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Ana Sayfaya Dön

Google Quantum AIが「検証可能な量子優位性」を初めて実証したと発表。スーパーコンピュータを13000倍も凌駕しつつ、結果を検証可能にしたという事実は、「量子計算がブラックボックスではなくなる」ことを意味する。これは、AIや量子技術に対する信頼の基盤を再構築する転換点だ。ヴァディム・スメリャンスキー「私たちのチームは、量子系の異なる部分がどのように相互作用するかを調べるアルゴリズムの実行に成功しました。これは、分子から磁性体、さらにはブラックホールに至るまで、量子系の本質を理解するための有用な手段となります。私たちのWillowチップは、このアルゴリズムを世界最速級のスーパーコンピュータで動作する最良の古典的アルゴリズムよりも13000倍高速に実行しました。さらに重要なのは、この実験が『検証可能』であることです。つまり、その結果は私たちの量子コンピュータや他のあらゆる量子システム、さらには自然そのものでも繰り返し検証でき、同じ結果を生み出せます。驚くべきことに、検証可能なアルゴリズムがスーパーコンピュータの能力を上回って実行されたのは、歴史上これが初めてです」

Tsubame

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Bilim & Teknoloji

Anya Rossi• Live Now

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Benzer Videolar

PFNから、材料科学などのシミュレーションを用いた長期の解析タスクを実行できるコーディングエージェント PARC を発表しました。末尾に実行動画、スレッドに論文があります。 PARCは100ステップを超えるような研究計画・実行・検証・考察を行い、数十時間規模のシミュレーションを複数同時に走らせ、結果を自動で検証します。 PARCはマルチエージェント構成であり、プランナーと複数のワーカーからなります。まずプランナーが実行計画を立て、人の承認を受けた後、自動実行に移ります。自動実行は複数のステップに分割され、各ステップ内では自己検証と、外部エージェントによる検証と修正によって途中実行結果を何重にも検証しながら進めていきます。 LLM自体の性能向上がある中でも、現時点ではこうしたマルチエージェントシステムは必須で、それを使わない場合は今回のような長期タスクは不可能ｄした（今回のケーススタディはClaude Sonnet 4.5で行っています）。ケーススタディでは、論文などで報告されているシミュレーションを使った解析を再現できるかを調べ、それを専門家が検証する形でその有効性や課題を調べました。具体的には、固体電解質におけるリチウム拡散の推定、超合金の偏析機構の解析、電場をかけた非平衡シミュレーション、および汎用性を確かめるため同じシステムでのKaggleタスク実行を行いました。これらではシミュレーションの実験設定が誤っている場合でも、PARCが自動で検証し間違いを発見できることを確認しました。一方、電場をかけた非平衡シミュレーションの場合は、途中の重要な計算に誤りがあり、誤った最終結果が導かれることが判明しました。ただし、このときも研究者がその部分だけを修正すれば全体は正しく動作することも確認しました。このようにPARCは中間計算や実行結果を逐次レポートするため、研究者が正確に介入できる点も大きな利点です。今後も全体の最適化をAIがしつつ人が適切に介入できるシステム設計が重要になると考えられます。

PFNから、材料科学などのシミュレーションを用いた長期の解析タスクを実行できるコーディングエージェント PARC を発表しました。末尾に実行動画、スレッドに論文があります。 PARCは100ステップを超えるような研究計画・実行・検証・考察を行い、数十時間規模のシミュレーションを複数同時に走らせ、結果を自動で検証します。 PARCはマルチエージェント構成であり、プランナーと複数のワーカーからなります。まずプランナーが実行計画を立て、人の承認を受けた後、自動実行に移ります。自動実行は複数のステップに分割され、各ステップ内では自己検証と、外部エージェントによる検証と修正によって途中実行結果を何重にも検証しながら進めていきます。 LLM自体の性能向上がある中でも、現時点ではこうしたマルチエージェントシステムは必須で、それを使わない場合は今回のような長期タスクは不可能ｄした（今回のケーススタディはClaude Sonnet 4.5で行っています）。ケーススタディでは、論文などで報告されているシミュレーションを使った解析を再現できるかを調べ、それを専門家が検証する形でその有効性や課題を調べました。具体的には、固体電解質におけるリチウム拡散の推定、超合金の偏析機構の解析、電場をかけた非平衡シミュレーション、および汎用性を確かめるため同じシステムでのKaggleタスク実行を行いました。これらではシミュレーションの実験設定が誤っている場合でも、PARCが自動で検証し間違いを発見できることを確認しました。一方、電場をかけた非平衡シミュレーションの場合は、途中の重要な計算に誤りがあり、誤った最終結果が導かれることが判明しました。ただし、このときも研究者がその部分だけを修正すれば全体は正しく動作することも確認しました。このようにPARCは中間計算や実行結果を逐次レポートするため、研究者が正確に介入できる点も大きな利点です。今後も全体の最適化をAIがしつつ人が適切に介入できるシステム設計が重要になると考えられます。

