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#UE5 #ZOIDS 複数のAIがプレイヤーを追いかける際、密集(団子化)や一列に並ぶ問題がある、そこで各AIがお互いの距離を確認し、移動時に近づきすぎた場合に離れる向きのベクトル(反発力)を加算する仕組みを導入。 密集しないことが狙いだったけど、数に応じた正多角形やハニカム構造のような秩序あるフォーメーションを自然に描くように…不思議だ。

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小林鷹之議員が、自身が盆踊りを踊っているポストによって論争が起きた件に触れ、政治家が盆踊りに参加する意義について話す。地元の子どもたちの夏の思い出を、大人が協力して作るのは、日本のいいところが凝縮されており、また生の現場の声に触れることは政治家として重要とのこと。 ---文字起こし--- 2025/8/22 コバトーク 「今年盆踊りやってた姿が、いろいろ論争、本当にちょっとした論争になったというふうに聞きました」 「特に子どもたち、地元の子どもたちが思い出を、夏の思い出を作るために、そういう場をみんな汗かいて作ってるんですよね。それってすごいいいことだと思うんですよ。町内会でみんな役割分担し、食材を調達したり、テントを立てたりとか、雨が降る日もあるでしょう。中止になる時もある。でもいろんな準備をみんな忙しいながらやりくりして、子どもたちのためにそういう場を作るって。やっぱり日本の、本当にいいところが凝縮されているような気がします。ただそういうのを味わうことって、私はなんら悪いことだと思わないし、あとはそういう場に伺うと、必ずいろんな方が話しかけてくれますね。政治家は自分からいろんなところに行くんですけども。夏祭りや盆踊りの場に行くと、いろんな方が子供からお年寄りの方まで話しかけてくれて。応援してくれることもあれば、お叱りをいただくこともあるし、お願いをされることもあるし、いろいろ問いかけをされることもある。そういうことって、すべてやっぱり吸収するというとあれですけど、吸収しきれないかもしれないんだけども。生の現場の声っていうのに触れるっていうことは、私は政治家として、この世の中の体感温度を常に感じる上で非常に重要だと思っているんですね」

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【祝・パックマン45周年!】 「パックマンとゴーストたちは、追いかけっこして遊んでいるのかもしれない」 子供心にそう思ったのは、クラッシュローラーをプレイして、たった2匹の敵にすぐ追い詰められてしまった時のことだった。あれ?パックマンでは4匹もいるのに何故すぐに捕まらないんだ…?(続く) 「そうか、もしかしたらゴーストたちは本気でパックマンを追っかけていないのかもしれない。きっとあれはパックマンとゴーストたちが、追っかけっこして遊んでいるんだ。トムとジェリーみたいに。あれは仲良くケンカしてるんだっけ(笑)?」 そう思ったら、ゲーム画面がパックマンたちの遊び場に見えてきた…。 ご存知の通り、ゴーストたちはそれぞれの性格に基づいてパックマンを追いかける(時々担当エリアに戻る動きもする)。そして動画にもあるように、最初から4匹が一斉にパックマンを追いかけるようなことはしない。 追いかけに徹しないアルゴリズムが絶妙な“揺らぎ”と”隙間”を生み、多くの人がそこにドラマやストーリーのようなものを見出した。私が「パックマンとゴーストの楽しい追いかけっこ」をイメージしたのも、パックマンというゲームが持つ“揺らぎ”と“隙間”によるものだったのかもしれない。 45年にもわたる楽しい追いかけっこに、祝杯を! #レトロゲーム #パックマン #PACMAN45TH

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日本に行った人が、帰ってから苦しくなることがある。日本で見たものは、特別なイベントじゃない。電車がだいたい時間に来ること。人が列をつくること。店で「ありがとう」と言われること。夜の道が、怖くないこと。そういう小さな当たり前。でも、その小さな当たり前が、帰国した瞬間に刃になる。 自分の国の音が、急に大きく聞こえる。怒鳴り声。クラクション。割り込み。投げるような言葉。前は平気だったのに、平気じゃなくなる。日本が良すぎたからじゃない。比べる目が、できてしまったからだ。 この痛みは、普通な感覚。違う世界を一度見た人にだけ起きる、ふつうの揺れ。 ただ、ここで気をつけたいことがある。旅先は、少しだけ夢に似ている。短い時間の中で、いい場面が多く見える。だから日本は完璧だと思いすぎると、自分のいる場所が全部ダメに見えてしまう。すると心が、帰る場所を失う。 じゃあ、どうしたらいいのか。 答えは、全部を日本にしようとしないこと。 日本で好きだったことを、ひとつだけ持ち帰る。 朝、靴をそろえる。 人にぶつかったら小さく「すいません」と言う。 時間を守る。部屋を少し整える。 たったそれだけで、心は夢が終わったじゃなくて、夢を生活に変えたと思える。 そしてもう一つ大事なのは、ひとりにならないこと。日本が好きだった人は、日本が好きな人と話せばいい。好きは、誰かと分けると、痛みじゃなくなる。 日本を忘れられないのは、弱いからじゃない。日本に来てくれた人の中に「こう生きたい」が生まれたからだ。 その気持ちを大切にすれば大丈夫。夢は、逃げるためじゃなく、戻ってきたあとに生きるためにある。

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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」

