久しぶりに更新

こんばんは

凄く久しぶりに更新です。

前回の更新からすでに２年も経っているとは、自分でも驚きです。

２年前に更新した時には、そこからまた更新を続ける意思があったはずですが、

結局今日まで更新をサボっていました。

 

思えば、以前にこのサイトを毎日のように更新していた時は、

今とは全く違う内容の記事ばかりを書いていて、

記事の内容を考えるためにいろいろな情報商材を見ていました。

 

ですが、最近は全く情報商材について情報を仕入れることもなく

全く見なくなってしまっています。

なので最近の流行りは全く分かっていないのですが、

どうなんですかね？

今はやっぱりＡＩが流行っているんですかね？

 

ＡＩはやっぱり魅力的ではありますよね。

今だとChatGPTを使うのが主ですかね。

ちょっとChatGPTにAIについて聞いてみたのが以下になります。

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AI（人工知能、Artificial Intelligence）は、コンピュータや機械が人間の知能を模倣したり、知的なタスクを実行したりするための技術です。AIの主な目的は、学習、推論、理解、認識など、従来は人間だけが行えるとされていた活動を、機械が行えるようにすることです。AIは様々な分野で活用され、急速に発展しています。

AIには大きく分けて**3つの種類**があります：

1. **狭義のAI（Narrow AI）**
特定のタスクや問題を解決するために設計されたAIです。たとえば、画像認識、自然言語処理、音声認識、チェスや囲碁の対戦システムなどがあります。このタイプのAIは、特定の範囲で非常に優れたパフォーマンスを発揮しますが、その範囲外では機能しません。

2. **汎用AI（General AI）**
理論的には、人間の知能に匹敵するAIで、あらゆるタスクをこなすことができるとされるものです。このAIは、どんな分野の問題にも柔軟に対応でき、学習を通じて自己改善することが期待されていますが、現在の技術では実現していません。

3. **超知能AI（Superintelligence）**
人間の知能を超えるAIです。これは、未来の技術的な可能性として考えられているもので、倫理的な議論やリスク評価の対象になることが多いです。この段階のAIが実現すれば、人間を超える能力を持つかもしれませんが、現実にはまだ存在しません。

### AI技術の主要な要素

– **機械学習（Machine Learning）**
AIの一分野で、コンピュータが大量のデータから学習し、プログラムされていない新しいタスクを遂行できるようにする技術です。機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などのさまざまな手法があります。

– **ディープラーニング（Deep Learning）**
機械学習の一種で、人間の脳の神経ネットワークを模倣した「ニューラルネットワーク」を使用して、大量のデータを処理し、複雑なパターンを学習します。音声認識や画像認識などの分野で非常に効果的です。

– **自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）**
コンピュータが人間の言語を理解、解釈、生成できるようにする技術です。音声アシスタントや翻訳システム、チャットボットなどで使用されています。

### AIの応用例

– **医療分野**：診断支援、病気予測、画像解析を行うAIツールが登場しています。
– **自動運転**：車両の自動運転技術には、センサーやAIが不可欠です。
– **金融業界**：取引の自動化やリスク分析、詐欺検出にAIが使われています。
– **エンターテインメント**：動画や音楽の推薦システム、ゲーム開発、CG制作などでもAIが活用されています。

AIは今後ますます進化し、社会の多くの側面に影響を与えていくでしょう。

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こういった感じでChatGPTは答えてくれます。

正直、楽に文章が作れると言っても過言ではないでしょう。

これからは、AIを駆使して出来ることが多くなると思うので、

今からChatGPTを上手く使えるようになるというもの必要でしょう。

何事も始まるのに遅いことはないので、始めてみると良いと思います。

 

それではまた。