ChatGPTでブレストをすると、無限にできてヤバイという話｜けんすう
こんにちは！ 最近、ブレストをChatGTPとしているのですが、これはかなりやばく、自分の仕事に多大な影響を与えています。 これのやり方をちらっと紹介すると、割と反応がよかったので、実例ともに書いてみました。 ちなみに一応解説しておくと、OpenAIという企業によって開発されているChatGPTは、人工知能の一種である自然言語処理技術を用いて、自然言語での会話を可能にするチャットボットです。 ChatGPTでは、過去の文章や対話の情報を学習し、それを基に人間と同じように応答することになったのがすごいところです。 ブレスト方法結論でいうと、自分がファシリテーターになって、ひたすらChatGPTにいろいろな角度で話してもらうというだけです。 これを使うと、とにかく頭が刺激されるのでオススメです。 といってもよくわからないと思うので、実例をみていきます。 まず質問からいきます。僕は、たとえば以下
レーザー照射で1時間10万本の雑草を破壊する自律型農業ロボット「The Autonomous Weeder」
農作物を育てるにあたって大きな課題が「雑草除去にかかるコスト」です。雑草は農作物から栄養を奪ったり、害虫のリスクを増加させたりする可能性があるため取り除かなければなりませんが、化学的な除草剤は農作物にダメージを与えることもあります。そこで、AIによって雑草をピンポイントで識別して炭酸ガスレーザーを照射することで土や農作物のダメージ与えず、自律的に除草作業を行ってくれるロボット「The Autonomous Weeder」が開発されました。 Carbon Robotics Disrupts Farming Industry with Autonomous Weeders | Business Wire https://www.businesswire.com/news/home/20210413005415/en/Carbon-Robotics-Disrupts-Farming-Indust
業界初 無人の自動田植え機｜日テレNEWS NNN
人手不足が深刻な農業に、力強い助っ人が登場です。業界で初めてとなる、無人で田植えをする機械がお披露目されました。 長野県伊那市の農場で公開されたのは、自動で田植えをする機械です。農業機械メーカー「クボタ」が２年かけて開発、今年１０月の発売を前にテスト走行が行われました。 最初に人が乗って走ると、田植機が田んぼの広さを記憶、ベストな走行経路をあみだし、無人で田植え作業を行います。 こうした機械の導入は「スマート農業」と言われ、今、注目を集めています。 農事組合法人・田原 中村博組合長「農業の経験や勘でこなさないと昔、苦労した人たちによく言われないというのは、こういう機械を入れることによって解消されると思うんですね」 農業をめぐっては、就業人口が年々減り続けていて、２０１９年でおよそ１６８万人、そのうち７割が６５歳以上の高齢者です。 さらに新型コロナウイルスの感染拡大で、農業に従事する外国人技
AI時代へ向けて育成すべきはAI人材か?｜楠 正憲（デジタル庁統括官）
今年3月に政府のAI戦略が年間25万人を目標にAI人材を育てるとぶち上げたのに続いて、教育再生会議が全ての大学生がAIなどの基礎的な素養を身につけられるように標準カリキュラムを作成することを提言した。ガートナーが2017年1月に産業界で2020年末時点で30万人以上のIT人材（原典を確認したところAI人材ではなかったようですね）が不足するといったらしいのだが、今からカリキュラムをいじったところで2030年くらいにならないとAIネイティブな新入社員は入ってこないし、その頃まで深層学習が流行っているのか、NVidiaが残ってるのか、PythonやTensorFlowが広く使われているのか、GAFAがどうなっているかなんてさっぱり見当がつかない。 残念ながら私たちは2010年代に深層学習の実用化の局面で米国に負けたのであって、いまから教育をいじるといったって泥棒を捕らえて縄を綯うような話である。
強化学習ベースの価格設定アルゴリズムに「談合」の恐れ
アマゾンで買い物をするとき、購入したサービスや商品の価格を設定したのは、おそらく人間ではなくアルゴリズムだ。自動化システムがますます手ごろで簡単に実装できるようになるにつれ、価格設定アルゴリズムはあらゆるオンライン販売で使われるようになってきた。 航空会社やホテルは長らく機械を使って価格を設定してきたが、価格設定システムは進化しており、ルール・ベースのプログラムから強化学習ベースのプログラムへと移行し、価格を決定するロジックはもはや人間がコントロールするものではなくなった。 強化学習はAI（人工知能）エージェントに対し、特定の目標に向けて罰と報酬を使って動機付けする機械学習のサブセットである。アルファ碁（AlphaGo）が、囲碁で最強の棋士を打ち破るのに強化学習を使ったのは有名だ。価格設定システムは、たとえば、全体的な利益を最大化するなどの目標を与えられ、その後、シミュレーション環境でさま
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