シンギュラリティ、もう来てない？ | やねうら王 公式サイト
2045年頃にシンギュラリティが起きると言われている。技術の進歩が予想以上に速いことから、これが早まる可能性があると考える研究者も多い。 私はシンギュラリティはもう来てるんじゃないかと思っている。今回はその根拠について少し書く。 岡谷貴之さんの『深層学習』(第二版)には「student gradient descent」という言葉が出てくる。ちなみに、この本は第一版から大量にページが追加されて、第一版とは全く別の内容となっているので、第一版を買った人も是非第二版を手にとって欲しい。 さて、このように大学院生がランダムな思いつきを端から試すことで得られた深層学習のアイデアやテクニックやらがたくさんあるのが現在のこの界隈の状況である。 彼らは決してIQ 500のような超知能を持つわけではないが、彼らが試行錯誤することにより技術的な前進が得られているわけである。 つまり、シンギュラリティに必要な
Googleは対話型AI「Bard」のミスで時価総額1000億ドルが吹き飛ぶ、現実味を帯びる生成AI倒産 【生成AI事件簿】顧客からの問い合わせに誤回答、社内規則や契約書類で重大ミス、大切な場面で失敗して評判失墜など | JBpress (ジェイビープレス)
生成AIを活用する企業は増える一方だが、それとともに、AIの間違いによって損害を被る企業も増えている。 エア・カナダはチャットボットの誤回答で賠償金を支払うはめに。別の企業は生成AIが作成した解雇合意書に重要な項目が欠落していたため、高額な和解金を支払わなければならなくなった。 企業に求められるのは、生成AIは間違いを犯すという前提に基づいた準備や行動。AIが間違えているかどうか分からない領域では活用すべきではない。 （小林 啓倫：経営コンサルタント） チャットボットで損害を被ったエア・カナダ 企業内でのAI活用が加速している。社員や顧客と自然な言葉でやり取りできる生成AIが登場したことで、AIを応用できる業務が増え、具体的な成果も見えやすくなったためだ。 たとえば、カナダで1855年に設立され、現在では同国で最大の規模を誇るTD銀行（Toronto-Dominion Bank）は、コンタ
大学間コンソーシアム | 東京大学 数理・情報教育研究センター
数理・データサイエンス・AI教育強化拠点コンソーシアム MIセンターは、2022年度政府予算に盛り込まれた「数理・データサイエンス・AI教育の全国展開の推進」事業の東京大学における実施主体です。 同事業で選定された29大学（拠点校11大学、特定分野校18大学）のコンソーシアムの幹事校として、大学、産業界、研究機関等と幅広くネットワークを形成し、地域や分野における先進的教育モデルの拠点として、数理・データサイエンス・AIの実践的教育の全国普及に努めます。 同時に、この分野を牽引できる国際競争力のある人材および産学で活躍できるトップクラスのエキスパート人材の育成を目指します。 [コンソーシアムホームページ] 数理・データサイエンス・AIの活用事例動画 本動画集は数理・データサイエンス・AIリテラシーレベル教材の導入となるような活用事例を収集したものです。数理・データサイエンス・AIリテラシーレ
新時代のAIツール | Open Interpreterとその25の活用法｜ChatGPT研究所
9月6日に公開された Open Interpreterは、現在世界で最も注目を集めるGitHubのリポジトリです。公開から2日でデスクトップアプリの早期アクセスウェイトリストには5000人、さらにDiscordでのコミュニティ参加者は500人を超え、レポジトリには9月15日現在で、レポジトリには20K以上のスターが付いています。このツールは、自然言語の指示でさまざまなコードを書き、実行することができ、日常の作業を劇的に効率化します。この記事では、Open Interpreterという新時代のAIの力で、あなたの仕事もプライベートも次のステージへと進化させるための「活用事例25選」をご紹介していきます。 Open Interpreter の基本的な機能・情報はこちらの記事に分かりやすくまとめてくださっていますので、こちらもぜひご覧ください!! 👉 Today I’m launching O
「AWS基礎100本ノック」日本公式が公開 クラウドの基礎や最新動向の調べ方、動画で解説
AWSジャパンは8月28日までに、日本オリジナルの学習コンテンツ「AWS基礎100本ノック」を、オンライン学習サービス「Skill Builder」で公開した。非IT領域の担当者や学生向けの映像コンテンツで、Amazonのアカウントがあれば無料で視聴できる。 講義は全10パート（計2時間40分ほど）で、AWSを中心にクラウドサービスに関する基礎用語を解説。その上で、AWSに関する最新動向の調べ方も紹介する。例えば「リージョン」や「アベイラビリティゾーン」といったクラウド用語に加え、AWSの活用事例がどこで見られるかなどを説明している。 Skill Builderは無料プランで600以上の学習コンテンツなどを利用できる学習サービス。有料サブスクリプション（月額29ドル）では無料版の内容に加え、AWSの資格試験の模擬試験などが受けられる。 関連記事 ITに自信がなくてもOK AWSの基礎がわか
