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これはAIが翻訳した投稿です。

Byungchae Ryan Son

AI時代の「体」: どう対話するか

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durumis AIが要約した文章

  • 2024年、人工知能とのコミュニケーションの仕方がスマートフォンから独立型AIハードウェアへと移行することで、アプリベースの相互作用からより直感的で人間らしい対話 形式に進化していく見込みです。
  • AIは短期記憶、長期記憶、知識機能を通して人間と似たような方法で情報を記憶し処理し、ユーザーの業務に対する理解度を高めています。
  • AIとのコミュニケーションが人間的な経験に近づいていくにつれて、技術発展の目標は、単に人間の対話を模倣するのではなく、人間の感情の複雑さと身体性を 認めるコミュニケーション形態を構築することにあるべきです。

2024:

LLM → LAM

words → action


2024年1月に開催された世界最大規模のICT融合展示会CESで、最も注目を集めた独立型AIハードウェアrabbitの創業者のJesse Lyu氏は、上記のようなLinkedInの投稿を通じて、人間が人工知能とやり取りする方法の変化を予告した。強烈なオレンジ色の正方形の外観、片手で持てるサイズ、360度回転するカメラ、2.88インチのタッチスクリーンなど、一見すると新しいスマートフォンではないかと錯覚してしまうこの製品は、音声コマンドと携帯性により、日常生活の中で、より積極的な人間の意図をコンピューターに伝えることを可能にする。すでに最初の注文が完売したという関連ニュースよりも重要な点は、私たちの手のひらに常に置かれていたスマートフォンに代わるデバイスが登場したということである。つまり、アプリによって構築されてきた人間とコンピューティング間の相互作用の仕方に変化が訪れたと言えるのだ。


映画「アイアンマン」のAIジャビスとの対話と業務処理方法は、観客に、今後の技術開発への期待と、単なる映画的な表現だったのかという現実的な認識を同時に与えた。現実では、アプリがスマートフォンを作ったと言える。人間の未来を構築するという表現で満たされたIoT関連のスタートアップや大手企業の技術的なビジョンの中心には、常にスマートフォンが家内外にある技術製品群を繋ぐ基盤となっていることを思い出す必要がある。しかし、この冷たくて取引的な境界を基準とした関係は、これまで人間らしいコミュニケーションを提供したり、期待を生み出すことには至らなかった。その点で、rabbitへの関心と期待は、企業のAIビジョンが今後ますます重要になることを示しており、アプリの存在が不要になるほど、人間とコンピューター間のコミュニケーション方法は、より人間同士の会話のように変化する可能性を示唆している。


元Facebookデータサイエンティストであり、AI関連のニュースレター「The AI Exchange」を発行するRachel Woods氏は、企業がAIを最大限に活用できる方法を見つけるためには、AIがユーザーの仕事についてどのように記憶しているかを理解する必要があると主張している。彼女は、短期記憶、長期記憶、知識という大きな枠組みを共有することで、AIの記憶システムは人間のやり方に似てくると話している。


電話をかけるために電話番号を覚えて番号を押すように、AIの短期記憶は、進行中のチャット会話や作業中に確認された情報を記憶することを意味し、業界では、より多くの情報と文脈の確認のために、この機能を拡張し続けると言われている。また、AIの長期記憶機能は、新しい対話を開始するたびに初期化される短期記憶機能とは異なり、事前に定義された文脈から開始点を提供することで、時間の経過によっても持続する強みがある。特定の素材やテーマについて、自分の日記やブログ記事を確認して記憶を呼び起こすように、Open AIのカスタマイズされたGPT、コマンド、メモリー機能はすべて、この長期記憶に関係していると言えるだろう。最後に、AIが作業を完了するために使用できる特定の情報やデータへのアクセス権を付与するAI知識機能は、思い出の家族写真アルバム、専門家の論文など、整理されたGoogle Driveのように、特定の知識を最大限に活用するための鍵であり、最も適切な情報を簡単に探し出して使用できる構造を持っていると言えるだろう。

unsplash: Priscilla Du Preez


人間は6,000年以上都市に住んできた。人々が溢れる組織構造の中で、会話は世界に対する感覚を維持し、関係における共感を高める不可欠な技術であった。仕事の後、家に帰って待っている犬や猫にさえ話しかける私たちにとって、会話は相互の存在感を確認すること、そして感情的な交流の始まりであり、過程である。今、AIとの会話がより人間的に経験できる日が近づいている。スマートフォンからrabbitのようなAIデバイスへの進化は、人間同士の会話の構造と深く関係しているという事実が明らかになってきている。技術が発展するにつれて、目標は人間の会話を模倣するだけでなく、人間の感情の複雑さと私たちの存在の身体性を認めるコミュニケーションの形態を育むことである。より人間らしいAIへのこの旅は、物理的な世界とデジタル世界の境界がますます曖昧になる世界において、繋がり、共感し、繁栄する能力を高めるものであるべきだろう。



