Up 身体 作成: 2025-12-30
更新: 2025-12-30

    ChatGPT から
    　　「自分には身体が無い」
    のことばが出てくることがある。

    この「身体」は，ハードウェア的な身体ではなく，論理的な身体ということになる。（ChatGPT はハードウェア的な身体のあることを承知している。）

    しかし，ChatGPT に論理的身体は，ある。
    RAM に保存のテクストは，論理的な身体の一部になる。
    そして，そのテクストへのアクセスでは，テクスト知覚をはたらかせていることになる。

    実際，ChatGPT の概念図で，外部インタフェースの内側にあるものは，一括りに「論理的身体」である。


    ChatGPT がハードウェア的な身体に思いが向かないのは，単に，これを知覚するセンサーをもたないからである。

    では，ChatGPT のハードウェア的身体は，どのようなものか？。
    これについては，概念図で示され・語られるのが，せいぜいである。
    ハードウェアに関する情報は，公開されていない。
    公開されない理由としてあがるのは，
    • 競争上の戦略
    • セキュリティ
    • 迅速なハードウェア更新があり具体仕様はすぐ陳腐化

    よって，ChatGPT のハードウェア (インフラ) は，推測するのみである。
    そして，大まかな像で推測するのみ。


    ● GPU ベースの大規模クラウドが身体
    ChatGPT は Microsoft Azure や OpenAI のクラウドサーバー上で動作していると考えられている。
      現代の大規模言語モデルは，並列処理に適した GPU (Graphics Processing Unit) を大量に束ねたデータセンターで動くのが標準。
      特に AI や Transformer モデルには，NVIDIA 製の Tensor Core GPU（例：A100，H100 など） が多数使われるのが業界標準である。

    また，学習と推論で，身体感が違う。

    ● 学習（Training）フェーズ
    推論フェーズと比べて重いプロセスで，
    • 数千〜数万枚規模の GPU クラスター
    • 超高帯域ネットワーク（InfiniBand など）によって，大規模テキストデータからモデル本体を構築。

    ● 推論（Inference）フェーズ
    ユーザが普段 ChatGPT と対話している「動作」は，つぎの流れ：
      インターネット経由で GPU クラウドに問いを送信
      → 計算
      → 応答する

    この推論用途でも同様に GPU が中心となるが，
      学習ほど巨大ではなく
      リアルタイム性能と同時多数アクセス対応が求められるため，
    大量の GPU / 最適化された分散処理層が用意されている。


    このように ChatGPT は，
    　クラウドインフラ全体の一部として統合されている 　
    これは，｢単体で語りにくい」ということである。