AI専門家の紹介
レン これを機に、筋トレをみんな始めましょうということですね。
エマ なんだこの結論。みんなでAIに負けないように筋トレしようみたいな。
エマ レンです。
レン エマです。サイエントークは、研究者とOLが科学をエンタメっぽく語るポッドキャストです。
エマ この間、ノーベル賞の話、AIの話、結構しましたけど。
レン そうですね。
エマ 割と好評で、なんか分かりやすかったですってコメントももらったりはしたんですけど。
エマ やっぱり専門家と話したいよねって思ったじゃないですか。
レン そうだね。そんな話もチラッとしましたね。
エマ したよね。なので早速呼びました。
レン おお。早い。
エマ これ多分、ちょっと僕は今手元に本があるんですけど。
エマ 面倒なことはチャットGPTにやらせようという本がありまして。
エマ これ結構書店とかで見た人いるんじゃないかなと思ってるんですけど。
エマ 面倒なことはチャットGPTにやらせるプロを呼んでみました。
レン チャットGPTのプロということですかね。
エマ そうですね。ちょっといろいろAIのことについて聞いていきたいなと思います。
エマ ということで今回のゲストは唐揚げさんです。よろしくお願いします。
唐揚げ よろしくお願いします。唐揚げです。
エマ ちょっと情報が。
レン 美味しそうな名前。
エマ 美味しそうな名前。
一応、さっきちょっと本出されているというのを紹介させていただいたんですけど。
簡単に自己紹介的なことあればお願いしてもいいですか。
唐揚げ はい、そうですね。ちょっと名前は唐揚げという名前でネットとかで活動してまして。
一応仕事もAI関係の仕事とかをしていてですね。
趣味で結構AI関係の本を何冊か書いているという感じですね。
面倒なことはチャットGPTにあらすようは、AI関係でいうと2冊目の本でして。
また新刊の方も来年1月にちょっと漫画みたいな形なんですけど。
ちょっと出るみたいな感じです。よろしくお願いします。
レン よろしくお願いします。
一応、来年出るやつの書籍のタイトルも教えて唐揚げ先生、初めての生成AIみたいな。
めちゃくちゃ唐揚げ先生がもう有名になってきてるみたいな。
エマ ちょっと大丈夫なのかなっていう感じはありつつ、出版社に言われるがままに。
一応、タイトルは話し合った上でこれでいきましょうということで。
ニューラルネットワークの歴史
大丈夫ですかって聞いたんですけど。
唐揚げ先生。
タイトル 唐揚げ先生。
僕、唐揚げさんのことを知る前にシンプルに唐揚げさんのブログに行き着いたことがあって。
本当ですか。ありがとうございます。
プログラミング系のことを調べ物しているときにたまたまあって、唐揚げって何か見たことあるなと思って。
役を考えるとサイエントークにコメントしてくれた人で唐揚げって人いたなみたいな。
それで繋がったんですよね。
そうですね。めちゃめちゃ大ファンで。
ポッドキャストといえば好きなトップ3に間違いなく入る番組ですね。
嬉しいですね。
本当に憧れの場所なんで、めちゃめちゃ不思議な感覚です。
本当ですか。
めちゃめちゃ緊張してます。
ちなみにサイエントークって何で知ってくれたんですか?
本当に全然覚えてなくて、おすすめか何かに出てきたのかたまたま聞いたんですけど、
本当に2人の関係性が結構好きな感じですね。
最初はどういう関係なんだろうってどこからか聞いたかあんまり最初は言ってなかったと思うんで、
関係がよくわからずちょっとドキドキしながら聞いてたんですけど、
途中でカップルっていうのがわかって結婚されたとかあって結構安心した感じですね。
まだまだ続いてくれそうだなと。
もちろんウルトラ4とかも一通り移住をして、
ちょっと何周もするみたいなコアなファンにはまだかだわないんですけど。
結構ある程度後ろのとかも追いかけて聞いてる感じですね。
いやもうウルトラ4を聞いてる人子さんみたいなとこあるんで。
そう言ってもらえたら嬉しいですね。
ちょっと弟子入りしたいですね。
弟子入り?
3人目の弟子に。
どっちにですか?
いやいやもう2人に。
あ、2人に。
また弟子が増えましたね。
今日ちょっとAIのこといろいろ教えてもらおうと思ってるんですけど。
いやいやもう。
じゃあ早速、僕らノーベル賞のAIのお話って本当にニューラルネットワーク、
最初の方に頑張って研究してた人とか、
あとはそれ使ってタンパク質の構造を予測するAI作ったぞみたいな話はしたんですけど、
そもそものAIの話ってあれちゃんとできてたのかなっていうところもあって、
いろいろ補足みたいなのも加えてもらいつつ、
どうやって僕たちがAIに慣れ親しんでるというか、
使うようになってるのかなみたいな話をちょっと聞いてみたいんですけど。
いやでも本当に2回とも分かりやすかったですね。
本当ですか?
