AIのAgent-Based Model とそのグラフ表現
Summary
TLDRこのビデオスクリプトでは、AIのエージェントベースモデルとグラフ表現に関する議論が展開されています。パート1と2では、AIがマルチモーダルなタスクや数学的グラフ認識で成功する一方、グラフの生成に失敗する問題点が指摘されています。パート3では、ジョンバイズのエージェントベースモデルやアルジェライクジュリア言語のライブラリー「カットラブ」について触れ、AIが数学的対象を理解するための新しいアプローチを提案しています。カテゴリー論を用いたグラフの理解方法が、AIの数学理解への道を開く可能性についても考察されています。
Takeaways
- 🧠 AIのマルチモーダル性とグラフ認識の能力について議論し、グラフの生成での課題を指摘しています。
- 📈 グラフの数学的性質とAIがそれらを捉える方法について、複雑さを認識しています。
- 🔍 AIが数学的対象を理解するための現在の課題と、それを組み込むための取り組みを示しています。
- 🌐 エージェントベースのモデルとグラフ表現の2つの研究を紹介し、AIの進化に期待を寄せています。
- 📚 ジョンバイズのエージェントベースモデルの研究と、その示唆的な成果について触れています。
- 🌟 アルジェライクジュリア言語のライブラリー「カットラブ」の開発と、その数学的基礎について解説しています。
- 🔗 AI技術と数学の基礎との関連性、特にカテゴリー論のアプローチを強調しています。
- 🤖 現在のAI研究におけるエージェントベースモデルの注目度と、多様なAIシステムとの関連性を示します。
- 🎨 グラフの表現力向上に向けて、カテゴリー論とグラフの関係を数学的に捉える取り組みを紹介しています。
- 🔍 カテゴリー論のアプローチが言語理解と数学理解の両方に適用される可能性について考察しています。
- 🚀 AIが数学を理解するための道のりが、これらの研究を通じて徐々に明らかになることを予感しています。
Q & A
AIのエージェントベースモデルとは何ですか?
-エージェントベースモデルは、AIが環境と相互作用しながら目標を達成する能力を持つモデルです。このモデルは、AI研究者の中で注目を集めており、マルチモーダルなAIシステムや人間との関係において重要な役割を果たしています。
グラフ表現とはどのようなものですか?
-グラフ表現は、オブジェクトや概念をノードとして、それらの関係をエッジで表現するデータ構造です。この表現は、複雑な関係を視覚化し、理解するのに役立ちます。
マルチモーダルなAIとはどのようなAIですか?
-マルチモーダルなAIは、複数の感覚やデータタイプ(例えば、画像、音声、テキスト)を理解し、それらを組み合わせて情報を処理する能力を持つAIです。
グラフの画像生成で失敗することがある理由は何ですか?
-グラフの画像生成における失敗は、複雑なグラフ構造やノード間の関係を正確に表現できないこと、またはAIの認識能力の限界によるものかもしれません。
数学的対象をAIに組み込むことの難しさは何ですか?
-数学的対象をAIに組み込むのは難しくなる理由は、数学の対象が特殊であり、それらをAIの理解や処理能力に適切にマッピングすることが困難であることがあります。
アルジェライクジュリアとは何ですか?
-アルジェライクジュリアは、Julia言語上で動作するグラフのライブラリーで、バージョン1.0がリリースされることが期待されています。このライブラリーは、グラフの表現力を高めることを目的としています。
カテゴリー論とはどのような数学の分野ですか?
-カテゴリー論は、数学の基礎を研究する抽象的な数学の分野で、構造とそれら構造間の関わりを一般化された方法で扱います。
グラフと数学の関係を理解するために重要なアプローチは何ですか?
-グラフと数学の関係を理解するための重要なアプローチは、グラフをカテゴリー論の観点から捉えることです。これは、グラフを集合のカテゴリーの上に値をとるオブジェクトとして捉える方法です。
AIが完全にグラフを理解するために必要な要素は何ですか?
-AIが完全にグラフを理解するためには、グラフの構造、ノード間の関係、そしてそれらを数学的に表現するカテゴリー論の理解が重要です。
言語モデルと数学の理解の関係について説明してください。
-言語モデルは、自然言語を処理し理解するAIの基盤であり、数学の理解にも重要な役割を果たします。言語モデルは、数学的な概念や関係を言語的に表現し、人間の理解を助けることができます。
このセミナーのパート3で何を伝えたいと思いますか?
