小林雅一のレビュー一覧

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

題名に「サム・アルトマン」を謳っているが、内容はAIの歴史そのものの話となっており面白い。
2024年ノーベル物理学賞を受賞した「AIのゴッドファーザー」と言われるジェフリー・ヒントン博士のディープラーニングから始まり、同年ノーベル化学賞受賞のデミス・ハサビス博士率いるDeepmind、そこからヤコブ・パチョッキ氏のベクトル「トランスフォーマー」のブレークスルー、天才技術者であるイリヤ・スツケヴァー氏と取締役会らによる解任劇、そしてAGIに求められる権利と倫理観。
一見気弱なエンジニアのような風貌をしたサム・アルトマン氏の自己顕示欲と狡猾さが興味深い。彼の野心的な性格はある意味スター性とカリスマ性を生み出し、AGIを実現し、普及させるという点においては天職といえよう。
昨今の各国首脳陣まで巻き込んだAIの加速度的浸透は、本書で取り上げられるような懸念はあるだろうが、シンギュラリティ後の世界がどのような未来であるのかワクワクする。

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

AIに関係する研究を行ってきた自分からしても知らない裏話がたくさんありとてもおもしろかった．
経営判断はとても難しく，どんなに優秀でも寝首をかかれたり，居場所を失ってしまったりする．
OpenAIのすごいところは，サムがアジャイルになんでも試す姿勢でいるところだと感じた．スカーレット・ヨハンソンの件もそうだが，慎重に石橋を叩いて進めていくスピード感だと世界を席巻することはできない．

・OpenAIは創業時にはなにをやればいいか途方にくれていた
・AGIへの道筋は全く見えていなかったが，トロント大ヒントン研究室にもともと所属していたスツケヴァーは「Don't bet against Deep Learning」とDeep Learningの可能性に全てを賭けており，その点をチームが合意していたことが大きかった．
・生成AIが出力する結果を学習に使うようになることを「生成AIの近親交配（inbreeding）」と呼び，警戒が必要．アルファ碁はAIによる自己対戦で賢くなったがそれは囲碁という閉じた世界のゲームの話であり，現実世界の人間の活動を同じ方法で生成AIが学習できるとは限らない．

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

【評価】
内容　　　:★★★★☆
読みやすさ:★★★★☆
難易度　　:★★☆☆☆
ボリューム:★★★☆☆

【所感】
ChatGPTで時の人になったサム・アルトマンとOpen AIについてこれまでの歴史をまとめられた一冊。アルトマンとOpen AIだけでなく、ビッグテック（MicrosoftやGoogle）、イーロン・マスクなど関わりのある重要プレイヤーとの動きについてもまとめられており勉強になった。AI界隈の動きはなんとなく追っていたがそれが自分の中で明瞭になった気がする。日本人が書いているので文章も読みやすくストレスなく読み進められる。

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

今まで報道で部分的にしか知らなかったことが、かなりよくわかる内容だった。

オープンAIの内紛

オープンAIとイーロンマスクの関係

サム・アルトマンの生い立ち、実はベンチャー投資で大金持ち

サム・アルトマンの仕事の進め方「従業員を互いに対立させる」

スツケバーという天才の存在

セルフアテンションメカニズムにより、トランスフォーマー技術が進歩し、AI開発が進んだ！

生成ＡＩ―――「ＣｈａｔＧＰＴ」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？

SiriでもAlexaでも、音声認識してテキスト化するところまではディープラーニングが使われているが、その先の処理では、あらかじめ人間が想定して用意した複数の質問やリクエストに対応して各種の回答やアクションを返す仕様になっている。

OpenAIは、2020年にGPT-3を公開した後、GPT-4の開発に取り掛かっていたが、2022年11月にGPT-3.5をベースにチャットボットを開発して公開することにより、GPT-4が世間から受け入れられるための地ならしをして、新規投資を呼び込もうとした。その結果、マイクロソフトから推定100億ドルの新規投資を呼び込むことに成功した。