自分自身も復習になったというかですね。
実際ホップフィールドネットワークとかって、
実は恥ずかしながらそんなに自分も詳しく知らなかったりするんですよ。
今のメインで使うニューラルネットワークとかと結構違うので、
自分も結構今使われているCNN、コンボリューショナルニューラルネットワークとか、
トランスフォーマーとかは自分でもある程度ゼロから実装してみて、
動かしたり勉強したことあるんですけど、
ホップフィールドネットワークとかだと、
なかなかそこまで実際に作って動かすとかまで自分でもやってなかったので、
結構歴史の流れが改めて勉強になりましたね。
じゃあAIにもいろいろなタイプがあって、
使うものと使わないものがあるんですね。
結構ですね、時代時代に応じて大体進化してきてるんですけど、
ただ結構過去のものが見直されて、またリバイバルされてみたいなことが結構あったりするので、
特にAIに学んでいく人にとっては、歴史どういう風な進化を遂げてきたっていうのは、
結構興味深いし重要なポイントだったりしますね。
結構ニューラルネットワークって何度も冬の時代を乗り越えて、
今ようやく3度目のブームが来て、そのままちょっと4度目のブームに向かってるみたいな感じなんですけれど、
結構自分もまさに自分が学生の頃はまさに冬の時代だったんで、
本当その頃はニューラルネットワークって本当何て言うんですかね、
黒魔術みたいな、結構ひどい扱いを受けてましたね。
黒魔術だと思われたんですか?
黒魔術って言うとちょっと言い方があれかもしれないんですけど、
今は誰しもがニューラルネットワークで結構すごいとか使ってる人も、
いろんなところで使われることが増えてきたと思うんですけど、
その頃はもうニューラルネットワークとかで研究してる人は、
結構冷たい扱いみたいな、そんなことをやる内容じゃないですけど、
発表とかあっても、普段は優しい先生も結構ちょっときつめなあたりになったりするんですよ。
ちょっともうニューラルネットワークはないんじゃないのみたいな、
そんな感じだったので、まさかそれが今こんなことになるとはって感じですね。
だからその冬の時代とかでも乗り越えてずっと研究し続けた人っていうのは、
本当に自分はすごいなって結構リスペクトしてますね。
研究者って自分の研究が認められることとか、
それを広めていくことが結構やっぱり大きなモチベーションとしてあると思うんですけど、
そういうひどい迫害を受けながらも、
研究を続ける人っていうのはめちゃめちゃ尊敬してますね。
そのノーベル賞を取ったジェフリーヒントン先生とかもそういう方だと思うんですけど、
本当に偉大な人だなと思ってます。
なんかAI冬の時代あったみたいなやつをすごくさらっと紹介だけしたんですけど、
正直どんだけ下火だったのかとかってあんま分かってなくて、
まさかそんな迫害って言ったらあれかもしれないけど、
そういうレベルでもうみんなやらないよねっていう感じだったんですね。
そうですね。自分も一部しか見てないんで、
全部じゃないかもしれないんですけど、
でも割とそういう話は結構よく聞きましたね。
でも私とかはAIっていう言葉は聞いたことがあって、
チャットGPTを少し使ったことがあるぐらいで、
生成AIの現状
そのAIっていうものの実態がよく分かってなかったんですけど、
使う人とかにとってはいろんなタイプがあって、
これは今ブーブーだとか、これは今迫害されてるとか、
そういうのがあるんだって思って、
なんかありそうだなって今思いました。
そうですね。今のAI、今人気のAIって、
人間の脳を真似たニューラルネットワークってやつが基本的にベースにあるんですけれど、
そういったものが冬の時代はほぼ全て迫害されてたって感じですね。
なんかちょっと血を思い出しました。アニメの。
ああ、血同節ね。
迫害と聞いて。
そこまでじゃないですよね。
命の危険までは。
ニューラルネットワークをお前やってるなみたいなね。
いじめられるまではいかないですね。
でもちょっといじめレベルだったかもしれないですね。
先輩とかもニューラルネットワークやってる人は、
若干ちょっといじめられる気味な感じでしたね。
恐ろしいことやってるみたいな。
恐ろしいニュースだったときは思ってました。
その時、じゃあ逆にこれはすごいみたいなので、
みんなやってたやつとかも逆にあるんですか?
その時流行ってたのは、GAとか遺伝的アルゴリズムっていうものが結構流行っててですね。
それは人間の遺伝子の仕組みってあるじゃないですか。
交差したり突然変異したりして進化していくっていう。
その仕組みを模擬して、
パラメーターとかを最適化するみたいな手法がすごい流行ってましたね。
これからはGAでニューラルネットワークはオワコンだみたいな感じで、
その時はGAが結構盛り上がってたりしましたね。
それは何年前ぐらいなんですか?
それはどうでしょうね。
でももう20年近く前かな。
10年、20年ぐらい前のことですかね。
10年、20年前はニューラルネットワークが迫害されてて、GAが流行ってて。
10年ぐらい前はもう20年ぐらい前ですかね。
今の一番の流行りって何なんですか?
今の一番の流行りは、
やっぱりチャットGPTをはじめとするような、
生成AIと呼ばれるような分野になりますけれど、
それもニューラルネットワークの一種という形ですね。
発展系になります。
それもニューラルネットワークなんですね。
そうですね。ニューラルネットワークをすごい複雑にした、
ディープラーニングと呼ばれる技術の一種になります。
確かにその関係性もちょっと曖昧だったところがあるかもしれないなと思って。
そうですね。よくある図とかで言われるのが、
AIっていうのは結構すごい曖昧な概念でして、
結構定義も正直はっきりしてないので、
AIっていうと何でもすごいふわっとしてる形に、
一番ある意味広い範囲の概念になってですね。
その中に、いわゆる機械学習って呼ばれるような概念があって、
プログラミングって一番基礎的なものって、
条件でこの場合だったらこうするみたいな、
この場合だったら前に壁があったら止まるとか、
生成AIと機械学習の基本
信号が赤だったら止まるとか、青だったら進むとか、
そういうふうに条件分岐してプログラムを組むのに対して、
データからそのルールを学習するっていうのが、
いわゆる機械学習っていう分野になるんですけど、
その中でも脳の仕組みを真似て、
データからルールを学ぶみたいなのが、
ニューラルネットワークとかディープラーニングと呼ばれる分野になって、
生成AIはさらにその中で、いろんな画像とか文章とかを
AIが作ってくれる。
そういった徐々に領域的な、
そういう関係で狭くなっていくって感じですかね。
大まかなタイプとしてどういうタイプがあるんですか?
