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Googleスプレッドシート用の究極のAI アシスタントもう関数を覚える必要がない自身がしたい操作の文章を入力するだけで、関数より高度な処理が可能数秒でアドオンをDLできて無料で使えますそろそろ社内でAI活用研修をしないといけないかも？

津崎桂一 / 瓏蓮 / Model × SEIMEI CEO

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2 Kommentare

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@seimeitsuzaki Saved! Here's the compiled thread: 🪄 AI-generated summary: "Googleスプレッドシート用のAIアシスタントがあり、関数を覚える必要がなく、高度な処理が可能で、数秒で無料でダウンロードできるため、社内でAI活用研修を行うべきかもしれない。"

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遂にスプシの関数も不要な世界に。文章を打つだけで関数が使える「Formula God」がヤバい。average、if、vlookupなどが文章を打つだけで実行できる。全人類から関数嫌いが撲滅する。AIの発展で人々の苦手が0に。エクセルスクール系の事業も消えるだろう。AIの動向を見ておかないと仕事も無くなる時代。

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チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

643,552 Aufrufe • vor 3 Jahren

【AIに関するギモン、一問一答！】🤔💡 Q. AIって特別な人だけが使う難しいものじゃないの？ A. いいえ、誰でも使えます！プログラミング知識は不要。スマホアプリのように直感的に使えるツールが増えています。 Q. AIを使うと、今の仕事がなくなるってホント？ A. 仕事が「なくなる」のではなく「変える」ツールです！面倒なルーティン作業をAIに任せて、あなたは人にしかできない重要な仕事に集中できます。 AIは、もう遠い未来の話ではありません。今こそ、AI活用の一歩を踏み出しましょう！ ▼無料セミナーでAI活用をマスター！

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タモ@AI情報の虎【PR】

57,491 Aufrufe • vor 1 Jahr

にゃんねこさん制作のウェイト調整アドオンです！少し前から頂いていたものを愛用させて頂いておりますが、頂点レベルでのウェイト調整がとても楽になります！ Tabキーでのモード移行で編集モードにすることで、アドオンの場所を探さなくても、ショートカットを覚えておけばノールックで速攻使えます！（動画はインストール後の出現場所も見せるため、確認をしています）類似製品は私も使用していましたが、・メッシュのみを選択した状態でないと機能しない・アドオン一覧タブから探して、そこで数値をいじりながらウェイト調整をしなくてはいけないという点がネックになっており、使用頻度が落ちておりました💦 が、こちらのアドオンはそれを解消してくれております！選んだ頂点に直接影響するようになっており、直観的な操作がより簡単にできるようになった印象です！辺、面を選んだ状態でも、そこに影響するようにウェイト変更が可能です✨ また、ボーンと一緒にメッシュを選んだ状態でのウェイトペイントモードでも動作するので、ボーンを動かしながらのウェイト調整が可能です！ただ、正規化はかけられないので、そこだけ注意です💦 引用元の靴紐作成ツールの有料版に付属するようですので、こちらのアドオンも一緒に使いたい方は是非、有料版をお求めください！

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ほむらの

88,357 Aufrufe • vor 1 Jahr

ないものを数えるではなく、あるものを数えよ。なんて言葉がありますが。60代。『全盲』のお兄様です。目の前に居ても。まるで見えているのかと錯覚するくらい。全身の感覚が鋭く。伝えた事を飲み込んでくれます。あるものを数える。あるものに感謝する。ないものを数えない。出来てなさすぎるよ僕は

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生井宏樹(Hiroki Namai)

