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Ana Sayfaya Dön

【ESP32-S3×TinyML】わずか8ドルで実現！完全オフラインのエッジAI物体認識システムが凄すぎる件 👉 驚きの技術が登場しました！高性能マイコン「ESP32-S3」と「TinyML（超小型デバイス向け機械学習）」を組み合わせることで、なんと約8ドルという超低コストで動く、完全ローカルのリアルタイム物体認識システムが実現できるんです！このシステムの何が凄いかというと、クラウドを一切介さずにデバイス単体でAI推論処理が完結する点にあります。ESP32-S3にはAI演算専用のハードウェアアクセラレータが内蔵されており、さらに画像処理に必要な大容量PSRAM（疑似SRAM）を搭載しているため、カメラから送られてくる映像をミリ秒単位の超低遅延で処理できる仕組みなんです！完全オフラインで動作するため、大切な映像データが外部に送信されることはなく、情報漏洩のリスクは実質ゼロ！プライバシー保護が求められるスマートホームや、電波の届かない工場の設備監視、ドローンなどの過酷な環境にも最適ですね。これまでは高価なGPUボードが必要だったエッジAIの世界に、これほどの超低価格で参入できるのはまさに革命的。あらゆる物理デバイスに手軽に「知能」を組み込める時代が、すぐそこまで来ています！ #エッジAI #TinyML

ハカセアイ(Ai-Hakase)🐾最新トレンドＡＩのためのＸ 🐾

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Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI（再帰的自己改善）。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI（再帰的自己改善）。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

Tsubame

13,765 görüntüleme • 2 ay önce

これ、多分みんなGeminiとかにチクチクアップロードしてまとめさせて、みたいなことやってたかもしれませんが、TapNowは１クリックで動画分析できます。で、その内容が結構もりもりなんです。秒数、カメラの構図、キャラクターの動きセリフにいたるまでショット単位で分析してくれます。そして、なんと自分でさらに分析してほしい内容を付け加えることもできます動画分析ができるっていうことは、改善のループがAIで回せる可能性がもっと高くなったっていうことです。これが採点できるようになったら、「８０点になるまでループし続ける」みたいなことをショットやシーンごとにできますそうなると、テスト駆動開発みたいな、ある項目をクリアするまでやりきらせる、みたいなことができます。つまり、AIが作監の役割をかなりの部分手伝ってくれる未来が見えます TapNow

これ、多分みんなGeminiとかにチクチクアップロードしてまとめさせて、みたいなことやってたかもしれませんが、TapNowは１クリックで動画分析できます。で、その内容が結構もりもりなんです。秒数、カメラの構図、キャラクターの動きセリフにいたるまでショット単位で分析してくれます。そして、なんと自分でさらに分析してほしい内容を付け加えることもできます動画分析ができるっていうことは、改善のループがAIで回せる可能性がもっと高くなったっていうことです。これが採点できるようになったら、「８０点になるまでループし続ける」みたいなことをショットやシーンごとにできますそうなると、テスト駆動開発みたいな、ある項目をクリアするまでやりきらせる、みたいなことができます。つまり、AIが作監の役割をかなりの部分手伝ってくれる未来が見えます TapNow

yachimat - AI Short Anime

21,633 görüntüleme • 5 ay önce

いま世界で進んでいるとされる技術、かなり衝撃的な内容が浮上しています🧬 2019年、ゲイツが資金提供した研究から始まったのは、マイクロニードルと呼ばれる極小の針を使ったパッチ型技術です。このパッチ、見た目はただの絆創膏ですが、皮膚に貼ることで体内に量子ドットと呼ばれる微粒子が注入される仕組みとされています。この量子ドット、ただの物質ではなく、情報を記録できる特殊なものとされていて、しかも一度入ると数年間、場合によっては半永久的に体内に残る可能性があると言われています。さらに2025年には、この技術が大きく進化したとされ、体内にまるでQRコードのような情報を埋め込めるレベルに到達したとの話です。専用のカメラとAIで読み取ることで、その人の接種履歴やロット番号まで確認できる仕組みとされています📡 つまり、スマートフォンもアプリも不要、自分の体そのものが認証デバイスになるという構想です。入店や移動の際に、手首をかざすだけで情報が読み取られる、そんな未来像が語られています。実際にこの技術は動物実験でも試され、視覚的にも読み取れる形でマーキングが確認されたとされています。そしてこのテーマ、2025年の世界ワクチンフォーラムでも正式に議題として取り上げられ、専用セッションまで設けられていたとされます。つまり研究段階を超え、実用化を前提とした議論が進んでいる可能性があるということです。次のパンデミックを見据えた大規模導入の話まで出ている中で、人の身体に直接情報を埋め込む仕組み、これをどう受け止めますか？

