GPT-4に感動して社内業務を人工知能に置き換えようとしている取引先への報告にGPT-4を使って15分で終えた話｜山本一郎（やまもといちろう）
人工知能はものすごく進化しているけどジェネレーティブAIって割と嘘を書いてくるよなあって話は文春で書きました。ジェネリックひろゆきというニュアンスのことを書いたのですが、西村博之のほうが酷いという反響が寄せられたのは印象的でした。そんなもんですかね。 で、コロナ明けというのもあって最近は対面での打ち合わせも増えているところ、足を向けた取引先の社長がGPT-4を試しているとかでやけに感動して「これなら社内業務の足らないところを人工知能が補完するだけじゃなくて、ほぼすべてのジョブフローが人工知能に置き換えられるのでは」などと言い始め、やけに買ってるなあと思うわけですよ。 さすがにそれはちょっとなと思って「それができるなら御社が数年前に導入したサイボウズはもっとうまく稼働しているはずですし、私らみたいなサポート役のベンダーも本来は要らないのでは」という話をしたんですが、社長的にはもう一年後にはス
【ChatGPT】プロンプトパターンまとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke(https://twitter.com/sonesuke)です。 LLMにどっぷりハマっています。 TL; DR 16のプロンプトパターンを日本語の例をつけて、まとめてみた。 読んだ論文はこれ。 https://arxiv.org/pdf/2302.11382.pdf より高度なプロンプトエンジニアリングの話題はこちら プロンプトパターン 1. メタ言語パターン: The Meta Language Creation いつ使うか？ 自然言語ではない方が、より簡潔で明確に表現できるとき プロンプトコンセプト 例 原文プロンプト “From now on, whenever I type two identifiers separated by a “→”, I am describing a graph. For example, “a → b” is des
生成AI技術が辿った濃い一ヶ月間
Stable Diffusionがオープンソースで公開されてちょうど1ヶ月が立ちました。OpenAIがDall-E2をリリースしたのが4月。こういう異次元なリソースを使ってモデルを作れるのはごく限られたプレーヤーだけと思い込んでいたものが、若干十数人のチームがMidjourneyをリリースしたのが7月。一連の騒ぎがここ半年程度の出来事で、1ヶ月前に深津さんも予見していた「世界変革」が目の前で怒涛の勢いで進行しています。 このブログも書いた瞬間に古くなるだと思うけど、この文化的特異点とも言える1ヶ月に起こったことを振り返ってみたいと思います。それにしても手書き文字の生成に感動していた2015年から比べるとずいぶん遠いところまで来ましたね。DataRobotでも「AIの民主化」を掲げて様々な企業のAI活用を推進していたけれど、今起こっている変化を見ているとそのスピード感に愕然とします。 少し宣
なんとなくプレイしてもそこそこ囲碁のルールがわかるようになる「ぷよ碁」
世の中には将棋やチェスなどさまざまなボードゲームがありますが、これらが駒を動かして「王(キング)を取った方の勝ち」であるのに対して、囲碁は石を置いて「多くの陣地を取った方が勝ち」というルールであるため、素人目では盤上で何が起きているのか理解するのが難しいもの。そんな囲碁の詳細なルールを理解していなくても、プレイするだけでなんとなくルールがわかるようになるのが「ぷよ碁」です。初心者が囲碁を楽しみながら理解するにはピッタリなゲームということで、さっそく囲碁初心者がプレイしてみました。 ぷよ碁 - 無料囲碁ブラウザゲーム https://puyogo.app/ 「ぷよ碁」の画面は以下の通り。上部に5×5の盤面が配置されており、その下に白石と黒石の数が表示されています。さらにその下には「パス」と「降参」というボタンが配置されており、文字通りパスと降参が可能。 初期状態だと白石の下に「対 AI」と表
ディープラーニングの研究が進めばAIのブラックボックス問題は解決しますか？
回答 (5件中の1件目) ディープラーニングは昔ニューラルネット（神経回路網）と言われていました。 モデルとなった神経回路網において、神経の結合、処理状態がわかれば考えていることがわかるのか？と言われればそれは無理ですね。これはブラックボックスです。 じゃ、考えていることがわかるようなニューラルネットは作れるかと問われれば、できないと断言はできない。 ちなみに三十年くらい前のAIの主要トピックスは。 エキスパートシステム これは専門家の知識を記述するもので内容はわかります。 ファジーシステム どこ行ったんでしょうね？ ニューラルネット でした。
メディカルAI専門コース オンライン講義資料