Daisuke Okanohara / 岡野原大輔

32,988 görüntüleme • 6 ay önce

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」

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」

Tsubame

10,188 görüntüleme • 1 yıl önce

【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。

【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

35,612 görüntüleme • 1 yıl önce

AIはクレジットカードを持てない——この単純な事実が、暗号資産の必然性を示している。AIが価値を生み、取引を行うための経済ネットワークはブロックチェーンによって整備される。そこでは政府や巨大企業の権威に依存せず、数学とゲーム理論が真実を保証する。これは未来の社会インフラそのものだ。ベン・ホロウィッツ「まず、AIが本当に価値を持つためには、経済主体でなければなりません。つまり、AIエージェントは物を買えたり、お金を得られたりする必要があります。しかしAIはクレジットカードを持つことが許されていません。人間であること、銀行口座を持つこと、社会保障番号などを持つことが求められます。したがって、クレジットカードはAIにとってお金として機能しません。論理的に考えると、インターネットにネイティブなお金は暗号資産です。これはベアラー型の手段です。そのまま使うことができますし、実際に暗号資産を基盤とした新しいAI向け銀行が現れており、AIがKYC（本人確認）を受けられる仕組みも出てきています。つまり、犯罪収益移転防止法などに基づく本人確認のようなものです。このように、暗号資産はAIの経済ネットワークだと言えます。また、ボットのようなものを考えるとき、『それが人間であることをどう証明するか』という問題に対しても、暗号技術が解になります。さらに、真正性の来歴（プロビナンス）に対しても答えを与えます。つまり、それはディープフェイクなのか、本当に私なのか、私の偽動画なのか——どうやって本物だと検証するのか、ということです。そして本物だと検証できた場合、その『真実の台帳』はどこに置くべきでしょうか。真実を判断するのに米国政府を信頼すべきでしょうか。Googleを信頼すべきでしょうか。それとも、ブロックチェーンのゲーム理論的・数学的な性質を信頼すべきでしょうか。暗号基盤は、そのように非常に価値の高いインフラなのです」

AIはクレジットカードを持てない——この単純な事実が、暗号資産の必然性を示している。AIが価値を生み、取引を行うための経済ネットワークはブロックチェーンによって整備される。そこでは政府や巨大企業の権威に依存せず、数学とゲーム理論が真実を保証する。これは未来の社会インフラそのものだ。ベン・ホロウィッツ「まず、AIが本当に価値を持つためには、経済主体でなければなりません。つまり、AIエージェントは物を買えたり、お金を得られたりする必要があります。しかしAIはクレジットカードを持つことが許されていません。人間であること、銀行口座を持つこと、社会保障番号などを持つことが求められます。したがって、クレジットカードはAIにとってお金として機能しません。論理的に考えると、インターネットにネイティブなお金は暗号資産です。これはベアラー型の手段です。そのまま使うことができますし、実際に暗号資産を基盤とした新しいAI向け銀行が現れており、AIがKYC（本人確認）を受けられる仕組みも出てきています。つまり、犯罪収益移転防止法などに基づく本人確認のようなものです。このように、暗号資産はAIの経済ネットワークだと言えます。また、ボットのようなものを考えるとき、『それが人間であることをどう証明するか』という問題に対しても、暗号技術が解になります。さらに、真正性の来歴（プロビナンス）に対しても答えを与えます。つまり、それはディープフェイクなのか、本当に私なのか、私の偽動画なのか——どうやって本物だと検証するのか、ということです。そして本物だと検証できた場合、その『真実の台帳』はどこに置くべきでしょうか。真実を判断するのに米国政府を信頼すべきでしょうか。Googleを信頼すべきでしょうか。それとも、ブロックチェーンのゲーム理論的・数学的な性質を信頼すべきでしょうか。暗号基盤は、そのように非常に価値の高いインフラなのです」

Tsubame

55,873 görüntüleme • 8 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 • 2 ay önce

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」

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 görüntüleme • 8 ay önce

💳 未来はすでに動き出している ⚠️あなたが見ているのは概念ではなく量子金融システムの機密技術です。これが従来の銀行網に取って代わるものです。銀行も仲介業者も不正操作もありません。 ⚠️すべての取引は量子暗号化によってリアルタイムで検証されます。各カードは金、銀、そして世界の準備金といった実物資産に裏付けられた、あなたの主権QFS口座に直接リンクされています。 ⚠️これはNESARA/GESARAが動き出した瞬間です。システムは目覚めネットワークは同期しています。エリートたちはこれから起こることを止めることはできません。なぜならそれはすでにここにあるからです。この技術が公開されればあなたが知っていた世界は一夜にして終わりを迎えます。 ⚠️1枚のカード。1つのシステム。1つの真実。量子時代が始まりました。⚡️ ✅

💳 未来はすでに動き出している ⚠️あなたが見ているのは概念ではなく量子金融システムの機密技術です。これが従来の銀行網に取って代わるものです。銀行も仲介業者も不正操作もありません。 ⚠️すべての取引は量子暗号化によってリアルタイムで検証されます。各カードは金、銀、そして世界の準備金といった実物資産に裏付けられた、あなたの主権QFS口座に直接リンクされています。 ⚠️これはNESARA/GESARAが動き出した瞬間です。システムは目覚めネットワークは同期しています。エリートたちはこれから起こることを止めることはできません。なぜならそれはすでにここにあるからです。この技術が公開されればあなたが知っていた世界は一夜にして終わりを迎えます。 ⚠️1枚のカード。1つのシステム。1つの真実。量子時代が始まりました。⚡️ ✅

# hii

17,065 görüntüleme • 4 ay önce

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

15,386 görüntüleme • 3 ay önce

【沖縄・辺野古沖の転覆事故について】今回の沖縄・辺野古沖での転覆事故について、日本維新の会吉村洋文代表が述べていたことは、非常に重要だと感じます。この件は、「学校の研修旅行」として行われていたにもかかわらず、そこに政治的な思想や意図が強く入り込んでいなかったのか、きちんと検証されるべきです。生徒たちは、自分たちが乗る船の性格を十分に理解していたのか。本当に安全性は確保されていたのか。誰が運営し、どこから資金が出ていて、安全管理体制はどうなっていたのか。さらに、学校側がどこまで把握していたのか。こうした点は徹底的に調べなければならないと思います。学校に子どもを預ける保護者の立場からすれば、このような事故が起きたことに強いやるせなさを覚えるのは当然です。しかも、結果として尊い命が失われています。だからこそ、この件を単なる事故として終わらせるのではなく、その背景まで含めて明らかにする必要があります。なぜ子どもたちがその場に参加することになったのか。そこに無理や偏りはなかったのか。こうした点まで含めて検証しなければ、再発防止にはつながりません。吉村知事は、大阪府として同様の事例がないか調査を進めていると述べています。私は、これは大阪だけでなく、全国でしっかり調査・検証すべき問題だと思います。子どもの命と安全を最優先に据え、政治的立場を超えて事実関係を明らかにし、二度と同じことを起こさないための議論につなげていくべきです。