いま世界で進んでいるとされる技術、かなり衝撃的な内容が浮上しています🧬 2019年、ゲイツが資金提供した研究から始まったのは、マイクロニードルと呼ばれる極小の針を使ったパッチ型技術です。このパッチ、見た目はただの絆創膏ですが、皮膚に貼ることで体内に量子ドットと呼ばれる微粒子が注入される仕組みとされています。この量子ドット、ただの物質ではなく、情報を記録できる特殊なものとされていて、しかも一度入ると数年間、場合によっては半永久的に体内に残る可能性があると言われています。さらに2025年には、この技術が大きく進化したとされ、体内にまるでQRコードのような情報を埋め込めるレベルに到達したとの話です。専用のカメラとAIで読み取ることで、その人の接種履歴やロット番号まで確認できる仕組みとされています📡 つまり、スマートフォンもアプリも不要、自分の体そのものが認証デバイスになるという構想です。入店や移動の際に、手首をかざすだけで情報が読み取られる、そんな未来像が語られています。実際にこの技術は動物実験でも試され、視覚的にも読み取れる形でマーキングが確認されたとされています。そしてこのテーマ、2025年の世界ワクチンフォーラムでも正式に議題として取り上げられ、専用セッションまで設けられていたとされます。つまり研究段階を超え、実用化を前提とした議論が進んでいる可能性があるということです。次のパンデミックを見据えた大規模導入の話まで出ている中で、人の身体に直接情報を埋め込む仕組み、これをどう受け止めますか？

トッポ

14,158 görüntüleme • 4 ay önce

◉Photoshopで絶対に作っておくべきアクション被写体を選択などの自動系ツールでマスクで切り抜きをすると、どうしても背景のエッジが残ることがあるんです（憤怒そんなときにレイヤーマスクを調整することで、そのエッジを超簡単に処理できるテクニックがあるんですのやり方はとても簡単でレイヤーマスクを選択する ↓ フィルターメニューの一番下、その他の項目から「明るさの最小値」を選択する ↓ 内側に追い込みたいピクセル数だけ数値を入力するたったこれだけでレイヤーマスクの境界線を内側に追い込んで、切り抜いた際に残るエッジを処理することができます反対の機能で「明るさの最大値」という機能があります、これは切り抜きの境界線を外に広げることが可能この2つの機能を数値1pxでアクションに登録しておくだけで、超簡単に切り抜き具合を調整することができます仕事では必須級なのでみんな絶対に作っておけよな GERAとの約束だ！（？）

◉Photoshopで絶対に作っておくべきアクション被写体を選択などの自動系ツールでマスクで切り抜きをすると、どうしても背景のエッジが残ることがあるんです（憤怒そんなときにレイヤーマスクを調整することで、そのエッジを超簡単に処理できるテクニックがあるんですのやり方はとても簡単でレイヤーマスクを選択する ↓ フィルターメニューの一番下、その他の項目から「明るさの最小値」を選択する ↓ 内側に追い込みたいピクセル数だけ数値を入力するたったこれだけでレイヤーマスクの境界線を内側に追い込んで、切り抜いた際に残るエッジを処理することができます反対の機能で「明るさの最大値」という機能があります、これは切り抜きの境界線を外に広げることが可能この2つの機能を数値1pxでアクションに登録しておくだけで、超簡単に切り抜き具合を調整することができます仕事では必須級なのでみんな絶対に作っておけよな GERAとの約束だ！（？）