News¶ 2019/12/06: 講義資料Ver 1.1を公開（2019年度版） 2018/12/17: 講義資料Ver 1.0を公開（2018年度版） 本講義資料について¶ 本ページは 日本メディカルAI学会公認資格：メディカルAI専門コースのオンライン講義資料（以下本資料） です． 本講料を読むことで，医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学ぶことができます．本資料は全てGoogle Colaboratoryというサービスを用いて執筆されており，各章はJupyter notebook (iPython notebook)の形式（.ipynb）で以下のリポジトリにて配布されています（notebooksディレクトリ以下に全ての.ipynbファイルが入っています）： japan-medical-ai/medical-ai-course-materials 想定受講者¶ 受
「大企業は時間を奪っている意識がない」 AIベンチャーが本音で激論、“丸投げ依頼”の次なる課題
「大企業は時間を奪っている意識がない」 AIベンチャーが本音で激論、“丸投げ依頼”の次なる課題：これからのAIの話をしよう（AIベンチャー対談編）（1/4 ページ） AIベンチャーの立場で、日本企業のAI開発に物申す！ 人工知能の対話エンジンなどを開発する田中潤さんと、AI開発の現場に詳しいマスクド・アナライズさんが「昔ながらの大企業でAI導入がうまくいかない理由」や「怪しいAIベンチャーを見破る方法」などについて語りつくした。 2018年ごろから、人工知能（AI）に対する過剰な期待と盛り上がりが徐々に落ち着いてきた印象です。 調査会社のガートナージャパンは、人工知能は流行期から幻滅期に差し掛かっているという見解を18年10月に発表しました。AI開発の現場で活躍している人の中にはそうした傾向を前向きに捉え、「ようやく落ち着いて話ができる環境になった」と胸をなで下ろしている人もいます。 その
DMM亀山会長「自分の頭で考えて動けるのは全体の2割」 正解主義 × 情報処理力偏重による、刷り込み教育の呪縛
どの立ち位置に回るかで、要求される知識レベルは変わる 前田恵一氏（以下、前田）：経営者の方々から見てAIに関する理解の必要度合いはどの程度が妥当だとお考えになりますか？ 亀山敬司氏（以下、亀山）：少なくとも、俺はプログラムを一行も書いたことがないけれど、「ITの社長です」とか偉そうに言ってるわけで、だからこれからも（自分で）AIについてやる気は全然ないからね。英語も勉強する気がないのに（人には）「DMM英会話やれよ！」と言ってるわけ（笑）。 （会場笑） 「DMM英会話」は使ったことないからね（笑）。 前田：そうなんですね！ 亀山：「ビットコイン」も買ったことないし、「CASH」なんか1回も触ることのないまま終わったような感じだしね。 そういうことで言うと、それぞれの分野があって、経営的な分野だったらITでなにができるかぐらいを理解しておく。AIはどこまでできるのかとか、さっき言った「この職
GAFAの技術を凌ぐ、日本の音声認識の精度 AIを活用したグローバルの巨人との戦い方
AI活用と技術革新で挑戦するグローバルビジネス 平野未来氏（以下、平野）：みなさん、こんにちは。本日はお集まりいただきまして、ありがとうございます。 今日は「グローバルへの挑戦。最先端のAI活用と今後の技術革新」、こんなお題目で日本をぶち上げていきたいと思っています。 では、まず最初に、登壇者の自己紹介から始めます。ABEJAの岡田さん、お願いできますか？ 岡田陽介氏（以下、岡田）：はい、ありがとうございます。初めまして。株式会社ABEJAの岡田と申します。 私はABEJAの代表取締役と一般社団法人日本ディープラーニング協会という、松尾豊先生が理事長をされている団体の理事も務めさせていただいております。 あと、一応最近では、GoogleとNVIDIAから資金調達をしている唯一の日本のベンチャー企業になっておりまして、かなりグローバルな展開をしております。そのあたりをお話できればうれしいです
誰でも1時間でAIを設計できる「AI Lean Canvas」を作ってみました！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 こんにちは。 AINOW 編集長のかめきちです。 皆さんの会社でもAIの導入を検討されているでしょうか？ もうやっているよという方も多いかと思います。 しかし、AIの開発や製品を導入して、効果や精度改善できていますか？ もし、うまくいっていないとしたら、導入の段階で間違っている可能性があるかも… そこで、私達のdip AI.Labで活用している、AIを導入したが機能しないという最悪の自体を減らすことのできる、AI開発用のフレームワークを共有させてください。 お話したいラインナップはこんな感じです。 ※ もう知ってるよという人はCanvasへ行きましょう。 リーンスタートアップって何？ リーン・スタートアップの手法には、状況によって様々な考え方があるので、ここでは簡単にどんな考え方なのか、かなりざっくりと説明します。ここだけで本が何十冊と書けてしまうので…
大事なのは「読む」力だ！～4万人の読解力テストで判明した問題を新井紀子・国立情報学研究所教授に聞く（江川紹子） - エキスパート - Yahoo!ニュース
