「言葉による解決、あきらめたくない」芥川賞の九段理江さん会見（産経新聞） - Yahoo!ニュース
「東京都同情塔」（新潮１２月号）で芥川賞に決まった九段理江さん（３３）は１７日夜、東京都内で記者会見し、受賞の感慨を語った。主な質疑応答は次の通り。 【写真】直木賞受賞の河﨑秋子さんは、シャツにパンツのカジュアルな姿で記者会見に臨んだ －－最初に一言 「小説は好きで一人で書き始めましたが、書き続けることは一人では難しいものですから、書き続ける力をくださる出版社や家族、友人、楽しみに読んでくださる方に、本当にありがとうございますとお伝えしたいです。とにかくうれしい、感謝を伝えたいという気持ちでおります」 －－吉田修一選考委員の講評で「完成度が非常に高い」「エンタメ性が高い」と言われたが、どう思うか 「完成度が高いという評価をいただけるとは、謙遜ではなく夢にも思っていませんでした。『東京都同情塔』という作品はアンビルト（未建築）をモチーフにした作品なんですけど、アンビルトにもしかしたらなってし
ChatGPT と結城浩の対話（矛盾や反復を含んだ対話によってAIと人間の識別は行えるか）
chat.md 結城浩 こんにちは。今後、GPT-4を使ったアプリケーションやサービスがたくさん登場してくると思います。その中には、たとえばSNSを利用したbotもたくさん出てくるでしょう（現在でもすでにありますけれど）。そこで質問なんですが、SNSでおしゃべりしている相手が、人間なのか、GPT-4などの技術を使ったAIなのかを識別するにはどのような会話をしてみればいいでしょうか。一般的なAIでは難しいかもしれないので、GPT-4に限ってもいいです。あなたの考えを聞かせてください。 ChatGPT Model: GPT-4 GPT-4のような高度なAIと人間を識別するのは、時に難しいことがあります。しかし、いくつかの方法を試してみることで、相手が人間かAIかを見極めることができるかもしれません。 複雑な感情やニュアンスについて尋ねる: AIは感情やニュアンスを理解するのが苦手です。複雑な感
「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」のは AI だけだろうか - 木曜不足
2004年ごろに Google の猫で深層学習が一躍脚光を浴びたとき、画像認識は特徴抽出が難しいので深層学習で良い結果が出るが、自然言語処理は特徴量*1がリッチなので、深層学習を適用するのは難しいだろうと思っていた。 特徴量がリッチとは、例えば「ホームラン」のたった１語でその文はスポーツ、特に野球の話題である可能性が高くなる、みたいな話である。一方、ピクセルの１つが緑であることから何の画像か当てるのは不可能だ。 その後、自然言語処理でも深層学習が当たり前になったのは誰もがご存知のとおりであり、自身の不明を恥じるばかりだ。ただ言い訳をさせてもらえるなら、自然言語処理のえらい先生方も同じように言っていたのだ。 2014年ごろ、LSTM などの深層学習モデルが発展し、自然言語処理でも目覚ましい結果が出始めた。機械翻訳など多くのタスクで、人間の平均といい勝負になったのもこの頃だったと思う。すると、
ChatGPTがゲーム「フォートナイト」に隠された暗号を解読することに成功
MBA・経営学修士課程の最終試験に合格したり、ロースクールの試験で合格したりと、その回答精度の高さが注目を集めているのがチャットAIの「ChatGPT」です。そんなChatGPTを使い、ゲームに隠された暗号を解読することに成功した事例が登場しました。 ChatGPT Solved A Fortnite Mystery - GameSpot https://www.gamespot.com/articles/chatgpt-solved-a-fortnite-mystery/1100-6511877/ Epic Gamesが開発・販売するバトルロイヤルゲームのフォートナイトでは、ゲームのアップデートに関するヒントを難解なメッセージとして発信することがあります。2023年2月28日には、次期アップデートに関するツイートを投稿するフォートナイト公式アカウントのひとつであるFortnite Sta
会話という錯覚について｜shi3z｜note
