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#はなまる は少し緊張しやすい #ハナジカ です。それでも根気強くトレーニングを進め、ついに獣医師が聴診できるまでになりました。 高齢になると、麻酔下での検査治療より普段の状態確認が大切になります。 園で暮らしてくれるからこそのできるサポートを。はなまるの協力にも感謝です。 #徳山動物園

14,972 次观看 • 11 个月前 •via X (Twitter)

9 条评论

智チーター🐈 的头像
智チーター🐈11 个月前

はなまる君、偉いです👏 頑張ってくれてありがとう✨️

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ちびうさ11 个月前

はなまるくん頑張ってますね☺️ スタッフさんの優しい手のぬくもりを感じて少しずつ慣れてくれたんですね ありがとうございます😌 これからもよろしくお願いします🙇‍♀️

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ともtan11 个月前

はなまるくんと飼育員さん、獣医師さんの訓練の賜物ですね💮 これからも元気で過ごしてくれる事が1番ですが麻酔なしで診てもらえる事は大事ですね😊

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OC11 个月前

はなまるくん頑張ってるね👏👏👏 しっかり見てもらって長生きしてね‼️

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動物園初心者11 个月前

はなまるくん…頑張ったね✨

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りーりー11 个月前

大人しくじっと診察受けるはなまるちゃん。良い子だなぁ。ここまでの信頼を得るのに辛坊してくった獣医師さんやスタッフさん,ありがとうございます💕💕

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かよこ11 个月前

根気強くトレーニングしてくださってありがとうございます!はなまるくんよかったね💕元気に頑張ってね!

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里娘11 个月前

はなまる君 落ち着いて診てもらえて良かったね。 信頼関係があるからこそ 長生きしてね。

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のら11 个月前

飼育員さん、獣医さん、ありがとう☺️

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カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。 アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。 たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。 そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。 つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。 私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。 その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。 知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

Tsubame

15,839 次观看 • 8 个月前

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」

Tsubame

15,386 次观看 • 3 个月前

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 次观看 • 1 个月前

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

522,214 次观看 • 4 个月前

【OpenAI共同設立者】イリヤ・サツケバーのみている世界 イリヤ・サツケバーがトロント大学でスピーチを行いました。その内容が非常に重要だと感じたため、翻訳しました。 『AIは人類にとって「史上最大の課題」であると同時に「最大の報酬」ももたらす』 以下、字幕全文です↓↓↓ --- 6月6日 皆さん。 ここに来られたことを本当に嬉しく思います。この場を準備し、企画してくださった皆さん、そしてこの名誉学位を授与してくださったことに、心から感謝を申し上げます。この名誉学位をいただけるのは、私にとって非常に意味深いことです。 今からちょうど20年前のほぼ同じ日に、私はこの同じホールで、トロント大学から学士号を授与されました。実は、これでトロント大学からいただく学位は4つ目になります。ここで過ごした合計10年間は、本当に素晴らしい時間でした。 学部生として多くのことを学び、大学院生としても素晴らしい経験を積むことができました。興味のある分野を深く掘り下げ、研究者としての道を歩み始めることができたのです。 特に、ジェフ・ヒントン先生のもとで研究できたことは、望外の幸運でした。先生がこの大学に在籍されていたことは、私の人生で最も幸運な出来事の一つです。これ以上ないというほど素晴らしい環境で教育を受け、科学者として成長できたことに、大学には深く感謝しています。 私が学生だった頃、この大学はどこよりも優れたAI研究を行っていました。最も革新的で、最もエキサイティングな研究です。それに学生として貢献できたことを、今も誇りに思っています。もう、ずいぶん昔のことになりましたが。 さて、卒業式のスピーチでは、卒業生の皆さんに賢明なアドバイスをすることが期待されていると思います。今日は少しだけ、その役割を果たさせてください。少しだけ、と言うのは、今回のスピーチは少し毛色の違うものになるからです。 一つ、実用的な心の持ち方をお伝えしたいと思います。これを心掛ければ、きっと多くのことが楽になるはずです。それは、「現実をあるがままに受け入れ、過去を後悔せず、ただ状況を改善することに努める」という考え方です。 なぜこんな話をするかというと、これが非常に難しいことだからです。私たちは、過去の悪い決断や不運な出来事を思い出し、「あれは不公平だった」と考えて時間を無駄にしがちです。 しかし、「現実はこうなのだから、次善の策は何か」と考える方が、はるかに生産的です。私自身、そう考える時はいつも、物事がうまくいくことに気づきます。 とはいえ、これは簡単なことではありません。自分の感情との戦いでもあるのです。だからこそ、皆さんにお話ししています。この考え方を、できる限り心に留めておいてください。これは、私自身へのリマインダーでもあります。 さて、本題に入りましょう。このスピーチが普通のものにならない理由は、私たちの周りで、少し違うことが起きているからです。皆さんは、これまでとは全く異なる時代の節目に立っています。これはよく言われることですが、今回は、本当にそうなのです。 その理由は、AIです。言うまでもありませんね。 聞くところによると、今日のAIはすでに「学生であること」の意味を大きく変えているそうですね。かなりのレベルで。これは私自身が強く感じていることであり、そして真実だと思います。 しかし、AIの影響はそれだけにとどまりません。私たちの仕事は、これからどうなっていくのでしょうか? すでに、未知で予測不可能な形で、少しずつ変化が始まっています。 Twitterで検索すれば、AIに何ができるのか、人々が何を言っているのかを見ることができます。そうすると、「どのスキルが役に立ち、どのスキルが時代遅れになるのだろうか」といった疑問が頭をよぎるかもしれません。 しかし、AIがもたらす本当の課題は、それが前例のない、極めて大きなものであるという点です。未来は、今日とは全く異なるものになるでしょう。 私たちは、コンピューターと話すことができるようになりました。これは新しいことです。コンピューターが私たちを理解し、言葉を返してくる。音声でコードを書くことさえあります。クレイジーなことです。 もちろん、AIにはまだ不十分な点もたくさんあります。 しかし、AIはすでに、数年後の世界を想像させるほどの力を持ち始めています。それが3年後か、5年後か、10年後か、未来の予測は困難ですが、AIは着実に、あるいは私たちの想像より速く、進化し続けるでしょう。 そしていつか、AIが私たち人間の仕事を「すべて」こなす日が来るかもしれません。一部ではなく、すべてです。 なぜ、そう確信できるのでしょうか? その理由は、私たち人間には脳があり、その脳が一種の生物学的コンピューターだからです。 であるならば、私たちが脳でできることを、デジタルコンピューターにできない理由はありません。これが、AIがいずれ万能になりうる、という考えの根拠です。 そうなると、「コンピューターが私たちの仕事をすべてできるようになったら、何が起こるのか?」という、途方もなく大きな問いに直面します。それは少し強烈すぎると感じるかもしれません。 しかし、それはまだ序の口です。私たちは、その万能なAIを、経済成長や研究開発のために使うでしょう。AIがAI自身の研究を進めるようになれば、進歩の速度は爆発的に加速します。それは、もはや想像を絶する世界です。 この、AIが作り出す極端で根源的な未来を、感情レベルで本当に信じることは、私にとっても難しいことです。それでも、論理はそうなる可能性が非常に高いと示しています。 そのような世界で、私たちは何をすべきなのでしょうか? 「政治に興味を持たなくても、政治はあなたに興味を持つ」という言葉があります。この言葉は、AIにもそっくりそのまま当てはまります。 AIから目をそらさないでください。AIが今何ができるのかを、自分の目で確かめてみてください。そうすれば、直感が働くはずです。そしてAIが進化するにつれて、その直感は確信に変わっていくでしょう。どんな説明も、自分自身の感覚にはかないません。 特に、超知的なAIが社会に実装される未来では、AIをいかにコントロールするかという、非常に根深い問題が生じます。 AIができることを見て、そこから目をそらさないこと。そうして初めて、私たちはAIがもたらす巨大な課題に立ち向かうエネルギーを得ることができるのです。 AIがもたらす課題は、人類史上最大の課題かもしれません。しかし、それを乗り越えた先には、史上最大の報酬が待っているはずです。好むと好まざるとにかかわらず、皆さんの人生はAIによって大きく左右されます。だからこそ、AIに注意を払い、この課題を解決するためのエネルギーを生み出すことが重要です。それが、これから最も大切なことになると私は信じています。 ここで、私の話を終わります。 ありがとうございました。

