き上げたのだけど… ChatGPT の反応が、なんというか、奥歯にものが挟まったような賞賛。微調整を繰り返してもそう。続きは明日の吾にバトン。

翻訳おかしくない？ ガルシア・マルケス「百年の孤独」

先日、とある方面よりガルシア・マルケス「百年の孤独」の邦訳について、とある者よりご質問をたまわりました。 どういう方面かというと、伏せておきます。今年（2024年）新潮文庫に入ってより、売れまくっているとかなんとか。 . 通しで読んだことはないです。例によってウィキペディアに目を通して、それでわかった顔をして済ませてしまうような、あるあるいんてりです。 Muchos años después, frente al pelotón de fusilamiento, el

わざと愚かな質問をしてみる、生成 AI に

某誌に寄稿する AI 論を少しずつ書き進めながら、ChatGPT を使ってシュレディンガー方程式のイロハを学びなおし中です。 この本を元に、あれこれ質問を放っては議論を続けています ⇩ こんな質問したら思いっきり笑いものにされるんだろうなという質問をわざと（ということにしてね）生成AI にばんばん入力しては回答を味わっています。 たとえば「無限に深い井戸ポテンシャルにおける、時間に依存しないシュレディンガー方程式の波動関数 $${ψ_n}$$ の固有エネルギーの合計はな

この本を使って、シュレディンガー方程式のイロハを ChatGPT にわざと初心者目線で訊き倒し中。いろいろ面白い発見が続く。

作曲支援AIでなにかやってみる

旋律はこんなの。F長調で♪ドッ、ソーソソ、ラソソミファソ、ファミドファミドファミドファミドファミド、ドドドー 旋律に和声を自動的に付けるなら Python にいいのがあるとか。Music21 とかいう。後日やってみる。 カギは「ファ」（音名だとシ♭）と「ド」（音名ではファ）どう和音構成音として処理するか、やね。 旋律はC長調で和声はF長調…できるやろかアルゴリズムで。

ノーベル物理学賞（2024年）をクールに語ろう！ 最終回

ここまで９回かけて、機械学習のイロハについて、ど素人ではあるけれど多少物理学の心得がないでもない私が、かのスティーヴン・ホーキングが耳うちされたという「方程式をひとつ挿むごとに、本の読者数は半分になっていく」法則を意識しながら、なんとか小学生向けの授業のレベルまでかみ砕いていったシリーズとなっていったわけでございます。 よいこのみなさんわかってくれたかな～ 「わかりませ～ん」 そういうこというとしばくよあたしゃ。 本当はエントロピーとは何かって話までできると、本質に切りこ

ノーベル物理学賞（2024年）をクールに語ろう！ その９

その８から続く。今回のお題は、制限ボルツマンマシンについて、です。 その前にボルツマンマシンについて、もう少しお話しておきましょう。 ○のうち二つが、色分けされていますね？ これは「隠れ層」を表しています。（ちなみに ○のままなのが「可視層」） どう違うのかというと…うーんここはお話で説明したほうが分かりやすいかな。○は「好きな映画」について、●は「映画の好み」についての演算を司っていると思えばいいです。 Amazon で何かお買い物をしていくと、購入履歴や閲覧履歴を

ノーベル物理学賞（2024年）をクールに語ろう！ その８

その７からの続きです。今回のお題はボルツマンマシン。 . 数式を使わないで語れというご注文…をいただいたわけではないけれどいただいたつもりで以下語っていきます。ううう・・・ 今回もこの図を使って説明します。 前回説明したホップフィールド・ネットワークは、どんな組み合わせを入力しても、最後にはある組み合わせに収束するのが特徴でした。 それはつまりネットワークのなかにある一定の組み合わせパターンが記憶されているということです。 どう記憶するかというと、人間さまが事前に仕

ノーベル物理学賞（2024年）をクールに語ろう！ その７

その６をアップしてからかなり間が空いてしまいました。機械学習そして深層学習の理屈をあれこれ学んで頭に消化するのに少々手間取りました。 幸いなんとか呑みこめた、と思います。その成果が出ているかどうかは、皆様が判断してください少なからずプラスに出てくるだろうと私自身は夢想しております。 どこまで話したのだったかな… ①ホップフィールド・ネットワーク、②ボルツマンマシン、③制限ボルツマンマシン、この三つのうち②までを語りました。（下図の、左から順に①、②、③） 右端の図つまり

Suno という作曲AIがあるようですね。私が望んでいるような作曲支援AIかどうか、やってみないと。素人でも曲ができちゃう系ではなく音楽理論に精通してして分析上手なひとにとっての支援AIだとありがたいのだけどどうやろね。

日本のある伝説的機械学習研究者さんの著作に目を通していたら、アメリカの学者さんから因縁を昔つけられたという話があった。科学の真実は仮に一つだとして、学界はいろいろめんどくさいもので回っているのだと、検索してみて少し感じた。

学習がそのまま研究であり研究がそのまま学習である…そういう風に私の頭はメタに回っている。子どもの頃から漠然とだけどそう感じていた。生成AIを使って専門書を精読していくメソッドで押し通していきながら、自分の頭の回りがやはりひとと違うんだって感じる。教えようがない生徒だったのだなって