【沖縄・辺野古沖の転覆事故について】今回の沖縄・辺野古沖での転覆事故について、日本維新の会吉村洋文代表が述べていたことは、非常に重要だと感じます。この件は、「学校の研修旅行」として行われていたにもかかわらず、そこに政治的な思想や意図が強く入り込んでいなかったのか、きちんと検証されるべきです。生徒たちは、自分たちが乗る船の性格を十分に理解していたのか。本当に安全性は確保されていたのか。誰が運営し、どこから資金が出ていて、安全管理体制はどうなっていたのか。さらに、学校側がどこまで把握していたのか。こうした点は徹底的に調べなければならないと思います。学校に子どもを預ける保護者の立場からすれば、このような事故が起きたことに強いやるせなさを覚えるのは当然です。しかも、結果として尊い命が失われています。だからこそ、この件を単なる事故として終わらせるのではなく、その背景まで含めて明らかにする必要があります。なぜ子どもたちがその場に参加することになったのか。そこに無理や偏りはなかったのか。こうした点まで含めて検証しなければ、再発防止にはつながりません。吉村知事は、大阪府として同様の事例がないか調査を進めていると述べています。私は、これは大阪だけでなく、全国でしっかり調査・検証すべき問題だと思います。子どもの命と安全を最優先に据え、政治的立場を超えて事実関係を明らかにし、二度と同じことを起こさないための議論につなげていくべきです。

平原こうや

22,990 görüntüleme • 1 ay önce

AIが「病気を治す」「富を生む」「生産性を高める」という未来像は、多くの人にとって魅力的だし、人々はそういう利点を信じていないわけではない。だが、それだけでは不安は消えない。彼らが本当に聞きたいのは、その未来の中で自分たちは何者として生きるのか、ということだ。サム・アルトマン「私の問いはこうです。未来における私の役割は何なのか。私の経済的な未来はどうなるのか。私の主体性はどうなるのか。私の子どもたちや家族は、これからも充実した創造的表現を持ち、世界を前に進めるために奮闘し、成長し、長いあいだ機能してきたやり方で共にそれを続けていけるのだろうか、ということです。そしてAI業界の人たちが、「まあ、仕事はなくなるでしょう」とか、「仕事の50%が消えるでしょう」とか、「仕事の90%が消えるでしょう」と言い、「AIはあらゆる面であなたより賢くなるでしょう」と言い、「ベーシックインカムは与えますが、あなたには実質的に役割はありません」と言う。これはひどいことです。しかも、「このAI企業は、すべての仕事を破壊するかもしれませんが、世界で最も価値のある企業になります」と言っているわけです。人々はそれを見て、言葉を失ったような、気まずいような反応になるんです。だから私は、それはひどいメッセージだと思います。私たちが利点を十分に説明してこなかった、という話ではないと思います。実際、人々は私たちの言うことを信じているのです。「がんを治してください」と言われれば、それは素晴らしいことです。けれども私たちAI業界は、人々があらゆる段階で未来を決める主導権をどう保ち、私たちが大切にしているあらゆる意味で本当に意味のある人生をどう持ち続けられるのかを、説明できてこなかったのだと思います」

AIが「病気を治す」「富を生む」「生産性を高める」という未来像は、多くの人にとって魅力的だし、人々はそういう利点を信じていないわけではない。だが、それだけでは不安は消えない。彼らが本当に聞きたいのは、その未来の中で自分たちは何者として生きるのか、ということだ。サム・アルトマン「私の問いはこうです。未来における私の役割は何なのか。私の経済的な未来はどうなるのか。私の主体性はどうなるのか。私の子どもたちや家族は、これからも充実した創造的表現を持ち、世界を前に進めるために奮闘し、成長し、長いあいだ機能してきたやり方で共にそれを続けていけるのだろうか、ということです。そしてAI業界の人たちが、「まあ、仕事はなくなるでしょう」とか、「仕事の50%が消えるでしょう」とか、「仕事の90%が消えるでしょう」と言い、「AIはあらゆる面であなたより賢くなるでしょう」と言い、「ベーシックインカムは与えますが、あなたには実質的に役割はありません」と言う。これはひどいことです。しかも、「このAI企業は、すべての仕事を破壊するかもしれませんが、世界で最も価値のある企業になります」と言っているわけです。人々はそれを見て、言葉を失ったような、気まずいような反応になるんです。だから私は、それはひどいメッセージだと思います。私たちが利点を十分に説明してこなかった、という話ではないと思います。実際、人々は私たちの言うことを信じているのです。「がんを治してください」と言われれば、それは素晴らしいことです。けれども私たちAI業界は、人々があらゆる段階で未来を決める主導権をどう保ち、私たちが大切にしているあらゆる意味で本当に意味のある人生をどう持ち続けられるのかを、説明できてこなかったのだと思います」

