みなさん、こんにちは、
私はお茶の愛好家、アンディです。
この1年間、AI技術が最もホットな話題でした。OpenAIのChatGPTやGoogleのGeminiなどです。
トレンドに乗って、これらの新技術を徹底的に研究しました。今日は、AIとお茶の関係について皆さんと共有したいと思います。
-AIとは何か？
AIモデルを作成する方法には多くの種類があります。例えば、線形回帰、ロジスティック回帰、線形判別分析、決定木、ナイーブベイズ、K近傍法、学習ベクトル量子化、サポートベクターマシン、バギング、ランダムフォレスト、深層ニューラルネットワークなどです。これらはすべて難解な名前に聞こえます。しかし、私の経験から言えば、すべての原因と発生する可能性をリストアップし、それをコンピュータに学習させることです。将来、同様の事象が発生した場合、コンピュータはデータベースを基に「計算」して結果を出し、解決策を生成することができます。私は常に、最初のAIは「易経」だと感じています。なぜなら、何でも「易経」で答えを見つけることができ、すべての可能性を一冊の本に凝縮しているからです。他にも「焼き餅歌」や「推背図」などの古代AIがありますが、これらはChatGPTの操作が分からないのと同じくらい理解が難しく、「予言書」と呼ばれています。
-なぜAIは近年になってから人気になったのか？
実際、AIモデル（アルゴリズム）は以前から存在していましたが、ハードウェア技術が追いつかず、AIの発展は遅れていました。最近になってGPUの性能が大幅に向上したため（GPUは主にAIの計算装置）、AIは急速に発展しました。
-AIを持っていると、何を心配すべきか？
ChatGPTを使用したことがある人なら誰でも知っているように、万能に見えるAIも、実際には使いにくいものです。雑談や重要でないものを生成する場合、AIは対応できます。しかし、より複雑な結果を生成する必要がある場合、求めていた結果を得ることができず、結果は毎回異なることがあります。AIと向き合うとき、私たちはAIと「コミュニケーション」する方法について心配するべきです。そのため、「AIコミュニケーションスペシャリスト」はここ数ヶ月で非常に人気のある職業になっています。
-AIはお茶の生産を置き換えることができますか？
AI製茶は最近出現した話題であり、「製茶師」の仕事が置き換えられるという誤解があります。これは誤解であり、AIはせいぜい製茶師を「補助」することはできても、製茶師の仕事を「置き換える」ことはありません。例えば、「賭博の神」の映画のように、システムによって結果が分析されますが、どのようにプレイするかは個人にかかっています。AIは「膨大なデータ」から分析し、「最適な」答えを導き出すだけです。結局のところ、AIは人間ではなく、最終的には自分自身にかかっています。「膨大なデータ」は「製茶」に役立つかもしれませんが、Seagateのハードドライブ生産工場が毎日50TBのデータを蓄積していることから学ぶことができます。
もう一つの理由は、お茶は人間の「感覚」と密接に関連している嗜好性の飲み物であるため、AIがお茶の生産を置き換えることはできません。私たちは、お茶の甘味、苦味、うま味、酸味、渋味、香りなど、様々な風味を分析するために様々なセンサーを利用することができますが、これらの化学物質の含有量が異なるため、AIはこのお茶が良いか悪いかを教えることはできません。
したがって、「エマージェンス理論」について言及しなければなりません。定義によれば、エマージェンスは多くの小さなことが積み重なり、相互作用することで、元の小さなものにはない特性を生み出す現象です。例えば、お茶の渋みの化学物質である「ポリフェノール」の含有量が非常に高く、甘味の化学物質である「フリーアミノ酸」の含有量が低い場合、理論的にはこのお茶は非常に飲みにくいはずです。しかし、このお茶を試飲したとき、「甘みが戻る」味わいが非常に良く、まさに高級茶です。お茶の生産過程は人間の「感覚評価」に大きく依存しているため、AIがお茶の生産を置き換えることは非常に困難です。
-AIはアンディを置き換えることができますか？
短期的には非常に困難です。多くの人が「遊山茶訪」の記事がAIによって生成されているかどうか疑問に思うかもしれません。私は試みましたが、成功したものは一つもありませんでした。AIが生成した結果はほとんどが耐え難いものでした。おそらく、私はAIとコミュニケーションする方法を知らないのでしょう。ご安心ください、「遊山茶訪」の記事はすべて「人間が生成」したものです。これらの記事を生成するための公式は次のとおりです：Wordを開く>タイピングを開始する>文献を参照して内容に誤りがないか校正する>英語と日本語に翻訳する>画像を作成する>SNSに投稿する。
この公式が記事を書く人々に役立つことを願っています。
みなさん、ありがとうございました。
また次回お会いしましょう。
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