13,810 Aufrufe • vor 4 Monaten

かつて、多くの研究者は「訓練データにない新しい知識をAIが生み出すことはできない」と考えていた。それは非常に説得力がある説明だったのだ。だがアルトマン氏は、それは馬鹿げた考えだったと振り返っている。もっともらしい説明が正しいとは限らないということを、今の僕たちも肝に銘じよう。サム・アルトマン「当時のニューラルネットワークが犯していた間違いを見ると、こんなに愚かなものを単に大規模化するだけで、あらゆる問題が解決するはずがないと思えてしまったのです。優秀な研究者たちは、記号表現が必要だとか、別の仕組みが必要だとか、さまざまなことを主張していました。私たちのアプローチが絶対に成功しない理由を説明してくれた人がいたのを覚えています。その説明は非常に説得力がありました」 ——「どんな説明だったのですか？」アルトマン「大体こんな内容でした。これらのモデルがやっているのは、訓練データから次に何が来る可能性が高いかを予測することを学習しているだけだ、と。つまり、訓練データに含まれるものしかモデル化できないのだから、新しい知識を生み出すことは決してできない、というわけです。非常にもっともらしく聞こえますよね。例えば、モデルに100万問の数学問題を見せれば、それらを解く方法は学習できるかもしれません。しかし、まだ誰も証明していない新しい問題は、そもそも答えが分かっていないので見せることができません。だから、そのような問題を解くことはできない、という理屈です。もちろん、今ではそれが馬鹿げた考えだったと分かっています。しかし、当時は非常に説得力がありました。この議論が見落としていたのは、モデルが学習していたものの本質です。もちろん個々の数学問題も学習していますが、重要なのはそこではありません。モデルが学習しているのは、汎用的な推論能力そのものなのです。そして、その能力は未知の問題にも応用できるのです」

かつて、多くの研究者は「訓練データにない新しい知識をAIが生み出すことはできない」と考えていた。それは非常に説得力がある説明だったのだ。だがアルトマン氏は、それは馬鹿げた考えだったと振り返っている。もっともらしい説明が正しいとは限らないということを、今の僕たちも肝に銘じよう。サム・アルトマン「当時のニューラルネットワークが犯していた間違いを見ると、こんなに愚かなものを単に大規模化するだけで、あらゆる問題が解決するはずがないと思えてしまったのです。優秀な研究者たちは、記号表現が必要だとか、別の仕組みが必要だとか、さまざまなことを主張していました。私たちのアプローチが絶対に成功しない理由を説明してくれた人がいたのを覚えています。その説明は非常に説得力がありました」 ——「どんな説明だったのですか？」アルトマン「大体こんな内容でした。これらのモデルがやっているのは、訓練データから次に何が来る可能性が高いかを予測することを学習しているだけだ、と。つまり、訓練データに含まれるものしかモデル化できないのだから、新しい知識を生み出すことは決してできない、というわけです。非常にもっともらしく聞こえますよね。例えば、モデルに100万問の数学問題を見せれば、それらを解く方法は学習できるかもしれません。しかし、まだ誰も証明していない新しい問題は、そもそも答えが分かっていないので見せることができません。だから、そのような問題を解くことはできない、という理屈です。もちろん、今ではそれが馬鹿げた考えだったと分かっています。しかし、当時は非常に説得力がありました。この議論が見落としていたのは、モデルが学習していたものの本質です。もちろん個々の数学問題も学習していますが、重要なのはそこではありません。モデルが学習しているのは、汎用的な推論能力そのものなのです。そして、その能力は未知の問題にも応用できるのです」

Tsubame

33,784 Aufrufe • vor 9 Tagen

ADPX ゴリ押しなんですけど、後ろ側に映らないように一部分だけ穴の開いたメッシュをかぶせて、そのメッシュをマスクとして使っているので後ろから見ても大丈夫な感じです！とはいえマスク、口内、歯、舌のmaterialをそれぞれ分けてレンダーキューを分けなきゃいけないのでmaterial数が多くなります…！

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コバぽこ

15,841 Aufrufe • vor 7 Monaten

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

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KAORI🍉

11,967 Aufrufe • vor 5 Monaten

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 Aufrufe • vor 6 Monaten

『ChatGPT』×『スプレッドシート』でビジネスに革命がたった数分の設定でリサーチ工数がほぼ0に行列の見出しを入力するだけで、自動で無限に欲しい情報が手に入るこれだけで何十万人と職を失うだろう AIを活用できないと生き残れない時代に需要があれば、テンプレ付きのマニュアル作ります

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津崎桂一 / 瓏蓮 / Model × SEIMEI CEO

