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Google DeepMind CEO「実質的に、あるAIシステムが別のAIシステムの心の中でプレイしているのです。一方が世界を生成し、もう一方がその世界の中を移動して目標を達成しています。」この部分の日本語訳↓ （Genieの世界モデル内でAIのキャラが動いているのを見て）「実質的に、あるAIシステムが別のAIシステムの心の中でプレイしているのです。一方が世界を生成し、もう一方がその世界の中を移動して目標を達成しています。これの実用的な意味は、エンターテイメントやゲーム、動画の生成など多くの応用がありますが、実際にはより大きな目標は、世界モデル、つまり私たちの世界を理解できるモデルを構築することです。将来のバージョンでは、AIが学習し、相互作用できるほぼ無限に多様なシミュレーション環境を作り出し、それを実世界に応用することができるでしょう。実世界でデータを収集するのははるかに難しく、はるかに高コストで、はるかに時間がかかります。例えばロボット工学のデータなどは。しかしシミュレーション世界では、ほぼ無制限にデータを集めることができます。」

K.Ishi@生成AIの産業応用

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K.Ishi@生成AIの産業応用1 год назад

「一つのAIが生成したシミュレーション環境の中で、もう一つのAIが行動して学習する」という構想が完成すれば、もはやAIの学習には現実世界のデータは必要なくなる。その環境には物理的な制約のなく、試行回数の限界も存在しないため、AIは自己生成したデータでどこまでも賢くなっていくだろう。

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Mまにゃにゃん1 год назад

人間の心理構造と似て来てるとこが面白い

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AGIが来ても、世界は一夜でSF映画のようにはならない——現実は連鎖するボトルネックでできているからだ。科学が知能の制約を超えても、次はデータ収集や実験能力が壁になる。そして最大のボトルネックは人間自身だ。技術革新と同時に、人間社会の更新こそが鍵になる。フランソワ・ショレ「多くの人がシンギュラリティを語るとき、それは『世界のあらゆる事象が常に指数関数的に変化し、生物としての人間はあまりの変化速度に適応する見込みがない状態』を指します。私はこのような指数関数的改善に関する物語には、概して懐疑的です。なぜなら、現実世界のいかなるシステムにおいても、指数関数的改善は見られないからです。通常起こるのは、すべてがシステムであるとして、その一部や構成要素が性能のボトルネックでなくなると、次の瞬間には別の構成要素が新たなボトルネックとなり、それが繰り返されるという現象です。したがって、ソフトウェアの知能がもはやボトルネックでなくなれば、別の要素がボトルネックになるのです。例えば科学の進歩を考えてみましょう。データをモデル化し、新しい理論を生み出し、実験のアイデアを考案するといった知的能力がもはやボトルネックでなくなれば、次はデータ収集や実験実施の能力がボトルネックになります。それも解消されれば、また別の制約が現れるでしょう。そして世界の大部分は人間で構成されており、人間は多くのボトルネックを抱えています。AGIをシステムに導入すればいくつかのボトルネックは解消できますが、それでも依然として大部分は人間中心の大きなシステムです。したがって、ソフトウェア知能が向上したからといって、世界全体が指数関数的に速く動くわけではないのです」

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Tsubame

59,421 просмотров • 9 месяцев назад

AIによって企業そのものが「デジタル化された存在」になり、仮想空間で同時に無数の実験ができる時代が来る。これは単なる効率化ではなく、現実の意思決定そのものを進化させるパラダイムシフトだ。フアン「今や、これらすべての企業において、最終的に望まれているのは『デジタル世界で生きる』ことです。なぜなら、デジタル世界にいると、私たちが行うあらゆることがより速く進むからです。このOmniverseという概念は、あらゆる企業がデジタルツインとして存在できるようにするためのものなのです。本当に驚くべきことです。これこそが私たちの旅路であり、次の転換点なのです。私たちはスーパーコンピューティングからエンタープライズへ、そして今、エンタープライズからデジタルツインへと進もうとしています。そして、そのエンタープライズをデジタルツイン化するには、企業の領域に属するデータ——それが3Dであっても、タンパク質、化学物質、情報、時系列データ、あるいは物理的なデータであっても——を取り込み、そのデータから『表現』や『意味』を抽出する必要があります。そしてその『表現』を得たならば、それをOmniverseの中にデジタルとして再現します。そうすることで、世界中の企業が自身のデジタル表現を持つことができるのです。そして私たちがデジタル世界に入ったなら、1,000の実験を同時に試すことができるようになります」