Googleは、2023年5月にLaMDAやPalM2をベースにした対話型AIであるBardを公開した。

Wolfram Alfaは、論理的推論を行う専用のモジュールのひとつで、数学や物理などに重点を置いた対話型AIシステム。

ジャンル、テンポ、長さ、曲調、使う楽器を指定することによって楽曲を自動生成するAI
Amper Music
AIVA
Jukebox
Amadeus Code

GoogleのMusicLMは、言葉によるリクエストで音楽を生成する。

言葉によるリクエストで動画を生成するAI
Make-A-Video
Imagen Video

イーロン・マスクを超える男 サム・アルトマン なぜ、わずか7年で奇跡の対話型AIを開発できたのか

この手の本で日本人の書いたものって、どうしても伝聞が中心になるせいか、読後感がスッキリしないものが多い印象だったのだけど、本書はテンポも歯切れも良かった。

よくあるAI脅威論について、ラリー・ペイジはAIが人類に取って代わるとしても、それは生物から人工物へと進化が次の段階に移行するに過ぎないと捉えているんだとか。なるほど。

また、今後世界中のテキストを読んでしまえばもう、学習することがなくなるのでは、という指摘に対して。AI同士でテキストを作り合い、それを学習材料にすることで発展を続けていく、とアルトマンらは考えているらしい。AI同士で競い合って学習を深めていくという手法は囲碁の学習などでは用いられた手法だが、言語にも使用できるのだろうか。人間の存在無しで発展できるとしたら、知性って何なんだろうとも思ってしまう。
関係者の間ではp(doom)として、人類滅亡の確率も語られている

・「これこそ、我々の待ち望んでいたものだ。これこそ、最後のピースだ」（トランスフォーマーの論文"Attention is all you need" を読んだスツケヴァー

AIと共に働く - ChatGPT、生成AIは私たちの仕事をどう変えるか -

AI（主にChatGPT）を中心にその現状、可能性、懸念がコンパクトにまとめられた良書。
最近はチャット型のAI と毎日話し、随分助けられている。本書はそこで得る実感とも離れていないし、それより広い範囲、射程の話が入っている。
AIがあっても、あなたの知らないことが分かりはしない。知っている人たちが楽になるのだ。といった主旨の引用は響く。わたしもそう思う。

AIに対する警鐘をやや強めに鳴らしていることも好感が持てた。そこを無視して進めないよね。でも進むしかないだろうけれど。

本書の読後感とともに、今日もわたしはAIと仕事します。

ゲノム編集とは何か 「ＤＮＡのメス」クリスパーの衝撃

DNA そのものを作り変えるゲノム編集。その技術概要と生命、社会に与える影響を概説。
特定の特徴を持つ人間を優先的に作り出すことにならないか、寿命を延ばすことはどこまで許されるかなど、倫理的な課題が大きいと感じた。既存の宗教や哲学では対応できない課題。神の領域ともいえる技術だけに、早い義論が必要だろう。

ＡＩが人間を殺す日 車、医療、兵器に組み込まれる人工知能

AIの可能性と脅威について語った一冊。

2017年出版と今となっては若干古いが、勉強にはなった。

ゲノム革命がはじまる ＤＮＡ全解析とクリスパーの衝撃

DNA分析とそれによって起こる影響を描いた一冊。

2019年出版で今となってはちょっと古いこともあり、特筆すべき内容はなかったものの、面白かった。

生成ＡＩ―――「ＣｈａｔＧＰＴ」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？

読みやすい
スペース歌劇団はミッドジャーニーで作成した絵画で物議を醸していたのは知らなかった。
AIの活用の特にクリエイティブな部分にフォーカスされていて自分のきょうみかんしんとマッチ

生成AIの面白さは上の作品を作り出したプロンプトは明らかにされていない点と同じプロンプトを入力しても同じ作品が出力されるかは確かではないことだと思った。

ゼロからわかる量子コンピュータ

量子コンピュータは汎用性のあるものではなく、組み合わせ問題など大量の計算を必要とする課題を解決することに特化している。新薬の開発に活かせるのは、人類全体にとって良い点だ。ただ、リスクを恐れず純粋に興味を持ち続けるマニアが求められる狭い分野なので、人材が集まり開発が加速するかは疑問だ。

生成ＡＩ―――「ＣｈａｔＧＰＴ」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？

【星:4.5】
タイトルのとおり、ChatGPTを始めとする生成AIについて、これまでの歴史、現状、課題点などについて書かれている。

まず良かったのが、私のように生成AIに詳しくない人にもわかりやすい内容となっていることである。
かといってとおり一辺倒のことしか書いていないかというとそんなことはなく、生成AIの仕組みなども結構詳しく説明してくれている。

