カナダからのブログ

このカテゴリーには人工知能・複雑系と人工生命に関する話題をあつめています． 上位のカテゴリーは 情報学・計算・プログラミング です．

なお，このページは人工知能・複雑系と人工生命アーカイブ のページの先頭に表示されるように，意図的に投稿日時を 0001-01-01 00:00:00 としてあります (実際の投稿日時は 2008-08-19 12:58:09 です)．

おもくなるのをさけるためにアーカイブのページには写真がはいらないようにしていますが，個別ページにある写真をここに引用しておきます．

たまたま 矢吹 太朗 の 「自分のコードを出力するプログラム」 というページをみつけたのをきっかけに，プログラムと Web ページの自己増殖 (自己再生産または自己複製) について書いてみたいとおもいます． 矢吹のページではいろいろいなプログラミング言語による自己増殖プログラムが紹介されています． Basic (ベーシック) によるものが一番みじかいのですが，あとで書くようにいささか疑問もあります． 私は 1997 年に 「Web ページとプログラムの自己再生産」 という Web ページを書きました． ここでは Web ページの完全または不完全な複製をためせるようになっています．

5 月 25 日 (?) NHK の 「サイエンス ZERO: 不思議生物　粘菌の力をいかせ」 という番組の録画を，おととい，やっとみました． そのなかに 「粘菌が迷路をとく」 という話題がありました． 粘菌を迷路において，迷路の入口と出口にえさをおくということです． おもしろい話であることはまちがいないのですが，私にはその説明が，ふにおちませんでした．

雑然とした印象をあたえる本だが，それでも人工生命の中心概念である 「創発」 についてかたられ，それに関連する遺伝的アルゴリズムやニューラル・ネットワークなどについて説明されている． しかし，中心的な話題は並列コンピュータであって人工生命とは関係がない． また，「創発」 についての説明はまったくまちがっている． ダマされないようにしよう．

評価: ★☆☆☆☆

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「人工生命」 といっても，単に生命のようなふるまいを人工的につくりだすだけではない． 言語の発生をシミュレートする研究もあるが，この本では著者の研究テーマでもある 「心の発生と進化」 に重点をおいている． 最先端の研究もふくんでいるが，それをできるだけ平易に説明しようとしている．

1994 年から 1998 年くらいまでのあいだに 20 冊くらい，人工生命に関する本が出版されているが，2003 年以降この本が出版されるまでの約 5 年間に出版された本はほとんどない． そういう意味でも貴重な本だといえるだろう．

評価: ★★★☆☆

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おもしろい物理を一般向けに解説する本というと，むかしから寺田寅彦の本，「物理の散歩道」 などを読んできたが，これは 「渋滞学」 というあたらしい (人間の心理などもからんでいるので物理っぽくない) 物理の解説書である． くるまやひとの渋滞だけでなく，アリやインターネット，粉つぶのながれなど，いろいろな現象をあつかっている． 未解決の問題もいろいろ紹介されているので，それに挑戦するひとがでてくるとよいとおもう．

評価: ★★★★☆

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さまざまな分野の論客による環境知能の本ということで期待したのだが，はずれてしまったようだ． 第 1 部はシンポジウムの記録であり，おもしろい研究の紹介であるはずだが，テレビなどにくらべるとおもしろさがなかなかつたわらないようだ． それ以降はかなり哲学に傾斜しているが，それほどあたらしさを感じなかった． わすりやすくするために小説のようなスタイルなど，ストーリー性をあたえた部分もあるが，成功していないようで残念だ．

評価: ★★☆☆☆

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「複雑ネットワーク」 というタイトルだが，半分強のページは普通のグラフやネットワークにあてられている． グラフやネットワークの基礎をしらないひとがいきなり複雑ネットワークの話をよんでもわからないだろうから，ある意味では必要なことだろう． しかし，いくらマンガでよみやすくしてあるとはいっても，すこし道がとおすぎるようにおもえる． もうすこし，近道をしてもよかったのではないだろうか．