教科書が読めていない子どもたちは、勉強に行き詰まるだけでなく、将来も困難が…（ペイレスイメージズ/アフロ） ツイッターをやっていると、いろんな方からのリプライがある。楽しいやりとりもあれば、新たに様々なことを教わったりする場合もあるが、一定層からの批判、非難、揶揄、侮蔑、罵倒の類いが押し寄せる時もある。様々な考えがあって当然なので、私の意見や感じ方に同意や共感しない人がたくさんいるのは不思議でもなんでもないのだが、こうしたリプライには、トンチンカンな反応が少なくない。 私が書いてもいない……どころか、考えたこともない「主張」に激しく反論するものも、かなりある。 「私の書いたことの意味が分かってないのではないか?!」 「文脈が読み取れていないのではないか」 と感じることは、しばしばだ。 そんな経験が重なって、最近は、この手のものを瞬時に見分ける、ある種の勘も働くようになった。さっさとミュート
テスラのAI部門長が語る「Software 2.0」。ディープラーニングは従来のプログラミング領域を侵食し、プログラマの仕事は機械の教師やデータのキュレーションになる
テスラのAI部門長が語る「Software 2.0」。ディープラーニングは従来のプログラミング領域を侵食し、プログラマの仕事は機械の教師やデータのキュレーションになる プログラミング言語を用いて開発が行われる従来のソフトウェアを「Software 1.0」とすると、その次にやってくる「Software 2.0」はニューラルネットワークで構成され、プログラマの仕事はニューラルネットワークの学習に使うデータの収集などになっていくだろう。 テスラのAI部門長（Director of AI at Tesla）を務めるAndrej Karpathy氏が自身のブログのエントリ「Software 2.0」でそうした意見を記し、海外で話題になっています。 Andrej Karpathy氏は、スタンフォード大学で機械学習を学び（教師は現在GoogleでAIと機械学習のチーフサイエンティストであるFei-Fe
資産運用のブラックロックが衛星データやAIを使って探し求めるもの
世界最大級の資産運用会社のブラックロック（BlackRock）は、ビッグデータからスモールデータまでを使いこなし、日本のGDP（国内総生産）を上回る600兆円以上の資産を株式や債権、不動産やインフラなどを含むオルタナティブ資産などで運用を行う。 日本のGDPを上回る600兆円以上の資産を株式や債権、オルタナティブ投資、不動産などで運用を行うブラックロック。 REUTERS/Shannon Stapleton 楽天が都内で9月27日に主催したイベントで、ブラックロック・ジャパンの運用部門で株式戦略部・部長の入山千恵子氏は、株式のアクティブ運用を通じてリターンを追求する時に大切なことは、バランスシートや損益計算書の上で｢良い企業｣を探すことに尽きると話した。 ビッグデータやAI（人工知能）を利用したアクティブ運用では、例えば衛星データを使って、中国の工場や物流のある程度の状況を把握できれば、国
RasPiとディープラーニングで我が家のトイレ問題を解決する - Qiita
おしっこセンサーできました ウチの小学生の息子が家のトイレでたびたびおしっこをこぼしてしまう。俺がくどくど注意してもあんまり効果ない。そこで、代わりにAIに怒ってもらうことにした。こんな感じである。 おしっこセンサーのデモ（動画）。水を数滴床にたらすとブザーが鳴り、床を拭くと止まる。 ディープラーニングの画像認識を使い、床の上に落ちた水滴をカメラで検出してブザーが鳴る仕組みだ。夏休みの自由工作に過ぎないので精度は期待していなかったけど、意外にきちんと動いてくれて、カメラに映る範囲に水滴を数滴たらすとピッピと鳴り、床を拭くとブザーも止まる。「お父さんだってAIくらい作れるぞ」と息子に自慢したいがための工作なのだ。 でも、これ作るのはそんなに難しくなくて、休み中の3日くらいで完成した。かかったお金は、RasPiやカメラ、周辺デバイスが2万円弱、画像認識のモデル作成に使ったクラウドの料金が数10
「2年前からプロ棋士はもう勝てないとわかっていた」Ponanza開発者・山本氏が語るAIの未来 (1/3)
第2期電王戦第2局姫路城での対局シーン。将棋界の最高峰である名人位の佐藤天彦九段が負けたことで、タイトル保持者でもコンピューター将棋ソフトには敵わないという認識となった。 5月20日、兵庫県・姫路城で行なわれた第2期電王戦第2局で佐藤天彦名人に完全勝利したことで、日本将棋連盟もコンピューター将棋ソフトがプロ棋士のレベルを超えていると認めざるを得なくなった。電王戦は2012年に第1回が開催されたが、2015年には一度「FINAL」と銘打ったものの、同年に「叡王戦」という新棋戦を発足し、叡王戦の優勝者はコンピューター将棋の頂点を決める電王トーナメントの優勝者と電王戦として対局することになった。 結局、2016年以降は1度もプロ棋士がコンピューター将棋ソフトに勝つことはできず、今後も勝てる見込みも低くなったということで、「役割は終えた」と主催するドワンゴの川上会長が終了宣言をした。ただ、叡王戦は
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AIで契約書チェックに「違法の可能性」 揺れる法曹界 法務インサイド - 日本経済新聞
数字なき物語も、物語なき数字も意味はない ── Microsoftがゑびやの事例で示したAIの生死を分けるもの | Ledge.ai
Microsoft made its AI work on a $10 Raspberry Pi
楽天生命がAIで保険商品開発へ、研究組織 - 日本経済新聞
ぼくのかんがえたさいきょうの機械学習プロジェクト進行法（PoC/デモ編）
