昨日の夜から深夜まで、２回目の雪が来ました。
またまた造語です。　”予防的通行止め”と称して、雪が降る前から、積雪もないのに
高速道路が通行止めになってしまいました。この件は、仮想世界と実世界の境目が
無くなった感じがして大変気になります。
さて、人工知能から物理的な出力へ得るには、物的な出力を生む機能を介する
ことになります。そうです、ロボットです。今までのロボットは工場の
自動化ロボットであり、掃除をするルンバや医療の手術ロボットなど全てが単機能で
定められた出力です。
AIと融合するロボットは、汎用的で多様な出力を生み出すことになります。
工場の作業者ロボット、家事や介護ロボット、いわゆるヒューマノイドロボットが
一年以内に現れると思います。人と同じ空間で機能するヒューマノイドロボットは
人と同じ道具を共用することができます。

家事ロボットを例にとって考えて見ましょう。掃除をするときは掃除機を使い、洗濯では洗濯機を使います。ネット通販で買い物をするときは、スマートホンかPCを使うのでしょうか。掃除機や洗濯機も沢山の種類があり操作に戸惑いますが、ロボットは
使えるのでしょうか。ロボットなら其々の機器のマイコンを直接操作するのが
妥当です。既存の機器はマイコンを直接操作する接点を保持していません。

ヒューマノイドロボットは間も無く登場します。人間が操作するよう作られた機器を
ロボットが扱うのは難しい。機器のマイコンを操作する接点を定めて、今から実装して
置くのが良いように考えます。そのためには、操作のプロトコルの標準が出来て
機器メーカーが実装する必要があります。
人間とロボットが同じ空間で行動するには、人に向いた接点（インタフェース）と
ロボットに向いた接点が存在することが当たり前のことになる。社会の課題として
ロボットの接点（プロトコルの標準）を開発すること、機器メーカーが徐々に実装することがあります。

別な課題もあります。汎用的なロボット（ヒューマノイドロボットなど）の
素性や機能を標準的な表現でロボットへ搭載し、必要に応じて参照できるようにする。バージョンアップ、行動記録、・・・も同様です。

AIの物理的な出力を社会で有効に利用するには、プロトコル標準や汎用ロボットの素性や行動記録等の標準的表現方法を開発する。そのための協議会が必要となります。
デファクトスタンダードでも良いが、議論の俎上に載ることを期待する。

人工知能（AI)の話はyoutubeに限りないほどあります。
ある配信は少し熱狂的内容であり、見る人を煽るものがあリます。
冷静になり俯瞰して見ましょう。話題の中心は生成AIであり、
生成し出力するものは、文章や図、プログラムコード、画像、動画、音楽などです。
これは、情報（デジタルデータ）が出力であり、物理的なものではありません。
物理的な出力は、ロボットなどを介することになります。（ロボット等は
人工知能の出力に注目する②で述べる）

社会へ影響を与えるのは、出力です。
出力情報（デジタルデータ）は人が利用して価値が生まれる、その結果として社会へ
変化をもたらします。会社の担当者が調査をしようとしたら、調査会社や
コンサルタントなしで実施できます。政策や行政施策などでも利用が進むと思います。
企業担当（ホワイトカラー）や官僚の出力の核は情報（デジタルデータ）です。
情報（デジタル化できる）扱う単純作業をする者は変革を余儀なくされます。
役割として、情報を得て判断や決定する機能を備える必要があります。

教育を考えて見ましょう。AIの出力を利用は教師のケースと生徒のケースがあります。教師の利用は前述のホワイトカーや官僚と同じで授業の準備などが中心です。
生徒はAIを教師として利用できます。そもそも、教師の出力の核は、情報（デジタルデータ化できる）ですから。生徒がAIを使って学習することは自然です、必要な知識に触れ、疑問の解決ができることになり、学習機会の拡大とになる。素晴らしいことです。