評価: ★★☆☆☆

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複雑ネットワークに関してはダンカン・ワッツやマーク・ブキャナンらによる一般むけの本もあるが，そういう，数学的なあつかいがまったくない本とくらべると，この本は数式はほとんどないものの，もうすこし数学的なあつかいをしていて，知的好奇心をみたしてくれる． 多少の数学的センスがあれば，かんたんに読むことができるだろう． スモールワールド，スケールフリー，伝染病，インターネットなどがとりあげられているのはそれらの本と共通だが，ベーコン数とエルデシュ数などに 1 章がわりあてられている．

評価: ★★★★☆

関連リンク: 「複雑ネットワーク」とは何か@ ， 「複雑ネットワーク」とは何か@Amazon.co.jp．

スモールワールドやスケールフリー，インターネット，エイズの流行などをとりあげている点ではダンカン・ワッツの本と同様の内容だといえる． しかし，著者はサイエンス・ライターであり，専門家であるワッツよりはひろい視野でインターネットの歴史や散逸構造や物理学者ランダウに関するエピソードなどを話のなかに織りこんでいるところにこの本の魅力があるといえるだろう．

評価: ★★★★☆

関連リンク: 複雑な世界、単純な法則@ ， 複雑な世界、単純な法則@Amazon.co.jp．

複雑ネットワークの研究者であるダンカン・ワッツが自分の研究経験もふくめて書いた本である． とりあげられている話題はタイトルにあるスモールワールドのほか，スケールフリー，伝染病やインターネット・ウィルス，WWW や他のネットワークにおける探索などだ． 研究者どうしの関係などは研究者が書いた本ならではだとおもえる．

評価: ★★★★☆

関連リンク: スモールワールド・ネットワーク@ ， スモールワールド・ネットワーク@Amazon.co.jp．

ダンカン・ワッツの本と同様に，複雑ネットワークの研究者による一般むけの本だ． 内容もスモールワールド (「小さな世界」 と訳されている)，インターネットとスケールフリー・ネットワーク，ウィルスやコンピュータ・ウィルスなど，かさなる部分が多い． 類書はワッツの本以外にも何冊かあるが，それらとくらべるとインターネットと WWW についてはややくわしく書かれているようだ． 他の本にない興味ぶかい部分もあるが，残念ながらワッツやブキャナンの本とくらべると，やや印象はうすかった．

評価: ★★★☆☆

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「ネットワーク・サイエンス」 というと幅がひろいが，この本は社会学者である著者が四半世紀にわたってつづけてきたという社会ネットワーク分析を中心としていて，ほとんどのページはひととひととの関係について書かれている． もっとひろい意味の 「つながり」 を期待するひとには，期待はずれになるだろう． SNS や「恋人連鎖」のような個人的な関係と，業務電子メールなどからわかる，エンロンなどの企業内の関係の両方が話題としてとりあげられている． こういう話題に興味があるひとなら，おもしろく読めるだろう．

評価: ★★★☆☆

関連リンク: 「つながり」を突き止めろ@ ， 「つながり」を突き止めろ@Amazon.co.jp．

ここ 30 年くらいの複雑系の研究の集大成といってよいだろう． とりあげられているのは創発現象，秩序と無秩序，カオス，フラクタル，ゲーム理論，そして比較的最近発展してきた複雑ネットワークの理論などだ． 複雑ネットワークに関する本のおおくは 2005 年ごろに書かれているが，それよりあたらしい本書には，もっとあたらしい研究成果もとりあげられている． 「複雑で単純」というのが全体をまとめたことばなのだろうが，全部読んでも全体の地図はみえてこない． やはり複雑なのだ．

評価: ★★★★☆

関連リンク: 複雑で単純な世界@ ， 複雑で単純な世界@Amazon.co.jp．

ネットワーク科学の研究者である著者が，その理論がひとのネットワークにどうかかわってくるのか，できるだけ具体的にイメージできるように書いている． わかりやすさを追求しているのは博物館もおなじであり，ニューヨークの博物館でネットワークがどのように展示されているかもとりあげられている． とりあげられている理論は他の本とあまりかわらないが，わかりやすさの追求のしかたには独自のものがある．