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Tsubame

10,188 просмотров • 1 год назад

最先端の自動運転の課題はエッジケースへの対応に尽きます。これは実世界データだけでは学習が難しいので、我々は世界モデルなどを活用して意図的にエッジケースを生成できるようにしています。例えば、1枚の静止画（左上）から様々な動画を生成し、自動ラベリングまで行って自動運転AIモデル開発用データセットを構築するようなソリューションを提供しています。

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Shinpei KATO (加藤真平)

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RFKJr.がポリオワクチンについて語る💉 【動画訳】 RFKJr.：ポリオワクチンには、シミアンウイルス40、SV40というウイルスが含まれています。これは人類が知る限り最も発ガン性の高い物質の一つです。実際、世界中の科学者が実験室でラットやモルモットに腫瘍を誘発するためにこの物質を使用しています。私の世代では、このワクチンを接種した9800万人が感染しました。そして現在の世代では、軟部組織ガンが爆発的に増加し、ポリオよりもはるかに多くの人が亡くなっています。

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🍊MIKANA(MIKA)🍊

12,884 просмотров • 1 год назад

南極大陸からの映像古代の神殿が2つの世界の境界に立ち、そこにある像は全く人間のために置かれていない。この神殿の記録によれば、私たちが世界について知っているすべては嘘だ。私たちは1つの世界しか知らないと言われていますが、実際には300以上の世界があるのです。人間は1800年にこの世界に導かれましたが、それ以前の300年間は公園は空っぽでした。ファーム・アースは他の世界とマトリックスに組み込まれており、それを私たちから隠そうとしているのです。隣接する世界への探検に関するすべての知識、科学文書、ビデオは私たちのメインチャンネルに掲載されています。 The Great Awakening トランプとイロン・マスクが南極大陸で誰に拝みに行ったのか。ファーム・アースを取り囲む世界は何個あるのか。そして他の世界にどのような生体が住んでいるのか。準備ができていない方は見ないでください。あなたの現実観が変わるでしょう。 The Great Awakening ▶️ The Great Awakening ▶️

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まさばにら

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サム・アルトマン： OpenAIはコアなAIサブスクリプションを目指す。 --- 私たちをモデル化する方法としては、人々のコアなAIサブスクリプションであり、それを利用する方法を構築したいと考えています。その一部はChatGPTの内部で行うことになるでしょう。そのサブスクリプションには他にもいくつかの本当に重要な部分がありますが、主に、より賢いモデルを構築していくことになるでしょう。将来のデバイスや、オペレーティングシステムに似た将来のものなど、これらのサーフェスを持つことになります。そして、私たちのプラットフォームとなるAPIやSDK、あるいは何と呼ぶにしても、それが具体的にどのようなものになるかはまだ正確には分かっていません。しかし、いずれ分かるでしょう。何度か試行錯誤が必要かもしれませんが、いずれは。そして、それが世界で信じられないほどの富を生み出し、他の人々がその上に構築できるようになることを願っています。しかし、ええ、私たちはコアなAIサブスクリプションとモデル、そしてコアなサーフェスを目指しており、他にも構築すべきものがたくさんあるでしょう。

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d

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イーロン・マスクがインタビューで『もしAGIに質問を1つだけできるなら何を聞く？』と聞かれてこう答えた『この世界はシミュレーションの中なのかその外側はどうなっているのか』普通のCEOなら『株価』とか『次の技術』とか『人類の未来』を聞くでもイーロンは『現実そのもの』を疑っているなぜかイーロンはずっとこの宇宙はシミュレーションである確率が極めて高いと言い続けている理由はシンプルで残酷文明は必ず『現実をシミュレートできる計算能力』に到達するそうなると 1つの現実の中で無数の仮想宇宙を走らせられるそうなると統計的に『本物の宇宙』1個に対して『シミュレーション宇宙』が何億も存在するつまりいま自分たちが生きている世界がオリジナルである確率はほぼゼロだからイーロンは火星に行きロボットを作り AGIを作りこの世界の『壁』を叩こうとしている外に何があるのかを確かめるためにテスラはこの世界の物理を制御するための実験 SpaceXはこの箱庭の端まで行くためのロケット xAIはこの宇宙のソースコードを読むための頭脳オプティマスはこの世界を動かすNPCを量産する装置こう考えると全部が1つの物語になるイーロンが本当にやろうとしているのは『お金儲け』じゃない『この世界は何なのか』を解明すること AGIに聞きたい質問が『宇宙の外はどうなってる？』な時点でこの人はもう SFの主人公側にいるそしていま人類はその物語の序章を生きているこういうイーロン AI 近未来SF 現実の裏側の話が好きなら Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥 をフォローしておくといいアルゴリズムが拾わない話を人間向けに流してるだけなのでブックマークして後で読むのもおすすめ

