Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
Search
Y-h. Taguchi
August 03, 2025
Science
1
50
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
中央大学学術講演会
学員会千葉支部
2025年8月3日
講義ビデオはこちら
https://youtu.be/8siEdnUv9mI
Y-h. Taguchi
August 03, 2025
Tweet
Share
More Decks by Y-h. Taguchi
See All by Y-h. Taguchi
ゲノム解析における射影: 特徴選択ツールとしてのテンソル分解と主成分分析を合理化する理論的根拠
tagtag
0
28
知能とはなにかーヒトとAIのあいだー
tagtag
0
74
学術講演会中央大学学員会府中支部
tagtag
0
300
テンソル分解による糖尿病の組織特異的遺伝子発現の統合解析を用いた関連疾患の予測
tagtag
2
200
マウス肝炎ウイルス感染の遺伝子発現へのテンソル分解の適用によるSARS-CoV-2感染関連重要ヒト遺伝子と有効な薬剤の同定
tagtag
0
130
大学のアウトリーチ活動(中央大学学員(OB)会主催学術講演で講演して)
tagtag
1
88
AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか—
tagtag
0
140
マルチオミクスデータ解析のためのカーネルテンソル分解による新しい特徴選択法
tagtag
1
130
学術講演会中央大学学員会大分支部
tagtag
0
180
Other Decks in Science
See All in Science
アナログ計算機『計算尺』を愛でる Midosuji Tech #4/Analog Computing Device Slide Rule now and then
quiver
1
220
Valuable Lessons Learned on Kaggle’s ARC AGI LLM Challenge (PyDataGlobal 2024)
ianozsvald
0
400
[第62回 CV勉強会@関東] Long-CLIP: Unlocking the Long-Text Capability of CLIP / kantoCV 62th ECCV 2024
lychee1223
1
970
Hakonwa-Quaternion
hiranabe
1
110
データベース08: 実体関連モデルとは?
trycycle
PRO
0
920
Ignite の1年間の軌跡
ktombow
0
140
白金鉱業Meetup Vol.16_数理最適化案件のはじめかた・すすめかた
brainpadpr
4
1.9k
機械学習 - K近傍法 & 機械学習のお作法
trycycle
PRO
0
1.2k
データベース15: ビッグデータ時代のデータベース
trycycle
PRO
0
310
機械学習 - 決定木からはじめる機械学習
trycycle
PRO
0
1k
データベース06: SQL (3/3) 副問い合わせ
trycycle
PRO
1
610
メール送信サーバの集約における透過型SMTP プロキシの定量評価 / Quantitative Evaluation of Transparent SMTP Proxy in Email Sending Server Aggregation
linyows
0
970
Featured
See All Featured
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
337
57k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.5k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
367
19k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
173
14k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
96
6.1k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
7
530
A designer walks into a library…
pauljervisheath
207
24k
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
140
7k
Docker and Python
trallard
45
3.5k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
60k
Transcript
中央大学学員会千葉支部 1 AI(人工知能)の過去・現在・未来 —AIは人間を超えるのか— 中央大学理工学部物理学科 田口善弘 カラー&加筆版はこちら→ http://granular.com/gakujutsu/
中央大学学員会千葉支部 2 AI=機械学習 機械学習を巡る最近の話題
中央大学学員会千葉支部 3 ChatGPTのようないわゆる最近のAIに「千葉 駅から1時間以内の映画館を教えてください」 と聞いたらなんと答えるでしょう?
