グラフィカル・モデルを基にした因果探索

2025/1/21

Rによるベイジアンネットワークを用いた因果探索。 有向グラフ因果モデル(DGCMs)、またはDAGは、因果関係を説明し、データから真の因果の関係を探索するために計算に用いる方法です。 causal-learnやcausalpyというpythonの因果探索ライブラリを評価しました、Rにも同様のライブラリが提供されています。ここでは、CRANに登録されているRのライブラリpcalgとbnlearnに実装されているいくつかの因果探索アルゴリズムを評価します。 2025年の10大リスク  ユーラシア・グループは、 ...

ReadMore

JupyterノートブックでRを使う方法

2025/1/20

Pythonの開発環境としてJupyter notebookがよく使われています。RでもPython同様にJupyter によるコードの編集、実行環境が利用できます。データサイエンスでは、主にJulia, Python, Rという言語が使用されますが、このイニシャルを繋げるとJupyterになります。 Jupyter notebook  R環境設定  JupyterからRを使うには、Rを起動したコマンドプロンプトから以下のコマンドを使います。  使用しているバージョンのR環境にJupyterのカーネルのパ ...

ReadMore

ドル円為替レートと物価上昇の関係:非線形モデル

2024/12/29

【マネーサプライと物価上昇の因果推論】で、線形モデルを適用して因果関係を調べてみました。物価上昇がドル円為替レートと因果関係があり、国内の金融政策には影響を受けていないことを示しました。ここでは、このドル円為替レートと物価上昇の関係に非線形なモデルを適用した例を示します。 USDJPY為替レートと物価上昇  最初に、【マネーサプライと物価上昇の因果推論】で使った同じデータセットを読み込みます。 図1 CPIーUSDJPY為替レートのデータセット  このデータセット(期間2001年12月〜2023年11月の ...

ReadMore

Apple Silicon Mac の R バージョン更新・インストール

2024/12/25

ARM Mac(Apple silicon)用の新しいバージョンの R バイナリパッケージがリリースされていたので(R4.4.2 released on 2024/10/31) 更新します。 CRANから Rバイナリパッケージをインストール 以下のCRANのサイトにアクセスしてダウンロードします。 https://cran.rstudio.com "Download R for macOS" をクリックします。  Linux(Debian, Fedora/Redhat, Ubuntu) またはWindow ...

ReadMore

書評:Essential Math for AI

2024/12/23

Essential Math for AI:Next-Level Mathematics for Efficient and Successful AI Systems Hala Nelson Essential Math for AI:Next-Level Mathematics for Efficient and Successful AI Systems  本書は、機械学習に関してトピックごとに関連する数学が挿入してあります。数学の理論や証明、プラミングコードは記述してありません。  読者として、数 ...

ReadMore

書評:Supremacy

2024/12/20

Supremacy: AI, ChatGPT and the race that will change the world Parmy Olson Supremacy - AI, ChatGPT and the race that will change the world  ジェフリー・ヒントン氏のチームがGPUにCNNを実装したAlexNetを使って画像認識でブレークスルーを起こしたのが2012年です。  5年後の2017年にGoogleのチームがAttentionモデルを使ったTransforme ...

ReadMore

R統合開発環境 RStudioのインストール

2024/12/10

 ARMネイティブなRStudioがリリースされていたのでインストールしました。  AppleSilcon版(ARMコアのMシリーズプロセッサ) Mac用のAnacondaをインストールしたときに、RStudioはバンドルされていませんでした。  Rの統合開発環境(IDE) RStudioは、公益法人RStudioが開発元でしたが、2022年に法人形態が変更され、Positという名称になっています。また、Positは、Rの開発、メンテナンスを行なっているR ファウンデーションとは無関係です。 RStudi ...

ReadMore

書評:Why Machines Learn

2024/11/25

Why Machines Learn: The Elegant Math Behind Modern AI Anil Ananthaswamy Why Machines Learn: The Elegant Math Behind Modern AI  本書は1950年代のローゼンブラットのパーセプトロンから現代の深層機械学習までの物語を記述してあります。  今年、2024年のノーベル物理学賞を授与された、ホップフィールド氏(John Hopfield)とヒントン氏(Geoffey Hinton)の仕事も ...

