生成AIで世界はこう変わる（第１章～第２章）

こんにちは、ほんパパです。   生成AIで世界はこう変わる書評になります。  

生成AIで世界はこう変わる （SB新書） [ 今井翔太 ] 価格：990円（税込、送料無料) (2024/10/28時点)

この本を選んだ理由

・AIに関する知識がわかりやすく学べる

・AIによる変化が網羅的に理解できる

・

続いて、著者のプロフィールをご紹介します。

【著者プロフィール】

今井翔太 1994年、石川県金沢市生まれ。東京大学大学院工学系研究技術経営戦略専攻松尾研究室に所属。博士（工学、東京大学）。人工知能分野における強化学習の研究、特にマルチエージェント強化学習の研究に従事。ChatGPT登場以降は、大規模言語モデル等の生成AIにおける強化学習の活用に興味を持つ。著書に『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』（翔泳社）、『AI白書2022』（角川アスキー総合研究所）、訳書にR.Sutton著『強化学習（第2版）』（森北出版）など。  

【私の読みどころ】 「この世にない新しいもの」を生み出せる GPT-4は、すでに司法試験や医師国家試験に合格できるレベルに達しています。p26 第三次ブームを起こした「ディープラーニング」とは？ よく勘違いされますが、AIは学習に使ったデータ自体をデータベースのような形で保持しているわけでありません。あくまでデータは、ニューラルネットワークのパラメータの調整に使われるだけです。p45 発展の先にある「マルチモーダルモデル」と「AIエージェント」 ChatGPTのような高度な言語生成AIに複数の役割や人格を持たせ、その複数のエージェントに作業を分担させたり討論させる「マルチエージェント」の手法は、さまざまな分野で圧倒的な性能を出せることが示されてきており、今後のトレンドとなる可能性があります。ｐ93

  GPT-4は、すでに司法試験や医師国家試験に合格できるレベルに達しています。  

生成AIの性能は、飛躍的に向上しています。

AIのニュースといえば、チェスのチャンピオンに勝ったものが記憶に新しいです。

その時点では、将棋でAIが勝つようになることは難しいと言われていたのですが、技術が進歩し、医師国家試験合格レベルに至っています。

今では、AIの学習システムそのものも大きく変化を遂げています。

 

よく勘違いされますが、AIは学習に使ったデータ自体をデータベースのような形で保持しているわけでありません。あくまでデータは、ニューラルネットワークのパラメータの調整に使われるだけです。

 

私もAIはデータベースを持っていると思っていました。

AIについて学ぶと、AIが生成を行う高性能システムであることが理解できます。

大量のデータから、正しい答えを探し出す作業を行っているのではありません。

多くの学習から、正しい答えの考え方を蓄積しているシステムと捉えることができます。

 

ChatGPTのような高度な言語生成AIに複数の役割や人格を持たせ、その複数のエージェントに作業を分担させたり討論させる「マルチエージェント」の手法は、さまざまな分野で圧倒的な性能を出せることが示されてきており、今後のトレンドとなる可能性があります。

想像の中にしかなかった未来が目前に迫っていると感じます。

 

