統合科学者ネクシャリストという考え方がある。平たく言えば、理系・文系の分け隔てなくさまざまな専門分野を統合的に扱う学者である。ちなみにこの言葉自体は「宇宙船ビーグル号」に登場する架空の概念であり、現実には存在しない。 ただ、人類が生み出した偉人、天才と呼ばれる科学者の中で、特に傑出した人々は、その発言の真意が理解されるまでに途方もなく長い時間がかかることがある。 そうした発言はしばしば「予言」または「予想」と呼ばれ、場合によっては何世代にもわたってその真意を確かめようと後の人類が挑戦する。それが実際にはたわごとなのか、それとも真理なのか、それは誰にもわからない。 20年以上前にミンスキーが「心の社会」を書き、ペンローズが「皇帝の新しい心」を書いた。 どちらも登場した当時は「すごい本が出た」と言われたが、この「すごい」は「凄そうなことが書いてあるが、何が書いてあるかわからない」という「すごい

ベルリン工科大学の最近の研究により、ロボットと一緒に働く際の「ソーシャル・ローフィング」と呼ばれる人間の興味深い行動が明らかになった。この現象は、チームメンバーやテクノロジーが自分の努力を補ってくれると考えた場合に、「個人の勤勉さ」が低下するというものだ。ロボットがチームの一員となった場合のチームワークやモチベーションの原動力について興味深い問題を提起している。 回路基板のエラーチェックに「手抜き」が ディートリンド・ヘレン・サイメク氏が主導し、『Frontiers in Robotics and AI』に掲載されたこの研究は、共同作業環境における人間とロボットの複雑な関係を掘り下げたものである。研究者たちは、チーム内にロボットが存在することで、従来の人間チームと同様のモチベーション効果が得られるかどうかを調査した。 仮説を検証するため、作業員グループに様々な品目の品質検査を担当させた。注

オープンソースで開発される「audapolis」は書き起こし機能を備えたメディアエディターで、音声を自動的にテキストに書き起こすだけでなく、書き起こしたテキストを編集することで同時に音声も編集できるツールで、無料で使うことができます。 GitHub - bugbakery/audapolis: an editor for spoken-word audio with automatic transcription https://github.com/bugbakery/audapolis audapolisはオープンソースで開発されるフリーアプリで、AGPL-3.0ライセンスの下で配布されています。GitHubのページにアクセスし、「Release」にある最新バージョンをクリック。記事作成時点での最新バージョンはv0.3.0です。 audapolisはmacOS・Linux・Window

価値拡大のためには、リアルタイムの戦略的な行動を促進するためにデータ戦略を遂行し、適切な人材ミックス、業務運用モデル、ガバナンスフレームワークを確立して、実証段階から実用（生産）段階に移行するための手法を理解する必要があります。移行が成功すればAIの恩恵を受けることができますが、失敗すれば企業の存続を脅かすことになるかもしれません。アクセンチュアの調査では、日本企業の経営幹部の77％（グローバル全体では75%）が、「AIをビジネス全体に効果的に導入できなかった場合、今後5年以内に廃業に追い込まれるだろう」と回答しています。 もはやAIは「あった方が良いもの」や経営層の歓心を買うちょっとしたツールというだけの存在ではありません。AIもデータ戦略もビジネス基盤そのものになりつつあります。より簡単かつ低コストでテクノロジーが利用できるようになりつつある今こそ、企業は決断し行動に移すべき時です。

本記事では、最近よく聞くようになった「CRAG」についてざっくり理解します。軽めの記事です。 はじめまして。ナレッジセンスの門脇です。生成AIやRAGシステムを活用したサービスを開発しています。 この記事は何 この記事は、RAGの新手法として最近注目されている「Corrective Retrieval Augmented Generation (CRAG)」の論文[1]について、日本語で簡単にまとめたものです。 「そもそもRAGとは？」については、知っている前提で進みます。確認する場合は以下の記事もご参考下さい。 本題 ざっくりサマリー RAGの性能を高めるための新しい手法です。Googleなどの研究者によって2024年2月に提案されました。CRAG（日本語にすると「修正型検索拡張生成」）という手法を使うメリットは、ハルシネーション（幻覚）を減らせることです。CRAGが従来の「RAG」より

世界で初めて、AIで制御された自律型ロボットが人間の虫歯治療を行いました。ロボットの開発元企業は「人間の8倍速く処置を施せる」と伝えました。 Fully-automatic robot dentist performs world's first human procedure https://newatlas.com/health-wellbeing/robot-dentist-world-first/ Perceptive | Meet Modern Dentistry https://www.perceptive.io/ 一連の治療システムは歯科用ロボットを開発するPerceptiveが生み出したもので、治療はハンドヘルド型スキャナによる3Dスキャンと自律型ロボットによる治療の2工程に分かれています。 治療の際は、まずスキャナを使用して口腔内の状態をスキャンし、歯の3Dモデルを作成し