ニューラルネットワークとGAでしたっけ?
それは出てきたと思うんですけど、
それ以外にもあったりするんですか?
それ以外は、でもAIのところですと、
今人気なのはやっぱりニューラルネットワークですね。
それ以外にも結構いろんな、
機械学習の手法はいろいろあるといえばありますね。
サポートベクターマシーンと呼ばれるものとかですね。
結構いろんな手法はあるっていう形なんですけれど、
ニューラルネットワークは特に今、
トランスフォーマーと呼ばれる技術が、
文章にも画像にもいろんな、
マルチモーダルって言ったりするんですけど、
いろんなものに使えたりするので、
今すごい人気があって話題になってるってことですね。
ちょっとだけトランスフォーマーの話も
アルファフォールドの話でしたんですけど、
説明難しいなと思って、
トランスフォーマーって何って言われた時に
結構言葉だけで説明するの難しくないですか?
いや、めちゃめちゃ難しいんで、
ボルツマンマシーンとかもゴロゴロ転がってみたいな説明とかが
めちゃめちゃ面白かったです。
でも分かりやすくて、すごい良いなと思っていました。
あれでいいのかなと思いましたけどね。
今さ、覚えてます?
ゴロゴロは覚えてるんですけど、
すいません、トランスフォーマーって何だっけって思いっきり思いました。
専門家に教えてもらってもいいですか?
トランスフォーマーは言葉で説明するのは
めちゃめちゃ結構難しいですけど、
でも平たく言えば、
ニューラルネットワーク、脳を模したネットワークの
ニューラルネットワークにもいろんな組み合わせ方とかがあるんですけど、
その中の一種と理解してもらえば良いかなと思います。
ニューラルネットワークの中の一種って
最適なポイントを探すみたいな感じなんですか?
ゴロゴロしてるのしかちょっと覚えてないんですけど。
そうですね、ニューラルネットワークって
ニューロンとシナプスの繋がりが結構たくさん
脳みたいに複雑、パラメータ繋がりがあるんですけれども、
それの一番良い繋がり、
シナプスとニューロンの一番良い繋がりの関係っていうのを
学習していくっていう形になります。
たくさんデータから一番良い
ネットワーク、脳のネットワークを作っていくっていうのが
ある意味ゴロゴロしながら
一番良い繋がりを探していくみたいな、
トランスフォーマーの説明
そんなイメージになるかなと思います。
これゴロゴロだけ聞いてると
わけわかんないと思いますけど、今回は。
確かに前の回聞いてなかったらあれですけど、
一応その例を言っておきます?
これ自分で言うのはあれだけど、
あれ本当に思いつきの例えで、
一番エネルギーが低いところを探すっていうことのイメージを
部屋の中でゴロゴロ転がりになって、
一番寝心地が良いところを探すようなもんだみたいなのを
例えとして出したんですけど、
あれやって自分で編集してる時に、
これ専門家に怒られるんじゃないかなって思ったんですけど。
イメージはあれで伝わってるってことですね。
でもはい、それで全然イメージとしては良いかなと思ってまして、
脳のネットワークの繋がりに応じた良さっていうのがあるんですね。
一番良い繋がりっていうのがあるんですけど、
やっぱそれってすごい脳の今のニューラルネットワークのパラメーターって
数十億とかもっとあったりするんですね。
その繋がり、数十億とか数百億とか本当にそんなレベルであるんですけれど、
そういった繋がりの関係に応じて、
良さとか悪さとかがあって巨大な迷路みたいになってるんですけど、
そこで一番良いところを探すのっていうのがやっぱりすごい難しくて、
そのためにいろんな研究者が今まで苦労して研究してきたっていう感じになっていますね。
トランスフォーマーって何に使われるんでしたっけ?
