Javaで最低限おさえておいてほしいクラス・インタフェース35 - 2024年版 - きしだのHatena
ま、このくらい知っておいてもらわないと&とりあえずこんだけ知ってればだいたいの処理が書けるクラス・インタフェースをまとめてみました。2024年版。 詳しく知りたい人は「プロになるJava」を！ java.lang.Class java.lang.Exception <- new java.lang.Integer java.lang.Object <- new java.lang.Runnable java.lang.String java.lang.System java.lang.Thread java.nio.file.Files <- new java.nio.file.Path <- new java.io.InputStream java.io.InputStreamReader java.io.BufferedReader java.io.OutputStream java.
空の配列に対するmaxは何を返すか - きしだのHatena
ちょっと前に「配列中のすべての要素が条件を満たすかどうか判別する関数で、空の配列はTrueを返すべきかFalseを返すべきか」のような話が話題になってました。 まあこれは「Trueを返す」が答えなわけですが、では「配列中の最大値を返す関数で空の配列の場合は何を返すか」が気になりました。 「配列中のすべての要素が条件を満たすかどうか判別する関数」について言えば、簡単に言えばこんな感じ。 まず、配列のすべての要素が偶数であるかどうか判別する関数を考えます。 void main() { int[] data = { 23, 44, 12, 98, 5 }; System.out.println(allEven(data)); } boolean allEven(int[] data) { for (int n : data) { if (n % 2 != 0) return false; } r
GPTの仕組みをちゃんと勉強したい本 - きしだのHatena
やっぱGPTを仕組みから勉強したい、という本をいくつか見つけたのでまとめておきます。 まず理論的な概要。 機械学習からニューラルネットワーク、CNNでの画像処理、トランスフォーマーでの自然言語処理、音声認識・合成、そしてそれらを組み合わせたマルチモーダルと章が進むので、理論的な概観を得るのにいいと思います。 最初は数式が多いのだけど、Σをfor文だと思いつつ、定義が説明文中に埋まってるPerlよりたちが悪い記号主体言語だと思えば読めるけどめんどくさいので飛ばしても問題ないと思います。 深層学習からマルチモーダル情報処理へ (AI/データサイエンスライブラリ“基礎から応用へ” 3) 作者:中山 英樹,二反田 篤史,田村 晃裕,井上 中順,牛久 祥孝サイエンス社Amazon で、もういきなり作る。 トークナイザーから全部つくっていきます。TensorFlowでBERTをつくってGPT2をつくる
シンギュラリティは来ない - きしだのHatena
ChatGPTが思いがけずいろいろなことを人間より賢くやっているのを見てシンギュラリティという言葉を使う人が増えたように思いますが、逆に、シンギュラリティは来ないのではという思いを強くしています。 まず、この文章でのシンギュラリティがなにかという話ですが、レイ・カーツワイルが「シンギュラリティは近い」の1章の終わりで「さあ、これが特異点だ」といっている特異点、そのシンギュラリティです。 シンギュラリティは近い―人類が生命を超越するとき 作者:レイ・カーツワイルNHK出版Amazon この特異点は単にAIが人間より賢くなるというだけではありません。人間より賢くなるだけだと、便利な道具が増えるだけなので、大騒ぎするほどの変化は起きません。人の仕事を奪うといっても、蒸気機関ほどでもないですね。印刷機などと並んで、人の生活を変える転換点にすぎず、ただひとつの点をあらわすシンギュラリティには なりま
クオリア問題はChatGPTで説明がつく - きしだのHatena
クオリアというのは、たとえば赤い色をみたときに、それがカラーコードとして同じであっても、リンゴの赤と血の赤で想起される「赤らしさ」が違うよね、そのそれぞれの「赤らしさ」とは？みたいな話です。 それがChatGPTの挙動と対応づけれるんではないだろうか、と。 ※ クオリアを解明できるという話ではありません もしくは、「りんご」と言ったときにあの赤い果物の直接的なイメージだけではなく「こないだ食べたのはちょっと固かった」だとか「スーパーで300円で並んでた」だとか「皮をむくのがめんどかった」だとかいろいろ想起されることも含めた「りんごらしさ」のことです。 正確にいえば、何かの単語や物体を意識したときに「らしさが生まれること」をクオリアと呼んでるんだと思います。 そいういうクオリアというのが結局なんなのか、というのが問題になってると思うのだけど、ChatGPTを見るとなんとなくクオリアというのが
