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floatの有効桁数を超えるような計算をすると十分な精度が確保できずガタガタと揺れる問題なので、Radeonかどうかに関係なくUnity上でやたらスケールを大きくした平面オブジェクトを使うのはやめておきましょう。GeForceはある程度までは誤魔化してくれますが、そもそも作り方の問題です。→続く

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人々はいつも、その時点でAIにできないことを取り上げて、それができれば知能が完成するのだと言いたがる。けれど、AlphaFoldの開発者が探そうとしているのは、むしろ逆だ。「AGIを待たずとも機械が圧勝できてしまう問題」であり、それを通じて人間社会に有用なシステムを量産していく道なのだ。 ジョン・ジャンパー「かつては『知能とはチェスを指すことだ』と言われていて、チェスが指せる機械をつくれれば、それで知能はほぼできあがるのだからチェスをやらせよう、と考えていた時代がありました。実際に、カスパロフとの対局があった1994年ごろには、チェスで人間を超えるレベルの機械を手に入れました。しかしそれは、読んだり書いたりできる機械へとつながる道筋ではありませんでした。 ですから私たちはいつも、ある問題を取り上げて『これこそが問題だ』と言いたがりますし、ときには『人類最後の試験』のような名前を楽観的につけてしまう。これさえ解ければ、もう機械に問題を出す意味はなくなるはずだ、と。しかし私が強く関心を持っているのは、ある意味ではとても『やさしい』問題——驚くほどうまく解けて、AGIをつくる前から非常に有用なシステムを構築できてしまうような問題——をどう見つけるかという点です。 そうしたタイプの科学的な問題に取り組みたいのです。そしてもちろん、AGIをつくろうとしている人たちと同じ系統の強力な技法を使いたい。しかし、哲学的な議論にとらわれる必要はありません。ただ有用なシステムをつくればいいのです。実際、いまの業界全体が考えているのは、ソフトウェア開発をする人にとって意味があり、文章を書く人にとっても意味があり、私たちが解ける問題の範囲そのものを広げてくれるような有用なシステムをどう作るかということだと思います。その結果としてAGIにたどり着くのかどうかは、いずれ分かるでしょう。でも、少なくとも有用なシステムには確実にたどり着きます」

Tsubame

17,968 次观看 • 7 个月前

将来はAIに「日本語を学んで」と指示するだけで、自主的に学習するようになる。そうなると、僕たちがコンピュータを使う方法は様変わりするだろう。単に問題解決の速度が上がるという話ではない。人間が「こう解け」と教えるのではなく、「この目的で最善を探せ」と投げる世界になっていくのだ。 ジェンスン・フアン「コンピュータは、私たちがプログラムするものから、私たちの強いガイダンスを受けつつも自分でプログラムするものへと、完全に変わっていくのは間違いありません。つまり私たちは『何を学んでほしいのか』を指示する必要はあるわけです。以前はコンピュータに日本語を教えていましたが、将来はコンピュータに『日本語を学んで』と言うようになります。そうすると、私たちがコンピュータを使うやり方自体が変わります。 コンピュータは、今扱っているものより10億倍大きい問題サイズを扱えるようになります。ただ、それが何を意味するのかは、私たちには理解しきれない面があります。解を見つけることと、そもそも解くべき問題を頭の中で定式化することは別物だからです。多くの問題、つまり解ける問題でさえ、問題をどう定式化し、どう考えるかという私たちの想像力に制約されています。 だから、デジタル生物学の複雑さであれ、物理科学や量子物理、材料科学といったものの複雑さであれ、そうした問題サイズで向き合えるようになれば、簡単になっていくでしょう。交通渋滞のような一見ありふれたことですら、多くはかなり容易になっていくと思います」

