GPT-4oをわかりやすく解説、専門家が「時代の転換点」と評価するヤバすぎる能力とは
2024年5月に入ってすぐ、AI研究者の間ではOpenAIにまつわる複数の噂が流れていました。いわく「OpenAIが近日中に生成AIを使った検索サービスをするらしい」、「OpenAIが新型のGPTを発表するらしい」などといったものです。 それに先立ち、4月の後半からは、生成AIの性能を比較するサイトで、正体不明のモデル「gpt2-chatbot」なるものが出現し、制作者が不明である中、当時最高の性能を誇っていたGPT-4を上回る性能を見せつけていました（もちろんOpenAIはすでに「GPT-2」を数年前に発表済みです）。では今更このような名前をつけて暴れ回っているこれは何なのか。OpenAI製なのか、それとも別の機関が開発したのか。 この話は後々答えがわかるのですが、このようにAI研究者たちが落ち着かず、あれこれと噂してOpenAIの動向に注意している中、OpenAIは日本時間の5月11日
ChatGPT以前のソフトウェア開発は「石器時代」、プログラミングが劇的大変化のワケ
生成AIの登場により、プログラミングの世界が劇的に変化している。この変化については「ChatGPT以前のソフトウェア開発は石器時代だった」と評されるほどだ。『生成AIで世界はこう変わる』を上梓した東京大学 松尾研究室に所属する今井 翔太氏も「これは本当にすごい」と確信したという。今井氏は生成AIのプログラミング活用を（1）コードの提案、（2）対話的生成、（3）全コードの生成という3つの形態に分類。ここでは今井氏自身の経験と学術調査をもとに、どのようにソフトウェア開発者の作業が変革されているのかを紹介する。 1994年、石川県金沢市生まれ。東京大学 大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻 松尾研究室 に所属。博士（工学、東京大学）。人工知能分野における強化学習の研究、特にマルチエージェント強化学習の研究に従事。ChatGPT登場以降は、大規模言語モデル等の生成AIにおける強化学習の活用に興味。
生成AIが“わざと”間違えてる？ デタラメ回答が“ただの誤り”ではない大問題とは
大阪万博は「中止になってしもたんや」 大阪万博について、ChatGPTが奇妙な答えをしたことが話題になっている。これは、大阪府が高齢者向けの事業として、2023年9月から提供している生成AIを活用したチャットサービス「大ちゃんと話す」だ。 大阪万博が中止かどうかを問うと「中止になってしもたんや」などと答えたという。「まだ決まってない」、「もう終わった」「2023年に開催」などと答える場合もある。 このサービスは、大阪府が自慢しているサービスだ。それなのに、いま深刻な問題になっていることについて間が抜けた答えを出すので、話題になっている。府は、10月17日、「内容の正確性及び最新性等を保証するものではありません」という注意書きを掲載したという。 この問題で感じた「2つの疑問」 この記事の見出しを見て、私は実に不思議なことだと思った。第1に、ChatGPTやBing、Birdなどの生成AIが誤
拡散モデルとは？Stable Diffusionなど「画像生成AIの学習モデル」をわかりやすく解説
画像生成AIの存在はすでに当たり前のものになりつつあります。広告やメディアに掲載されているイラストや写真のほか、私たちが普段使っている検索エンジンやブラウザにも搭載されるようになり、気軽に新しい画像を作れるようになりました。このような画像生成AIの急速な普及の背景にあるのが、画像生成AIの学習モデルに採用された「拡散モデル」の存在です。現在、ほとんどの画像生成AIサービスに採用されている「Stable Diffusion」もこの拡散モデルの1つです。本記事では、拡散モデルとは何か、仕組みや事例についてやさしく解説していきます。 合同会社Noteip代表。ライター。米国の大学でコンピューターサイエンスを専攻し、卒業後は国内の一部上場企業でIT関連製品の企画・マーケティングなどに従事。退職後はライターとして書籍や記事の執筆、WEBコンテンツの制作に関わっている。人工知能の他に科学・IT・軍事・
