凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot

GPTのモデル構造を目で見てみたい! そんな気持ち、わかるでしょ? 技研フリマをやりながら、どうにかこうにか出力したよ ご覧あれ やり方メモ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM from torchviz import make_dot tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2") from transformers import pipeline, set_seed generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') m= generator.model x= m.generate() y= m.forward(x) image = make_dot(y.logits, params=dict(

最近「やったぜこれでAGIだ」という言説を国内外でよく見かけるので私見を述べておく AGIとは、人工一般知能(Artificial General Intelligence)で、要は人間と同等の思考能力を持つ人工知能のこと。汎用人工知能とも言う。 この先にはASI、つまり人工超知能(Artificial Super Intelligence)がある。ASIの成立がいわゆる「シンギュラリティ」の到達条件と考えられていて、世の中は「シンギュラリティ」の実現を目指す、碇ゲンドウのようなヤバい連中で溢れている。 AGIが作れればAGIは人間と同等の知能を持っているため、あとは人間が努力しなくても自動的にASIを作ることができると考えられている。 したがって、ASIを作るためにまずAGIを作ろうじゃないか、というのがロングスパンの議論なのだが、今の大規模言語モデルしか持たない野蛮な人類が、それをもっ

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

意外とあっさり公開されたGPT-4。 ChatGPT Plus(月額20ドル)に課金すると使えるらしいので早速使ってみた。 動画は以下 動画を聞き流しながら本文を読むのを推奨します まず物語を考えさせてみる。 プロンプト Aという主人公がなんらかの出来事を経験して、自分の能力を使ってA’という状態になった　　というのが物語である UberEats配達員を主人公とした物語のあらすじをひとつ考えてみてください これに対する回答 物語のタイトル: 『配達の軌跡：A'への変容』 あらすじ: Aは、ごく普通のUberEats配達員として日々働いていた。ある日、彼が配達をしている途中で、謎の小包が彼のバッグに入っていることに気付く。好奇心に駆られたAは、その小包を開けてしまう。中から現れたのは、謎の古びた護符だった。 その護符を手にした瞬間、Aは突如として特別な能力を手に入れる。彼は時間を操作できるよ

4/19 ソースコードのバグを修正しました 花粉症で午前二時に目が覚めた。 ふと 「ChatGPTの結果を組み合わせて物語を作ったり議論したりするのをPythonで書くの面倒臭くない?」 と思った。 誰かが作っていそうなので探したのだが、僕の観測範囲では世界のどこにもなかったので、とりあえずBlocklyで作ることにした。 今夜19時からは、日本ディープラーニング協会が主催する大々的なイベントがあり、connpassとPeatixであわせて6000人近い人が参加するらしい。 そこに登壇するときのネタとして、なんか作っておくか、と思った。 GPT Blocklyの基本的な構造 基本ブロックは三つ 基本ブロックテーマを設定するブロックと、話の流れに対し、ある「人物」として、「提案」もしくは「反論」などを行うブロック。 それと、複数の意見をまとめて要約するブロック である。 意見を述べるブロック

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

コンピュータは非常に便利なのだが、ほとんどのコンピュータユーザーがその能力の1%も使えてないのではないか。そんな気がするのだ。 というか、コンピュータの能力が人類の進歩に比べて上がり過ぎてる。 おかげでゲームもAIもビデオ編集も手軽になった。 MacBookの新しいCPUが発表されたのだが、40%高速化したというニューラルエンジンを一体全体何に使えばいいのか、人工知能の研究者である吾輩にもわからないので、これを使いこなすことができる人は将来登場するのだろうか。 コンピュータの能力を真に最大限引き出すには、残念ながらプログラマーになるしかない。しかも、マシン語レベルの最適化ができるプログラマーである。 プログラムさえ丁寧につくればコンピュータの持つ潜在能力は圧倒的に高い。だがコンピュータに比べて人間は頭が悪すぎる。 結局のところ、道具がどれだけ進歩しても使う側の人間の想像力が追いつかないと全