評価: ★★★☆☆

関連リンク: 私たちはどうつながっているのか@ ， 私たちはどうつながっているのか@Amazon.co.jp．

著者は人間がロボットにあたえた知能を 「道具知」 とよび，ロボットが自律的に獲得した知能を 「自律知」 とよぶ． AIBO の失敗の原因を自律知でなく道具知をめざしたからだと分析し，著者自身は自律知を追究する． ピアジェの 「シェマ」 という概念にもとづく理論をたて，それを実際にロボットをつくって実験・実証している． この内容は著者の学位論文にもとづいているという．

著者が製作したロボットがどれだけ理論を反映しているのか，この本だけからはわからない． しかし，人工知能だけでなく哲学や心理学にもとづく理論を構築し，それを構成的にたしかめたうえ，それを一般向けにまとめたこの本は価値あるものといえるだろう．

評価: ★★★★☆

関連リンク: コミュニケーションするロボットは創れるか@Amazon.co.jp．

なぜかいまごろになってこんな本を読んでいる． 意味不明なタイトルだが，内容は MIT で 1999 年から 5 年間おこなわれた Oxygen というプロジェクトの目標とその開始時点での内容の紹介だ．

目標にはいろいろカッコいいことが書いてあるが，地をはうような地味なプロジェクトだ． テーマは自動化，個人化 (personalization)，コラボレーション，カスタマイゼーションなど，タイトルだけみればだれでもおもいつき，やってみようとおもうようなことばかりだ． それにまた，「人間中心型」 という陳腐な形容詞がついている．

そういう地道な内容の研究はもちろん重要なはずであり，その成果はきっといま Web などでいかされているのだろうとおもう． しかし，いまその成果をさがしてみても，容易にみつけることができない． まさに，酸素 (oxygen) のように拡散してしまっている．

評価: ★★★☆☆

関連リンク: IT学講義@Amazon.co.jp．

テレビでみたディープブルーにやぶれたカスパロフのなさけない表情がいまでも目にやきついている． この AI 史を画すできごとを，そのたたかいだけでなく，そこにいたる経緯やカスパロフという人物など，周辺もふくめてえがいている． できれば，タイトルにもあるその中心のできごとを，もっといきいきとえがいてほしかった．

評価: ★★★★☆

関連リンク: カスパロフとディープブルー@Amazon.co.jp．

牧野 武文 著 「機械との心理戦に敗れたチェス世界チャンプ ― カスパロフとディープブルー」 を読んで，ディープブルーにやぶれたカスパロフのなさけない表情をテレビでみたことをおもいだした． そのとき，これこそが人間と機械との最大のちがいだとおもった．

3D 印刷しているときに，移動中のプリントヘッドが糸をひき，もようをつくりだすのをみていて，それを積極的にためしてみようとおもった． 円筒を印刷するようにして，しかしフィラメントの量をずっとすくなくしてみると，セル・オートマトン風のパターンをえがくことができる．

きのうはランダムな 1 次元のセル・オートマトン風のパターンを Rostock MAX で印刷してみた． きょうはそれを 2 次元に拡張してみた． 1 次元のセル・オートマトンで端をなくすには 3 次元空間が必要なように，2 次元のときは本来は 4 次元空間が必要だが，それができないので端のあるパターンを生成している．

数日まえから 3D プリンタでセル・オートマトン風のパターンを印刷しているが，これはちょっとおもしろいから，よのなかにだしたい． とりあえずは「自然な方向の印刷」だけ出品しようとしていた Maker Faiere にこれもだそうとおもう． さらに学会にもだすことをかんがえているが，それにあたっては数理モデルがあったほうがよい． というわけで，数理モデルというか計算モデルの構築をめざしてみた．

