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Ana Sayfaya Dön

Tableau Conferenceの目玉の一つはナレッジグラフに間違いない。 Tableauユーザーがこれまで積み上げてきたセマンティックモデルから、AIエージェントが正確に回答するためのナレッジグラフを自動生成。dbtなどの外部モデルも取り込み可能。「データ基盤でセマンティックモデルをゼロから」ではなく、「ビジネス部門のナレッジをそのまま設計に変える」これができると強い。#TC26

Rintaro Sugimura

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10,922 görüntüleme • 4 ay önce •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

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Benzer Videolar

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

522,904 görüntüleme • 7 ay önce

先日、SUNOで生成されたものをmp3でダウンロードするか wavでダウンロードするか、で音質が違うという話題を見かけました。 SUNOもACE Studioも(というかAI生成全部かもしれない) mp3で生成されます。 SUNOの場合、生成された状態はmp3でもwavでダウンロードを掛けると何かしらのフィルターが掛かって書き出されるのかそれともコンバートの精度なのか、音は変わるっぽい。その話題で、初心者の方々に誤った勘違いが起こっているのをちょこちょこ見かけました。ここからはSUNOやAI生成の話ではないです。 WAVやAIFFからmp3やAACに変換された音声は圧縮するために情報量が削られます。この動画を見ていただければ、元は同じファイルでも mp3の方は上が無くなっている事が分かると思います。で、この状態のmp3やAACを、wavやAIFFに変換しても容量が増えるだけで失った音質は戻ってきません。なので「wavの方が音が良い」は、この状態になってしまったファイルには当てはまりません。 mp3と全く同じ音のまま容量が増えるだけです。ちなみに、Logic Proはmp3やAACを取り込むと自動的に設定しているwavかAIFFに変換されます。 ※DAWによっては、そのままmp3を扱うものと、wavに変換されるものがあります。そのまま再生するとmp3と全く同じ音になります。では、なぜDAWに入れた際にwavに変換されるのか？フェーダー操作やPluginを掛けていった際に、mp3とwavで結果が変わる点と mp3やAACを再生するために都度デコードしながら再生するので、無駄な負荷が掛かるためです。とはいえ、現代のパソコンでこの程度の負荷は誤差の範囲ですがデコードしながらプラグインも掛ける行為が安定しているとはいえない、とされているからの様です。ここでSUNOの話に戻します。なので、SUNOで生成されたファイルをmp3でダウンロードした後にそれを何かしらのソフトでwavに変換しただけの状態では無駄に容量が増えただけで音質は変わっていない、という事です。 (先に書いたように、SUNOからのダウンロードにおいてはmp3とwavは音が違うようです。) その後、何かしらの変化を行った場合にwavが活きてくる。何も変化を起こさない2mixのままならmp3のままでいい、という事になります。 ※一部、特殊な音声圧縮フォーマット「FLAC」は元の音質に戻ります。

先日、SUNOで生成されたものをmp3でダウンロードするか wavでダウンロードするか、で音質が違うという話題を見かけました。 SUNOもACE Studioも(というかAI生成全部かもしれない) mp3で生成されます。 SUNOの場合、生成された状態はmp3でもwavでダウンロードを掛けると何かしらのフィルターが掛かって書き出されるのかそれともコンバートの精度なのか、音は変わるっぽい。その話題で、初心者の方々に誤った勘違いが起こっているのをちょこちょこ見かけました。ここからはSUNOやAI生成の話ではないです。 WAVやAIFFからmp3やAACに変換された音声は圧縮するために情報量が削られます。この動画を見ていただければ、元は同じファイルでも mp3の方は上が無くなっている事が分かると思います。で、この状態のmp3やAACを、wavやAIFFに変換しても容量が増えるだけで失った音質は戻ってきません。なので「wavの方が音が良い」は、この状態になってしまったファイルには当てはまりません。 mp3と全く同じ音のまま容量が増えるだけです。ちなみに、Logic Proはmp3やAACを取り込むと自動的に設定しているwavかAIFFに変換されます。 ※DAWによっては、そのままmp3を扱うものと、wavに変換されるものがあります。そのまま再生するとmp3と全く同じ音になります。では、なぜDAWに入れた際にwavに変換されるのか？フェーダー操作やPluginを掛けていった際に、mp3とwavで結果が変わる点と mp3やAACを再生するために都度デコードしながら再生するので、無駄な負荷が掛かるためです。とはいえ、現代のパソコンでこの程度の負荷は誤差の範囲ですがデコードしながらプラグインも掛ける行為が安定しているとはいえない、とされているからの様です。ここでSUNOの話に戻します。なので、SUNOで生成されたファイルをmp3でダウンロードした後にそれを何かしらのソフトでwavに変換しただけの状態では無駄に容量が増えただけで音質は変わっていない、という事です。 (先に書いたように、SUNOからのダウンロードにおいてはmp3とwavは音が違うようです。) その後、何かしらの変化を行った場合にwavが活きてくる。何も変化を起こさない2mixのままならmp3のままでいい、という事になります。 ※一部、特殊な音声圧縮フォーマット「FLAC」は元の音質に戻ります。