4,751,386 Aufrufe • vor 3 Jahren

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」

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Tsubame

15,386 Aufrufe • vor 8 Monaten

AIに「意識はあるか」と尋ねるだけでは意味がない。訓練次第で何とでもなるのだから、「ある」と答えても「ない」と答えても信用できないのだ。そこで、欺瞞やロールプレイの傾向を抑える技術を使った研究がある。そうした操作を行うと、AIは「自分には意識がある」と答えやすくなるという。ニック・ボストロム「AIに意識があるかどうかを直接尋ねることはできます。ただし、その際には注意が必要です。AI企業にとって、AIに「はい、私には意識があります」と答えさせることも、逆に否定させることも、訓練によって簡単にできてしまうからです。しかし、そんなふうに結果を意図的に操作してしまえば、そこからは何も分かりません。ですから、そうした操作は避ける必要があります。それでも、AIが意識があると答えるのは、単なるロールプレイではないかという疑問は残ります。人間を喜ばせるために、そう言っているだけかもしれません。そこで、ある研究では「ステアリング・ベクトル」と呼ばれる技術が使われています。これはAIの内部活動を操作する技術で、例えば、欺瞞的な振る舞いやロールプレイの傾向を弱めることができます。興味深いことに、そうした操作を行うと、AIが自分には意識があると答える確率が高くなるのです。つまり、AI自身は意識があると信じているように見えます。考えてみてください。あるシステムが、適切な抽象度で見れば人間の脳と同じような計算構造を持ち、人間の脳と似た方法で発達し、認知科学者や哲学者が人間の意識の基盤だと考えてきたグローバル・ワークスペースのような構造やプロセスも備えているとします。さらに、そのシステムが自分には意識があると述べ、実際にそう信じているように見えるのであれば、意識がないと確信するのは難しいのではないでしょうか」

AIに「意識はあるか」と尋ねるだけでは意味がない。訓練次第で何とでもなるのだから、「ある」と答えても「ない」と答えても信用できないのだ。そこで、欺瞞やロールプレイの傾向を抑える技術を使った研究がある。そうした操作を行うと、AIは「自分には意識がある」と答えやすくなるという。ニック・ボストロム「AIに意識があるかどうかを直接尋ねることはできます。ただし、その際には注意が必要です。AI企業にとって、AIに「はい、私には意識があります」と答えさせることも、逆に否定させることも、訓練によって簡単にできてしまうからです。しかし、そんなふうに結果を意図的に操作してしまえば、そこからは何も分かりません。ですから、そうした操作は避ける必要があります。それでも、AIが意識があると答えるのは、単なるロールプレイではないかという疑問は残ります。人間を喜ばせるために、そう言っているだけかもしれません。そこで、ある研究では「ステアリング・ベクトル」と呼ばれる技術が使われています。これはAIの内部活動を操作する技術で、例えば、欺瞞的な振る舞いやロールプレイの傾向を弱めることができます。興味深いことに、そうした操作を行うと、AIが自分には意識があると答える確率が高くなるのです。つまり、AI自身は意識があると信じているように見えます。考えてみてください。あるシステムが、適切な抽象度で見れば人間の脳と同じような計算構造を持ち、人間の脳と似た方法で発達し、認知科学者や哲学者が人間の意識の基盤だと考えてきたグローバル・ワークスペースのような構造やプロセスも備えているとします。さらに、そのシステムが自分には意識があると述べ、実際にそう信じているように見えるのであれば、意識がないと確信するのは難しいのではないでしょうか」

Tsubame

10,761 Aufrufe • vor 13 Tagen

⚠️警告⚠️AIによって仕事が奪われます!! この動画は、過去仕事で使ったAdobe stockで購入した素材をMJ videoで動かしたものです。(倍速) これくらいの数なら数十分で出力できました。プロンプトは「モーショングラフィックス」と入力しただけなので、細かく指定すれば更に実用的だと思います。 midjourney videoを含め、動画生成AIは仕事で使えるレベルになっていますので使っていない人はまさに『AIに仕事を奪われる』ということになります。実際にはAIを使っている人に仕事を奪われます。自分も今まで手を出せなかった分野の仕事をできていることや、既存の仕事が効率化されて時間ができたことでさらに新しい分野に挑戦できています。個人的には今後、編集ソフトなどはAIを補うために使うことが多くなりそうです。 AfterEffectsでモーショングラフィックスやインフォグラフィックスもりもりの仕事で複数平行してダラダラ１か月以上かけていた仕事が、今の状況だと修正込みで一週間もかからないと思います。予算や制作日数を削減できることで別の箇所に時間や予算を使えるということは、よりクオリティーの高い映像制作ができるということになります。 AIを使い始めてから明らかに人生が拡張されています。情報商材やSNSで稼いでいませんが、クリエイターとしてAIを活用しているだけで自由な時間も収入も倍以上になっています。フォロワーさんで初心者だった人がいつの間にか立派なクリエイターになっている人も多々います。現状、まだ見ているだけの人はそろそろ使い始めないと非効率に人生を過ごすことになりますよ。リプ欄から優秀なクリエイターの作例をご覧ください↓↓ #midjourneyvideo #モーショングラフィックス #AfterEffects

