ChatGPTはどのように動いているのか?

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  • サイズ A5判/ページ数 224p/高さ 21cm
  • 商品コード 9784798193403
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

AIを使いこなす人は、
その“原理”を押さえている。

いまや身近な存在となったChatGPT。
ビジネスメールの下書きから、プログラムの雛形づくりまで、日々の仕事をサポートしてくれる頼もしいパートナーです。

しかし、ふとこんな疑問が浮かんだことはないでしょうか?

「こんなに便利なChatGPTは、
 どのように動いているんだろう?」と。

本書は、そんな疑問を抱いたすべての人に手に取ってほしい一冊です。
現役大学教授である著者が、ITに詳しくない人でも理解できるように、ChatGPTの仕組みを世界一わかりやすく解き明かします。

過去に生成AIやLLM関連の本をひらいて、難しそうな数式にくじけた経験のある人も安心してください。
本書では、難しい数式を読み解く必要はありません。足し算とかけ算レベルの計算だけで、AIの核心を直感的に理解できるようになっています。

■本書がわかりやすい3つのポイント
・動くプログラムでAIの動作を体験できる
(クリック1つで簡単実行!)
・数学の知識ゼロでも理解できる
(難しい数式を読み解く知識は一切不要)
・身近なたとえでイメージできる
(「人間」や「りんご」をAIはどう捉えるのか?)

■本書が解き明かすChatGPTの謎(一部)
・ChatGPTの原理を支える「たった2つの要素」
・ChatGPTの思考は「広げる」と「縮める」
・AIが言葉の「ニュアンス」を理解するしくみ

魔法のように見えるChatGPTの動き。
その裏にあるシンプルな原理を知ることは、
AIを“賢く使う”側に立つ第一歩です。




【目次】

第1章 ChatGPTの基本的なしくみ
第2章 ChatGPTを支える1つ目の要素「ベクトル」
第3章 ChatGPTを支える2つ目の要素「行列」
第4章 ChatGPTの基本的な思考回路
第5章 ChatGPTはなぜ自然な会話ができるのか?
第6章 ChatGPTの心臓部「Transformer」と「Attention」
第7章 ChatGPTに残された謎

内容説明

「これって、どうやって動いているんだろう?」映画のメイキングに驚いたり手品の種を覗きたくなるように、私たちはどんなものであれ、その「裏側の仕組み」を知りたくなるものです。それは、今となっては日常に溶け込んだ「生成AI」に対しても同じはず。私たちが投げかけた質問や相談にまるで人間のようにすらすらと答えを返すAIは、いったいどのように動いているのでしょう。本書は一見、魔法のように思えるAIの裏側に隠れた、とてもシンプルでかつ腑に落ちる仕組みを丁寧に解き明かす一冊です。

目次

1 ChatGPTの基本的な仕組み
2 ChatGPTを支える1つ目の要素「ベクトル」
3 ChatGPTを支える2つ目の要素「行列」
4 ChatGPTの基本的な思考回路
5 ChatGPTはなぜ自然な会話ができるのか?
6 ChatGPTの心臓部「Transformer」と「Attention」
7 ChatGPTに残された謎

著者等紹介

中西崇文[ナカニシタカフミ]
東京工科大学 コンピュータサイエンス学部 教授。国際大学グローバル・コミュニケーション・センター 主任研究員。早稲田大学 ナノ・ライフ創新研究機構 規範科学総合研究所 客員主任研究員/研究院客員准教授。デジタルハリウッド大学大学院 客員教授。1978年、三重県伊勢市生まれ。2006年3月、筑波大学大学院システム情報工学研究科にて博士(工学)の学位取得。2006年より情報通信研究機構にてナレッジクラスタシステムの研究開発等に従事。2014年4月より国際大学グローバル・コミュニケーション・センター准教授・主任研究員、テキストマイニング、データマイニング手法の研究開発に従事。2018年4月、武蔵野大学工学部 数理工学科 准教授。2019年4月より武蔵野大学データサイエンス学部データサイエンス学科准教授。2025年より現職。現在、独自の説明可能なAI(XAI)技術であるAIMEを軸に、システムの研究開発やそれらのビジネス、サービスの立ち上げを目的とした企業連携研究プロジェクトを多数推進中。総務省「AIネットワーク社会推進会議」構成員、経済産業省「流通・物流分野における情報の利活用に関する研究会」委員、総務省「ICTインテリジェント化影響評価検討会議」構成員、等歴任。専門は、XAI、データマイニング、感性情報処理、メディアコンテンツ分析など(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)
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感想・レビュー

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てぬてぬ

0
「入力した言葉を行列に変換して、そのベクトル同士の内積から関係性を数値化して、既存の学習データベースに照らし合わせて人間が最も好む順番に単語を置き換えて出力している」となるのかな。 論理をAIに学習させる試みは失敗してしまったため、相関をひたすら突き詰めた結果論理的にもある程度正しい出力が可能になった。 まだChatGPTが登場していなかった頃に松尾豊先生のAIは人工知能を超えるかという本を読んでAIの未来に心踊ったが、10年経ってもAIが論理展開を一切追えていないという点が少し意外だった。2026/02/01

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