くうP

84,546 görüntüleme • 5 ay önce

僕らは、学校教育の中で長いあいだ、「与えられた問いに正解すること」「先生の指示に従うこと」「決められた課題をこなすこと」を評価されてきました。つまり、「指示を受けて、正確に処理する人」を育てるプログラムで育ってきた。ところが、その「正確に処理する」という部分を、AIが猛烈な速度で代替し始めている。かなり耳の痛い話になるけれど、｢指示待ちのホワイトカラー(人材)｣は必要とされなくなる。 #すでに大部分が削られはじめているこれから価値が上がるのは、「そもそも何をするのか」を決められる人。これは、「仕事をAIに奪われる」というより、これまで社会が求めてきた人材像そのものが、AIによって書き換えられているという話なんだと思う。そして、その変化に一番戸惑うのは、決して能力が低い人ではなく、これまでのルールを真面目に守ってきた人なのが皮肉です。学校には、｢国語｣や｢算数｣だけじゃなくて、｢覚悟｣とか｢決断｣みたいな授業があるといいのかな。

僕らは、学校教育の中で長いあいだ、「与えられた問いに正解すること」「先生の指示に従うこと」「決められた課題をこなすこと」を評価されてきました。つまり、「指示を受けて、正確に処理する人」を育てるプログラムで育ってきた。ところが、その「正確に処理する」という部分を、AIが猛烈な速度で代替し始めている。かなり耳の痛い話になるけれど、｢指示待ちのホワイトカラー(人材)｣は必要とされなくなる。 #すでに大部分が削られはじめているこれから価値が上がるのは、「そもそも何をするのか」を決められる人。これは、「仕事をAIに奪われる」というより、これまで社会が求めてきた人材像そのものが、AIによって書き換えられているという話なんだと思う。そして、その変化に一番戸惑うのは、決して能力が低い人ではなく、これまでのルールを真面目に守ってきた人なのが皮肉です。学校には、｢国語｣や｢算数｣だけじゃなくて、｢覚悟｣とか｢決断｣みたいな授業があるといいのかな。

西野亮廣(キングコング)

59,106 görüntüleme • 24 gün önce

これ、多分みんなGeminiとかにチクチクアップロードしてまとめさせて、みたいなことやってたかもしれませんが、TapNowは１クリックで動画分析できます。で、その内容が結構もりもりなんです。秒数、カメラの構図、キャラクターの動きセリフにいたるまでショット単位で分析してくれます。そして、なんと自分でさらに分析してほしい内容を付け加えることもできます動画分析ができるっていうことは、改善のループがAIで回せる可能性がもっと高くなったっていうことです。これが採点できるようになったら、「８０点になるまでループし続ける」みたいなことをショットやシーンごとにできますそうなると、テスト駆動開発みたいな、ある項目をクリアするまでやりきらせる、みたいなことができます。つまり、AIが作監の役割をかなりの部分手伝ってくれる未来が見えます TapNow

