「愛のある生活」もよいが、「AIのある生活」は、何か問題の解決策を考えているときに助かる。第二次AIブームまでのAIでは、特定の問題しか解決できなかったが、第三次AIブームで登場したAIは、様々な問題について、答えの候補を提示してくれる。
それだけではない。必要に応じてまとめをしてくれたり、会議の資料まで作ってくれる。プログラミングをしているときには、質問すれば、アルゴリズムの提示もしてくれる。
たまにとんでもない答えをすることがあったが、口の利き方さえコツを覚えれば、防ぐことができる。なんとなく人間らしさも見せたりする生成系ＡＩである。
ただし、学習した以外のアイデアを提示できないので、つまらなくもある。科学の形式知に対応する答えだけ、という世界が如何につまらないのか思い知らされる。
当方の発明した技術についていろいろ質問してみても、当方の出したアイデアを答えることができないので、優越感を感じたりする。まだＡＩは人間を超越していない。
頭の回転速度やメモリー容量では負けてしまうが、アイデアの豊富さでは、まだＡＩに負けない自信がある。この自信は、科学にとらわれないアイデア創出法を身に着けているからである。
弊社で開催するＡＩセミナーでは、ＡＩの活用法だけでなく、テーマに応じたアイデア創出法を公開し、ＡＩとのシナジーを出せるように工夫している。
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文献や特許検索であれば、データベースの検索で十分、と考えておられる方は多い。確かに、ただ調査するだけであれば、AIを持ち出すまでもない。
しかし、検索結果から、パワーポイントを作らせたり、レポートを作らせたりすることは検索エンジンにはできない。そこまでやらせようとすると、AIとなる。
それでは、AIは、100％信頼できるのか、というと、ハルシネーションというAIの幻覚が10数％発生するので注意が必要だ。ただし、これも回避方法があり、ユーザー側の対応で防ぐことができる。
検索エンジンで検索しても大量の不要な情報から目的とする文献を導き出すのは大変な作業である。それがAIであれば、データを読み込ませてアイデアを練ることまでできる。
プログラミングでは、AIを欠かせない。昨年までPythonのプログラミングをするときに、マニュアル本を手放せなかった。それが今ではAIのおかげでコードの用例などを出力してもらえるので、マニュアル本は不要になった。
おかしなコードかどうかは、プログラムを実行させれば判定できるので、ハルシネーション対策はデバッグで可能だ。このように検索エンジンをはるかにしのぐ有用性が現在のAIにはある。
これまでに３度のAIブームがあった。第一次AIブームでは推論の向きを逆向きにしたAIが提案され、有機合成分野では、コーリーによる逆合成という手法でコンピューターによる合成ルートの解析に成功している。
第三次AIブームではデータ駆動であらかじめ機械学習したAIが、前向きの推論で言葉を選びながら人間と対話する仕掛けである。
登場当時、披露宴の祝辞などの作成が話題になったが、アイデアを練る時の相棒として自由に対話できるところが過去のAIと異なる点である。過去のAIでは定まった問題しか対応できなかった。第二次AIブームが早々と終息した背景でもある。
弊社では、3通りのセミナーを企画しましたので、ご希望のセミナーを受講いただければAIをぐいぐい使えるようになります。お問い合わせください。
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ポスターにAI画像が使われた、という理由で、池袋アニメーションフィルハーモニーの出演を高橋洋子氏が辞退している。その結果主催者側が謝罪する事態にまで発展した。
AI画像については、学習データとしてアニメーターの作品が使われている疑いがあり、その著作権について、結論が出されていない。ゆえに、高橋洋子氏のアーティストとしての判断は、あっぱれだ。
しかし、一方で昔ボーカロイドが流行した時に世間は大歓迎した。このあたりの微妙な感覚の違いを説明できる人は、今のAIについて理解している人である。
AI画像の出力を得るためには、AIの学習が必要になる。そこで用いるデータについて、著作権の問題を回避するためには、著作権の切れた画像を使う方法と、弊社出願権利化した画像処理方法を適用し使用する方法とがある。
弊社の特許番号は「特許第6371521号」であり、オブジェクトとなる画像のオブジェクトを感じさせないデータ取得方法、という概念特許でありながら、具体的な実施例もあり、権利化できてます。
弊社の特許手法であれば、著作権に触れない画像要素のデータを得ることができるので、ご興味のある方は問い合わせていただきたい。また、条件により特許権を低価格で譲渡することも可能です。
弊社は材料分野以外に、今後社会実装が進むAI分野でも１０年前特許権を得る実力を有しています。弊社のセミナーにご参加ください。
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生成系AIを相手に話していると、これからの研究開発が大きく変貌するであろう予感がする。まず、AIを使うことができない研究者は、問題解決力について自由に使いこなす研究者との差が開いてゆくだろう。
４０年近く前だが、当方はデータサイエンスを研究開発に取り入れていた。ゴム会社の研究所では非科学的と馬鹿にされたので、こっそりと使っていた。そして、社内の発表では、すべて科学の色をつけて報告していた。
