小麦粉と少量の水
書きたいことはいろいろあるように思うけれどややこしいことを書き切る体力が足りていませんが書きます。がんばろう。
生成AIってなんぞ、と思い生成AIに質問する。
何を言っているかわからないかもしれませんが、「生成AI」という言葉に触れるとき、わたしの心の中にはいつもパン生地のようなものがある。あるいはうどん粉をこねたやつ。つまり小麦粉に水を加えてどうにかしたやつ。
"生成AI"という言葉での「生成」は、AI（人工知能）が新しいデータ、コンテンツ、または情報を創造的に作り出すことを指します。生成AIは、訓練データから学習し、それに基づいて新しいデータやコンテンツを生成することが可能な技術を指します。
例えば、文章や画像、音声などの生成AIは、与えられた情報やパターンを学習して、それに基づいて新しい文章や画像、音声を生成できます。最近の進歩した生成AIは、人間のような創造性や柔軟性を持ち、様々なタスクで活用されています。
生成という言葉がパン生地を想起させるのは「生成」の「生」の字から「生地」を、「生成」の「成」の字から「熟成」を連想するからだといま思った。
生成AIに「パン生地は生成されますか？」と訊く。
「パン生地」も生成AIの文脈では生成対象となり得ます。生成AIは様々なデータやパターンから学習し、それに基づいて新しいデータを生成することができます。例えば、レシピやパンの製造プロセスに関するデータを学習したAIが、新しいパン生地のレシピを生成することが考えられます。
ただし、一般的な文脈では、パン生地の生成は通常、物理的なプロセスで行われ、AIが直接的に関与することはありません。生成AIは主にデジタルなデータやコンテンツの生成に利用されます。
パン生地は生成されますかじゃあないのよ。
ひどい質問ばかりしてごめん。
本当に愚かなことを書きますけれどもね、例のデータ分析講座で七転八倒しながら「回帰分析」に取り組んでいるとき、毎回心の中に「原点回帰」という言葉がある。回帰という言葉の使い道が脳内にあまりなく、何がどうして原点回帰分析なんだろうと思っている。
原点回帰分析なんていうものはないのよ。
回帰についても質問した。訊いてみるもので、語源を知ることで理解できた。
「回帰」の語源は、統計学や回帰分析において用いられる用語です。この用語は、19世紀のイギリスの数学者であり統計学者でもあるフランシス・ゴルトン（Francis Galton）によって導入されました。
ゴルトンは、親子間の身長や特性の相関に興味を持ち、彼の研究において親の特性と子供の特性の関係を調査しました。ゴルトンが行った研究では、親の特性と子供の特性が互いに平均に「回帰」していく傾向があることが示されました。この傾向を表すために、「回帰」（regression）という用語が使われたのです。
言い換えれば、ゴルトンは子供の特性が親の特性よりも平均に収束していく傾向を観察し、「回帰」の概念が生まれました。その後、統計学の発展とともに回帰分析が発展し、現代の統計学や機械学習においても重要な概念となっています。
「平均に収束していく傾向」ってところにグッときた。まごうかたなき回帰じゃん。早く言ってよ。どうでもいいことでめちゃくちゃ苦しんでたよ。
つまりね、言葉があるいは文字と文字との組み合わせが場合によっては音の連なりが自分の中で落ち着きどころをみつけることができない限りわたしはその言葉を理解できない。理解できない言葉は使うことができない。というとある種の誠実さを備えているようにも感じるけれど、生成とパン生地がわかちがたく結びついたりしているのだからそれはもはや単なるいびつさであって知性というものではないのよ。
ひとつひとつ辞書を引くしかない。それでもダメならパン生地AIに訊く。ピース。
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