これ、多分みんなGeminiとかにチクチクアップロードしてまとめさせて、みたいなことやってたかもしれませんが、TapNowは１クリックで動画分析できます。で、その内容が結構もりもりなんです。秒数、カメラの構図、キャラクターの動きセリフにいたるまでショット単位で分析してくれます。そして、なんと自分でさらに分析してほしい内容を付け加えることもできます動画分析ができるっていうことは、改善のループがAIで回せる可能性がもっと高くなったっていうことです。これが採点できるようになったら、「８０点になるまでループし続ける」みたいなことをショットやシーンごとにできますそうなると、テスト駆動開発みたいな、ある項目をクリアするまでやりきらせる、みたいなことができます。つまり、AIが作監の役割をかなりの部分手伝ってくれる未来が見えます TapNow

yachimat - AI Short Anime

21,633 görüntüleme • 6 ay önce

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 görüntüleme • 5 ay önce

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

43,502 görüntüleme • 1 ay önce

【保存＆拡散希望】決死の内部告発！MJ・最後の盗聴電話内容公開！マイケル・ジャクソンの最後の電話「これを話すべきか分かりません。誰が聞いているか分からないからです。彼らは一つの集団かもしれません。彼らは私を消そうとしているのです。もう私をここにいさせたくないのです。」 ──「分からない。どういう意味ですか？話してください。」「電話では話せません。何が起きるのか分からない。でも、魂で感じるのです。神だけが知っています。彼らは私を撃つことも、刺すこともできるし、私が薬物を過剰摂取したと言って罪を着せることもできます。彼らには、いろいろなことができるのです。」 ──「誰が？誰がそんなことをするんですか？」「政府ではありません。それ以上のものです。それよりも大きな存在です……」 ──「マイケル……蝶のように羽ばたいたあなたへ。これをあなたに捧げます。」

【保存＆拡散希望】決死の内部告発！MJ・最後の盗聴電話内容公開！マイケル・ジャクソンの最後の電話「これを話すべきか分かりません。誰が聞いているか分からないからです。彼らは一つの集団かもしれません。彼らは私を消そうとしているのです。もう私をここにいさせたくないのです。」 ──「分からない。どういう意味ですか？話してください。」「電話では話せません。何が起きるのか分からない。でも、魂で感じるのです。神だけが知っています。彼らは私を撃つことも、刺すこともできるし、私が薬物を過剰摂取したと言って罪を着せることもできます。彼らには、いろいろなことができるのです。」 ──「誰が？誰がそんなことをするんですか？」「政府ではありません。それ以上のものです。それよりも大きな存在です……」 ──「マイケル……蝶のように羽ばたいたあなたへ。これをあなたに捧げます。」

TOYO

53,192 görüntüleme • 7 ay 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

63,146 görüntüleme • 8 ay önce

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

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

コムドットやまと

330,530 görüntüleme • 1 yıl önce

～ラケットの”響き”があなたを強くします～皆さまこんばんは。本日はこちらのタイトルについてご紹介いたします。今回お伝えしたいのは、打球時の”響き”について。選手が用具に求めるものとしましては、「もっと入るようになるものはないか。」「もっと威力のあるボールが打てるものはないか。」「もっと勝てるようになるものはないか。」などといったものが挙げられるかと思います。卓球は、スポンジの厚さ制限、サービスのハイド禁止、ボールサイズの変更、揮発性有機溶剤の廃止など、ルール変更によりあまりにも脅威になるものが禁止されています。その影響もあって、プレーヤーのみなさんからルールの範囲内において威力を向上させるものが要望として挙げられるようになってきました。そのうち最も変化しているのはラバーの性能であります。プレーヤーの要望に応える形で卓球メーカーは最先端の技術とノウハウを活かし、ルールの範囲内において多くの高性能のラバーを創り上げてきました。その性能は時代とともに目まぐるしく変化していき、現在では補助剤が無くても充分な弾みと、とても優れた回転性能を持たせることに成功しています。続いては、”ラケットの性能”についてです。ラケットもまた、高速卓球を可能とする要因の一つとして、硬質な特殊素材を用いたり、特殊な接着方法を用いることにより、軽量かつ、よく弾むものが続々と発売されています。しかしここで疑問点が浮かび上がります。一度振り返ってみてください。実はしばらくの間、変わっていないものがあります。それは、「卓球台の面積」です。卓球台は打ったボールを収める場所です。その面積は大きくも小さくもなっていません。回転力とスピードを限界まで高めたその用具達の性能を発揮することが出来るのは、その台に収まる範囲のみです。卓球台から近ければ抑えめに、遠ければ強めに打ちだす必要があります。そして、その台に収めるように調節するのは他でもない自分自身となります。用具そのものはAIのように自分で考え、調節してくれるものではありません。つまり、強弱含めて自分が最も調節しやすいものを選ぶことが”勝てる”選手になるために必要なことであると言えるでしょう。そしてその調節をする際に重要なのは、打球時に生じる手への”響き”にあります。なるべく手に伝わる”響き”が自然で敏感であるほど、力加減が調節しやすく、対戦相手から放たれた打球の威力の強弱も感じ取ることが出来る範囲が拡がります。それによって自身もまた確かな１球を感じることが出来ることで、メンタリティの安定感にも影響することでしょう。そしてその”響き”を左右するのが、手で直接持つものである、ラケットの選択になるということになります。いかがでしょうか。ラバーの性能が向上している今、重要視されるのは力加減の調整をしやすくするための手に伝わる”響き”であるといえます。今一度”響き”の良いラケットを選択してみると良いかと思います。ぜひ試してみてくださいませ。（ポストよりnoteの分量になっている気が。。。ちなみに弾みも最大限確保しようとすると、個人的には張継科ニューエラがかなり優れていると思います。）

