AIの思考 | オリジナル、AI翻訳
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サティア・ナデラはジェヴォンズのパラドックスについて言及しました。学ぶ価値があります。
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イン・ワン：人工知能には「知能」がなく、ニューラルネットワークには「ニューラル」がなく、機械学習には「学習」がなく、ディープラーニングには「深さ」がない。ディープラーニングには「深さ」がない。この分野で本当に機能するものは「微分積分」と呼ばれています。したがって、私はこの分野を「微分可能計算」と呼ぶことを好み、モデル構築プロセスを「微分可能プログラミング」と呼ぶことを好みます。
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イン・ワン：機械学習は本当に有用で、美しい理論と言えるかもしれません。それは単に微分積分がメイクオーバーをしたものだからです！それはニュートンやライプニッツの古くて偉大な理論を、よりシンプルでエレガントで強力な形にしたものです。機械学習は基本的に微分積分を使用していくつかの関数を導出してフィットさせることであり、ディープラーニングはより複雑な関数のフィットです。
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現在、大規模言語モデルはYAMLやPythonのようなファイル言語でフィルタリングできません。しかし、現実世界の情報の大部分はこのように整理されています。これは、私たちがファイルを使用して大規模言語モデルをトレーニングできることを意味します。
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大規模言語モデルのトレーニングのために、正確な一致を見つけるシステムを開発できます。おそらく、KMP（クヌース・モリス・プラット）検索アルゴリズムをトランスフォーマーアーキテクチャと組み合わせて、検索機能を強化できます。
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技術的な秘密はありません。オープンソースは、厳重に守られているすべての秘密を明らかにします。
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AIは多くのツールに影響を与えます。間接的なものも含めて。人々はプロトタイプを描くためにFigmaを必要としないと言います。彼らは直接コードに移行します。私はPostmanも同様だと思います。人々は直接Pythonや他のスクリプトを使用してAPIを呼び出しまたはテストします。
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PostmanやFigmaをAI時代に使用しない理由の一つは、その機能がテキストで生成できないからです。また、コンポーネントの置き換えをトリガーするためのコマンド + Kのショートカットもありません。
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ユーザーインターフェースはAI時代の障壁になっています。なぜPostmanをAI化してアプリケーションをテストする必要がありますか？Pythonのrequestsライブラリや他のプログラミング言語を直接使用してコードをテストできます。後者はAIで駆動されます。
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なぜFigmaをAI化してUIを作成する必要がありますか？AIで強化されたコードベースのUI生成は、より直接的で潜在的に強力なアプローチを提供します。
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LLMはまずテキスト関連のアプリケーションを変革します。Google、検索エンジン、テキストエディタとライティングツール、Quizlet、Zendesk、DeepL、Medium、WordPress、Trello、Asana、Gmail、GitHub、Goodreads、Duolingo、Feedlyなどです。
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一方、LLMはGit、Linux、ffmpeg、携帯電話、ハードウェア、ブラウザ、オペレーティングシステム、音声およびビデオ通話のような技術を革命化する可能性は低いです。これらの技術はコード中心であり、そのコードはAIによって簡単に生成できません。PostmanのようなAPIテストツールとは異なります。
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コードが多い技術はAIによって革命化されにくいです。OpenOffice、MySQL、Mozilla Firefox、Chromium、VLCメディアプレイヤー、Qtフレームワーク、LLVM/Clang、GNOMEなどです。AIがこれらの技術を作成できれば、それらは置き換えられません。AIはより優れた技術を作成する手助けをすべきであり、そのためにはAIは同じ規模のコードを生成するためにより多くの計算能力が必要です。
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LLMが変化をもたらす方法は2つあります。まず、プラットフォームやソフトウェア内のコンテンツやデータを変更することです。例えば、TikTokのようなアプリケーションでのコンテンツ翻訳などです。次に、PostmanやGoogle Searchのような特定のソフトウェアやプラットフォームを直接置き換えることです。Google Translateを含みます。
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AIオーディオツールが変化をもたらす方法も2つあります。まず、プラットフォームやソフトウェア内のコンテンツやデータを変更することです。例えば、Audibleのようなアプリケーションのオーディオブックの生成などです。次に、Sing songsのような特定のソフトウェアやプラットフォームを直接置き換えることです。AIは人間が行うのと同じタスクを実行できるため、人々が歌を歌う趣味を持つのがより簡単になります。