-このセミナーのパート3では、AIのエージェントベースモデルとグラフ表現の関係、さらにはカテゴリー論のアプローチを紹介し、それらがAIの理解能力を高めるためにどのように役立つかを伝えたいと思います。
Outlines
🤖 AIとグラフ表現の現状と課題
この段落では、AIのマルチモーダルな能力とグラフの認識、生成における成功と失敗について触れています。特に、グラフの画像生成における課題や、数学的対象としてのグラフの複雑性について解説しています。また、AIが数学的対象を理解することの難しさを示し、今後のAI発展において、数学的な対象の特殊性を取り入れる必要性があると述べています。
🔍 エージェントベースモデルとグラフの関係性
この段落では、エージェントベースモデルの研究とその興味深さについて紹介しています。特に、ジョンバイズの研究やアルジェライクジュリア言語におけるライブラリーの開発について触れています。また、AIの研究者たちがマルチモーダルなシステムや分散化クライアントにおけるエージェントベースモデルへの関心が高まっていることを指摘しています。
📚 カテゴリー論とグラフの理解
この段落では、カテゴリー論のアプローチを通じてグラフを理解することの重要性について述べています。グラフと論理の構造を結びつけることで、数学の理解が深まる可能性があると示唆しています。さらに、エボンパターソンの研究を通じて、グラフの理解方法が論理の種類に影響を与える可能性についても触れています。
Mindmap
Keywords
💡AI
💡マルチモーダル
💡グラフ表現
💡エージェントベースモデル
💡グラフ理論
💡カテゴリー論
💡アルジェブリックジュリア
💡カットラブライブラリー
💡数学的対象
💡AIの研究者
Highlights
AIのエージェントベースモデルとグラフ表現についての議論が行われました。
パート1では、マルチモーダルな生AIの一般的なワド生成能力とグラフ認識の成功、そしてグラフの画像生成での失敗について触れられました。
パート2では、数学的対象としてのグラフとAIの関係性が考察され、頂点数が少ない簡単なグラフでの成功と認識の難しさが語られました。
グラフの複雑性とコンピューター、人間にとっての扱い難さを示唆的な議論がされています。
数学的対象の特殊性とAIの能力への組み込みの課題が述べられています。
グラフ問題が数学的対象の特殊性とAIへの適応に関する議論の1つの側面として位置づけられています。
2つの研究、ジョンバイズのエージェントベースモデルとアルジェライクジュリアのライブラリーが紹介されています。
エージェントベースモデルの研究は、AIのマルチモーダル性や人間のインターフェイスを持つAIシステムの拡大と関連しています。
アルジェライクジュリアのカトラブライブラリーは、グラフの表現力を高めるツールとして位置づけられています。
カテゴリー論のアプローチがグラフと数学の理解にどのように役立つかが議論されています。
グラフとCZ(集合のカテゴリー)の関係性がカテゴリー論的アプローチで捉えられています。
言語理解と数学理解におけるコプレシフの役割が比較され、その類似性と重要性が強調されています。
AI技術の進歩とグラフの理解、数学の理解への道への突破口が示唆的に語られています。
エボンパターソンによる論理の構造とグラフの構造の結びつきが深い数学的議論の対象となっています。
カテゴリー論の論理とグラフの理解の関連性がエビデンスとして位置づけられています。
次回のセミナーでエージェントベースモデルとアルジブラックジュリアの詳細についてさらに掘り下げる予定が示されています。
Transcripts
AIとグラフえっと今日はそのパート3で
AIのエージェントウエストモデルとその
グラフ表現という話をしようと思いますま
今回はそのパート3の
解説ですでパート1パート2を一応
振り返ってみようと思うんですけれども
パート1ではgbt4とのマルチモーダル
な生AIが一般的なワドの生成では
素晴らしい能力発揮す
でさらにグラフの認識では成功してように
見えるにも関わらずグラフの画像の生成で
は失敗することを見てきましたでパート2
では一旦AIの世界を離れて数学対象とし
てのグラフは先AIが少ない頂点数
の簡単なグラフでは成功してるように
見えるけれどもグラフの認識には成功し
てるように見えるんですけれどもグラフの
ってのはコンピューターにとっては
もちろんあの人間とってもそうなんですが
すぐにコンピューターにとっても手に負え
なくなるで極めて複雑な対象であることを
複雑テリオンの立場から見てきましたまと
こういう感じ僕グラフも書けないみたいて
言ってんですけどまそれはですねあの言葉
や絵よりあの数学対は難しいんだそれは
大人だってそうなんだと僕は持ってい
ますでまそれはあの人によってはあの生生
花々引く成功してるのでま色々そういう
意味じゃあの過剰な期待と言って悪いんだ
けど幻想があるように僕は感じてるんだ