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン.pdf
ChatGPTを業務に組み込むためのハンズオン 2023/06/26 一般公開用 デジタル庁 Fact&Data Unit 大杉直也 ↑マイナンバー交付数のダッシュボードを作っているところです 「Microsoft でテストされたアイデアのうち、改善を示すメトリクスを実際に改善できたのは3分の1にすぎない」 (Microsoft社 元Vice President) 「もしあなたが実験主導のチームにいるなら、70%の仕事が捨てられることに慣れてください。それに応じてプロセスを構築しましょう」(Slack社 Director) A/Bテスト実践ガイド p14より 一方で 「アイデアの価値を見積もることは難しい。このケースでは、年間１億ドルの価値ある単純な変更が何か月も遅れていた。」(同著 p5より) こともあります 午前中のアイデアソンで出たアイデアはちゃんと検証するまで価値があるかは不明です
米ガートナー「先進テクノロジーのハイプサイクル2023年」を発表。GitOpsは黎明期、生成的AIとクラウドネイティブは過度な期待のピーク
米ガートナー「先進テクノロジーのハイプサイクル2023年」を発表。GitOpsは黎明期、生成的AIとクラウドネイティブは過度な期待のピーク 米調査会社のガートナーは、「先進テクノロジーのハイプサイクル2023年」を発表しました。 また、ガートナージャパンがほぼ同時に「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年」を発表しています。 こちらは別記事「ガートナージャパンが「日本における未来志向型インフラ・テクノロジのハイプ・サイクル：2023年」発表」をご覧ください。 ガートナーのハイプサイクルは、技術の登場から安定までを5つのステージに分けて説明したものです。5つのステージは、「黎明期」から始まり、「『過度な期待』のピーク期」「幻滅期」「啓発期」「生産性の安定期」まで。この途中で消えていく技術もあります。 ガートナーは、このハイプサイクルに示した先進テクノロジーは
人工知能研究の新潮流2 ～基盤モデル・生成AIのインパクト～｜戦略提案・報告書｜研究開発戦略センター（CRDS）
エグゼクティブサマリー 本報告書は、人工知能（AI）技術の研究開発における「第4世代AI」と「信頼されるAI」という二つの潮流を踏まえ、AI技術の社会的価値を高め、日本の国際競争力を強化するための研究開発の戦略提言と、それらに関連の深い研究開発領域の動向をまとめたものである。同様の位置付けの報告書「人工知能研究の新潮流～日本の勝ち筋～」を2年前（2021年6月）に公開したが、その後、基盤モデル・生成AIがブレークし、社会に大きなインパクトを与え、研究開発戦略・政策の検討も活発に行われている。そこで、今回、2年前の報告書をアップデートし、「人工知能研究の新潮流２～基盤モデル・生成AIのインパクト～」と題して公開することにした。本報告書は2部構成をとり、第1部では基盤モデル・生成AIのインパクトを踏まえた研究開発の二つの潮流と戦略提言の内容、第2部ではそれらと関連の深い研究開発領域の動向や国際
【テンプレ付】chatgptを使ってツールの要件定義をしたら工数が40時間→4時間になった - みんなのシステム企画
「chatgptを使って要件定義の工数を削減したい」 「そもそもchatgptを使って質の高い要件定義ができるのだろうか」 とお悩みなのではないだろうか。 結論、chatgptで質の高い要件定義を短時間で実現することは可能だ。 実際に私もchatgptを使って下記のような要件定義書を完成させた。 通常この要件定義書を０から自力で作ろうと思うと４０時間はかかるが、chatgptを使う事によって４時間で完成させることができた。 しかし、ただプロンプトをなんとな投げ掛ければ良いというわけではない。 目的を達成するために綿密に設計をしたプロンプトを投げかける必要がある。 また、要件定義の中でも ・chatgptに丸投げして良いところ ・自分で手直しをした方が良いところ を精査することも大切だ そこで今回は上記のような要件定義書を4時間で完成させるために、私がchatgptへ投げかけたプロンプトを全
安宅和人氏が語る｢AI時代｣こそ必要な"生体験"