Rostock MAX のホットエンドの修理に失敗して，とりあえずつかえなくなった． かわりに Printrbot Plus をつかってセル・オートマトン風のパターンの印刷をこころみた． 材質として ABS でなく PLA をつかったのでだいぶちがうものになったが，2D のパターンはつかえそうだ．

日本科学未来館で 11 月 3 〜 4 日にひらかれた Maker Faire Tokyo 2013 において， Dasyn.com の名のもとに 2 種類の 3D 印刷のデモをし，印刷サンプルを販売した． 事前のもうしこみでは 「自然な方向にそつた 3D 印刷」 だけだったが，その後おもいついた 「3D 印刷プロセスのゆらぎを利用した造形」 もあわせて実演した． テレビ東京の WBS (ワールドビジネスサテライト) のインタビューもうけたが，2 台のプリンタで印刷しているようすのビデオだけが放送された． 販売ではもとがとれなかった． しかし，おおくのひとにみてもらい WBS にも注目してもらえたから，成功だったといえるだろう．

「3D 印刷プロセスのゆらぎを利用した造形」のビデオを "Creating naturally-fluctuated patterns using a 3D printer" というタイトルで YouTube に投稿した．

3D プリンタを通常とはちがう方法でつかって，興味ぶかいランダムな “セル・オートマトン風” のパターンを生成することができる (このビデオを参照)． よりすくないフィラメントをつかうことで疎でよりゆらぎがおおきいパターンが生成され，よりおおくのフィラメントをつかうことで密でよりゆらぎがちいさいパターンが生成される．

3D プリンタを通常とはちがう方法でつかって，興味ぶかいランダムな “セル・オートマトン風” のパターンを生成することができる (このビデオを参照)． 格子が疎なときフィラメントがときには規則的に，ときにはランダムにつみかさなる．

3D プリンタを通常とはちがう方法でつかって，興味ぶかいランダムな “セル・オートマトン風” のパターンを生成することができる (このビデオを参照)． 生成されるパターンのなかには比較的単調なものと，多様性をふくんだものとがある． もっとも多様性があるパターンはこれだろう．

3D プリンタを通常とはちがう方法でつかって，興味ぶかいランダムな “セル・オートマトン風” のパターンを生成することができる (このビデオを参照)． これらのパターンのなかには，いくつかの方向性があることをみてとることができる．

AROB 2014 (19th International Symposium on Artificial Life and Robotics) という学会で 「ゆらぎ印刷」 について発表してきた． 論文のタイトルは “3D Printing and Simulation of Naturally-Randomized Cellular-Automata” だ． 3D プリンタをつかって “創発的” でゆらぎのあるパターンが印刷できること，(もともと “セル・オートマトン風” につくってあるので) それがある程度までセル・オートマトンでシミュレートできていることを報告した． あたえられた時間は 15 分しかなくて，質問は途中でうちきられたが，あとで何人かとさらに話をした． 国内 (別府) でひらかれたとはいえ，個人で出費するにはすくなからぬ金額がかかったが，しりあいもでき，今後の方向をきめるうえで参考になった．

「ゆらぎ印刷」 について発表するために，AROB 2014 (19th International Symposium on Artificial Life and Robotics) という学会に参加している． この学会は “ALife” の学会のはずなのに，複雑系に関する発表はかぎられている．

「ゆらぎ印刷」 について発表するために，AROB 2014 (19th International Symposium on Artificial Life and Robotics) (ISAROB)という学会に参加してきた． ところが，そこにもうしこむとき，ICAROB というもうひとつの 学会の存在にまどわされた． 事情があって ISAROB から分裂したということだが，統一してほしいものだ．

会社でやすみをとって 8th International Workshop on Natural Computation (IWNC 2014) という国際学会で 「ゆらぎ印刷」 の発表をしてきた． 国際学会のはずだが，外国人としては日本語がわかるひとりしかいないため，すべてが日本語で おこなわれた． もうしこまれた発表はすべてうけつけるということなので，玉石混淆なのだろうとおもったが， 「全国大会」などでよくあるおかしな発表はひとつもなく，ひごろ参加しているネットワークの 学会よりはずっとおもしろかった．

