ＣｈａｔＧＰＴとは何か―初心者でもわかる 自然な会話も高精細な画像も生成ＡＩの技術はここまできた

松尾 豊【監修】

ニュートンプレス（2024/01発売）

• サイズ A5判／ページ数 144p／高さ 21cm
• 商品コード 9784315527674
• NDC分類 007.1
• Cコード C0040

出版社内容情報

今世界中で話題になっている対話型AI「ChatGPT」。なぜここまで高性能な生成AIが生まれたのでしょうか。これまでの対話型AIとはいったい何がちがうのでしょうか。
本書では，ChatGPTのはじめ方やうまく使いこなすためのコツといった実践的な内容から，生成AIを発展させてきた技術までわかりやすく解説しています。高精細で多様な画像を生みだす画像生成AIも取り上げています。生成AIがかかえる課題や，生成AIがもたらす未来にもせまります。

目次

１　ＣｈａｔＧＰＴっていったい何？（ＣｈａｔＧＰＴが「第４次ＡＩブーム」の扉をあけた；「生成ＡＩ」が急激に進化している　ほか）
２　実践例でわかるＣｈａｔＧＰＴの使い方（ＣｈａｔＧＰＴでの会話例をみていこう；ＣｈａｔＧＰＴどうしで会話をさせることもできる　ほか）
３　ＣｈａｔＧＰＴを支える技術にせまろう（脳のしくみをまねた「ニューラルネットワーク」；ＡＩに革命をおこした「ディープラーニング」　ほか）
４　おどろくほど高精細！「画像生成ＡＩ」の威力（ＡＩが生成するおどろくべき画像たち；ＡＩの画像処理のモデルは三つの神経細胞　ほか）
５　劇的に進化していくＡＩがもたらす未来（ネット上の会話の相手は、実はＣｈａｔＧＰＴかも；ＣｈａｔＧＰＴに危機感をもつ研究者もいる　ほか）

著者等紹介

松尾豊［マツオユタカ］
東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター教授。博士（工学）。東京大学工学部電子情報工学科卒業。専門は人工知能。現在の研究テーマは、ディープラーニング、ソーシャルメディアの分析など（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[あみやけ]

ホリエモンの本を読んでchatGPTに興味が出て少し体験してみたらその性能の良さと速さに驚き、年間5300円で有料会員になりました。まだ1ヶ月もやってませんが、本当に素晴らしいですよ‼️もとが簡単に取れたと思います。そして、この本を読んで、さらなる可能性を感じました。使い方しだいでどんどん価値が上がりそうです。ただ、近い将来がこわくもありますね。小説や漫画を越える時代がすぐそこかも知れません。その時のために知恵と思考力、判断力をつけないと。

2024/03/05

[ヘビメタおやじ]

面白かったです。まず、その能力に驚きました。そんなに自然な文章ができるのかとびっくりです。いろいろな面で役立っていくのだろうと思いました。定型の文章、苦手な分野の文章を思い付くコメントだけで作ってくれるのですから。しかし、ふと思ってしまうのは、書く側の人の心です。受けとる側としては、主旨のしっかりして分かりやすい文章は助かりますが、書く側の思いは、GPTを使うことによって薄弱化していくのではないか、と思ってしまいました。一語一語を選ぶ、まさに心の働きです。心のトレーニングが失われるのではないでしょうか。

2024/10/18

[🍭]

Y007、図書館本、2023年発行。Chat GPT（Generative Pre-trained Transformer）の仕組みや学習についてのモデルを紹介している。YA向けとだけあって、ルビも丁寧で読み易かった。最近画像生成系のAIに興味があるのでこういう入門書はいくつか読んでみてもいいのかもしれない。

2024/10/12

[mercury]

入門としては良いと思う。使用されている技術などの説明は、こういう名前の理論やテクニックを使っているんですよ位な説明。入門書なんだからそれで良いのだろう。この本から得た新しい知識は、「chatGPTは質問されていることについて知っている、わかっているのではなく、大量のデータから学んだ情報から、最も適切であろう回答をしている」ということ。使っている人に聞いたら「やり取りしているとつい楽しくて時間がたってしまう」とのこと。適切な答えが返ってくるとストレス無いものね。

2024/06/25

[Go Extreme]

ＣｈａｔＧＰＴ：第４次ＡＩブーム　画像生成AI　大規模な計算・クラウドサービス　人の偏見を反映？ 使い方：背景・条件・オープン／クローズド情報　拡張機能への対応　水資源の消費　 支える技術：形式ニューロン　誤差逆伝播法　敵対的生成ネットワーク Transformer　単語の関係性⇒ベクトル　穴埋め問題 画像生成ＡＩ：ニューラルネットワーク　両生類や魚類をヒント　画像を分割⇒全体の画像理解　拡散モデル ＡＩがもたらす未来：ハルシネーション　著作権問題　社員一人にAI秘書　超知能の出現　架空う人物への依存

2024/01/21