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ChatGPTに夏休みの読書感想文を出力させるプロンプト（ひな形）の無料公開： 生成AIに個人的な体験・感想を交えた作文をさせる検証（GPT監査シリーズ⑪）【日本マネジメント総合研究所合同会社】
ChatGPTに夏休みの読書感想文を出力させるプロンプト（ひな形）の無料公開： 生成AIに個人的な体験・感想を交えた作文をさせる検証（GPT監査シリーズ⑪）【日本マネジメント総合研究所合同会社】 報道機関各位 2023年7月15日 日本マネジメント総合研究所合同会社 この度、弊社理事長でGPT研究所の所長の戸村智憲が、「GPT監査シリーズ⑪」として、夏休みの読書感想文と生成AIについての監査レポートと、個人的な体験・感想を織り交ぜた読書感想文を出力させるプロンプトひな形を、下記の通り無料で公開致しました。 【ChatGPTプロンプトひな形（個人的な体験・感想を織り交ぜた読書感想文の出力検証用）】 優秀な信頼性あるプロの家庭教師として、〇の『〇』という書籍について、以下の制約条件を基にして、夏休みの宿題である読書感想文を出力して下さい。 制約条件1： 文字数は800文字以上で1200文字以内
【ChatGPT】これだけ覚えればOK？ゴールシークプロンプトが誰でも使えて最強すぎた｜Masaki KANAI
このnoteのターゲットChatGPTを使ってるけど、イマイチ使いこなせていない人 ChatGPTにどんな指示をしていいか迷っている人 このnoteで得られることゴールシークプロンプトの概要を理解できる ゴールシークプロントの使い方が分かる ゴールシークプロンプトとは聞き慣れない単語だと思うので、まずはそれぞれの言葉を説明しますね。 ■ ゴール：AIを使ってユーザーが達成したい目標 ■ シーク：探す, 探し求める ■ プロンプト：AIに指示するために入力する文章 つまり、ゴールシークプロンプトとは「ゴールを自ら探しに行ってくれるプロンプト」のことです。 ゴールシークプロンプトがすごい理由ゴールシークプロンプトがすごい理由は、以下の３点。 1. 曖昧なゴール設定でも、AIが明確なゴールを探してくれる 2. AIと対話しながらゴールを探せる 3. 汎用性のある形に変更もできる ChatGPTに
【GPT】プロンプトエンジニアリング手法まとめ - Qiita
はじめまして、sonesuke( https://twitter.com/sonesuke ) です。 LLMのニュースを追っかけ続けたので、これからキャッチアップする人用にまとめておきます。 単発のプロンプトテクニックについてはこちらご覧ください。 これだけは知っとけ用語 各手法の説明を読む前に、これらの用語を読んでおくと各手法がわかります。知っている人は飛ばしてください。 プロンプトエンジニアリング 入力(プロンプト)を工夫して性能をあげようというアプローチ。 機械学習系で精度アップといえば、追加学習させたりモデルを拡張するのですが、LLMではモデルが大き過ぎてコストが洒落になりません。 そのような事情からプロンプト側を工夫することで、回答に直接影響を与えるという手法が発達しています。 ファインチューニング モデルを新たな学習データで追加学習させ、モデルのパラメータを更新し、精度を高め
強化学習の基礎と深層強化学習（東京大学 松尾研究室 深層強化学習サマースクール講義資料）
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
大規模言語モデル活用総まとめ with Azure OpenAI
3/24にアップした資料が含まれますが、 ベーシックなとこから全部入りにした資料です。 ・今までのAIとGPT ・GPT関連ニュースリリース ・OpenAIとMicrosoftの関係 ・Azure OpenAI Serviceの位置づけ ・ChatGPTなど言語生成モデルの挙動イメージ ・プロンプト(入力)を基点に生まれたML学習の新しいパラダイム ・Prompt Processing ・Few-shot Learning ・Chain of Thought ・ReAct ・Prompt EngineeringとFine tuningの位置づけイメージ ・プロンプトインジェクションについて ・その他の開発観点
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【動画付き】異次元のクオリティ！OpenAIが発表した最強動画生成AI「Sora」を徹底解説｜ChatGPT研究所
【エンジニア向け】コピペで使えるChatGPTプロンプト構文20選！現役エンジニアが厳選- AIの島
困った時にはChatGPT！会話をしながらタスクを消化する方法10選 | WEEL
ChatGPT Impact - その社会的/ビジネス価値を考える -
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