ChatGPT研究所

35,612 次观看 • 1 年前

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

KAORI🍉

11,967 次观看 • 20 天前

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

28,261 次观看 • 5 个月前

「追いつけないなら、潰すしかない」——AI開発の先行者優位が、核抑止に似た論理を生む。恐るべき構図。 シュミット「いま起きている状況についてですが、例を挙げる方がわかりやすいと思います。あなたは善人、私は悪人だとしましょう。 あなたは私より6か月先にいて、私たちはどちらも超知能に向かう同じ道を歩んでいます。あなたはその到達点にたどり着こうとしていますね? 私は確信しています、あなたはそこにたどり着くでしょう。それほど近づいています。私は6か月遅れています。それって悪くない話に聞こえますよね? よさそうに思えますよね? 違います。これはネットワーク効果のあるビジネスなんです。ネットワーク効果が働くビジネスでは、重要なのは『改善の傾き』です。OpenAIやGeminiを例に挙げましょう。彼らには1,000人のプログラマーがいます。そして今、その彼らが100万人のAIソフトウェア開発者を生み出そうとしているんです。それが意味するところは? まず第一に、彼らには電気さえあればよく、食事もいらないということです。それは良いことですし、辞めることもありません。そして第二に、成長の傾きが非常に急になります。超知能に近づくにつれて、その傾きはさらに急になります。もしあなたが先に到達したら——」 「あなたには絶対に追いつけませんね」 「私はあなたに追いつけません。そして私は、あなたに世界を再構築する手段、特に私を破壊する手段を与えてしまったことになります。これが私の悪人としての思考です。 では、私はどうするでしょうか? まず最初にするのは、あなたのコードを盗もうとすることです。しかしあなたはそれを防ぎます。さすがですね。あなたは本当に優秀です。Googleにいるあなたは、今でも変わらず素晴らしい。次に、私は人間を使ってあなたの組織に潜り込ませようとします。でも、あなたはそれすら防ぎます。スパイを送り込む余地もありません。 では私はどうするか? あなたのAIモデルを改ざんしようとします。モデルを書き換え、壊して、自分がたった一日でもあなたより先に行けるようにしたいのです。でも、あなたはあまりにも優秀なので、それもできません。 では、次の選択肢は何でしょうか? あなたのデータセンターを爆撃することです。私が正気を失っていると思いますか?」

Tsubame

18,432 次观看 • 1 年前