「AI絵師」「ChatGPT」←こいつらサラッと登場して遊ばれてるけど完全にSF世界の存在だよな

1 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:09:42.47 ID:7psmhpA40.net

やばすぎやろ

2 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:09:52.93 ID:7psmhpA40.net

スマホの登場よりやばくね？

3 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:09:55.51 ID:dLTl1ayod.net

こより配信中ゆうてるやろ

4 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:10:12.17 ID:7psmhpA40.net

「人工知能」やぞ…

5 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:11:03.06 ID:aomVGJBi0.net

そうですね。AI絵師は、AIを使って絵を描くソフトウェアです。ChatGPTは、AIを使って会話を行うソフトウェアです。これらのソフトウェアは、SF世界のような未来的な技です。

6 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:11:32.20 ID:Y4BPKtTt0.net

人間の進化停滞した感あったけどなんか急に近未来感出てきたな

7 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:11:55.62 ID:vDEQC+vU0.net

でもゴミやん

8 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:14:29.22 ID:w3tN6BQ/0.net

実際、仮想風景とかファンタジー絵はAIだからこそ描ける物が多いわ

9 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:14:46.81 ID:aBjYy/Ao0.net

注文したイラスト秒で生み出すのはガチでSFだわ

10 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:14:57.71 ID:W1062UXc0.net

言うてただの統計モデルやし汎用人工知能には程遠いやろ
フレーム問題も解決できているように見せかけてるだけで実際は何も理解してへんで

11 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:16:40.24 ID:unkmActd0.net

いいえ。「AI絵師」や「ChatGPT」は、SF世界の存在ではないと言えます。その根拠に、現在のAI技術が現実のものであり、すでに私たちの生活に組み込まれているという事実があります。

実用性: 「AI絵師」や「ChatGPT」は、現実の問題解決やビジネスプロセスにすでに活用されています。例えば、自動記事生成、カスタマーサポート、マーケティング戦略の策定など、様々な分野でAI技術が使用されています。

普及: AI技術は、多くの人々が日常的に利用しているスマートフォンやパソコンなどのデバイスに組み込まれています。例えば、音声アシスタントや検索エンジンの自然言語処理など、私たちの生活に密接に関わっています。

現実の技術進歩: AI技術は、現実の技術開発や研究によって成長してきました。研究者たちが様々なデータセットを使ってAIモデルを訓練し、その性能を向上させています。また、オープンソースコミュニティが成果を共有し、技術の発展を加速させています。

法制度の整備: AI技術の普及に伴い、個人情報保護や著作権、不正確な情報の拡散などの問題に対処するための法制度が整備されています。これにより、AI技術が現実の社会に適用される際のルールが整ってきています。

12 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:18:04.15 ID:d0hiWPGZ0.net

AI絵は今のところ無能や
一年後には凄いかもしれんが

13 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:18:29.03 ID:lbWCq2u60.net

>>10
って思ってるけど人間の頭の中もよく分かってないから知能の有無なんて外から判別のしようがないんよな

14 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:19:17.29 ID:w3tN6BQ/0.net

>>12
人間の絵はね

15 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:20:00.66 ID:W1062UXc0.net

>>13
ただのアテンション機構じゃ知能とは程遠いわ

16 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:20:25.51 ID:45hOZAn90.net

ChatGPTて昔あった人工無能が高精度になっただけやろ
20年の進歩が学習できるデータ増えただけって全然SF感ないわ

17 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:21:31.47 ID:wJSNljHs0.net

やばいで
GPT-4で実務経験レベルのプログラム書ける

18 ：風吹けば名無し：2023/03/15(水) 21:22:03.81 ID:W1062UXc0.net

知能ってこんな簡単なもんなん？

The dominant sequence transduction models are based on complex recurrent or convolutional neural networks in an encoder-decoder configuration.
The best performing models also connect the encoder and decoder through an attention mechanism.
We propose a new simple network architecture, the Transformer, based solely on attention mechanisms, dispensing with recurrence and convolutions entirely.
Experiments on two machine translation tasks show these models to be superior in quality while being more parallelizable and requiring significantly less time to train.
Our model achieves 28.4 BLEU on the WMT 2014 English-to-German translation task, improving over the existing best results, including ensembles by over 2 BLEU. On the WMT 2014 English-to-French translation task, our model establishes a new single-model state-of-the-art BLEU score of 41.8 after training for 3.5 days on eight GPUs, a small fraction of the training costs of the best models from the literature.
We show that the Transformer generalizes well to other tasks by applying it successfully to English constituency parsing both with large and limited training data.

"Attention Is All You Need"

Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin

Comments: 15 pages, 5 figures
Subjects: Computation and Language (cs.CL); Machine Learning (cs.LG)
Cite as: arXiv:1706.03762 [cs.CL]
(or arXiv:1706.03762v5 [cs.CL] for this version)