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iOS 18の手書き計算が未来。 入力形式を学び直させないAIは強い。 書く→解く→そのまま続ける、が途切れない。 AIにおいては、「思考を止めないUI」が 今後重要になってくると思う。 via:Pascal Bornet

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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

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6〜12ヶ月以内に ソフトウェアエンジニアという職業が ほぼ成立しなくなる可能性が高い AnthropicのCEOが言ってる話 モデルにコードを書かせて そのコードで次のモデルを作って またモデルにコードを書かせる この自己進化ループで AIの進化速度を限界まで上げる 実際、Anthropicでは エンジニアがほとんどコードを書いてない AIが生成して 人間は直すだけ これ、Anthropicだけじゃない Googleは社内コードの25%以上がAI生成 GitHub Copilot経由だと コードの30〜40%がAI製 Sam Altmanも 「ソフトウェア開発の大部分はAIが書く」 って言ってる NVIDIAのJensen Huangは 「自然言語が新しいプログラミング言語になる」 もちろん制約はある チップ、学習時間、物理スケール 完全に置き換わるまでは 数年かかる可能性もある ただ、方向はもう決まってる これからは コードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるか どこに使うか 日本はAIアダプテーションだいぶ遅れてるけど スタートアップではコードを一切書かないこともある 未来への進化、変化は勝手に起こるのではない 力のある人間が、それをリアルに『変えている』 彼らが言うことは本当になってしまう これからは コードが書けるかじゃなくて AIに何を書かせるか どこに使うか この変化を 知ってから動く側にいたい人は Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥 をフォローしておくと たぶんタイムラインのノイズは減る

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イーロン・マスクは、「コーディングは今年で終わる」と考えている。 進化するのではなく、なくなるという。 これまでソフトウェアを作るには、プログラミング言語を書き、それを機械語に変換(コンパイル)して実行する必要があった。 しかしマスクの考えでは、近いうちにAIが最初から機械語を直接つくるようになる。 人間がコードを書く必要はなくなる。 彼はこう言っている。 「そもそもコーディングをやらなくなる」と。 もともとコードとは、人間と機械の“通訳”のようなものだった。 機械が人間の言葉を理解できなかったから、わざわざプログラミング言語を書く必要があった。 でもAIが人間の言葉をそのまま理解できるようになれば、その“通訳作業”は不要になる。 さらにこれをNeuralinkのような脳とコンピュータをつなぐ技術と組み合わせるとどうなるか。 キーボードもいらない。 画面もいらない。 文法(シンタックス)もいらない。 「想像すれば、そのままソフトウェアになる」 頭の中でやりたいことを思い描くだけで、AIが自動で設計し、作り、実行する。 これは「プログラミングを効率化する」という話ではない。 「プログラミングという作業自体が消える」という話だ。 これまで何年も勉強して身につけてきたスキルの価値が、大きく変わる可能性がある。 アイデアと実現の間の時間が、ほぼゼロになる。 これからは「作る」のではなく、 「想像する」だけで形になる世界。 スキルや時間よりも大事なのは、 どれだけ具体的に、はっきりと自分の理想を思い描けるか。 そんな未来が来るかもしれない、という話である。

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⚡️》

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AI時代の「天才」は、深掘りの強度だけでは測れなくなる。重要なのは、無数の知能を束ねて一つの価値に収束させる設計力だ。専門知の優位がAIに移るなら、人間の勝負どころは統合にある。複数のAIを協調させ、アウトプットを形にする——このオーケストレーションが、新しい才能の中心になる。 佐藤航陽「天才でも結構『部分最適の天才』が多いんですよね。自分の目の前の専門分野や興味を、めちゃくちゃ深掘りしていくタイプの天才も多い。でも今後、AIの登場によって天才のタイプも変わってくるんじゃないかなと思っています。 天才は、自分の専門領域を深掘りしていくスタイルが中心でしたが、これからはAIの知識や能力に、人間個体が敵わなくなってくる——そういう時代背景も起きてくると思うんです。その場合、おそらく複数のAIを使いこなしながら、全体最適、社会全体を広く見渡して何かを作っていく『組み合わせの天才』が増えてくるんじゃないかと。 なので今後の天才は、個々の分野を深掘りするというより、そこはAIに任せつつ、何十、何百という分野を組み合わせながら、いわばオーケストレーションしていく。一つの作品にしていく、AI同士をコラボレーションさせて、それを作品やアウトプットに変えていく——そういうタイプの天才も増えると思っています。 結果として、天才が量産されていく時代、万人が天才になっていく時代でもあるんじゃないかな、と思っています」

