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INT░RNAL T▒▜▗SMIS▚▒ON CLA▀×S: RE░▚RICTED [DECRYPT]████████100% //メッセージの解読に成功主題：無機質な機械は生命足りうるかこれはその答えを探すプロジェクトである。今回Straylightがプロジェクトに全面協力してくれた。 [NEXT UPDATE] 21:10 #ストレイライト #ストレイ_XXX 🎫アソビストアプレミアム会員先行残り：0 DAY 3 HRS

アイドルマスターシャイニーカラーズ【ブランド公式】

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游戏科学技术 #ストレイライト

Anya Rossi• Live Now

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ぴろん

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[#007 Update Log] [TARGET]:: “MAYUZUMI_FUYUKO” //黛冬優子の学習パターンをインストール [STATUS] Deep Reinforcement Learning... [PROGRESS] ██████████ 100% [LAST ACTION] 21:20 #ストレイライト #ストレイ_XXX 🎫アソビストアプレミアム会員先行残り：0 DAY 3 HRS

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アイドルマスターシャイニーカラーズ【ブランド公式】

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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」

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Tsubame

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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

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社員の機嫌をとる社長は最悪です。プロジェクト単位でも、リーダーが社員のモチベーションを高めるために、頭を撫でてヨシヨシし、飲みに連れて行って機嫌を取り、みんなでサウナ合宿に行ってもダメです。テンションで仕事をする人は、うまくいかないと逃げ出すし、構ってもらえないとメンヘラになるし、成績が下がって結果的に辞めます。長く勤めてくれることはありません。とはいえ、社員がやる気の出る会社であるのが理想ですし、そのほうがパフォーマンスは上がります。つまり、正しい「モチベーションの上げ方」は社員の機嫌を取ったり、一緒に遊ぶことではないという話です。 Amazonの創業者ジェフ・ベゾスが言った「仕事そのものが魅力的でエネルギーのあるものであれば、わざわざ“結束のための飲み会”は必要ない」と言った話は有名ですが、今回はそのような話をまとめましたので、是非ご意見ください。

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人類が滅び「機械生命体」に支配された世界で“釣り”をするホラーゲーム『SNAP JAW』が面白そう。機械生命体のデザインと世界観が良すぎる主人公は愛犬と再会するため、釣り竿を増やしたり、釣りを自動化したりと船を強化。釣れた魚は機械生命体に捧げ、毎日のノルマをこなす

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今すぐコピペで試して深津さんが考案した、シンプルなプロンプトで成果物の質を向上させ続ける方法「では、この出力を60点とします。これを60点とした時に100点とはどのようなものですか？ 100点にするために足りないものを列挙した後に、100点の答えを生成してください」無限に質が上げられる、これはすごい

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40億年の進化が生んだのは、たった一つの生命形式＝有機生命。その歴史に終止符を打ち、地球上初めての無機的生命が誕生するかもしれない。その瞬間に僕たちは立ち会っている。ハラリ「しかし、現在の歴史的な時点で本当に物事を複雑にしているのは、そしてこれらすべての問いをより複雑なものにしているのは、私たちがもしかすると、最初の無機的生命体を創造しようとしている瀬戸際にいる、という点です。 40億年に及ぶ進化の後、非常に非常に長い時間を経てきましたが、私たちは実際には、アメーバや恐竜から人類、トマトに至るまで、たった一つのタイプの生命しか見てきませんでした。それは有機的な生化学という一つの形です。それだけです。そして今、私たちはおそらく、初めての無機的生命体を創ろうとしているのです。一方で、それは私たちが不自然なことをしているという感覚を強めます。たとえ実際にはそうではなかったとしてもです。おそらく私たちは、生命をより自然な領域へと拡張しているだけなのかもしれません。しかし同時に、今私たちがしていることの帰結がどうなるのか、その責任の問題も生じるのです」

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Tsubame

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〜片足の僕〜僕の名前はガオ。くくり罠にかかり足を失いました。香川県高松市のある地域。この地区には沢山の野良犬がいます。今地域の方数人がこの子達を助けるために頑張ってくれています。慣らして捕獲する為に餌やりをしてくれ、捕獲機を設置してくれています。この中の1人の子ガオちゃんですが、初めは元気で健康な子でしたが、くくり罠にかかり足が一本無くなり骨が剥き出しになって見るに耐えない姿になってしまいました。それでも懸命に生きています。地域の方が薬を毎日あげてくれるおかげです。餌やりは悪だとか言う人がいますが、餌やりしてくれるお陰で助かる命があります。人に慣れないと捕まらない子もいます。餌やりは悪ではありません。きちんと考えを持ってしてくれている方も沢山いるという事だけは認識しておいてください。この子が助かる為にワンワンニャインも全力でバックアップして行きますので、ご協力していただける方はご連絡をよろしくお願いします。