姫路でひらかれた Automata 2014 というワークショップで 「ゆらぎ印刷」 に関する発表をした． 内容は IWNC 2014 で発表した内容とほとんどおなじだ． 英語がへたなせいか，発表時の質問は 1 件しかなかったが，あとでいくつか反響をきいた．

姫路でひらかれた Automata 2014 という学会で 「セル・オートマトンの 3D 印刷」 について発表してきた． 私自身は印刷プロセスのビデオを YouTube にのせて論文で参照し，おなじビデオをその学会のプレゼンテーションでもみせてきた． しかし，おおくのひとはプレゼンテーションのときにはシミュレータでプロセスをみせながらも，論文ではうごくものを参照していない． 論文を読むひとにもっとサービスしてもよいようにおもう．

人工知能の 3 回のブームとそのあいだの冬の時代について書いている． 3 回のブームをもたらした技術 (推論と探索，知識，機械学習とディープラーニング) について，とくにディープラーニングについて，わかりやすく解説している． 現在が 3 回めのブームであり，著者のかんがえではディープラーニングは人工知能の歴史における 最大のブレークスルーだという． 人工知能が人間をこえるのではないかというかんがえもそこからきているが， 著者が書く文章からはそれを肯定的に実現させたいという熱気が感じられる．

評価: ★★★★★

関連リンク: 人工知能は人間を超えるか．

仕事のことはそもそもめったにここに書いていないが，それでもときどきコンピュータ・ネットワークについて書いてきた． 16 年くらいもそれを仕事にしてきたが，ついにべつの世界に足をいれることになった． 自動車の監視カメラの画像認識 (コンピュータ・ビジョンもしくは画像センシング) なのだが，それを深層学習 (deep learning) をつかってやるのだ． 深層学習は 2012 年以来注目をあつめていて，最近ではマスコミもいつ人工知能が人間をこえるかというような話題をとりあげている． しかし，実際にふみこんでみると，10 数年前とそれほどおおきくかわったようにはみえない． 人間をこえるなどということはありえないことだ．

最近はコンピュータ・ビジョンを仕事にしているので，関連の 2 つの学会にいってきた． ひとつは MVA 2015 (Machine Vision Applications) という国際学会，もうひとつは画像センシング・シンポジウム (SSII) という国内学会だ． どちらも深層学習の話題が多いが，そればかりというわけではない．

最近は深層学習 (deep learning) の研究の進展によって人工知能に注目があつまっているが，それが可能になったおおきな要因は NVIDIA の GPU によるニューラルネットの高速化だ．

深層学習によるコンピュータ・ビジョンが仕事になったので，そのための環境として Theano をインストールした． Windows でつかっているひともいるが，Ubuntu をつかうのが絶対に有利だ． というわけで，そのインストール法をここに書いておく． ただし，失敗談もいろいろふくまれているので，ちょっと，とおまわりだ．

コンピュータ・ビジョンを深層学習をつかってやろうとしているので，Theano という深層学習のための環境をインストールして，そのうえで，たたみこみニューラルネット (Convolutional Neural Network, CNN) をうごかしている． たたみこみ層 1 段につき 1 個だけフィルタを用意して学習させてみると，おもしろいことがわかった．

世間では印刷に長時間かかる 3D 印刷がはやっている． 何時間あるいは何日もかかるものを印刷しているひとがすくなからずいる． 同様に (?!) 深層学習の世界では学習に何日もかかる複雑なニューラル・ネットワークをあつかっているひとが多い． しかし，それらはほんとうに必要なのだろうか?

