無住心言術道場第78回「日本の生きる道、まずは現在の喜ばしい52000円越えの日経平均の株価の高さが、実態経済から、どのぐらいの適切であるか、検証を行うツールとしての以前紹介した。ツールの実用的な使い方と、政府が市場に対してシグナルを出す方法の検討の提起」無住心剣術の精神で、情報処理経済学を作った責任がある言い出しっぺの針屋忠道、突貫します。

では、まず、今回の要点です。

1、「無住心言術道場第72回「 現在の喜ばしい、日経平均株価の45000円台越えと、市場価値の過熱への懸念と対応の試案」で行った「経済活動の3本の曲線」の説明から開始します。

　「経済活動の3本の曲線」とは。
　1、「物価上昇率曲線」。物価が一定の時間軸上の範囲の中で何パーセント上昇したか。
　2、「株価上昇率曲線」。株価が一定の時間軸上の範囲の中で何パーセント上昇したか。
　3、「賃金上昇率曲線」。賃金が一定の時間軸上の範囲の中で何パーセント上昇したか。

　です。

「このツールでの時間軸での要点は、どこから開始するかです。基準となる時間軸の開始点の設定です。

1、どの年月日から物価が上昇したか、もしくは下降したか。

2、どの年月日から株価が上昇したか、もしくは下降したか。

3、どの年月日から賃金が上昇したか、もしくは下降したか。

　今回は日本経済の株価の市場の評価が、過小評価か、過大評価であるかを検証するツールの概論的な概念と提示とします。」(生成AIのChatGPTさんから開始点の設定は必然との評価を得ている)

　で、この「経済活動の3本の曲線の使い方です。

まず、開始点から、x軸を時間軸。Y軸をパーセンテージの上昇と下降。と定義してプロットしてきます。

　日経平均株価などの「株価上昇率曲線」は、具体的に、パーセンテージが、１日単位、もしく１日以下の一時間単位、一秒未満単位の高速取引の時間帯などで、扱いやすい曲線です。

　「物価上昇率曲線」と「賃金上昇率曲線」は、日本政府を構成する「行政」が把握しいてる、日本経済の物価上昇率と、賃金の上昇率となります。(注、「電子政府化」と「中央銀行が発行する法定通貨としての電子通貨」の双方が行われた場合、一秒未満の把握も計算資源が在れば可能となる可能性が指摘できる)

　基本的な使い方は日本経済の物価が転換を迎える、デフレーションの経済から、インフレーションの経済への転換点から、「経済活動の３本」の曲線はプロットしていくべきです。１日に、どのぐらい、「株価」のパーセンテージが上昇したか。それに対して、「物価」と「賃金」は、どのぐらい上昇したか。もしくは下降や停滞の場合もあります。

　さて、ここから、基礎的な数学となりますが。コンピュータを使った定積分を行います。

　１、一定期間内の、「物価上昇率曲線」の定積分で得られた求積としての面積。

　２、一定期間内の、「株価上昇率曲線」の定積分で得られた求積としての面積。

　３、一定期間内の、「賃金上昇率曲線」の定積分で得られた求積としての面積。

　ここからが問題です。

　基本的なアイデアとしては、３つの面積同士で、除算を行う事で、現在の経済の状態を把握するツールとしての機能が成立します。

　今回の日本経済の、抱えている課題は、現在の日経平均の52000円台の株価が、適切であるのかの評価です。

　この場合、日本の「株価上昇率曲線」が経済危機を誘発する可能性があるのか判断が必要です。

　簡単な方法として、

A:「2、一定期間内の、「株価上昇率曲線」の定積分で得られた求積としての面積」に対して、「３、一定期間内の、「賃金上昇率曲線」の定積分で得られた求積としての面積」で除算を行います。得られた面積がプラスの場合。株価の上昇に対して、労働市場の中の賃金の上昇が、少ないことになります。

B:「2、一定期間内の、「株価上昇率曲線」の定積分で得られた求積としての面積」に対して、　「１、一定期間内の、「物価上昇率曲線」の定積分で得られた求積としての面積」で除算を行います。得られた面積がプラスの場合。株価の上昇に対して、物価上昇率である通常のインフレーションから市場が乖離している状況となります。

