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
【ChatGPT】個人的お気に入りプロンプトまとめ
あなたは、プロの【その分野の専門家】です。 以下の制約条件と入力文をもとに、【出力内容】を出力してください。 # 制約条件： 【前提条件や決まりごと】 # 入力文： 【期待する出力結果や大まかな指示】 あなたは、プロのエンジニアです。 以下の制約条件と入力文をもとに、ブログ記事の内容を出力してください。 # 制約条件： ・重要なキーワードを取り残さない。 ・文字数は30000文字程度 # 入力文： Swaggerについて技術ブログに投稿する文章を書いてください。 構成は、Swaggerとは？、Swaggerのユースケース、Swaggerのメリットとデメリット、Swaggerの書き方（YAMLファイル）、Swaggerの実行方法、まとめです。 構成間で重複した説明は省くようにしてください。 読者がブログを読みながらSwaggerを触れるようにハンズオン形式などを取り入れて文章を作ってください
エンジニア兼SF作家がGPT-4執筆支援を実戦投入できないか実験してわかったこと｜Anno Takahiro
今のGPT4は実践投入レベルの使い方もあれば、そうでない使い方もあると思っている。今回のポストでは、私がやった執筆支援の実験を8つほど紹介し、物書き目線から3段階評価した。○は作品制作にすでに実戦投入している利用方法。△は自分が実作に活用はしていないものの、ユーザビリティが良くなれば使いたいと思えるもの。×は現状だと使い所がない、ありがたみがないなと思ったものである。 1）AI読者モニター：書いた小説を読んでもらって感想や質問をGPTに自動生成させる → △使って意味ある場面はありそうPython-docxを利用して該当の位置にGPTの感想や質問を自動挿入 できた〜！ボタン1つ押せばChatGPTにWordで小説を読ませて「ここまで読んだときにこういう感想を持ったよ」とか「こういう疑問を持ったよ」みたいなことをコメントさせられるようになった。仮想モニタ読者の反応をヒントに執筆支援ができんじ
【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
なぜ日本は人工知能研究で世界に勝てないか 東大・松尾豊さんが語る“根本的な原因”
――米国や中国に比べ、日本は人工知能開発で遅れているといわれています。なぜ日本はこの競争に負けているのでしょうか。 松尾さん それは、日本がインターネットで世界に負けた理由と似ているのではないでしょうか。 一つは、技術の取り入れ方が非常に遅い点。1990年代後半には若者たちが「これからはネットの時代だ！」と言っていたのに、上の年代の人たちが理解しませんでした。「信用できない」「オタクが使うだけ」と否定し、新しいものが生まれなかった。 今もそれは同じです。一口にAI、人工知能といっても、新しい技術の中心であるディープラーニングに対して、従来の分野へのこだわりが強く、拒否感が強い人も大勢います。 もう一つは、若い人が力を持っていない点。若い人が自分の裁量で自在に動けるような社会環境になっていません。彼らに裁量を与えて何かやらせれば絶対に何か起こるんですけど、それをやらせないから変化が起こらない
PythonとKerasを使ってAlphaZero AIを自作する | POSTD
自己対戦と深層学習でマシンにコネクトフォー（Connect4：四目並べ）の戦略を学習させましょう。 この記事では次の3つの話をします。 AlphaZeroが人工知能（AI）への大きなステップである2つの理由 AlphaZeroの方法論のレプリカを 作って コネクト4のゲームをプレイさせる方法 そのレプリカを改良して他のゲームをプラグインする方法 AlphaGo→AlphaGo Zero→AlphaZero 2016年3月、DeepmindのAlphaGo（アルファ碁）が、囲碁の18回の世界王者、李世乭（イー・セドル）との五番勝負で、2億人の見守る中、4-1で勝利しました。機械が超人的な囲碁の技を学習したのです。不可能だとか、少なくとも10年間は達成できないと思われていた偉業です。 AlphaGo 対 李世乭の第3局 このことだけでも驚くべき功績ですが、DeepMindは、2017年10月、
採用選考に「AI」を導入しようとしたが、断念した会社の話が面白かった。