Tsubame

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【取材しました】 ◎20代前半・大学生・法学部 Q.なぜこの場に? A.「そこでタバコ吸っていたら、なんかやっているなと思って。」 Q.色んなスピーチを聞いてどう思ったか A.「最近、排外的な主張が増してきているなと感じていたところ。私も排外主義はあまり良くないと思っている。こうやって集まっている人も多く、分かってきてくれているというのは良いと思う。」 Q.周りで政治の話は? A.「センシティブな話題ですし、あまり自分から話す人はいないが、各々考えを持っているんだろうなというのは伝わってくる。ときたま政治の話になることもあるが、そういう時に排外的な主張になるような雰囲気はない。」 Q.アカデミアの市民社会への関わり方について A.「基本的に貢献できることはあると思う。 啓蒙というと聞こえが悪いが、法学部であれば、法学的な観点から見る「権利」を解釈して、市民に伝えていくこと。それを社会に少しでも還元していくことが必要。 アカデミアは、いちばん「権利」について深く考えているからこそ、伝えていける。」 「この場でいうのもあれだが、排外的な主張をする人にも主張があると思うので、それが全部だめということはアカデミアとしてもしない方が良いと思う。」 Q.今後、社会に向けてどう動いていきたいか A.「困っている人がいた時に、その人のことを最大限尊重すること。」 「正直、ここで発言することで全体が動く可能性は少ないと感じる。 困っている人は、現にいま困っている。その状況から抜け出せられるようなことをしたり、自分が助けてあげられるのであれば、そういう身近な社会を変えることはできる。」

白坂リサ/ Risa Shirasaka

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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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欲しいソフトウェアを説明するだけで、夜のうちにコードとテストが生成され、翌朝には動くサービスが立ち上がる。リポジトリを巡回するエージェントがテストとコミットを回し、更新と運用を自律化する。そこまでいけば「開発を速くする道具」というより「会社そのものを自動化するOS」の胎動だ。 サム・アルトマン「最初のバージョンを作るときは、欲しいソフトウェアをただ説明するだけになると思います。そしておそらく、システムが一晩かけて考え、コードを書いてテストまでしてくれて、翌朝にはその『本の販売アプリ』のようなものができている、という感じになります。その後、システムが大きく複雑になるにつれて、リポジトリを巡回して作業してくれる、いわば『ソフトウェア工学エージェント』が動くようになります。 それらはテストを書き、コードをコミットし、会社運営に関わる多くの作業も、ソフトウェア開発に限らず自動化できると想像できます。ソフトウェア開発に関しては、『これがどう動くか』がはっきり見える道筋があると思います」 ダン・ボネ「つまり、開発者ははるかに生産的になる、ということですね。今日のように実際にコードを書くのではなく、欲しいものを説明するようになる、という見方ですね」 アルトマン「そう思います」

Tsubame

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「AIが小さな発見をした」と聞いても、多くの人はまだピンとこないだろう。だが、それは黎明期のDNA実験のようなものだ。最初の一歩は取るに足らなく見えても、そこから進化の爆発は始まる。AIが知識を「生み出す側」に回ったとき、世界の更新速度はもはや人間の手には収まらない。 アルトマン「まず最初に、多くの人と同じように、私もAGIには複数の定義を持っています。AGIに近づけば近づくほど、その概念はあいまいになります。しかし私が最も重要だと思っているのは——そして驚くべきことに、いままさにそれが起こり始めている——AIが「新しい発見」をできるようになる瞬間です。 つまり、AIが人類の知識の総体を拡張できるようになるときです。これらの事例はまだ非常に小さいものです。誇張して言いたくはありません。 しかし今、X(旧Twitter)上では、さまざまな分野の科学者たちが『小さな発見をした』『新しいアプローチを思いついた』『何かを解明した』といった報告をしているのを目にします。繰り返しますが、誇張してはいけません。そこまで大げさに言うつもりもありません。 とはいえ、これこそが重要なのです。そして私たちがそのごく初期段階にあり、今後数か月から数年でこれをさらに大きく進展させられると楽観視しているという事実——それは非常に大きな意味を持ちます。おそらく、これこそが私が最も関心を寄せている『AGI的なこと』なのです」

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