「シミュレーションでは可能だった」という結果は、現実で同じ判断ができたことを意味するのでしょうか。
この回では、『ハドソン川の奇跡』を手がかりに、シミュレーションの条件設定、判断時間、不確実性、そしてAI時代における人間の評価について考えます。AIやシミュレーションの結果は強力な道具ですが、その結果を読むには、前提を確認する力が必要です。

「AIがなんでもやってくれる時代」は、本当に私たちが望む社会なのでしょうか。
この回では、『2001年宇宙の旅』のHAL 9000を入口に、自動運転を例として、AIを社会で使うために必要なセンサー、データ、検証、人間の判断について考えます。AIの背後には、測る人、整理する人、確かめる人、社会で使える形に設計する人がいます。AIに何を任せ、人間は何を担うのかを考える回です。

チャット型生成AIは、ときに根拠のない内容や事実とは異なる内容を、自然で、もっともらしい文章として生成することがあります。これが、AIの「ハルシネーション」と呼ばれる現象です。

今回は、チャット型生成AIの背後にあるAIの仕組み、特にLLM、大規模言語モデルの特徴を手がかりに、なぜAIが「もっともらしいけれど正しいとは限らない文章」を生成してしまうのかを考えます。

AIの文章が自然であることと、事実として正しいことは同じではありません。根拠を確認し、別の角度から調べ、最後は人間が判断することの重要性についてお話しします。

チャット型生成AIと会話していると、まるでAIが自分を理解し、共感してくれているように感じることがあります。しかし、現在の生成AIに人間のような感情があるわけではありません。

今回は、LLM、大規模言語モデルの基本的な仕組みを手がかりに、なぜAIの言葉に感情があるように見えるのかを考えます。

AIが感情を持っているのではなく、人間がAIの言葉の中に感情を読み取っている。この視点から、チャット型生成AIとの落ち着いた付き合い方についてお話しします。

説明文：

AIを支えるデータセンターでは、膨大な数のサーバー機が動き続けています。そこで大きな課題となるのが、電力消費と発熱です。

今回は、スマートフォンが熱くなる身近な現象を入口に、CPU、GPU、半導体、トランジスタの動作から、なぜ計算機が熱を出すのかをわかりやすく考えます。

さらに、演算量を減らすソフトウェア的な工夫、省電力回路設計、材料や構造の改善など、発熱を抑えるための技術的な取り組みにも触れながら、AIの背後にある技術の世界を紹介します。

AIは、私たちのスマホやパソコンの画面の中だけで動いているわけではありません。その背後には、膨大な数のサーバー機が稼働するAIデータセンターがあります。

今回は、AIデータセンターを支える計算機、電力、冷却、そして騒音に注目します。映画やドラマでは静かで神秘的に描かれるサーバールームですが、実際には多数の冷却ファンや空調設備、電源設備が稼働する、かなり大きな音のする空間です。

AIを動かすためには大量の計算処理が必要であり、その過程で大量の熱が発生します。そして、その熱を冷やすためにも、さらに電力が必要になります。

AIの便利さの背後にある、物理インフラとしてのAIデータセンター。その現実を、生成AIとの対話を交えながら考えます。