知っトク情報

上野発の夜行列車♫~

 3時刻表shukushou学生の頃、夏休みを利用して友人と北海道旅行に行きました。

一週間の旅行だったので、大きな荷物になりましたが、分厚い時刻表は必需品。歌詞の通り、上野発の夜行列車に乗って、次から次へと他愛のない話をして北海道にたどり着いていたという時間がのんびりと過ぎて行った頃のなつかしい思い出。

今では、分厚い時刻表に替わって、手にはスマホをぎゅっと握りしめて、明るい時間帯の新幹線「はやぶさ」で、hayabusa先日、一路新青森駅を目指しました。
  八戸を過ぎると、それまでの風景とは打って変わって、車窓から見る景色は、どこまで行っても一面の雪景色。頭の中がホワイトアウトして、一気に日常生活から切り離されました。

  学生の頃から半世紀もたった今回の旅では時刻表・ガイドブックは持たず、スマホのアプリ「乗換案内」「マップ」を使いました。
  紙の時刻表ではページを次々とめくって列車の時間を追い目的地に到着しました。ざらついた紙の質感、ページをめくる音は未だにしっかり記憶に残っていて、それはそれで楽しい時間でした。

時刻表今は「ヤフー乗換案内」アプリで、乗り継ぎの列車の時刻を駅名で次々と追うことができるのでさながら、紙の時刻表のページをめくっている感覚になりました。また、「ヤフー乗換案内」はどこからどこまでの列車の発着時間を教えてくれるだけでなく、駅の中のコンビニやお土産物屋さんや食事のできる店、駅の周辺観光情報まで教えてくれます。

また、到着した先での道案内は「マップ」アプリを使えば、タイトルなし
自分の居る場所も一目瞭然にわかります。バス停の位置や目的地までの道案内、所要時間、料金も示してくれます。知らない土地での美味しいランチのお店の情報なども随時検索し、口コミや現在の混み具合などの情報も表示されるので頼もしい相棒となります。

スマホがカメラ、時刻表、マップ、ガイドブック等々何役もこなしてくれて、新幹線の速さと持ち物の身軽さで隔世の感を実感した小旅行になりました。

中国発のAI開発企業DeepSeekの出現

これまでAIは大規模モデルほど高性能だと考えられ、アメリカの巨大企業は競ってAI開発に巨額投資を行ってきましたが、中国のAI開発企業DeepSeek社が、アメリカのトップモデルと同性能の生成AIモデル(R1)を、数分の1のコストで開発。世界のAI業界に激震が走りました。

 DeepSeekの懸念される問題点

・個人情報を中国政府に提供される可能性  ・政府に不都合な内容は回答が得られない可能性、

・個人情報流出のリスク          ・データの不正利用の可能性

 米国OpenAI社の対抗策

202521日(日本時間)、OpenAIより新モデル「o3-mini」がリリースされました。

DeepSeekR1モデルが無料(オープンソース)で公開されたことで、AI業界内での競争が激化

し、OpenAIも対抗策としてo3-miniを無償提供することを決定したようです。

o3-miniの特徴

・確率や論理的な推論ルールに基づく推論モデルであるが、応答速度の速い点が最大の特徴で、とくに数学や科学、プログラミングなどの領域に強く、複雑な問題に対しても迅速かつ的確な解答が期待できると言われています。

o3-miniは全ユーザーが無料で利用できます。

o3-mini22日に使ってみた感想

・大学入試数学問題(京大)・・少し時間はかかるが完璧な解答をしてきました。
    (
ChatGPTの解答に比べ質・速度が圧倒的に上)

    ・大学入試物理問題(北大)・・数学より時間はかかったが完璧な解答をしてきました。

   ・受験生にとって無料で優秀な家庭教師に見てもらえる時代に入ったと思えます。
    ・数式を含む質問の入力が難しい場合は写真画像を質問欄にドロップすれば答えてくれる。

図:米中AI競争のイメージ(ChatGptによる生成画像)

AI競争

物理学賞の対象者はAIの一種ディープラーニングの開発先駆け者です。

ポップフィールド博士:人間の脳を模して連想して記憶する「ニューラルネットワーク」を考案。

ヒントン博士:人工知能の基盤技術「機械学習」を確立。

ディープラーニングはニューラルネットワークの構造を持ち機械学習(システムがデータから自分自身で学ぶ仕組み)
により自ら利口になっていきます。


ディープラーニング説明図

ディープラーニングの応用として、画像認識、音声認識、自然言語処理(Chat GPT等)、ゲーム、研究開発(創薬、材料)、自動運転などで使われています。

 今年度のノーベル化学賞は
AI開発者(ハサビス氏・ジャンパー氏)に贈られました。ハサビス氏は元々ゲーム開発者でディープラーニングの応用により有名な「アルファー碁」の開発者でした。その後「アルファフォールド2」を開発し、生化学での「たんぱく質の正確な構造予測」に成功。
ノーベル賞にAI関係者が選ばれたのは初めてであり、AIの急速な発展が後押ししていると言われています。

※ノーベル賞選考委員会は「甘利俊一博士と福島邦彦博士」がディープラーニングの源流として貢献されたことに言及。

 

1,Chat GPTへの質問とその回答(要点)

 

Q1Chat GPTは回答力向上のためにどのような技術を使ってるの?

A1:自然言語処理(NLP)モデルと機械学習技術を組み合わせています。

 

Q2:自然言語処理(NLP)モデルの機能概要と機械学習の手法を教えて。

A2:自然言語処理では質問を受入、文脈を理解して適切な回答を生成します。過去の質問や文脈を
    記憶
しており、会話を継続できるようにしています。

    機械学習の手法はディープラーニングです。

 

Q3:どのような手順で完成させるのか説明して。

A3:設計→「事前学習テストによる予測力向上」を繰り返し調整して完成させます。

 

 

2,Chat GPTの要素技術の連携



 



Excelといえば計算、表、グラフ、住所録などを作るソフト、ということは多くの方がご存知だと思います。5月から始まった毎週土曜日、11時からの「Excel基礎60分」のクラスでは、この1ヶ月間、IF関数を勉強しました。合計を求めるSUM関数などとは違い、みなさん、なかなか頭を悩まされてましたが、目先を変えてことわざクイズに応用したところ、仕組みがイメージできたようです。
問題の解答番号を、解答欄に入力すると、合っている場合は「正解」、間違っていたら「ダメダメ」と判定欄に表示されるというものですが、「正解を数字に置き換える」というところがミソです。
「エクセルって、ことわざもわかるのね」というわけではありませんよ(^^)
IF関数ことわざ


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