【その他の私の読みどころ】 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　p6 自分の声を好きな声質や言語にできる音声生成AI、動画・アニメーション、3Dモデル、さらには分子構造といったものを出力できる生成AIなど、さまざまな生成AIがすでに存在します。p24 生成AIを使って声を変換した電話による、詐欺や政府高官へのなりすましといった事件も発生しています。p30 ChatGPTを開発したOpen AI社は、未来の超知能の実現を見すえて、AI開発におけるIAEA(国際原子力機関)のような機関の設立を訴え、自らも超知能を制御する研究に着手すると発表しています。p33 生成A Iは、その性能から突然別次元の技術が出てきたように思われがちですが、その基盤となっている技術はこれまでの人工知能研究の延長線上にあるものです。p41 これからChatGPTなどが実際に行っている情報処理を、みなさんの頭の中で体験してもらいます。最先端の人工知能だからさぞ難しい情報処理をしているのだろうと思われるかもしれませんが、やっていることは直感的に理解できるものです。p50 自分が出力した確率に従って解答とした単語を補いつつ、次に続く単語に対する出力を行うという操作を繰り返すことで、文章を最後まで出力できます。p55 ChatGPTなどの最近の超高性能な言語モデルを実現する核となった最後のコア技術が、「人間のフィードバックに基づく強化学習(RLHF) p62 人工知能研究の最前線が、「いかに賢いアルゴリズムを設計するか」という問題から、「いかにお金をかけられるか」という問題に変わってしまったのです。p71 少数例プロンプティングは、言語モデルから望む出力を得るため、本命の入力とは別に、出力の例を含めたプロンプトを入れる手法です。p74 最近では、従来の3D生成手法と拡散モデルを組み合わせ、質の高い3D構造を生成する手法も提案されています。p87 マルチモーダルモデルは名前の通り、単一のモデルで複数のモダリティを扱うようなモデルです。たとえば、画像と言語をセットで入力できたり、出力が言語と画像の両方であるようなモデルです。ｐ90     続いて、目次をご紹介します。

 

第1章では、生成AIの概要と本書の目的と構成がまとめられています。

具体的には、生成AIの現在と未来。現在の技術の生みの親の警告。著書の目的は、生成AI革命のなかで「どう生きるか」を考える材料をみなさんに提供するといった内容が書かれています。

第2章では、現在における生成AIの主な技術が解説されています。

具体的には、第三次ブームと呼ばれる現在のAIの学習アプローチ法、ディープラーニング。

ChatGPTの情報処理の方法をこのりんごは()に入る言葉の探し方を用いての説明。「トランスフォーマー」、「スケーリング則」、「少数例プランプティング」。

動画作成の拡散モデルについての詳細な説明と図解。

ChatGPTの情報処理方法や拡散モデルの説明は大変わかりやすく、内部に引き込まれていきます。

 

 

 

 

ご参考にしてください。

【目次】 はじめに 第１章　「生成AI革命」という歴史の転換点　生成AIは人類の脅威か？救世主か？ 「生成AI」とは何か？ 「この世にない新しいもの」を生み出せる ChatGPTは「汎用技術（GPT）」？ 史上最速で社会変化をもたらす「生成AI革命」 人間を超えた「超知能」の誕生も現実的に 本書の目的と構成 第２章　生成AIの背後にある技術　塗り替わるテクノロジーの現在地とは？ 第一次ブームの「探索と推論」第二次ブームの「エキスパートシステム」 第三次ブームを起こした「ディープラーニング」とは？ 機械学習の分類と「自己教師あり学習」 ChatGPTはどのように情報処理をしているのか？ 言語モデルは「穴埋め問題」を解いて学習する 「正しい回答」が「好ましい回答」とは限らない 人間によるチューニングと半自動的な学習 言語モデルを実現するニュートラルネットワーク「トランスフォーマー」 AI研究をお金の問題に変えた「スケーリング則」とは？ 大規模言語モデルで起こる「能力創発」 良い回答を引き出す「少数例ぷろ」と「思考の連鎖」 言語生成に次いで伸長する動画像生成AI ノイズを除去して画像を生成する「拡散モデル」 ノイズを予測する学習をもとに除去を繰り返す 拡散モデルの「条件付き生成」とは？ 音声・音楽生成AIの発展も進む 発展の先にある「マルチモーダルモデル」と「AIエージェント」 言語生成AIにとっての新しい検索エンジン

      いかがでしたか？

 

 

 

 

 

生成AIで世界はこう変わるを購入してみたくなってきましたか？

 

 

 

 

 

明日は、第３章～第４章の書評を掲載予定です。  

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続きがとても楽しみです〜

 

 

 

 

 

それでは！