AI

生成AIがもっともらしい誤情報を出す理由を解説。トークン生成、学習・評価の影響、検索やRAGの役割と限界を整理し、引用・数字・コードを検証する実務上の確認方法を紹介します。

GPU不足が起きる理由を、AIの学習・推論需要と半導体・メモリ・設備の供給から解説。CPUでもAIは動くこと、GPUを共有できる条件、小規模な利用者の選択肢を整理します。

AIの学習に時間と電力がかかる理由を、出力計算・逆伝播・パラメータ更新から解説。計算量は必ず指数的に増えるわけではなく、モデル規模、入力長、通信、学習方法で変わります。推論の負荷との違いも整理。

AIを動かすCPU・GPU・NPUの役割を解説。CPUでも学習・推論はでき、GPUは推論にも使われます。端末内AIとクラウドの違い、メモリ・電力・対応ソフトウェアによる使い分けを整理します。

AIはどのように学習し、新しい質問に答えるのか。パラメータの調整、汎化、会話の文脈と再学習の違いを整理。人間の理解と単純に同一視せず、能力と限界を確かめる使い方を解説します。

AIの学習と推論を、パラメータの更新という観点で解説。会話の文脈やメモリとの違い、推論時の繰り返し処理、オンライン学習・端末での学習など、一律には分けられない実装も紹介します。

AIは端末とクラウドのどこで動く？オンデバイスAIとエッジAIの重なる関係、応答速度・通信量・電力・データの扱いを整理。機能ごとに実行場所と通信条件を確認するポイントを解説します。

AIとは何かを、機械学習・深層学習との関係から整理。学習で変わるもの、得意な処理と誤り、理解や意識をめぐる論点を分け、根拠のない人間との比較を避けて解説します。

日本のレアアース戦略を、資源開発、分離・精製、海外協力、都市鉱山、製品設計から整理。南鳥島の試験成果と商業生産の違い、循環利用の条件も解説します。