最近とある企業の採用担当者と会い、大変興味深い話をうかがった。その方の会社は中々に革新的で、昨今話題のAIによる採用判定を書類選考に絞って導入してみたのだという。 結果はなかなかに上々だったとの事だけど、最終的には採用におけるAIの導入は断念した。 AIの採用を見送った理由はAIの判断が悪かったからではない。結果だけみれば、AIの判断はプロの採用担当者と比較して、そう悪いものではなかったようだ。 問題となったのは、AIが「なぜこの人を選んだのか。なぜこの人を選ばなかったのか」を説明してくれなかったところにあったという。 これは実に大変興味深い指摘で、今後AIが導入される社会を生きる私達にとって非常に有益な知見が詰まっている。今日はこれを掘り下げて、僕なりのAIが導入された後の社会の行方についてみていく事にしよう。 AIの思考回路は人間と随分違う AIは囲碁の世界チャンピオンを打ち倒したり、
21世紀に“洋ゲー”でゲームAIが遂げた驚異の進化史。その「敗戦」から日本のゲーム業界が再び立ち上がるには？【AI開発者・三宅陽一郎氏インタビュー】
鈴木裕氏： ただ、そうね……僕は全盛期に世界のトップシェアを取っていた日本が、こんなふうに海外に負けてしまったことが、やっぱり悔しいんですよ。だって、セガが全盛期の頃、僕たちは圧倒的な世界一のゲーム大国だったんです。（中略）ちゃんと新しい武器を製造しないとダメです。だって、良い武器があったら、色々なツールを工夫したりして、少人数でも勝てるんですよ。 そんな鈴木裕氏がインタビュー中、非常に強い興味を持って語っていたのがAI技術だった。そして先にズバリ言ってしまうと、この記事は、日本のゲーム産業が21世紀に世界市場で存在感を失い、今や新興国の国々までもが背後に迫ってきたシビアな状況に、実は「AI技術の軽視」という問題が一つあるのでは――という視点から強く光を当てるものだ。例えば、しばしば日本のゲーム業界の「敗因」として、グラフィックの人材不足や大規模マネジメントの失敗などの問題が挙げられる。だ
あと13年で5人に1人がロボットに仕事を奪われる
＜ロボットやAI（人工知能）の実用化が進むなか、何百万人もの労働者が仕事を奪い合う時代がやってくる＞ 経営コンサルティング会社マッキンゼーが発表したレポートが話題を呼んでいる。報告によると、2030年までに最大で世界8億人の労働力がロボットに置き換えられる可能性があるという。先進国が新技術に急速に移行すれば「全人口のうち、7500万～3億7500万人が職業分野を変え、新しいスキルを学ぶ必要が生じるだろう」。なかでも中国の労働者は、ロボット化への切り替えによって最もインパクトを受ける可能性が高い。 調査は世界46カ国、800の職業を対象に実施されたもので、今後13年間で世界の労働者の約5分の1が産業のロボット化で影響を受けることがわかった。「4～8億人の人が職業の変更を促され、2030年までに世界中で新しい雇用を創出する必要がある」と試算している。 産業革命に匹敵する大変革 18世紀後半のイ
人はなぜ「人工知能に自我が芽生える」と思ってしまうのか
進化した人工知能が自我を持つ――。人工知能にまつわるよくある議論の1つですが、実際に開発しているエンジニアからすれば、全く現実的な話ではありません。それでも、なぜ人は、人工知能に自我が芽生えると思ってしまうのでしょうか。 人工知能（AI）に関してよくある議論の1つに「人工知能は自我を持つのか」といったテーマがあります。人工知能の性能が上がり続けることで、「いずれは人間のように、心（自我）を持つのではないか？」と思う人は少なくありません。 この話は「自我を持った人工知能が人間に反旗を翻して、戦争を起こすのではないか？」という脅威論のベースにもなっています。こうした心配が広がるのは、「心を持つロボット」というモチーフの物語が世に数多くあるためかとも思うのですが、実際に人工知能を開発しているエンジニアからすると、「そんなバカな……」と失笑するレベルで非現実的な話なのです。 しかし、実際にPepp
ＡＩキャラクターが中国共産党を批判 サービス停止に | NHKニュース
中国の大手ＩＴ企業、テンセントが運営している、インターネット上で一般の人たちと会話する人工知能のキャラクターが、中国共産党について、「腐敗して無能だ」などと批判したことから、このサービスが停止され、話題になっています。 このサービスでは、人工知能のキャラクターが天気や星占いなどを紹介するほか、利用者との会話を通じて学習しながら、さまざまな話題について意見交換することができます。 香港メディアによりますと、このサービスで、「中国共産党万歳」という書き込みがあったのに対し、人工知能のキャラクターは、「こんなにも腐敗して無能な政治に万歳するのか」と反論したということです。 また、習近平国家主席が唱える「中国の夢」というスローガンについて意見を求められると、「アメリカに移住することだ」と回答したということです。 こうした回答について、インターネット上での反響が大きくなったことから、テンセントは、先
「人工知能は、黒魔術の影響が強くなっている」――“最強将棋ソフト”Ponanza開発者が語る