仕事としてはじめた深層学習を仕事だけではもったいないとかんがえて，自宅にも GPU による計算環境をつくった． それについてかんたんに書いておくことにする．

Generative Art 2015 (GA 2015) という会議で 3D 印刷作品の展示と発表をするためにヴェネチアにきた． ここでニューラルネットをつかった研究にであうとはかんがえていなかったが，深層学習 (deep learning) をつかったものまであった．

和田研 OB mini・ワークショップという場で近況報告をした． おもな内容は会社でやっている深層学習 (deep learning) にもとづく歩行者検知， 11 月に出展したデザイン・フェスタ，そして先週いって発表・展示してきた Generative Art 2015 (GA 2015) だ． 時間が 15 分だったので，写真が中心だ．

日本語の本にはほとんど記述されたことがないであろう，さまざまな機械学習の方法について，すこしずつ記述されている．目録としては，やくにたつかもしれない．しかし，個々の方法について 2 ページくらいしか，ついやしていない．方法そのものについての記述はまったくなく，プログラムとそのわずかな説明がついているだけだ．これではその方法を理解できないだけでなく，本のタイトル「超実践」とはちがって実践にもまったくやくにたたないだろう．

評価: ★☆☆☆☆

関連リンク: アンサンブル機械学習．

最近，展示会にいくというとほとんど東京ビックサイトだ． ここ 3 週間つづけてそこにいく予定になっている． 先週は「コンテンツ東京」，「AI・人工知能 EXPO」というのをみにいった． 前者は特定のひとに会うためだが，後者はどんなものなのかすこし興味があった． 囲碁や将棋のプログラムのこともあって深層学習がブームになっているが，この展示会もとても混雑していた．

Uber の自動運転車が事故をおこし，歩行者が死亡した． この事故のあと，Uber は自動運転の実験を一時停止した． 自動運転が実験でなく実使用されるようになったとしても，このような自動運転車の一斉停止は発生するだろう． そして，それが自動運転を不便なものにし，普及をさまたげることになるのではないか?

Uber の歩行者死亡事故を受けて，Uber だけでなくトヨタも自動運転の実験を中断した． 再開するには原因をつきとめる必要があるだろうが，はたしてそれは可能だろうか? そこにもし深層学習がかかわっているとすると，原因がわからないままになり，実験が再開できないということになりかねないようにおもえる．

AI が人間をこえる「シンギュラリティ」が数 10 年後におこると信じているひとはすくなくないようにおもう． 一方で池上高志はシンギュラリティはもうおこっている，あるいはいまおころうとしているという． そういえるなら，そもそもシンギュラリティはコンピュータが登場したときにおこっていたともいえるだろう． コンピュータが人間よりすぐれたところがなかったなら，そもそもコンピュータをつかう必要はなかったはずだから．

シンギュラリティということばが AI がすべての面で人間を凌駕するという意味だとおもうと，AI 研究者のなかに将来シンギュラリティが実現されるとかんがえるひとがいることが私には理解できなかった． しかし，シンギュラリティが将来実現することではなくて将来の目標であるとするなら，そういうひとたちのかんがえは理解できるようにおもえてきた． 目標というのは絶対に実現するべきことという意味ではない． 極端にいえば絶対実現できないことがわかっていても，それにできるだけちかづきたいとかんがえていたら目標にすえることはありうるだろう．

NHK が中心になって美空ひばりの声を深層学習 (deep learning) でつくりあげた． ひばりの音源をもとに深層学習して，あたらしい歌をうたわせることが可能になったわけだが，ひばりらしい声にするうえで鍵となる知識を学習したのは AI ではなくて，深層学習にかかわった人間だった．

GPT-3 やそれに類するしかけをつかうと，テキストからいろいろなものを生成することができる． 写真風または絵画風のアートを生成することもできるので，それをネット上でためせるサイトがいくつかある． そのうち Text2Art と NightCafe でいくつかためしてみた．

インスタグラムと Pinterest に様々な画家風の猫などの AI アートを投稿した:
https://www.instagram.com/aiart_yk/
https://www.pinterest.jp/yasusik/ai-art/

カンディンスキー風の絵も AI でつくってみたが，プランクトン (Plankton) ということばが理解されず，あまりうまくいっていない．たとえば
https://www.pinterest.jp/pin/368591550764830581/
https://www.pinterest.jp/pin/368591550764830582/

