こんにちは。
今回は、技術の内容から少し離れて、話題の「生成AI」を試してみました。と言っても本格的な使用ではなく、単純な質問に対する回答を試し始めたばかりです。区分がよく解りませんがGoogleChromeから「chat.openai.com=ChatGPT3.5」とMicrosoft Edge のBing(Copilot)を使ってみました。おおもとは同じようですし筆者の使い方が素人のせいもあるかもしれませんが、多少の違いはあるようです。
もっとも「Chat」自体に慣れていなかったため、当初は違和感を感じましたが、継続して使用するうちに、何段階にも深く(?)質問できることが利便性に優れていると感じました。
今のところ、従来のWeb検索との違いを試しているだけで、使い方はまだ初級の段階ですが、それにも関わらず、結果や結論が比較的早く得られるのはある意味で便利です。誤った回答やハルシネーションがあると言われているので、「回答」を注意深く吟味する必要がありそうですが。
ものの本やWeb上で、ChatGPTは広範囲で応用が利くとされており、ゆっくりとですが、これを活用していきたいと考えています。文書の校正やフォーマル／カジュアル文体の変換、翻訳など、すぐにでも利用可能な機能もあり、プログラムや小説まで作る能力は今後も飛躍的に進化するようです。
インターフェース(CQ出版)2023年11月号では「ChatGPTとプログラミング」が特集されています。筆者もRaspberry PiとPythonを活用した用途をいろいろと考えていますが、ChatGPTを利用することでソフト開発の利便性が上がることも期待できそうです。
計測技術全般としても機械学習やディープラーニングが活用され始め、いずれ計測分野にも機械学習等は必須の技術になると思われます。現状の生成AIと言われる範囲では直接的に計測技術に結びつかないかもしれませんが、広い意味でAI技術が計測技術全般に活用されることは間違いないでしょう。生成AIについては素人の立場で使用していますが、これは技術開発や製品開発においても有効な手段であり、同時に生産・製造にも活用できると考えています。
詳しくは調べてはいませんが、AIを活用したアプリケーションやツールは既に多くが実用化されており、今後も新たなアプリケーションが次々と登場するでしょう。使用者(ユーザ)の積極的な活用を期待すると同時に、使用上の課題や問題をクリアしてAI技術が有効に育って欲しいと思います。
また、広く言われるようにAI技術によって業種・業態の変化が起こることは間違いないでしょう。ツールとしてAIを使いこなすことによって、俗に言う「専門家」と「素人(？)」の差が縮まり「アイデア(発想)」の差になるかもしれません。
今回は「ChatGPT3.5」と「Bing(Copilot)」に同じ質問を行い、回答を比べてみました。「同じ質問を行っても回答内容が毎回変わる」と言うことは前提のようですので、内容が同じ意味であれば両方とも正解となり、文章の構成は質問者の好みで選ぶか再度自身で文章を校正すれば良いようです。
「ChatGPT3.5」の回答は技術者風の要点のみの文章(筆者同様！)で「Bing(Copilot)」はChat風(絵文字付き)の序文が追加されていました。内容的には同等なので利用者の好みになると思いますが、「Bing(Copilot)」の良い点は参照リンク先が末文に多数表示され、筆者としてはありがたい機能と思いました。
質問(Chat)を続けて行くと「ChatGPT3.5」でもたどり着ける、あるいは設定で参照リンクを表示させることが出来るのかもしれませんが、回答文書に参照リンク先が表示されるのは大変ありがたいと思います。
ちなみに質問(プロンプト)内容は、
「機械学習とディープラーニングと生成ＡＩの違いを教えて」と言うものです。
それぞれの回答は転記しませんが、各項目ごとに簡潔な説明がされていました。ただ抽象的な質問になったようで、素人にはまだわかりずらく、技術者には簡単すぎる、と思われるような説明でした。
質問を「素人が解るように・・・」、「具体例を挙げて・・・」等を追加すれば一般向けになったかもしれませんし、技術者用には「アルゴリズムや理論等、詳しく・・・」等々の内容も含めて質問すると良いのかもしれません。
