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関西在住の大学生です。ChatGPTの衝撃で、機械学習の世界に入り、日々論文から開発、…

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関西在住の大学生です。ChatGPTの衝撃で、機械学習の世界に入り、日々論文から開発、プロダクトまで趣味で追ってます。それと同時にWebエンジニアでもあり、スタートアップ企業でインターンとしてSaaSの開発を行なっています。

生成AIの本質は生成機能ではない

初めに筆者は、ChatGPTの衝撃から機械学習の世界に入り、AIが汎用知能化することによる革新的な価値提供について約2年間考え続けてきました。 そんな中、多くの人が生成AIに対して、コンテンツを生成する側面ばかりを注視していることに疑問を覚えます。生成AIの本当の凄さは、「コンテンツを生成すること自体」ではなく、コンテンツを生成出来るほど「コンピュータの知能化」が進んだことにあるのではないでしょうか？ 今までのAIのようにただ識別するのと、コンテンツを生成するのでは全く異なる

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    • 汎用知能によって変わるソフトウェアの形

      初めに計算機が開発されてから長らく期待されてきた人類の夢である「コンピュータの汎用知能化」(人類と同等あるいはそれ以上の知能を持たせること)が、最近になって生成AIの急速な進歩により実現しつつあります。 この技術によりソフトウェアの形は今まで想像されなかった形に発展します。おそらくその方向性はコンピュータが人に寄り添い、そして人がコンピュータに寄り添うのだと考えます。 この記事では、僕の考える新しいソフトウェアの形を抽象的なところから具体的な例を挙げて説明し、最終

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      • 「記号設置問題」のその先へ

        はじめにこの記事では、認知科学の本である「心を知るための人工知能」の内容をベースに、今まで他に読んだ本やインターネットの情報と合わせて「記号設置問題」について考えます。基本的な流れとして、初めに「記号設置問題」について言語学の観点を導入し深く考え、それを基に「記号設置問題」から「記号創発システム」へと議論を発展します。そして最後に、ChatGPTで有名なLLMを、「記号創発システム」の観点から分析し今後のAIの進化について考えます。 記号設置問題記号設置問題とは、AIが真に

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        • LLMによるインターフェースの革新

          初めに汎用知能を実現する研究において、2023年現在大きな注目を集めているLLMですが、この活用方法として汎用的なインターフェースの構築があると思います。汎用的なソフトウェアを構築するのには、汎用的なインターフェースは必要不可欠であり、LLMを使ったアプローチは既存のソフトウェアに大きな変化をもたらすと考えます。この記事では、フクが個人的に考えることをメモとして記録します。 また、この記事はもともとQiitaに投稿していたものを移転したものです。2023年のAI研究スピードは

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        生成AIの本質は生成機能ではない

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          2023年個人的な振り返り(AIについて)

          初めに2023年はAIに大きな躍進があった年でした。この記事では、2023年に僕がどんなことを考えていたかを記録しておくために、この１年間を振り返り、AIの躍進について見て、調べ、考えたことをまとめます。個人的な記録としての意味合いが大きいことをご了承ください。２つの視点から、LLMについて記述し、最後に2024の抱負で記事の結びとします。 AIオタク(認知科学)視点2022/12にChatGPTが公開され、それに触れたことで多くの観点から深く興味を触発された。その中でも特

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          2023年個人的な振り返り(AIについて)

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