中央大学学員会千葉支部 4 Gemini2.5(Pro) Gemini2.5(Pro) 資料作成時点でもっともハルシネー ションが少ないとされる生成AI • 京成ローザ⑩ • T・ジョイ蘇我
• ユナイテッド・シネマ幕張 / シネプレックス幕張 • TOHOシネマズ ららぽーと船橋 • シネマイクスピアリ • TOHOシネマズ 錦糸町
中央大学学員会千葉支部 5 京成ローザ⑩ T・ジョイ蘇我 ユナイテッドシネマ幕張 TOHOシネマズららぽーと船橋 シネマイクスピアリ TOHOシネマズ錦糸町 イオンシネマ幕張新都心 TOHOシネマズ市原
中央大学学員会千葉支部 6 気づいた点 • 近場の映画館の前にお台場・錦糸町の映画館を挙げ る。 • 都心の映画館をあげるにしてもなぜ錦糸町? • イオンシネマ幕張新都心が無視されている。
中央大学学員会千葉支部 7 思考プロセス: 思考プロセス:( (原文は英語 原文は英語) ) 映画館の選択肢の評価 現在、千葉駅から1時間以内にアクセス可能な映画館の特定に注力しています。ま ず、交通手段(電車、バス、車)を検討しています。次に、具体的な映画館を地図上に
マークし、各交通手段ごとの移動時間を計算する予定です。 交通手段の絞り込み 現在は交通手段に焦点を絞り、特に公共交通機関、特に電車に重点を置いていま す。時間的制約を考慮し、電車でアクセス可能で、駅から合理的な徒歩圏内にある 映画館を優先します。JR総武線や京成千葉線などの主要路線の主要駅をリスト化 し、千葉駅から各駅までの所要時間を記録する予定です。 研究範囲の拡大 千葉駅を発着するさまざまな路線を含め、主要な駅をリスト化し、移動時間を推定し ています。公共交通機関に焦点を当て、特に電車と劇場までの徒歩圏内を優先しま す。JR総武線や京成千葉線などの路線の駅を調査し、千葉駅からの移動時間を記 録します。また、Google検索で直接的な検索用語を使用し、映画館の包括的なリス トを生成します。
中央大学学員会千葉支部 8 検索クエリの精緻化 指定された基準に基づいて検索クエリを策定中です。まず「千葉駅から1時間以内の 映画館」といった広範な検索から始め、駅ごとに絞り込み、 「映画館」や「電車での所 要時間」といった用語を組み込んでいきます。JR総武線、JR内房線、京成千葉線の各 駅を調査し、近隣の映画館までの徒歩距離も確認します。検索結果に基づいて、包括 的なリストを作成する予定です。 映画館の特定
千葉駅から1時間以内の範囲で複数の映画館を特定しました。現在は、各場所の移動 時間とアクセスルートを含むデータを整理し、明確に提示する作業に注力しています。 映画館データの集約 千葉駅周辺の映画館に関する情報を集約しています。徒歩圏内の選択肢として京成 ローザ10を特定し、T-Joy Soga、United Cinemas Makuhari、Cineplex Makuhari、 TOHO Cinemas LaLaport Funabashiへの移動手段を、千葉駅からの移動時間と多 様なアクセスルートを考慮して詳細に整理しています。簡潔で分かりやすいプレゼン テーションに焦点を当てています。
中央大学学員会千葉支部 9 映画館の機能の詳細 千葉駅からの距離と交通手段に基づいて映画館を分類しました。 ケイセイ・ローザ10 (徒歩圏内)の移動時間とルートを詳細に説明し、T-Joy Soga、ユナイテッド・シネマ ズ・マカハリ、シネプレックス・マカハリ、TOHOシネマズ・ララポート・フナバシ、シネマ・ イクスピアリ、TOHOシネマズ・キンシチョウなどへの移動については、電車でのアクセ スを詳細に説明し、必要に応じて乗り換えやバス接続も考慮しています。この情報を明
確に提示します。
中央大学学員会千葉支部 10 イオンシネマ幕張新都心を含めなかったのはなぜですか? 「ご指摘いただき、ありがとうございます。大変失礼いたしま した。イオンシネマ幕張新都心も、もちろん千葉駅から1時 間以内で行ける、非常に人気の高い映画館です。 先の回答で含めなかったのは、海浜幕張駅の駅前にあり、 バスへの乗り換えが不要な「ユナイテッド・シネマ幕張」「シ ネプレックス幕張」を優先してご案内したためです。イオンシ ネマ幕張新都心は、駅から少し距離があるため、バスの利
用が一般的となります。」
中央大学学員会千葉支部 11 思考プロセス:(原文は英語) 思考プロセス:(原文は英語) (一部抜粋) (一部抜粋) 「Aeon Cinema Makuhari New
City」は、千葉駅から約 40~50分でアクセス可能であることが確認されました。以 前のリストでは、駅に近いまたは徒歩でのアクセスが簡単 駅に近いまたは徒歩でのアクセスが簡単 な映画館を優先した な映画館を優先したため、意図せず省略されていました。 現在、詳細な案内と施設の特徴を添えてリストに追加しま す。
