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
オブジェクト指向は禁止するべき - きしだのHatena
プログラムがまだ不慣れな人が「プログラムちょっとわかるようになったけど、まだぜんぜんオブジェクト指向とかできてません」のように言ったり、ちょっと慣れた人が「このソース、ぜんぜんだめ。オブジェクト指向ができてない」にようなことを言ったり、まるで、オブジェクト指向ができてるかどうかがよいプログラムかどうかを表すことになってるようだ。 Javaのアルゴリズムの本に、「Javaなのにオブジェクト指向ができていない」のような書評がついているのを見たときには、お前は何を求めてるんだと思ったりもした。 そのようなオブジェクト指向は、窓から投げ捨てるべきだ。オブジェクト指向はプログラムのよしあしの基準にならない。 むだにHogeインタフェースとHogeImplクラスがあったり、むだにnewするだけのcreateメソッドがあったり、どこで値が設定されてるかわからないオブジェクトがひきまわされてたり、ソースコ
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
