Chat GPT

AIについて話題が盛り上がることは暫く前からありまして、”機械学習”とか”ディープラーニング”なんて言葉を聞いた方もいらっしゃると思います。基本的には多量のデータを基に統計的な推測値を算出≒学習・検証させて、その算出方法を基にデータの予測や判別をさせるというのが使い道主な使い方になっていました。基本的にはあらゆるデータを皆さん御馴染みのエクセルで扱うようなデータに直して、そこに対して統計的な処理を行い計測値を算出させるための方程式（若干は語弊がある表現です、本来は関数と言います）を探っていく訳です。この探っていく段階にはニューラルネットワーク(CNN)というのが良く使われています。データを入れる入力層　中間層（ここがネットワークっぽいです）　予測結果として学習させる出力層（要は予測結果として得たい結果や判別した種類等が格納されます。）に分かれています。こちらを構築するようにすでに用意されているライブラリのnpやKerasでモデルを組むことが多いような気がします。（僕はnp.arreyが好きです。）

左から入力層、中間層、出力層です。

さて先程のあらゆるデータというのには、自然文と言われるような今皆さんが読まれているような文章や画像や動画等も含まれていきます。Sklearn、Pandas、Matpolotlibのようなライブラリを使います。（自然文や画像だとBug to word や畳み込みとか言われる言葉をお好きな方は聞かれたことがあるかと思います。）画像データ小さくして表形式のデータに作り直す仕組みは畳み込み処理というのですが、因みにこの段階をPCで行おうとするとこれまでPCで話題になっていたCPUよりもGPUの方が学習効率等に影響を与える事が多いです。GPUというとゲーミングパソコンでよく話題に上がるのですが、AI学習が話題になっていた頃から品薄ですね。

基本的には、あらゆるデータを行列のデータに直し、それを学習用、検証用、本番用に分けて、学習用データで算出の為の関数を割り出し、検証用データで正答率等が適正がチェックして、やっと本番用データで利用するという流れです。因みにこの関数は、求めたい値との誤差が最小になるように勾配が調整されます。（高校での微分を思い出す人も多いでしょう。）つまり誤答率が一番低い点ですね。ここを探っていくのがAIで学習させる上で面白いところになります。（結局何かの化学式や法律知識等のルール・法則にのっとってではなく確率統計の見方で答えを算出するので、AIを開発した人になんでこんな回答になったかという事を聞いてもわからないという事になります。）

最小の誤差を見つけるように関数が導かれる。

一般的な我々のような普通の人はこれで導き出された関数を使っている訳ですね。どうでしょう？一から作って利用するのには少し敷居が高いですね。さてこのAIです、インターネットで結びつけられたセンサーと装置と組み合わせて色々な自動化に用いられることが多くなりました。重機の現場で導入されている場合はどのようなものかというとこんな感じでしょうか？

1. 自動運転建設機械とは？
これらの機械は、先進的なセンサー、カメラ、GPS、LiDARなどの技術を活用して、周囲の環境を認識し、指定されたタスクを自動で実行するものです。

2. その主な利点は？

安全性の向上: 人の操作ミスを削減し、特に危険な状況でのリスクを低減します。
効率の向上: 一貫した動作により、作業の質と速度が向上します。
コスト削減: 長時間や夜間の作業でも、人の介入を最小限に抑えることができます。
高精度な作業: AI技術の進化により、非常に高い精度での作業が可能となりました。
3. 具体的な使用例は？

掘削機: 指定された深さや形状に従って、精密な掘削が行えます。
ダンプトラック: 指定されたルートを自動で運転し、材料の運搬を効率化します。
道路舗装機: 一定の厚さや幅での均一な舗装が実現します。
4. 今後の展望
確かに、現段階では完全な自動化には至っていません。しかし、技術の進化とともに、更なる自動化と効率化が期待されます。建設業界も、この技術の進展に注目しています。

といった具合です。

さてAI技術の中でも特にGPTという言葉をはよく聞きます。どんな技術で、どこがすごいんでしょう？

GPTの正体　GPTは"Generative Pre-trained Transformer"の略称です。この名前からもわかるように、GPTは大量のテキスト情報を学習し、それを基に新しい文章を生成するAI技術の一つです。

なぜGPTは特別なのか　従来のコンピューターシステムは、人が指定したプログラムに従って動作します。しかし、GPTのような最新のAIは、与えられた情報を自ら学習し、その学びを元に新しい文章や答えを生成することができます。これは、私たちが学校で学ぶように、GPTも膨大な情報から知識を吸収し、それを活用するという点で、非常に革命的です。

GPTの活用例　GPTは、質問応答システムや文章生成、さらにはゲームやアートの分野まで、多岐にわたる領域での活用が期待されています。その高い柔軟性と学習能力により、これからのデジタル社会での役割がますます増していくことでしょう。