Tsubame

36,616 次观看 • 6 个月前

2030年以降、AIによる変化はあまりに破壊的で、どう整理されるのか想像がつかない。仕事はなくなるが、モノとサービスは十分に行き渡る——働く理由が「生きるため」ではなくなる時代、社会契約の書き換えは避けられない。 ビノッド・コースラ「私の見方では、今後5年間、すなわち2030年までは、生産性の向上が見られるでしょう。経済学者の言い方で言えば、生産性が上昇し、GDPも上昇または加速していく、というようなイメージです。そしてその先の15年間、2040年以降を見据えると、私たちは非常に想像しがたいほどの『豊穣の時代』に入ることになるでしょう。 最も簡単に言えば、働く必要がなくなります。人々は、住宅ローンを払うために働くのではなく、働きたいから働くようになるのです」 「それを実現するには、社会契約のようなものを変える必要があるのでしょうか?」 「はい、その点については後で触れます。ただ私が言いたいのは、2030年を境に、変化はあまりに破壊的なものになるので、どのように整理されていくのか想像がつかないということです。そしてそれは国や地域によって異なる形で整理されていくでしょう。各国政府がそれを許容するかどうかによって、対応の仕方が変わってきます。 したがって、AIがすべての仕事を奪うような、非常に破壊的で、ほとんどディストピア的な状況を見ることになるでしょう。しかし一方で、私たちは十分な生産性、そして十分なモノやサービスを広く分かち合えるだけの量を確保できるようにもなるのです」

Tsubame

10,562 次观看 • 1 年前

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 次观看 • 2 个月前

問題は「仕事がなくなること」ではない。財やサービスの総量はむしろ劇的に増え、物質的な欠乏はどんどん後退していく。そのとき本当に問われるのは、「価値を生み出す主体が人間でなくなったあとも、人間にどのように正当な分配を位置づけるか」という、ポストAGI的な所有権と市民権のデザインだ。 ハンナ・フライ「このすべてが人々にとって何を意味するのか、本当に考えさせられます。もし私たちが、人間の知能が超知能によって本質的にかき消されてしまうような地点に到達しつつあるのだとしたら、それは社会にとって何を意味するのでしょうか。 それはつまり、『もはや自分たちの能力では経済に提供できる価値がない』と見なされる人々が、完全に取り残されてしまうような巨大な不平等を意味するのでしょうか」 シェーン・レッグ「それは社会の大規模な変容を意味すると思います。いまの社会では、人々が自分の精神的・肉体的な労働を提供する代わりに、経済を生み出す資源へのアクセスを得るという仕組みになっていますが、これはもはや以前と同じようには機能しなくなるかもしれません。私たちは別のやり方を必要とすることになるでしょう。 もっとも、『パイ』そのものははるかに大きくなるはずです。生産される財やサービスが不足するという意味での問題はありません。どちらかといえば、その点はずっと良くなっていくでしょう。 しかし同時に、私たちは『人々のためのシステムをどうするのか』『社会に存在する富をどう分配するのか』を慎重に考えなければなりません。ポストAGIの経済がどのように機能するのか、そしてポストAGI社会の構造をどう設計するのかについて、もっと多くの検討が必要だと考えています」

Tsubame

24,334 次观看 • 7 个月前

「あと10〜15年で老化そのものに決定打が入りうる」という見立てを真剣に受け取るなら、「どう生きるか」の設計図は根本から書き換わるべきだ。ここ数年の進歩を見てなお、「どうせ自分が生きている間には間に合わない」と諦めるのか、「だからこそ、あと10年だけでも延命する努力をする」のか。 デリヤ・ウントゥマズ「ブライアン・ジョンソンは、今ある技術で不老不死になろうとしているわけではありません。彼がやろうとしているのは、私たちが老化の問題を解決する地点に到達するまで『死なないようにする』ことです。『死ぬな(don’t die)』というコンセプト全体について、私は母にも『これから10年間は死なないで。どうか生き延びてください』と言っています。 なぜなら、もし10年生きれば、そこからさらに5年生きられるようになりますし、15年生きれば、そこからさらに50年生きられるようになるからです。私たちが老化を解決するからです。 私は、多くの人がこの『死ぬな』というコンセプトを誤解していると思います。ナルシシズム的な『自殺するな』という意味ではありません。むしろ、『私たちがこれを直すまで、十分長く生きていてください。そうすればこの問題も解決できます』ということなのです。 もしブライアン・ジョンソンがこれを50年前に言っていたら、本当にばかげていたでしょうし、とても自己中心的に聞こえたはずです。しかし今は、私たちはその地点に本当に近づいています。本当にあと10〜15年のところまで来ています。ですから、『これから10年は死なないで』というのは現実的なお願いなのです。 そして彼がしていることは、自分自身の身を完全に賭けているということです。自分で自分に実験をしているのです。例えば、『血液の輸血をしたらどうなるか——これはあまり効果がありませんでしたが——毎日1時間運動したらどうか、この食事を続けたらどうか』といったことを試し、『ほら、自分の老化は遅くなっている』と示しているのです。 もしあなたがその一部でも真似をすれば、さらに10年生きられる可能性は高まります。彼は人類に対して本当に驚くべき貢献をしているのだと思います」