～ラケットの”響き”があなたを強くします～皆さまこんばんは。本日はこちらのタイトルについてご紹介いたします。今回お伝えしたいのは、打球時の”響き”について。選手が用具に求めるものとしましては、「もっと入るようになるものはないか。」「もっと威力のあるボールが打てるものはないか。」「もっと勝てるようになるものはないか。」などといったものが挙げられるかと思います。卓球は、スポンジの厚さ制限、サービスのハイド禁止、ボールサイズの変更、揮発性有機溶剤の廃止など、ルール変更によりあまりにも脅威になるものが禁止されています。その影響もあって、プレーヤーのみなさんからルールの範囲内において威力を向上させるものが要望として挙げられるようになってきました。そのうち最も変化しているのはラバーの性能であります。プレーヤーの要望に応える形で卓球メーカーは最先端の技術とノウハウを活かし、ルールの範囲内において多くの高性能のラバーを創り上げてきました。その性能は時代とともに目まぐるしく変化していき、現在では補助剤が無くても充分な弾みと、とても優れた回転性能を持たせることに成功しています。続いては、”ラケットの性能”についてです。ラケットもまた、高速卓球を可能とする要因の一つとして、硬質な特殊素材を用いたり、特殊な接着方法を用いることにより、軽量かつ、よく弾むものが続々と発売されています。しかしここで疑問点が浮かび上がります。一度振り返ってみてください。実はしばらくの間、変わっていないものがあります。それは、「卓球台の面積」です。卓球台は打ったボールを収める場所です。その面積は大きくも小さくもなっていません。回転力とスピードを限界まで高めたその用具達の性能を発揮することが出来るのは、その台に収まる範囲のみです。卓球台から近ければ抑えめに、遠ければ強めに打ちだす必要があります。そして、その台に収めるように調節するのは他でもない自分自身となります。用具そのものはAIのように自分で考え、調節してくれるものではありません。つまり、強弱含めて自分が最も調節しやすいものを選ぶことが”勝てる”選手になるために必要なことであると言えるでしょう。そしてその調節をする際に重要なのは、打球時に生じる手への”響き”にあります。なるべく手に伝わる”響き”が自然で敏感であるほど、力加減が調節しやすく、対戦相手から放たれた打球の威力の強弱も感じ取ることが出来る範囲が拡がります。それによって自身もまた確かな１球を感じることが出来ることで、メンタリティの安定感にも影響することでしょう。そしてその”響き”を左右するのが、手で直接持つものである、ラケットの選択になるということになります。いかがでしょうか。ラバーの性能が向上している今、重要視されるのは力加減の調整をしやすくするための手に伝わる”響き”であるといえます。今一度”響き”の良いラケットを選択してみると良いかと思います。ぜひ試してみてくださいませ。（ポストよりnoteの分量になっている気が。。。ちなみに弾みも最大限確保しようとすると、個人的には張継科ニューエラがかなり優れていると思います。）