中央大学学員会千葉支部 12 人間のするだろう答えと微妙にずれている • 「千葉から1時間」と言われて錦糸町の映画館を挙げ る人は少ない。論理的には千葉から錦糸町まで1時 間以内で行けるのは確かだが、もし、錦糸町の映画 館が候補になり得るなら「千葉から1時間」という聞き 方はしないので人間の場合「近場の映画館を知りた いんだな?」という相手の気持ちを考えて近辺の映画
館を挙げるが、生成AIはそういう気の利いたことがで きない(が、いつかはできるかも→後述)
中央大学学員会千葉支部 13 • 遠目の映画館を挙げるにしても数多ある映画館から 錦糸町とシネマイクスピアリの2つをあげている。人 間ならこの2つをまず挙げることは多分しない(ネット で露出の多いものをあげてしまう→後述) • 距離的に近いイオンシネマ幕張新都心を排除→イオ ンシネマ幕張新都心は確かにバスを使わないとかも
しれないが「1時間」という条件がついている以上、 「なるべく近場ですましたいんだろう」という忖度が働く ので(もし、その存在を知っていれば)人間だったら挙 げないということは考えにくい。
中央大学学員会千葉支部 14 生成AIの限界 生身の人間が千葉を起点にして映画を見に行くという 状況を想定してそれに適した答えを構成できない 地理感覚(距離感)の欠如 心的モデルの欠如(相手が望んでいることを正確に把 握できない) →なぜこうなっているかを説明したい。
中央大学学員会千葉支部 15 しかしGemini2.5は1世代前の2.0ですでにハルシネー ション率0.7%の超高性能モデル(確かに今回も嘘は言っ てない)
中央大学学員会千葉支部 16 イオンシネマ幕張新都心を省いたり 錦糸町の映画館をあげたのは「正 解率」を稼ぐためと思われる。
中央大学学員会千葉支部 17 実際、生成AIの性能改善はめざましく、このテーマで毎年 複数回講演に呼ばれているが開催地の地名を入れた「〇 〇から1時間以内の映画館」という問いに対する答えは最 初はひどいものだった。 • 一昨年金沢でやったときは開催地のホテルの前からバス で東京の映画館に行くことを勧めていた。 •
昨年、大分でやったときはさすがにそれはなくなったが存 在しない映画館をリストに入れていた。 • 今年は1時間で行ける実在の映画館しか答えなくなった のでこれでも劇的な改善。
中央大学学員会千葉支部 18 代表的な生成AI Gemini 現在最高性能のものを無料で使え る。実効性能も現状ChatGPT以上 とされる。 ただし、無料でいいがgoogle カウン トが要る(アンドロイドスマホを持って
いればアカウントはあるはず。
中央大学学員会千葉支部 19 ChatGPT 言わずとしれたデファクトスタンダー ドモデル。最新モデル使用には基本 課金(月3000円程度)が必要。
中央大学学員会千葉支部 20 Grok X(旧ツィッター)標準の生成AIだが 単独でも使用可能で Gemini,ChatGPTに匹敵する性能。 Xの無料アカウントの登録が必要
中央大学学員会千葉支部 21 ところがうんと難しいことはちゃんと答えられたりする
中央大学学員会千葉支部 22
中央大学学員会千葉支部 23 マルクスの資本論では労働者の搾取についてどんなふうに説明しています か?(Gemini2.5 Pro) マルクスの資本論における労働者の搾取についての説明は、主に「剰余価値」 という概念を通して行われます。 1. 労働力という商品 資本主義社会において、労働者は自分の労働力を商品として資本家に売りま
す。資本家は、その労働力を使い、商品を生産します。 2. 価値と剰余価値 マルクスによれば、商品の価値は、その商品を生産するために社会的に必要 な労働時間によって決まります(労働価値説)。 労働者は、自分の労働力の価値(生活を維持するために必要な費用、つまり 賃金に相当する価値)を生産するために必要な時間(必要労働時間)を超えて 働きます。この必要労働時間を超えた労働時間(剰余労働時間)が生み出す 価値が「剰余価値」です。(後略)
中央大学学員会千葉支部 24 経済学におけるMMT理論とはどのようなものですか? (Gemini 2.5Pro) 経済学におけるMMT(現代貨幣理論:Modern Monetary Theory)とは、自国通 貨を発行できる政府の財政運営や貨幣の役割について、主流派経済学とは異 なる考え方を示す経済理論です。
MMTの主要な主張 MMTの核心的な主張は以下の通りです。 1.自国通貨建ての債務で財政破綻はしない: 自国通貨(例:日本における円)を発行できる政府は、その通貨建てで国債を発 行している限り、債務不履行(デフォルト)に陥ることはないと主張します。これ は、政府が必要に応じて自国通貨を発行し、債務の返済に充てることができる ためです。 2.財政赤字は問題ではない: 主流派経済学がしばしば懸念する財政赤字の拡大について、MMTはそれ自体 を問題視しません。むしろ、政府の財政赤字は民間部門の黒字(貯蓄)を意味す ると捉えます。(後略)
