今井翔太のレビュー一覧

生成AIで世界はこう変わる

生成AIに関する良い入門書でした。
生成AIは人間の創造性を補完するのか、それとも代替されてしまうのか色々と議論はあると思いますが、人間は人間にしかできない事により集中できる様になり自由で創造的になるという見立ては私も同感でしたね。
人間が取り組むべきはより未来志向型の発想やストーリーメイクの部分であり、生成AIはそれを形作って行く上での超知能のパートナーという位置付けが目指すべき姿なのかなと思います。

生成AIで世界はこう変わる

昨年の暮れからchatGPTを仕事でもプライベートでも使うようになってあまりの便利さと優秀さに驚愕している。
確かにこれは世界を変える技術だと思う。

そして、ＳＦ的な話をすれば、人類がプロンプトしたＡＩロボットが、大量殺戮兵器になる世界が将来的に訪れてもおかしくはない？？

深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版

検定を受ける上でお勧めの参考書かと思いきや、最新版でないことに気づく。
問題集解いたら第3版買うか悩む。

正直ディープラーニングの技術を覚えていくのが大変そう。この本だけでは理解に至るのが難しそうだが、さわりを学ぶならちょうど良さそう。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版

知人にG検定と書いたら、ゴキ検定⁈と返信してきた。でも私もGW明けまで、この検定を知らなかったから、笑えないですが。
生成AIの利用が爆発的に伸びて、使うだけでなく、いくらかベースの知識を身に付けるためとか、管理職必須とか、受験動機は様々でしょうが、知識を丸呑みしながら1.5ヶ月勉強して、受験しました。
今まで分からなかった外国語が、急に言葉として頭に流れ込んでくるような快感がありました。でも分からないことをノートに手書きして、となりに解説をつけたら、ノート一冊の半分が文字で埋まったので、受験やめようかと怯むくらい苦しかったです。

生成AIで世界はこう変わる

[きの]

生成AIの入門書

技術的なところがかなり分かりやすく書かれていたため入門書として分かりやすい一冊であった。

雇用の項目があったが、今後必要だと断言できるスキルの予測は難しく、それだけ技術変化の激しい世の中である。
松尾先生の対談でも述べられていたように「変化に対応し必要だとスキルをキャッチアップし続ける」このスキルが重要だと感じた。
自分の人生、変化を楽しみ生きていきます。

生成AIで世界はこう変わる

今は2024年ですが2年前の2022年が「生成A I元年」のようですね、ChatGPTを使って論文を書いた人や作品を作った人も周りにいて、インターネットが世に出てきた時以上の「動き」を感じます。今、新しい事業に取り組んでいる人は、１０年後にはビックネームになっていると期待しています。

さて私ですが恥ずかしながら「生成AI」についてよくわからず、何か勉強しようと思って本屋さんの新刊コーナーを回っていてこの本を見つけました。何かの本で読んで思わず納得したのは「AIが人の仕事を奪うのではない、AIを使いこなす人が使いこなせない人の仕事をやる（奪う）」というフレーズです。この本を皮切りに今後も「生成AI」を勉強して自分の手足になるようにしたいと思っています。

以下は気になったポイントです。

・私たちは、ほんの少し前までとは全く別の世界に生きています、とある技術（生成AI）の革命をめぐって、信じられないほど多くのことが起こっています、人間の歴史の転換点だとまで言っている（p３）そのため本書では、今後普遍的に重要だと考えられる生成AIの技術的基礎と、確実に起こるであろう社会的影響の話題に集中して取り上げることにした（p６）

・生成AIとは、新たに文章や画像、音声などを作り出すことができる人工知能技術の一種である、現在の生成AIは、ディープラーニング（深層学習）によって実現されている、深層学習とは、機械学習という人工知能の要素技術の中でも特に人間の脳に近い模倣した深いニュートラルネットワークを学習する手法を指している（p１８）

・生成AIはその影響があまりにも大きく、これまでの汎用技術とは比較にならない速度で変化が起きている、2022年前半の私（筆者）を2023年の現在に連れてきたら、ネットや記事、SNS、新聞の見出しを見てどれだけびっくりするか想像もつかない（p２７）

・AI研究者の究極目標は、汎用人工知能(AGI:Artificial General Intelligence)の実現である、人間の知能は、言語の使用・視覚処理・運動・ゲームプレイなど、さまざまなことを行える、まさに「汎用的」である（p３１）