とある卓球オタクのメモ帳

27,804 görüntüleme • 3 ay önce

いつも楽観的だったゲイツ氏が、初めて「AIの負の側面が正の側面を上回る可能性」に言及した。AIへの期待が薄れたからではない。進歩が予想以上に速いから慎重になったのだ。AIの能力が指数関数的に伸びるなら、社会側の議論や制度設計も、従来の時間感覚では間に合わなくなる。ビル・ゲイツ「「私のメモはいつも100％楽観的だ」と思っている方には、今回は違うと言っておきます。メモを読んだ多くの人が注目したのは、私が「慎重に対処しなければ、AIの負の側面が正の側面を上回る可能性がある」と認めたことです。私がこのようなことを言ったのは、これが初めてでした。こうした課題の中には、私自身も完全な解決策を持っていないものがあります。世界規模の取り組みが必要です。理想論のように聞こえるかもしれませんが、本当にそれが必要なのです。 AIが登場すれば、私もその議論に参加する一人になるだろうとは以前から考えていました。そして私が提供できる独自の視点は、財団での活動を通じたものだと思っていました。たとえば、気候変動に直面する貧しい農家のために、AIを使ってより良い作物を作る。あるいは、マラリアを減らすだけでなく、根絶するための新しい手段としてAIを使う、といったことです。私は興味深いことに二つのキャリアを歩んできました。一つはテクノロジーの世界で、もう一つは現在の、財団を通じて公平性に取り組む世界です。私はこれまで、いくつものことについて間違ってきました。しかし、AIについて業界外からの関与がほとんどないという空白を目にして、自分が感じている衝撃を伝える責任があると思いました。「AIはそこまで優秀にはならないだろう」と考えて心配していない人や、「こうした問題に直面するのは何世代も先だ」と考えている人がいます。しかし、私はテクノロジー分野での経験から、そうではないと分かっています。最終的には、私など何千人、何万人といる発言者の一人にすぎない存在になるべきです。さまざまな背景を持つ人々にもっと議論へ参加してもらい、この先どう進むべきかを一緒に考えてほしい。それが私のメッセージです」

いつも楽観的だったゲイツ氏が、初めて「AIの負の側面が正の側面を上回る可能性」に言及した。AIへの期待が薄れたからではない。進歩が予想以上に速いから慎重になったのだ。AIの能力が指数関数的に伸びるなら、社会側の議論や制度設計も、従来の時間感覚では間に合わなくなる。ビル・ゲイツ「「私のメモはいつも100％楽観的だ」と思っている方には、今回は違うと言っておきます。メモを読んだ多くの人が注目したのは、私が「慎重に対処しなければ、AIの負の側面が正の側面を上回る可能性がある」と認めたことです。私がこのようなことを言ったのは、これが初めてでした。こうした課題の中には、私自身も完全な解決策を持っていないものがあります。世界規模の取り組みが必要です。理想論のように聞こえるかもしれませんが、本当にそれが必要なのです。 AIが登場すれば、私もその議論に参加する一人になるだろうとは以前から考えていました。そして私が提供できる独自の視点は、財団での活動を通じたものだと思っていました。たとえば、気候変動に直面する貧しい農家のために、AIを使ってより良い作物を作る。あるいは、マラリアを減らすだけでなく、根絶するための新しい手段としてAIを使う、といったことです。私は興味深いことに二つのキャリアを歩んできました。一つはテクノロジーの世界で、もう一つは現在の、財団を通じて公平性に取り組む世界です。私はこれまで、いくつものことについて間違ってきました。しかし、AIについて業界外からの関与がほとんどないという空白を目にして、自分が感じている衝撃を伝える責任があると思いました。「AIはそこまで優秀にはならないだろう」と考えて心配していない人や、「こうした問題に直面するのは何世代も先だ」と考えている人がいます。しかし、私はテクノロジー分野での経験から、そうではないと分かっています。最終的には、私など何千人、何万人といる発言者の一人にすぎない存在になるべきです。さまざまな背景を持つ人々にもっと議論へ参加してもらい、この先どう進むべきかを一緒に考えてほしい。それが私のメッセージです」

Tsubame

12,308 görüntüleme • 1 ay önce

「Nano Banana Pro」で生成したサムネイルのギャラリーサイトをGoogleの「Antigravity」で生成しました。 "これができるなら、あれもできるのでは？"というアイデアが溢れてきます。やはり、考え込む前に、行動するのが吉。行動しないと、思考も豊かにならない。とにかく作る、試す。