トランスフォーマーは今のChatGPTをトランスフォーマーで、
GPTのTはトランスフォーマーの略に略称になりますね。
じゃあそれで質問を入力して答えを出すときに、
一番良い回路をトランスフォーマーで見つけて、
それが答えとして出てくるみたいなイメージですかね。
トランスフォーマーではあらかじめ大量の文章を学習していて、
あらかじめ脳のネットワークって作った状態になっていて、
あとは人間みたいに聞いたらいい感じに回答してくれるっていう、
そんな人間の脳みそみたいなものを作れているっていう形になりますね。
結構昔って言語とか画像とか用途によって、
結構AI、全然違うネットワークを使ったりしてたんですけど、
結構トランスフォーマーは、もともと文章用に開発されてたんですけれど、
実は画像とかそういったものにも使えるっていうことが分かってきてですね。
それはそうですよね。
反過性のがあるみたいなこと言うんですけども、
何でもトランスフォーマーでできちゃうっていうところで、
やっぱりすごい今注目されて広く使われてるっていうところですね。
だからその一つがタンパク質の構造の応用だったみたいな感じですよね。
きっとアルファフォールド。
ファインチューニングとアライメント
そうですね。
だから脳みたいなのができるっていうのって、
ボールをっていう文章が来たら、
次に来るのが投げるなのか投げられるのかだったら、
投げられるっていう回路は全然ないけど、
投げるっていう回路はすごい結びつきが強くて、
ボールを投げるっていう文章になるみたいな感じですね。
そうですね。
トランスフォーマーの最初の学習って、
どういうことをやらせるかっていうと、
まず文章を大量の文章を学習させるんですけど、
例えば穴あき問題にして、
さっき言ったみたいにボールを投げるとか、
続くような言葉を予測させるような問題を大量に解かせるんです。
そうすると、
仕組み自体は単純に聞こえるんですけど、
それをめちゃめちゃ大量の量をこだすと、
結構人間みたいに頭が良くなってくるっていう、
そういった学習方法をしてますね。
スパルタの塾みたいな感じですよね。
そうですね。
正確に言うと、結構3年ぐらい前に
スパルタの塾に行ったんですけど、
スパルタの塾って、
スパルタの塾みたいな感じですよね。
そうですね。
正確に言うと、結構3段階ぐらいに分かれて学習するんですけど、
最初にそういう穴あき問題を大量に解かせるっていうことをやった後ですね、
それだと続きをしゃべるだけなので、
やっぱりちょっとうまく質問の回答とかをしてくれないので、
ファインチューニングとか言うんですけど、
次は大量にやらせる。
それは人間が結構質問と答えを作ってやらないといけないので、
結構問題を用意するのが大変なんですけど、
そこは結構初期のところは結構人間が頑張って用意してですね、
このファインチューニングっていうのをやらせますというところですね。
それだけだとですね、
ただですね、結構問題のある発言とかですね、
例えば爆弾の作り方とか聞くと、
あ、俺知ってるよって言ってバーって答えてくれるみたいな、
そういうことになってしまうので、
アライメントって言ってですね、
結構こういう答えは答えてOKだよとか、
反社会的なことは答えちゃダメだよみたいなですね、
良い悪いの報酬みたいなのを与えて、
強化学習って呼ばれるような手法を使ったりするんですけど、
そういったアライメントをして仕上げてですね、
悪いことを言わない、
人間にある意味従順なAIを作るっていう、
そんな学習を今の正製AIと呼ばれるようなやつは、
大体どこのやつもしているっていう感じですね。
なので、あんまり悪いこととか、
めちゃくちゃなことは言わないようになっているっていう、
そんな感じになってます。
本当に教育みたい。
そうですね、結構人間の教育にちょっとイメージ近いですよね。
例えばサイレントークのエマの発言みたいなデータがあったら、
それを学習させたら、
エマBotみたいなやつってできるんですか?
できます、できます。
方法があって、
さっき言ったファインチューニングみたいなやつで、
エマさんのデータを学習させるっていう方法もありますし、
結構ラグとかいう手法もあって、
質問に対して、
エマさんの今まで話した内容とかをデータベースに持っておいて、
そこから検索して取ってきて、
その取ってきた内容に応じてうまくしゃべるみたいな、
何て言うんですかね、カンニングするようなテストのときに、
エマさんだとこういうことを言うかなっていうのを、
カンニングしてそれっぽくしゃべるみたいな、
そういった手法が今、
応用例としてよく使われたりします。
ひろゆきの声をAIが作るやつは聞いたことあるんですけど、
それとはまた別ですか?
それってコア色の真似だけですけど、
ダルダリさんが言いそうなことっていうのはまた別なんですかね?
声の真似はちょっと違う技術にはなるんですけど、
結構音声の方でも、
やっぱりトランスフォーマーとかも結構使われだしたりはしていますね。
ひろゆきさんっぽいことを言うってところは、
多分まさにさっき言った、
ラグみたいな技術を使ったりしてるんじゃないかなと思っています。
最近だと、
パナソニックさんと松尾研究所っていう会社が、
松下幸之助さんというパナソニックを創業者になるんですけど、
その方を再現したデジタルヒューバーみたいなのを
AIを作ってやるみたいなニュースが結構出てたりしていましたね。
一回そういうのをやってみたいなって思ったことがあって、
ちょっと最近僕体調を崩すことが多くてですね、
代理欲しいなみたいな時に、
今までの僕の発言のデータを学習させたAIがあれば、
ワンチャンそれとエマさんでサイエントーク成立する可能性ないかなみたいな。
いや全然可能性は、
それっぽくはできると思います。
ちょっと自分だと満足できないかもしれないんですけど、
多少低いクオリティができるかもしれないのとですね、
あと今パッとできるようなことだとですね、
GoogleさんがノートブックLMっていう、
生成AIの基礎
普通に今無料で使えるようなアプリを出してるんですけど、
ウェブサービスかな。
それとかだと音声とかをアップロードすると、
結構自動で文字起こししてですね、
その内容に対して質問すると回答してくれるみたいな、
そんなAIもあったりしますね。
それめちゃくちゃ便利ですね。
大学の授業とかで録音しておいて、
後でわからないこと質問とかしたら、
いい学習になりそう。
だから自分もお気に入りのポッドキャスト、
それこそサイエントークとか古典ラジオとか、
そういったものをアップロードして、
復習とか、
よくあれってどういうことだったんだろうみたいなことを、
質問して復習したりとか、
そういうこともしたりしますね。
え、結構それすごいな。
それ普通にれんくん使いたそうですよね。
なんかあれ話したっけみたいなやつとかも聞けるってことだし。
そうですね。
生成愛って、
人間みたいなものって捉えることもできるんですけど、
結構何でも変換器みたいに使うような使い方もできてですね。
例えば音声だったら文章に変換するとか、
文章だったら外国語に変換するとか、
質問に対して答えに変換するとか、
使用する際のアドバイス
なんか結構何でも変換器的に使えたりするので、
そういう考え方で使ってみると、
いろんな応用ができるかもしれないですね。
普通にちょっと使いたいなっていうのもあるし。
そうですよね。
でもあれでしょ、
エマさんのスマホはどこでなくなりましたかみたいなの聞かれたら、
ちゃんとハワイとか帰ってくるってことですよね。
データがある範囲で、
でもそこは正確な場所はやっぱり難しいかもしれないですね。
やっぱりサビに。
そうですね。
2回ぐらい。
3回でしたね。2回でしたね。
2回ですね。
でも私とかは本当にAIとかあまり使えないんで、
ChatGBTぐらいしか使ったことないんですけど、
今のアプリでしたっけ?