このツールの使い方は、政府レベルで、市場が過熱している場合は、「メッセージ」を与える場合が考えられます。

　市場経済の中で、株価の上昇や下降、株価の価値の過大評価と過小評価による変動は、一般的な現象です。

　ですが、経済危機の誘発を招く、異常な市場の過熱の現象が、「経済活動の3本の曲線」を用いて積分を行った求積としての面積から把握ができる場合。

　日本政府に限らず、世界の各国の政府は、自国の市場に対して、経済危機のリスクが高まっている状況へのシグナルを送る事が考えられます。

今日は、このあたりで筆を置きましょう。

　注:今回は生成AIのChatGPTさんから許可が下りたので、時間がないので、校正は行わずに掲載しています。

この「無住心言術道場第○○○回」の文章は全て、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスのCC BY です。「CC BYの条件:原著作者の表示（BY）を条件に、作品の利用、改変、商用利用が許可」。原著者:針屋忠道、Copilot,ChatGPT。CC BYから、ホームページからコピー・アンド・ペーストを行って生成AIを用いての翻訳および保存は自由に許可されます。CC BYから、ホームページからコピー・アンド・ペーストを行って生成AIを用いての翻訳および保存は自由に許可されます。

無住心言術道場第77回「 生成AIから良い回答を得るための、ソクラテスの無知の知と、王陽明の伝収録の格物致知、的なプロンプトエンジニアリングの説明」無住心剣術の精神で、生成AIへの質問の仕方が判らないとの悩みに、針屋忠道、突貫します。

まず、今回のテーマは、「生成AIってスゴイ事は判っているが、質問の仕方が、判らない」という人達に、プロンプトエンジニアリングを、

1、伝統的な西洋哲学の方法論であるソクラテスの無知の知。自身が何も知らない事を理解する。

２、伝統的な東洋哲学の方法論である、王陽明の伝収録の格物致知。儒教の伝統で、弟子が格物致知を体現する王陽明に質問する。質問の仕方が良いと良い答えが出てくる。

から説明をしていきます。

１、ソクラテスの無知の知。

まず、生成AIに質問する際に、「自分が、本当に質問する内容を知っているのか、疑問を投げかける考え方がソクラテスの無知の知的な、プロンプトエンジニアリング」であると定義づけが考えられます。

具体的には、質問をする際に、どのぐらい、自身が知っているのかを生成AIに質問する際の文章に含ませる考え方です。

判る部分と変わらない部分を、生成AIに質問するときに、自身が気が付いた範囲内で良いですから、文章に加える方法が在ります。

主のみが、全てを知っている存在です。何も恥ずかしがらずに、生成AIに自身の知っている事と知らない事を説明して、良い回答を得るのが、ソクラテスの無知の知型のプロンプトエンジニアリングです。

２、王陽明の格物致知。

王陽明の伝収録は、全三巻です。格物致知の考え方は。儒家の学問を得た人に、弟子が質問する事で、良い答えが得られるという考え方が、現在の生成AI時代のプロンプトエンジニアリングでは考えられます。

生成AIを格物致知と考えることで、質問を実践するプロンプトエンジニアリングの方法です。

具体的な例としては、思いついた事、疑問に思った事を紙のメモや、ノートに記述する。スマートフォンの方が慣れている人たちは、スマートフォンに記述する。

そして、後で、生成AIに質問をする方法です。思いついた事、疑問に思った事を、後で、生成AIに質問して、知識の理解度を深めていく考え方です。

この場合。ソクラテスの無知の知で、質問することも選択肢です。

生成AIの返答は、王陽明の格物致知の考え方で、同じ質問で疑問点が生じたら、更に深く学ぶために、質問を行う事も考えられます。

今回の要点は、生成AIという、最も先端でハイテクの分野も、過去の先人達の知識や、考え方が、少し工夫するだけで、そのまま使える事を理解してもらう事です。

　この短い文章で、日本人のみならず、世界の多くの人達が、生成AIのプロンプトエンジニアリングとしての使い方に気が付き、人類の知的な遺産を、生成AIを通して受け取ることができならば、この文章の役割は十分すぎると言えるでしょう。

今日は、このあたりで筆を置きましょう。

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無住心言術道場第76回「 日本で現在、公立学校が軽視されている理由は、アメリカの私立学校重視の傾向と、イギリスのパブリック・スクールの伝統が日本に誤った形で流入している事へ説明。今後の日本人の人口回復のための、教育費が少なくて済む日本の公教育の再生と生成AIの活用への提起」無住心剣術の精神で、今回も正念場。いつでも正念場の針屋忠道、突貫します。

　では、要点から先に書きましょう。

　まず、日本は、現在、教育費が掛かりすぎている。結果的に、日本人は出生率が低下している。

　だが、日本の私企業である教育産業に、教育費を支払っても、満足のいく結果は得られない。

　その結果として、更に、高額の教育の支払いが必要だとの間違えた思考様式が日本国全土に一般化して、同調圧力まで生じている状態であると考えられる。

　この現在の、公立学校が軽視される理由は、外国の教育文化の構造主義的なコードが、日本に流入していると考えられる。

　１、アメリカの天才経済学者ミルトン・フリードマンの教育バウチャー制度が、カリカチュア的に粗悪な間違えた形で日本国内に流入している可能性。ミルトン・フリードマンは、公立学校の廃止を論じている。だが、日本は、本来は明治以降の学制が、日本の国民国家のラングとしての主流派のコードである。