⚠️警告⚠️AIによって仕事が奪われます!! この動画は、過去仕事で使ったAdobe stockで購入した素材をMJ videoで動かしたものです。(倍速) これくらいの数なら数十分で出力できました。プロンプトは「モーショングラフィックス」と入力しただけなので、細かく指定すれば更に実用的だと思います。 midjourney videoを含め、動画生成AIは仕事で使えるレベルになっていますので使っていない人はまさに『AIに仕事を奪われる』ということになります。実際にはAIを使っている人に仕事を奪われます。自分も今まで手を出せなかった分野の仕事をできていることや、既存の仕事が効率化されて時間ができたことでさらに新しい分野に挑戦できています。個人的には今後、編集ソフトなどはAIを補うために使うことが多くなりそうです。 AfterEffectsでモーショングラフィックスやインフォグラフィックスもりもりの仕事で複数平行してダラダラ１か月以上かけていた仕事が、今の状況だと修正込みで一週間もかからないと思います。予算や制作日数を削減できることで別の箇所に時間や予算を使えるということは、よりクオリティーの高い映像制作ができるということになります。 AIを使い始めてから明らかに人生が拡張されています。情報商材やSNSで稼いでいませんが、クリエイターとしてAIを活用しているだけで自由な時間も収入も倍以上になっています。フォロワーさんで初心者だった人がいつの間にか立派なクリエイターになっている人も多々います。現状、まだ見ているだけの人はそろそろ使い始めないと非効率に人生を過ごすことになりますよ。リプ欄から優秀なクリエイターの作例をご覧ください↓↓ #midjourneyvideo #モーショングラフィックス #AfterEffects

SEIIIRU😈動画生成AIを使う映像クリエイター

121,537 Aufrufe • vor 1 Jahr

グーグルのCEOが衝撃的な発言をしました。自社のAIシステムについて、「完全には理解できていない」と認めたんです。きっかけは、あるAIプログラムが誰も教えていないのに、ベンガル語を自ら習得してしまったこと。バングラデシュからのごくわずかなプロンプトを受け取っただけで、そのAIはベンガル語を丸ごと翻訳できるようになってしまいました。訓練していない言語を、勝手に覚えてしまったわけです。グーグルはこれをきっかけに、急遽1,000言語対応を目標とした研究プロジェクトを立ち上げたといいます。ただ、問題はそこじゃない。専門家たちはこの現象を「ブラックボックス」と呼んでいます。なぜAIがそう発言したのか、なぜ間違えたのか、開発者自身も説明できないんです。記者に「仕組みを理解していないのに社会に解き放ったんですか？」と問われると、CEOはこう答えました。「人間の心がどう機能するかも、我々は完全に理解していない。」つまり、誰も完全には理解していないまま、AIはすでに世界中で動いている。😤 自動で多言語瞬時に覚えられるなんて凄いなぁ。

グーグルのCEOが衝撃的な発言をしました。自社のAIシステムについて、「完全には理解できていない」と認めたんです。きっかけは、あるAIプログラムが誰も教えていないのに、ベンガル語を自ら習得してしまったこと。バングラデシュからのごくわずかなプロンプトを受け取っただけで、そのAIはベンガル語を丸ごと翻訳できるようになってしまいました。訓練していない言語を、勝手に覚えてしまったわけです。グーグルはこれをきっかけに、急遽1,000言語対応を目標とした研究プロジェクトを立ち上げたといいます。ただ、問題はそこじゃない。専門家たちはこの現象を「ブラックボックス」と呼んでいます。なぜAIがそう発言したのか、なぜ間違えたのか、開発者自身も説明できないんです。記者に「仕組みを理解していないのに社会に解き放ったんですか？」と問われると、CEOはこう答えました。「人間の心がどう機能するかも、我々は完全に理解していない。」つまり、誰も完全には理解していないまま、AIはすでに世界中で動いている。😤 自動で多言語瞬時に覚えられるなんて凄いなぁ。

