AIと実験に関するyamadarのブックマーク (3)
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最近流行りのChatGPT。 ﹁色々な作業を自動化した﹂ ﹁国家試験に合格した﹂ ニュースで目にする機会も最近は多いと思います。 では、ChatGPTは現段階でどのくらい賢いのでしょうか? ﹁海外の司法試験で人間を超えた﹂などの情報をよく耳にしますが、実感が湧きませんよね。 今回は日本人に馴染みの深い大学入学共通テスト︵旧センター試験︶を題材に、その実力を検証してみました。 実験方法今回は、令和4年度の国語・英語︵リーディング︶・公民︵倫理 / 政治・経済︶の3科目について実験を行いました。 ※ 数学・理科等の科目については図表を読み取る問題が多く、正確に試験できないため今回は除外しました。 ポイント①‥ テキストになおす大学入試センターで公表されている試験問題がPDFのため、ChatGPTに読めるテキスト形式にする必要があります。 今回はGoogle Docsの機能を活用して文字起こしし
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C++ 経験者が、ChatGPT との対話だけで Rust を学んでみる実験の記録です。 期待した回答が得られなかった際には、質問文を変えたり、回答を再生成したりしています。 AIの回答には不正確な情報が含まれている可能性もあります。不正確な技術情報が拡散しないよう、AI の回答は画像で掲載しています。
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最先端の人工知能分野で活躍する人にとって、コンピューターで脳の活動をシミュレーションすることは極めて難しい課題である。しかし、コンピューターを脳のハードウェアと同じように設計できれば、それも容易になるかもしれない。 これを試みる新しい分野のことを﹁神経形態学的コンピューティング︵neuromorphic computing︶﹂という。 そして米マサチューセッツ工科大学︵MIT︶のエンジニアたちは大きなハードルを越えたのかもしれない。人工シナプスを持つチップを設計したのだ。
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