Tsubame

19,526 次观看 • 8 个月前

「すごいプロンプト1発ですべて解決する」という幻想に対して、かなり重要な現実論が語られている。現場では、入力も出力も何度も修正し、文脈を足し、確認しながら前に進む。AI革命の核心は魔法の呪文ではなく、反復と文脈とUXにある。ここを押さえている議論は強い。 マイク・キャノン=ブルックス「Xを見れば、『この魔法のようなプロンプトを貼り付けるだけで、一人で10億ドル企業を動かせる』みたいな話がいくらでも出てきます。ですが、それはかなり馬鹿げています。現実には、データ面でもかなり反復が必要です。ワンショットは確かに有用ですが、実際には出力も入力も何度も編集し直すことが多いのです。 たとえば『宿題のエッセイを書いて』と言えば、AIはエッセイを返してきますが、『いや、違う、歴史の授業なんだ』と言うと、『分かりました、ではエッセイを出します』と返ってくる。つまり、実際には入力自体を変えているわけです。ある意味、これはチャットによる反復です。ですが、画像編集をチャットで何度もやったことがあるなら分かると思いますが、あれは非常にフラストレーションがたまります。『いや、変えてほしくなかった部分まで変わってしまった』となるからです。つまり、入力の設計と体験に問題がある。その一部は、適切な量のコンテキストをどう持たせるかという問題であり、さらに出力と反復の問題もあります」

Tsubame

18,758 次观看 • 4 个月前

カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。 アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。 たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。 そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。 つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。 私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。 その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。 知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