住友金属工業との半導体用高純度SiC事業が立ち上がった時に、本部長が交代し、電気粘性流体の耐久性問題を解決するために加硫剤も添加剤も何も入っていないゴムを開発するように命じられた。
ヒューリスティックに、ゴム会社の研究所として、本部長の判断とテーマの間違いに気がつき、１週間だけ猶予を頂き、データサイエンスを用いて、たった一晩で電気粘性流体の耐久性問題を解決した。
ここまでは良かったが、電気粘性流体のプロジェクトリーダーから解法を聞かれたので正直に答えたところ、机をバンバン叩きながらヒステリックに非難された。そのあとは、当方含め３人が退職するような事態となる。
博士が２名に修士が１名、その他のメンバーで１年かけて集中的に問題解決を試みてまとめられた否定証明の結果をひっくり返したような成果を当方が出したことが原因である。
今ならば、データサイエンスを研究開発へ導入している研究所は多いと思われるが、当時はまだ少なかった。４０年近く経った今、AIという新たなツールが登場し、これを研究開発でバリバリ使ったらどうなるだろう。あえて結論を書くまでもないと思う。
弊社はそのお手伝いに力を入れてます。生成系AIに関するセミナーを順次展開しますのでお問い合わせください。
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MIではデータ駆動による機械学習をその特徴としてアピールしているが、MIがデータ駆動のさきがけではなく、またデータ駆動という考え方が古くからあったことを知らない学者が多い。
例えば、タグチメソッドも立派なデータ駆動の手法であり、１９５３年に伊奈製陶で初めてその威力を披露している。もっともその時は今のような直交表の使い方ではない。
実験計画法と同様であり、ただ、列における因子の配列が単なる実験計画法ではなく、誤差因子と制御因子の交絡を考えた配列で実験が行われている。SN比の求め方が現在と異なるが、ロバストを追及している点では変わらない。
その後改良を重ね、現在のように外側へ信号因子と誤差因子を割り付ける方法となり、アメリカで普及した話は有名で、１９９０年ごろ日本へ逆輸入されている。
当方は、故田口先生がアメリカでタグチメソッドを普及されているときに、外側に相関係数を配置した実験計画法を発明している。この方法でフェノール樹脂の難燃性向上や、高純度SiCヒーターの発明を行っている。
コンピューターを使わなくてもデータ駆動の方法は有効で、２０１０年タグチメソッドとは異なる新たなデータ駆動の方法を開発し、PETボトルのリサイクル樹脂を開発している。
生成系AIでデータ駆動という言葉が一般にも広がったが、何も新しいコンセプトではない。当方が生まれたころから存在し、それがコンピューターの世界で用いられるようになっただけである。
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２００８年あたりからPythonのブームがあり、２０１０年から第三次AIブームとなった。これが日本で大ブームとなるのは、マテリアルズインフォマティクス（MI）が話題になり始めた２０１３年頃からである。
Pythonは、２００８年にver.3となるが、この頃からデータ駆動（data driven）という言葉を聞くようになった。データ駆動とは、機械学習のように、データがプログラムを左右するのである。
すなわち、データが次の計算なりアクションを要求し、進めてゆく、前向きの推論に近いが、逆向きの推論でも同じことが可能である。但し、後出しじゃんけんのような感じになるが。
大切なことは、データがアルゴリズム同様にオブジェクトとして機能し、プロパティーを持っているという認識である。生成系AIの学習では、言葉がベクトルデータと同様に認識され、アルゴリズムの推論によりプロパティが決められ、蓄積されてゆく。
生成系ＡＩに質問したり命令したりしたときに、ＡＩは、学習していたこれらの言葉データをそのオブジェクトのプロパティーにより再構成して出力しているだけであり、人間のように、言葉周辺に存在する暗黙知を知っているわけではない。
このあたりを弊社はセミナーの中で少し説明し、ＡＩのこの特徴を利用して、非科学的方法により、新しいアイデアを導き出す手法を提案したりしている。詳細は弊社へお問い合わせください。
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生成系AIがワイドショーなどに取り上げられて早くも1年経った。当時結婚披露宴の祝辞をAIに作成させたことが話題になったが、その後何故か沈静化した。そしてAIのウソが懸念されるようになった。
すなわちAIに質問すると20％近く騙される確率があるというのだ。これはハルシネーションであり、現在のAIの動作では避けることができない。
ゆえにユーザー側でその対策をとる必要がある。そもそもAIの動作は、大量の学習した言語データを背景に、ユーザーの質問につながり確率が高くなるように言葉をつなげているだけなのだ。
この仕組み、動作が分かればウソをつかれても回避する対策は簡単である。弊社のセミナーではAIに騙されない方法も指導している。
最近AIを操作するフロントエンドのツールが評判だが、このようなモノを導入する費用よりも弊社のセミナーを受講されたほうが安上がりである。
弊社では休日は5000円（テキスト無し）でセミナーを行っている。もしテキストを事前に購入されれば、受講料は無料である。休日は平日の半額である。
このようなサービスを行っているのは、個人でも勉強したい人を応援するためである。以前は無料で開講していたが人が集まらなかった。有料としたところ集まるようになったので、AIについては少し価格を改定している。