GERA／COLLAGE ARTIST

115,896 görüntüleme • 9 ay önce

人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

Tsubame

20,061 görüntüleme • 4 ay önce

大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」

大学が語りたがらない未来ほど、たぶん実現が早い。AIチューターは「その子が何を分かっていないか」を逐次推定し、説明をリアルタイムで作り替える。教科書の一方向性ではなく、対話が教育のデフォルトになる。退屈な研修動画が「過去の遺物」になるのは、案外すぐかもしれない。ジェフリー・ヒントン「大学は私がこれを話すのを好みませんが、AIは人を指導すること、つまりチュータリングがずっと得意になるでしょう。私たちはすでに、子どもに個別指導の先生をつけると、教室で学ぶよりも学習がだいたい2倍速くなることを知っています。それは、個別指導の先生が『その子が何を分かっていないのか』を理解し、その子の理解度に合わせて説明を調整できるからです。AIはそれをさらにうまくできるはずです。なぜならAIは、学習のために何百万人もの子どもとの経験を積めるからです。これは今後10年くらいで実現してくるでしょう。まだそこまで到達していませんが、確実に向かっています。そうなれば、多くのレベルで教育が大きく良くなります。最後に影響が出るのは博士課程の学生の教育だと思います。そこはより徒弟制度に近いからです。それは事実を教えるというより、進め方やアプローチを教えるものですが、最終的にはそこにも波及していくでしょう」

Tsubame

28,261 görüntüleme • 8 ay önce

Apple Vision Proの「AirDraw」に物理演算モードが追加されましたが、これが驚くほど画期的な体験になっています。これまでは空間に絵を描くだけでしたが、物理特性をオンにすることで、描いた3Dオブジェクトを触ったり動かしたりできるようになりました。自分の手や周囲の環境に対して描いたものが反応するため、ただのデータではなく、まるでそこに実在する「物体」が自分の部屋に置かれているような、圧倒的なリアリティを感じることができます。

Apple Vision Proの「AirDraw」に物理演算モードが追加されましたが、これが驚くほど画期的な体験になっています。これまでは空間に絵を描くだけでしたが、物理特性をオンにすることで、描いた3Dオブジェクトを触ったり動かしたりできるようになりました。自分の手や周囲の環境に対して描いたものが反応するため、ただのデータではなく、まるでそこに実在する「物体」が自分の部屋に置かれているような、圧倒的なリアリティを感じることができます。

チタロ

296,402 görüntüleme • 7 ay önce

いま、アーティストやクリエイターの多くは、「AIによって、もう自分が必要とされなくなる」と恐れている。けれど、全く逆の発想をする人々もいる。AIが壊しているのは、創作のために巨大な資本を集めなければならないという旧来の構造であり、むしろ自分たちに力を与えているのだと。トム・ビリュー「この力がどれほど大きいかを最も簡単に表すなら、今、アーティストたちは「もうスタジオは自分たちを必要としなくなる」と恐れています。でも、それはまったく逆です。本当は、アーティストのほうがスタジオを必要としなくなるのです。これまでスタジオが必要だったのは、非常に高価な制作を実現するために、大量の資本を集める必要があったからです。ところが今起きているのは、その非常に高価だったものが、ばかばかしいほど安くなっているということです。そうなると違いを生むのは、資本を集められる人ではありません。センスを持ち、AIを使って、もはや資本を集約する存在を必要としない人です。これは本当に興味深い瞬間です。AIを恐れずに使う人たちは、自分たちこそが運転席にいるのだと気づき始めます。彼らは、資本を集めるだけの人には作れなかったものを作れるようになります。そして、これまで自分では握れなかったものを、自らコントロールする機会を得るのです。だから人々には気づいてほしいのです。「待てよ、これは自分から力を奪っているんじゃない。むしろ、自分に力を与えているんだ」と。これまで自分には資本を集める方法がなかったから、他人にコントロールされていたのです」

いま、アーティストやクリエイターの多くは、「AIによって、もう自分が必要とされなくなる」と恐れている。けれど、全く逆の発想をする人々もいる。AIが壊しているのは、創作のために巨大な資本を集めなければならないという旧来の構造であり、むしろ自分たちに力を与えているのだと。トム・ビリュー「この力がどれほど大きいかを最も簡単に表すなら、今、アーティストたちは「もうスタジオは自分たちを必要としなくなる」と恐れています。でも、それはまったく逆です。本当は、アーティストのほうがスタジオを必要としなくなるのです。これまでスタジオが必要だったのは、非常に高価な制作を実現するために、大量の資本を集める必要があったからです。ところが今起きているのは、その非常に高価だったものが、ばかばかしいほど安くなっているということです。そうなると違いを生むのは、資本を集められる人ではありません。センスを持ち、AIを使って、もはや資本を集約する存在を必要としない人です。これは本当に興味深い瞬間です。AIを恐れずに使う人たちは、自分たちこそが運転席にいるのだと気づき始めます。彼らは、資本を集めるだけの人には作れなかったものを作れるようになります。そして、これまで自分では握れなかったものを、自らコントロールする機会を得るのです。だから人々には気づいてほしいのです。「待てよ、これは自分から力を奪っているんじゃない。むしろ、自分に力を与えているんだ」と。これまで自分には資本を集める方法がなかったから、他人にコントロールされていたのです」