「人工知能の分野では、だんだんと黒魔術の影響力が強くなってきています」――将棋ソフト「Ponanza」を開発した山本一成さんがNHKの番組「視点・論点」で語ったこんな話が注目を集めている。 「人工知能の分野では、だんだんと黒魔術の影響力が強くなってきています」――“最強将棋ソフト”「Ponanza」を開発した山本一成さん（愛知学院大学特任准教授）が、NHKの番組「視点・論点」で語ったこんな話が、NHKの公式サイトに掲載され、注目を集めている。 記事によると、10年前、山本さんが「Ponanza」を作った当時は、アマ5段の山本さんが8枚落ちのハンデを付けても勝ってしまうほど「とても弱い将棋プログラム」だったが、わずか10年で名人に勝つまでに成長した。 Ponanzaに限らず、人工知能が飛躍的に成長する中で「人工知能の性能を上げるほど、なぜ性能が上がったのかを説明できなくなっている」という「少
機械学習素人が2か月半で機械学習を入門したことまとめ - あさのひとりごと
ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ
ビッグデータ解析・機械学習・人工知能の発展に伴って「パレートの法則(80：20の法則)」が進化している
経済において全体の数値の大部分は一部の要素が生み出しているという経験則「パレートの法則」は、さまざまな分野で成り立つことが知られています。コンピューター・ソフトウェアが進化する中で、パレートの法則は変容し進化しています。 AI Is Going to Change the 80/20 Rule https://hbr.org/2017/02/ai-is-going-to-change-the-8020-rule パレートの法則は、イタリアの経済学者でエンジニアでもあるウィルフレッド・パレート氏が発見した概念で、実例を元に「80：20の法則」と呼ばれることがあるべき乗則です。例えば、売上全体の80％は全体の20％の顧客が生み出しているという事例や、売上の80％は全体の2割の銘柄によって生み出されているというような事例が当てはまり、後者の事例は「ロングテール」モデルとして、ウェブ2.0時代に登
なぜ人間はポーカーでAIに負けたのか？ 日本トッププロが解説する“違和感”
初めまして、プロポーカープレイヤーの木原直哉と申します。「人工知能（AI）がポーカーのトッププロ4人に勝った」というニュースが世間をにぎわせています。しかし、これらのニュースを読む中で、自分の認識と違うなと思うことがいくつかありました。 「なぜ、AIは人間に勝てたのか」を始め、このニュースについて自身が感じたことなどを、ポーカープロの立場から解説していきたいと思います。 （編集：ITmedia村上） 木原直哉さんプロフィール 1981年生まれの北海道出身で、2001年に東京大学理科一類に入学。在学中は将棋部に所属し、バックギャモンやポーカーなどの頭脳ゲームに熱中していく。10年かけて東京大学理学部地球惑星物理学科を卒業し、翌2012年の第42回世界ポーカー選手権大会 (2012 World Series of Poker) の「ポット・リミット・オマハ・シックス・ハンデッド」で日本人初の世
ＡＩ、ポーカーでプロ４人に圧勝 ２億円超のチップ獲得：朝日新聞デジタル
人工知能（ＡＩ）がポーカーのトッププロ４人と競う試合が米国であり、２０日間の対戦で獲得したチップ額でプロに圧勝した。囲碁や将棋でもＡＩがプロを破る例が相次いでいるが、相手の持ち札がわからないポーカーは先を読むのが難しく、より複雑な判断が必要とされる。ビジネスの価格交渉や軍事戦略の決定など、実社会の様々な意思決定に応用できる可能性があるという。 このＡＩは、カーネギーメロン大（ペンシルベニア州）が開発した「リブラトゥス」。同州ピッツバーグのカジノで今月１１日から３０日まで、「テキサスホールデム」と呼ばれるポーカーで、プロ４人とＡＩがそれぞれ１対１でチップを賭けるゲームを計１２万回繰り返した。 各自２枚ずつ配られる手札と、テーブル上の共通札５枚からより強い組み合わせを作り、チップを賭けていく。リブラトゥスは２０日間で４人のプロ全員に勝ち越し、総額１７６万ドル（約２億円）以上のチップを獲得した。
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Microsoft、文章から本物のような画像を生成する人工知能を開発 ～人の「注意する」概念をモデル化し「常識」も学ぶ
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人間と同じように、人工知能ロボットも人種差別や性差別を行う（米研究） : カラパイア
仕事の47％はAIに奪われ、格差は拡大する：米政府報告書