【文系でもわかる】ChatGPTのキモ「Transformer」「Attention」のしくみ
第1回は、さまざまなタスクをこなす万能型ジェネレーティブAIツール「ChatGPT」の性能の鍵を握る「トークン長（GPTが文脈を意識できる過去の単語数）」やGPTの歴史的経緯について解説しました。第2回はGPTを支える自然言語処理 の分野で使用される深層学習モデル「Transformer」とその根幹となる「Attention機構（そのタスクにおいてどの単語の重要度が高く、注目すべきか決める仕組み）」についてです。TransformerとAttention機構の仕組みを定性的に把握し、それを踏まえてGPTの能力と可能性について考察したいと思います。テクノロジー領域に明るくない人でもわかる記事を目指します。
アジャイル開発はなぜ失敗するのか？ ガートナーが絶対押さえるべき6つのポイント解説
そもそも、アジャイル開発とは何か。片山氏は「正解がわからない状態で、正解に近づくためのアプローチであり、手法としてはインクリメンタル（徐々に増加する）とイテレーティブ（反復）、つまり、少しずつ繰り返しながらビジネス価値を上げて提供するアプリケーションを開発する点が特徴です。その考え方は複雑だったり、難しかったりするわけではありません」と説明する。 また、ウォーターフォール型開発との違いについて、片山氏は「ウォーターフォール型開発では決められたゴールを目指して直線的に進んでいくのに対して、アジャイル開発では試行錯誤を繰り返しながらゴールに近づくことを目指します」と解説する。 「ある程度の規模を持つシステムを開発する場合、アジャイル開発のほうが工数もかかることがあります。アジャイル開発の特徴が決して『早い』『安い』ではないと理解しておくことが非常に重要です」（片山氏） 片山氏によると、実際のア
量子機械学習とは何か？「量子技術」と「AI技術」の可能性をグッと広げる理由とは
AI技術の開発と普及が加速し、その中心で大きな役割を担う機械学習は社会になくてはならない技術となりました。一方、既存のIT技術を大きく変えると言われている量子コンピューティングでも大きな進歩があり、商用量子コンピューターの提供も始まっています。しかし、現代の量子コンピュータは商用であっても大きな欠点があり、まだまだ普通のコンピュータのようには使えません。そこで注目されるのが「量子コンピューティング」と「機械学習」を組み合わせた「量子機械学習」の分野です。これにより、量子コンピュータはその欠点を克服できるだけではなく、古典的な機械学習アルゴリズムが抱える欠点を量子アルゴリズムで克服することができるようになります。互いを補い合うことで、可能性を広げる量子機械学習に関連する基本用語とその特性について簡単に解説していきます。 合同会社Noteip代表。ライター。米国の大学でコンピューターサイエンス
AWS IAMとは何か？クラウドで重要な認証・認可の基礎を理解する
AWSではいろいろなサービスを組み合わせて情報を守る AWS上に構築したシステム、データを安全に管理するにはどうすればよいでしょうか。 オンプレミスの場合、データセンターにサーバー機器を設置して、設定を行い、インターネット回線を敷設して、やっとインターネット経由でシステムが操作できるようになります。また、勝手にデータセンターに入られて、新たに大きなシステムを勝手に作られるといった心配はないでしょう。 AWS（クラウド）の場合はどうでしょうか。AWSアカウントを作成した直後に、管理者ユーザー（ルートユーザー）でログインして操作を行います。つまり、このユーザー情報が第三者に漏れると、AWSアカウント内で任意の操作を第三者が実行できるようになり、不正アクセスされてしまいます。アカウント作成直後であれば機密情報は無いですが、不正にEC2などのリソースを大量に作成するといったことは可能です。そのため
AWS Lambdaの使い方をやさしく解説、関数実行や権限設定の基本を押さえる