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Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥

106,111 просмотров • 4 месяцев назад

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Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥

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データベースもAIエージェントが操作する時代に...！ DifyでText To SQL機能を実装しました！社内には、SQLを使わないと操作できないデータベースが多くありますが、今ではAIエージェントに「どのデータが欲しいか」を伝えるだけで、自動でSQLを生成してデータを取得してくれます。ただデータを取ってくるだけではなく、AIエージェントがExcelのようにデータの分析までしてくれるので、活用の幅が一気に広がる。実行した内容についてもAIが丁寧に説明してくれるから、安心して業務を任せられます。やはりDifyはAIエージェントを簡単に作れるのがすごい。このような複雑なワークフローは、Difyで要件を固めてから必要に応じてフルスクラッチにするのが時間と費用的に一番フィットする。

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岸田崇史 | Omluc

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Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥

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えしゅん｜天台宗正明寺小林恵俊

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Tsubame

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藤原直哉の「21世紀はみんながリーダー」 2025年12月3日新世界のリーダー要約藤原直哉氏は「21世紀はみんながリーダー」というテーマで、新世界のリーダーシップについて講演しました。彼は来年を表す一文字として「貫」を挙げ、トンネルが貫通して向こう側が見える状態を象徴していると説明しました。今年は「還」（本来の姿に戻る）であり、再来年は「旭」（強烈な朝日）になると予測しています。藤原氏によれば、トンネルの向こう側は歴史の因縁が解けた世界であり、予言に基づいて行動する時代は終わります。その世界は永遠の平和、持続可能性、自然との共生、神との対話が当たり前になる世界です。この新世界は人々が長い間望んできた理想の姿に近いものになるでしょう。新世界のリーダーシップは、共生型社会を作るファシリテーターの役割を担います。予言の時代が終わるため、リーダーの日々の仕事は「感謝」が中心となります。現在のリーダーは未来を作る仕事に重点を置いていますが、新世界では人々が直感を持って自立し横につながる社会になります。リーダーは人々の緊張を解き、直感力を発揮できる環境を整えることが重要です。藤原氏は、新世界では悪意ある人々はいなくなり、より積極的に感謝の気持ちを持ち、人々の直感力を引き出し、声をまとめていくことがリーダーの役割だと説明しています。リーダーはファシリテーターとして、全員の合意を得ることが重要です。また、適度な緊張感とやる気、達成感を持たせるために、農作業やものづくり、芸術などの活動が有効だと述べています。特に日本では「農」が全ての基礎にあり、農を営むことで未来が見えるようになります。多様化する産業においては「道」という考え方が重要で、道を歩むことで幸せと質的向上を図っていくことができます。新世界のリーダーは「道を示し、道を皆と共に歩む人」であり、ミッション・バリュー・ビジョンよりも、具体的な行動が道になっているかどうかが重要です。