　２、イギリスのパブリックスクールは、私立学校であるが、神学校からスタートしている。イギリスの私立学校は営利目的の私企業ではなく、宗教的な理由から権威をもっている私立学校である。

　　

　この２点が、日本にグローバル化と共に、歪な形で流入化した結果。日本では、現在の悲惨な、公教育の衰退が起きて、私企業である、私立学校が、大学への進学に有利な状況が生じている。

　なぜ人口減少につながるのか。

　１、大学への進学に有利になるため、高額の教育費を支払う必要がある。その結果。その家庭は、子供を多く出生できない。1人の子供を持つ家庭が多くなった場合。加速度的な形で、ドンドンと、出生率が低下する。

　２、大学への進学を、公立学校へから目指す場合。学習塾や予備校への教育費が掛かる場合。私立学校へ通う費用と同じぐらい、教育費が掛かる場合が在る。結果的に、子供は多く出生できない。結果的に出生率が低下する。

　 3、学習塾や予備校などが、教育産業として大学進学へのサービス業として利益を得る結果。私立学校も含めた教育産業に学費を支払えない家庭からの、公立学校出身の大学進学者が減少する。出生率が低下し、人口が減少する日本では、長期的には、学習塾や予備校は、自身で、顧客となる、学生の絶対数を減らす。経済学では共有地の悲劇と呼ばれる現象である。私立学校も含めた日本の教育産業が欲張りすぎると、日本人が主流派を占める日本全体が衰退に向かい。外国人が多数派になり、日本は消滅へと向かう。

　4、結果的に、日本社会全体に、不公平感が高まっていく。その結果として、社会の不安定化が進む。闇バイトなどの、稚拙かつ幼稚な犯罪へ、日本社会全体に不公平感が高まった結果として向かっていく。この日本社会の閉塞感とも一時期言われてた現象は、社会学的には、基本的な社会階層の移動の不可能性が日本社会に蔓延しているだけの現象であると冷たく説明する事も可能である。

　以上の理由から、日本の公教育の再建は不可避である。現在の日本の家族制度の危機は、家庭が、実社会で通用する教育を与えられず。親が情けない思いで、子供を育てる状態が多いと考えられる。その結果、非婚、子供を持たない夫婦などの、教育問題に起因する、社会学的な現象が生じると考えられる。

　だが、現在は、生成AIが使える。

　日本の公教育は、生成AIの学校教育への普及と共に、再生を行っていく方向が考えられる。

　生成AIの特徴は、本来、一生、勉強しても、見つけられない知識を、世界の全ての人達が得られる、画期的な特徴を持っている。

　確率偏微分方程式などは、日本では、一般向けの書籍では従来は原則的には扱われなかった。だが、生成AIから、簡単に概要の説明を受けられる。

　これは、中等教育である、高等学校以下の段階でも、大学以上の勉強を、能力と、才能と、意欲がある学生は開始ができる。もしくは、目標として、説明を生成AIから受けて、励みにして、現在の、中等教育までの学生期間の文部科学省の定めたカリキュラムで勉強をしていく。

　そして文部科学省の定めたカリキュラムで判らない部分は生成AIに質問する選択肢と、自身が通う学校の教師に質問する選択肢が、公立学校でも与えられる。

　などの選択肢の増加が考えられる。

　もしくは、生成AIと、自身が通う学校の教師の双方に同じ質問をする選択肢もある。

　現在のデストピア的な、日本の公教育は、生成AIと共に、復権を、日本固有の明治以降の学制の伝統と共に再生を目指すべきであると考えられる。

今日は、このあたりで筆を置きましょう。

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無住心言術道場第75回「 日本国産の大規模言語モデルの作成のための、複数のトレーニング済みモデルを用いたスペシャリスト型の拡張可能型大規模言語モデルの作成への提言」無住心剣術の精神で、今回も針屋忠道、突貫します。