「Nano Banana Pro」で生成したサムネイルのギャラリーサイトをGoogleの「Antigravity」で生成しました。 "これができるなら、あれもできるのでは？"というアイデアが溢れてきます。やはり、考え込む前に、行動するのが吉。行動しないと、思考も豊かにならない。とにかく作る、試す。

KAWAI

182,291 görüntüleme • 8 ay önce

「サッカーが上手くなるには、サッカーだけをすればいい」そう思っていませんか？私が指導するFCガレオ玉島では、週に1回、あえてサッカーから離れたトレーニングをしています。多種多様な動きのトレーニングをするのですが、そのうちのひとつ「片手前転」を紹介します。これは、ただの前転ではありません。片手をついて、腕から背中へと滑らかに回転します。この動きの目的は「衝撃をいなす身体操作」を覚えることにあります。とっさの時に、自分の体を守れるか。頭を打たず、手首を折らず、安全に着地できるか。そして回転の中で体の軸を感じ、体幹を強くできるか。中学生年代だからこそ、絶対に必要なんです。この時期の子供たちは、体は大きくなっても、骨の中身はまだ成長途中。もろく、壊れやすい状態です。そんな彼らを守るために「転び方」を教え込んだ結果、嬉しい誤算がありました。これまで見てきたどのチームよりも、圧倒的に腕の怪我や骨折が少ないチームになったのです。「怪我で離脱する時間を減らすこと」も、立派な上達への近道です。みなさんのチームは、どんな取り組みをしていますか？ぜひ教えてください。

「サッカーが上手くなるには、サッカーだけをすればいい」そう思っていませんか？私が指導するFCガレオ玉島では、週に1回、あえてサッカーから離れたトレーニングをしています。多種多様な動きのトレーニングをするのですが、そのうちのひとつ「片手前転」を紹介します。これは、ただの前転ではありません。片手をついて、腕から背中へと滑らかに回転します。この動きの目的は「衝撃をいなす身体操作」を覚えることにあります。とっさの時に、自分の体を守れるか。頭を打たず、手首を折らず、安全に着地できるか。そして回転の中で体の軸を感じ、体幹を強くできるか。中学生年代だからこそ、絶対に必要なんです。この時期の子供たちは、体は大きくなっても、骨の中身はまだ成長途中。もろく、壊れやすい状態です。そんな彼らを守るために「転び方」を教え込んだ結果、嬉しい誤算がありました。これまで見てきたどのチームよりも、圧倒的に腕の怪我や骨折が少ないチームになったのです。「怪我で離脱する時間を減らすこと」も、立派な上達への近道です。みなさんのチームは、どんな取り組みをしていますか？ぜひ教えてください。

古賀康彦 | エコロジカル・アプローチ

34,210 görüntüleme • 8 ay önce

人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI（再帰的自己改善）。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

人間が関与することなく、Claude 10がClaude 11を設計し、その次をさらに作る——AIの開発者なら誰もが夢見るであろうRSI（再帰的自己改善）。そういうことが2028年の終わり頃にも実現するかもしれないという。そうなればそこからはきっと、シンギュラリティに向けた本格的な加速が始まる。ジャック・クラーク「これらのシステムは、AIシステムを訓練するためのコードを書くことにも、かなり優れるようになってきました。AIシステムをどのように訓練すればよいか、そのアイデアを提案することにも長けてきています。どこかの時点で、私たち人間がAIの今後の開発から完全に一歩引けるようになるかもしれません。いわば、AIを巻き上げて、あとは進むのを見守るような状態です。私たちが資源を与えて、「Claude 10よ、Claude 11を作れ」と言う。するとClaudeがアーキテクチャを作り、研究を行い、リスクを下げ、訓練実行まで行う。そしてClaude 11が出てくる。それはあらゆる面でClaude 10より優れています。今日それが見えているわけではありません。しかし、私はこれが確実にこの10年以内に到来する現実的な可能性があると思っています。年を賭けるなら、2028年の終わり頃です。それは、多くの科学文献を読んだうえでの見方でもありますし、私たちが公表してきた情報にも基づいています」 ——「2028年というのは、つまり、あなたは7か月のお子さんがいると言っていましたし、私にも6か月の子どもがいますが、その子たちがほんの少し大きくなる頃ということですよね。2028年なんて、もうすぐそこです」クラーク「ええ、かなり近いです。AIは速く進みます。その含意は、AIシステムは今後さらに先へ進み、これまで以上に強力になると予想すべきだということです。私たちがこの5〜6年で感じてきた進歩は、次の2〜3年に圧縮され、さらにもう一度圧縮されるかもしれないのです」