Tsubame

15,839 次观看 • 9 个月前

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

12,563 次观看 • 10 天前

KAORI🍉channel Telegramより (30日 13:53 Skye Princeからの引用投稿) ※📚normotさんによる翻訳 〈動画訳〉 皆さん、こんにちは 分かりやすい説明で、混乱する点も全くありません メッドベッドには最低周波数が設定されており、魂を売っていない、少しだけ高い波動を持つ人だけが使用できます そうです、これは長年そうでした ずっとそうでした だからこそ、ディープステート、セレブ、アドレノクロムを使用している人たちは、メッドベッドを使用できないのです そうです メッドベッドを分解し、粉々に引き裂き、解体して、それを使って何か別のものを作り出すのです メッドベッドの技術を使って、何か別のものを作り出すのです もしかしたら、空飛ぶ車を作っているのかもしれません ポータルを作っているのかもしれません レプリケーターを作っているのかもしれません レプリケーターは、メッドベッドと同じ技術です あるいは、反重力装置を作っているのかもしれません メッドベッドを分解すると、その最小振動周波数は失われます なぜなら、その周波数はメッドベッド自体に設定されているからです しかし、メッドベッドの部品を取り外し、その技術だけを使って別のものを作ると、最小周波数はなくなります いいですか?洗濯機を例に考えてみましょう 洗濯機のモーターを取り外して、芝刈り機に取り付けることができます これで芝刈り機になります 同じモーター、同じ技術が洗濯機を動かしているのです それが今度は芝刈り機も動かしているのです メッドベッドだけは、最小振動周波数を持っています しかし、メッドベッドからその技術を取り除くと、もはやその最小周波数は存在しなくなります つまり、悪党どもがメッドベッドを手に入れたら、その技術を取り出し、別のものを作り出して悪用できるということです 難しいことではありません ロケット科学のような難解な話でもありません 混乱するようなことでもありません あらゆる技術は、善にも悪にも利用され得るのです 重要なのは、その使い方、つまりリバースエンジニアリングによって別のものを作り出すことです 例えば、メッドベッドの技術についてですが、悪党どもに雇われた科学者がいれば、メッドベッドを分解し、動力源となる技術を取り出して兵器を作り出すことができます 実際に彼らは既にそうしています 秘密宇宙計画の兵器の多くはどこから来ていると思いますか? 指向性エネルギー兵器はどこから来ていると思いますか? そうでしょう? メッドベッドには最低限の振動周波数が設定されていますが、そこから技術を取り出せば、あとは何でもありです いいですか?混乱するようなことでもありません 複雑なことでもありません 偽情報でもありません 何も変わっていません ただ、皆さんがより多くの情報を知るようになっただけです すべてが変わってしまった、すべてが混乱していると思っているかもしれません でも、そうではありません パズルのピースが増え、情報が増えただけです 進化するとはそういうことです 私がこの旅を始めたとき、本当に基本的なことから始めました 何も変わっていません ただ、より多くの情報を提供しているだけです 今、すべてが変わってしまったと思っているかもしれませんが、そうではありません あなたがより多くの情報を受け取る準備ができているからこそ、より多くの情報を受け取っているのです

