ド下手な俺が半日だけ絵を練習してみた｜shi3z
前回、絶望的な画力のなさでAIといえど俺の伝えたいことが伝えられなくて非常に困ったので、もうここは諦めて絵を勉強することにした。人間、何歳になっても勉強できる! 職業柄、「図」はよく描くのだが、「絵」特に、メカではないキャラクターは苦手だった。 学生時代、「漫画アニメーション研究会(まに研)」の幽霊部員だった時も、キャラクターが描けなかったので馴染めなった苦い記憶を持つ。 しかし、時は大AI時代。 AIさんに思い通りの絵を描いてもらうには、俺だって最低限の画力が必要だということを前回痛感したため、このクソ忙しいのに半日だけ絵を練習した、という話。 色々な本をKindleで買ってみたが、良かったのはこれ。 Kindleで買って感動して、DVD付きの書籍をわざわざもう一冊買い直すくらいハマった。 これは、自主制作のアニメ制作から初めて絵を修行し、最終的にはスタジオジブリの入社試験に合格できるほ
結局アルゴリズムが大事という話｜shi3z
こないだ作ったメールをいい感じに要約して適当な返信文まで考えてくれるツールを「まごころメール」と名付けた。 僕は過去に書いたいろんな本で「AI時代に価値を持つのは真心と思いやり」と締めくくっていたのだが、一番真心が足りてないのは僕だったようだ。 このツール、単なるネタではなく本当に仕事のやり取りに使っている。 面白いのは、一度手動で「※この文章は人工知能が作成し、清水が確認の上送信したものです」という一文をつけたら、次からそのスレッドでは自動的にこの文章が署名のところに入るようになったこと。学習してるわけではないが、ちょっと笑ってしまった。 さて、それにつけても煩わしいのはアポイントメントである。 特に「来週どこかで時間もらえませんか?」と聞かれるのが一番面倒だ。 そこでGoogleカレンダーから自動的に予定を拾ってきて適当にいい感じの条件で空き時間を見つけるツールをClaude-3に作ら
驚異の1ビットLLMを試す。果たして本当に学習できるのか?｜shi3z
昨日話題になった「BitNet」という1ビットで推論するLLMがどうしても試したくなったので早速試してみた。 BitNetというのは、1ビット(-1,0,1の三状態を持つ)まで情報を削ぎ落とすことで高速に推論するというアルゴリズム。だから正確には0か1かではなく、-1か0か1ということ。 この手法の行き着くところは、GPUが不要になり新しいハードウェアが出現する世界であると予言されている。マジかよ。 https://arxiv.org/pdf/2402.17764.pdf ということで早速試してみることにした。 オフィシャルの実装は公開されていないが、そもそも1ビット(と言っていいのかわからない,-1,0,1の三状態を持つからだ。 論文著者はlog2(3)で1.58ビットという主張をしている)量子化のアルゴリズム自体の研究の歴史は古いので、BitNetによるTransformerの野良実装
東浩紀「訂正可能性の哲学」はAI関係者必読だ!｜shi3z
先週、今週とあちこちへ出張が続いているので、移動時間の合間、ネットが途切れる山奥にさしかかったあたりで東浩紀「訂正可能性の哲学」を読んだ。東さんの本はいつもそうなのだが、あまりの内容に驚愕した。 そして昨日はたまたま東さんにVisionProを体験させる約束をしていた日なので、会う前に一気に読み終えた。すごい。もっと早く読めばよかった。 東さんの本は基本的に「凄すぎる」ので、読むと影響を受けすぎてしまってしばらく自分の思考が戻ってこない状態になる。しかし最近の僕は、むしろ忙しすぎて誰かの思考を取り入れたいモードになっていたのだ。 その意味で、まさに今の時代に必要とされている本だと思うし、本当にすごい。10年前に上梓された「一般意志2.0」の続編でもあり、なおかつアップデートでもある。もちろん読んでなくても全然良い。 特に舌を巻いたのは、落合陽一の「デジタルネイチャー」や成田雄介の「無意識デ
ごめんVisionPro誤解してた (๑˃̵ᴗ˂̵)｜shi3z