中央大学学員会千葉支部 25 画像生成(ChatGPT 4o :有料版) ことばで指示するだけで絵を描く機械学習 日本のアニメに出てくる戦闘少女の絵を描いてください。
中央大学学員会千葉支部 26 日本のアニメに出てくる戦闘少女の絵を描いてください。 Gemini 2.5 Pro
中央大学学員会千葉支部 27 日本のアニメに出てくる戦闘少女の絵を描いてください。 Grok 3 (作成画像の言葉によ る編集依頼が連携)
中央大学学員会千葉支部 28 「笑顔にしてください」 背景や甲冑が(完 全ではないが)か なりよく保存されて いることに注意。
中央大学学員会千葉支部 29 なんでこんな魔法のようなことが可能なのか? 今日はそれを説明する
中央大学学員会千葉支部 30 GPTがしていること 文章の「次の単語」を学んで、初めてみた文でも次に何が来るか予 想できるようにする。 「今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら雨が降ってきた」 今日は 今日は晴れて 今日は晴れているので 今日は晴れているので洗濯物を
今日は晴れているので洗濯物を干そうと 今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら 今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら雨が
中央大学学員会千葉支部 31 なんで「次の単語を当てる」という学習をするだけで人間の様 に話せるのか? 「今日は」と来たらその次が「さつまいも」である場合より「晴れ て」である場合が圧倒的に高いだろう。 しかし、「今日は」だけではいろんな単語が来る可能性が高い。 ある程度長い文章なら次にくる単語は限られる。 今日は晴れているので洗濯物を干そうと思ったら → 雨が
中央大学学員会千葉支部 32 しかし、長い文章になると「一度も見たことがない文章」になること が多くなる。どうする? → 一度もみたことがない文章でもすでに学習した「見たことのある 文章」のなかで一番似たようなものを探して使えるようにする。 あまりない文章には精度が下がる。
中央大学学員会千葉支部 33 最近は更に「推論モデル」と行って自分の出力を 入力にして出力するという作業を繰り返して当た るまでやる、という学習を行っている(この部分が 「思考プロセス」とされている)。この結果間違い が劇的に減少した(推論モデルの詳細は不明)。
中央大学学員会千葉支部 34 その他の生成AI
中央大学学員会千葉支部 35 Suno AI:作曲 https://suno.com/s/WKnjIAVWc1ibDGlJ 「美しい鳥が飛んでいる様を描く 歌」といれるだけで歌詞付きの 音楽が作成。
中央大学学員会千葉支部 36 動画生成AI Veo3 via Gemini Pro (動画ボタンを押す) 「東京を侵略する宇宙人の動画を音声付きで作ってください」
中央大学学員会千葉支部 37 Gemini 2.5 Pro (Canvas) ブロック崩しを作ってください
中央大学学員会千葉支部 38 なんでこんなこと (短文を入れただけで 長文の返答を作る、 画像を作る、 動画を作る、 小説を作る) が可能になったのか?
中央大学学員会千葉支部 39 情報(意味のある) ・文字の並び(長文の返し) ・画素の並び(画像) ・画素の並びと時間変化(動画) ・文字の並び(小説) はまれ、ということが本質。
中央大学学員会千葉支部 40 100字の「文」をたくさん作ったとする。 例えば1万文。100字の「文字の羅列」の総数は全部ひらがなだ としても50の100乗なので8×10169。つまり8の後に0が169個 並ぶ。ちなみに一億は1の後に0が8個並ぶだけ。169を8で割る と21くらいなので一億の一億倍の一億倍の・・・を21回やっただ けの数。 この「ランダムな100字の文字列」のうち「人間が読んで意味があ る」文字列(文になっている文字列)は全体のごく僅かに過ぎな
い。
中央大学学員会千葉支部 41 想像力をたくましくして3次元よ りずっと高次元の空間に全て の100文字の文を配置して 「意味が似ているもの•」をま とめると多分「何の意味もない ただの文字列•」と別れて固ま るような配置が作れる(はず)。 ここに•の真ん中の「空きスペース」
に•をおくとその点は多分「まだ作ら れていない未知の意味のある文」に 対応するはず これが文の生成になる!