藤原氏は、乱世から平和な世の中への軟着陸を導くことがリーダーの重要な仕事になると締めくくりました。チャプター来年を表す一文字「貫」と新世界の展望 00:00:01 藤原直哉氏は講演を始め、毎年恒例の来年を占う一文字として「貫」を挙げました。トンネルが貫通するという意味で、向こう側が見え、光が差し込む状態を象徴しています。今年は「還」（本来の姿に戻る）であり、再来年は「旭」（強烈な朝日）になると予測しています。藤原氏は、トンネルの向こう側は歴史の因縁が解けた世界であり、予言に基づいて行動する時代が終わると説明しました。新世界の特徴と理想の実現 00:01:40 藤原氏によれば、新世界では永遠の平和、持続可能性、和合、自然との共生、神との対話が当たり前になります。この世界は人々が長い間望んできた理想の姿に近く、違和感のあるものではありません。ローマ時代以降の物質世界の進展による苦労を経て、理想を実現できる世の中が到来すると述べています。新世界のリーダーシップの役割 00:03:01 新世界のリーダーシップは共生型社会を作るファシリテーターの役割を担います。予言の時代が終わるため、リーダーの日々の仕事は「感謝」が中心となります。現在は未来を作る仕事に重点を置いていますが、新世界では一人一人が自立して横につながる社会になります。リーダーは人々の緊張を解き、直感力を発揮できる環境を整えることが重要です。組織運営と感謝の重要性 00:04:15 藤原氏は、現在の組織運営では能動的に考えて動く必要があると指摘しています。しかし新世界では、まるで津波の避難所に着いたような終着点に達するため、感謝の気持ちがより重要になります。人々が直感を持ち、自立して横につながる社会では、リーダーは余計な緊張を解いて感謝の気持ちを伝えられる環境を整えることが重要です。新世界でのリーダーの役割 00:07:22 新世界では悪意ある人々はいなくなり、より積極的に感謝の気持ちを持ち、人々の直感力を引き出し、声をまとめていくことがリーダーの役割です。リーダーはファシリテーターとして、全員の合意を得ることが重要です。藤原氏は、リーダーが手綱を引き締めすぎている現状を指摘し、緩めた上で適度の緊張感とやる気、達成感を持たせる必要があると述べています。農作業と道の重要性 00:09:21 適度な緊張感とやる気、達成感を持たせるために、古来から農作業が最も良いとされています。ものづくりや芸術も有効ですが、日本では特に「農」が全ての基礎にあります。農を営むことによって未来が見え、感謝の気持ちを持ってたくましく自然と共に生きていくことが重要です。多様化する産業においては「道」という考え方が重要で、道を歩むことで幸せと質的向上を図っていくことができます。新世界への移行と道の実践 00:14:28 藤原氏は、トランプ革命が終わる頃（約3年後）に世界が全面的に新世界へ移行すると予測しています。その時に備えて、今から「道を歩む」ことを実践すべきだと述べています。未来のひな型は現在の足元にあり、未来の生き方を今から実現していくことが効果的です。信仰、道、農の原理は新世界では欠かせないものとなります。新世界のリーダーの本質 00:18:00 新世界のリーダーは「道を示し、道を皆と共に歩む人」です。ミッション・バリュー・ビジョンも重要ですが、それ以上に普段の行動が道になっているかどうかがより重要です。藤原氏は、予言の世界が終わった後は大きなどんでん返しはなく、安定と共に人々が栄えていく道を考え、乱世から平和な世の中への軟着陸を導くことがリーダーの重要な仕事になると締めくくりました。行動項目藤原直哉氏は、来年を表す一文字「貫」の意味を理解し、トンネルの向こう側の世界に備えることを提案しました。 00:00:22 藤原氏は、リーダーは人々の緊張を解き、直感力を発揮できる環境を整えることを実践すべきだと述べました。 00:06:07 藤原氏は、リーダーが手綱を引き締めすぎている現状を改め、適度に緩めることを推奨しました。 00:08:41 藤原氏は、農作業やものづくり、芸術などを通じて適度の緊張感とやる気、達成感を持たせることを提案しました。 00:09:21 藤原氏は、未来の生き方を今から足元で実現していくことを推奨しました。 00:16:15 藤原氏は、自分の「道」を見つけ、継続していく中で未来を開いていくことを提案しました。 00:17:45