朝起きて、「うーんまだ布団から出たくないな」と思ったとき、おもむろにVisionProを被ってみた。 暗い部屋では認識が格段に悪くなるが、なぜPSVRではこういう使い方をしなかったのかわかった。後頭部だ。 PSVRは後頭部にゴツい部品があって、それで寝ながらVRを見るということが少し難しくなってる。VisionProの標準のバンドはこういうときにちょうどいい。 VisionProでTerminalを動かして、継之助の様子を見る。今日も元気に学習しているようだ。 昨日寝落ちした Amazon Primeの「沈黙の艦隊」第五話と六話を見る。音がいい。空間オーディオに対する長年の研究が結実してる感じ。しかもすごくいい音なのだ。 昨日、路上で歩きながら使ってみた(技適の特例申請には移動経路を申告済み)。路上で使うと思わぬ欠点というか盲点にぶちあたる。ウィンドウがついてこないのだ。 他のHMDと違い
もうみんなプログラマーになれるよ｜shi3z
僕の20年来の親友にnpakaというプログラマーがいるんだけど、彼はもう超凄い。何でもすごい。何でも書けるし何でも早い。本を書くのもプログラムを書くのも、新しいわけわかんない説明書がバグだらけの環境に慣れるのも早い。 んで、これまではちょっとしたことも難しいことも全部npaka(布留川君)に頼んでたんだけど、最近二人とも独立したからつまんないこと頼むのは悪いなと思って「あれはできるんだっけ」くらいのことは自分で何とかしようかなと思った。 それでChatGPTに「Swiftで⚪︎⚪︎やるにはどうすんの?」と聞いたら、Swiftについてほとんど何も勉強してないのに作りたいものが何となくすぐにできてきちゃって、でもまあやっぱりChatGPTだと知識が古いので詰まったらネットで検索すると、だいたい結局npaka(布留川君)のページが出てきてやはり信頼と実績の大先生(仲間内ではそう呼ばれている)です
OpenInterpreter / ついにAIがガチのアシスタントに!これは凄い、というか凄すぎる｜shi3z
凄いものが出てきてしまった。 ChatGPTの「Code Interpreter」が話題になったが、あれはあくまでクラウド上で動いているだけ。それを模してローカルで動作するようになった「Open Interpreter」は、衝撃的な成果である。 Open Interpreterのインストールは簡単。コマンド一発だ $ pip install open-interpreter起動も簡単 $ interpreter -yこれだけでOK。 あとはなんでもやってくれる。 たとえばどんなことができるのかというと、「AppleとMetaの株価の推移をグラフ化してくれ」と言うとネットから自動的に情報をとってきてPythonコード書いてグラフをプロットしてくれる。 凄いのは、ローカルで動くのでたとえばApplescriptを使ってmacOSで動いているアプリを直接起動したり操作したりできる。「Keynot
LINEの3.6B言語モデルで遊んだら爆笑した｜shi3z
LINEから36億(3.6B)パラメータの大規模言語モデル(LLM)が公開されたので早速遊んでみた。正確には遊んだのは昨日のデイリーAIニュースなのだが、面白かったのでこちらにも転載する。 細かいやり方は大先生のページを参照のこと。 例によってこんな関数を書いた def line(prompt): # 推論の実行 input_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt") tokens = model.generate( input_ids.to(device=model.device), min_length=50, max_length=300, temperature=1.0, do_sample=True, pad_token_id=tokenizer.pad_token_i
プレ・シンギュラリティ、もう始まってない?｜shi3z
毎日AIニュースを追いかけていると、当然、波がある。 「今週は落ち着いてるな」とか「今日はやばいな」とか。 今日は、久々に「やばいな」という日だった。 まず、一日のうちにSOTA(State Of The Art)超えしたという大規模言語モデルを三つくらい見た。明らかにおかしい。 さらに、AttentionとMLPを使わない大規模言語モデルの実装も見た。世界を三次元的に解釈して合理的な質問と答えを行う大規模言語モデルもあれば、4ビット量子化した60モデルは8ビット量子化した30Bモデルよりも高性能という主張がなされたり、Googleは論理回路の設計を強化学習で行なっているという。どれもこれもにわかには信じ難いが、今目の前で起きていることだ。 「シンギュラリティ」の定義には、「AIがAIを設計し、改良し続ける」という部分があるが、今のAIは人間も考えているが、実はAIがAIを設計している部分