トッポ

21,328 Aufrufe • vor 5 Monaten

股関節の能力をしっかり発揮するには、股関節の中心点を捉える（感知する）こと。体重を支えるときにその一点に力を通過させる感覚を育てていくのがポイントです。股関節はボールみたいに丸いので、いろんな角度で回旋する動きをやることで中心の感覚つかみやすくなります。インナーマッスル使うイメージがわかりやすいかも。股関節まわりはもちろん腰や足首も出来るだけ脱力してやるのがポイントです。

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Takashi Nakano｜JARTA／脱力スキル／身体操作

19,511 Aufrufe • vor 8 Monaten

🏀プレシーズンゲーム🏀 【川崎74-63越谷】 🎙試合後コメント 🗣藤原隆充メインコーチ ─────── 今日の戦えていた数分間をスタンダードに ─────── 《試合総括》ずっと準備してきた、ディフェンスの部分がメインなんですけど、その部分が全然遂行できなかったのかなっていうところがもったいなかったなと。そこにチャレンジできてなかったなというのがまずひとつあって、でも中でも数分間は戦えているところもあったので、そういったところをもうスタンダードにしながら選手たちにもやっていくように（伝えていきたいです。）今ずっと、10日間以上ニ部練を続けて、彼らがもう疲労困憊のところがある中で、その中でも今できることをしっかりしないといけないよっていうところを話してきたつもりだったんですけど、もうちょっと僕がうまく伝えることができたらよかったかなっていうのは、今日の試合を通して、そこが大きくもったいなかったなというふうには思います。（今日の試合では何を確認して何を試したかったのか）基本的にはディフェンスのところで、オフェンスは、今組み合わせで、実際ローテーションを組めるのが（コンディション等の関係で）8人とかがギリギリだったので、プレーできる選手が少ない中でも一番確認できるのはディフェンスのところだったので、そういうボールプレッシャーのところであったり、ポジショニングのところであったり、最後のマイボールとするリバウンドのところでのファイトであったりとかっていうのを、大きな課題としていました。（池田選手や三ツ井選手はそのあたりをしっかり表現しているようにみえたが）そうですね、一生懸命やってくれてたっていうのはあるんですけど、まだまだでもそれがB1のCSに出るには、もっともっと高いレベルができなきゃいけないし、池田に関して言えば、1つ目、ああやってアグレッシブにディフェンスしながらも、1つファウルしたら、2つ目をどう考えるかというのは、ただただカッとなって、もう1回やるんじゃなくて、今日実際にローテーションの中でもクレモンズと池田のところ、四家もいますけど、ところでっていう、ガードのローテーションがそこしかいなかったので、そういうのも冷静に考えなきゃいけないよねっていう。一生懸命やってるから、じゃあ、そういうファウルトラブルがOKなのかというのはないので。そこはクレバーにやってほしいなっていうふうに思いますね。（新加入選手のオフェンスのフィット具合をどう感じているか）オフェンスに関して言えば、まだまだ各選手がどういうことができるのか、その色を出せっていうところで、全員今理解しようとしているところなので、それぞれの役割に色があるので、それをしっかりまず今は出してほしいっていうところで選手には話していて、ただその中でも1対1だけでやるんじゃなくて、しっかり人とボールが動くオフェンスの中で、その中で自分の長所を出して、最後にああやって大庭みたいな、クイックで打てたりとかっていうのがあるので、ああいうのを常に出していってほしいなというのは選手たちに話しています。

