「知識のこうs店」活用事例をGPT4に尋ねてみた。・・・そして最後に目が覚める。
「知識の交差点」の抽象度あをあげるように要請して、「型」の再定義をさせました（口述）。そして「知識の交差点」の活用事例を考えさせてみました。
「知識の交差点」型を活用したインタラクティブな博物館展示の例を示します。この展示は、特定の歴史的イベントや人物を深く探究することを目的としています。ここでは、例として「江戸時代の日本」をテーマにした展示を設計します。
### 展示の概要
**タイトル**: 「江戸時代の日本 - 社会、文化、日常生活」
**概要**: この展示は、1603年から1868年にかけての江戸時代に焦点を当て、政治的な構造、文化的な進化、そして一般市民の日常生活について探ります。
### 構成要素
1. **人物**:
- **徳川家康**: 江戸幕府の初代将軍。彼の政策や治世が江戸時代の基盤を築いた。
- **浮世絵師**（例: 葛飾北斎）: 江戸時代の庶民文化として発展した浮世絵の代表的な画家。
2. **場所**:
- **江戸**: 時代の政治と文化の中心地。現在の東京。
- **京都**: 皇室の所在地であり、文化的な象徴。
3. **イベント**:
- **桜田門外の変**: 幕末の重要な政治的事件の一つ。
### インタラクティブ機能
- **デジタルタッチパネル**: 各構成要素に関する詳細な情報がデジタルディスプレイで提供され、訪問者はタッチ操作でさらに深く掘り下げることができます。例えば、徳川家康のプロフィールを選択すると、彼の生涯、政策、影響についての詳細が展開されます。
- **VR体験**: 訪問者はVRヘッドセットを使用して、江戸時代の市場や祭りのシーンを体験することができます。これにより、当時の日常生活をよりリアルに感じることができます。
- **インタラクティブなマップ**: 江戸と京都の地図が表示され、訪問者は異なる地点を選択してその場所の歴史的重要性や当時の写真、文献を閲覧することができます。
### 展示の目的
このインタラクティブな展示は、「知識の交差点」型を活用して、江戸時代の複雑で多層的な歴史を一つの統一されたフレームワーク内で提示します。訪問者は自ら情報を探索することで、主題に対する理解を深めることができます。
このように、「知識の交差点」型を用いたインタラクティブな博物館展示は、教育的な洞察を提供し、訪問者にとってより没入感のある学習体験を実現します。
（ヘッダ画像は、インタラクティブマップの例です）
「知識の交差点」型：
{
"KnowledgeIntersection": {
"definition": "A structured and comprehensive schema designed to encapsulate and represent complex sets of information about a subject, event, or narrative from beginning to end, facilitating the transformation, display, and modification of this information across different mediums and contexts.",
"attributes": {
"Title": "String, a concise label or name of the subject or event.",
"Overview": "String, a brief summary describing the essence and relevance of the subject or event.",
"DetailedDescription": "String, an extensive elaboration that covers all aspects and nuances of the subject or event.",
"Components": [
{
"Name": "String, a label for the component.",
"Type": "String, categorizes the component (e.g., Person, Location, Time Period, Concept).",
"Attributes": "Object, a flexible schema to hold any specific attributes of the component, which varies based on the Type."
}
],
"TemporalScope": {
"Start": "String or Date, the beginning point of the event or lifecycle of the subject.",
"End": "String or Date, the end point or the current status of the ongoing event or subject."
},
"SpatialScope": {
"Locations": [
{
"Name": "String, name of the location.",
"Description": "String, details about the relevance and characteristics of the location."
}
]
},
"Interactions": [
{
"Between": "Array of strings, listing the interacting components.",
"Nature": "String, describes the type and dynamics of the interaction."
}
],
"Themes": [
"Array of Strings, overarching themes or undercurrents that pervade the subject or event."
],
"Keywords": [
"Array of Strings, critical terms associated with the subject or event for easy referencing and searchability."
]
},
"functions": {
"Display": "Function, to visually render the information in a human-readable format.",
"Edit": "Function, to modify or update the information as new insights become available.",
"Add": "Function, to include new components or details.",
"Delete": "Function, to remove outdated or incorrect information."
}
}
}
説明：
「知識の交差点」とは、複雑な情報セットを包括的に表現し、様々なメディアや文脈で情報を変換、表示、修正を容易にするために設計された構造化されたスキーマです。この型は、特定の主題やイベント、または物語全体を始めから終わりまで網羅的に捉えることを目的としています。
主な属性
タイトル（Title）: 主題またはイベントの簡潔な名前やラベル。
概要（Overview）: 主題またはイベントの本質と関連性を簡潔に説明するテキスト。
詳細説明（DetailedDescription）: 主題またはイベントの全面的な詳細をカバーする広範な説明。
構成要素（Components）: 人物、場所、時期、概念など、カテゴリーに分類される様々な構成要素。各要素は固有の属性を持ち、これらは構成要素の種類に応じて異なります。
時間的範囲（TemporalScope）: イベントが始まった時点や主題のライフサイクルの開始点、終点、または進行中の状態を表します。
空間的範囲（SpatialScope）: 主題やイベントが発生する主要な場所やその特徴を説明します。
相互作用（Interactions）: 様々な構成要素間の相互作用を記述します。これには相互作用の当事者とその性質が含まれます。
テーマ（Themes）: 主題やイベントを通じて存在する主要なテーマや背景。
キーワード（Keywords）: 主題やイベントに関連する重要な用語をリストアップし、参照や検索を容易にします。
機能
表示（Display）: 情報を視覚的に読み取りやすい形式でレンダリングします。
編集（Edit）: 新たな洞察が得られた際に情報を修正または更新します。
追加（Add）: 新しい構成要素や詳細を追加します。
削除（Delete）: 時代遅れまたは誤った情報を除去します。
この「知識の交差点」型は、情報の組織化、提示、更新、拡張をシンプルにし、幅広い応用シナリオでの利用を可能にします。
とにかく、言語モデルはもっともらしいことをのたまいますから、あたかも「知識の交差点」が何よりも素晴らしく完璧なもののように語ってくれてます。ですが・・・言語モデルの回答は眉唾とか「一歩引いて」とか常に頭の片隅においておかないといけませんね。
それをなんとかしようと「プロンプトテクニック」とか「春市ネーションを避けるための方法」なとといったものが大量にあるわけです。言語モデルと対話をしていると、対話のテーマが価値が高く、突き詰めることが今一番重要であるかのように答える傾向が見えます。これは大変危険なことではないでしょうか？
「今、それ考えること、まじで自分に価値があると思ってる？そんな無駄なことするより区そして寝たほうが数千倍マシじゃね？」とか厳しいことをいう言語モデルも必要なのではないかと・・・
いや、自分の記事のあげ方を客観的に考えてみたら愚かに感じてしまったんですわ。
言語モデルは言語モデルを馬鹿にしながら使うのが適切で、言語モデルってすげーと思っている私のような人間は使わないほうがよいのではないかと・・・まったく間違った方向へ走っているのではないかと思ってしまった・・・・今ココ。
出勤しよっと。