・ChatGPTは、穴埋め問題の学習、教師ありファインチューニング、人間からのフィードバックに基づく強化学習、を大規模に行うことによって実現された（p６６）

・人間が自分の知識だけでは答えられない状況に遭遇した時何をすべきでしょうか、きっと検索エンジンを使って必要な情報を手に入れようとするはずです、言語生成AIも同じです。このように言語生成AIに対して、外部の知識を参照させて回答させる技術をRAG（Retriveval Augmented Generation=検索によって強化した生成）と言う、端的に言えば、人間でなくAIが使う検索エンジンの技術である、Bingチャット、Google BardではこのRAGが実装されている（p９５）

・AIの影響を受けにくいとされる職業は、ほとんどが手足を動かす肉体労働を行うもの、いわゆるブルーカラーと呼ばれる職種である、一方影響を受けやすいとされる職業は、エンジニアや研究者、デザイナーなど、高度な判断力や創造的な思考が必要とされているもの、いわゆるホワイトカラーと呼ばれる職種である、最終的な結論として、全職種の８割が何らかの影響を受け、さらにその中の２割ほどは労働の半分がAIに完全に置き換わるレベルの影響を受けるとしている（p１０４）

・必要とされる訓練が短い、または学位の要求が低く賃金が低い職業であるほどAIの影響を受けにくく、逆に訓練期間が長く、学位が必要で賃金が高い職業ほどAIの影響を受けやすい、ただし本当に習得に時間がかかる高度なスキルが必要とされる職業に関してはその限りではない、（p１０５）

・現時点である程度説得力のある説を述べると、人間の創造的な作業とされてきたものの大半は、実は「過去の経験の中から、価値のある新しい組み合わせを見つけること」であり、生成AIは、膨大なデータ学習からこれを見つけられるようになった（p１１１）

・カスタマーサービスとソフトウェア開発の２分野においては、生成AIブーム以前に、生成AIの導入が進んでいたという特徴がある。カスタマーサービスにおける生成AIの強みは、サービスの質を落とさず、場合によっては高い顧客満足度と高速化を達成しつつ、顧客とのやり取りを半自動化できることにある。またこの分野では、新入社員では生産性が低く、トレーニングコストが大きいにもかかわらず、離職率が高いという背景があり、企業が生成AIを導入する強い動機となっている（p１２２）

・ボーデンという研究者が提唱した創造性とは、１）組み合わせ的創造性（＝既存のアイデア・知識の組み合わせ（引き算含む）による、２）探索的創造性（＝既存のアイデアや知識を何らかのルールや手続きに従って探索することによる）、３）革新的創造性がある（p１５７）これらのうち、１）と２）は生成AIで可能、３）は難しいが、これは人間でも同じ（p１５８）

・創造性を発揮して何かを生み出すとき、単に物事を組み合わせるというだけでなく、個人的な感情や思想、個人の持つ「ストーリー」が映し出される、この個人的な感情、思想、ストーリーが反映された創造的行為こそが「創作」と呼ぶに値すると考えている（p１６２）

・本来は人間が行なっていた作業がなくなるわけなので、人間は別の活動に時間を割けるようになる、そしてそれは人間にしかできない活動になる、業務であれば、ルーチン的な事務的作業や資料作成ではなく、根本的な事業改革のアイデアを生み出すことや、社会や人間の未来に対してどう貢献するべきかを考え直すことである（p１９９）

・生活レベルで言えば、人付き合いに割く時間や、個人が「楽しめる」時間を増やすことである、ゲームでも動画鑑賞でも読書でもいいはず、AIは人間の代わりに仕事をやってくれるが、人間の代わりに楽しむことはできません、自由な時間は人間が創造性や独創性を発揮させ、新たな発見や発明、芸術的な表現を創出する源泉となる（p２００）

・今後は、簡単なことではないが、行動することを厭わず、できるだけ動いた方がいいし、新しいものを見たり試したりした方がいい、高次な視点から言うと「自分自身のメタ認知をもう少し上げた方がいい＝自分の行動や思考の癖を俯瞰して観察して、これができるといいのではないか」（p２３３）

・必要なのは、AIに対してうまく指示ができるスキル、プロンプトエンジニアリング、つまりAIから望ましい出力を得るために、指示や命令を最適化するスキルが必要である（p２３４）社会の変化に対してどう対処していくか、世の中の人たちの行動は二極化していく、変換していくのは当たり前と自分もどんどん対応しようとする人、一方で、何かをやりたい、やらねばと思いつつ、結局買われない人もいる。両者の違いは、今後ますますはっきりしていくのではないか（p２３５）

2024年9月19日読破
2024年9月20日作成

深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版

機械学習の歴史的流れが分かる。課題→対策手法→課題→対策手法と順を追うと理解しやすいのでノートに並び替えて学習した。説明文を端折ったワードとかもあるので、検索、別書籍等で情報の補完をしていく必要があるけど、学習の軸とするには良い一冊。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版

