23/11/11 16:32:31.26 zbUDZJWb.net
二重配列でもjson型でもChatGPTは簡単に作ってくれる
初期データやダミーデータを簡単に作ってくれるのは嬉しいなあ
997:オーバーテクナナシー
23/11/11 21:59:59.81 dd10mesF.net
Bingのより、Bardの方が頭がいいね
回答が遅いけど
見やすいし、
Bngだと問題になるから回答を出し渋るようなことも、若干緩い
998:オーバーテクナナシー
23/11/12 20:10:10.53 Z6MESi0Y.net
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999:オーバーテクナナシー
23/11/12 21:09:20.94 bLD8xSWi.net
>>985
動画を見るだけならいいな
1000:オーバーテクナナシー
23/11/19 06:08:23.39 PExkjizV.net
ヌンッアヌンヌンオヌンオヌン
1001:オーバーテクナナシー
23/11/22 04:21:23.49 NlALhf+X.net
今年は言語系のAIが大飛躍を見せた年だったなあと
もちろんこれは喋ってる振りなだけだとか色んなことを言う人もいる
でも、「一部の業務では使える」というのだけは100%事実なんだよな
1002:オーバーテクナナシー
23/11/22 04:23:38.42 NlALhf+X.net
「考えてる振りなだけ」
「意志がある振りなだけ」
でも知ってる言語情報、画像情報を組み合わせて答えを出力するのと
考えているのとの違いって何だ？という事になる
1003:オーバーテクナナシー
23/11/22 04:28:21.08 NlALhf+X.net
数学の文章題を間違えがちと言われた事もあったな
問題文を見ながらこれならこういう問題と類似してるな～となったら
書いてある数値はあまり関係なしに出力してしまう
人間が類似の発想で検索しまくりながら問題を解くとしたら
・ググりながら類似の問題を探す
・数値部分だけ自分の問題に置き換える
・計算する
この「数値部分を自分の問題に置き換える」のが出来ていないから
間違えるというのが現状か
そしてこれを評して「考えていない！」と言うんだろうなあ
1004:オーバーテクナナシー
23/11/22 04:32:53.02 NlALhf+X.net
RNNではないが、最初の問題文を何らかの形で、「必要なタイミングで」
フィードバックしたらこれは解決可能って事になるんだろうな
歴史の問題でもよくミスをしてたっけ
これも同じか
文章指示の中で、絶対に類似単語(or数値)に置き換えてはいけない部分をどうやって取り出すか、
が問題だな
まあそういうのを特化型AIで作るのはもう出来ていたよなあ
だが汎用型で何とか出来ないか？というのも問題か
1005:オーバーテクナナシー
23/11/22 04:40:54.34 NlALhf+X.net
画像生成の方は、最初はものを食べている映像が変だとか指の数が滅茶苦茶だとか
色々文句を言われていたが
これは物凄い勢いで改良されてしまった
ただし「こういう形はおかしいだろ」というものを未だに多数作り出してしまうのも事実かなあ
ある意味独創性だが、様々な知識・知見があるとこういうものはあり得ないと分かるものを
描いて来る
知識を体系的に纏めてノード化していたら
こういう間違いはしないんだがなあ？と人間は考えてしまうが
AIに収められたデータはそういう形ではノード化されていないって事か
必要に応じてデータを適切にノード化するのも自動的に行う
AIシステムもあれば、もっと上手に処理できるのではと期待できるか
でも今の生成AIの有名どころはもうそういう事もとっくの半年以上前に
やってるんだろうな
1006:オーバーテクナナシー
23/11/22 04:59:14.94 NlALhf+X.net
現在、複数の企業がロボットと言語系AIとの融合を試みて
実際に作業するAI搭載ロボットの試験も行っている
実際の物理環境下での作業とそのフィードバックを通じて
データセットを劇的に増やしてくれると進歩が早まる、というのも期待されるが
確かに動作の結果に対するデータは増えるものの、
じゃあどうやったら正しく動けるんだ？というのは簡単ではない
周辺環境に対して必要な関節動作のJSON型みたいなのを自動生成する
なんてのを考えてみたり
1007:PLCのラダー図の自動生成とかも考えてみるのも確かに可能ではある しかし、それが実際に素早い動作の実現に繋がるかはまた別の話か とはいっても、Amazonでも倉庫内でロボットの動き回る時代になって来たし そのうちロボットが各種現業作業に進出して行くかなあ
1008:オーバーテクナナシー
23/11/22 05:04:35.67 NlALhf+X.net
絵あるいは動画に関して、同じキャラクターに指示に応じて様々な動作をさせた出力を続ける、
というのはちょっと難しかったような気がする
永続性とストーリー性については、やはりこれも複数のAIを組み合わせるしかないか
そしてその組み合わせもAIが作り出すシステムが当面の目標と
そのレベルなら大手はとっくに行きついているし、
本当に人間の仕事が、権威者や知名度のある人が「おれはここを辞めて別の所に行く」
といって騒動になってその人を受け入れた組織がまた名を挙げる、
というゴシップじみたものだけになってしまうのか？
とサム・アルトマンの騒動を見てちょっと思ったｗ
1009:オーバーテクナナシー
23/11/22 05:15:29.19 NlALhf+X.net
1つのファイルやアプリに指示を纏められるようなシステムに対しては
AIは実に上手に指示書を書いてくれる
複数アプリに渡っているとしても各プロセスがどこの何なのかがまともに指示できるとしたら
これはちゃんと実行できる
でもこれがどこの何を使うのかがバラバラだともううまく動かない
またITのテクニックの変化は激しい
新旧バージョンごちゃ混ぜの情報があると
それらを混同した出力しか作れない時がある
それを見分けるような仕組みもまだまだ難しい
というか、そんなもの人間だって難しいからなあ
将来、現業系に配属されたロボットが
新旧の作業環境を混同してミスを連発するというのも
きっと起こるだろうな
どうやって克服させるべきか
1010:オーバーテクナナシー
23/11/22 08:04:01.50 mfhLXUzt.net
>>992
>知識を体系的に纏めてノード化していたら
URLﾘﾝｸ(www.nikkei-science.com)
作業プロセスなどの情報のトポロジー
という概念
うまく利用できたらいいなあ
1011:オーバーテクナナシー
23/11/22 19:33:10.13 SsX2yTwF.net
>>985
めっちゃ助かる
1012:オーバーテクナナシー
23/11/25 22:57:13.37 R1K+NTCb.net
次スレ
技術的特異点/シンギュラリティ248
ｽﾚﾘﾝｸ(future板)
1013:オーバーテクナナシー
23/11/25 23:48:35.07 ExNdLzNX.net
よし
1014:オーバーテクナナシー
23/11/25 23:48:52.11 ExNdLzNX.net
うめ
1015:1001
Over 1000 Thread.net
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