藤原直哉の「21世紀はみんながリーダー」 2025年12月3日新世界のリーダー要約藤原直哉氏は「21世紀はみんながリーダー」というテーマで、新世界のリーダーシップについて講演しました。彼は来年を表す一文字として「貫」を挙げ、トンネルが貫通して向こう側が見える状態を象徴していると説明しました。今年は「還」（本来の姿に戻る）であり、再来年は「旭」（強烈な朝日）になると予測しています。藤原氏によれば、トンネルの向こう側は歴史の因縁が解けた世界であり、予言に基づいて行動する時代は終わります。その世界は永遠の平和、持続可能性、自然との共生、神との対話が当たり前になる世界です。この新世界は人々が長い間望んできた理想の姿に近いものになるでしょう。新世界のリーダーシップは、共生型社会を作るファシリテーターの役割を担います。予言の時代が終わるため、リーダーの日々の仕事は「感謝」が中心となります。現在のリーダーは未来を作る仕事に重点を置いていますが、新世界では人々が直感を持って自立し横につながる社会になります。リーダーは人々の緊張を解き、直感力を発揮できる環境を整えることが重要です。藤原氏は、新世界では悪意ある人々はいなくなり、より積極的に感謝の気持ちを持ち、人々の直感力を引き出し、声をまとめていくことがリーダーの役割だと説明しています。リーダーはファシリテーターとして、全員の合意を得ることが重要です。また、適度な緊張感とやる気、達成感を持たせるために、農作業やものづくり、芸術などの活動が有効だと述べています。特に日本では「農」が全ての基礎にあり、農を営むことで未来が見えるようになります。多様化する産業においては「道」という考え方が重要で、道を歩むことで幸せと質的向上を図っていくことができます。新世界のリーダーは「道を示し、道を皆と共に歩む人」であり、ミッション・バリュー・ビジョンよりも、具体的な行動が道になっているかどうかが重要です。藤原氏は、乱世から平和な世の中への軟着陸を導くことがリーダーの重要な仕事になると締めくくりました。チャプター来年を表す一文字「貫」と新世界の展望 00:00:01 藤原直哉氏は講演を始め、毎年恒例の来年を占う一文字として「貫」を挙げました。トンネルが貫通するという意味で、向こう側が見え、光が差し込む状態を象徴しています。今年は「還」（本来の姿に戻る）であり、再来年は「旭」（強烈な朝日）になると予測しています。藤原氏は、トンネルの向こう側は歴史の因縁が解けた世界であり、予言に基づいて行動する時代が終わると説明しました。新世界の特徴と理想の実現 00:01:40 藤原氏によれば、新世界では永遠の平和、持続可能性、和合、自然との共生、神との対話が当たり前になります。この世界は人々が長い間望んできた理想の姿に近く、違和感のあるものではありません。ローマ時代以降の物質世界の進展による苦労を経て、理想を実現できる世の中が到来すると述べています。新世界のリーダーシップの役割 00:03:01 新世界のリーダーシップは共生型社会を作るファシリテーターの役割を担います。予言の時代が終わるため、リーダーの日々の仕事は「感謝」が中心となります。現在は未来を作る仕事に重点を置いていますが、新世界では一人一人が自立して横につながる社会になります。リーダーは人々の緊張を解き、直感力を発揮できる環境を整えることが重要です。組織運営と感謝の重要性 00:04:15 藤原氏は、現在の組織運営では能動的に考えて動く必要があると指摘しています。しかし新世界では、まるで津波の避難所に着いたような終着点に達するため、感謝の気持ちがより重要になります。人々が直感を持ち、自立して横につながる社会では、リーダーは余計な緊張を解いて感謝の気持ちを伝えられる環境を整えることが重要です。新世界でのリーダーの役割 00:07:22 新世界では悪意ある人々はいなくなり、より積極的に感謝の気持ちを持ち、人々の直感力を引き出し、声をまとめていくことがリーダーの役割です。リーダーはファシリテーターとして、全員の合意を得ることが重要です。藤原氏は、リーダーが手綱を引き締めすぎている現状を指摘し、緩めた上で適度の緊張感とやる気、達成感を持たせる必要があると述べています。農作業と道の重要性 00:09:21 適度な緊張感とやる気、達成感を持たせるために、古来から農作業が最も良いとされています。ものづくりや芸術も有効ですが、日本では特に「農」が全ての基礎にあります。農を営むことによって未来が見え、感謝の気持ちを持ってたくましく自然と共に生きていくことが重要です。多様化する産業においては「道」という考え方が重要で、道を歩むことで幸せと質的向上を図っていくことができます。新世界への移行と道の実践 00:14:28 藤原氏は、トランプ革命が終わる頃（約3年後）に世界が全面的に新世界へ移行すると予測しています。その時に備えて、今から「道を歩む」ことを実践すべきだと述べています。未来のひな型は現在の足元にあり、未来の生き方を今から実現していくことが効果的です。信仰、道、農の原理は新世界では欠かせないものとなります。新世界のリーダーの本質 00:18:00 新世界のリーダーは「道を示し、道を皆と共に歩む人」です。ミッション・バリュー・ビジョンも重要ですが、それ以上に普段の行動が道になっているかどうかがより重要です。藤原氏は、予言の世界が終わった後は大きなどんでん返しはなく、安定と共に人々が栄えていく道を考え、乱世から平和な世の中への軟着陸を導くことがリーダーの重要な仕事になると締めくくりました。行動項目藤原直哉氏は、来年を表す一文字「貫」の意味を理解し、トンネルの向こう側の世界に備えることを提案しました。 00:00:22 藤原氏は、リーダーは人々の緊張を解き、直感力を発揮できる環境を整えることを実践すべきだと述べました。 00:06:07 藤原氏は、リーダーが手綱を引き締めすぎている現状を改め、適度に緩めることを推奨しました。 00:08:41 藤原氏は、農作業やものづくり、芸術などを通じて適度の緊張感とやる気、達成感を持たせることを提案しました。 00:09:21 藤原氏は、未来の生き方を今から足元で実現していくことを推奨しました。 00:16:15 藤原氏は、自分の「道」を見つけ、継続していく中で未来を開いていくことを提案しました。 00:17:45