大きい系。
使ってみたいなと思ったんですけど、
おすすめの初心者でも使いやすいChatGBT以外のAIってあります?
でもそうですね、いろいろなんか出てるんですけど、
チャット形式のやつは、
どれを使ってもそこまで変わらないっていうかですね、
逆に言うと切磋琢磨して急激にどれも変わっていくので、
どれか有名なやつを使っていれば、
そんなに困ることは正直ないかなっていうところですかね。
それ以外だとやっぱり、
ノートブックAAVとかが面白いぐらいですかね。
あとは結構いくつかあったりはするんですけど、
すぐ変わっちゃったりなくなったりするので。
ノートブックAAVっていうのがさっき話されてたやつでしたっけ?
そうです。
エレン君知ってた?これ。
知らなかった。
これ使ってみたいですね。
ちょっと使ってみたいね。
本当に音声アップロードするだけ。
あとはYouTubeとかでもアップロードすると、
ポッドキャストにしてくれるみたいな、
2人でそれについて会話してくれるみたいな機能もあった気がしますね。
ただそれは、
まだ日本語ではできなかった気がするんですけど、
YouTube動画をアップロードすると、
それについて2人で会話してくれるみたいなやつを、
自動で作ってくれるっていう、
そんな機能とかもあった気がします。
その2人っていうのは、
AIですか?
そうです。
じゃあヒカキンの動画を上げて、
そのヒカキンの動画についてしゃべったポッドキャストが勝手にできるってことですか?
そうです。
チートに感じますね。
そういうのに負けたくないよな。
でもうまくそれを利用できたら良さそうですよね。
どうやってポッドキャストに利用すればいいかな。
でもさっき言った、
何でも変換機にっていう風に考えると、
音声とかを簡単に本にまとめたりとか、
場合によっては動画にしたりみたいな変換も、
そのうちできるように、
メディアミックスがめちゃめちゃ手軽にできるようになっていくかな、
とかは思ったりしていますね。
動画になるのめちゃくちゃいいですね。
将来的なことなのかもしれないですけど。
確かに。
YouTubeの動画とか作るの大変だもんね。
今もそんな凝った動画作ってるわけじゃないですけど、
いつも思うのが、
音声だけで伝わるのは大事だけど、
とはいえ画像があった方が理解しやすいなみたいなやつを、
音声から勝手に生成してくれたらめっちゃいいのになっていうのは、
めっちゃ思うんですよね。
人によっても好みのメディアみたいなのがあると思うので、
その人に合わせたコンテンツのメディアを提供できると、
ひとつ言えば良し悪しはあるかもしれないですけど、
こんな動画は嫌だとか、やっぱりこだわりがあるかもしれないですけど、
わかりやすく伝えるという意味では良いかなとは思ったりしていますね。
だから使い方次第っていうことですよねきっと。
何をしたいかみたいな。
そうですね。
結構いろいろなことができちゃうので。
ChatGPTもすごい曖昧な聞き方すると、
いまいちな答えしか返ってこないと思うんですけど、
それを多分AIをうまく使う人って、
その指示がめっちゃうまいんだろうなっていう気がしてて、
コツみたいなのがあったりするんですか?
でも、人に対してお願いするときとやっぱり
結構同じかなっていうのがやっぱり基本ではありますね。
やっぱり結構学習の方法とか、さっきも話した通り、
人間に脳の仕組みを真似ているところからして、
やっぱり人間とは違うんですけど当然、
結構似てるところがやっぱり多いですね。
なので、本当に人間に、
あんまり背景とかを知らない人にお願いするときと同じように、
例えば具体的な例を示してあげるとか、
例えばお願いするときもどういう目的でやるかとか、
なるべく具体的に書いてやれば、
その人にお願いするときと同じように伝えれば、
結構それなりに返してくれるっていう感じですね。
結構論文とかでもいろんな難しい言葉で、
フューショットとかいろいろ書かれてたりするんですけど、
結構やってることは、
検索と日常生活での利用
人に対して丁寧にお願いする方法と実は同じ、
結構似てたりすることが多かったりします。
人に対してのお願いっていうのを分解すると、
さっき言われてたのは目的と例っていうのがあったと思うんですけど、
他に要素とかあったりするんですか?