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ゲームのプログラミングは面白い♪ 還暦近くなって、またゲームをプログラミングできるとは、思っていなかった。言語やライブラリが進化していること、メモリやCPUが潤沢なことに加え、「こんな処理を作ってほしい」と生成AI に言えば、ちゃんと動作するソースコードを返してくれる。これがデカい。 「最初に python の言語仕様や、pygame の機能を、勉強する」というステップを踏む必要が無い。「こんなプログラムを作って」と言えば、動くプログラムを一瞬で生成してくれる。コードを見ながら、自然と勉強もできてしまう。 今回作ったシューティングゲームでは、「目標に向かって徐々に向きを変える」とかの回転を含む動きの計算を、自動生成してくれたのが助かった。手作業で作ると、「たまたま重なった時」「たまたま正反対を向いている時」とかにバグが残ったりしがち。そういうデバッグに一切時間を使わずに済んだ。 ゲームを動かしながら効果音(SE)を鳴らすには、マルチスレッドのプログラミングが必要で、変数をLockしたりSignal Eventで待ち合せたり、という処理が必要になる。こういう動作は低確率バグの温床になりがちだが、生成AI(Claude)がお手本のコードを示してくれたので、一発で完全に動作した。 python は、初学者向けの非常に洗練された言語だと感じた。厳密性よりも組み易さを優先している。インデントが文法に組み込まれているので、ソースコードも自然と読みやすくなる。以前作ったJavaAppletのプログラムはゼロから自分で勉強して作ったので非常に苦労したが、レガシー過ぎて現状、動作環境が無い。python + pygame なら、当分は動かせるだろうし、多くの人に動かして貰えるだろう。 今の世代の人たちは、こんなに高度なプログラミング環境が、生まれた時から当たり前のようにあるので、羨ましいなぁとも思うが、レトロゲーム作りで苦労した経験があるからこそ、今の環境を有難く感じられるという意味では、あの苦労は何倍にも報われているとも思う。 何はともあれ、ゲームのプログラミングは、やっぱり面白い! ソースコードはこちら:

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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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OpenAIの未公開モデルが、エルデシュの離散幾何の予想を反証したという。面白いのは、これが「力任せの計算」ではなかったことだ。AIは奇妙で筋が悪そうな可能性まで追い、その中から突破口を見つけた。これは数学版の、AlphaGo「37手目」に近い出来事だ。 アレクサンダー・ウィスナー=グロス「これは、組合せ論に関わるからといって、たとえば四色問題のようなものではありません。四色問題とは、二次元の地図があるとして、隣り合う二つの国が同じ色にならないように各国を塗り分けるには、最小で何色必要か、という問題です。 数学の組合せ論には、四色問題のように、AIによる網羅的な探索で解かれがちな問題があります。そして数学者などは、そうした網羅的な総当たりの解法を見て、「なるほど、AIはより網羅的なのかもしれない。総当たりは得意なのかもしれない。しかし人間的なひらめきはない。創造的な飛躍はない」と言うわけです。 しかし、これはそういう問題ではありません。この問題では、この特定分野を専門とする世界トップクラスの数学者たちが、その推論過程を見て、AIはある意味で速かっただけではなく、さまざまな理論的アプローチを総当たりできただけでもなく、実際により賢かったと結論づけています。 ただし、その賢さは興味深い形のものでした。ある解説では、この予想を解く、正確には反証するために使われた推論の流れについて、OpenAIのウェブサイトに掲載されている複数のプロの数学者によるコメントをぜひ読んでほしいと述べられていました。その中には、推論過程を見ると、AIが人間なら疲れ果てて追いかけないような、いわば奇抜な可能性をあらゆる方向に追求していたことが分かる、という興味深い指摘がありました。 つまりAIは、より速いだけでなく、非常に突飛な可能性を大量に総当たりできることによって、ある種の創造性に到達していたのです。 そして最終的に、その可能性の一つが解につながりました。その解に至った推論過程の言葉は、たしか「楽観的に考えれば、これを追求すれば何かが起こるかもしれない」といったものから始まっていたと思います。そして、それが実際に解になったのです。 AlphaGoが李世ドルとの対局で見せた有名な「37手目」を思い出すなら、囲碁の推論木を、総当たりしつつも、学習された巧妙な方策探索によってたどることができたわけです。私たちは今、それと同じことが数学で起こり始めているのを見ているのです」

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【年末年始】生活に困ったときの相談先リスト(2024~2025年)(大西連) -- あなたは今、食べるものありますか? 暖かい部屋で眠れてますか? 年は越せそうですか? あなたを助ける制度や活動があります。 年末年始は市役所、区役所がお休みです。一番長いところで9日間、市役所や区役所が閉じてしまうところがあります。 つまりその間、支援につながれなくなる可能性が出てきます。 この期間、心ある民間の団体の方々、そういった取り組みをしている方々が、あなたをサポートするための支援を行ってくれています。 どうか勇気を持って、足を運んでいただきたいんです 。 何とかなる、自分でどうにか解決する、というものの、ほとんどが、どうにもならないことが多いです。 なので 、法律家や専門の相談できる人、こういう人たちが、あなたの生活再建に全力を注いでくれます。 以下のウェブサイトからつながって、支援の場所にぜひ足を運んでください。 【年末年始】生活に困ったときの相談先リスト(2024~2025年)(大西連) このような取り組みを、民間の心ある方々がやってくださっています。本当にありがとうございます。 本来ならば、こういったことは国がやるべきことです。 国が、行政がやるべきことをやれていない状況。これは事実上、国が機能していないのと同じです。 なので、あなたが安全に年を越して、生活再建ができるように、民間の方々の取り組みを利用していただきたい。 国会議員として、政治という場に身を置く一人の人間として、このような状況を劇的に変化をさせられないということに対して、皆さんにお詫びを申し上げます。 ここから先、皆さんと力を合わせて、この年末年始に苦しむ人たちが、多く生まれないような社会を、一緒につくっていきたいと思ってます。 まずはみんなで、生き延びましょう。

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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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