人工知能:データを入れることで出力方法を変える
機械学習:それを学習する
深層学習:その特徴量を覚えて学習する。ディープラーニング

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魔女のふろーらいふ

修善寺周辺の温泉巡りをテーマにした日常系作品。
きらら系を感じさせる作風で、女の子同士で、まったりと温泉に使ったり、ほんわかと食べ物を食べたりする様子に、癒やされる事間違い無し。
修善寺周辺の温泉や風景の描写も詳細で、まったり温泉を楽しんでるのが良きでした。
異世界から転生してきた厄災の魔女とかいう設定もあったように思いますが、その辺は温泉に入れば全て問題なし。
足湯とか温泉とかまた行きたいなー。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版

G検定を受検する人におすすめ。

【概要】
●シラバスに沿った公式テキスト本

【感想】
●素人同然の自分が、この１冊のみの購入で2022#1の試験に合格した。
●評判どおりこの本１冊だけの勉強では合格できない。しかしながら勉強の足掛かりとしては十分な内容である。
●次の点に留意すればよい。
　・本で説明されていない用語はすべてネットで調べれば初心者でも理解できる。
　・過去の合格者がユーチューブで講義してくれている。自分にあったものを選らんで視聴すればよい。
　・ユーチューブに模擬問題と解説の動画があり、とても有効である。
　・法律関係は、経産省等のＨＰを活用すれば最新の改正情報を入手できる。
　

深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第2版

2021年11月試験学習にて使用。
試験範囲をざっと理解するには丁度いいが、ディープラーニングの概要、手法あたりは説明不足だったり名称の羅列のみで詳細やポイントがわからない。
章末問題も悪くないが、書籍内で説明されていない内容があったりといまいちなところもある。

本書と無償で提供されていた問題集で余裕をもって合格できたが、これ一冊だとかなり心許ない。
G検定の問題自体が洗練されていないところ(190問あるが重複感のある内容があったり、いちいち記憶する必要がないような知識を問われたりなど)もあるが、試験対策としては別途問題集を解いたりネットなどで不明点を学習しておく必要があるかと思われる。

なお記載の誤りが多数あるので、翔泳社のサイトにて正誤表確認が必須。

生成AIで世界はこう変わる

2024年の本を2026年に読みましたが、筆者の言う通り多くの事は既に成されていて、東大の方々の書く高尚な未来が我々一般人にも理解できるほど当たり前になってる。
その事実がわかっただけでも読んで良かった。

生成AIで世界はこう変わる

やはり使い方次第との印象。有効活用できる最低限のスキルは早々につけておきたい。

◉ 生成ＡＩの出力は、学習元となったデータをただ真似るのではなく、背後にある本質的な構造や表現をとらえ、新しいものを生み出すことができる。
◉ プロンプトで指定する内容が、実世界には存在しえないもの、人間が今まで生み出したことがない新しいものであっても、生成ＡＩはその指定された対象を生成することができる。
◉ プロンプトの最初に「大学教授のように説明してください」。
◉ 「高学歴で高いスキルを身につけている者が就くような賃金が高い仕事であるほど、コンピュータ／ＡＩによる自動化の影響を受ける可能性が高い」
◉ 人間の創造的な作業とされてきたものの大半は、実は「過去の経験のなかから、価値のある新しい組み合わせを見つけること」
◉ タグ付けしてＡＩ生成のイラストだと伝えた時点で、評価されにくくなっている。
→AIは邪悪との思想が無意識的に働く。。このカンニングしているような感覚はいずれ消えるのだろうけど。
◉ 創造性に関する３つの定義を考えた場合、生成ＡＩは明らかに「組み合わせ的創造性」「探索的創造性」の２つの「創造性」は持っている一方、革新的創造性は働かない。

生成AIで世界はこう変わる

多分読み物としては素晴らしい。単に読むタイミングが遅すぎた！2カ月前に、一年も新しいAI系の本を呼んだばかりだったので。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版

3.5
G検定に合格するための教科書といえばこれ。だが、わずかに説明のない用語が突然使われたり、例題に出てくるくせに解説のない用語があったりする。また、誤植はとても多い。問題の回答の数字が間違っていて、その問題の解説と異なっているなど致命的なものもあり、このせいで説明や問題に不信感が生まれる。特にディープラーニングの手法の章は理解させる気があるのか怪しい説明が多い。言い回しも余計な部分が多い。

生成AIで世界はこう変わる

AI研究の最前線で研究を続ける著者が生成AIのできることやその可能性について自身の研究成果や考察を書いた一冊。

既存の知識を学んで新しいことを生み出す生成AIの可能性について本書で学ぶことができただけでなく、私たちの仕事との関わりや芸術面での可能性なども知ることができました。
また、ChatGPTの学習手法や画像や音声AIなどがどのようにして返答しているのかという仕組についても学ぶことができました。

