「ChatGPTは神か悪魔か」落合陽一、他（著）
年末年始に読んだ本、その３のご紹介
「ChatGPTは神か悪魔か」
落合陽一／山口周／深津貴之、他(著) 2023.10、248p
落合 陽一／著 「デジタルネイチャー」の中で人間はベクトルになり、戒名だけが残る p7-46
山口 周／著 AI時代には「中央値」から外れる勇気にこそ人間本来の知性が求められる p47-87
野口 悠紀雄／著 ChatGPTを仕事に活用してわかった「驚異の能力」と「ウソの答え」 p89-123
井上 智洋／著 「言語生成AI」が雇用に与える衝撃“人減らし”こそ人工知能の本質である p125-162
深津 貴之／著 「誰がどう使うか」が一番大事 本当に怖いのは人間 p163-188
和田 秀樹／著 カウンセリングを受けるなら精神科医よりChatGPTのほうが100倍マシ p189-220
池田 清彦／著「クソどうでもいい仕事」をAIに任せれば、人生で「やるべきこと」が見えてくる p221-248
著名人の様々なＡＩ観が、おもしろい
まとまりがない、雑学。これもリベラルアーツなんだろうか？
落合陽一氏のぶっ飛び方が面白い
最近のAIブームは、自論のデジタルネイチャーの流れが明確に見えてきただけ。
ずっと前から同じことを言ってるんだけど、、、、
と、さらり
自然界の計算方法には３つの方法があるそうで、
ナチュラルコンピューテーション（光相関演算、量子コンピューティング、など）
コンピューターシミュレーション（自然現象をモデル化して演算で解く）
微分可能物理学（微分可能レンダリング、微分可能プログラミング、など）
ニューラルネットワーク、ディープラーニング、大規模言語モデルも３番目の微分可能ｘｘｘの系統の微分可能プログラミングの１形態らしい。
大規模言語モデルは、微分可能オントロジーとも言える。
微分可能プログラミングでは、データをベクトル化して扱う。２つの言葉（データ）の差分を取るなど、似ている度合い、差異・違いを定量的に比較できる。
そうすると、文学（文系）と科学（理系）の壁がなくなる。
同じデータに基づいて議論ができるようになる。
オントロジー自体が微分可能になり、演算可能になる。
（たぶん、概念どうしの足し算、引き算ができる、という意味）
哲学も数式で定義できるようになる。
○○主義とは、まさに構造であり、数式で表現できる。
と、読んでいるだけで、わかったような、わからないような。
いい感じで、頭が熱くなる。（笑）
ちなみに、「オントロジー」について、ChatGPTに解説してもらいました。
「オントロジー」は主に哲学や情報科学の分野で使用され、
情報科学やコンピュータサイエンス分野では、オントロジーは知識表現のための形式的な構造を指します。これは、特定のドメインにおける概念やエンティティ、それらの間の関係を階層的に整理したものです。コンピュータが情報を理解しやすくするために用いられ、セマンティック・ウェブの構築や自然言語処理においても重要な役割を果たします。
言葉や概念の関連を整理、分類するための仕組みやルールのこと。特定の領域やテーマに関する知識を整理し、理解しやすくするために使われます。
例えば、動物に関するオントロジーを考えてみましょう。このオントロジーでは、動物がどのように分類されるかや、どの動物が共通の特徴を持っているかが規定されています。例えば、「哺乳動物」や「鳥」といった大きなカテゴリから、それぞれ「ライオン」や「スズメ」といった具体的な動物に細分化されます。
山口周さんの見解
AIは人間から仕事を奪うというより、価格破壊をもたらす。情報だけを扱う、情報の製造業は特に大打撃を受ける。情報産業の中心はAI化が進み、その周辺に人間の仕事が生まれる。
正解がある問題、正解を求められる仕事は価格破壊が進む
弁護士、税理士、コンサル、銀行トレーダー、など
人間は「共感」を扱う仕事へ。共感には唯一の正解がない。
安心感、納得感を高める仕事の中には人間でなければできない領域が残る。
平均的な答えより、意外で個性的な対応
ちょっとバカげているけど、よく考えると、なるほど！となるような提案
その手があったか！ と言わせれば成功
そのためには、徹底して考え抜くこと、リベラルアーツ（Artへの造詣）が重要
深津貴之さんの視点
深津式プロンプトエンジニアリングで有名になった、深津さん
AIを有効活用するには、可能性空間を限定する視点が重要。
意図しない回答を未然に防止する、要は使い方次第
人間は最終決定する部分で勝負
などなど
すぐに、何かに使うわけでもないけど、
色々な観点を知っておくと、応用力がアップしそうな本でした。
この記事を書いたのは、
収益の柱を増やす「未来実現パートナー」 川原茂樹
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