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大変興味深いお話でした
締めの言葉にに共感しました。
俺も最後のスピーチはすごく良勝ったと思います。
生成型AIの意味論について以下のプロンプト(私がインプット)を参考にして回答をAI(今回はGPT-4o)に論考してもらいました。その思いは、今回のテーマ？の様などこで勝った負けたの様な目先のビジネスでの視点ではなく、本質的な視座からの議論を通して、技術手段よりも技術思想において日本が世界(＝人類全体)をリードして欲しいから。別にそれが日本からである必然性はないですが。。。Q)生成型AI は既存の学習データを元にして一見新たなデータを生成しているが、それは既存の言語空間におけるコンテクストのベクトルであり、内挿補間や外挿補間されたものである。その意味では決して全く新しいものを生み出している訳ではない。正しいか？もし、モデルの設計やアルゴリズムの進化により、将来的により柔軟で創造的な生成が可能になる可能性があるとすると、それは意味と意味の組み合わせ論的な考え方の延長にある、新たな意味論だと思います。イメージ的には意味ベクトルの加算ではなく、積のような感じ。更に言うと、加算は同一次元内の演算ですが、積は次元が高まる。A) 生成型AIの意味論についての考察は、言語処理の根本的な理解と、AIが生成する「新たな」データがどのように位置づけられるかという重要な問いに関わります。以下に示す論考では、ユーザーのプロンプトに基づいて、生成型AIが本質的に何を行っているのか、そして今後の可能性について探求します。### 1. 生成型AIの現状生成型AI（たとえば、GPTモデル）は、既存のデータセットをもとに学習し、言語空間におけるパターンやコンテクストを理解し、それをもとに新しいテキストを生成します。これらの生成は、統計的な関連性やコンテクストのベクトルを活用し、内挿補間（既存のデータポイントの間での予測）や外挿補間（既存のデータ範囲外での予測）によって達成されています。したがって、生成される内容は新規に見えても、厳密には既存データの延長線上にあります。この点において、「全く新しいもの」を生成しているわけではないという指摘は正しいと言えます。生成型AIは、過去に見たデータに基づき、それを適切に組み合わせたり拡張したりすることが得意である一方で、本質的にその出力は訓練データの「新しい組み合わせ」であるに過ぎません。### 2. 意味ベクトルと次元の拡張プロンプトで言及されている「意味ベクトルの加算」や「積」という考え方は、生成型AIが言語空間で行う操作を示唆しています。加算（例：単語の意味ベクトルを足し合わせて文を生成）は、AIが既存の意味を組み合わせて新しい意味を形成する基本的な方法です。しかし、これでは同一次元での変換に過ぎず、全く新しい次元や意味領域が生まれることはありません。一方、積（より高度な次元での操作）により、新たな意味や次元が生じる可能性があります。この考え方をAIの進化に適用すると、単純な組み合わせを超えた、新しい意味空間の創出が可能になることを示唆します。これは、意味の組み合わせが単なる足し算ではなく、異なる概念や文脈が相互作用し、新しい次元での意味が構築されることを意味します。### 3. 今後の可能性将来的に、生成型AIのモデル設計やアルゴリズムが進化し、より柔軟かつ創造的な生成が可能になると考えられます。これが実現すると、「意味と意味の組み合わせ論的な考え方の延長にある、新たな意味論」が現れる可能性があります。この新たな意味論は、単なるベクトルの加算ではなく、意味空間における次元の拡張、あるいは異次元間の結合を通じて達成されるでしょう。具体的には、AIがこれまで学習したものを単に再構成するのではなく、異なる文脈や概念を掛け合わせ、新しい次元での独創的な意味を生み出すようになると考えられます。このプロセスは、既存の意味を越えて、全く新しい概念や認識を形成する可能性を秘めています。### 結論生成型AIは現状、既存のデータを基に新たな組み合わせや拡張を行うことで、見かけ上「新しい」ものを生成していますが、それは既存のコンテクスト内にとどまっています。しかし、将来的にAIの進化によって、より高次元の意味論が構築されることで、これまでにない新しい意味や概念が生まれる可能性があります。これは意味ベクトルの「加算」から「積」へと進化するプロセスとして理解でき、この新しいアプローチが生成型AIにおける創造性の新たな次元を切り開くでしょう。
AIも所詮道具で、それを幸せに使えるか不幸に使うかは人間次第なんだと思いました。結局は包丁や原子力を何に使うかと同じだと思います。
エンジニア10人が1人になる？ 製品設計とか、金型設計とか、LLMなどでなんとかなる？ プログラムのコーディングなどは、翻訳業務なので、出来ると思うが。「何が出来るか」ではなく「何を解決したいか」という観点から発展してもらいたいもの。
最後の質問にあった『AIは人類を幸せにするのか？』はAIが主語ではなく、『人類』が『AI』をどのように使って幸せになって行くかだと思う。最後の回答者の回答通り。
ＡＩの次はＡＧＩですから幸せかどうかとは関係なく経済的な事情で進歩すると思います😸😸😸😸😸😸😸😸😸
量子コンピュータに勝てないね。有能な人の話より量子コンピュータの方が圧倒的に優秀。