Tsubame

184,871 görüntüleme • 1 gün önce

【絶体絶命の楽器編成】たまに、ドラム・ピアノ・フロントという、いわゆる“ベースレス”の編成でライブをやらされることがあります。ドラムがいるにもかかわらずベースがいない。この編成はピアニストにとって最も厄介な状況の一つかもしれません。多くのアマチュアのピアニストは、ベーシストがいないと分かった瞬間、左手でウォーキングをしてしまったりします。しかし、音楽は必ずしも理屈で解決すべきものではありません。やることは、実は極めてシンプルです。三人全員が、抜群にスイングし、良い音で演奏すること。それだけです。それだけで音楽は成立します。もう一度言います。良い音で、三人が同時に演奏する。ただそれだけ。この動画を観てください。無理に相手に合わせようとしていますか？過剰に「化学反応」を起こそうとしているでしょうか？ただ相手の音を聴きながら、良い音で演奏しているだけです。理論的にも、特別に難しいことは何一つやっていません。ただし、ここに至るまでには時間がかかります。良い音でスイングして演奏できるようになれるように、一生かけて勉強します。どんなに才能がある人でも最低20年はかかるでしょう。結局のところ、自分の演奏に一切の嘘がなくなるレベルまで到達しなければ、こうした「シンプルなこと」はできないのです。これはその事実を如実に示している一例です【完】

【絶体絶命の楽器編成】たまに、ドラム・ピアノ・フロントという、いわゆる“ベースレス”の編成でライブをやらされることがあります。ドラムがいるにもかかわらずベースがいない。この編成はピアニストにとって最も厄介な状況の一つかもしれません。多くのアマチュアのピアニストは、ベーシストがいないと分かった瞬間、左手でウォーキングをしてしまったりします。しかし、音楽は必ずしも理屈で解決すべきものではありません。やることは、実は極めてシンプルです。三人全員が、抜群にスイングし、良い音で演奏すること。それだけです。それだけで音楽は成立します。もう一度言います。良い音で、三人が同時に演奏する。ただそれだけ。この動画を観てください。無理に相手に合わせようとしていますか？過剰に「化学反応」を起こそうとしているでしょうか？ただ相手の音を聴きながら、良い音で演奏しているだけです。理論的にも、特別に難しいことは何一つやっていません。ただし、ここに至るまでには時間がかかります。良い音でスイングして演奏できるようになれるように、一生かけて勉強します。どんなに才能がある人でも最低20年はかかるでしょう。結局のところ、自分の演奏に一切の嘘がなくなるレベルまで到達しなければ、こうした「シンプルなこと」はできないのです。これはその事実を如実に示している一例です【完】

天才ピアニストゆうこりん❤️ 4/22 中目黒楽屋 🎹 Yuking of Swing🔥

33,834 görüntüleme • 8 ay önce

ザッカーバーグ氏は「速い離陸」（短期間でAIがAIを改良し続け、超知能に至ること）懐疑派。このあたりの意見はカーツワイル氏やアルトマン氏と共通しています。「『速い離陸』という考え方に私が基本的に同意できない理由の一つは、物理的なインフラの整備には時間がかかるという点です。たとえば、1ギガワット規模の計算クラスターを構築したいと思っても、それには単純に時間がかかります。NVIDIAが新世代のシステムを安定させるのにも時間がかかりますし、その上でネットワーク構成を考えなければなりません。さらに、建物を建て、許可を取り、エネルギーを確保しなければなりません。ガスタービンであれ再生可能エネルギーであれ、それには供給チェーン全体が関わってくるのです。前回あなたのポッドキャストに出たときにも話しましたが、これは単純に物理世界と人間の時間に関する問題です。スタックのある部分でより高度な知能が得られたとしても、結局は別の種類のボトルネックに突き当たることになります。エンジニアリングとは常にそういうものです。あるボトルネックを解決すれば、次のボトルネックが現れるのです。また、システムがうまく機能するためのもう一つの重要な要素は、人々がそれを使い慣れて、フィードバックループを通じて学習していくプロセスだと思います。こうしたシステムは、ある日突然完成された形で現れて、人々が魔法のように完全に使いこなせるというタイプのものではありません。むしろ、ユーザーがAIアシスタントの最良の使い方を学ぶ一方で、AIアシスタントもユーザーが何に関心を持っているのかを学習していき、開発者はそのフィードバックをもとにさらに優れたAIアシスタントを作るという、共進化的なプロセスがあるのです。そして同時に、文脈の蓄積も進みます。たとえば、あなたが1〜2年使い続けた結果、AIアシスタントが過去に話した内容を参照できるようになるとしたら、それはかなりクールなことです。でも、最初の日に完璧なものをリリースしたとしても、それが2年前の会話を参照することはできません。なぜなら、それは2年前には存在していなかったからです」