あちらの記事は万人向けに書いているので、行間読まないとわからないようなことは省略してあるのだが、本欄の読者には補足として蛇足になるかもしれないが会話について研究していて思ったことを記しておく。 人工無能と僕記事中にあるように僕がチャットボット・・・当時は人工無能と呼ばれていたが・・・を開発し始めたのは中学生の頃だ。1990年頃だと思う。 きっかけは、中学校にNECのパソコンが導入されて、友達に自分のプログラムを見せる機会を得たからだ。 家で一人でプログラミングしているときはどうも気分が乗らなかったのだが、友達を面白がらせるという動機は子供の頃の僕にとっては非常に強く働いた。 一度、家で人工無能のプログラミングをしたときは、相手が自分しかいないのでわりとすぐ飽きてしまったが、中学になってその熱が再燃した。 きっかけは月刊ASCIIに、AWKの特集が載ったことで、AWKというのは要はUNIX用
AIが古代バビロニアのテキストを解読、ギルガメシュ叙事詩のコピーや失われた賛歌を発見
古代の破損した碑文や読み解くのが難しい古代文字の解読をAIが処理することで、専門家が数時間かける作業をものの数秒でこなすことができます。ドイツのルートヴィヒ・マクシミリアン大学(LMU)の研究チームは、「Fragmentarium」というAIが複雑な楔形(くさびがた)文字である古代バビロニアのテキストを読み解いて、美しい賛歌を発見したと報告しています。 Spiel mit dem Anfang der Weltliteratur - LMU München https://www.lmu.de/de/newsroom/newsuebersicht/news/spiel-mit-dem-anfang-der-weltliteratur.html AI Deciphers Ancient Babylonian Texts And Finds Beautiful Lost Hymn | IFLS
AIは人間と同じように言葉の意味を「理解」しているのか？
近年では人工知能(AI)の研究が急ピッチで進められており、OpenAIの「GPT-3」に代表される「自然な文章を生成するAI」が登場しています。「AIはすでに『言葉を理解している』のではないか」と思う人も多いかもしれませんが、アメリカのサンタフェ研究所で複雑系科学の教授を務め、「Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans」などの著者でもあるメラニー・ミッチェル氏は、記事作成時点でのAIは真の意味で「言葉を理解している」とは考えにくいとの説を述べています。 What Does It Mean for AI to Understand? | Quanta Magazine https://www.quantamagazine.org/what-does-it-mean-for-ai-to-understand-20211216/ 「
「知能とは何か」解明近づく？東大教授・AI研究者松尾豊さんに聞くディープラーニングの先端動向 - エンジニアtype | 転職type
2020.09.08 ITニュース 2015年7月以来５年ぶり２度目となる、東京大学大学院工学系研究科教授で日本ディープラーニング協会理事長の松尾豊さんのインタビューをお届けする。 エンジニアtypeでは今年７月にも、AIテクノロジー企業ABEJA主催のオンラインイベント「DX2020」で行われたABEJA岡田陽介代表との対談「With/Afterコロナ時代におけるDXとAI」をレポートしている。 ＞＞【松尾豊×ABEJA岡田陽介対談】日本企業でDX、AI活用が進まない５つの理由とその処方箋 この記事では「日本企業でDXが進まない理由とその解決策」にテーマを絞るべく割愛したが、講演の中でディープラーニング研究の今を問われた松尾教授は「画像認識系の技術がだいぶ成熟して、アプリケーションもだいぶ出てきた。世の中には”出切った”雰囲気さえ出ている。ところが今（アカデミア方面では）かなり面白いこと
今まさに、ロボットが知的労働を奪い始めている（動画あり）
今まさに、ロボットが知的労働を奪い始めている（動画あり）2012.12.01 09:006,706 福田ミホ 工場の仕事だけじゃなく。 Atlantic誌のアダム・デビッドソン（Adam Davidson）記者は、Standard Motor Productsの組立ラインを訪れていました。その際、作業員マディーがインジェクターにキャップを溶接する作業をしているのを見て、なぜ彼女がしているのかと質問しました。なぜ機械でやらないのか？ と。他にもその工場では多くの作業を人手で行なっていました。マディーを監督するトニーが、はっきりと答えました。｢マディーは、機械より安いんです。｣ デビッドソン氏の記事『アメリカで物を作るということ（原題：Making It in America）』には、アメリカの製造業が向かう先について、背筋が寒くなるようなデータが明らかにされています。それは単純な数字の問題で
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