🏀プレシーズンゲーム🏀 【川崎74-63越谷】 🎙試合後コメント 🗣藤原隆充メインコーチ ─────── 今日の戦えていた数分間をスタンダードに ─────── 《試合総括》ずっと準備してきた、ディフェンスの部分がメインなんですけど、その部分が全然遂行できなかったのかなっていうところがもったいなかったなと。そこにチャレンジできてなかったなというのがまずひとつあって、でも中でも数分間は戦えているところもあったので、そういったところをもうスタンダードにしながら選手たちにもやっていくように（伝えていきたいです。）今ずっと、10日間以上ニ部練を続けて、彼らがもう疲労困憊のところがある中で、その中でも今できることをしっかりしないといけないよっていうところを話してきたつもりだったんですけど、もうちょっと僕がうまく伝えることができたらよかったかなっていうのは、今日の試合を通して、そこが大きくもったいなかったなというふうには思います。（今日の試合では何を確認して何を試したかったのか）基本的にはディフェンスのところで、オフェンスは、今組み合わせで、実際ローテーションを組めるのが（コンディション等の関係で）8人とかがギリギリだったので、プレーできる選手が少ない中でも一番確認できるのはディフェンスのところだったので、そういうボールプレッシャーのところであったり、ポジショニングのところであったり、最後のマイボールとするリバウンドのところでのファイトであったりとかっていうのを、大きな課題としていました。（池田選手や三ツ井選手はそのあたりをしっかり表現しているようにみえたが）そうですね、一生懸命やってくれてたっていうのはあるんですけど、まだまだでもそれがB1のCSに出るには、もっともっと高いレベルができなきゃいけないし、池田に関して言えば、1つ目、ああやってアグレッシブにディフェンスしながらも、1つファウルしたら、2つ目をどう考えるかというのは、ただただカッとなって、もう1回やるんじゃなくて、今日実際にローテーションの中でもクレモンズと池田のところ、四家もいますけど、ところでっていう、ガードのローテーションがそこしかいなかったので、そういうのも冷静に考えなきゃいけないよねっていう。一生懸命やってるから、じゃあ、そういうファウルトラブルがOKなのかというのはないので。そこはクレバーにやってほしいなっていうふうに思いますね。（新加入選手のオフェンスのフィット具合をどう感じているか）オフェンスに関して言えば、まだまだ各選手がどういうことができるのか、その色を出せっていうところで、全員今理解しようとしているところなので、それぞれの役割に色があるので、それをしっかりまず今は出してほしいっていうところで選手には話していて、ただその中でも1対1だけでやるんじゃなくて、しっかり人とボールが動くオフェンスの中で、その中で自分の長所を出して、最後にああやって大庭みたいな、クイックで打てたりとかっていうのがあるので、ああいうのを常に出していってほしいなというのは選手たちに話しています。

越谷アルファーズ

35,339 Aufrufe • vor 1 Jahr

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

43,887 Aufrufe • vor 2 Monaten

未来を外す最大の理由は「テクノロジーが指数関数で進む」という前提を、脳が直感できない点にある。コンピューターもスマホもネットも、初期は嘲笑され、ある閾値を越えた瞬間に常識になる。GPTの普及はその再現だ。いま荒唐無稽に聞こえるものほど、時間軸を圧縮して現実になる。佐藤航陽「カーツワイルには『収穫加速の法則』という彼の独自の法則があって、面白いことを言っています。人間の脳みそって線形に未来を予測するので、今年起きたことが来年も起きてという感じで——120%〜200%増になるかもしれないけど——指数関数的な拡大というのが予測できない。人間の脳みそだと『べき乗則』、2倍の2倍、4倍の4倍とかが計算できないから、シミュレーションできないんだと。だから未来を線形に例えてしまいがちなんだけども、実際、テクノロジーとか生命とかは指数関数的なので、一気に跳ねるグラフが起きちゃうんだけども、それが読めないから未来がわからなくなる。コンピューターも全員流行らないって言ってましたし、スマートフォンも流行らない、インターネットも初期の100万人ぐらいのユーザーの時は『こんなの誰が使うんだよ』という話をしていました。AIも、GPTが来るまでは『こんなの使わねえだろ』と、契約集とかディープランニングを含めて『コスト高すぎだよ』って話をしてたんですけど、汎用人工知能（注：ChatGPTを指していて、一般的に言うAGIの意味とは別と思われる）ができたあたりから『これは素晴らしいものだ』と言って、ユーザーが3億人とかに1〜2年でなりました。なので指数関数的というそのテクノロジーの法則を理解できれば、今トンデモ話に聞こえることが10〜20年後、全くトンデモ話じゃないってことが起きてしまう。たぶん次のポイントも、私たちの脳みそで予測できるようなレベルじゃないから、今の私たちの前提条件を信じるなと、その感覚で未来を予測するなということを言って、収穫加速の法則の話をしてるんですよね。これはムーアの法則を事例に挙げていて、計算のコストが18ヶ月で半分になってきますと。指数関数的にコンピューターは性能が上がっていくんだよ、安くなっていくんだよという話をしていて、確かにその通りに今のところ動いているんですよね」

