「ChatGPT」や生成AIの台頭でUIデザインはどう変わる？
「ChatGPT」は何が得意なのか。それはテキストだ。なぜなら、ChatGPTの機能は全てテキストでトレーニングされているからだ。 ChatGPTのベースとなっているAI（人工知能）モデルである「GPT-3」ファミリーのような大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）は、膨大なデータセットでトレーニングすることで構築されている。これらのデータは、クローラーを使ってWebからスクレイピングで収集したり、Wikipediaなどから抽出したりしたものだ。 GPT-3だけでも、数千億の単語を含んでいる。既に周知のように、GPT-3は自然言語による質問に対して、これらの単語をつなぎ合わせて見事な回答を返せる。 だが、私はずっと「LLMを文章ではなくユーザーインタフェース（UI）でトレーニングできたらどうなるか？」と考えている。 「Figma」のような現代的なデジタルデザイン
元任天堂開発者が解説 「反対」のテクニックを使ってアイデアの質を高める
アイデアをいつもと異なる視点で捉える本連載、前回は、箱法というツールを使って、「連想」からアイデアの量を増やす方法を紹介しました。 今回は「反対」のテクニックを使って、アイデアの質を高めていきます。 反対は、反対の属性を持つ単語を思い浮かべる思考の技術です。「熱い」の反対は「冷たい」、「善」の反対は「悪」など、対義語も反対の一部です。とても基本的なことなので、日常的な単語ならば反対を容易に思い浮かべられると思うかもしれません。 では、「リンゴ」の反対、または「コンピュータ」の反対は何でしょう？ 簡単に答えが出てこなかったり、正解かどうかの自信がなかったり、少し難しさを感じたのではないでしょうか。 本記事では、反対の定義や、言葉によって反対を考える難しさの違いがある仕組み、反対の考え方を深く掘り下げて説明します。 反対とは何か 反対は、単語の対義語を新たに考えるような行為であり、連想の一部で
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