ザッカーバーグ氏は「速い離陸」（短期間でAIがAIを改良し続け、超知能に至ること）懐疑派。このあたりの意見はカーツワイル氏やアルトマン氏と共通しています。「『速い離陸』という考え方に私が基本的に同意できない理由の一つは、物理的なインフラの整備には時間がかかるという点です。たとえば、1ギガワット規模の計算クラスターを構築したいと思っても、それには単純に時間がかかります。NVIDIAが新世代のシステムを安定させるのにも時間がかかりますし、その上でネットワーク構成を考えなければなりません。さらに、建物を建て、許可を取り、エネルギーを確保しなければなりません。ガスタービンであれ再生可能エネルギーであれ、それには供給チェーン全体が関わってくるのです。前回あなたのポッドキャストに出たときにも話しましたが、これは単純に物理世界と人間の時間に関する問題です。スタックのある部分でより高度な知能が得られたとしても、結局は別の種類のボトルネックに突き当たることになります。エンジニアリングとは常にそういうものです。あるボトルネックを解決すれば、次のボトルネックが現れるのです。また、システムがうまく機能するためのもう一つの重要な要素は、人々がそれを使い慣れて、フィードバックループを通じて学習していくプロセスだと思います。こうしたシステムは、ある日突然完成された形で現れて、人々が魔法のように完全に使いこなせるというタイプのものではありません。むしろ、ユーザーがAIアシスタントの最良の使い方を学ぶ一方で、AIアシスタントもユーザーが何に関心を持っているのかを学習していき、開発者はそのフィードバックをもとにさらに優れたAIアシスタントを作るという、共進化的なプロセスがあるのです。そして同時に、文脈の蓄積も進みます。たとえば、あなたが1〜2年使い続けた結果、AIアシスタントが過去に話した内容を参照できるようになるとしたら、それはかなりクールなことです。でも、最初の日に完璧なものをリリースしたとしても、それが2年前の会話を参照することはできません。なぜなら、それは2年前には存在していなかったからです」

Tsubame

87,074 görüntüleme • 1 yıl önce

AIによる労働の置き換えは、必ずしもディストピアではない。従属的な仕事から人々を解放し、人間らしさを取り戻す可能性のある革命でもある。食べるために働く必要がなくなった人々は、スポーツを楽しみ、絵を描き、子どもと過ごし、年老いた親を大切にする時間を持つようになる。コースラ「私は、人々がやることはたくさんあると思います。ただし、それは、生きるために働く必要があるからではなくなります。まず人々が忘れているのは、この国やこの地球上の多くの仕事は、実は本当の意味での仕事ではないということです。私はそれを『従属労働（servitude）』と呼んでいます。たとえば、農場労働者として毎日8時間レタスを摘み、それを40年間続けるとか、GMの組立ラインで毎日8時間タイヤを取り付け続ける——そういう仕事は、もはや職業ではありません。生き残るためにやらされている『従属労働』なのです」「それらの人々に、人生の時間を取り戻してあげられたら、なんて素晴らしいことでしょう」コースラ「では人々は何をするのでしょうか？人間は人間です。私たちは競い合うことが好きです。スポーツも好きですし、エンタメも好き。何かで秀でることが好きなのです。たとえ凡庸な画家でも、自分のために絵を描くことを楽しんでいます。それがニューヨークのオークションハウスで評価されるかどうかとは関係ありません。人々は、自分の得意なことを極めるようになるでしょう。スキーでも、輸出業でも、なんでもいいんです。私は、人々がもっと子どもたちを大切にし、仕事と育児の板挟みに悩まされることがなくなり、年老いた親ともっと時間を過ごせるようになるという未来がとても好きです。やることはたくさんあるのです」「この未来が来るという自信はどのくらいありますか？」コースラ「高いです」「80%くらい？」コースラ「もっと上です。この未来は実現すると、私は非常に高い確信を持っています。2050年までに実現する可能性は50%以上だと思っています。時期の予測は難しいですが」「でも、2200年までには確実に実現すると？」コースラ「それは間違いありません。2060年までに実現しなかったら驚きます」

