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ブックマーク / nowokay.hatenablog.com (4)

  • 日本のSIerの技術力の低さの要因から考えるアメリカソフトウェアの強さ - きしだのHatena

    この連休はなんだかSIerについて考えることが多かったのですが、そういうことを考えると、なぜアメリカのソフトウェアが強いのかがわかってきた気がします。 まず、もちろんSIer技術力が低いといっても技術力が高いSIerもいるわけで、とくにこのブログを見てる人だと技術力の高い側にいる人が多いと思います。 けれども、DX白書2023によればSIerIT人材というのは75万人いて、技術力の高い人はその一部で、多くは技術力の低い側にいるんじゃないでしょうか。 https://www.ipa.go.jp/publish/wp-dx/gmcbt8000000botk-att/000108046.pdf 2014年、ちょうど10年前に、プログラマはSIerと自社サービスで2分化するんではないかというブログを書いていますが、そのまま現実になった形です。 プログラマ業界の二分化 - きしだのHatena

    日本のSIerの技術力の低さの要因から考えるアメリカソフトウェアの強さ - きしだのHatena
  • シンギュラリティは来ない - きしだのHatena

    ChatGPTが思いがけずいろいろなことを人間より賢くやっているのを見てシンギュラリティという言葉を使う人が増えたように思いますが、逆に、シンギュラリティは来ないのではという思いを強くしています。 まず、この文章でのシンギュラリティがなにかという話ですが、レイ・カーツワイルが「シンギュラリティは近い」の1章の終わりで「さあ、これが特異点だ」といっている特異点、そのシンギュラリティです。 シンギュラリティは近い―人類が生命を超越するとき 作者:レイ・カーツワイルNHK出版Amazon この特異点は単にAIが人間より賢くなるというだけではありません。人間より賢くなるだけだと、便利な道具が増えるだけなので、大騒ぎするほどの変化は起きません。人の仕事を奪うといっても、蒸気機関ほどでもないですね。印刷機などと並んで、人の生活を変える転換点にすぎず、ただひとつの点をあらわすシンギュラリティには なりま

    シンギュラリティは来ない - きしだのHatena
  • ChatGPTのヤバさは、論理処理が必要と思ったことが確率処理でできるとわかったこと - きしだのHatena

    ChatGPTのヤバいところは、論理処理が必要だと思っていたことが、じつは多数のデータを学習させた確率処理で解決可能だと示したことだと思います。 たとえば、このように正規表現にマッチする文字列を生成するには、特別に専用の論理処理が必要だと思っていました。 前のブログのときには特殊処理が必要だと考えてましたね。 ウソはウソと見抜ける人じゃないとChatGPTを使うのは難しい - きしだのHatena けど、123_45678world.mdはマッチするのにマッチしないと言っているので、そのような誤りが入ることを考えると、どうも確率処理だけでやっているようです。 考えてみると、3層以上のニューラルネットであれば論理素子を再現できるので、ディープラーニングで論理処理を模倣することは可能なんですよね。 バックプロパゲーションでニューラルネットの学習 - きしだのHatena そもそも論理は、多数の

    ChatGPTのヤバさは、論理処理が必要と思ったことが確率処理でできるとわかったこと - きしだのHatena
  • プログラミング言語の入門が終わったら何の勉強をすればいいの? - きしだのHatena

    JJUG CCC 2022 Fallで「Javaの入門が終わったら何の勉強をすればいいの?」という内容で発表を行いました。 基的なものが作れるようになったけども、イマイチプログラムが組めないというときに、何を勉強すればいいかをまとめました。 入門が終わって作りたいものがあれば作っていきましょう、業務で言われたものが作って行こう、でもなんだかちゃんとしたものが作れないな、もっとちゃんとしたものを作りたい、次のステップに進みたいというときに勉強していく感じです。 資料はこちらです とりあげたについてまとめておきます。 開発作業について 概要 プログラミング言語 アーキテクチャ ミドルウェア ネットワーク デプロイ 理論 開発手法 開発プロセス まとめ フレームワークは入門でやってる前提です。Java入門書「プロになるJava」ではJavaの基から簡単なDB操作、Spring Bootまで

    プログラミング言語の入門が終わったら何の勉強をすればいいの? - きしだのHatena
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