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[#005 Audio Message Log] [AUDIO] 40sec [STATUS] Critical threshold approaching... [PROGRESS] ██████████ 100% [WARNING] 次フェーズへ移行準備中... [NEXT UPDATE] 21:10 #ストレイライト #ストレイ_XXX 🎫アソビストアプレミアム会員先行残り：1 DAY

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アイドルマスターシャイニーカラーズ【ブランド公式】

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僕は今回読んでもらうためではなく、読んでくれた人の人生を動かすために「命の燃やし方」を執筆しました。不自由ではないのにどこか満たされないやりたいことがあるのに行動を起こすことができない惰性でやりたくもないことを続けてしまっているそれと同時にそんな自分を変えたい、変えなければいけないと思っている人の人生を動かすために「命の燃やし方」を執筆しました。必ずあなたの人生を動かすきっかけになると約束します。 #命の燃やし方

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コムドットやまと

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かつて知識人とは、人より多く読み、人より深く理解する存在だった。しかしAIは、その前提を根底から崩している。人間が一生かけても読み切れない量の論文を、機械は一瞬で探索し、要約し、組み合わせる。知の競争は「誰が知っているか」から「誰が使えるか」へ移った。ひろゆき「現段階でも、CellとかNatureに載ったすべての論文のデータベースを検索してAIが答えを出すし、毎年出てくる論文すべてを読むことも可能になってしまっているので、最先端の情報を一番多く持っているのは今、機械なんですよ。その機械が出してくるものを人間が見て、「そういう感じか」となる時代なので、機械よりも賢い人間というのはもう不可能になった、というのは事実です。論文を発表するのは人間なんですけど、発表される論文というのが年間に10万本とかになるんですよ。ちゃんと読み込んだら、人間は1日やっぱり10本ぐらいしか読めない。これは体力の限界というか、人間の限界です。それを超えることが機械だからできるんです。なので、人間の体力では機械を超えることができないというのは、もう事実としてあるんですね。まず、専門の領域の論文をすべて読まないと先に行けない。コンピューターサイエンスのエンジニアが、物理の学位は持っていないけれど、物理の論文をAIに読ませまくって論文を書かせ、業界誌に論文を載せたんですよ。書いてある内容は本人もいまだに分かっていない。でも、それっぽいものをちゃんと書いて、査読も通ったんです。そういうことが可能になっている時に、人間のオリジナリティで頑張るより、機械に任せた方が論文を書ける、ということはもう証明済みなんです」

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Tsubame

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Tsubame

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【この機械たちは、もう買えません】綿を打つ機械は新品で手に入らないんです。なぜかというと、機械を作っていた会社がすべて廃業・倒産してしまったから。今は、メンテナンス業者さんに頼りながらなんとか動かしている状態です。もし壊れても新しく買うことはできない。中古を探すしかありません。こうなった理由はシンプルで、綿の布団を作る会社が減ったから。そしてそれは、お客様に選ばれる努力を続けてこなかった結果だと思っています。だから僕は決めました。もう一度、綿の布団を選ばれるものにする。この仕事に関わる人たちが、ちゃんと幸せになれるように。だから今日も布団づくり頑張ってます！

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岡崎翼＠『お布団本舗』和布団専門店の店長

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本当に素晴らしい話ですね。そして、これは「本当の学び」の本質をよく表していると思います。その授業が特別だったのは、完璧だったからではなく、「プロセス」が見えたから。生徒たちは初めて「解ける人の頭の中のリアルな動き」、つまり答えにたどり着くまでの試行錯誤や迷いを目の当たりにしたんです。学びの本質は「最初から正解を知っていること」ではなく、考え、探り、適応していく力にあります。林先生は知らず知らずのうちに、数学の本当の美しさ――「整った解答」ではなく、その背後にあるゴチャゴチャした思考の過程――を生徒に見せたんだと思います。

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Femaledriver

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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」

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新土　2023.10.119

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