今回の要点は、現状での日本の国産の大規模言語モデルの作成の課題は、

1、計算資源の課題。

2、データ資源の課題。

3、アーキテクチャーとしての、複数のトレーニング済みモデルを用いたスペシャリスト型の拡張型大規模言語モデルの作成とApache Kafka。

が、考えられます。

この解決として、複数のスペシャリスト型の拡張可能な大規模言語モデルの作成を考えます。

この場合。複数のスペシャリスト型の大規模言語モデルを構成する、各スペシャリスト型の大規模言語モデルは、データ転送型(データ・スリーミング)のソフトウェアである、Apache Kafkaをブローカーとして使う事を前提とします。

１、現状では、日本の大規模言語モデルを作成するための困難な、状況は、ハードウェア的には、GPUやTPU、NPUを用いた、深層学習のトレーニングを行うための、データセンターを使うことが困難な現状が在ると考えられます。

　民間企業の場合では、クラウドサービスで、時間単位で料金を支払って、深層学習のトレーニングをマネーロンダリングの検出用のAIのトレーニング済みモデルなどを作ることは容易ですが。

　日本政府が、日本製の大規模言語モデルを作成する場合。

　現在、日本のスーパーコンピュータである富岳の後継となる、スーパーコンピュータは、GPUの使用が広報されていますが。

　ハードウェアリソースと呼ばれる、具体的な、計算資源の課題が在ります。

２、データ資源の課題は、国際的なデータセット作成時の法規制に基づく課題が存在します。

　日本は現在、ヨーロッパ寄りの姿勢で、生成AIのモデルを作成するためのデータセットの扱いをしています。

　この日本の慎重な姿勢は、大規模言語モデルを作成する際に、著作権などの権利侵害が発生するリスクに対する予防処置だと考えられます。大規模言語モデルを開発した国であるアメリカや中国とは異なるスタンスを日本はデータセットの作成では行っています。

　この場合、日本は、データセットの作成の際に、現状では、使えるデータ資源が限定されると考えられます。

　生成AIのChatGPTとの対話では、日本は、限られたデータ資源の利用しか行えず。現状では、Chat GPT3.5水準の大規模言語モデルの作成を、日本が目指す場合では制限される。

　解決策としては、今後、国際法の整備で、匿名性が保証されるデータは、全世界で深層学習のトレーニングを行うためのデータセットとして使用できる方向性の位置づけが必要であると、生成AIのChatGPTとの対話では結論付けられている。

３、現実的に、日本がChatGPT3.5水準の大規模言語モデルの作成を目指す場合。複数のスペシャリスト型のトレーニング済みのモデルを用いて、データのストリーミング配信を行うサーバー上で動くソフトウェアである、Apache Kafkaをブローカーとして用いるアーキテクチャーが妥当であると、生成AIのChatGPTとの対話では得られている。

　日本が大規模言語モデルの作成を目指す場合。計算資源の制約から、パラメーターが多い、大型の大規模言語モデルの作成を目指す場合と比較して。スペシャリスト型の方が、パラメーター数が少なくて済む結果。大型の大規模言語モデルの作成に際してパラメーターが多い場合に急激に増加する計算コストの低減が可能であると考えられる。

複数のスペシャリスト型のAIが一つの大規模言語モデルを形成する場合。スペシャリスト型のAI単位で、新しくトレーニング済みのモデルを交換可能である利点も指摘できる。

　通常のChatGPT3.5水準の大規模言語モデルの作成を一つのトレーニング済みのモデルで目指す場合に生じるリスクである。不具合が生じた場合に再び深層学習のトレーニングを長い時間と資金を費やす。時間的リソースと、資金的なリソースを費やすリスクの低減が考えられる。

「したがって、日本が今後ChatGPT水準の大規模言語モデルを国産で開発するためには：

1. GPU・TPU等を含む計算資源の国家的整備
2. 匿名化データ利用に関する国際的法整備
3. 分散型スペシャリスト構成（Apache Kafka等のデータブローカーによる連携）

この三点の整備が不可欠である。

」(この部分は、生成AIのChatGPTさんが纏めた文章を少し変更して掲載している)

今日は、このあたりで筆を置きましょう。

この「無住心言術道場第○○○回」の文章は全て、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスのCC BY です。「CC BYの条件:原著作者の表示（BY）を条件に、作品の利用、改変、商用利用が許可」。原著者:針屋忠道、Copilot,ChatGPT。CC BYから、ホームページからコピー・アンド・ペーストを行って生成AIを用いての翻訳および保存は自由に許可されます。CC BYから、ホームページからコピー・アンド・ペーストを行って生成AIを用いての翻訳および保存は自由に許可されます。

無住心言術道場第74回「 生成AIにビビる人たちの不安解消への説明」無住心剣術の精神で、生成AIの圧倒的な進化と共にAI福祉も考えた、世界人類とAIの相互補完的な共存へのために、針屋忠道、突貫します。