NightCafe をつかって抽象的な猫の絵を描いてみようとおもった． 猫のイメージがつよくてなかなか十分に抽象化されないが，あれこれやって，ようやく満足できる絵が描けるようになった．

深層学習をつかって英語の文から画像を生成するツールがいろいろでまわっている． それをつかって抽象絵画風の画像をあれこれつくってみている． それらの画像をみて感じるのは，AI (深層学習) は抽象画が得意なのではないかということだ．

AI アート・サイトで "Picasso" や "Dali"，そしてそれらのつづりをすこし変えたものだけをあたえて，生成される画像がどう変化するか，ためしてみた． それらの画家の絵とはまったくちがう画像がつくられることもあるが，つづりをそのままいれるのとはちがう絵画風の画像がつくられることがある． AI アートとしては，ほしい絵を描かせるために長いテキストをあたえるのが一般的なようだが，このようにぎりぎり削ったテキストをあたえるのもおもしろい．

AI アート・サイトで「コスモス」をえがいてみた． Cosmos では花なのか宇宙なのかがわからないから，ときにはそれらがまざった画像がえられる． 花に限定するために cosmos flower とすると強くなりすぎて，ほかのことばとくみあわせてもそれがなかなか，効かない． そこで，cosmos flower のつづりをいろいろ変えて，弱めてから "Picasso" などとくみあわせてみた．

AI アートで「俳句風」をためしている． テキスト (Text prompt) としてできれば 1 語，せいぜい 2〜3 語を AI にあたえて画像をつくらせる． 俳句ならばそのなかに季語があるとよいので，まずは季節をあらわすことばをいれてみる．

"Mondrian" は Stable Diffusion 1.5 というアート AI にとってとても強いことばだ． ほかのいろいろなことばとくみあわせても，だいたい Mondrian パターンにちかい画像がえられる． しかし，これをどんどん変えていって Mindalian くらいになると，Mondrian とはかなりちがう画像がえられる． しかも，ひとつのことばからいろいろな形がえられる．

Stable Diffusion という AI アート・プログラムは絵文字 1 文字でも絵がかけるというのをネットで見て，ためしてみた． 🌹をいれると花畑の写真風の画像がえられる． また🐽をいれると豚の画像がえられる． また，漢字をいれてみても，たとえば「鳥」をいれると鳥の画像がえられる．

俳句風 AI アートをこころみているが，みじかく多くのことを表現するには，通常は複数の語句で表現する内容を 1 語で表現するくふうが必要だとおもう． そこで，"Magritte cat" を例として短縮の工夫をしてみた．

最近 AI アートにはまっているのだが，Stable Diffusion 1.5 にコロナウイルスを描かせてみようとおもった． CoronaVirus という直接的な prompt をいれるとそれらしいものを描くが，それでも COVID2 のイメージはよわい． つづりをすこしかえるだけで，いろいろ，おもわぬものを描く． つづりを coronavi にしてみると，かなりコロナウイルスからははなれてしまうが，それでもつぎのように，まるいもののまわりに，なにかがくりかえしているかたちを描く．

ChatGPT をすこし，つかってみた． それによって，人間がやるべきことは ChatGPT を出し抜くことだとおもった．

ChatGPT がしばしば話題になる． あまり本気でつかってはいないが，ときどき，つかってみている． それで気づいたのだが，最初のころはいろいろあやしいこたえをしていた ChatGPT が最近は，あやしいこたえをさけるようになったことがわかる．

ChatGPT のようにテキストを学習しことばを入出力する生成 AI はほとんど既存の言語をそのまままなぶ． しかし，画像生成 AI は画像を断片的なことばとともに学習するので，擬似的な言語 (英語) を学習する． したがって，プロンプトの文法は英語ではなくてその疑似的な言語である．

最近まで英訳のために Google Translate をよくつかっていたが，最近は ChatGPT4o をつかっている．こちらのほうがかしこいようにおもうし，便利だからだ． かしこさがわかるひとつの例をあげる．