AIが大学レベルの数学を即座に解き、高品質な問題の生成にも成功。プログラム合成技術を活用 MITなどが発表

コメント

選択しているユーザー

• 高橋 祐二

  01switch合同会社 CEO

  ・2022年01月13日

  これ、AIの話しとして読むと？！？？？も多いのですが、
  
  『問題を直接Codexに送っても、全て正しい答えが返ってくるわけではない。プログラム合成前に次の3つを補足し問題を整頓する必要がある』
  
  ①問題に関連するトピックやサブトピック
  ②必要なプログラミングパッケージ／ライブラリ
  ③専門用語の定義
  
  この3つは、普通のビジネス業務を行う時にも実際は、必要かと思いました。
  
  1〜3は、【仕事を処理するには、関連する知識も必要だし、社内での過去のやり方や事例を調べることも大事！　また、自社や顧客における業界知識や用語を覚えておかないとアカン！】ってことかと。
  
  でも、コレ、やれてるか、メンバーに教育出来てるかと言われると、私自身が？です。
  
  AIってとかくテクノロジー、バリバリ！って思われがちですが、人工知能技術って云うだけあって、人間が行う思考や情報処理をモデル化して研究することも多いらしく、今回の記事は、数学の解答をAIで！でしたが、比較的パターン化されるビジネス処理などは、近い内に、完全回答は難しくても、ガイドライン位はだせそうに思います。

注目のコメント

• 比屋根 一雄

  三菱総合研究所 執行役員兼研究理事 生成AIラボセンター長

  ・2022年01月12日

  数学を解く、採点する、問題を生成するAI。この中で実は一番難しいのは採点でしょう。学生の多種多様な解答を適切に評価しなければなりませんから。
  
  採点が出来るようになると、教育・研修のサービスは一気にデジタル化が進むでしょう。なぜなら、パーソナライズが出来るようになり、学習速度が飛躍的に向上するからです。
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