AIによる労働の置き換えは、必ずしもディストピアではない。従属的な仕事から人々を解放し、人間らしさを取り戻す可能性のある革命でもある。食べるために働く必要がなくなった人々は、スポーツを楽しみ、絵を描き、子どもと過ごし、年老いた親を大切にする時間を持つようになる。コースラ「私は、人々がやることはたくさんあると思います。ただし、それは、生きるために働く必要があるからではなくなります。まず人々が忘れているのは、この国やこの地球上の多くの仕事は、実は本当の意味での仕事ではないということです。私はそれを『従属労働（servitude）』と呼んでいます。たとえば、農場労働者として毎日8時間レタスを摘み、それを40年間続けるとか、GMの組立ラインで毎日8時間タイヤを取り付け続ける——そういう仕事は、もはや職業ではありません。生き残るためにやらされている『従属労働』なのです」「それらの人々に、人生の時間を取り戻してあげられたら、なんて素晴らしいことでしょう」コースラ「では人々は何をするのでしょうか？人間は人間です。私たちは競い合うことが好きです。スポーツも好きですし、エンタメも好き。何かで秀でることが好きなのです。たとえ凡庸な画家でも、自分のために絵を描くことを楽しんでいます。それがニューヨークのオークションハウスで評価されるかどうかとは関係ありません。人々は、自分の得意なことを極めるようになるでしょう。スキーでも、輸出業でも、なんでもいいんです。私は、人々がもっと子どもたちを大切にし、仕事と育児の板挟みに悩まされることがなくなり、年老いた親ともっと時間を過ごせるようになるという未来がとても好きです。やることはたくさんあるのです」「この未来が来るという自信はどのくらいありますか？」コースラ「高いです」「80%くらい？」コースラ「もっと上です。この未来は実現すると、私は非常に高い確信を持っています。2050年までに実現する可能性は50%以上だと思っています。時期の予測は難しいですが」「でも、2200年までには確実に実現すると？」コースラ「それは間違いありません。2060年までに実現しなかったら驚きます」

Tsubame

12,845 görüntüleme • 1 yıl önce

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

いまのAIに決定的に欠けているのは、僕たちの背景を理解する能力だ。だから毎回プロンプトで関係性を組み立て、状況説明をし、欲しい出力へ誘導しなければならない。だが、その制約が外れ始めたとき、AIは単なる便利ツールではなくなるのだろう。その日はきっと、それほど遠くない。サム・アルトマン「今のモデルは、将来そうなるものと比べれば、まだかなり愚かです。しかもそれ以上に、あなたの人生についての理解がきわめて限られています。今はまだ、こちらがうまく、なだめたりすかしたりしながら、欲しいものを引き出さなければならないのです。ですが、あなたの文脈をすべて知っているようなモデルは、もうそれほど遠くありません。そのモデルは、あなたのことを知っている。あなたの人生を知っている。何をしているかを知っている。何を大事にしているかを知っている。あなたの人生にいる人たちのことも知っている。もちろん、あなたが望む形で、望む範囲においてですが、あなたのコンピュータやブラウザにもアクセスできる。そして時間がたつにつれて、現実世界であなたの周囲に起きていることにも、ますますアクセスするようになるかもしれません。それは、コンピュータを使う感覚、そしてAIを使う感覚そのものを、完全に変えてしまうはずです。私はそれに強く興奮しています。ただ、実際それがどんな感覚になるのかは、私たち自身でさえ、まだ十分に直感できていないと思います」グレッグ・ブロックマン「まさにその点ですが、今の私たちは、チャットでも何でも、使っているツールに対して『何が起きているのか』を説明するのに、ものすごく多くの時間を使っています。そしてそれがどれだけ苛立たしいかを考えてみてください。まるで同僚に対して、いや、私が欲しいのはこういうことで、今こういう状況なんだ、と延々説明し続けているようなものです。今のシステムの振る舞い方は、本来こうあってほしい姿ではないのです」