社会への影響は大いにあります。なぜなら、AIは既知のデータから標準的で適度の
回答をします。標準的な結果が社会へ蔓延すると、平面的で一様なものとなり、
それが社会の基準として定着します。人間にとって窮屈な社会になる恐れがある。
支配層と非支配層の構図が顕在化し定着する社会となる可能性が大きい。

 
生成AIの開発が加熱しています。新機能が毎週のように発表されており、日進月歩では発展中です。OpenAI社は３億人がChatGPTを日常的に利用している と発表しました。他のAIの使っている人もおり、５億人を超える人がAIを利用している と推定できます。今日現在、AIは意図して使う必要がありますが、もうすぐに 意図せず利用することになるでしょう。

生成AIがどのようなものか、理解できるよう単純化してみます。
デジタルの公開された全てのデータから、知識のデータ（単語と繋がり）を作成、
問題（問い掛け）から、知識データと照らし合わせて、候補知識を引き出し、
次の候補データを見つける、この動作を膨大な回数を繰り返しながら、もっともらしい答えを見つけます。見つけた沢山の知識データから人が理解できるような形で
生成して、回答してきます。回答が優れているのは、公開されたデータを活用
していることから、個人の知識量と比べられない多岐に渡る知識データを保有している
ことに起因します。

生成AIを利用するには、AIに対して要求（プロンプト）を伝えることが必要です。
チャット型AIへ要求を出す例で、プロンプトの基本とその事例を書いてみます。
１）要求者の立場　２）解決したいこと（問題、目的）３）背景情報　４）制約条件　これらが要求に含まれていることです。

プロンプトの事例：学生時代の友人（立場）の結婚式のスピーチを考えています（解決したいこと）。私は友人と結婚相手とは同じサークルで楽しい・・・・・・・思い出があります（背景情報）思い出を交えて２００文字ほどのスピーチ（制約条件）を作成してください。
このような要求を出すと参考になる文章を作成してくれます。
要求（プロンプト）基本の４項目を念頭にして要求を出すと良い結果が得られます。

一部の人は、日常でAIを活用しています。調べごとや整理／分析などを行っています。
使い方は難しくありませんし、試用や習得は無料のAIが沢山あるので
いまから使うことを推奨します。本年中には、PCアプリケーションへAIが
組み込まれ、AIを意識せずに使えるようになります。
意識せずに使えるのは助かる気がするかも知れませんが、AIの感覚を
習得せずに利用するのは気持ち悪くありませんか。
昨日のBlogをAIで添削したら、次のようになりました。
試用したAIはClaude（無料版）です。

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以下の文章から、200文字程度のエッセイを書いて
風がなく穏やかな天気である。柚子の実が残っていて、霜に会い腐色がかかっている。柚子の斜面も下にある調整池で沢山の釣り人が鮒を釣ろうとしている。暫く足を止め様子を見ていたが、魚の反応はないようだ。この釣り人たちは、何をみているのだろうか。それぞれの人がそれぞれ違うものを見ている（頭に浮かんでいる）。見たいものを見るのは、人の習性であるが、見えているのはある物ではない。頭の中で生成されたことであるようだ。私が見ているものも同様である。

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＜添削後＞　AIが返して来たもの
冬の静寂な午後、柚子の木の下で一つの光景に心を奪われた。霜に触れた柚子の実が、くすんだ色合いを帯びながらも凛と枝に残っている。その下の調整池では、幾人もの釣り人たちが鮒を待ち構えている。しかし、水面には波紋一つ立たず、魚の気配すら感じられない。

それでも彼らは熱心に竿を握り続ける。おそらく、各々が心の中で異なる物語を紡いでいるのだろう。誰かは過去の思い出を、誰かは未来への期待を、また誰かは単なる平穏な時間の流れを見ているのかもしれない。

私たちは皆、同じ景色を見ながらも、それぞれの心が描く別々の世界に生きている。それは現実というよりも、私たちの心が創り出す幻想なのかもしれない。

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AIにロボットの絵を描かせました。→AI robot be as freindと与えた結果です