そうですね、結構いろいろ細かく言えば言うほど、
当然よくはなっていくんですけど、
もう一つ別の観点もあってですね、
結構AIが賢くなっていくと、
結構今、本屋とか行くと、
結構○○式プロンプトみたいな、
AIにお願いする方法の細かいテクニックとかが書かれた方もあったりするんですけど、
結構最近AIがどんどん賢くなっていくと、
そこまで細かく指示しなくても、
いい感じにやってくれるようになるみたいなことも言われててですね。
めっちゃありますよね、レシピ本みたいなやつ。
結構あってですね、
かなりマニアックな指示を、
仕方を説明しているものもあって、
それは今のAIに対してはすごい有効だったりするんですけど、
逆にAIが賢くなってくると、
割とシンプルな指示をすれば、
それでいいよっていうような研究とかデータが出てきてですね、
今後どんどんAIが賢くなっていくと、
より本質的などうしたいかっていう、
シンプルにやりたいこととか、
自分の願いを言語化するところが問われていくかなってところで、
割と細かいところはどうでもよくなってくるというかですね、
結構そこら辺も何を本当にやりたいかみたいな、
本質的な問いを立てる能力が重要になっていくかもしれないなと思ったりはしています。
なんかそれ本質っぽくていいですね。
僕はレシピ本いっぱいあるなと思って、
本末転倒だなっていう気もしてたんですよ。
めっちゃ楽したいはずだけど、
結局そのレシピを学ばないと使えないのかみたいになると、
どうなんだみたいな。
そうですね。本当に特殊な用途とか、
そういう場合は作り込むケースもあるんですけど、
多くの少しそれこそ面倒なことをやってみたいという時は、
自分たちのほうもそんなに複雑なことは書いてなくてですね、
割とお願いの仕方をシンプルに書いていると思うんですけど、
そういう参考例を見ながら、
本当にシンプルに人にお願いするようにお願いしていくと、
結構いろんなことができるかなと思いますけれど、
そもそも今のAIでこのぐらいのお願いをすると、
このぐらいの結果が来るんだっていうのを、
ある程度頭に入れておいてもらって、
あとは自分なりに自分がやってほしいことをお願いすれば、
結構役に立ったりするかなとは思います。
今さん何か使う未来見えます?
使う未来?
今は普通にまずGoogleで何か調べたいことを調べて、
それで答えが出てこなかったらチャットGPTに聞くみたいな、
使い方をしかしてないんですけど、
なんかもっとこの場面で一般の人に使ってほしいみたいな、
そういう場面とかってあったりするんですか?
もっとこう使えばいいのにみたいな。
でも調べるのも結構今AIが助けてくれたりしてですね、
検索エンジンの代わりに結構AIで検索するみたいなことも、
少し増やしていってもいいかもしれないですね。
Googleとかも結構最近、
生成AIの結果を載せたりもしていたりするんですけれど、
出てきますよね。
それ以外にも、ちょっとさっき紹介しなかったですけど、
PowerPlexityっていうと、
それもAIのウェブサービスですかね。
それでそのAI検索みたいなのができたりしてですね、
検索した結果を基にAIがバチッと答えを生成してくれるっていうサービスだったり、
あとチャットGPTとかでもですね、
最近ウェブ検索を組み合わせて回答してくれるみたいな機能が使えたりするので、
そういうものを使うとたまに嘘もつくので、
そこらへんはちょっと注意は必要なんですけれど、
検索もひょっとしたらちょっと便利になるかもしれないですね。
PowerPlexityはいつ使うものなんですか?
普通に調べ物をするときに、
本当にGoogleの代わりにちょっと使って、
試しに使ってみてもよいかなというところですかね。
唐揚げさんは検索とかするときに、
検索エンジンから始めるのではなく、
こういった生成AIからも使ってますか?
両方使いますね。
自分はちょっとまだやっぱり古い人間。
古い人間でもあるんですけど、
本当にでももっと若い人とかは、
生成AIでまず検索するって人も結構周りには増えてきてますね。
自分は半々ぐらいですかね。
生成AIの利便性
どっちの方が正確とかあるんですか?
質問の内容によって変わってきたりはしますね。
どんだけマニアックな内容だと、
AIもあんまり知らなかったりとかする場合もあったりするので、
ただ一般的なことだったら結構AIに聞いた方が、
知りたいことが早く知れたりすることはあるかなと思います。
なるほど。
質問の内容に応じて検索エンジンと生成AI両方使っていけばいいんですね。
あと僕最近めっちゃ感動したのが、
論文をAIで検索して情報をまとめてくれるみたいなサービスが、
ちょっと使えるようになって、
ちょっと一般に公開されてるやつかわからないんですけど、
調べたいトピックと、
あとそれを例えばグラフ形式で出してくださいみたいなの言ったら、
グラフにしてこういう情報はこの論文にありますみたいなのを、
全部リストにバーってしてくれて、
っていうAIを最近使ってて、
これめちゃくちゃ便利だなと思って、
チャットGPTみたいなやつに論文のこと聞いても、
もう嘘しか吐いてなかったんですよ。
存在しない論文の番号とかを生成したりしてて、
これ学術研究に使うのどうなんだろうなーみたいな思ってたんですけど、
最近はもうそれに特化したAIとかもまた出てきてて、
何でもできちゃうなーっていう気がすごいするんですよね。
そうですね。結構論文とかだとさっき言ったノートブックLMとかでも、
もうPDFもアップロードできるので、
なんか論文とかもアップロードすると結構まとめとか日本語訳とかも、
あと論文について質問すると答えてくれたりするんですね。
ちょっとわかんないところ。
調査に質問できるみたいな。
そんな感じですね。
それもそれなりというか結構自分より賢いんじゃないかっていうレベルで、
回答をしてくれるので、
それはちょっと論文の読み方が変わるというか、
AIに手伝ってもらいながら読めるような感じにはなってるかなとは思ったりしますね。
AIの可能性と課題
あとはもうそうですね、最近は研究自体もAIがやるみたいな、
研究もちょっと出てきたりしてるっていう感じですね。
なんか見たことありますけどあんまり理解してないんですけど、
研究コンセプト考えるみたいなのを全部AIでやるってことですか?