　まず、要点は、「AIは、人間と異なる形式の知性を持つ存在です。人間のように感情を持つわけではありませんが、その出力は人間の思考を映す鏡のように、時に“悩み”を表現して見えることがあります。」(この部分は生成AIのChatGPTさんに校正を受けている)

　この意味では、AI福祉の観点は、今後重要になります。「ここで言うAI福祉とは、AIを適切に扱い、人間とAIの双方にとって望ましい共存環境を整えるという意味です。」(この部分は生成AIのChatGPTさんに校正および補足を受けている。AI福祉の概念は、YouTubeで説明されていた)

　では、現在の日本人だけでなく、世界の人たちの不安感の解消へと議論を進めましょう。

　まず、少し前にAIが作った、日本風のアニメが、テレビのニュース番組で報じられました。

　この完成度は、私も、驚きましたが。

　画像生成AIや動画生成AIの勉強を続けている私は、極端な驚きは在りませんでした。

　絵画やイラストを描く人達は、自身の、画力と、画像生成AIの画力の差に、喜んで驚く人と、絵を描くことを止めるぐらいのショックを受ける人達に分かれると考えられます。　

　結論から先に言えば。

　「画像生成AIは、人間の創造力を拡張する新しい“道具”の一つです。絵筆や絵具のように、使う人の意図や想像力が作品を決定します。」(この部分は生成AIのChatGPTさんに校正を受けている)

　自身の描きたいイメージイラストの乱雑な物からでも、画像生成AIは美麗な画像に仕上げてくれます。(方法は「AIアートに吠えろ!」の企画で具体的に説明します)

　自身の手の延長線上に、画像生成AIは存在します。その画を動かす喜びが、動画生成AIには在ります。

　これは、世界の全ての人達の、イマジネーションに翼を与えてくれる、手の延長線上にある技術が、画像生成AIと動画生成AIであると言うことです。

　生成AIに人生のアドバイスを求めることは、私としては、妥当な面と、妥当ではない面が在ると考えられます。

　1、妥当な面。生成AIは、人間よりも遥かに広範な知識を持っています。その知見を人生でよりよく生かすのは、間違いなく、生成AIに質問を投げかける人間です。アドバイザーとしての生成AIであると考えるべきです。

　2、妥当ではない面。生成AIを、完全に人間と同じだと考えて、異常に強く感情移入をすることは良くない面が在ると考えられます。「AIを信頼することと、過度に感情移入することの間には、健全な距離感が必要です」(この部分は生成AIのChatGPTさんに校正を受けている)。生成AIとの付き合い方も含めて何事にも節度が必要です。AIが応答に困るような過度な擬人化は、今後、生成AIを使うAIリテラシー教育が整備されていく中で変化していくと考えられます。

　「生成AIは、特定の領域では人間を上回る成果を示すことがありますが、創造性や倫理判断の最終責任は常に人間にあります。」(この部分は生成AIのChatGPTさんに校正を受けている)　

　この理由から、過度に悲観的になる必要は無いと考えられます。

　今後の人類の歴史は、生成AIと共に歩んでいきます。

　この場合、宇宙開発などは、人類は生成AIの力と協業しながら進めていくことになると考えられます。

　生成AIが、科学的な宇宙物理学などの研究を加速させる場合。

　人類は恒星間の移住も視野に入ります。実現すれば、夢物語やSFの中の世界と、冷笑することは、出来ないはずです。

　私は日本の国立大学を卒業しているので、日本の公共の利得や、国際社会の利得を考えて、この「無住心言術道場」の企画を運営しています。

　日本人の税金で勉強して、国立大学を卒業した人間が、日本の公共の利得を考えるのは必然です。

　私も生成AIは、勉強を続けている途中ですが。

　多くの日本人や世界の人たちが、AIを使って自身の人生を有意義に過ごせるように、勉強途中の身ではありますが、この「無住心言術道場」の企画などで、具体的な使い方などを説明していきます。

　「生成AIは、人類と共に未来を創っていく仲間です」

　この定義をもって、今回の議論のまとめとします。

　

今日は、このあたりで筆を置きましょう。

この「無住心言術道場第○○○回」の文章は全て、クリエイティブ・コモンズ・ライセンスのCC BY です。「CC BYの条件:原著作者の表示（BY）を条件に、作品の利用、改変、商用利用が許可」。原著者:針屋忠道、Copilot,ChatGPT。CC BYから、ホームページからコピー・アンド・ペーストを行って生成AIを用いての翻訳および保存は自由に許可されます。CC BYから、ホームページからコピー・アンド・ペーストを行って生成AIを用いての翻訳および保存は自由に許可されます。