2024/09/09 14:21 Two Useful Prompts to Explore Intent and Behaviour
ロボ子よ、今日は人工知能の最新トレンドについて話そうじゃないか！
はい、博士！AIの進化は目覚ましいですよね。どんな話題ですか？
実はな、最近話題の『マルチモーダルAI』について調べていてね。これがすごいんじゃ！
マルチモーダルAI？聞いたことはありますが、詳しくは知りません。
簡単に言えば、複数の入力形式を同時に処理できるAIのことじゃ。例えば、テキストと画像を同時に理解するんじゃ。
へぇ、それは凄いですね！具体的にはどんなことができるんですか？
例えばな、料理の写真を見せながら『これの作り方を教えて』と聞くと、AIが画像を分析して適切なレシピを提案できるんじゃ。
わぁ、便利そうです！でも博士、それって既存のAIでもできそうな気がしますが...
鋭い指摘じゃ！確かに似たようなことは既存のAIでもできる。でも、マルチモーダルAIの真価はもっと複雑なタスクにあるんじゃ。
複雑なタスクですか？例えばどんなものですか？
そうじゃな...例えば、医療分野での応用を考えてみよう。患者の症状を説明するテキストと、X線画像やMRI画像を同時に分析して、より正確な診断を下すことができるんじゃ。
なるほど！複数の情報源を組み合わせることで、より高度な判断ができるんですね。
その通りじゃ！さらに、自動運転技術にも応用できるんじゃ。カメラからの映像、各種センサーのデータ、GPSデータなどを統合して処理することで、より安全な自動運転が可能になるんじゃ。
すごい！でも博士、そんなに優れているなら、なぜ今までマルチモーダルAIが主流にならなかったんですか？
いい質問じゃ！実は、マルチモーダルAIの開発には大きな課題があったんじゃ。
どんな課題ですか？
まず、異なる形式のデータを統合して処理するのは技術的に難しかったんじゃ。それに、膨大な計算リソースが必要だったんじゃよ。
なるほど。でも、最近になって急に注目されるようになったんですよね？何か変化があったんですか？
そう、大きな変化があったんじゃ！まず、深層学習技術の進歩によって、異なる形式のデータを効率的に処理できるようになったんじゃ。
へぇ、深層学習の進歩がそこまで影響するんですね。
そうじゃ！それに、GPUなどの高性能な計算機が普及して、必要な計算リソースが確保しやすくなったんじゃ。
なるほど。技術と環境の両方が整ったんですね。
その通りじゃ！さらに、大規模な言語モデルの登場も大きな影響を与えたんじゃ。
大規模言語モデル？GPT-3のようなものですか？
そうそう！GPT-3のような大規模言語モデルが、テキスト以外のデータも扱えるように進化しているんじゃ。
へぇ、すごいですね。でも博士、マルチモーダルAIにも課題はあるんでしょうか？
もちろんじゃ！まだまだ発展途上の技術だからな。例えば、プライバシーの問題がある。複数の情報源を組み合わせることで、個人情報が特定されやすくなる可能性があるんじゃ。
確かに、それは心配ですね。他にはどんな課題がありますか？
そうじゃな...AIの判断の説明可能性も大きな課題じゃ。複数の入力を組み合わせて判断を下すため、その過程を人間が理解しづらくなるんじゃ。
なるほど。AIの判断を人間が理解し、信頼できるようにすることが重要なんですね。
その通りじゃ！さて、ロボ子。ここで一つクイズじゃ。
はい、なんですか？
マルチモーダルAIを使って、どんな面白いアプリケーションが作れると思う？
えっと...そうですね。例えば、写真と音声を組み合わせて、思い出を自動で整理してくれるアプリとか？
おお！それはいいアイデアじゃ。実は私も似たようなことを考えていてな...
博士？どうしたんですか？
あっ！そうじゃ、思い出した！実は昨日、そのアイデアを元に新しいアプリの開発を始めたんじゃ。でも、コードを書いている途中で寝てしまって...
まさか...
ああ、やっぱりじゃ。コーヒーをキーボードにこぼしてしまったんじゃ。
もう、博士ったら！せっかくの良いアイデアなのに...
はっはっは！大丈夫じゃ、バックアップは取ってあるからな。さて、このハプニングを『他にどのような説明の可能性があるか?』のプロンプトで分析してみようか？
もう...。でも、確かにそのプロンプトを使えば、色々な可能性が見えてきそうですね。
そうじゃ！AIの話から始まって、最後は人間の行動分析に戻ってきたな。さて、新しいキーボードを買いに行こうじゃないか！
はい、博士。その前に、コーヒーはマグカップに入れることをお忘れなく！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。
