生成AI時代のレコメンド｜masa_kazama
生成AIの登場によって、レコメンドの仕組みが大きく変わろうとしています。例えば、ChatGPTにおすすめのマンガを聞いてみると、各漫画の特徴を捉えたうえで、おすすめしてくれます。 ChatGPTによるマンガのレコメンド例生成AIはレコメンドタスクを解くように開発されたわけではないですが、あらゆるジャンルにおいてある程度の性能でレコメンドできてしまうのは、とても驚異的なことです。また、推薦理由の提示も当たり前のようにしてくれるのも驚きです。従来のレコメンドでは、アイテムの並び替えパートやアイテムの推薦理由作成パートなどの、それぞれのパートごとに、異なるアルゴリズムを駆使して、最終的にレコメンドをユーザーに届けていました。一方で、生成AIでは、その一連の作業が、1つのAIでできてしまいます。 このように、生成AIは、従来のレコメンドではできなかった新しいレコメンドを可能にしてくれます。この記事
人工培養された脳細胞によるゲームプレイの仕組み 〜自由エネルギー原理について〜｜masa_kazama
イントロ「実験室内で培養した人の「ミニ脳」にゲームをプレイさせることに成功、AIよりも速いわずか5分で習得」というニュースが話題になっています。 脳細胞をトレーの中で人工培養させて、その細胞に卓球ゲームの「Pong」をプレイさせたところ、たった５分で学習し、ラリーが続くようになったと報告されています。まるで、マトリックスの映画のようで、この技術を使った未来がワクワクすると同時にちょっと怖くもあります。一体、どんな技術を使って、脳細胞に卓球ゲームを学習させたのでしょうか。このニュースを取り上げている記事は多かったのですが、中身の仕組みについて解説している記事は多くありませんでした。そこで、このブログ記事では、ミニ脳にゲームを学習させた仕組みを自分の勉強がてらに、備忘録的にざっくりとまとめたいと思います。（そのため、自分の理解や記述が間違っている箇所があるかもしれません。もしありましたらお知ら
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