AIにとって微分可能性が必須条件でなくなりつつある意味 2024.07.04 Updated by Ryo Shimizu on July 4, 2024, 12:26 pm JST かなり長い間、本欄でも「AI(人工知能)」と書くときに、注釈として「AI(人工ニューラルネットワーク)」と書く必要があった。 というのも、AIという言葉が指す意味は範囲がとても広く、解釈次第ではただの電卓や辞書、IMEまでもがAIと呼べてしまうからだ。 だから、「AI」という言葉を多用する人を見た時、それは「新しいインチキ(Atarashii Inchiki)」であると考えた方が良いというジョークを言ったものである。 ここ5年で、事態は一気に変化した。今やニューラルネットワークでないものを「AI」と呼ぶのは憚られる。まあそれでもニューラルネット以前の古いシステムをいまだに「AI」と呼ぶようなIT(インチキ)企

こんにちは。わいけいです。 今回の記事では、生成AI界隈ではかなり浸透している RAG について改めて解説していきます。 「低予算で言語モデルを使ったアプリを開発したい」というときに真っ先に選択肢に上がるRAGですが、私自身もRAGを使ったアプリケーションの実装を業務の中で何度も行ってきました。 今回はその知見をシェア出来れば幸いです。 RAG（Retrieval-Augmented Generation)とは まず、 そもそもRAGとは何ぞや？ というところから見ていきましょう。 RAG（Retrieval-Augmented Generation) は自然言語処理（NLP）と特に言語モデルの開発において使用される技術です。 この技術は、大規模な言語モデルが生成するテキストの品質と関連性を向上させるために、外部の情報源からの情報を取得（retrieval）して利用します。 要は、Chat

つくりながら学ぶ！AIアプリ開発入門 - LangChain & Streamlit による ChatGPT API 徹底活用 この本では、LangChain と Streamlit を用いて、ChatGPT APIを活用するAIアプリを開発していきます。つくりながら学ぶことを重視し、簡単なチャットアプリ開発から始めて、Embeddingを活用するアプリ開発まで、ステップバイステップで学べます。 AIアプリをローカル環境で開発した後は、WEB上にデプロイする方法も学びます。クラウドの知識もほぼ必要なく、ランニングコストも掛からない方法で行うため、ぜひ作ったアプリを公開することにチャレンジしてみましょう。 500円と設定していますが投げ銭用です。本文は全て無料で読めます。

「Reor」はメモを書いている時に過去のメモの関連する部分が表示されたり、AIにメモの内容について質問したりできるメモ作成アプリです。AIモデルとしてOpenAIのモデルのほか、ローカルのモデルも利用可能とのことだったので、実際に使ってみました。 Reor https://www.reorproject.org/ Reorの公式サイトにアクセスし、「Downloads」をクリック。 「Download for Windows」をクリックします。 ダウンロードした実行ファイルをダブルクリック。 「詳細情報」をクリックします。 「実行」をクリック。 インストーラーが起動するので「次へ」をクリックします。 今回は特にインストール先を変更せず、そのまま「インストール」をクリックしました。 「Reorを実行」にチェックマークが入っているのを確認し、「完了」をクリック。 無事Reorが起動しました。初

「これ、マストだわ」モニター購入して気づいた、あったほうがいい周辺機器4選 #Amazon新生活セール

SRE の田中 @kenzo0107 です。 社内版 ChatGPT を構築し、社内の ChatGPT 利用を促進した話です。 社内版 ChatGPT が必要だった理由 以下要望を実現する為です。 秘匿情報をクローズドな環境で OpenAI にポストしたい 社員誰もが最新のモデルやバージョンで高精度、且つ、パフォーマンスの高い ChatGPT を利用したい 構成 - Web 版 社内 ChatGPT Web サービスは AWS に配置 ALB を会社毎に分けて Google 認証する *1 ECS から Azure API Management 経由で Azure OpenAI Service に問い合わせ API Management は Azure OpenAI Service の監査ログを取得する為に配置している *2 Azure 側ではネットワークセキュリティグループで AWS N

それでは以下、簡単なデモを含めながら個別に説明していきます。 1. ハイブリッドサーチ こちらは、性質の異なる複数の検索方式（例えばベクトル検索とキーワード検索）を組み合わせて検索精度を向上させる手法になります。 各検索方式単体の場合に比べ、性質の異なる検索方式を組み合わせ、ある種いいとこ取りをする事で、検索性能の向上が期待できます。 今回はBM25でのキーワードベースの類似度検索と通常のベクトル検索を組み合わせていきます。 BM25について簡単に説明しておくと、文脈や文章構造は完全に無視した上で、文書内の単語を全てバラバラに分割し、文書内の各単語の出現頻度と文書間におけるレア度を加味した特徴量を算出します。 つまり、特定の文書内の各単語の数をカウントしてヒストグラムを作れば、似たような文書には同じような単語がよく出るはずなので(同じようなヒストグラムの形になるので)、類似度が高くなる性質