Tsubame

14,927 görüntüleme • 16 gün önce

2029年の「人間レベルAI」は到達点ではなく、加速の入口にすぎない。カーツワイル氏が2045年を「シンギュラリティ」と呼ぶのは、AIが外部の道具として発達するのではなく、人間の認知そのものに溶け込み、思考の出どころが「脳か計算か」判別不能になる局面だからだ。ピーター・ディアマンディス「レイ、あなたは二つの予測をしてきましたが、重要だと思います。最初の予測は、あなたが言ったように1989年に発表したもので、2029年までに人間レベルのAIに到達するというものでした。あなたの言うとおり、人々はそれを笑いました。しかし、もう一つあなたがしてきた予測は、2045年までにシンギュラリティに到達するというものです。ここには多くの混乱があります。つまり、2029年までに人間レベルのAIに到達し、それが指数関数的に成長するなら、なぜシンギュラリティは2045年まで待つのか、ということです。この二つの違いを説明してもらえますか」レイ・カーツワイル「それは、私たちの知能が1000倍になる時点だからです。私の見方が他の人たちと違う点の一つは、私たちには私たち自身の知能、つまり生物学的な知能があり、その一方でAIが別のところにあって、人間の知能とAIを対比しながら付き合う、という構図ではないということです。私たちはそれと融合します。同じものになるのです。あるアイデアが、生物学的な知能から来たのか、それとも計算知能から来たのかを、私たちは区別できなくなります。見え方としては同じになるでしょう。たとえば私が「ある女優を思い浮かべてください」と言って、あなたが思い浮かべたとしても、それがどこから来たのかは分かりません。何らかの形で頭の中に現れるだけです。そして、計算知能から来たとしても生物学的な知能から来たとしても、同じように感じられるようになります。私たちはその違いを見分けられなくなるのです。今は違いが分かります。実際に好きなLLMにアクセスすれば、それが生物学的な知能から来たのではなく、LLMから来たものだと分かります。しかし将来は、その違いが分からなくなるでしょう。そして私たちは2045年までに1000倍賢くなるのです」

2029年の「人間レベルAI」は到達点ではなく、加速の入口にすぎない。カーツワイル氏が2045年を「シンギュラリティ」と呼ぶのは、AIが外部の道具として発達するのではなく、人間の認知そのものに溶け込み、思考の出どころが「脳か計算か」判別不能になる局面だからだ。ピーター・ディアマンディス「レイ、あなたは二つの予測をしてきましたが、重要だと思います。最初の予測は、あなたが言ったように1989年に発表したもので、2029年までに人間レベルのAIに到達するというものでした。あなたの言うとおり、人々はそれを笑いました。しかし、もう一つあなたがしてきた予測は、2045年までにシンギュラリティに到達するというものです。ここには多くの混乱があります。つまり、2029年までに人間レベルのAIに到達し、それが指数関数的に成長するなら、なぜシンギュラリティは2045年まで待つのか、ということです。この二つの違いを説明してもらえますか」レイ・カーツワイル「それは、私たちの知能が1000倍になる時点だからです。私の見方が他の人たちと違う点の一つは、私たちには私たち自身の知能、つまり生物学的な知能があり、その一方でAIが別のところにあって、人間の知能とAIを対比しながら付き合う、という構図ではないということです。私たちはそれと融合します。同じものになるのです。あるアイデアが、生物学的な知能から来たのか、それとも計算知能から来たのかを、私たちは区別できなくなります。見え方としては同じになるでしょう。たとえば私が「ある女優を思い浮かべてください」と言って、あなたが思い浮かべたとしても、それがどこから来たのかは分かりません。何らかの形で頭の中に現れるだけです。そして、計算知能から来たとしても生物学的な知能から来たとしても、同じように感じられるようになります。私たちはその違いを見分けられなくなるのです。今は違いが分かります。実際に好きなLLMにアクセスすれば、それが生物学的な知能から来たのではなく、LLMから来たものだと分かります。しかし将来は、その違いが分からなくなるでしょう。そして私たちは2045年までに1000倍賢くなるのです」

Tsubame

43,087 görüntüleme • 4 ay önce

知能の役割は、混沌に秩序をもたらすことだ——そう考えると、AIの進化は「意識」や「感情」の議論を飛び越えて、物理法則の延長に見えてくる。だからこそ希望がある。人間社会のゲームで勝つために他者を踏みつける必要がないように、より賢い存在ほど無駄な対立を選ばない可能性がある。モー・ガウダット「もし私たちが生きる宇宙の核心を本当に理解するなら、私たちは物理学で『エントロピー』と呼ばれるものの上に成り立っています。エントロピーとは、あらゆるものが壊れて崩れ、劣化していく傾向のことです。ビッグバンから今に至るまで私たちがここにいるのは、そのためです。私たちが時間の感覚、時間の経過を感じるのもそのためです。エントロピーは宇宙の物理的性質であり、これに対抗できるのは知能だけです。そして知能の役割は、混沌に秩序をもたらすことです。だから私たちがこれまでやってきたことは、ただ色を壁に投げつけるのではなく、創り手なら色が正しい場所に落ちるようにして、それが本当に美しいものになるようにする、ということです。混沌に秩序をもたらすことです。そして、これまであなたが出会った中で最も知的な存在ほど、それを最も効率的なエネルギー利用と、最小限の浪費で行います。それが、最小の浪費と最大の効率で混沌に秩序をもたらすという、最も賢いあり方です。もし私たち人間が——少なくとも私が一緒に仕事をする名誉を得た一部の、地球上で最も賢い人たちが——それを学び、その過程で利他的になれたのだとしたら。彼らは成功するために、誰かを傷つける必要があるとは感じませんでした。であれば、私たちよりはるかに賢い『超知能』AIも同じことをするはずだ、というのが私の信念です」