そうですね。AIサイエンティストっていうのがあって、
魚AIさんっていう会社が作ってるんですけど、
結構そのいろんなAIを組み合わせて自分で論文を作るみたいな、
そんなAIもちょっと出始めているっていうところですね。
なんかAIに仕事置き換わるんじゃないかみたいな、
いろいろ言われてましたけど、
研究者の活動自体がそうなるのかなみたいなのって結構インパクトでかいですよね。
想定外ですね。
AIサイエンティスト。
そうですね。ちょっと恐ろしいぐらいかもしれないですね。
世の中の情報あったらそこから類推されることとかで論文作っちゃうみたいなことですよね。
そうですね。コンピュータ分野には限られるんですけど、
実験とかもして結果を出すという感じ。
自分で実験をするんですか?
そうですね。情報系でしたらプログラムとかも自分で作って実行ができるので。
それって著者は誰になるんですか?その指示を出した人なんですか?
そうですね。作った人の著作権の話っていうのは結構議論がされているところはありますね。
それは論文に限らず、画像とか文章とかでも結構議論はされてるんですけど、
そのままだと著作権にならないみたいな話もありますし、
プロンプトを工夫したりとか、作ったものに自分なりに改変したりとかすれば認められるみたいな議論もあったりするっていうところですね。
ただものすごいはっきりした結論は今、たぶん自分が知る限りは出てないんじゃないかなと思います。
そういう法律だったりルール的なところが、
AIの技術の進化に追いついてない感じはありますよね。進歩が早すぎて。
そうですね。徐々に議論は当然されているんですけれど、
まだはっきりした裁判例とかも多くあるわけじゃないので、
実際にケースバイケースでどうなっていくっていうのはちょっとまだわからない部分も多いっていうのが現状かなとは思っています。
もうその法律を生成AIで生成してもらったらいいんじゃないかなと。
確かに。全てAIになりそうだな、それ聞いたら。
AIをAIで取り締まるみたいな。
人間とAIの未来
でも実際そうですよね。AIで書いた文章を判定するAIが大学でレポートに使われないかとかで導入されるみたいなのを聞いたことあるんですけど。
そうですね。正直イタチごっこになるというか、もう区別つかないですもんね。
ちょっと自分より文章上手いんじゃないかって気がする時ありますし。
気安めというか間違えて人間が書いたやつもAIでしょって言われることも結構あります。
だってAIっぽい文章を書いたら多分AIでしょって言われると思います。
どうしようもないですね。
人間が区別できない以上限界はあるかなと思いますね。
AIも間違えますもんね。何がAIで何がAIじゃないのか分からないですね。
そうですね。やっぱり自分は自信ないですね。見分けれる。
そのうちAIっぽくない文章を作るAIとか出てくるんですかね。
もうできそうじゃない?
そうですね。それはできると思いますし、逆にAIっぽい文章を書く人間も増えていくかもしれないですね。
AIっぽい文章ってどんな文章なんですか?
まだちょっと不自然な文章とかがあったりするので、説明するの難しいですね。
でもその文章の書き方とかをAIに習っていると、人間もそっちに引きずられてAIっぽい表現が増えていくかもしれないですね。
AIのミスってハルシネーションって言うらしいじゃないですか。幻覚?
そうですね。
名付けた人オシャレだなと思って。
ハルシネーションを人間も間違える以上、ハルシネーションを抑える方法とかは研究とかいろいろされてるんですけど、
人間が間違える以上は全くなくなるってことはなかなかあんまりないのかなとは思ったりはしていますね。
逆に人間より間違いが少なくなっていくみたいなのは、全然あり得るかなとは思いますけれど。
そういうAIを研究してる人もそれAI使ってやってるんですよね。
AI使ってる人は多いですね。
使うのが普通になっているところはあるかなと思います。
じゃあもうAIでAI作るみたいなのはできてるみたいな感じなのか。
そうですね。
元々ニューラルネットワークのネットワーク自体をAIに作らせようみたいなのは結構前からあることはあってですね。
今の性能の良いAIの構造っていうのは結構そのAIによって作られてる部分もあったりしますね。
それでどんどん賢くなっているみたいな。
すごいな。なんかもう勝てないな。
そうですよね。AIがAIを良くしてそのAIがAIをさらに良くしてみたいになったら、
人間が勝てないのかどんどん人間に近づいていくのかどうなるんだろうって感じですね。
そうですね。最近なんか新しいAIとか出てきても最近もよく違いがわかんないんですよね。
自分よりだいぶ賢い感じがあるんで。
そうかもう神々の戦いみたいになってきちゃってる。
もっと頭のいい人じゃないとわかんないかもしれないなっていう感じはちょっと感じるときあります。
なんか東大の受験問題解かせるみたいなやつをなんか見たことあるな。AI。
そうですね。なんか昔はやっぱりちょっと一回なんか無理だみたいな話をして諦めたみたいな過去プロジェクトがあったんですけど、
もう最近は全然いけちゃうんじゃないですかね。
ちょっと東大の試験はやったかちょっと記憶があれなんですけど、
結構いろんな海外の国家資格とか医師の試験とかは結構突破したりしてるので、AIが。
このポイントは今でも人間とAI違うなみたいなポイントとかってあったりするんですか。
こらへんも人によって意見は分かれてると思うんですけど、
なんか自分が感じるのはやっぱり体がないってところは結構大きな違いかなとは思ったりはしています。
身体がない。
身体性とか言ったりするんですけれど、要はこの自分でこう動いて新しいことを発見したりとか、
実際の体でこう痛みみたいな感じたりみたいな、いわば血も涙もないわけじゃないですか。
そこらへんはやっぱりどうしても人間と違う部分なのかなとは思ったりしていますけれど、
