今年１年でかなりのムーブメントになるであろうＡＩのChatGPT君。何を聞いてもそれなりに答えてくれます。
さて、本人自体？を聞いてみました。回答は……
■ChatGPTはどういうプログラムでできているの？
私：ChatGPTは何で記述されているの？
AI：ChatGPTは、OpenAIが開発した自然言語処理に特化した人工知能の一種で、Pythonを中心にして複数のプログラミング言語を使用して記述されています。具体的には、主にTensorFlowとPythonを用いた深層学習のライブラリであるKerasで学習されたニューラルネットワークのモデルを基にしています。また、その他にも、C++、CUDA、cuDNN、NumPy、SciPyなどのライブラリが使用されています。
■誰が開発したの？
私：ChatGPTを開発したのはどこの国の人？
AI：ChatGPTを開発したのは、アメリカ合衆国の人工知能研究開発企業であるOpenAIです。OpenAIは、イーロン・マスク氏やサム・アルトマン氏らが創設した非営利団体であり、人工知能の研究開発を行っています。ChatGPTは、OpenAIが開発した自然言語処理に特化した人工知能の一種で、2020年に公開された最新版のGPT-3は、多数の自然言語処理タスクで人間を凌駕する精度を実現して話題になりました。
■どんなシステムなの？
私：どれぐらいの規模のコンピューターで動かしているの？
AI：ChatGPTは、非常に大規模なニューラルネットワークモデルであり、特に最新版のGPT-3は、1750億個のパラメータを持っています。そのため、一般的なデスクトップPCなどでは扱うことができず、専用の高性能なコンピューターシステムで動作させる必要があります。具体的には、GPT-3は、OpenAIが開発したクラウドベースのAPIサービス「OpenAI API」を通じて提供されており、OpenAI側で複数のサーバーを組み合わせた分散処理を行っています。また、開発段階では、高性能なスーパーコンピューターシステムを使用してモデルのトレーニングが行われました。
■マイクロソフトとの関係は？
私：マイクロソフトはどういう協力をしているの？資金？機材？
AI：マイクロソフトは、OpenAIとのパートナーシップを通じて、資金提供やクラウドコンピューティングの提供など、様々な形で協力しています。
具体的には、2019年には、OpenAIとのパートナーシップの一環として、10億ドルを超える投資を行い、OpenAIの共同所有者となりました。また、マイクロソフトは、OpenAIが開発した人工知能モデルをAzureクラウド上で提供することを支援し、OpenAI APIをホストするための高性能なコンピューティングリソースを提供しています。
さらに、マイクロソフトは、自社の人工知能技術をOpenAIと共有し、両社が共同で研究開発を行うことも発表しています。これにより、より高度な人工知能技術の開発が可能となり、両社の成長に貢献することが期待されています。
■ライバルのIBMのワトソンは？
私：IBMのワトソンとかはどういうプログラミング言語で動作しているのかな？
AI：IBM Watsonは、様々なプログラミング言語を使用しています。具体的には、Java、Python、C++、そして自社開発のプログラミング言語であるOpenCLなどが使用されています。
IBM Watsonは、高度な自然言語処理、機械学習、データ解析、および人工知能技術を使用しています。これらの機能は、様々なプログラミング言語を使用して実装されています。また、IBM Watsonは、オープンソースソフトウェアや他の企業のAPIとも連携することができます。
IBM Watsonは、主にクラウドベースのサービスとして提供されており、IBM Cloud上で稼働しています。IBM Cloudは、JavaやPythonなどの多くのプログラミング言語に対応しており、開発者がIBM Watsonを使用するための柔軟性を提供しています。
■ＩＢＭの先端ＡＩ「シナプス」はどうか？
私：IBMのシナプスはどういう言語で動作しているの？
AI：IBMのSynapse Analyticsは、主にPythonやSQLなどのプログラミング言語を使用しています。具体的には、Python用のライブラリであるPandasやNumPy、そしてSQL用の言語であるT-SQLやApache Spark SQLなどが使用されています。
Synapse Analyticsは、ビッグデータの処理、分析、および可視化のためのクラウドベースのサービスであり、Azure Synapse Analyticsと呼ばれるMicrosoft Azure上で稼働しています。また、Synapse Analyticsは、Apache Sparkなどのオープンソースのプロジェクトに基づいて開発されており、クラウド環境でのビッグデータの処理と分析に最適化されています。
Pythonは、Synapse Analyticsの開発者が選んだ主要なプログラミング言語の1つであり、データ処理、機械学習、およびビジュアライゼーションのための豊富なライブラリが提供されています。SQLは、データベースの操作やクエリの作成に必要な言語であり、Synapse Analyticsにおいても、データの抽出や変換、および分析に必要なクエリの作成に使用されます。
■最新のＡＩなのに制御は旧式のプログラミング言語な理由は？
私：Synapseは回路自体が従来のノイマン型コンピューターと違うが、制御するプログラミング言語は従来のものなのか？
