生成AIと学ぶ: 西洋クラシック音楽の歴史

ChatGPT+達にまとめてもらいました。 西洋クラシック音楽の歴史年表 1. 中世 (476年-1400年頃) 特徴: 教会音楽（グレゴリオ聖歌）、世俗音楽（トルバドゥール、トルヴェール） 2. ルネサンス (1400年-1600年頃) 代表作曲家: ジョスカン・デ・プレ、ジョヴァンニ・ピエルルイジ・ダ・パレストリーナ 特徴: 宗教音楽（ミサ曲、モテット）、世俗音楽（マドリガーレ） 3. バロック (1600年-1750年頃) 代表作曲家: J.S.バッハ、

生成AIと学ぶ: 必要条件・十分条件

おっしゃる通り、TPO（時と場所と場合）によって必要条件や十分条件が変わることは確かです。例として、夕ご飯のカレーのための買い物をする場合に、地域や状況に応じた必要条件と十分条件を考えてみます。 例: 夕ご飯のカレーのための買い物（農業が盛んな地域） 目的: 夕ご飯のカレーを作るために必要な材料を買ってくる 十分条件: カレーを作るために必要なすべての材料を揃えて買ってくること 必要条件: カレールーを買う カレー用の豚肉を買う （野菜は自宅の畑で採れるため、買

Claude3 OpusとChatGPT+ GPT-4oと学ぶ、形而上学存在論のこれまでとこれから。

Claude3 Opusが、良い感じに話をまとめてくれました。 真剣に考えてもここまでしか分かりません。けれど、明日は一歩先に進めるかもしれない。 考えることは、楽しい。 Claude3 Opusによるまとめ上記へのプロンプト

生成AIとトロッコ問題を語り、倫理的な限界を知る

生成AIと日常での哲学の使い方を学ぶ

私は趣味で哲学が好きなだけの凡人です。生成AIは疲れないので（会社が決めている使用上限はあります）、無限の忍耐を持ちます。質問攻めにして、分かるまで教わって裏をとっても大丈夫。 古典も哲学も、文庫も有りますが図書館に行くと誰も借りない厚くて重いのが有りますよね。 今日現在ならClaude3 OpusとChatGPT+のGPT-4oの併用を勧めますが、Copilot ProやGemini Advancedでも、そして課金してないモデルでも、1人で学ぶよりずっと楽しいと思いま

【スターターガイド】生成AIにおける個人情報・倫理・使い方と応用と、私の考える本質

生成AIの文脈で個人情報と倫理とは？個人情報の取り扱い データの最小化: 生成AIにタスクを行わせるのに必要な情報だけを提供し、不要な個人情報は避けること。 データの保護: Gmail、Twitter、Facebook、年賀状の宛名リストなどの既存の経験を応用し、データの保護を徹底すること。 倫理的配慮 責任の所在: 生成AIには自我や法人格が無いため、生成AI開発企業とユーザーが責任を持つことを理解する。 環境への配慮: 大規模データセンターの電力や冷却水の問題

Claude3 Opus / ChatGPT+と話す形而上学存在論の神

論理実証主義と強い不可知論を調和出来ないか、考えています。以下は、チャットのログと、ChatGPT+による分析と解説です。

【スタートガイド】GMOグループの教えてAIと、ChatGPTなどの生成AIのプロンプトに関して

はじめに研究者や技術者以外の人々が1億人以上の規模でChatGPTと話しました。人類史に記録される出来事だと思います。人が人以外の知性とこの規模で話したのは初めてのこと。 知性のみが存在しており、会話が成立してしるのに（会話の場が出来た気がするのに）、目の前には誰もいないこと。人は知性だけを切り離せないから、想像しにくいです。 大規模言語モデルという複雑な確率で話したり絵を描いたりすることを、人が観察して「意味」を理解してしまうこと。自然言語処理と感情分析で高度に振る舞

生成AIと学ぶ: ネットワーク効果

生成AIと考えること、形而上学の今とこれから

【無料公開】『おじさん構文で読む、五大長編と四大悲劇とゲーム理論』で、健気にオジサンになりきるClaude3 Opusの勇姿を、見て！

アホなことに先端技術を使うな、古典的名著に不謹慎だとお気持ちを害したら申し訳ないです。 生成AIに世の中の変化が加速するから、変化に対応するために学習することに生成AIを使いたいと考えました。 日本には大喜利文化があるし、Twitterのように誰かがスッと現れてうまいこと言う文化と、自然言語処理が出来る生成AIは組み合わせがいいと思います。学ぶって、いろんな方向性ありますよね。 「生成AI課金して、図書館の古典のコーナー行こうかな」と思って下さったり、何かアイデアを思い

生成AIと学ぶアルゴリズム入門

ChatGPT+おっしゃる通りです。生成AIを使うことで、アルゴリズムやプログラミングに関する質問や概念の違いを簡単に理解できるようになります。また、生成AIとの対話を通じて、新しい視点や理解の深まりを得ることができます。いくつかの例を通じて、この点を具体的に説明します。### 線形探索と二分探索の違い**線形探索**は、配列やリストの最初から最後まで順番に要素を調べる方法です。```pythondef linear_search(arr, target): for i