月別アーカイブ: 2024年4月

Alice’s Adventures in Wonderland – Google Text-to-Speechを利用した英語読み上げ

Google Text-to-Speechを利用したAlice’s Adventures in WonderlandのCHAPTER I Down the Rabbit-Holeの下記冒頭部の読み上げファイル … 続きを読む

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生成AIを利用した「日本語テキストの英語化」(その1)

生成AIを利用した「日本語テキストの英語化」に関して、明治大学経営学部「デジタル経営人材開発トラック (DIGIT: Digital Insights for Growth and Innovation Track)」( … 続きを読む

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生成AIを利用した英語テキスト校閲

DeepLと生成AIの総合的利用により、英語テキストの校閲化作業の例として、ここでは、明治大学経営学部の1年次後期学部必修科目「経営学」における第1回目講義の冒頭部分の英語テキスト(938 words)を例に取り、具体的 … 続きを読む

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社会生活のデジタル情報化における生成AIの歴史的位置 — デジタル情報化の対象範囲の漸次的拡大

1) アナログ的情報処理時代 - 江戸時代~1960年代   読み書き + ソロバン ↓ 数値計算処理手段のデジタル化 -デジタル情報装置利用(電卓)による数値処理 ↓ 2) デジタル情報化の第1段階 - 1960-19 … 続きを読む

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「生成AI」イノベーションに対応した経営学教育の革新

研究・教育の在り方に関して、生成AIイノベーションへの対応が早急に求められている。そうした生成AIイノベーション対応に際して、大学等の高等教育機関では「研究と教育の統一」という視点のもと、研究・教育の在り方を同時並行的に … 続きを読む

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Soeity5.0をMissionとする科学技術・イノベーション基本計画の下のAI戦略

日本政府は、「人間の幸福(well-being)」の実現を目的(Purpose)とし、同目的を実現するために、「イノベーションの創出によるSociety5.0の実現」をMissionとしている。 そうした視点から見た場合 … 続きを読む

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経営技術論的視点から見たChatGPTの回答の「信頼性」問題-なぜChatGPT3.5は、すぐにわかるような「明らかに間違った情報」を回答することがあるのか?

ChatGPTは、医師国家試験などで合格レベルに達するほどの高い「回答」能力を持つにも関わらず、下記にも挙げたように「明らかに間違った情報」を回答することがある。   そうした不適切な「回答」を生成する要因としては、生成 … 続きを読む

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テキスト生成AIシステムに関する技術論的構造分析-WEB検索エンジンとの差異と連関

WEB検索エンジン・プログラムとテキスト生成AIエンジン・プログラムとの構造的差異 異なる文章表現間の同一性・関連性・差異性を、「literal(逐語的)なレベル」で捉えるWEB検索エンジン・プログラム vs 、「文章表 … 続きを読む

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生成AIを使った資料の探し方-アップルの第三世代Air Podsを例として

時事的問題に関して関連資料を探す場合には、Perplexity AI(https://www.perplexity.ai/)が便利である。OpenAIのChatGPTはそのProduct designの制約(Produc … 続きを読む

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