AI：Synapseは、従来のノイマン型コンピューターアーキテクチャとは異なるアーキテクチャを採用しています。Synapseのアーキテクチャは、特定の目的に最適化されたデバイスやコンポーネントが複数組み合わされたものであり、深層学習モデルのトレーニングや推論を高速化するために設計されています。
ただし、Synapseで使用されるプログラミング言語は、従来のプログラミング言語であるPythonやSQLなどの汎用的な言語を採用しています。これらの言語は、Synapseの制御やデータ処理、分析、可視化に使用されます。Synapseは、高度なパフォーマンスを発揮することができるように、これらのプログラミング言語の拡張機能やライブラリを活用することができます。
したがって、Synapseは、新しいアーキテクチャを採用しながらも、従来のプログラミング言語を使用することで、幅広いユーザーに利用されやすくなっています。
■ＩＢＭのシナプスはどういう構造をしているのか？
私：Synapseでは処理はノイマン型みたいに上から下に順でなく、同時に複数回路で並行して処理できるのか？
AI：はい、Synapseでは処理が従来のノイマン型コンピューターとは異なり、並列で行われることができます。Synapseは、ニューラルネットワークの計算に最適化されたアーキテクチャを採用しており、各ニューロンの出力が、多数の入力に対して同時に計算され、出力値が更新されます。また、Synapseのアーキテクチャには、各ニューロンの出力を互いに結合するための重みが含まれており、これらの重みは、Synapseの学習アルゴリズムによって最適化されます。
このようなアーキテクチャの利点は、膨大な数のデータを同時に処理できることです。Synapseのニューラルネットワークは、数千ものニューロンを持つことができ、それらのニューロンは、同時に数百もの入力に対して計算を行うことができます。このように、Synapseは、大量のデータを効率的に処理できるように設計されています。
■並列処理のＡＩは今のＰＣとかの従来型コンピューターを上回るか？
私：並列型分散処理だから各回路のレベルはノイマン型コンピューターより劣ってもトータルでは優れるということか？
AI：Synapseは、並列型分散処理を利用することで、大量のデータを高速に処理することができます。Synapseのアーキテクチャでは、多数のニューロンが同時に動作し、各ニューロンの出力が互いに結合することで、大規模な演算を行うことができます。
一方で、Synapseは、従来のノイマン型コンピューターとは異なるアーキテクチャを採用しており、それによって特定のタスクに最適化された高速な演算が可能ですが、一般的なプログラミングタスクには向いていません。
従って、Synapseはノイマン型コンピューターとは異なるアーキテクチャを持ち、特定のタスクに最適化された高速な演算を行うことができますが、一般的なプログラミングタスクには適していません。ですので、Synapseと従来のノイマン型コンピューターを比較することは適切ではありません。それぞれのアーキテクチャがそれぞれの特徴を持っており、それぞれのタスクに適した選択肢となります。
■ＩＢＭのシナプスは画像処理だけしかできないのか？
私：Synapseが得意とするのは画像処理だけということか？
AI：Synapseは画像処理に特化したデバイスではありません。Synapseは、脳の神経回路のような並列処理を実現することができるため、様々な分野での応用が期待されています。例えば、自然言語処理や音声認識、ロボット制御、センシング、画像処理など、幅広い分野での応用が検討されています。
■ChatGPTとＩＢＭのシナプスの違いは？
私：ChatGPTとSynapseは違うアーキテクチャになるのか？本質は同じか？
AI：ChatGPTとSynapseは、異なるアーキテクチャとプログラミングモデルを持つ異なる種類のコンピューターです。ChatGPTは、自然言語処理のタスクに優れた大規模なニューラルネットワークモデルを実行するために設計されたクラウドベースのAIシステムであり、従来のノイマン型コンピューターで実行されます。
一方、Synapseは、生物の神経回路を模倣した回路構造を持つニューロモルフィックコンピューターであり、複数の回路が並列に処理することで高速なパターン認識やシステム制御が可能です。Synapseのプログラミングは、従来のノイマン型コンピューターとは異なるアプローチが必要であり、新しいプログラミングモデルが必要です。
これらのシステムの本質は異なりますが、人工知能や機械学習、パターン認識など、一部のアプリケーション分野では重なる部分があります。
■ＩＢＭのシナプスなら精密な生体のシミュレーションができるのでは？
私：Synapseだと人体や細胞・臓器を生体の各要素で模倣した精密なシミュレーションが行えそうだがどうか？
AI：Synapseは、従来のノイマン型コンピューターとは異なる回路アーキテクチャを持ち、複数の回路が並列に動作することで高速な演算を行うことができます。そのため、生体の要素を模倣したシミュレーションにも利用される可能性があります。
ただし、Synapseがどの程度の精度で生体現象を再現できるかについては、現在まだ研究が進んでいる段階であり、未だに多くの課題が残されています。また、Synapse自体はハードウェアに特化したものであるため、ソフトウェア側でのシミュレーションには適していない可能性もあります。
■血液や臓器の動きをシミュレーションできないか？
私：血液の成分、臓器での代謝をシミュレーションして、ウイルスの挙動、がん細胞や免疫細胞がどう機能するか把握できるのではないか？