ReadMore

書評:The Model Thinker

2024/11/18

The Model Thinker: What You Need to Know to Make Data Work for You Scott E. Page The Model Thinker: What You Need to Know to Make Data Work for You  本書のサンプルを目を通してみると、本文がチャーリー・マンガー氏の言葉の引用から始まっています。  ー賢明になるためには、頭の中にモデルを持つことだ。このモデルの格子の中に、直接の経験と、代行による間接的な経験の両 ...

ReadMore

市場創造型のイノベーション 書評:The Prosperity Paradox

2024/12/26

ノーベル物理学賞の対象としての機械学習  今年のストックホルムの物理学賞に、機械学習の分野への貢献に対してジョン・ホップフィールド氏と以前グーグルにも所属していたトロントのジェフリー・ヒントン氏が選出された。  ACM、チューリング賞なら自然なのだが、コンピュータサイエンスの分野から物理学賞として選ばれるのは珍しい。ストックホルムの賞は物理学と化学と生理学の3種類しかないので、物理学的な考えがアルゴリズムに導入されているので物理学という枠組みが適用されるのであろう。それだけ機械学習の社会へのインパクトが大 ...

ReadMore

書評 経済・産業

書評:Supremacy

Supremacy: AI, ChatGPT and the race that will change the world

Parmy Olson

Supremacy - AI, ChatGPT and the race that will change the world

 ジェフリー・ヒントン氏のチームがGPUにCNNを実装したAlexNetを使って画像認識でブレークスルーを起こしたのが2012年です。

 5年後の2017年にGoogleのチームがAttentionモデルを使ったTransformerアーキテクチャを発表し、大規模言語モデルが誕生します。このTransformerの論文”Attention is All you need"の執筆者は、現在のAIを牽引する企業に散らばり、 一人はChatGPT開発の中心人物です。ChatGPTやLlama、Geminiは、Transformerアーキテクチャの系譜を受け継いでいます。

 OpenAIは2024年12月にText-to-Videoの製品を発表しました。デモを見ると、ハルシネーションは発生していないようです。

 深い層から構成されるニューラルネットに何ができるのか、理論的な限界や境界がはっきりしているわけではなく、誰にもわかりません。5年後シリコンベースのチップアーキテクチャの演算能力が、さらに強力になっていることは明確に断言できます。これは人よりも深く大規模なニューラルネットワークによるリアルタイム処理が普通に利用できることを意味します。

 本書は、二人の起業家、サム・アルトマン氏とデミス・ハサビス氏について執筆されています。二人を中心としたAIビジネスに関わる人々の物語です。現代のトーマス・エジソンとジョージ・ウェスティングハウス関係のように、二者を対比させています。

 二人がどのようにテクノロジーに関わり始めて、起業してAIを牽引していくか、それを軸に米国と英国における20年ほど前から現在までのこの分野におけるテクノロジー企業の動きがわかります。例えば現在のxAIを起こした起業家のOpenAIに対する反目の理由、2023年11月のOpenAIの一時的なガバナンスの混乱時に何があったのか等がクリアになります。

 本書に記された物語の後、ハサビス氏は望みが叶いノーベル化学賞を授かっています。

 また、著者は新しい技術の負の側面についてもバランスよく記しています。

 タイトルの…,and the raceには、本書に登場するテクノロジー企業のrace to build AGI(Artificial General Intelligence)だけでなく、human raceに対するAIのサイバネティックス的な意味も暗示しているのでしょうか。おそらく近いうちに邦訳が出版されるでしょうが、そのときこの微妙なニュアンスは消えるのでしょう。

 Transformerアーキテクチャは、コンテキストの中の位置関係で頻度の高いワードを予測して、ワード間の結びつきの強さから意味を特定します。それでもワードの持つ意味はその言語体系特有のもので、言語は、歴史や文化と結びついているので、韻を含んだ表現などは異なる言語に変換するときに伝達されません。最もこれは、言語の構造に依存しているため、人でもAIによる処理でも同じことです。少なくともChatGPTのような現在のアーキテクチャによるAIは、歴史や文化の異なるあらゆる言語の構造を学習します。

 本書の主役である二人が起業した二社を含むテクノロジー企業は、今後もタレント、資金、計算リソースを投入し、現在のアーキテクチャよりさらに洗練されたアーキテクチャをリリースしていくのでしょう。それは社会システムや人の生活様式を変えていくことになるでしょう。

-書評, 経済・産業
-,