KAORI🍉

11,967 次观看 • 1 个月前

【OpenAI共同設立者】イリヤ・サツケバーのみている世界 イリヤ・サツケバーがトロント大学でスピーチを行いました。その内容が非常に重要だと感じたため、翻訳しました。 『AIは人類にとって「史上最大の課題」であると同時に「最大の報酬」ももたらす』 以下、字幕全文です↓↓↓ --- 6月6日 皆さん。 ここに来られたことを本当に嬉しく思います。この場を準備し、企画してくださった皆さん、そしてこの名誉学位を授与してくださったことに、心から感謝を申し上げます。この名誉学位をいただけるのは、私にとって非常に意味深いことです。 今からちょうど20年前のほぼ同じ日に、私はこの同じホールで、トロント大学から学士号を授与されました。実は、これでトロント大学からいただく学位は4つ目になります。ここで過ごした合計10年間は、本当に素晴らしい時間でした。 学部生として多くのことを学び、大学院生としても素晴らしい経験を積むことができました。興味のある分野を深く掘り下げ、研究者としての道を歩み始めることができたのです。 特に、ジェフ・ヒントン先生のもとで研究できたことは、望外の幸運でした。先生がこの大学に在籍されていたことは、私の人生で最も幸運な出来事の一つです。これ以上ないというほど素晴らしい環境で教育を受け、科学者として成長できたことに、大学には深く感謝しています。 私が学生だった頃、この大学はどこよりも優れたAI研究を行っていました。最も革新的で、最もエキサイティングな研究です。それに学生として貢献できたことを、今も誇りに思っています。もう、ずいぶん昔のことになりましたが。 さて、卒業式のスピーチでは、卒業生の皆さんに賢明なアドバイスをすることが期待されていると思います。今日は少しだけ、その役割を果たさせてください。少しだけ、と言うのは、今回のスピーチは少し毛色の違うものになるからです。 一つ、実用的な心の持ち方をお伝えしたいと思います。これを心掛ければ、きっと多くのことが楽になるはずです。それは、「現実をあるがままに受け入れ、過去を後悔せず、ただ状況を改善することに努める」という考え方です。 なぜこんな話をするかというと、これが非常に難しいことだからです。私たちは、過去の悪い決断や不運な出来事を思い出し、「あれは不公平だった」と考えて時間を無駄にしがちです。 しかし、「現実はこうなのだから、次善の策は何か」と考える方が、はるかに生産的です。私自身、そう考える時はいつも、物事がうまくいくことに気づきます。 とはいえ、これは簡単なことではありません。自分の感情との戦いでもあるのです。だからこそ、皆さんにお話ししています。この考え方を、できる限り心に留めておいてください。これは、私自身へのリマインダーでもあります。 さて、本題に入りましょう。このスピーチが普通のものにならない理由は、私たちの周りで、少し違うことが起きているからです。皆さんは、これまでとは全く異なる時代の節目に立っています。これはよく言われることですが、今回は、本当にそうなのです。 その理由は、AIです。言うまでもありませんね。 聞くところによると、今日のAIはすでに「学生であること」の意味を大きく変えているそうですね。かなりのレベルで。これは私自身が強く感じていることであり、そして真実だと思います。 しかし、AIの影響はそれだけにとどまりません。私たちの仕事は、これからどうなっていくのでしょうか? すでに、未知で予測不可能な形で、少しずつ変化が始まっています。 Twitterで検索すれば、AIに何ができるのか、人々が何を言っているのかを見ることができます。そうすると、「どのスキルが役に立ち、どのスキルが時代遅れになるのだろうか」といった疑問が頭をよぎるかもしれません。 しかし、AIがもたらす本当の課題は、それが前例のない、極めて大きなものであるという点です。未来は、今日とは全く異なるものになるでしょう。 私たちは、コンピューターと話すことができるようになりました。これは新しいことです。コンピューターが私たちを理解し、言葉を返してくる。音声でコードを書くことさえあります。クレイジーなことです。 もちろん、AIにはまだ不十分な点もたくさんあります。 しかし、AIはすでに、数年後の世界を想像させるほどの力を持ち始めています。それが3年後か、5年後か、10年後か、未来の予測は困難ですが、AIは着実に、あるいは私たちの想像より速く、進化し続けるでしょう。 そしていつか、AIが私たち人間の仕事を「すべて」こなす日が来るかもしれません。一部ではなく、すべてです。 なぜ、そう確信できるのでしょうか? その理由は、私たち人間には脳があり、その脳が一種の生物学的コンピューターだからです。 であるならば、私たちが脳でできることを、デジタルコンピューターにできない理由はありません。これが、AIがいずれ万能になりうる、という考えの根拠です。 そうなると、「コンピューターが私たちの仕事をすべてできるようになったら、何が起こるのか?」という、途方もなく大きな問いに直面します。それは少し強烈すぎると感じるかもしれません。 しかし、それはまだ序の口です。私たちは、その万能なAIを、経済成長や研究開発のために使うでしょう。AIがAI自身の研究を進めるようになれば、進歩の速度は爆発的に加速します。それは、もはや想像を絶する世界です。 この、AIが作り出す極端で根源的な未来を、感情レベルで本当に信じることは、私にとっても難しいことです。それでも、論理はそうなる可能性が非常に高いと示しています。 そのような世界で、私たちは何をすべきなのでしょうか? 「政治に興味を持たなくても、政治はあなたに興味を持つ」という言葉があります。この言葉は、AIにもそっくりそのまま当てはまります。 AIから目をそらさないでください。AIが今何ができるのかを、自分の目で確かめてみてください。そうすれば、直感が働くはずです。そしてAIが進化するにつれて、その直感は確信に変わっていくでしょう。どんな説明も、自分自身の感覚にはかないません。 特に、超知的なAIが社会に実装される未来では、AIをいかにコントロールするかという、非常に根深い問題が生じます。 AIができることを見て、そこから目をそらさないこと。そうして初めて、私たちはAIがもたらす巨大な課題に立ち向かうエネルギーを得ることができるのです。 AIがもたらす課題は、人類史上最大の課題かもしれません。しかし、それを乗り越えた先には、史上最大の報酬が待っているはずです。好むと好まざるとにかかわらず、皆さんの人生はAIによって大きく左右されます。だからこそ、AIに注意を払い、この課題を解決するためのエネルギーを生み出すことが重要です。それが、これから最も大切なことになると私は信じています。 ここで、私の話を終わります。 ありがとうございました。

ChatGPT研究所

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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

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