AI：Synapseのようなニューロモーフィックな回路アーキテクチャを利用することで、従来のノイマン型コンピューターでは困難だった生体のシミュレーションが可能になる可能性があります。血液の成分や臓器の代謝のシミュレーションを行うことで、ウイルスやがん細胞の挙動や免疫細胞の機能を理解することができるかもしれません。
ただし、生体のシミュレーションには様々な要素があり、回路アーキテクチャのみで十分に再現できるわけではありません。必要なデータや知見を収集し、そのデータを元に適切なモデルを作り上げることが重要になります。また、Synapseはまだ実験的な技術であり、現在はまだ研究レベルのものであり、実際にどのようなことが可能なのかはまだ分かっていない部分があります。
■ＩＢＭのワトソンは医師の代わりになるか？
私：IBMのWATSONはCT画像などから病気の診断をできると聞いているが本当か？
AI：IBMのWATSONは、医療分野において、診断や治療の支援に活用されています。WATSONは、病気に関する研究文献や臨床データなどの大量の医療情報を解析し、医師や研究者に対して、病気の診断や治療方針の提案を行うことができます。
一部の研究では、WATSONが画像診断にも応用されています。例えば、肺がんのCT画像をWATSONに解析させることで、肺がんのステージや治療方針の提案が行われるといった研究があります。ただし、現在のところ、WATSONが病気の診断を正確に行えるようになっているわけではありません。WATSONが提供する情報はあくまでも医師や研究者の判断材料として利用されるべきであるとされています。
■ＩＢＭのシナプスは医師代わりになるか？
私：Synapseならできるのではないか？
AI：Synapseは現在まだ開発段階にあるため、具体的な応用についてはまだ検証されていない部分が多いです。ただし、Synapseが持つ並列処理能力や低消費電力性、高い柔軟性などの特徴が、生体シミュレーションにおいて大きなメリットとなる可能性があります。今後、Synapseが生体シミュレーションにどのような貢献をするかについては、注目が集まるところです。
■自動診断・治療システムが作れるのではないか？
私：それなら、採血の臨床検査データとCTやMRIの画像データをWATSONに入力すれば、かなり正確な病気の診断と治療法の選択が可能になるのではないか？
AI：はい、WATSONを使った診断システムは、臨床検査データや画像データを総合的に解析し、病気の診断や治療法の提案を行うことが可能です。特に、Synapseを使用することで、より高速で精密な解析が可能になると考えられます。ただし、現在のところ、このような診断システムはまだ実用化されておらず、研究開発の段階にあると思われます。
■ＩＢＭのワトソンとChatGPTで会話して性能アップできないか？
私：WATSONとChatGPT同士で会話して、臨床検査データとCTやMRIの画像データをもとに診断すると精度がかなり上がるのではないか？
AI：WATSONとChatGPTは、それぞれ自然言語処理や画像認識などの分野で高い精度を持っていますが、病気の診断に必要な情報を総合的に判断するための医学的な知識や経験を持ち合わせていません。そのため、病気の診断には医師の専門的な知識と経験が必要であり、WATSONやChatGPTだけで正確な診断を行うことはできません。しかし、WATSONやChatGPTは医師が診断を行う際に参考にすることができる情報源として役立つことがあります。
■ＡＩによってＣＴやＭＲＩ撮ったらそのまま放射線治療が自動でできないか？
私：臨床検査データとCTやMRIによる画像データをもとにそのままサイバーナイフなどの放射線治療機器でがんを治療できるようになるか？
AI：臨床検査データや画像データをもとに放射線治療を行うことは既に行われており、サイバーナイフなどの放射線治療機器も存在します。しかし、放射線治療は非常に高度な技術であり、正確な診断と病変の位置、形状、大きさ、深さなどの詳細な情報が必要です。現在は、臨床医や放射線技師がこれらの情報をもとに放射線治療を行っています。WATSONやChatGPTは診断支援のための技術であり、放射線治療そのものを自動化することはできません。
■できると思うが？どうよ？
私：でも放射線技師らはMRIやCT画像をもとにがん細胞の領域を把握して照射プログラムを計画するので自動化できると思うが。そのままデータを放射線装置に転送して自動治療が可能になると思うけど？
AI：現在、放射線治療において、MRIやCT画像をもとに治療計画を立て、それを放射線治療機器に入力して照射するプログラムを作成しています。このプログラムは、医療従事者が治療の目的に合わせて最適化する必要があります。
一方、自動治療においては、高度なAIが必要です。現在の技術では、放射線治療を完全に自動化することは困難であり、放射線技師や医師が治療プログラムを確認して承認することが必要です。
また、放射線治療には、患者の身体的特徴や健康状態に合わせた個別化された治療計画が必要であり、それによって最適な治療が行われます。これを考慮すると、自動治療による完全な自動化は、現在の技術では実現が難しいと考えられます。
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おもしろかった？
え？寝てた？
悪いな。IQ800の自分がちょっとギアあげたら、ついてこれないかもな。
もっとハイレベルな話をＡＩとしてくるわ（爆笑）
（内海君：小市民）