藤原直哉

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ヤン・ルカン氏が語る、LLMが現実世界の知能において決定的な限界を抱えている理由が非常に本質的です。主なポイントを解説します。 1. LLMと4歳児が学習するデータ量は同等最大のLLMは約30兆語（約10の14乗バイト）のテキストデータで学習されています。一見すると膨大な量ですが、実は1万6000時間起きている4歳児が視覚から取り入れる生データ量も、同じく約10の14乗バイトに達します。つまり、両者が処理しているデータ量はほぼ同等です。 2. 学習データの「質」の決定的な違い子供が取り入れるデータは視覚的かつ連続的で、行動（重力、物の落下、因果関係など）と直接結びついています。子供はこの経験を通じて、直感的な物理学や内部的な「世界モデル」を構築し、わずかな実演を見るだけで新しいタスクを学習することができます。 3. 次のトークン予測の限界一方でLLMは、テキストデータから次のトークンを予測するように訓練されているに過ぎません。そのため、試験の解答やコーディングといった記号処理には極めて優れていますが、物理的な法則の理解や、現実世界の複雑な経験から効率的に学習する「真の常識」は欠落しています。 AIが本当の意味で人間レベルの知能（AGI）に到達するためには、テキストの海から抜け出し、現実世界の物理法則を理解する「世界モデル」の獲得が不可欠になりそうです。

ヤン・ルカン氏が語る、LLMが現実世界の知能において決定的な限界を抱えている理由が非常に本質的です。主なポイントを解説します。 1. LLMと4歳児が学習するデータ量は同等最大のLLMは約30兆語（約10の14乗バイト）のテキストデータで学習されています。一見すると膨大な量ですが、実は1万6000時間起きている4歳児が視覚から取り入れる生データ量も、同じく約10の14乗バイトに達します。つまり、両者が処理しているデータ量はほぼ同等です。 2. 学習データの「質」の決定的な違い子供が取り入れるデータは視覚的かつ連続的で、行動（重力、物の落下、因果関係など）と直接結びついています。子供はこの経験を通じて、直感的な物理学や内部的な「世界モデル」を構築し、わずかな実演を見るだけで新しいタスクを学習することができます。 3. 次のトークン予測の限界一方でLLMは、テキストデータから次のトークンを予測するように訓練されているに過ぎません。そのため、試験の解答やコーディングといった記号処理には極めて優れていますが、物理的な法則の理解や、現実世界の複雑な経験から効率的に学習する「真の常識」は欠落しています。 AIが本当の意味で人間レベルの知能（AGI）に到達するためには、テキストの海から抜け出し、現実世界の物理法則を理解する「世界モデル」の獲得が不可欠になりそうです。