Tsubame

13,765 görüntüleme • 3 ay önce

人間の学習は、基本的に個体に閉じている。誰かが身につけても、そのまま他人の脳に同期されることはない。だがロボットは違う。1体が学んだ瞬間、それがフリート全体の能力になる。この「知能の共有」が当たり前になったとき、努力や訓練という概念の前提が崩れ、社会の更新速度が別物になる。ブレット・アドコック「つまり、いまHelix 2では、基本的にニューラルネットによるフルスタックのエンドツーエンド構成ができていて、事前学習データセットをHelix 2に向けてスケールさせていくことにも自信があります。さらに言うと、私たちはHelix 2を事前学習データセットのために設計した、と言っていいくらいです。そしてHelix 2のためにロボット自体も設計しました。つまり、すべてをデータ中心に設計しているわけです。では、どうやってデータをスケールさせるのか。ニューラルネットのゲームにいるなら、結局はデータ勝負です。どれだけ高品質で多様であるか、という話です」ピーター・ディアマンディス「要するに経験ですね。現場で、あらゆる状況の中で集められた経験です」デイブ・ブランディン「変な話で、みんなもう分かっていることだとは思いますが、これは蓄積されていって、しかも消えないんです。進歩がとてつもない。たとえば誰かにスキューバダイビングやピアノを教えれば、その人は知識を得ます。でもその人は生きて、やがて死んで、また別の人に教え直さないといけない。これはそうではなくて、完全に蓄積され続けます」アドコック「だから、最終的に残るのはごく少数のヒューマノイド陣営になると思うんです。ここで重要なのは、いったん1体のロボットがあるタスクを学べば、フリート全体のロボットがそれを知る、ということです。人間はこうは動きません」ディアマンディス「ええ、そうなれたらいいのにと思います」アドコック「うちの子どもたちが何かを学んでいるのを見ていても、全然言うことを聞かないんですよね」

人間の学習は、基本的に個体に閉じている。誰かが身につけても、そのまま他人の脳に同期されることはない。だがロボットは違う。1体が学んだ瞬間、それがフリート全体の能力になる。この「知能の共有」が当たり前になったとき、努力や訓練という概念の前提が崩れ、社会の更新速度が別物になる。ブレット・アドコック「つまり、いまHelix 2では、基本的にニューラルネットによるフルスタックのエンドツーエンド構成ができていて、事前学習データセットをHelix 2に向けてスケールさせていくことにも自信があります。さらに言うと、私たちはHelix 2を事前学習データセットのために設計した、と言っていいくらいです。そしてHelix 2のためにロボット自体も設計しました。つまり、すべてをデータ中心に設計しているわけです。では、どうやってデータをスケールさせるのか。ニューラルネットのゲームにいるなら、結局はデータ勝負です。どれだけ高品質で多様であるか、という話です」ピーター・ディアマンディス「要するに経験ですね。現場で、あらゆる状況の中で集められた経験です」デイブ・ブランディン「変な話で、みんなもう分かっていることだとは思いますが、これは蓄積されていって、しかも消えないんです。進歩がとてつもない。たとえば誰かにスキューバダイビングやピアノを教えれば、その人は知識を得ます。でもその人は生きて、やがて死んで、また別の人に教え直さないといけない。これはそうではなくて、完全に蓄積され続けます」アドコック「だから、最終的に残るのはごく少数のヒューマノイド陣営になると思うんです。ここで重要なのは、いったん1体のロボットがあるタスクを学べば、フリート全体のロボットがそれを知る、ということです。人間はこうは動きません」ディアマンディス「ええ、そうなれたらいいのにと思います」アドコック「うちの子どもたちが何かを学んでいるのを見ていても、全然言うことを聞かないんですよね」

Tsubame

59,367 görüntüleme • 7 ay önce