AWS Lambdaとは AWS Lambda（以下Lambda）はサーバレスコンピューティングサービスです。オペレーティングシステム（以下OS）などのインフラストラクチャの管理が不要で、利用者はプログラムコードを準備し、Lambdaにアップロードするだけで実行できます。 サーバレスという言葉になっていますが、実際に稼働するサーバが無いというわけではなく、AWS側で実行基盤が管理されるため利用者の管理するサーバが無いということになります。利用者はインフラ部分の管理をAWS側に任せられるため、ビジネスロジックに関わるコード開発に集中できます。 現時点でLambdaは次の言語をサポートしています。 これ以外の言語を使用する場合は、カスタムランタイムという機能を使用して実装可能です。また、2020年12月にはコンテナイメージのサポートも開始し、利用者が作成したコンテナイメージをLambdaへデプ
ソニー銀行が“すべてのAWSサービス”を使うワケ、「クラウドフル活用」の内実
ソニー銀行のシステム部門の運営における基本方針はシンプルで、「低コスト、高品質、短期調達」を目指すというもの。これを福嶋 達也氏は「安い、うまい、早い」と言い換えた。「品質を高めるとお金かかり、安くすると品質下がるといわれるが、しっかり考えて取り組むことで成り立たせることができる」とした。 具体的には、調達においては従来の「作る」から「使う（組み合わせる）」ことを優先し、低コストにしていく。コストをかけて自社開発するよりも、すでにあるものを組み合わせて活用することでコストを抑えられる。 技術においては従来の「独自技術」から「オープン技術」を優先する。「特に、特定のベンダーの製品で固めると、安心感はあるもののコストがかかるし、それが本当に業界最適のテクノロジーであるとは限らない」と福嶋氏は指摘する。 システム構成においても、早く作ろうとすると「密結合」になってしまいがちだが、「疎結合」で作る
GAFAは「イノベーション」なんて目指してない、日本企業の現状認識は間違いだらけ
ソニー、ベイン・アンド・カンパニー、ウォルト・ディズニー、AOLなどを経て、アップル米国本社副社長 兼 日本法人代表取締役に就任。独自のマーケティング手法で「iPod mini」を大ヒットに導き、スティーブ・ジョブズ氏に託された日本市場でアップルを復活させた。リアルディアを設立し、セルフ・イノベーション事業を展開している。最新アプリ「DEARWONDER」は、創造的知性を磨く革新的なプラットフォーム。著書に『僕は、だれの真似もしない』（アスコム）などがある GAFAの戦略、AI分野でリードしている企業は？ ──GAFAの戦略についてどう見ていますか。 僕も在籍していたアップルは今後、人工知能（AI）という領域ではGAFAのほかの3社、特にグーグルとアマゾンにはもう追いつけないと見ています。 なぜなら、ディープラーニングのための学習データ蓄積量がまったく違うからです。すでにアマゾン、グーグル
糸井重里氏に聞く、雑用をAIにやらせる未来が「ディストピアかもしれない」理由
単純で退屈な作業、あるいは危険な作業や創造的でない作業は人工知能（AI）を搭載したロボットに任せ、人間は楽しい、あるいはクリエイティブな仕事を担当すればよい──。AIやロボットに対し、こうした期待を寄せる声は少なくない。これに対し、「クリエイティブなことを単純作業の上位に置きすぎているように思うのです」と指摘するのが「ほぼ日刊イトイ新聞」主宰の糸井重里氏だ。糸井氏の考えるAI論とはいかなるものか。『僕らのAI論』を上梓し、AIの研究開発などに取り組む森川幸人氏が編著した。 糸井 重里 1948年、群馬県生まれ。「ほぼ日刊イトイ新聞」主宰。コピーライターとして一世を風靡し、作詞や文筆、ゲーム制作など多岐に渡る分野で活躍。1998年にウェブサイト「ほぼ日刊イトイ新聞」を立ち上げる。運営会社の「ほぼ日」は2017年に上場、「ほぼ日手帳」といったヒット商品のほか、近著に『他人だったのに。』、『みっ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Windows 10 May 2020 Updateへアップデートすべき？ 年2回の大型アップデートの仕組み