Kaito

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批判的な人々は言うだろう——「AIはエネルギーを食い、膨大なGPUを要求し、巨大な工場を持つ国だけが得をする」と。しかし、もうひとつの時間軸がある。クラウドの最先端は一部のプレイヤーのものかもしれないが、「昨日のAI」がスマートフォンの中に降りてくる頃、その性能はすでに魔法に等しい。ジェンスン・フアン「私は、テクノロジーの格差を埋める本当のチャンスが来ていると思います。もはやPythonやC++やFortranを話す必要はなく、『人間の言葉』を話せばいい。しかも、どんなスタイルの人間の言葉でも構いません。これは、テクノロジー格差を縮める現実的なチャンスだと思います。もちろん反対の語り方もあります。『AIは、膨大なエネルギーとGPU、そして巨大な工場を持つ国にしか行き渡らないだろう』という見方です。アメリカが目指しているようなスケールでは、それはたしかに事実です。しかし実際には、数年後にはあなたのスマートフォンが単体でAIをちゃんと動かせるようになります。すでに今日の時点でもかなりのレベルで動いています。つまり、どの国、どの社会であっても、かなり優れたAIの恩恵を受けられるようになるということです。それは最新のAIではないかもしれません。昨日のAIかもしれない。でも、その『昨日のAI』ですら、とんでもなく強力なのです。10年後には、『9年後のAI』が驚くほどすごい存在になっているでしょう。最先端のAIを全員が持つ必要はありません。最先端AIは、世界のトップを目指す私たちのような立場が必要とするものです。一方で、すべての国、すべての人々にとって重要なのは、知識と能力と知性を底上げする力です。その日がやってくると、私はそう信じています」

批判的な人々は言うだろう——「AIはエネルギーを食い、膨大なGPUを要求し、巨大な工場を持つ国だけが得をする」と。しかし、もうひとつの時間軸がある。クラウドの最先端は一部のプレイヤーのものかもしれないが、「昨日のAI」がスマートフォンの中に降りてくる頃、その性能はすでに魔法に等しい。ジェンスン・フアン「私は、テクノロジーの格差を埋める本当のチャンスが来ていると思います。もはやPythonやC++やFortranを話す必要はなく、『人間の言葉』を話せばいい。しかも、どんなスタイルの人間の言葉でも構いません。これは、テクノロジー格差を縮める現実的なチャンスだと思います。もちろん反対の語り方もあります。『AIは、膨大なエネルギーとGPU、そして巨大な工場を持つ国にしか行き渡らないだろう』という見方です。アメリカが目指しているようなスケールでは、それはたしかに事実です。しかし実際には、数年後にはあなたのスマートフォンが単体でAIをちゃんと動かせるようになります。すでに今日の時点でもかなりのレベルで動いています。つまり、どの国、どの社会であっても、かなり優れたAIの恩恵を受けられるようになるということです。それは最新のAIではないかもしれません。昨日のAIかもしれない。でも、その『昨日のAI』ですら、とんでもなく強力なのです。10年後には、『9年後のAI』が驚くほどすごい存在になっているでしょう。最先端のAIを全員が持つ必要はありません。最先端AIは、世界のトップを目指す私たちのような立場が必要とするものです。一方で、すべての国、すべての人々にとって重要なのは、知識と能力と知性を底上げする力です。その日がやってくると、私はそう信じています」

Tsubame

94,960 просмотров • 6 месяцев назад

「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの？」が「あなたは誰？」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか？もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか？もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか？何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの？』は『あなたは誰？』の言い換えになったのです。そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの？」が「あなたは誰？」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか？もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか？もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか？何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの？』は『あなたは誰？』の言い換えになったのです。そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

Tsubame

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中国の総領事が「日本の首を斬ってやる」と投稿しました。でも…なぜそこまで日本を攻撃するのかニュースにはあまり出ない“理由”があります。・中国国内で今起きている危機・習近平が失った“統制” ・なぜ日本が標的にされているのか・世界が水面下で取り始めている動きこれは、表に出てこないインテリジェンス情報。 GI360では、それを解析し続けています。この状況、日本がどう動くかで未来が決まる。今、何が起きているのか。その前線の情報をまとめました👇

中国の総領事が「日本の首を斬ってやる」と投稿しました。でも…なぜそこまで日本を攻撃するのかニュースにはあまり出ない“理由”があります。・中国国内で今起きている危機・習近平が失った“統制” ・なぜ日本が標的にされているのか・世界が水面下で取り始めている動きこれは、表に出てこないインテリジェンス情報。 GI360では、それを解析し続けています。この状況、日本がどう動くかで未来が決まる。今、何が起きているのか。その前線の情報をまとめました👇

丸谷元人

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シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。サリム・イスマイル「再帰的自己改善（RSI）がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか？』となります。半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

