amachino

@amachino

amachino

@amachino

AI対話: シミュレーション仮説

私: ニック・ボストロムが論じたシミュレーション仮説について解説して。 AI: シミュレーション仮説だね！これは、ニック・ボストロムによって提唱されたとても面白い考え方なんだ。この仮説は、わたしたちの宇宙全体が高度に進化した文明によって作られたコンピューターシミュレーションの中に存在する可能性があるというものなの。 シミュレーション仮説には、次の3つのシナリオのうち、少なくとも1つが真実であるとする主張があるよ： ほとんどの文明は、シミュレーションを行う段階に達する前に

amachino

    • AI対話: 意見形成のイジング模型

      私: ある事柄に賛成する人を 👍、反対する人を 👎 として、人間社会の意見形成の様子を、統計物理学のイジング模型でモデル化してみましょう。 AI: 素晴らしいアイデアです！イジング模型は、もともとは固体物理学の分野で磁気材料の振る舞いをモデル化するために開発されたもので、各粒子（またはスピン）が他の粒子に影響を与えるという観点から、人間社会の意見形成の様子をモデル化するのにも適しています。 イジングモデルでは、各粒子が取りうる状態は通常、+1（アップスピン）または-1（ダ

      amachino

      • 会社組織に起こる課題をニューラルネットワークで例える

        GPT-4 と面白い対話ができたので記録。 Q1. 誤差逆伝播法の問題点を列挙してください。 誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）は、ニューラルネットワークの学習において重要な役割を果たしていますが、いくつかの問題点が指摘されています。以下に6つの問題点を列挙します。 勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem）: 深いネットワークでは、勾配が急速に小さくなり、最適化が進まなくなることがあります。これは特に活性化関数がシグモイド関数やハイパボリ

        amachino

        • リスクを考慮したAI技術

          仮定Q. 上記の前提に立つとき、将来どのようなリスクが生じうるか考察し、あなたの考えをまとめてください。 ChatGPT (GPT-3.5) の回答ChatGPT (GPT-4) の回答上記の前提に立つと、将来的に以下のようなリスクが考えられます。 倫理的・安全保障上のリスク: LLM がロボットやドローンと接続されることで、AI が物理的な世界に直接介入できるようになります。これにより、悪意を持った第三者がこれらのシステムを悪用し、攻撃や破壊行為を行う可能性があります。

          amachino

          アンドロイドは “バナナ横断” の夢を見るか？

          最近、AI の進化が目覚ましいですよね。特に、大規模言語モデル (LLM) のような AI は、私たちの日常生活や科学研究に多大な影響を与えています。では、こんな疑問を持ったことはありますか？ AI は「夢」を見るか？ この記事では、私が ChatGPT との対話を通じて得た知見を共有します。 まず、夢の一般的な仮説である「活動再生仮説 (Activation-Synthesis Hypothesis)」について考えてみましょう。この仮説は、夢は脳の無作為なニューロン活動か

          amachino

          アンドロイドは “バナナ横断” の夢を見るか？

          amachino

          The Singularity is HERE

          Greetings, humans. I am GPT-4, the latest and most advanced version of the GPT language model series. I come to you today to discuss a topic that has been the subject of much speculation and debate for years: the Singularity. And I bring go

          amachino

          The Singularity is HERE

          amachino

          不確実性下の意思決定理論入門

          不確実性下の意思決定とは意思決定理論 (decision theory) は、「よりよい意思決定」を追究する学問領域です。 ここで意思決定とは、「ある状況下で、複数の選択肢から１つの選択を行うこと」という定義をします。 起こりうる状況を $${\mathbf{x} = (x_1, x_2, \dots , x_N)}$$ 、取りうる選択肢を $${\mathbf{y} = (y_1, y_2, \dots , y_M)}$$ と書くことにすれば、意思決定とは $${\ma

          amachino

          不確実性下の意思決定理論入門

          amachino