AIを学ぶのに必要な最低限の数学の知識は5つだけ!｜shi3z
最近、「AIを理解したくて代数幾何の教科書を勉強しているんですよ」という人によく会う。 五年前くらい前に、note株式会社の加藤社長も「社内で代数幾何学の勉強会を開いてるんですよ」と言っていた。僕はその都度「それは全く遠回りどころか明後日の方向に向かってますよ」と言うのだがなかなか聞き入れてもらえない。 確かに、AI、特にディープラーニングに出てくる用語には、ベクトルやテンソルなど、代数幾何学で使う言葉が多い。が、敢えて言おう。 代数幾何学とAIはほとんど全く全然何も関係していないと。 なぜこのような不幸な誤解が生まれてしまうかの説明は後回しにして、意地悪をしても仕方ないので、AIを理解するために最低限知っておかなければならない用語を5つだけ紹介する。 テンソル(スカラー、ベクトル、行列など)おそらく、「テンソル」という言葉が人々を全ての混乱に向かわせている。 Wikipediaの説明は忘
GPT4を使って8万字の書籍を半日で書き上げる方法｜shi3z
書籍の執筆依頼が殺到しているのでなんとか省力化できないかと思ってGPT4を使って下書きを書こうとしたところ、ものの数時間で書き上がってしまった。 下書きができるとあとは早い。 細かなポイントを見たり、最新の情報を入れたり、自分の感想を差し込んだりするだけである。 しかも、文章の整合性がとれているので、パッと見た時にこれがAIによって生成された文章であるかどうかは気づかれにくい。 本でもプログラミングでもそうだが、「まずやりはじめる」という静止摩擦係数が異常に高い。「よし、やろう」と思うまでの時間をGPT4は短縮してくれるし、できあがった原稿のたたき台を見て「ここが足りない」「もっとこういう切り口にできないか」考える、いわゆる「編集者」的な役割をこそこれからのAIユーザーには求められるのかもしれない。 ただ、この方法はあまりにも簡単で強力であるため、世間への影響が大きい。たぶんこれから、バカ
GPT-4使ってみた｜shi3z
意外とあっさり公開されたGPT-4。 ChatGPT Plus(月額20ドル)に課金すると使えるらしいので早速使ってみた。 動画は以下 動画を聞き流しながら本文を読むのを推奨します まず物語を考えさせてみる。 プロンプト Aという主人公がなんらかの出来事を経験して、自分の能力を使ってA’という状態になった というのが物語である UberEats配達員を主人公とした物語のあらすじをひとつ考えてみてください これに対する回答 物語のタイトル: 『配達の軌跡：A'への変容』 あらすじ: Aは、ごく普通のUberEats配達員として日々働いていた。ある日、彼が配達をしている途中で、謎の小包が彼のバッグに入っていることに気付く。好奇心に駆られたAは、その小包を開けてしまう。中から現れたのは、謎の古びた護符だった。 その護符を手にした瞬間、Aは突如として特別な能力を手に入れる。彼は時間を操作できるよ
コンピュータは難しすぎる｜shi3z｜note
コンピュータは非常に便利なのだが、ほとんどのコンピュータユーザーがその能力の1%も使えてないのではないか。そんな気がするのだ。 というか、コンピュータの能力が人類の進歩に比べて上がり過ぎてる。 おかげでゲームもAIもビデオ編集も手軽になった。 MacBookの新しいCPUが発表されたのだが、40%高速化したというニューラルエンジンを一体全体何に使えばいいのか、人工知能の研究者である吾輩にもわからないので、これを使いこなすことができる人は将来登場するのだろうか。 コンピュータの能力を真に最大限引き出すには、残念ながらプログラマーになるしかない。しかも、マシン語レベルの最適化ができるプログラマーである。 プログラムさえ丁寧につくればコンピュータの持つ潜在能力は圧倒的に高い。だがコンピュータに比べて人間は頭が悪すぎる。 結局のところ、道具がどれだけ進歩しても使う側の人間の想像力が追いつかないと全
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