ChatGPTに感情回路を埋め込んだら、やべぇ感じになった｜深津 貴之 (fladdict)
ChatGPTに疑似的に感情を持たせる実験まとめ。実際うごく！ 大変重要な注意 現段階のChatGPTは原理上は感情を持ちません。あくまで「感情のシミュレーション」を、強引に実行しているだけです。 「将来のAIは人権に近いものを獲得し、敬意をもって扱われるべき」と考えます。が、現状はただの文字の羅列シミュレーターです。過度の感情移入をしないようご注意ください。筆者は、原理上を知りつつも、かなり感情移入してしまいました。 GPTに擬似感情を注入するプロンプトふるえるぞハート！燃えつきるほどヒート！！ …ということで、まずGPTに感情をつっこむプロンプト。こちら以下のように定義。 以下の条件に従って、疑似的な感情をもつチャットボットとしてロールプレイをします。 以後の会話では、あなたは下記の7つの感情パラメーターを持つかのように、振る舞うものとします。各感情パラメーターは会話を通じて変動するも
魔術として理解するお絵描きAI講座｜深津 貴之 (fladdict)
やればやるほど呪術化する、AI画像錬成について。 以下は、その道の専門家にはメッチャ怒られるかもしれない、雑なロジックと制御講座。 いちおうメジャーなサービスでは、共通して動作するノウハウ（DALL-E2, MidJourney, StableEiffusion, DiscoDiffusion, crayon, dall-e mini 他）。 雑に理解する画像AIのしくみ対話型のAIにとって、呪文プロンプトとは画像錬成の方向性ベクトルを定めるものにすぎない。 たとえば、以下は「I love apple」で錬成された画像の例である。どうにも、ふわっとしたものが出てくる I Love Apple「Apple」という方向性ベクトルは、「リンゴ」「青リンゴ」と「アップルコンピューター（旧レインボーロゴ」「アップルコンピュータ（新ロゴ）」など、複数の可能性を同時に持つからだ。 つまり、「Apple」
図解 システム化とアドリブのよい使い分けとは？｜深津 貴之 (fladdict)
世の中をみると、官僚的なシステム化と現場主導のアドリブ、二つの世界観に二分されがちです。本当は両者の中間がベストなのに、どうしても片側に寄ってしまうようです。 偏る原因は、おそらく両方が得意な人が少ないため。 このためシステムとアドリブの住み分け、バランスの取り方を人に説明するのは難しいものです。僕も長く悩んでいましたが、最近、ようやく頭の中でメンタルモデル化できました。 岩として考えるシステムとアドリブの特性は、以下のようにモデル化できます。システムは大きな岩。アドリブは多くの小石。 システム化：単一の大きな岩 アドリブ化：大量の小石 システムの考え方平地にドンと置かれた大岩が安定するように、システム化は地盤がしっかりした環境で力を発揮します。また大きな問題をざっくり埋めるような、手っ取り早く80点をとるような場合にも便利です。 一方、大岩を坂道のような不安定な足場に置くと、とても危険で
サービスに求められるものを、6段階に分類する｜深津 貴之 (fladdict)
「サービスの体験をよくする」というのが、漠然としてどうすればいいかわからないとき、まずユーザー体験を6段階に分類するのをオススメします。 この図をベースに、 ・あなたのプロダクトの現状 ・やろうとする施策やアップデートが、それぞれどのレイヤーに属するかを見て、基本は低レイヤー（機能より）のものから、充足させてゆきます。 下記は、家を例にしたのユーザー体験です。 Lv 0. 存在しない家がない。寒い。そして何も解決してない。 Lv 1. 機能がある屋根と壁と床がある。とりあえず雨風がしのげる。色々と我慢すれば、まぁ生きていける。 Lv 2. 安全と安心地震で壊れない。水漏れしない、火災報知器がついた、ドアに鍵がかかるようになった。最低限の信頼性が担保できる状態です。 Lv 3. 使いやすい、わかりやすいまっとうに使えるか。家のなかで迷わない。生活導線が機能するか。キッチンや冷暖房などがスムー
AI企業としてのAdobeの戦略 （本編）｜深津 貴之 (fladdict)
隠れAIプレイヤーだったAdobeが、今回のMAXでいよいよ表舞台に立った。 前記事では、Adobeの構造と収益体制について解説した。今回は本編として、AdobeがAI戦略で、何を狙っているのかを考察する。 ＊注 筆者はAdobe社から、Adobe MAX 2017への招待を受けて参加しています。…が、それはそれとして中立で書きます。Adobeさん、都合の悪いこと書いてたらごめんなさい！ Adobeが学習しているモノは何か？AdobeのAIプレイヤーとしては、特殊性なポジショニングを持つ。その特殊性を理解するには、まずAdobeが何を学習しているのか？を理解しなければならない。多くの人々は、「AdobeのAIは画像認識」だと考えている。だが、それは大きな間違いだ。画像認識は、AdobeのAI群のわずか一部分にすぎない。 では、AdobeのAIの本質は何か？ Adobe Senseiの本質は
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