＜又睡过头了＞
寝過ごす
木曜病発症。土曜補習決定
＜昨夜のキューバンサルサ＞
男性のリードが強いね。やはりマッチョ系？
昨夜はカシーノへの導入と思われる動きがあった。サルソンで偶に輪を作ってグループでやっているのを見て、以前からマスターしたいと思っていた。この一年で出来るようになりたい。まず合図のスペイン語を覚える必要があるが。実例、
＜みまもっち＞
不審電話なんて私の場合、毎週の事だけど？
＜生成AIの弱点＞
『生成AIの論点』の最後の章で「法的推論への応用」で現在の生成AIでは色々応用に問題があるとのこと。
以前から法律関係は例え膨大な法令と判例があるとはいえ、言語化され、かつ限定的かつ明快な条文、判例を扱うものだから大規模言語モデルに最適な対象だと考えていた。実際OpenAIとAllen & Overyという世界的な弁護士事務所が提携しGPTベースの支援システムが動いているらしい。
ところが、私の想像と異なり、それほど簡単ではないらしい。それは「例外」（ただし書き）をうまく処理、認識できないとか。p189
これについては、またいずれまとめる予定。
『生成AIの論点』４
７章は「画像生成AIを用いたブランドの創出」、８章は「生成AIと日本古典籍」。いずれも理解したとは言えないが、具体例が示されるので、「何となくわかった風」なのがいい
まず、７章では画像生成AIで絵が描けない人でもイメージが豊富ならば絵描きに成れる可能性が指摘されている。p126
また生成AIだと所謂「外れ値」が出てくるが、これが利用価値があるということ。人間だと「それはないだろう！」というところに新たな可能性があるということ。p127
それとデザイナーとアシスタントの人間関係だと「同調圧力」が生じて、全面否定したり、無理な要求(=再三のやり直しとか。例：600回の修正で造られた芸術品がある。ただしこの場合でも著作権は認められず)、ができないが、AI相手だとそれができる。p130
８章では崩し字のある古典の解読について。日本の古典は豊富（10〜20億点）にあるが、日本人の0.01%しか、それを読めない。理解できない。p134
ここで「くずし字認識アプリ」の説明がある。よく理解できないが、物体検出アルゴリズムがポイントのよう。対象として著者は江戸時代の古典、44冊から6,000枚の画像、100万字を対象として解析したとか。p137
アプリの名前は、「みを」と言うらしいが、これは『源氏物語』の「みをつくし」由来で、往来する舟のため水路に立てられた目印の杭の事だとか。
勿論、これは他の分野でも可能なはず。例えば甲骨文字？
現在の問題点として最大の原因は「くずし字」認識の失敗だとか。p149 これは甲骨文字では少ないのではないか？ くずし字はないだろうから？ さて、どうだろう？ AK氏に聞いてみるか？
なお未だ、最後は人の目による確認が必要だとも。p149
追伸:
AK氏によれば、甲骨文字にもさまざまなバリエーションがあるみたいだ。