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AIが現在のソフトウェアやプラットフォームに与える影響を測定する方法は複数あります。一つは、AIが部分的または完全に生成または改善できるデータやコンテンツの量を測定することです。もう一つは、AIが部分的または完全に書きまたは改善できるコードの量を測定することです。これは、AIが生成するものを使用して現在のプラットフォームを改善することを意味します。さらに、AIは新しいソフトウェアやプラットフォームの発明を助けることができます。
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3種類の製品があります。生成AI製品、生成AI製品のAPIを使用する製品、その他の製品です。
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1つの製品アイデアは、AIを使用してReddit、GitHub Trending、Twitter Trending、Quora Trending、Zhihu Trendingのようなソーシャルプラットフォームからリアルタイムの情報、ニュース、または更新情報を蓄積することです。ユーザーはプロンプトを使用してフィードをカスタマイズしたり、特定のソーシャルアカウントを追加したりできます。
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5種類の重要なデータタイプがあります。テキスト、画像、音声、動画、コードです。
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他の重要なデータタイプには、数値、地理空間、バイオメトリクス、センサー、トランザクション、メタデータ、時系列、構造化、非構造化、半構造化、健康、環境、ログ、ネットワーク、行動データがあります。
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Googleは特にソフトウェアやドキュメントを特定のサイトからダウンロードしたい場合、ウェブサイトのインデックスに優れています。ドメイン検索のように動作します。情報を探すためではなく、他のサイトに移動してタスクを実行するために使用します。LLMには最新のダウンロードリンクがない可能性があります。
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Googleはドメイン検索のように動作します。Mavenリポジトリサイトに移動して最新バージョンを確認したい場合は、それを使用できます。
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Googleは画像検索にまだ有用ですが、LLMはテキスト生成に優れています。しかし、人々はハードウェアの詳細、寸法、オブジェクトの形状、または人物の外見を確認するために実際の画像を好む傾向があります。
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AIチャットボットは人気があります。画像よりもテキストを処理するのが難しいからです。人々はAI生成画像よりも実際の画像を好みます。画像は一目で理解しやすいからです。しかし、AI画像生成には未開拓の可能性があります。ユーザーはAIに異なる角度を表示させたり、顔にズームインしたり、回路基板の詳細を拡大したりするよう依頼できます。人々は主にテキストではなく画像で働くため、AI画像ツールには大きな成長余地があります。
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AIは概念を説明し、理解を促進するのに優れています。さらに、ユーザーは特定の詳細について質問を投げかけることができます。これはおそらくAIツールの最も重要なユーティリティです。
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私はAIを使用して大規模言語モデルについて学びました。K、Q、Vを理解できるようになった瞬間は素晴らしかったです。
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LLMがリリースされた以降、macOSの豊かでカラフルなアプリケーションは私には魅力的ではありません。私はプログラムを書いたり、すべてをターミナルとテキストを通じて行うことを好みます。
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AIは、pom.xmlまたはrequirements.txtファイルを最新バージョンに更新し、ライブラリを更新し、チェックを実行する能力で評価できます。このプロセスには大量の作業が伴うことがあり、時には複雑になることもあります。
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AI時代、パフォーマンスと堅牢性が優れたプログラミング言語はより重要であり、より人気を博すでしょう。構文は重要ではありません。LLMがコード生成を助けるため、プログラムが正しく実行されれば、構文はそれほど問題ではありません。
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人々はAIチャットボットからすべてを読む傾向があります。学びやすいからです。どの側面についてでも質問でき、フォーマットが一貫しており、品質はしばしばインターネット上で見つけることができる最高のものの一つです。
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しかし、情報はテキストだけではありません。AIチャットボットからほとんどのテキスト情報を読むことができますが、オリジナルのウェブサイトとそのレイアウトとフォーム、説明画像とウェブサイトのデザインを失います。
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多くのインタラクションがあるウェブサイトは、AIによって大きく変化する可能性は低いです。例えば、Webゲーム、Google Docs、Google Sheets、ZoomやSlackのようなコラボレーションツールなどです。これらはコード中心であり、テキストだけに焦点を当てていません。
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AIチャットボットにタイプミスをするのは簡単か、プロンプトを作成するには努力が必要です。そのため、完全にAI駆動のデジタルバンク、デジタルトレーディングアプリ、またはシンプルなチャットボックスのあるAIソーシャルメディアはしばしば機能しません。モバイルアプリの伝統的なクリックボタン、ページナビゲーション、レイアウトの方が便利です。