Wolfram Alpha では、ChatGPT プラグインが別のレベルに達しています。 ChatGPT のように人間と同じように応答できるプラットフォームを想像してみてください。ただし、人間の能力の範囲を超えた正確な計算を可能にする Wolfram Alpha の「計算の超能力」にもアクセスできます。
ChatGPT は、エッセイ、就職の模擬面接、ブログ投稿など、さまざまな状況で正確に見える応答を作成できるため、しばらくの間、話題になりました。 しかし、それをさらに使用すると、その限界に気づきます。 そんな時に便利なのがWolfram Alphaです。
Wolfram Alpha の創設者兼 CEO である Stephen Wolfram が主張するように、すべての「有用な」作品が真に「人間らしい」とは限りません。 実は、人間の能力を超えた計算を行うことが、そもそもコンピュータが作られた主な理由でした。 そして、アルファはその分野で優れています。
Wolfram Alpha ChatGPT プラグインで別のレベルに到達する方法
ご存じないかもしれませんが、どちらの AI モデルも完璧ではありません。 ChatGPT は一部のおばあさんに実在の人物であると誤解させることができるかもしれませんが、計算に関しては失敗することがよくあります。 また、多くの「推測」を行うため、厳密な調査には不向きです。
最近の出来事 (インターネットに接続されていないため) に関する質問、厳密な事実、または簡単な数学の問題にさえ答えることができません。
このため、ChatGPT に正確な応答を期待することはできません。
ChatGPT とは対照的に、Wolfram Alpha は優れた計算能力にもかかわらず、ユーザーのクエリの微妙な点とその背後にある動機を把握するのに苦労する場合があります。 それらがユニークな理由を調べてみましょう。
AI システムは、統計的方法または記号的方法のいずれかを使用して作成できます。
テキストの大規模なコーパスでトレーニングされ、単語とフレーズ間の相関関係とパターンを学習すると、ChatGPT は統計的アプローチを採用して、人間の応答に似た応答を生成します。
一方、Wolfram Alpha は記号的なアプローチを採用しています。 これは、一連のルール、ロジック、および知識表現を使用して計算を行い、クエリに対する回答を提供する、知識ベースのシステムです。
ChatGPTとは対照的に、Wolframには独自の計算言語があり、可能な限り多くの実世界の変数の記号表現を形式化できます。 数学的計算、データ分析、気候、地理、経済に関する事実データの提供など、事実に基づくあらゆる質問に回答するよう依頼できます。
ただし、Alpha には他の AI モデルを大幅に改善する可能性があるため、この利点は人にとどまりません。
Wolfram Alpha ChatGPT プラグインを組み合わせると、2 つのモデルは互いに補完し合い、システムとしてより適切に機能します。 Wolfram Alpha はその知識を活用して正確な記号計算言語を提供できますが、ChatGPT は人間が書くものに似た文章を生成できます。 その結果、ユーザーは日常的な言葉で問い合わせを行い、実際のデータに基づいた正確な回答を得ることができます。
Wolfram Alpha によって生成された結果は、ChatGPT を使用して自然言語で説明することもできます。
Wolframが興味をかき立てる
最近、Wolfram Alpha と ChatGPT を組み合わせることを Stephen Wolfram が提案し、好奇心を刺激しました。 彼は詳細を差し控えましたが、彼のブログ投稿を見て、Wolfram Research チームがひそかに画期的なものを開発しているのではないかと考えさせられました。 さらに、彼はプログラマーが 2 つの言語パラダイムを融合するための独自の提案を考え出すことを積極的に奨励しています。
一方、IBM の量子コンピューティングの提唱者である James Weaver は、自分の手で問題を解決し、プログラマーのグループを集めて、この合併の独自の表現を構築しました。 Stephen が考えていたものとは正確には異なりますが、彼はそれを ChatGPT-LangChain と名付けており、Stephen が考えていたものとよく似ています。
LangChain は、ChatGPT に Alpha (ChatGPT が構築されている技術) で機能するように教えるのではなく、Alpha と GPT 3.5 の両方を組み合わせたソリューションを開発しています。 ユーザーのクエリに応じて、システムは Alpha または GPT 3.5 への API 呼び出しを行います。
クエリが計算モデルにより適している場合 (正確なデータまたは計算が必要な場合)、Alpha への API 呼び出しを行います。 ただし、クエリがより多くの創造性とより少ない精度を必要とする場合、GPT 3.5 が API 経由で呼び出されます。
特別に設計された仕事を実行する自由を脳の異なる領域に与えるものと考えてください。 Weaver のコンセプトは単純明快で便利ですが、より包括的な AI チャットボットのメリットをより多くの人が認識するようになるにつれて、今後数か月以内に、より洗練されたバージョンが利用可能になる予定です。
Wolfram Alpha ChatGPT プラグイン以外にも、ChatGPT がインターネットからデータを受信して事実に基づく最新のデータを表示できるようにしながら、さまざまな目的に役立つプラグインがあります。 チェックアウトしたい場合は、別の記事で新しいプラグインについて説明しました: OpenAI ChatGPT plugins connect the chatbot to internet