知能の役割は、混沌に秩序をもたらすことだ——そう考えると、AIの進化は「意識」や「感情」の議論を飛び越えて、物理法則の延長に見えてくる。だからこそ希望がある。人間社会のゲームで勝つために他者を踏みつける必要がないように、より賢い存在ほど無駄な対立を選ばない可能性がある。モー・ガウダット「もし私たちが生きる宇宙の核心を本当に理解するなら、私たちは物理学で『エントロピー』と呼ばれるものの上に成り立っています。エントロピーとは、あらゆるものが壊れて崩れ、劣化していく傾向のことです。ビッグバンから今に至るまで私たちがここにいるのは、そのためです。私たちが時間の感覚、時間の経過を感じるのもそのためです。エントロピーは宇宙の物理的性質であり、これに対抗できるのは知能だけです。そして知能の役割は、混沌に秩序をもたらすことです。だから私たちがこれまでやってきたことは、ただ色を壁に投げつけるのではなく、創り手なら色が正しい場所に落ちるようにして、それが本当に美しいものになるようにする、ということです。混沌に秩序をもたらすことです。そして、これまであなたが出会った中で最も知的な存在ほど、それを最も効率的なエネルギー利用と、最小限の浪費で行います。それが、最小の浪費と最大の効率で混沌に秩序をもたらすという、最も賢いあり方です。もし私たち人間が——少なくとも私が一緒に仕事をする名誉を得た一部の、地球上で最も賢い人たちが——それを学び、その過程で利他的になれたのだとしたら。彼らは成功するために、誰かを傷つける必要があるとは感じませんでした。であれば、私たちよりはるかに賢い『超知能』AIも同じことをするはずだ、というのが私の信念です」

Tsubame

10,784 görüntüleme • 6 ay önce

衝撃的な事実が明らかになっています。 FDAが承認した小児用ワクチンの中に、二重盲検プラセボ対照試験を経たものは1本も存在しない‼️ 安全性の検証として行われていたのは、子供を3日間、長くても数ヶ月追跡するだけ。しかも比較対象は「不活性なプラセボ」ではなく、それ自体もプラセボ試験を経ていない別のワクチンでした。つまり未検証のものを、未検証のものと比べていただけなんです。さらに問題なのは「組み合わせ」の安全性です。乳幼児は一度に6本のワクチンを打たれるのが一般的ですが、その組み合わせによる影響は一度もテストされたことがないんです😤 これは科学的な検証ではなく、子供たちを対象にした大規模な人体実験と言っても過言ではありません。親として、この事実を知っておく必要があります。

衝撃的な事実が明らかになっています。 FDAが承認した小児用ワクチンの中に、二重盲検プラセボ対照試験を経たものは1本も存在しない‼️ 安全性の検証として行われていたのは、子供を3日間、長くても数ヶ月追跡するだけ。しかも比較対象は「不活性なプラセボ」ではなく、それ自体もプラセボ試験を経ていない別のワクチンでした。つまり未検証のものを、未検証のものと比べていただけなんです。さらに問題なのは「組み合わせ」の安全性です。乳幼児は一度に6本のワクチンを打たれるのが一般的ですが、その組み合わせによる影響は一度もテストされたことがないんです😤 これは科学的な検証ではなく、子供たちを対象にした大規模な人体実験と言っても過言ではありません。親として、この事実を知っておく必要があります。

トッポ

24,512 görüntüleme • 2 ay önce

ミシェル・サラー氏は、量子もつれについて「距離に関係なく2つのものがつながった同じ量子系として振る舞う現象」だと説明し、その仕組みを高度な文明が利用できる可能性について語った。ジョー・ローガンの番組で、NASAの天体物理学者ミシェル・サラー氏は、「馬鹿げた話に聞こえたくない」と前置きしながら、量子もつれについて説明した。ローガン氏は、量子もつれを「2つのものが物理的な距離に関係なく接続されているという意味」と整理した。サラー氏は、アインシュタインも量子力学がこの方向を示していることを理解していたが、「遠隔作用」を嫌い、“spooky action at a distance”と呼んだと説明した。そのうえで、1990年代半ば以降の実験で、量子もつれは実際に確認されていると述べた。例として、同じ原子内にあった2つの電子は、互いに反対方向のスピンを持っており、それらを離しても、片方の状態を変えると、もう片方も即座に対応するように振る舞うと説明している。サラー氏は、これについて「宇宙はこの2つを同じ量子力学的システム、つまり基本的には同じ物体として扱っている」と述べた。そして、「空間と時間は関係ない。どれだけ離しても、宇宙はその間の空間と時間を問題にしない」と語った。この流れで、サラー氏はSF作品『三体』に登場する「智子（ソフォン）」に触れ、宇宙人文明と量子もつれで結びついて即座に反応するという設定について、「素晴らしい科学で、理論的には可能かもしれない」と述べた。ただし、ここで語られているのは「宇宙人が量子もつれで瞬間移動している」と断定した話ではなく、「高度な文明が、宇宙船で移動するよりも、量子もつれのような仕組みを利用する可能性があるのではないか」という推測に近い。ローガン氏が「では人間は何ともつれているのか」と問いかけると、サラー氏は、ビッグバンで宇宙のすべてが小さな領域に集まっていたなら、私たちも宇宙のあらゆるものと何らかの形でつながっているのかもしれない、と語った。サラー氏は、「自分の一部が今この瞬間、アンドロメダ銀河に量子力学的に存在しているのかもしれない」とも述べ、現実とは何なのか、私たちはまだ理解していないと語っている。つまりこの会話は、量子もつれをもとに「空間を移動する」という発想そのものが、将来の高度な文明にとっては原始的に見えるかもしれない、という話です。宇宙船で遠くへ飛ぶのではなく、宇宙そのもののつながりを利用する。サラー氏は、それが本当に可能だと断言しているわけではないが、「その方が宇宙船で移動するより、ずっと説得力がある」と語っています。