けどもでこういう小さな隙間もいずれなん
とかなると感じてる人も意外と多いと思い
ますただ僕はそう思いますむしろいろんな
隙間に注目するってこはこれからAIを
発展させる
上ではあの大事な観点だという風に思って
います
で僕の基本的な考えは現在のエアの基本的
な問題の1つは我々はグラオを始めとする
数学的な対象の特殊な性格数学の対象は
特殊なんですよそれをAIの能力に
組み込むことにまだ成功していないという
のは現状だという風に考えています
まいろんな意見はあるかもしれない僕は
そういう立場なんですねでグラフの問題は
その1つの現れでそれはグラフに
ふさわしい扱いを
あの今の絵はしていないから色混乱するん
だっていう風に僕は考えてるんですねそれ
は見かけ以上に大きな隙間だろうと僕は
思ってい
ますでこのパート3では2つの研究を紹介
したいという風に思ってますでま大きな
隙間を埋めるいくつかのステップま完成し
てるわけじゃなくてまそういうことを期待
してるしそういう方がはすでにあるんだっ
ていう話1つはジョンバイズの
エージェントベスモデル論てやつです僕は
バイズが好きでずっと停点観測的にずっと
彼のやってることをフォローしてるんです
けれどもで1年ほど前からジョンバイズが
ブログで継続的に取り上げてる
エージェントベストモデルの研究これは
面白
ですねまあの去年の7月の最初から始まっ
て今パート12で随分長いんですけれども
非常にあの示唆的ですもう1つはこれも
あまりあの有名ではないかもしれないです
がアルジェライクジュリアっていうま
ジュリア上の言語をねカットラブカットラ
ブっていうライブラリーがもうバージョン
1.0が
まていうかまだ完成してないんですけども
もう出るっていう告が出ていますでこれは
ジョンバイズの研究と連携しながらで急速
に装が進んでいるあのアルブラジュリア上
のカットラブライブラリーの動きに注目し
ていますまこれはアラックジュリアって
このサイトでワカットワプってのはこの
あの上げときますでま時間があったら是非
見てくださいまそう言われても
エージェントベストモデルにしろう
アルジクジュリアにくとセミナーのテーマ
であるAIとグラフの関係がはっきりい
ように見えるかもしれません確かにそう
ですねで2つとも大きなプロリクなので
今回のセミナーでは残念ながら十分な説明
はできないと思ってます改めてこれをお
テーマにしたセミナーを持ちたいと思って
います実はま今度あのカテゴリー入門
プレゼンタブルっていうか表現可能なもの
ていうのは使おうと思ったんですが
ちょうどそこにばっちりはまる内容なん
ですよねまあのカテゴリいうものはその
まま続けていきたいと思ってるんですが
あのこういう新しい動きはとても興味深く
てでま
あの次のことだけまこれだけあの
エージェントベースのモデルと言ってあり
カットラブと言ってもまだなかなかピンと
こないと思いますんでで次のことは最大限
このセミナーのパート3のコンテンツでは
説明していきたいと思っ思ってますそれは
2つあります1つはaとの関係で言えば
現在の生成AIギュスの発展まあの色特徴
があるんですがマルチモーダルか複数の
AIシステムの用分散化クライアントか
AIと人間のの急速の拡大といった変化が
進行してるわけですその中でAIの研究者
の中にエージェントベスのモデルつて関心
が高まっていますだからエージェント
ベストモデルってのはあの先生AIの
プロダクト見てるだけじゃ思って出てこ
ないんですけれども研究者の中では
やっぱりそれをトータルにいろんな人間と
の関係や複数のAIシステムでそれが
しかもマルテモーダルで人間とあの
インターフェイスを持つっていう
世界の拡大の中でそれにあのふさわしい
あのモデルとしてエージェントベースの
モデルは関心があるんですよでそのことは
紹介したいという風に思っていますでもう
1つはグラフとの関係で言うとアアルジェ
ライックジュニアのカトラリーは僕はは
最も優れたグラフガの
ライブラリーですねま色々
gbt4にあのちゃんとグラフが出ない
じゃないかっていうといやそうあのじゃ
こちらのライブラリーあの使ってpyon
のライブラ紹介されるまそれはそれでいい
んだけどそうそう見とこの点とこの点を結
ぶってやつを色々就職してま色表力を高め
るってやつなんですがじゃあれじゃ
ちょっとあのあんまり満足できなかったん
ですねまそれはグラフを書くっていうラ
探したらちょうど見つけたっていうかま
それ前から気にはなっていたんですけれど
もジには知らねえしなと思ってあの鉄ずに
してたんですけども
ここあの数日一食懸勉強してなんとかあの
やってることは少し分かるようになりまし
た
で要はカットラブのカットはカテゴリーの
カットなんですねでグラフの特徴付に
カテゴリーを持ちてますあの画に優れて
るってだけでその基礎ってのはきちんとま
色々僕はその辺ではいのあのあのdbt4
が紹介するライブラにはパイソンライブラ