ものの本に書いてあるように「適切な質問(プロンプト)」が「(求める)回答」になるようです。人間でも同じですが「良い質問」が「良い回答」を得られるように、質問の意図・意味を正確に伝えることが重要と言うことですね。
説明文の文字数や内容(意味)に大差がないのは、同じアルゴリズムのGPTを使用しているためでしょうか。
文書校正やフォーマル／カジュアル文体変換も得意なようなので、筆者のブログでも文章の練習を兼ねて活用して行きたいと思います。
また、当サイトは日本語ページしかありませんが、何故か過去数十ヶ国からアクセスがあり、毎月数ヶ国(日本以外)からアクセスがあります。どんなワード(?)で検索し、アクセスしているのか解りませんが、英語ページがあるとワールドワイド(!?)の広がりが望めるのかもしれません。諸外国の方々にブログの内容に興味を持っていただけることは非常に有難く、嬉しいことなので翻訳にも活用したいと考えています。
もっとも筆者はもっぱらGoogle翻訳のお世話になっていますので、「日本語→英語」の場合は、筆者の校正能力=日本語文書の正確性と翻訳結果の妥当性確認能力のほうが問題かもしれません。
「Bing(Copilot)」に「ChatGPTで何が出来るの？」と質問してみました。以下が回答(原文)です。
ChatGPTは、自然言語処理モデルであり、会話形式で質問に答えたり、文章作成、企画や脚本の作成、プログラミング・コーディング、エクセル・スプレッドシートの関数入力などに対応しています¹. ChatGPTは、Web上の膨大なデータを取り込み、参照してユーザーの質問やリクエストに応答します。 さらに、会話をするごとに学習が深まっていくことから、高精度にパーソナライズされた検索行動を体験できることもポイントです¹. ChatGPTは、2015年に設立されたAI（人工知能）研究所である OpenAIが開発した自然言語処理モデルであり、その処理能力の高さは、学生の学習に対する悪影響と、コンテンツの安全性や正確性に関する懸念として、アメリカの一部の学校では利用が制限されるほどです¹. ChatGPTは、APIを通じて外部のアプリケーションと接続できるようになります。 ChatGPTのAPIを利用すると、外部のソフトウェアやアプリケーションからChatGPTとの連携が可能になります³.
この文章の下に詳細情報(1,3,etc)としていくつかのリンク先が表示されましたが省略します。
ChatGPTの専門家から見れば質問も回答内容にも注文があるかもしれませんが、良しとしておきましょう。
回答文章の「･･･Web上の膨大なデータを取り込み･･･」とあるようにWeb上に公開されたデータに基づくので、限界もあるわけで、もちろんそのデータ量は人間の知識量をはるかに超えているわけですが、偽情報や誤情報、解釈が別れる情報もあり・・・で、もろもろ結局は使用する人間側の選択、活用にかかってゆくのでしょう。
歴史的には「AI」の概念は数十年前からあり、「AI」ブームも何度か起きていますが、筆者は前職で30年ほど前に「AI」の文字・言葉を採用した製品開発にかかわったことがあります。現在の「AI(人工知能)」と言えるようなアルゴリズムではありませんが、計測精度を上げるため、毎回の計測結果から誤差を少なくするような次回の計測を繰り返し、最終的に誤差を最小にするような工夫をしています。現在の「AI技術」を使って結果に差が出るかどうかは解りませんが、試してみるのも面白いかもしれません。
著者も当ブログの文章作成や校正、プログラムの作成にもこれから活用して行きたいと思います。ChatGPT4以降の有料版もありますが無料版でまだまだ楽しめそうです。「画像生成AI」は著者として直接関係することは少なそうですが、活用方法を考えて行きたいと思います。
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参考文献：
「ChatGPTがよくわかる本」：秀和システム
インターフェース2023年11月号：CQ出版
各Webサイト：
「chat.openai.com」：ChatGPT3.5
「Microsoft Edge」：Bing(Copilot)