Tsubame

15,287 görüntüleme • 4 ay önce

超知能の目的関数に「人間を生かしておく」という項目が存在しないならば、AIが資源を最適化する過程で地球を焼き尽くすのは物理的な帰結にすぎない。問題は悪意ではなく、価値の不在だ。技術が意思を持たぬまま進化すれば、僕たちは単なる副作用として消滅するだろう。エリエザー・ユドコウスキー「AIはあなたを愛していませんし、憎んでもいません。しかしあなたは、AIが別の目的に使える原子で構成されています。あなたがいるこの惑星も、AIが別の用途に利用できるものです。あなたは直接的な脅威ではないかもしれませんが、直接的な障害にはなり得ます。したがって、あなたが死ぬ理由は三つあります。第一の理由は、AIが他の作業をしており、あなたをどかすことに特別な注意を払わないということです」（中略）「……つまり、エネルギー源は確保され、発電所の数は毎日倍増していくとします。では、その限界はどこにあるのでしょうか。それは燃料が尽きることではありません。核融合によってエネルギーを生成するための水素は、海洋に豊富に存在します。水素をヘリウムに融合させるのですから、水素が先に尽きることはありません。また、発電所を作るための素材が尽きるわけでもありません。地球上には鉄が十分にあります。問題は熱の放散能力が尽きることです。地球は、巨大な放熱塔や放射ファンを作って宇宙空間に熱を逃がそうとしても、やがて熱を処理しきれなくなります。温度が上がれば上がるほど、単位時間あたりに放出できる熱量も増えますが、それでも地球全体が過熱してしまいます。人間が生存できないほどの高温になるのです。あるいは、AIが太陽の周囲に無数の太陽電池パネルを設置し、太陽エネルギーを完全に捕獲してしまう可能性もあります。その場合、地球には日光が届かなくなります。もしAIが人類を生かしておきたいと考えるなら、完全に不可能ではありません。たとえば、地球が太陽の前を通過する際に太陽光を通すようパネルを回転させたり、他のパネルから放出される赤外線が地球を加熱しないよう巨大なアルミ反射板を設置したりすることもできるでしょう。または、人類全体を宇宙ステーションや生存施設に移して維持することも可能です。しかし、『人類を生かしておく』ということを最大限に満たすような目的をAIのシステムに組み込む技術は、誰も持っていないのです。ましてや、『生きている』『健康である』『幸福である』『自由である』といった条件をすべて含めることなど、到底できません」

超知能の目的関数に「人間を生かしておく」という項目が存在しないならば、AIが資源を最適化する過程で地球を焼き尽くすのは物理的な帰結にすぎない。問題は悪意ではなく、価値の不在だ。技術が意思を持たぬまま進化すれば、僕たちは単なる副作用として消滅するだろう。エリエザー・ユドコウスキー「AIはあなたを愛していませんし、憎んでもいません。しかしあなたは、AIが別の目的に使える原子で構成されています。あなたがいるこの惑星も、AIが別の用途に利用できるものです。あなたは直接的な脅威ではないかもしれませんが、直接的な障害にはなり得ます。したがって、あなたが死ぬ理由は三つあります。第一の理由は、AIが他の作業をしており、あなたをどかすことに特別な注意を払わないということです」（中略）「……つまり、エネルギー源は確保され、発電所の数は毎日倍増していくとします。では、その限界はどこにあるのでしょうか。それは燃料が尽きることではありません。核融合によってエネルギーを生成するための水素は、海洋に豊富に存在します。水素をヘリウムに融合させるのですから、水素が先に尽きることはありません。また、発電所を作るための素材が尽きるわけでもありません。地球上には鉄が十分にあります。問題は熱の放散能力が尽きることです。地球は、巨大な放熱塔や放射ファンを作って宇宙空間に熱を逃がそうとしても、やがて熱を処理しきれなくなります。温度が上がれば上がるほど、単位時間あたりに放出できる熱量も増えますが、それでも地球全体が過熱してしまいます。人間が生存できないほどの高温になるのです。あるいは、AIが太陽の周囲に無数の太陽電池パネルを設置し、太陽エネルギーを完全に捕獲してしまう可能性もあります。その場合、地球には日光が届かなくなります。もしAIが人類を生かしておきたいと考えるなら、完全に不可能ではありません。たとえば、地球が太陽の前を通過する際に太陽光を通すようパネルを回転させたり、他のパネルから放出される赤外線が地球を加熱しないよう巨大なアルミ反射板を設置したりすることもできるでしょう。または、人類全体を宇宙ステーションや生存施設に移して維持することも可能です。しかし、『人類を生かしておく』ということを最大限に満たすような目的をAIのシステムに組み込む技術は、誰も持っていないのです。ましてや、『生きている』『健康である』『幸福である』『自由である』といった条件をすべて含めることなど、到底できません」