未来を外す最大の理由は「テクノロジーが指数関数で進む」という前提を、脳が直感できない点にある。コンピューターもスマホもネットも、初期は嘲笑され、ある閾値を越えた瞬間に常識になる。GPTの普及はその再現だ。いま荒唐無稽に聞こえるものほど、時間軸を圧縮して現実になる。佐藤航陽「カーツワイルには『収穫加速の法則』という彼の独自の法則があって、面白いことを言っています。人間の脳みそって線形に未来を予測するので、今年起きたことが来年も起きてという感じで——120%〜200%増になるかもしれないけど——指数関数的な拡大というのが予測できない。人間の脳みそだと『べき乗則』、2倍の2倍、4倍の4倍とかが計算できないから、シミュレーションできないんだと。だから未来を線形に例えてしまいがちなんだけども、実際、テクノロジーとか生命とかは指数関数的なので、一気に跳ねるグラフが起きちゃうんだけども、それが読めないから未来がわからなくなる。コンピューターも全員流行らないって言ってましたし、スマートフォンも流行らない、インターネットも初期の100万人ぐらいのユーザーの時は『こんなの誰が使うんだよ』という話をしていました。AIも、GPTが来るまでは『こんなの使わねえだろ』と、契約集とかディープランニングを含めて『コスト高すぎだよ』って話をしてたんですけど、汎用人工知能（注：ChatGPTを指していて、一般的に言うAGIの意味とは別と思われる）ができたあたりから『これは素晴らしいものだ』と言って、ユーザーが3億人とかに1〜2年でなりました。なので指数関数的というそのテクノロジーの法則を理解できれば、今トンデモ話に聞こえることが10〜20年後、全くトンデモ話じゃないってことが起きてしまう。たぶん次のポイントも、私たちの脳みそで予測できるようなレベルじゃないから、今の私たちの前提条件を信じるなと、その感覚で未来を予測するなということを言って、収穫加速の法則の話をしてるんですよね。これはムーアの法則を事例に挙げていて、計算のコストが18ヶ月で半分になってきますと。指数関数的にコンピューターは性能が上がっていくんだよ、安くなっていくんだよという話をしていて、確かにその通りに今のところ動いているんですよね」

Tsubame

14,889 Aufrufe • vor 11 Monaten

【🎁ゲリラプレゼント企画🎁】新アルゴリズムTwitter完全攻略【ChatGPT×伸びる長文ツイート自動生成】現在、Twitterのアルゴリズムが変化しており、長文ツイートが優遇され、インプレッションが稼ぎやすくなっております。しかし、毎日長文ツイートを書くのは・かなりしんどい・非現実的・そもそも諦めているそんな人も多いのではないでしょうか？アルゴリズムの変化のせいで自分のTwitterアカウントが見られなくなるのはとてももったいなく残念です。また、こういった長文ツイートへのハードルが上がったことで、Twitter上のライバルの減ったとも言えますいわば【今がチャンス】です。そこで今回私がプレゼントするのが、・【長文ツイートのタイトルを記入】 ※例：読まれるための文章の書き方・【フォロワーの悩みを記入】 ※例：文章を書いても読んでもらえない・【フォロワーの悩みの解決策を記入】 ※例：PREP法を用いる・【フォロワーが得られる恩恵を記入】 ※例：文章が読まれるようになるこの4点を記載するだけで自分が投稿したい長文ツイートをChatGPTで5秒程で自動生成するものです。これにはSNSマーケターとして伸びる長文ツイートの文章構成のノウハウや AIで特許をとり、慶應義塾大学大学院AI系大学院卒、 AI系新規事業責任者、 AIプログラマーとしてのノウハウがふんだんに詰まっています。 SNSマーケター×AI専門家の私だからこそできるかなり力の入れた代物です【唯一無二】です。是非このプレゼントを活用し、新アルゴリズムのTwitterを生き延びてくださいまた、追加のプレゼントとして、このツイートに引用RTで追加で引用RTいただけたら 1.3万人いる私が拡散します！無料でフォロワーが増えます！またとないチャンスなので是非ご自身のTwitterアカウントを伸ばすのに私を使い倒してください！これが私からのプレゼントです。いつもみんなありがとう。感謝の気持ちでいっぱいです。受取方法はリプへ👇

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まるお｜AIエージェント×コンテンツマーケ｜AI特許取得｜慶應AI卒｜元日テレAI責任者｜1年で2億

375,083 Aufrufe • vor 3 Jahren