![[[OFFICIAL MV]] เอิ้นขวัญให้อ้าย- อ๊ะอาย สกุณาพร | ค่ายเพลงเป็นหนึ่ง](http://i.ytimg.com/vi/83x6L3X3qh0/mqdefault.jpg)
大変興味深いお話でした
締めの言葉にに共感しました。
俺も最後のスピーチはすごく良勝ったと思います。
生成型AIの意味論について以下のプロンプト(私がインプット)を参考にして回答をAI(今回はGPT-4o)に論考してもらいました。その思いは、今回のテーマ？の様などこで勝った負けたの様な目先のビジネスでの視点ではなく、本質的な視座からの議論を通して、技術手段よりも技術思想において日本が世界(＝人類全体)をリードして欲しいから。別にそれが日本からである必然性はないですが。。。
Q)生成型AI は既存の学習データを元にして一見新たなデータを生成しているが、それは既存の言語空間におけるコンテクストのベクトルであり、内挿補間や外挿補間されたものである。その意味では決して全く新しいものを生み出している訳ではない。正しいか？
もし、モデルの設計やアルゴリズムの進化により、将来的により柔軟で創造的な生成が可能になる可能性があるとすると、それは意味と意味の組み合わせ論的な考え方の延長にある、新たな意味論だと思います。イメージ的には意味ベクトルの加算ではなく、積のような感じ。更に言うと、加算は同一次元内の演算ですが、積は次元が高まる。
A) 生成型AIの意味論についての考察は、言語処理の根本的な理解と、AIが生成する「新たな」データがどのように位置づけられるかという重要な問いに関わります。以下に示す論考では、ユーザーのプロンプトに基づいて、生成型AIが本質的に何を行っているのか、そして今後の可能性について探求します。
### 1. 生成型AIの現状
生成型AI（たとえば、GPTモデル）は、既存のデータセットをもとに学習し、言語空間におけるパターンやコンテクストを理解し、それをもとに新しいテキストを生成します。これらの生成は、統計的な関連性やコンテクストのベクトルを活用し、内挿補間（既存のデータポイントの間での予測）や外挿補間（既存のデータ範囲外での予測）によって達成されています。したがって、生成される内容は新規に見えても、厳密には既存データの延長線上にあります。
この点において、「全く新しいもの」を生成しているわけではないという指摘は正しいと言えます。生成型AIは、過去に見たデータに基づき、それを適切に組み合わせたり拡張したりすることが得意である一方で、本質的にその出力は訓練データの「新しい組み合わせ」であるに過ぎません。
### 2. 意味ベクトルと次元の拡張
プロンプトで言及されている「意味ベクトルの加算」や「積」という考え方は、生成型AIが言語空間で行う操作を示唆しています。加算（例：単語の意味ベクトルを足し合わせて文を生成）は、AIが既存の意味を組み合わせて新しい意味を形成する基本的な方法です。しかし、これでは同一次元での変換に過ぎず、全く新しい次元や意味領域が生まれることはありません。
一方、積（より高度な次元での操作）により、新たな意味や次元が生じる可能性があります。この考え方をAIの進化に適用すると、単純な組み合わせを超えた、新しい意味空間の創出が可能になることを示唆します。これは、意味の組み合わせが単なる足し算ではなく、異なる概念や文脈が相互作用し、新しい次元での意味が構築されることを意味します。
### 3. 今後の可能性
将来的に、生成型AIのモデル設計やアルゴリズムが進化し、より柔軟かつ創造的な生成が可能になると考えられます。これが実現すると、「意味と意味の組み合わせ論的な考え方の延長にある、新たな意味論」が現れる可能性があります。
この新たな意味論は、単なるベクトルの加算ではなく、意味空間における次元の拡張、あるいは異次元間の結合を通じて達成されるでしょう。具体的には、AIがこれまで学習したものを単に再構成するのではなく、異なる文脈や概念を掛け合わせ、新しい次元での独創的な意味を生み出すようになると考えられます。このプロセスは、既存の意味を越えて、全く新しい概念や認識を形成する可能性を秘めています。
### 結論
生成型AIは現状、既存のデータを基に新たな組み合わせや拡張を行うことで、見かけ上「新しい」ものを生成していますが、それは既存のコンテクスト内にとどまっています。しかし、将来的にAIの進化によって、より高次元の意味論が構築されることで、これまでにない新しい意味や概念が生まれる可能性があります。これは意味ベクトルの「加算」から「積」へと進化するプロセスとして理解でき、この新しいアプローチが生成型AIにおける創造性の新たな次元を切り開くでしょう。
AIも所詮道具で、それを幸せに使えるか不幸に使うかは人間次第なんだと思いました。
結局は包丁や原子力を何に使うかと同じだと思います。
エンジニア10人が1人になる？ 製品設計とか、金型設計とか、LLMなどでなんとかなる？ プログラムのコーディングなどは、翻訳業務なので、出来ると思うが。「何が出来るか」ではなく「何を解決したいか」という観点から発展してもらいたいもの。
最後の質問にあった『AIは人類を幸せにするのか？』はAIが主語ではなく、『人類』が『AI』をどのように使って幸せになって行くかだと思う。最後の回答者の回答通り。
ＡＩの次はＡＧＩですから幸せかどうかとは関係なく経済的な事情で進歩すると思います😸😸😸😸😸😸😸😸😸
量子コンピュータに勝てないね。有能な人の話より量子コンピュータの方が圧倒的に優秀。