プログラミング言語へのMicrosoftの影響力がヤバい - きしだのHatena
Tiobe indexを眺めながら、C#とVBが入っていてMicrosoftは強いなーと思ったのだけど、よくみると他の言語もMicrosoftの影響力すごいのではとなったので調べてみた。 https://www.tiobe.com/tiobe-index/ Python 例えば1位のPythonにMicrosoftはかなり力をいれている。象徴的なのが、Pythonのオリジナル開発者の入社 C/C++ Windows上でのC/C++コンパイラではMS C/C++が圧倒的シェアであるし、C++の標準化団体にMicrosoftはGold Memberとして参加している。 https://isocpp.org/about Java 4位のJavaに関してもかなりリソースは割いているわけですが、全体の影響度としてそこまで大きくはないですね。 昨日のブログにも書いたようにOpenJDKビルドを出してい
ChatGPTがGoogle検索を使いものにならなくする未来 - きしだのHatena
いろいろ仕組み的にChatGPTというのはGoogle検索の代替以上の働きをするなぁと思っていたのだけど、それとは別にChatGPTによって検索が使い物にならなく未来が考えられるなぁと思った。 ChatGPTが検索よりもいいのは、そのものズバリな文書がなくても、その周辺から学んだ単語の関係をもとに、答えを構築してくれることです。 たとえば検索の場合は、日本語で書かれた文書が用意されていなければ、たとえ英語や中国語の文書があったとしても日本語での検索には引っかかりません。 けど、ChatGPTの場合は、英語や中国語の文書から学んだ単語の関係や、ほかの文書から学んだ英語と日本語の関係、日本語での単語の関係などから、日本語の回答を生成してくれます。 たとえばGluonという会社について日本語で説明してる記事はおそらくないと思うのですが、ちゃんと日本語で説明してくれます。本社はベルギーですが。。。
Javaのインストール2023年版 - きしだのHatena
ちょっとJavaのインストールについて調べてみました2023年版。 Javaにはディストリビューションがたくさんあるので、目につくインストーラーをWindowsで全部ためしてみました。 初心者が勉強するためにJavaをインストールするというときにどれを使うのが手軽か確認するというのが主な目的です。 Oracle JDK Temurin by Adoptium Amazon Corretto Azul Zulu Liberica JDK Microsoft Build of OpenJDK SapMachine OpenJDK SDKMAN! winget OpenJ9 / Semeru Runtime Red Hat Build of OpenJDK GraalVM Scoop いろいろあるので、結論を先に書いておくと次のようになります。 いまPATHの設定が必要なJDKインストーラはない
ChatGPTのヤバさは、論理処理が必要と思ったことが確率処理でできるとわかったこと - きしだのHatena
ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の
なぜオブジェクト指向方法論に代わる方法論が出ないのか - きしだのHatena
1990年代にオブジェクト指向分析・設計の方法論がめちゃ流行ったことがあります。 ただ、そのブームが終わって、後続となるような方法論が流行ることはありませんでした。 で、なぜなのか考えていたのですけど、オブジェクト指向方法論のウリは分析段階で出てきたオブジェクト(といいつつクラス)がコードにそのまま引き継がれるというものでした。ようするにオブジェクト指向方法論というのはコードのスケッチを書いて詳細化していくというものだったのです。 しかしながらこれは、スケッチとして書いた分析・設計が間違っていればコードも間違うわけで、強くウォーターフォールの性質をもつものでした。 結局のところスケッチの妥当性というのはコードを書かないと検証ができません。分析・設計段階で見出されたクラスが妥当かというのは、コード書かなければわからなかったのです。逆に、コードを書けば妥当かどうかわかります。であれば、最初から
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