正直読んでいて、AIの急激な進歩は「末恐ろしいな」と強く感じた。

なかなかおすすめの1冊。

生成ＡＩ―――「ＣｈａｔＧＰＴ」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？

ちきりんさんのVoicyで筆者との対談が組まれていたことをきっかけに購読。これからさらに世の中を席巻していくことは間違いない生成AI、これから使いこなせるようになりたい生成AI、まずは周辺環境を学ぶために。少し小難しいけど、網羅的に書かれていて勉強になりました。

生成ＡＩ―――「ＣｈａｔＧＰＴ」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？

ちきりんさんのvoicyで紹介で紹介されてたので、読んでみました。
想像以上に面白かったです。
AIに関して知ってるようで、知らないことを丁寧に説明してあるので、生成 AIに関する理解度が上がりました。

AIと共に働く - ChatGPT、生成AIは私たちの仕事をどう変えるか -

生成AIを利用する上での注意点が分かりやすくまとめられている。また技能を育むことは人類の「第二の性質」であり、あまり必要とは思えないプロンプト・エンジニアリングのような新たな技能を開拓し、追求しようとするという着眼点も面白いと感じた。私達人間はより創造性を求められるタスクをこなして行くべきという観点もあるが、一方でプライベートの充実を図り、人生を豊かにするという考えも大事になると思う。

生成ＡＩ―――「ＣｈａｔＧＰＴ」を支える技術はどのようにビジネスを変え、人間の創造性を揺るがすのか？

300ページ以上あり、見た目は分厚そうだが意外とサクサク読める。
テクニカルなものというより本質論の本。
ちきりんさんがVoicyで推薦し、対談した著者。


・これからは、ユーザインターフェース、つまり、コンピューターの使い勝手が重要


・GoogleもChatGPTも多くの人が使い、
多少の間違いを含んでいるが、
両者の違いは、ChatGPTの場合、一般利用者がメインで多少の間違いは気にならない。
しかし、Googleの場合は、科学者や専門家などが使い、間違いがあると非難されるという違いが面白かった。

・生成AI以前は2度の冬の時代があった。
特に苦労したのは言語モデル。
多様な言葉の使い方による複雑な文脈の変化を十分にとらえることが難しかった。

・ChatGPTは数学も苦手
これは実際にChatGPTが計算しているのではなく、
3 +5＝のあとには、8が続く確率が高いと言う経験的類推で答えを出しているから。


・欧州も日本も中国も遅れている。米国が突出している。

・Googleが出遅れたのは、イノベーターのジレンマに陥ったから
(OpenAIに遅れをとった、酷評のBardとなった、社内でもめたなど)


・生成AIの問題点はデマが流れてしまうこと

・AIがつくった小説は不自然さがある
　音楽はかなり精度が高い

・AIが台頭しても人間は人間がやることに惹かれるのではないか?(囲碁将棋などで機械が買っても、人が応援するのは機械ではなく、人)

・これからはどうなるかわからない

ゼロからわかる量子コンピュータ

量子コンピュータの開発に取り組む主要国や世界的大企業とベンチャー企業の動向などを幅広く解説。量子コンピュータの研究動向はここ数年で目まぐるしく変わったが、その中でも有名な論文発表などにも触れられ、歴史の動きを振り返ることができる。量子人材の育成が急務と言われているが、それで本当に一生食っていけるのか。。実用までは遠そうだけど、投資し続けなければならない難しい分野だなと思う。

ゼロからわかる量子コンピュータ

2021年の自民党の政策パンフレットに「国産量子コンピュータの開発に取り組む」と書いてあったが、現在はどうなっているのだろう。2023年のパンフレットには「最先端技術への投資を拡大する」とある。是非とも技術をものにしてほしい。

本書は、量子コンピュータとは何か、量子コンピュータの仕組み、量子コンピュータで何ができるのかをテーマに、できるだけ数式を使わず、わかりやすく説明されている。とはいうものの、量子力学は難しい。

勘違いしていたのだが、量子コンピュータはなんでもできるわけではなく、計算のためのアルゴリズムがあるものにだけ使用できるそうだ。量子コンピュータを使うことで、身近なところでは、新薬の開発や渋滞の緩和等が期待されている。

今はまだライト兄弟が作った飛行機と同じ段階だという量子コンピュータ。実用化できるかはまだわからないが、夢のある話だった。

「スパコン富岳」後の日本 科学技術立国は復活できるか

日本の衰退が叫ばれて久しいが、スパコン分野では世界と戦える位置にいるらしいことがわかって、なんだか嬉しい。
汎用性や消費電力など使いやすさを意識した開発が進められているようなので、AIやゲノム解析など日本の科学技術を支えるものになってほしい。