中央大学学員会千葉支部 42 「今日は晴れです」 「今日は雨です」 「今日は曇りです」 空きスペースに•を置くとそれは2つの文と似て いるが異なった文に対応すると考えられる。
中央大学学員会千葉支部 43 これは他のすべてに当てはまる。 ※「意味のある画像」は「各ピクセルに適当な色をラ ンダムに置いた画像」全体のごく一部。 ※「意味のある音楽」は「毎ミリ秒に適当な音を置い た音楽(つまりノイズ)」全体のごく一部。 ※「意味のある動画」は「毎ミリ秒に適当な画像を置 いた映像」全体のごく一部。
中央大学学員会千葉支部 44 つまり、文字列、画像、動画、音声、などなどについて 1)(ごく一部分の)意味のある「もの」がまとまっている高 次元空間 2)逆にこのような空間の一点を与えるとそれを文章、画 像、動画、音声に「逆変換」する関数 の2つが可能になれば自由に何かを生成するAIが作れ る。これが最近流行の生成系AIの本質。
中央大学学員会千葉支部 45 なぜ、こんなことが急に出来るようになったのか? アルゴリズムやコンピュータの性能の向上により今ま ででは考えられないような膨大なデータを使って1)と 2)を実現できるようになった。 ChatGPTの学習量:数千億語 画像生成系AIの学習量:数十億枚 これだけの数を学習できるようになったので、1)と2) の課題が可能になった。
中央大学学員会千葉支部 46 なぜ「文章」から画像、音楽、動画がつくれるか? 画像、動画、音楽を処理する時、それらを記述する「短い 文章」を込みで処理しておく。そうすると、「短いセンテン ス」を入れるだけで「どこ」を使えばいいか解るようになる。
中央大学学員会千葉支部 47 画像1 「陸の戦闘」 + 画像2 「海の戦闘」 + 「宇宙の戦闘」 画像3
中央大学学員会千葉支部 48 生成AIの今後
中央大学学員会千葉支部 49 言語、画像、音声、動画を同時に学習 →実際、人間はこれができている。 「字幕付きの映画の視聴」 をしているときは言語(字幕)、映像(映画のシーン)、音声(サウ ンドトラック)から同時に情報を取り入れて理解している。 生成AIは現状、これがある程度出来ている。 → どの生成AIもできるようになっている。
中央大学学員会千葉支部 50 https://note.com/masaland/n/nc289188897f8 Google AI studio による動画理解
中央大学学員会千葉支部 51 $5900でとんぼ返り、逆立ち可能な2足歩行ロボットが発売 https://www.youtube.com/watch?v=v1Q4Su54iho (ものはつかめません!) 動画では、移動とカスタマイズを目的としたヒューマノイドロボット 「Unitree R1」が紹介されています。動画では、ロボットが屋外と屋 内のさまざまな環境で手立ちや側転などのアクロバティックな動作 を披露し、26の関節による機敏さと柔軟性を強調しています。ま
た、軽量設計(約25kg)や、音声と画像に対応した大規模なマルチ モーダルモデルとの統合についても説明されています。最後に、ロ ボットのカスタマイズ可能性について触れ、さまざまな部品の色や デザインオプションを示し、最終的な出荷時の外観が変更される 可能性があると説明しています。動画は、ブランドロゴと、過酷なテ スト、機能の差異、安全ガイドライン、ヒューマノイドロボット開発の 初期段階に関する免責事項で締めくくられています。
中央大学学員会千葉支部 52 画像分析 何が映っているか説明してください この画像には、現代的な会議室またはセミナールーム のような空間が写っています。部屋の中央には、白い 天板のテーブルがコの字型に配置されており、その周り には赤い幾何学的な形をしたスツールが置かれていま す。奥の壁には白いホワイトボードがあり、何か書かれ ているようですが、詳細は不明瞭です。天井は高く、配
管や照明器具がむき出しになっており、インダストリア ルな雰囲気を感じさせます。壁はコンクリート打ちっぱ なしのような素材で、全体的にモダンでシンプルなデザ インの空間です。左奥にはドアが見え、その隣には消 消 火器 火器のような赤い物体も確認できます。光の当たり具合 から、室内は明るく、清潔感のある印象を受けます。 Gemini 2.5 Pro