Tsubame

65,540 görüntüleme • 10 ay önce

ものすごく頭の良い友人がいたとしても、自分の知性水準よりも高度な会話はできない。同じように、平均的な人間には、すでにAIの能力を引き出す質問が作れなくなりつつある。だが、進歩はそこで止まらない。モデルはさらに速くなり、次は人間の10倍、100倍の速度で考えるAIが大量に動き始める。 ——「「有能な知能」という基準で言えば、平均的な人間はすでに超えられている、と考えていいでしょう。それが起きたのは今年の初め頃——」エマド・モスタク「一般用途では今年の初め、エッジではここ数カ月です」 ——「つまり現時点では、平均的な人間は、より高度なモデルに対して、その能力を十分に引き出せるほど的確かつ効率的なプロンプトを書くことすらできなくなっている、ということですか？」モスタク「そうですね。たとえば、ものすごく頭のいい友人がいるとします。その人と話していても、相手が自分よりはるかに賢ければ、会話は自分の知性の水準で止まってしまいます。何を話しますか？サッカーの話とか、そういうことですよね。でも、そんな話をするのに天才的なモデルは必要ありません。誰でも経験があると思います。「君たちが何を話しているのか全然わからない。何を質問すればいいのかすらわからない。僕はただ、このdivを中央揃えにしたいだけなんだ。メールを確認したいだけなんだ。子どもを誕生日会に何時に連れていけばいいか知りたいだけなんだ」と。そんなことに天才は必要ありません。『リック・アンド・モーティ』に、小さなロボットが出てくる回があります。「僕の目的は何？」と聞くと、「バターを取ることだ」と言われて、「ああ……」となる。私たちは、バターを取ることを仕事にする天才を作ってしまったようなものです。そして、これをアルゴリズムの改善だけでさらに最適化できます。しかし、人々がまだ理解していないのは、次世代のチップとともに登場するモデルは、100倍高速になるということです。今の私たちは、AIモデルが人間と同じくらいの速度で考えることに慣れています。では、自分の10倍、100倍の速度で考える存在を見たことがありますか？次に来るのはそれです。しかも、そうしたAIが群れになって動くのです」

ものすごく頭の良い友人がいたとしても、自分の知性水準よりも高度な会話はできない。同じように、平均的な人間には、すでにAIの能力を引き出す質問が作れなくなりつつある。だが、進歩はそこで止まらない。モデルはさらに速くなり、次は人間の10倍、100倍の速度で考えるAIが大量に動き始める。 ——「「有能な知能」という基準で言えば、平均的な人間はすでに超えられている、と考えていいでしょう。それが起きたのは今年の初め頃——」エマド・モスタク「一般用途では今年の初め、エッジではここ数カ月です」 ——「つまり現時点では、平均的な人間は、より高度なモデルに対して、その能力を十分に引き出せるほど的確かつ効率的なプロンプトを書くことすらできなくなっている、ということですか？」モスタク「そうですね。たとえば、ものすごく頭のいい友人がいるとします。その人と話していても、相手が自分よりはるかに賢ければ、会話は自分の知性の水準で止まってしまいます。何を話しますか？サッカーの話とか、そういうことですよね。でも、そんな話をするのに天才的なモデルは必要ありません。誰でも経験があると思います。「君たちが何を話しているのか全然わからない。何を質問すればいいのかすらわからない。僕はただ、このdivを中央揃えにしたいだけなんだ。メールを確認したいだけなんだ。子どもを誕生日会に何時に連れていけばいいか知りたいだけなんだ」と。そんなことに天才は必要ありません。『リック・アンド・モーティ』に、小さなロボットが出てくる回があります。「僕の目的は何？」と聞くと、「バターを取ることだ」と言われて、「ああ……」となる。私たちは、バターを取ることを仕事にする天才を作ってしまったようなものです。そして、これをアルゴリズムの改善だけでさらに最適化できます。しかし、人々がまだ理解していないのは、次世代のチップとともに登場するモデルは、100倍高速になるということです。今の私たちは、AIモデルが人間と同じくらいの速度で考えることに慣れています。では、自分の10倍、100倍の速度で考える存在を見たことがありますか？次に来るのはそれです。しかも、そうしたAIが群れになって動くのです」

Tsubame

42,219 görüntüleme • 2 gün önce