GPT4を使って8万字の書籍を半日で書き上げる方法｜shi3z
書籍の執筆依頼が殺到しているのでなんとか省力化できないかと思ってGPT4を使って下書きを書こうとしたところ、ものの数時間で書き上がってしまった。 下書きができるとあとは早い。 細かなポイントを見たり、最新の情報を入れたり、自分の感想を差し込んだりするだけである。 しかも、文章の整合性がとれているので、パッと見た時にこれがAIによって生成された文章であるかどうかは気づかれにくい。 本でもプログラミングでもそうだが、「まずやりはじめる」という静止摩擦係数が異常に高い。「よし、やろう」と思うまでの時間をGPT4は短縮してくれるし、できあがった原稿のたたき台を見て「ここが足りない」「もっとこういう切り口にできないか」考える、いわゆる「編集者」的な役割をこそこれからのAIユーザーには求められるのかもしれない。 ただ、この方法はあまりにも簡単で強力であるため、世間への影響が大きい。たぶんこれから、バカ
Interpretable Machine Learning
Interpretable Machine Learning A Guide for Making Black Box Models Explainable. Christoph Molnar 2021-05-31 要約 機械学習は、製品や処理、研究を改善するための大きな可能性を秘めています。 しかし、コンピュータは通常、予測の説明をしません。これが機械学習を採用する障壁となっています。 本書は、機械学習モデルや、その判断を解釈可能なものにすることについて書かれています。 解釈可能性とは何かを説明した後、決定木、決定規則、線形回帰などの単純で解釈可能なモデルについて学びます。 その後の章では、特徴量の重要度 (feature importance)やALE(accumulated local effects)や、個々の予測を説明するLIMEやシャープレイ値のようなモデルに非依存な手法(mo
書籍『AI vs.教科書が読めない子どもたち』が示す、「読解力が低い人」は「認知できる世界の解像度が低い」という事実。
ホーム > 書籍『AI vs.教科書が読めない子どもたち』が示す、「読解力が低い人」は「認知できる世界の解像度が低い」という事実。 本書は大きく前後半の2パートに分かれていて、 前半では、 ・巷で言われている「AI」は実際にはその実現過程で生まれた「AI技術」と呼ぶべきものであり、本来志向された意味での「人工知能」と呼ぶにははるかに足りない代物であること ・その技術の延長にシンギュラリティが訪れることも無いだろうこと ・そうであるにも関わらず、そのAI技術によって現在のホワイトカラー労働者の多くを代替しうること ・しかもそのオートメーションの波がこれまでの産業革命とは比較にならない速度で、わずか20年間に圧縮されて起こるだろう という予測が示される。 そうであるならば、AI技術に代替されないための行動と施策を、となるのが当然の考えだ。 AI技術には実のところ3つのものしか扱うことができない
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