シンギュラリティのトリガーである「再帰的自己改善」は、すでに少し前に起きているという。もちろん、まだ全自動ではないが、「進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのか」は曖昧になってきている。著者性が溶けるこの感覚こそ、分単位で進むシンギュラリティの手触りなのだ。サリム・イスマイル「再帰的自己改善（RSI）がシンギュラリティの本当のトリガーだという話は、以前からしてきました。そしてそれは、すでに少し前に起きているんです。だから今やっているのは、その道筋を加速しているだけです。私たちは今この瞬間にも、産業時代を恒久的に抜けつつあります」デイブ・ブランディン「ええ、シンギュラリティが分単位で展開していく様子は、私が経験した中で最も興味深いものだと本当に思いますし、アレックスの言うとおりです。いまは、人間がループの中にいて貢献している時期ではあるのですが、進歩のどこまでがAIでどこまでが人間なのかが、本当に曖昧なんです。実際にコーディングしていると、『あれは自分のアイデアだったのか？』となります。半分は自分のアイデアのようでも、AIが別の案を提案してきて、それを採用していくうちに、結局それが自分のアイデアだったのかどうかも分からなくなります。ただ、いまのモードでは、こうしたコアアルゴリズムの研究の多くが、『500本のテストを走らせて、どのハイパーパラメータが良かったか、どのニューラルトポロジーが良かったかを教えて』という形になっています。相対論を発明したり発見したりするような話ではありません。いろいろな試行を大量に回して、うまくいったものを選んで再デプロイし、そうするとより賢いAIになって、さらに多くの試行をする——その繰り返しです。私たちはその道筋をかなり進んでいる可能性が高いと思います」

Tsubame

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ネイサンはフィギュアスケートで成功する鍵を与えてくれています。 ➡️氷の状態は時間とともに確実に変化します。例えば、あるスケーターが氷上の同じポジションでクワッドトウ、クワッド・ループを滑っているとします。通常、6分間のウォームアップ中に同じ場所で同じ動作を数回繰り返します。つまり、次のスケーターが滑る際には、そこにディボット（凹み）ができている可能性があることを念頭に置く必要があります。その場所にできる可能性のあるディボットを考慮して、自分のパターンを調整する必要があるかもしれません。ですから、誰が何をどこで滑っているのかを大まかに把握しておくことが非常に重要です。そうすれば、そのエレメントを滑る際に、大まかに何が起こるかが分かります。他のスケーターの動きに遅れずに追いつくことができるのです。しかし一方で、氷の上に立つと、一目見て、少し白い部分があるかどうか確認できます。これは、氷から舞い上がった雪が多いこと、つまりディボットが多いこと、あるいはそのエリアにエッジが多いこと、スピンが多いことなどを意味し、氷が他のエリアほどきれいではない可能性があります。そこで、まずは視覚的なスキャンを始めます。つま先がその方向に行くなら、そっちの方に行くように、氷の上にあるものは避けます。氷の状態によってダメージを受けます。 .... ネイサンはここまで考えて滑っていたのか！？と、、、だからプーシャワーの後の酷い氷の状態でも崩れなかったのだ！と彼のクレバーさを実感しました！

ネイサンはフィギュアスケートで成功する鍵を与えてくれています。 ➡️氷の状態は時間とともに確実に変化します。例えば、あるスケーターが氷上の同じポジションでクワッドトウ、クワッド・ループを滑っているとします。通常、6分間のウォームアップ中に同じ場所で同じ動作を数回繰り返します。つまり、次のスケーターが滑る際には、そこにディボット（凹み）ができている可能性があることを念頭に置く必要があります。その場所にできる可能性のあるディボットを考慮して、自分のパターンを調整する必要があるかもしれません。ですから、誰が何をどこで滑っているのかを大まかに把握しておくことが非常に重要です。そうすれば、そのエレメントを滑る際に、大まかに何が起こるかが分かります。他のスケーターの動きに遅れずに追いつくことができるのです。しかし一方で、氷の上に立つと、一目見て、少し白い部分があるかどうか確認できます。これは、氷から舞い上がった雪が多いこと、つまりディボットが多いこと、あるいはそのエリアにエッジが多いこと、スピンが多いことなどを意味し、氷が他のエリアほどきれいではない可能性があります。そこで、まずは視覚的なスキャンを始めます。つま先がその方向に行くなら、そっちの方に行くように、氷の上にあるものは避けます。氷の状態によってダメージを受けます。 .... ネイサンはここまで考えて滑っていたのか！？と、、、だからプーシャワーの後の酷い氷の状態でも崩れなかったのだ！と彼のクレバーさを実感しました！

Nathan's supporting team JPN

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