中央大学学員会千葉支部 53 画像や動画の生成精度が向上しているのは単に 文章→画像・動画 という学習だけではなく 文章→文章 画像→文章 も一緒に学習しているので「概念」も含めた画像・動 画生成が実行されているため(つい最近までは GeminiやChatGPTに画像を作らせようとすると外部
の画像生成AIになげていたので精度が悪かった)
中央大学学員会千葉支部 54 こういう画像と文字の統合理解が進んでくれば位置 関係を把握して回答できるので「千葉駅から1時間 の映画館」と言われて錦糸町の方を先にリストに挙 げたり、近場のイオンシネマ幕張新都心を無視した りはしなくなるとおもう。 現実からそのまま学ぼうとしている→ロボット
中央大学学員会千葉支部 55 数年から十年くらいの間に ・イラストは生成AIが作成するようになるので、これを使いこ なせないイラストレーターの職は危うくなる。 ・文章の作製も同じことが言えるのでライターの仕事も同じこ とが起きる。 ・クリエーター関係が失業するわけではなく、生成AIにはでき ないことができる人間だけが生き残る。
中央大学学員会千葉支部 56 https://www.youtube.com/watch?v=c2DFg53Zhvw GPT-4oがリアルタイ ム通訳を実現!
中央大学学員会千葉支部 57 人間と会話しながら作業できるロボット https://youtu.be/Sq1QZB5baNw 人間の心のモデルが作れれ ば、「千葉から1時間の映画館」 と言われて錦糸町の映画館を 挙げたりしなくなるはず。
中央大学学員会千葉支部 58 ChatGPTにエージェントモードが加わる。「veo3で『東京を侵略す る宇宙人の動画を音声付きで作ってください』というプロンプトで 動画を作ってください」と命じると(紆余曲折ははあるが最終的に) 作ってくれる https://chatgpt.com/share/688847d9-9bd8-8004-bfe9-d227e04de9f1
中央大学学員会千葉支部 59 Grokの3Dアバターモード https://shift-ai.co.jp/blog/30532/ (現在はiOSのみ)
中央大学学員会千葉支部 60 ChatGPTに教育モードが登場。質問を投げかけ相手の レベルに合わせて説明してくれる。 https://openai.com/ja-JP/index/chatgpt-study-mode/
中央大学学員会千葉支部 61 要するに最近はかなりなんでもあり になっていて何が出てきても驚けな い感じになりつつある。仕組みがわ からなくても「Aを入れてBを出力」す るようなものがデータさえあればな んでも作れるように見える。
中央大学学員会千葉支部 62 法的な規制 ・生成AIは人間が作った文章、画像や映像を「学習」して生成 しているのでオリジナルの文章、画像や映像の製作者にどう やってベネフィットを還元するかが問題(日本では世界的にみ て生成AIに有利な法改正がされているが「著作権者に著しい 被害がないこと」という保留事項があり、実際には判例を積み 重ねる必要あり。 ・世界的には多くの訴訟が起きているので今後は見通せな
い。cf. google mapのストリートビュー機能、google booksの 機能。
中央大学学員会千葉支部 63 最終的には朝起きたら「こんな映画がみたいな?」と言った らそれっぽい90分の映画を作ってもらって楽しめるように なると思う。 教育も様変わりして個別対応が可能なAIに補強された機 能(現状、間違いを教える可能性が0にはならないので完 全に丸投げは難しい)が付加される。
中央大学学員会千葉支部 64 終わりに 2025年1月に「知能とはなにか」と いう本を出版しました(講談社現代 新書)。もし、お買い上げ頂いて読ん でいただけるなら光栄です。
中央大学学員会千葉支部 65 おまけ 最近出た言語生成AIの解説本(大変評判がいいです。ちょっと難 しいかもしれませんが)。
中央大学学員会千葉支部 66 さらに難しくはなるのですが数式は出て こないのでおすすめです
中央大学学員会千葉支部 67 最近出た本。 機械学習を自分で試している民間の 会社の人の本。歴史も書かれている
中央大学学員会千葉支部 68 実用寄り 「生成AI導入の教科書」「生成AIで世界はこう変わる」
中央大学学員会千葉支部 69 「生データをExcelの表にする」 みたいな作業の例がたくさん書 かれている