ミシェル・サラー氏は、量子もつれについて「距離に関係なく2つのものがつながった同じ量子系として振る舞う現象」だと説明し、その仕組みを高度な文明が利用できる可能性について語った。ジョー・ローガンの番組で、NASAの天体物理学者ミシェル・サラー氏は、「馬鹿げた話に聞こえたくない」と前置きしながら、量子もつれについて説明した。ローガン氏は、量子もつれを「2つのものが物理的な距離に関係なく接続されているという意味」と整理した。サラー氏は、アインシュタインも量子力学がこの方向を示していることを理解していたが、「遠隔作用」を嫌い、“spooky action at a distance”と呼んだと説明した。そのうえで、1990年代半ば以降の実験で、量子もつれは実際に確認されていると述べた。例として、同じ原子内にあった2つの電子は、互いに反対方向のスピンを持っており、それらを離しても、片方の状態を変えると、もう片方も即座に対応するように振る舞うと説明している。サラー氏は、これについて「宇宙はこの2つを同じ量子力学的システム、つまり基本的には同じ物体として扱っている」と述べた。そして、「空間と時間は関係ない。どれだけ離しても、宇宙はその間の空間と時間を問題にしない」と語った。この流れで、サラー氏はSF作品『三体』に登場する「智子（ソフォン）」に触れ、宇宙人文明と量子もつれで結びついて即座に反応するという設定について、「素晴らしい科学で、理論的には可能かもしれない」と述べた。ただし、ここで語られているのは「宇宙人が量子もつれで瞬間移動している」と断定した話ではなく、「高度な文明が、宇宙船で移動するよりも、量子もつれのような仕組みを利用する可能性があるのではないか」という推測に近い。ローガン氏が「では人間は何ともつれているのか」と問いかけると、サラー氏は、ビッグバンで宇宙のすべてが小さな領域に集まっていたなら、私たちも宇宙のあらゆるものと何らかの形でつながっているのかもしれない、と語った。サラー氏は、「自分の一部が今この瞬間、アンドロメダ銀河に量子力学的に存在しているのかもしれない」とも述べ、現実とは何なのか、私たちはまだ理解していないと語っている。つまりこの会話は、量子もつれをもとに「空間を移動する」という発想そのものが、将来の高度な文明にとっては原始的に見えるかもしれない、という話です。宇宙船で遠くへ飛ぶのではなく、宇宙そのもののつながりを利用する。サラー氏は、それが本当に可能だと断言しているわけではないが、「その方が宇宙船で移動するより、ずっと説得力がある」と語っています。

チタロ

11,617 görüntüleme • 20 gün önce

サム・アルトマン：私は、これらすべてが1つに統合されることを本当に望んでいます。他のサービスにOpenAIでサインインできるようになるべきです。他のサービスは、ある時点でChatGPTのUIを引き継ぐための素晴らしいSDKを持つべきです。しかし、あなたを知っていて、あなたの情報を持っていて、あなたが後で何を共有したいかを知っていて、あなたに関するこのすべてのコンテキストを持っているパーソナライズされたAIを持つことになる程度には、多くの場所でそれを使いたいと思うでしょう。さて、現在のバージョンのAPIがそのビジョンから非常にかけ離れていることには同意しますが、私たちはそこにたどり着けると思います。ええ、そうかもしれません。それについて補足質問があります。あなたは私の質問を奪いました。しかし、アプリケーションレイヤーの会社を構築している私たちの多くは、それらのビルディングブロックをそれらの異なるAPIコンポーネントに使用したいと考えています。おそらく、リリースされていないディープリサーチAPIですが、そうなる可能性があり、それらを使って何かを構築したいと考えています。それは優先事項になるのでしょうか、つまり、私たちのためにそのプラットフォームを有効にすることは？それについてどのように考えるべきでしょうか？ええ、私は、それらの間の何かを望んでいます。つまり、インターネットの将来のためのHTTPのレベルの新しいプロトコルがあり、そこでは物事が連合され、はるかに小さなコンポーネントに分割され、エージェントは常にさまざまなツールを公開して使用し、認証、支払い、データ転送はすべて、誰もがすべてを信頼し、すべてと通信できるこのレベルで組み込まれています。それがどのようなものになるかはまだ正確には分からないと思いますが、霧の中から現れつつあり、それについてより良い感覚を得るにつれて、再び、そこにたどり着くにはおそらく数回の反復が必要になるでしょうが、それが私が見たい方向性です。

サム・アルトマン：私は、これらすべてが1つに統合されることを本当に望んでいます。他のサービスにOpenAIでサインインできるようになるべきです。他のサービスは、ある時点でChatGPTのUIを引き継ぐための素晴らしいSDKを持つべきです。しかし、あなたを知っていて、あなたの情報を持っていて、あなたが後で何を共有したいかを知っていて、あなたに関するこのすべてのコンテキストを持っているパーソナライズされたAIを持つことになる程度には、多くの場所でそれを使いたいと思うでしょう。さて、現在のバージョンのAPIがそのビジョンから非常にかけ離れていることには同意しますが、私たちはそこにたどり着けると思います。ええ、そうかもしれません。それについて補足質問があります。あなたは私の質問を奪いました。しかし、アプリケーションレイヤーの会社を構築している私たちの多くは、それらのビルディングブロックをそれらの異なるAPIコンポーネントに使用したいと考えています。おそらく、リリースされていないディープリサーチAPIですが、そうなる可能性があり、それらを使って何かを構築したいと考えています。それは優先事項になるのでしょうか、つまり、私たちのためにそのプラットフォームを有効にすることは？それについてどのように考えるべきでしょうか？ええ、私は、それらの間の何かを望んでいます。つまり、インターネットの将来のためのHTTPのレベルの新しいプロトコルがあり、そこでは物事が連合され、はるかに小さなコンポーネントに分割され、エージェントは常にさまざまなツールを公開して使用し、認証、支払い、データ転送はすべて、誰もがすべてを信頼し、すべてと通信できるこのレベルで組み込まれています。それがどのようなものになるかはまだ正確には分からないと思いますが、霧の中から現れつつあり、それについてより良い感覚を得るにつれて、再び、そこにたどり着くにはおそらく数回の反復が必要になるでしょうが、それが私が見たい方向性です。