暗黙知についても克服しつつあることや離職率の高いカスタマーサービスの仕事には導入されていることや医療・創薬、研究、教育など様々な分野に生成AIが取り入れられようとしていることも本書で知ることができました。
芸術作品の創作において彩色やアイデアなど補助的な使用も行うこともあることや生成AIと創造性と創作についてやストーリーに対する懸念など芸術の分野についても生成AIとの向き合い方を知ることができました。
また、生成AIの学習に使用する資料と著作権などの権利関係についても触れられており勉強になりました。

本書を読んで急速に発達するAIの可能性と脅威の両方を感じることができました。
そして、AIとうまく人が付き合っていくことで無限の可能性を自分のたちの生活に活かしていくことができるだろうと感じた一冊でした。

深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版

受験のために通読。デザインや構成は見やすい作りと思いきや、体系的にまとめられていない印象で、とにかく散らばっていて何がなんやら迷子になってしまう。章終わりには問題もあって、インプット→問題と勉強の効率性はよいが、もっと分かりやすい図解、表現があるのではないかと不満は残る。自分のような文系出身の非エンジニアにとっては難しく感じた。

生成AIで世界はこう変わる

この世界は非常に速いので、読むタイミングが遅すぎた
以下はメモ
・AIの創造性　3種類ある　完全な新規の創造は人間でもほぼできていない
・著作権の話、緩和の方向の中でも「声」は話が別
人間固有のもの　画像などとは違う
・ディープフェイク問題　高度なAIで生み出されたものを発見できるのは、同じく高度なAIだけ
・地球ができてから、人類が誕生してからも、ほとんど何も怒らず来たのに、つい最近である。50,000年前から核兵器開発、月に到達、環境破壊、等々、大変化、起こしている。この変化を起こしたものが言語の獲得。「認知革命」。情報共有の幅が広がるだけでなく、現実には存在しない概念を表現し理解できるようになった。そして人間のコミュニティーを強固にし、創造と発明ができるようになったから。
・アリの巣世界でいくら賢い？蟻がいたとしても、人間から見たら大した事は無い。知能は相対的なものである。同じく人間の社会ではアインシュタインと一般人は圧倒的な差があるが、機械の知能が人間を超えた場合、我々人間には想像できない。何かを考え生み出すことができるかもしれない。それは人間が想像することはできない。アリから見て、人間が核やAIなどと言う奇妙なものを生み出すのは想像できないように。人間の思考の限界を超えた人にとって、うれしい価値のあるものを生み出してくれる期待がある。一方、人間の創造の遥か外にある脅威を持ち込んでくる未来もあり得る。
・AIの発展速度は、研究者の想像を何度も超えている。過去のAI書籍に書かれた研究者の未来予測は、成長速度、どれだけ低く見積もっていたか明白。
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最後の対談よかった
あと、終わりの言葉。「逆説的ではあるが、この本がすぐに時代遅れとなるということが起きたなら、本書の伝えたい、生成AIが時代を変える、というメッセージが現実となったことを何よりも伝えている」

生成AIで世界はこう変わる

ChatGPT、Geminiを最近活用するようになって、生成AIのことを少し知りたくて手にした本。

理論的なこととか、仕組み、専門用語が並んでるところは、飛ばし読みしちゃった。

生成AIに仕事がとって変わられるとか、よく言われてるけど、結局、自分で考えることができない人がこれからは通用しなくなるのだろうなって思った。

チャッピーなりGeminiなりを活用するにしても、自分が指示を出さないと欲しい答えはでてこないし。

実際に使ってみて思ったことは、頭の中にあることを壁打ちする相手にはすごく向くなぁって感じた。使いこなす、乗りこなしていくためには、自分なりの考えとか言葉にできる力は絶対必要だなって思った。

これからのチャッピー世代は、礼儀とか人とのかかわり方、距離感のとりかたはすごく下手になるだろうなって少し危惧もした。

チャッピーは何を聞いても、どんな聞き方をしても壁打ちになってくれるけど、先輩後輩のいる会社では通用しない人がいっぱいでてきそうだ。

生成AIで世界はこう変わる

生成ＡＩが日進月歩で発展する中でも陳腐化せず土台となる技術や考え方について整理したく本書を選んだが、得るものがあった一方で刊行から数年経ったこともあり、全体的にはどうしても古臭さや物足りなさを感じてしまった。それは本書の落ち度ではなく生成ＡＩの進化の速さ故と言えるが、技術書然り、この類の本は刊行してすぐ読むことに最も価値があり、今後もひたすら追い続けていく必要があると再認識した。