不満があったんですけどもその基礎の
きちんとあのカテゴリーに置いて
るってのは非常に大きな特徴ですね元々
数学をカテゴリーの点に基づけるってのは
2世紀の数学のブルタックやローベルたち
がしてきたことで基本的な流れなんですが
カはそのグラフのスマの転義から始めて
コンピューター上で理想可能な形に
落とし込んでるんですねで数学の基礎って
のはグラブで表現されると思っても構わ
ないまちょっといにかそれはちょっと後で
説明しますだかというかもっと大事なこと
があるんですねで今まで言ったことでも
あのAI技術の関係分かりにくいかもしれ
ませんが大事なことがあるんですそれは
これらの研究ではグラフ=CZっていう
アプローチを取るんですよでこれはグラフ
というのはカテゴリーCからスモール
カテゴリー式から集合のカテゴリセットの
ファクターであるという風に考えようと
いうことこれはカテゴリ論的にはグラフを
コプラヒプと考えることをレプレゼント
あの集合のカテゴリーの上に値を
取るまそれに
あのあのそういうもグラフは捉えようと
いうアプローチなんですこれはあれですね
大規模言語モドイ会にコプレ論を導入した
対談の仕事これ去年のくから何か3回
ぐらい渡って紹介してきたで共通症
アプローチなんですよ
でこれはですね
あの明らかに明らかじゃないかもしれない
深いところでは言語理外もグラフイコール
数学と思っていいと僕は思ってるんでです
けどそれはみな繋がってる感想が見えてき
たんだと僕は思っていますまそういうのは
僕のあのハルシネーションかもしれない
ですけれどもでこのコプレシフてがあのC
セットグラフイCセットイコール
カテゴリー論というアプローチはとても
強力ですねしかもそれはあのコプレシフ
だっていうのはあの大規語モデルの理解と
もつがるんですよ同じフレームで大大内が
意味理解でやったことを数学の理解に
やっぱりコプレシフを使うんだこれプレフ
だけじゃないかもしんないですけどもその
プレゼンタを使えばあのカテゴリー論が
綺麗にあのグラフとして表現できるそう
いうアプローチはとても大事な
ことですねそういうのが
[笑い]
あのやっぱりそういう
のがあのま分野は離れてるんですけれども
あの時間の強気性というかあの一瞬に同じ
変化が多分起きるんだと僕は思っていてで
そういうものがあのAIがあのグラフを
完全に理解するあるいはAIが数学を理解
する道への突破校になってくだからそれは
決して単純に図あの像と言語が同じ
フレームで
あの処理できるんだっていうのをご流しし
てもそうには届かないですねだけど言語の
理解でさえもさえもて言語ってとても巨大
な存在で謎に見した存在でそれがなぜあの
人間にいろんなことを可能にするのかって
ことはまだ全然十分には分かってないとか
で
大大たちがやった仕事ってのそれに
切り込む学転も1つのあの非常に強力な
進歩だとは僕は感じてるんですがあの
グラフイコル数学グラフイコルカテゴリー
論イコル数学の理解でもコプレがあの
大きな力を発揮するでこれはなかなか
面白いあの可能性が見えてきてるんじゃ
ないかなという風に考えてますで今回は
あの実はあのパート3の中であのそれらを
詳しく説明することができまた別の
セミナーやった方がいいと思いますがま
そういう変化にま僕も驚いてるしそういう
のはあのなかなかいい筋じゃないかなっ
感じてるってことだけは今回のセミナーの
パート3で伝えたいという風に思ってます
あのグラフィクのシセとアプローチについ
てはエボンパターソンという人がま若い人
だと思いますけれどもこれがあの
アリブラックジュリアのあのブログで今4
回目ぐらいかなあのずっとあの昨日これ
ちょっと深い数学的になるほどと思うこと
もあったしあの論理の構造にまで立ち入っ
てグラフの構造と論理の構造を結びつける
も僕頭では
あのあのカテゴリー論の論理っての基本的
ににはハティンの直感式論理だってことは
知っていたんですがグラフとの関係で非常
に綺麗にまとめていてだからそのあの
グラフの理解の仕方で論理の種類が変わっ
てくっていうことがあるならばそう簡単に
言葉を追いかけてくだけであの論理は理解
できないはずっていうのもそれは別なあの
あのエビデンスになってるんじゃないかと
いう風にも思ってます
このこのジュリアのブログもなかなか
面白いま多分このパターソンが1番よく
まとまってるしまあの多分色々数学的には
深いことを言って難しいかもしれません
けれども是非あの興味がある方見て
いただければという風に思いますで次回は
だから少しもう少しあのここでも言いまし
たようにあの少し飛躍があるように感じ
られるかもしれないのでなぜあの
エージェントベースのモデルが今のAIの
世界のモデルとしてあの注目を浴びてるの
かって話をしようという風に思ってます
その後あのアルジブラックジュリアの
あの非セトの話ができればという風に思っ
ています
5.0 / 5 (0 votes)