投稿者: akky

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SimpleML – Googleスプレッドシート向けの機械学習アドオン

SimpleML for Sheets のメニュー

SimpleML for Sheetsは、Google Spreadsheets 上で機械学習を利用できるGoogle製の拡張機能です。

マーケットプレース上のアドオンページからインストールすると、Googleスプレッドシートのメニューにアドオンが追加されます。

SimpleML for Sheets のメニュー

あとはスプレッドシートにデータ(100個以上あるといいそう)を用意してアドオンを起動すると、一部データの欠けている箇所に何が入りうるか(“Predict missing values”)、あるカラムについて全カラムの値から一番異常な値はどれか(“Spot abnormal values”)などを見つけてくれました。

サンプルのペンギンのデータで、身長が異常な個体を探させた。体重のわりに身長が高くないものが発見された。

この二つはチュートリアルの「初心者のタスク(Beginner Tasks)」で紹介された機能で、その場のデータに対して結果を出すだけでなく、スプレッドシート上でモデルを作成し(作成したモデルはGoogle Drive上に保存されました)、モデルをエクスポートしてGoogle Colabで使うなどもできます。

これは、ブラウザ上で手軽に済ませられる範囲でできることが増えますね。

via @TensorFlow via VentureBeat

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ネットのサービス

隕石衝突シミュレーターで、地球上の任意の場所に隕石を落とす

東京に隕石落としてみた

Neal.fun のAsteroid Launcher(小惑星発射)は、ブラウザ上で遊べる隕石落としシミュレーター。

地図で選んだ好きな場所に、好きなタイプの隕石を落とすことができます。落とす時に選べるパラメーターは

  • 材質 (鉄、石、炭素、彗星、金)
  • 直径
  • 速度
  • 進入角度

新国立競技場に直径1kmの彗星を秒速50km、45度の入射角で落としてみました。

東京に隕石落としてみた

できたクレーターのサイズは直径13km。クレーター内で蒸発した人口とかクレーターの深さとか、穏やかじゃない推定結果が表示されます。

この表示、下にどんどん続いていて、衝突後の火球の影響、衝撃波の到達距離と肺や耳をやられてしまう人口、爆風でつぶれる家屋や木々、起こる地震とそのマグニチュードなど、様々な影響が示されます。

デフォルトの地図の位置がニューヨーク周辺で、日本に持ってくるのにスクロールするしかなかったので、どこまでまじめに被害者数などの推定をしてるのかなと思い、同じ威力の隕石を奥多摩にも一発落としてみたのですが、人の被害は4941人とはるかに少なくなったので、人口データもまじめに取っていて落とす場所の周辺の人口密度を見ているようです。

こんなのが落ちてきたらどうしようもないなと思いますが、せめて落ちてくることが逃げる時間があるぐらい前に予測できるといいな、と。

via Hacker News

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ネットの事件

StackOverflowで、ChatGPTを使ったAI回答を当面禁止に

ChatGPT にも訊いてみた

英語圏の技術質問サイト Stack Overflow に関して、Stack Overflow 自身の運営等について語る Stack Overflow META にて、一時的な AI 回答の禁止が宣言されました。

つい先日公開された ChatGPT AI が質問に対して自然な文章でもっともらしい回答を返してくることが話題となっています。

Stack Overflow で回答がついてないJavaScript の質問を ChatGPT に渡したら、長文の回答が得られたというツイートを見かけてこんな感想を書いたところでした。

ChatGPT を使えば短時間で(なんらかの)回答文が作れるため、サービス上でのポイント稼ぎに AI で作った回答を乱投稿ユーザーも出るかもなと。

実際にAI回答が増えているかどうかはわかりませんが、ChatGPT の生成した文章やソースコードは、見かけ上非常に整然とした形式で出力されるわりに中身が間違っていることも多く、そのまま Stack Overflow の回答にされると回答の質が落ちる、正解を探しに来たユーザーに対しては害にしかならない、というのが禁止の理由です。

AIイラスト生成サービスでもそうでしたが、ツイッターなどSNSで紹介されて感心するようなものは、人間がAIにたくさん試行させた大量の結果から良いものを選んでいるからすごいという面があります。

ChatAPT で webサービスを一式生成させてしまうという事例も複数出ていますが、それはチャットに対する誘導をしっかりできて、生成されたコードが問題ないか判定できる人間が使ったからまともに動くのであって、単純に ChatGPT に質問を喰わせて出てきた回答が正解、なんてことは今はまれでしょう。

ChatGPT にも訊いてみた

“temporarily(一時的に)”というのは、AI の回答の正確さが増した未来のことを考えてのことかもしれません。人間よりも良い回答ができる種類の質問もあるでしょうし、回答に AI が使われたかどうかを示すフラグとかが導入されるのかもしれません。AI が本当に良いものになれば、質問サイト自体が他のヒトではなく AI に教えてもらうサービスになるということも無いとは言い切れませんね。