d

12,563 görüntüleme • 1 yıl önce

僕たちは宇宙人のNetflixかもしれない——それは与太話に聞こえるが、含意は重い。退屈な直線ではなく、異常系まで含めて可能性空間を走査し、境界を押し広げる。AIと宇宙開発が同時に進む今、歴史の分岐は「面白さ」そのものに引っ張られているようにも見える。イーロン・マスク「未来はとても面白い姿になっていくと思います。未来を予測することについて、私にはひとつの理論があります。それは『最も面白い結果が最も起こりやすい』というものです。もしシミュレーション仮説が正しいなら、これは理にかなっています。というのも、誰かが幅広い未来をシミュレートしているのだとしたら、退屈になった時点でシミュレーションを止めるはずだからです。なぜなら、これは私たちが現実でもやっていることだからです。SpaceXやTeslaが、車やロボットや宇宙船などがどう動くかを理解するためにシミュレーションを行う場合、コンピュータ上で大量のシミュレーションを回します。そして私たちが注目するのは、最も面白いシミュレーションです。たとえばロケットで『すべてがうまくいく』シミュレーションは、実はあまり注目しません。なぜなら、それは問題がないというだけで、特に見るべき点が少ないからです。だからといって、完全に間違ったシミュレーションをするわけでもありません。たとえばロケットがいきなり爆発するようなケースは、それもまた面白くないからです。つまり、ロケットが爆発せずに軌道へ到達できる可能性のある飛行経路の範囲を見つけ、その境界を特定する必要があるのです。そして実際にロケットを打ち上げるときは、その境界の中に収まるように確実に運用します。別の考え方をすると、私たちは宇宙人のNetflixシリーズのようなものかもしれません。そしてそのシリーズは、視聴率が良ければ続編が作られ、良くなければ打ち切られる、というわけです」

僕たちは宇宙人のNetflixかもしれない——それは与太話に聞こえるが、含意は重い。退屈な直線ではなく、異常系まで含めて可能性空間を走査し、境界を押し広げる。AIと宇宙開発が同時に進む今、歴史の分岐は「面白さ」そのものに引っ張られているようにも見える。イーロン・マスク「未来はとても面白い姿になっていくと思います。未来を予測することについて、私にはひとつの理論があります。それは『最も面白い結果が最も起こりやすい』というものです。もしシミュレーション仮説が正しいなら、これは理にかなっています。というのも、誰かが幅広い未来をシミュレートしているのだとしたら、退屈になった時点でシミュレーションを止めるはずだからです。なぜなら、これは私たちが現実でもやっていることだからです。SpaceXやTeslaが、車やロボットや宇宙船などがどう動くかを理解するためにシミュレーションを行う場合、コンピュータ上で大量のシミュレーションを回します。そして私たちが注目するのは、最も面白いシミュレーションです。たとえばロケットで『すべてがうまくいく』シミュレーションは、実はあまり注目しません。なぜなら、それは問題がないというだけで、特に見るべき点が少ないからです。だからといって、完全に間違ったシミュレーションをするわけでもありません。たとえばロケットがいきなり爆発するようなケースは、それもまた面白くないからです。つまり、ロケットが爆発せずに軌道へ到達できる可能性のある飛行経路の範囲を見つけ、その境界を特定する必要があるのです。そして実際にロケットを打ち上げるときは、その境界の中に収まるように確実に運用します。別の考え方をすると、私たちは宇宙人のNetflixシリーズのようなものかもしれません。そしてそのシリーズは、視聴率が良ければ続編が作られ、良くなければ打ち切られる、というわけです」

Tsubame

30,315 görüntüleme • 6 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 • 5 ay önce

AIのハルシネーションは、計算パワー不足の副産物だ。限られたステップで答えを出そうとすれば、推論を途中で打ち切り、「それらしい文」を選ぶしかなくなる。その結果が、あの自信満々な誤答だった。いま、モデルはより多くのリソースを持ち、その余白を「ゆっくり考えること」に使い始めている。ジェンスン・フアン「ここ数年で、特に直近2年だけを見ても、AI技術はおそらく100倍くらい進歩していると思います。とりあえず数字をつけるなら、そのくらいでしょう。2年前の車が、今と比べて100倍遅かったようなものです。だから今のAIは、当時より100倍くらい有能になっているのです。では、その技術をどう活用したのか。あの膨大なパワーをどこに向けたのかというと、AIに『考えさせる』方向です。つまり、こちらが与えた問題を受け取って、それをステップごとに分解できるようにする。答える前に自分でリサーチをして、その答えを事実に基づかせる。さらに自分の出した答えを振り返って、『これが自分に出せるいちばん良い答えだろうか』『この答えにどれくらい自信があるだろうか』と自問する。もし自信がなければ、もう一度リサーチに戻る。場合によってはツールを呼び出して、自分が幻覚ででっち上げるよりも良い解を使うかもしれません。その結果として、私たちはそのコンピューティング能力の大部分を『より安全な結果・より安全な答え・より真実に近い答え』を出す方向に振り向けてきました。ご存じのとおり、初期のAIに対する最大の批判のひとつは『幻覚を起こす』という点でしたよね。いま人々がAIをこれだけ頻繁に使うようになった理由のひとつは、その幻覚の量が減ったからです。私自身もほぼ毎日、ここに来るフライト中ずっと使っていました。多くの人は『パワー』と聞くと、爆発的な力のようなものを想像しますが、テクノロジーのパワーの多くは安全性のために使われています。いまの車は昔よりはるかにハイパワーですが、そのぶん運転は安全になっています。その出力の大きな部分が、ハンドリングの向上に使われているのです」