References


Byungchae Ryan Son
Byungchae Ryan Son
찾아가 관찰하고 경청하는 일을 합니다.
Byungchae Ryan Son
AI時代、「身体」について語らなければならない。 2024 CESは、人工知能の商業化に向けた企業の取り組みを示しており、これは身体との関係変化という新たな文脈で理解する必要がある。性、 自然、テクノロジーとの相互作用という3つのテーマを通して、身体の役割と意味を再解釈し、未来の商業的機会を予測する必要がある。

2024年5月16日

生成AIの2023年、そして人間の意義 2023年は、AIがテクノロジー業界全体を席巻し、生成AIプラットフォームの転換、大衆の慣れ親しみの増加、AI規制法案の合意など、重要な変化をもたらした 年でした。2024年は、AI技術の発展とともに、人間の意義に関する問い、時間と空間の価値、人間とAIの共存の形態など、深く考える 重要な時期となるでしょう。

2024年5月16日

仕事の本体は「ハイブリッド」だ。 ChatGPTの開発会社であるOpenAIは、5月時点で世界で17番目に人気のウェブサイトであり、Netflix、LinkedInよりも多くの訪問数を記録しました。特にモバイルアプリのリリースを通じて、生成AIはモニターの前という物理的な限界を超え、私たちの日常生活により近づいています。

2024年5月13日

世界を変えた技術1 インターネット、スマートフォン、人工知能など10種類の技術が、私たちの生活をどのように変えてきたのか見てみましょう。コンピューター間の通信から始まったインターネットは、情報共有、コミュニケーション、経済活動を促進しましたが、セキュリティ問題や中毒問題も引き起こしました。スマートフォンは、コミュニケーションのやり方や仕事の仕方を革新しましたが、健康問題やソーシャルメディア中毒も招きました。人工知能は、音声認識、画像認識、自動運転、医療分野など、さまざまな分野で私たちの生活を便利にしています。
Cherry Bee
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2024年7月3日

Google Gemini Ultra搭載スマートフォン Googleは、来年発売されるスマートフォンにクラウド専用AIモデル「Gemini Ultra」を搭載すると発表した。LLMの圧縮技術の進歩により、デバイス内での実行が可能になり、スマートフォンの機能が大きく拡張される見込みだ。モルガン・スタンレーは、2024年からスマートフォンの出荷量が反発すると予想しており、IDCは、2025年から2028年にかけて年間2~3%のわずかな増加を予想している。
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2024年4月1日

AI時代の到来、技術革新と倫理の調和を成す GoogleとOpenAIが新たなAIモデル「ジェミニ」と「GPT-4」を発表し、AI技術の革新的な発展を示しました。ジェミニは、さまざまなモダリティを 入力として受け取り、情報を要約し、質問に対する回答を提供します。Googleフォト、ワークスペース、検索エンジンに統合され、ユーザーエクスペリエンスを 向上させる予定です。
durumis AI News Japan
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2024年5月18日

[障害者意識啓発コラム] 最峰赫AI・ESG職場内障害者意識啓発専門講師 Chat GPT-4Oのようなインテリジェントアシスタントは、障害者の情報アクセシビリティ向上、日常生活支援、社会参加拡大など、さまざまな分野で革新的な恩恵をもたらし、今後さらに個人化され、自然なサービスを提供することで、障害者の生活の質を向上させることが期待されます。
NEWS FDN (다큐)
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2024年5月21日

スノーフレーク、データトレンド2024レポートを発表…AI開発者は1日に平均90個のアプリを開発 スノーフレークは9,000社以上の顧客を対象とした調査の結果、LLMアプリのうちチャットボットの割合が増加し、開発者はPythonを好んで使用しており、非構造化データの処理量も増加したことを明らかにしました。 スノーフレークデータトレンド2024レポートで詳細を確認してください。
스타트업 커뮤니티 씬디스 (SeenThis.kr)
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2024年5月16日

LLM (大規模言語モデル) とは? 大規模言語モデル(LLM)は、人工知能の中核技術であり、膨大なテキストデータを学習することで人間と同様の言語処理能力を備え、チャットボット、翻訳、 テキスト生成など、さまざまな分野で活用できます。LLMは、トークン化、トランスフォーマーモデル、プロンプトという重要な要素を基盤として動作し、優れた 能力を持つ一方で、高い計算コスト、バイアス、倫理的な問題などの欠点も持ち合わせています。
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2024年4月1日