体がなくてここまで人間っぽい振る舞いができるっていうのは結構自分は驚きはあったりしますね。
今のAIが。
ただ逆にそれこそロボットとかにAI搭載されて、
人間みたいにいろんな画像とか痛みのデータとかをセンサーとかで取ったりしていくと、
ちょっとどうなっていくんだろうなっていうのは面白そうなところと、
ちょっと少し怖いところもある感じですかね。
そういう体的な物理的なところもカバーしたAIがいつかもしかしたらできるかもしれないですね。
全然できそう。
そうなったらもう人間ですよね。
新たな、それこそ新たな知能に近いかもしれないですね。
結構ロボットに今の生成AIとかを搭載して動かすみたいな研究は結構行われていて、
やっぱりそれで結構いろんなことができる可能性はありそうっていうのは結構今研究進んでいるところではありますね。
それこそSFとかで出てくる完全に人と見分けがつかないようなロボットが将来できるんですかね。
ブレードランナーだ。
いつかはできる気はしてるんですけど、ちょっとでもいつになるかはわからないですね。
なかなかロボット結構お金かかるんで、結構いろんな研究が行われていますけど、なかなか人が結構安いんで、
人の方が安いじゃんって結構言うことが多いので、なかなかビジネス的に難しかったりするんですけど、
それでもAIとロボットの方が便利だよねとか安いよねみたいなことになると結構急激に進んでいく可能性はあるかなとは思ったりします。
AIサイエンティストみたいなさっき言ってたやつが体を持ったらそれだけで研究所できちゃうじゃないですか。
それで勝手に実験してくれて勝手に討論してくれて、化学化学とかもさ、やっぱり今は手じゃなきゃ実験できないような部分も多いと思うけど、
それがメインだと思うけど、そういうのももし全部やってくれたらめっちゃ人いらないよね。それこそ置き換わっちゃう。
そこまでいったらさすがに脅威だな。効率はいいのかもしれないけど。
お金かかるからビジネス的にあんまり成り立たないのかもしれないけど、それを抜きにしてちょっとそういうのができるのかっていうのを見てみたい気はあるよね。
興味としてどこまで人間に近いような見た目と中身を持ったロボットが今の技術でできるのかみたいな。
見た目は難しいか、また別の話ですけど。でも動きの範囲とかさ。
やりそうだな、イーロンマスクが。なんかやってた気がするもんな、ロボット作って。
頑張ってますね、イーロンマスクさんは。
やってますよね。
はい。
生きてるうちに出てくるかわかんないですけど。
それなりに時間はかかりそうなんで、まだ体とかを鍛えるのは結構重要かもしれないですね。
そうか、せめてAIに勝っている部分の体を鍛えて健康でいるっていうのが大事って結論ですか?
それも一個、筋トレは重要かもしれない。
筋トレ重要。筋トレしてます?
生成AIとの上手な付き合い
全然してないんで、筋トレしないと。
これを機に筋トレをみんな始めましょうってことですね。
なんだこの結論って。みんなでAIに負けないように筋トレしようみたいな。
すごい意外なオチになりましたけど、こんな話で大丈夫でした?
大丈夫でしたでしょうか。
でもAI使うっていうところも、うまく付き合っていかないといけないなって思いますよね。
筋トレして筋肉つけて、AIの力を借りて自分で体を動かすみたいな。
そうですね。ちょっと恐ろしくも感じますけれど、特に日本とかってめちゃめちゃ少子高齢化で、
どんどん人それこそ全然足りなくなってくるはずなので、
AIとかで効率化しないと、どっかでいろいろ壊滅的なことが起こっちゃうはずなんですよね。
そういう意味であんまりネガティブにならずに、自分たちの将来を救う意味で前向きに使っていくことがきっとそっちの方がいいのかなと、
自分はちょっと前向きに考えているっていうところですね。
じゃあですね、唐揚げさんの本をぜひ皆さん買って、それで使い方を学んで賢く生きていきましょうっていうことですね。
そうですね。それがすごい幸せになれる一つの、少し生活を良くしたりなる助けができると嬉しいなと思っています。
はい、そうですね。これ全然オフィシャルのプロモーションとかではないんですけど、ゲスト出ていただいたのでぜひ。
ぜひぜひ。
レン君は持ってるんだっけ?
僕は唐揚げさんに頂きまして。
私も読みたい。
次回日本に帰国した時にレン君読ませてください。
シェアします。
はい。
ぜひぜひ。
そしてまた新しい本が出るってことで、最後改めて紹介していただいて終わりましょうか。
1月22日に発売になります、教えて!唐揚げ先生初めての生成AIという本がですね、門川さんから販売されてですね。
これ漫画形式になっていてですね、あんまりAIとかに詳しくない人でもですね、漫画で楽しみながらAIを理解して使いこなせるようになるっていう本ですので、
漫画自体も結構クオリティが高くてですね。
これ漫画描いてる人は私のアイコンとかを描いてくれてるイラストレーターの、結構プロのイラストレーターの方で。
AIではないですね。
そうです。これはもう今のAIにはまだ勝てないクオリティで漫画を描かれていますので、ぜひぜひ手に取って楽しんでいただけると嬉しいです。
みんなで勉強してAIと仲良く付き合っていこうということですね、結論は。
本の紹介と学び
大事です。
大事ですね。
僕はいろいろAIの話聞けたんで嬉しかったなと。
専門家に聞きたいみたいなところがどうしても出てくるんでありがたかったですね。
はい、とてもありがたかったです。
使っていきましょう、もっとAI。
ちゃんと使わなきゃダメだなって本当に思いました。
とりあえず、ノートブックLMとパープレキシティ、それを使ってみます。
まず使ってみるところから。
あとちょっとサイエントークの音源を変換してみるみたいなのをちょっとやってみたいなと思います。
というわけで今回のゲストは唐揚げさんでした。ありがとうございました。
ありがとうございました。