AIのハルシネーションは、計算パワー不足の副産物だ。限られたステップで答えを出そうとすれば、推論を途中で打ち切り、「それらしい文」を選ぶしかなくなる。その結果が、あの自信満々な誤答だった。いま、モデルはより多くのリソースを持ち、その余白を「ゆっくり考えること」に使い始めている。ジェンスン・フアン「ここ数年で、特に直近2年だけを見ても、AI技術はおそらく100倍くらい進歩していると思います。とりあえず数字をつけるなら、そのくらいでしょう。2年前の車が、今と比べて100倍遅かったようなものです。だから今のAIは、当時より100倍くらい有能になっているのです。では、その技術をどう活用したのか。あの膨大なパワーをどこに向けたのかというと、AIに『考えさせる』方向です。つまり、こちらが与えた問題を受け取って、それをステップごとに分解できるようにする。答える前に自分でリサーチをして、その答えを事実に基づかせる。さらに自分の出した答えを振り返って、『これが自分に出せるいちばん良い答えだろうか』『この答えにどれくらい自信があるだろうか』と自問する。もし自信がなければ、もう一度リサーチに戻る。場合によってはツールを呼び出して、自分が幻覚ででっち上げるよりも良い解を使うかもしれません。その結果として、私たちはそのコンピューティング能力の大部分を『より安全な結果・より安全な答え・より真実に近い答え』を出す方向に振り向けてきました。ご存じのとおり、初期のAIに対する最大の批判のひとつは『幻覚を起こす』という点でしたよね。いま人々がAIをこれだけ頻繁に使うようになった理由のひとつは、その幻覚の量が減ったからです。私自身もほぼ毎日、ここに来るフライト中ずっと使っていました。多くの人は『パワー』と聞くと、爆発的な力のようなものを想像しますが、テクノロジーのパワーの多くは安全性のために使われています。いまの車は昔よりはるかにハイパワーですが、そのぶん運転は安全になっています。その出力の大きな部分が、ハンドリングの向上に使われているのです」

Tsubame

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AIは「史上最速で普及したのに、史上最も嫌われているテクノロジー」になりつつある。仕事を奪われるかもしれない不安だけが増幅され、その果実はごく一部のVCと企業にしか分配されていないように見えるからだ。対立を和らげる鍵は、一般のユーザーや労働者にもオーナーシップを開放することだ。ヴラド・テネフ「AI企業にとっては、これは実は最も重要なポイントだと私は考えています。AIというカテゴリ全体を見ると、ChatGPTやCursorなどの登場によって、歴史上どんなプロダクトよりも速いプロダクト採用が起き、収益の立ち上がりも最速クラスになっています。一方で、人々にインタビューしてみると、AIへの印象はソーシャルメディアよりも悪く、『最も嫌われているカテゴリ』になっているのです。なぜなら、誰もソーシャルメディアが自分の仕事を奪うとは心配していませんが、AIについては『この人たち、この企業はあらゆるものを自動化している。自分の仕事はそのリストのどこにあるのか。自動化は簡単なのか、それとも難しいのか』といった根底の恐怖があるからです。人々はそのことに怯えているのです。そして、もし所有のあり方をもう少し平等なものにする方法を見つけられなければ、私たちは非常にまずい状況に行き着く可能性があると思います。AIはVCのごく一部だけが所有すべきものではありません。実際には、それを分配するための手段をきちんと用意すべきです。なぜなら、公開市場における個人投資家向け銘柄を見てきたように、何かと戦わずに済ませる最善の方法は、『それのオーナーになってもらうこと』だからです。人はオーナーであれば、その対象を守ろうとするからです」

AIは「史上最速で普及したのに、史上最も嫌われているテクノロジー」になりつつある。仕事を奪われるかもしれない不安だけが増幅され、その果実はごく一部のVCと企業にしか分配されていないように見えるからだ。対立を和らげる鍵は、一般のユーザーや労働者にもオーナーシップを開放することだ。ヴラド・テネフ「AI企業にとっては、これは実は最も重要なポイントだと私は考えています。AIというカテゴリ全体を見ると、ChatGPTやCursorなどの登場によって、歴史上どんなプロダクトよりも速いプロダクト採用が起き、収益の立ち上がりも最速クラスになっています。一方で、人々にインタビューしてみると、AIへの印象はソーシャルメディアよりも悪く、『最も嫌われているカテゴリ』になっているのです。なぜなら、誰もソーシャルメディアが自分の仕事を奪うとは心配していませんが、AIについては『この人たち、この企業はあらゆるものを自動化している。自分の仕事はそのリストのどこにあるのか。自動化は簡単なのか、それとも難しいのか』といった根底の恐怖があるからです。人々はそのことに怯えているのです。そして、もし所有のあり方をもう少し平等なものにする方法を見つけられなければ、私たちは非常にまずい状況に行き着く可能性があると思います。AIはVCのごく一部だけが所有すべきものではありません。実際には、それを分配するための手段をきちんと用意すべきです。なぜなら、公開市場における個人投資家向け銘柄を見てきたように、何かと戦わずに済ませる最善の方法は、『それのオーナーになってもらうこと』だからです。人はオーナーであれば、その対象を守ろうとするからです」

Tsubame

14,007 görüntüleme • 6 ay önce