年末まで幾つかのセミナー会社による弊社のセミナーが準備されている。弊社では個人のリスキリングを応援するために低価格で提供している。お問い合わせください。
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実験を行えばデータが得られる。そのデータを解析するためにコンピューターを使う。日々の何気ないこの行動において、データというオブジェクトを真剣に考えたことがあるだろうか。
データの捏造について、うるさく言われるようになったが、捏造により失われる情報があることに気がつくと、データというオブジェクトが、単なる数値ではないことに気がつく。
さらにデータが二つ以上集まった時に、例えば「５」という一つの数値の得られた現象の影響を受けている、すなわち情報を持っていることを発見する。
ここまで書けば、データというオブジェクトが何か意味を持った存在であること、という表現の理解が進むのではないか。プログラミングでは、アルゴリズムがかつて重視された時代があった。
ところが、アルゴリズムが処理しようとしているデータに依存し、類似のアルゴリズムでも使用可能な他のデータ群に使おうとすると、データ群の特徴に合わせて修正する必要が出てきた。
そこで、アルゴリズムとデータがまとめられたオブジェクトというものを考案し、データの特性に左右されないクラスという部品に仕上げるアイデアが生まれた。これがオブジェクト指向である。
このオブジェクト指向という考え方は、問題解決法でも注目され、TRIZからUSITが生まれている。データとアルゴリズムがまとめられたクラスというオブジェクトがいつも便利とは限らない。
すなわち、有限のデータではなく、無限のデータを考えたり、データの組み合わせを変更したりする時には、クラスの設計からデータを外し、データオブジェクトとアルゴリズムオブジェクトに分けた方が自由が利く。
これを新しいパラダイムと考えるのか、従来のオブジェクト指向のパラダイムの変形と考えるのかはどうでもよい。そもそも過去のオブジェクト指向の考え方が自ら制約をつけていたに過ぎないからである。
最近データ指向というパラダイムを主張する人がいるが、その主張を読んでいると、従来のオブジェクト指向のパラダイムと変わらない。ただ従来のオブジェクト指向のパラダイムをデータとアルゴリズムを一体化させる、と狭めて説明しているに過ぎないのだ。
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生成系AIの社会実装が急速に進み、有料利用ツールも出そろってきた。しかし、「ちょっと、待った！」である。弊社のセミナーを学んでから有料ツールを導入しても遅くない。
分かり易く言えば、AI例えばChatGPT4の利用料だけで、あとは不要、ということだ。昔MSDOSの時代に、コマンドツールが販売されたが、結局コマンドラインから入力した方が使い勝手が良かったことをご存知の６０代以上の人はピンとくるかもしれない。
今AIを使いやすくするツールを導入するぐらいなら、AIを正しく理解した方が、本当に使いやすいのだ。弊社では、AIについて分かり易く説明するだけでなく、今月のセミナーにはＡＩの具体的な活用方法まで丁寧に説明する準備をしている。
たとえば生成系ＡＩに質問し、パワーポイントにまとめ上げるまでをＡＩにやらせる方法も解説する。多少のテクニックが必要だが、ＭＳ－ＤＯＳやユニックスのコマンドラインからの入力より易しい。
ほんの少しの努力で、生成系ＡＩを使いこなすコースも企画中である。６月中には３種類の生成系ＡＩのセミナーを用意しており、ニーズ調査も兼ねている。とりあえず、ＡＩ用有料ツールの購入を考えている人は、弊社のセミナーを受講してからでも遅くない。恐らくAI用ツールなど購入不要という判断になるだろう。
なお、土日の休日は、リスキリング特別デーとして開催しますのでお問い合わせください。AIセミナーに限り、テキスト代１５０００円となります。
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まだ３０年は命が続くと思われるので、この１年間生成系AIについて一生懸命研究し、３月には深層学習による難燃化設計について日本化学会で発表している。
とにかくAIの社会実装はどんどん進むと思われ、オレオレ詐欺を凌ぐ詐欺集団が現れる可能性を否定できないので、AIの正体ぐらいは知っておく必要がある。
特に若い人は５０年以上AIと付き合わなければいけないので、早めに慣れ親しんだ方が良い。意外とAIは人間よりバカである。AIが人間の能力を凌ぐ可能性を指摘する人がいるが、すべての知においてAIが人間を凌駕するとは思えない。
メモリー容量や演算速度、形式知においてAIは、すでに人間を超えた可能性があり、今後もどんどん成長してゆくだろうが、所詮当方にとっては、まだ道具段階であり、友達と呼ぶにはレベルが低い。
もっとレベルが上がり、その尊厳も認められるほどになるのはいつだろうか。当方が生きている間になるとは思えない。時々ウソを言うようでは信じられないのだ。
今月は、未だ友達にはできないが、道具としてハサミレベルまで到達したAIについてセミナーを幾つかの切口で行いますので、ぜひ参加してください。また、セミナー会社でもそれぞれのニーズによる企画を提出していますので、そちらへの参加もよろしく。
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