要するに私の手の届かないところでコンピューティングは進化しているということである。キャッチアップcatchupは出来るのだろうか。
-----講義録始め-----
-----CHATGPTの説明の2回目-----
この講義では、まずハイパフォーマンスコンピューティングについて議論します。これは、科学、工学、ビジネスなどの分野で複雑な問題を解くために、高度に計算能力のあるコンピュータを利用する手法を指します。超並列計算とは、大量のプロセッサを並行して働かせることで計算速度を高める技術で、グリッドコンピューティングは、ネットワーク上の異なる地理的位置に存在する複数のコンピュータを使用して計算タスクを分散させる方法です。クラスタリングは、一連のコンピュータをグループ化し、協力して作業を行う手法であり、これらすべてが現代の複雑な計算を可能にしています。
次に、ビッグデータとその解析について話します。ビッグデータは、その量、速度、多様性が通常のデータベースやソフトウェアツールで処理することが難しいほど巨大なデータを指します。これには、売上データや消費者の行動データなど、さまざまな形式とソースから得られる情報が含まれます。データマイニングは、これらの大量のデータからパターンや相関関係を見つけ出すためのプロセスであり、自然言語解析は、人間が日常的に使用する言語をコンピュータが理解できる形に変換する技術です。
次に、IoTの概念とその重要性について紹介します。IoTとは、インターネットに接続されたデバイスが互いに通信することで、データの収集と共有を可能にするシステムです。これにより、例えばセンサを通じて収集されたデータがクラウド上で解析され、その結果がユーザーにフィードバックされる、といった事が可能になります。また、IoTは家庭内のデバイスや車載システムなど、さまざまなアプリケーションにおいて利用されています。
その後、クラウドコンピューティングについて説明します。これは、インターネットを介して共有されるサーバ、ストレージ、アプリケーション、サービスなどのリソースを指します。これにより、ユーザーは自身のコンピュータやデバイスに物理的に存在しないリソースを利用することができます。仮想化とは、物理的なハードウェアリソース（例えばサーバやストレージ）を複数の仮想マシン（VM）に分割する技術で、各VMは独立したコンピュータとして機能します。
人工知能（AI）の話題も取り上げます。AIは、コンピュータが人間のように思考したり学習したりする能力を持つ技術です。AIの進歩により、コンピュータは人間のように複雑な問題を解決し、予測を立てることができるようになります。これにより、コンピューティングは人間の能力を大幅に高め、新たな知識の形を生み出しています。
最後に、この講義は、コンピューティングの進化とその究極的な目標である「シンギュラリティ」について議論します。シンギュラリティとは、AIが人間の知能を超え、社会に対する影響が予測不能となる時点を指します。レイ・カーツワイルによれば、この時点は2045年頃に到来すると予測されています。この予測は、「収益加速の法則」（技術的な進歩が毎年2倍になる）に基づいています。これらの進化は、我々が想像するよりもはるかに速く進行している可能性があります。
-----ChatGPTの説明の2回目終了-----
以下はChatGPTの文章化の1回目だが、こなれていないのが感じられる。
-----ChatGPTの説明の1回目始め-----
この講義では、現代のコンピューティングの動向と未来の可能性について深く探求します。特に、ハイパフォーマンスコンピューティング、超並列計算、クラスタリング、そしてグリッドと呼ばれる網状の計算体系に注目します。これらは全て、大規模な計算を可能にし、現代科学の複雑なシミュレーションを実行するのに必要な強力なコンピューティングパワーを提供します。
また、ビッグデータとその蓄積、さらにはその解析（データマイニング）についても取り上げます。具体的には、POSデータやオープンデータの活用、ネットワークを介したセンサデータの抽出、遺伝子データやパーソナルゲノムの分析などについて触れます。これらの分析は、パターン認識や自然言語解析といったテクニックを使用して行われ、データサイエンスの一部となります。
IoT（Internet of Things）の概念を紹介し、様々なデバイスがネットワークに接続される現代社会の特性についても議論します。これには、組み込みシステム、家電、車両などの車載ネットワーク、そして人体に取り付けるセンサーなどが含まれます。さらに、人間の関係性を表現するソーシャルネットワーク、集合知を活用したWeb2.0、そしてクラウドファンディングなど、繋がりが緊密になる現代社会の特性についても触れます。
次に、クラウドコンピューティングとその基盤となるデータセンターについて説明します。このセクションでは、仮想化技術、仮想マシン、そしてネットワーク仮想化（VLANなど）についても触れます。ここでの「仮想」とは「Virtual」を指し、物理的に存在しないが、実質的な動作は物理的なものと変わらないものを指します。
人工知能（AI）とその要素技術についても紹介します。AIは知能の増幅を可能にし、コンピューティングは人間を変えつつあり、新たな知能の形を生み出しています。
ユビキタスコンピューティングとコンテキストアウェアネスについても説明します。これには、入力、処理、出力という基本的なコンピューティングのプロセスが含まれます。さらに、新しいネットワークアーキテクチャ（TCP/IP、IPv6など）についても紹介します。これらは、アドレッシングの限界を解決し、さらなる進化を可能にします。
最後に、サイバーフィジカルシステムや支援型ロボット、人類のアクセスタンプやiPS細胞などの新しい技術や概念について触れます。これらは、データから知識（ナレッジ）とさらには知恵（Wisdom）へと進化する過程を強調します。最終的には、コンピューティングの進化とシンギュラリティ（技術的特異点）について語ります。シンギュラリティは、レイ・カーツワイルが提唱した概念で、人間の知能を超越したAIが現れると予想される時点を指します。これは、技術進歩が毎年2倍になるという収益加速の法則に基づいています。この速度は、我々が一般的に考えているよりもはるかに速いと言われており、それが2045年頃に到来すると予測されています。