まとめ　GPTは、AI技術の中でも特に注目される存在となっています。その背後には、膨大な情報を学習し、新しい知識や情報を生成するという、これまでのコンピューター技術とは一線を画す能力があります。今後の技術の進化とともに、GPTの可能性はさらに広がっていくことでしょう。

まあ..ざっくり言うと世の中のWEBにある情報をかたっぱしから集めて、その中に含まれる言葉を連ねていく、そしてこの言葉が出てきたら次に出てくる言葉はたぶん〇〇だなと予測させて、その流れで出てきたものをうまく文章に整えて出しているという感じでしょうか？

今までのAIはどちらかというと予測や判別によく使っていたのですが、何もAIについて詳しくなくても何か文章や答えを作る導き出すことが気軽にできるようになったという事です。もっと言うと背後で動いている仕組みを知らなくても、だれでもつくりたい文章を創れますね。工事の際の案内文とかそういった定型文ならお手の物です。

例えばGPTを使ってみなさんおなじみの（ですよね？）環境機械（ジョークラッシャーや自走式木材破砕機など）に関する情報を調べる方法は、ネット検索の代わりにGPTの知識ベースや文章生成能力を活用することです。

基本的にはGPTは、何かを創造するためのもので、情報をとってくるためのものではありません。なので結果として得られた情報が正しいかどうか判断できる分野で使うという事がいまのところ正しいかなと思います。

基本情報の取得: GPTに「ジョークラッシャーとは何か？」や「自走式木材破砕機の基本的な機能は？」といった基本的な質問を投げかけ、概要や基本的な情報を収集します。

詳細な情報の取得: さらに詳しい情報や特定の機能について知りたい場合、具体的な質問を投げかけます。例：「ジョークラッシャーの主な用途は？」や「自走式木材破砕機のメリットとデメリットは？」。

比較情報の取得: 複数の環境機械を比較したい場合、GPTに比較的な質問をします。例：「ジョークラッシャーとインパクトクラッシャーの違いは？」。

最新の技術トレンド: 「環境機械の最新の技術トレンドは？」といった質問で、最新の技術や市場の動向についての情報を取得します。

具体的な使用例やケーススタディ: 「ジョークラッシャーの実際の使用例は？」や「自走式木材破砕機が効果的に使われたプロジェクトは？」といった質問で、具体的な使用例や成功事例を知ることができます。

関連する規制や基準: 「環境機械に関する安全基準や規制は？」といった質問で、関連する法律や規制についての情報を取得します。

注意点として、GPTは2021年9月までの情報しか持っていませんので、それ以降の最新情報については直接的なウェブ検索や専門の情報源を参照する必要があります。しかし、基本的な情報や背景知識を得るためには、GPTは非常に有用なツールとなるでしょう。

ここまでの内容はあくまで現時点でのものです。さてここまでですが、青色の文字の部分はGPTに作ってもらった文章で写真は他のＡＩを使って生成してみました。生成系ＡＩは何かを創るにはとても向いています。例えば先程の文章をもっと易しくというのであれば

先生: 「みんな、最近よくニュースやインターネットで"AI"や"GPT"という言葉を聞いたことがあるかな？」

生徒A: 「AIって、ロボットのことでしょ？」

先生: 「そうだね、AIは人工知能のことを指す言葉だよ。そして、GPTはその中の特定のAI技術の名前なんだ。」

生徒B: 「GPTって、何の略なの？」

先生: 「いい質問だね。GPTは"Generative Pre-trained Transformer"の略だよ。でも、これだけ聞いても難しいよね。簡単に言うと、GPTはたくさんの文章を学び取って、新しい文章を作り出すことができるAIの一種なんだ。」

生徒C: 「どういうこと？」

先生: 「例えば、大量の本やウェブサイトの情報を読み込ませると、GPTはその情報を元に、人のように自然な文章を書くことができるようになるんだ。」

生徒A: 「それって、すごいの？」

先生: 「とてもすごいことなんだよ。考えてみて。私たちが学校で勉強するように、GPTもたくさんの情報を学び取る。そして、それを元に新しい文章や答えを作り出すことができる。これまでのコンピューターは、人がプログラムした通りのことしかできなかった。でも、GPTのようなAIは、自分で学んで、新しいことを考えることができるんだ。」

生徒B: 「それって、ロボットが自分で考えるようになるってこと？」

先生: 「うーん、完全に自分で考えるわけではないけど、人が教えたことを基に、新しい答えや文章を作り出すことはできるよ。だから、GPTは革命的な技術と言われているんだ。」

生徒C: 「すごいな。これからの未来が楽しみだね！」

先生: 「そうだね。でも、技術の進化とともに、その使い方や影響についてもしっかり考えることが大切だよ。」

なんて書き方に変えることもできます。つまり何かを「調べる」よりも「創らせる」ことに向いているんですね。生成してできた文章の情報の正誤がうまく判断できる人が使うと強力なツールになるのかなと思います。

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