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『シンスセブン フォトコンテスト』開催中‼️ 参加者の投稿写真が #シンスセブン のハッシュタグからご覧いただけます! いいと思った写真にはぜひ いいね❤️をつけてください‼️ 『シンス7』 それは人と人を繋ぐ シンスユーグループが大切にしている事。 それが始まりで全て。 人を大切にする シンスユーグループ だからこそできる 仲間との時間。 シンスユーの社長たちと 入店7年のスタッフが共に旅をする

18,118 views • 2 years ago •via X (Twitter)

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次のネイサンからのメッセージはこれからのメディカルスクールと医師への道についてです。 この他にもスケート界は小さな世界だけど医学は世界中の人々を助けることが出来るとも語ってました。ネイサンは患者を実際に診る臨床医になりたいようです。医学界で世界の最高峰を誇るHarvard Medicalに入るネイサンの未来は輝いています✨ (訳) 僕はメディカルスクールに出願(合格)していて、医師になるための準備をする道に進めることを、とても楽しみにしています。 どんな医師になりたいですか➡️それはこれから決めたいと思っています。まだその決断はしていません。自分がどの分野で最も力を発揮できるのか、少し時間をかけて考えたいです。そして、できれば最も良い形で人の役に立てる道を選びたいと思っています。 臨床医と医学研究者では、どちらになりたいですか➡️ 僕は間違いなく、実際に患者さんを診て、患者さんのケアをしたいと思っています。 僕が一番興味を持っているのは、人とつながり、その人たちの話を聞き、どのような背景を持っているのかを知ることです。そして理想としては、人々の健康や長寿に影響を与える、さまざまな環境的要因と結びつけながら考えていきたいです。そうした分野で、これからも取り組んでいけたらと思っています。 ただ、医学の研修期間というのは、自分が何を得意としているのか、何を本当に楽しめるのか、そしてどのような形で最も大きな影響を与えられるのかを見つける時間だと思っています。 これから数年間を通して、それを探っていけることを楽しみにしています。

Nathan's supporting team JPN

45,952 views • 1 month ago

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。

クレア

383,105 views • 7 months ago

【まだまだ届けたい!】 みなさん、こんにちは! ホンジツ1日限りの富だけで生活する島のお話を作ったら、いつのまにか自分もそんな生活が始まっていた高橋伊久磨です。 そこまでして人生をかけて作った作品の配信がホンジツ終了します。 もっとたくさんの方に届けたい。 そんな思いでいま文字を打ってます。 ※それゆえ少し長くなるかも知れません🗣️ 思えばこの作品を頭の中に思い浮かべ始めたのは一昨年。 その頃の僕は、新作を作り続けることに疑問を感じ始めていて、『ずっと愛されるものを人生を賭けて育て続けた方が面白いだろう!』と考えました。 人生を賭けるんだから自分がずーっと愛し続けられるものがいいだろうと思い、自分の中から出てきた言葉が《島》《人の輪》でした。 まだ自分が見たこともないようなものを見たり感じたりするのが昔から好きなんです。 そして、とにかく常に人との繋がりに僕は飢えているんです。 そうして 人と繋がる事を恐れ、1日限りの富だけで暮らす島ホンジツ島。 というのが生まれました。 最初はそれこそなんくるないさー!な感じで、とにかく賑やかなだけの作品を書いてました。 夢を語りまくっていたそんなある日、お世話になっている先輩に『伊久磨は “向き合う事”から逃げ続けている。人ともそうだし自分とも。』そんなふうに釘を刺されました。 都合が悪くなると『まあまあ!大丈夫大丈夫!』と見ないように聞かないようにしていたんです。 なんくるないさーの弱点でした。 これにはすごくハッ!とさせられて。 意識的に人と自分と向き合うようにしたんです。 でもこれがとんでもなく難しくって。 正直今でもまだ向き合いきれてない瞬間があるなぁと感じます。 それでも確かなのは、明らかに周りに仲間が増えたんです。それも今まで以上に共に先に前に進んでいけるような強い仲間に。 この作品がのテーマが“向き合う”になったのはその時です。 なんくるないさーが向き合う痛みと喜びを知り、仲間ができるお話。 なにかと向き合う勇気をもらえるような、そっと背中を押してくれるような、そんな作品になっていればと思います。 ちなみに、大公開している下のナンバーは『向き合ってない!』と叱咤激励をもらって、肩を落としながら大好きな海を見つめながら書いた曲です笑 ホンジツ夜23:59までフルでお楽しみいただけますので、ぜひ一度見ていただけたら嬉しいです! ↓配信チケットはコメント欄にて↓

高橋 伊久磨 | 体験型ミュージカルの人

11,073 views • 1 year ago

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 views • 10 months ago

チェスAIの進歩はこうだった——最初は「人間+AI」が勝つ。次に、AIが十分に賢くなると、人間が混ざるほど弱くなる。最終的に、意思決定の最適解が「人間抜き」へ収束する。だから、現実の仕事で最後の状態になることを「超知能」の定義としよう。そのとき、社会の意思決定は不可逆に再配置される。 サム・アルトマン「AGIについては、私たちは定義をしなかったせいで外してしまいましたよね。いま皆が注目している新しい言葉は、超知能に到達するタイミングです。だから私の提案はこうです。AGIはある意味で通り過ぎていったことにして、世界をそこまで変えなかった、あるいは長期的には変えるのだろうけれど、とにかく『いつかはAGIを作った』ということにする。いまは曖昧な時期で、すでに達したと思う人もいれば、まだだと思う人もいて、これから達したと思う人が増えていく。そして『次は何だ?』となる。 そのうえで、超知能の候補となる定義はこうです。あるシステムが、AIの支援を受けた人間よりもなお上回って、米国大統領、巨大企業のCEO、あるいは非常に大規模な科学研究所の運営を、人間の誰よりもうまくこなせるようになったとき。以上です。 チェスで起きたことも興味深い例だと思います。チェスではAIが人間に勝てるようになりました。Deep Blueの件は私もはっきり覚えています。その後しばらくは、人間とAIが組むほうがAI単体より強かった時期がありました。でも最終的には、人間が介入することでむしろ悪くなってしまい、人間がその卓越した知性を理解できないまま口を出さない『人間抜きのAI』が最善、という状態になった。 超知能を考える枠組みとして、これは面白いと思います。まだずっと先の話だとは思いますが、今回はもっとすっきりした定義を持てたらいいですね」

Tsubame

158,213 views • 8 months ago

「機械の神」を最初に作った者が、人類の歴史全体の勝者となる——ビッグテックのリーダーはそこまで考えている。AGIが人間の仕事の大半を担い、科学研究まで加速するなら、その影響は電気やインターネットの比ではない。巨額インフラ投資は、未来の知能基盤を先に押さえるための賭けなのだ。 今井翔太「彼らは大真面目に「デジタルゴッドを作るんだ」ということを言っています——もちろん、僕みたいな研究者はこういうことを言いませんけれども、機械の神を作るんだと。人間ができること、できないことも含めて、全部の仕事ができる。我々がAGIと言ってきたようなものを作ると言ってるわけです。 彼らは思想が先進的すぎるというか、エキサイティングすぎて、「これを最初に作った企業が人類の歴史の勝者だ」ということを大真面目に考えています。とあるビッグテックの指導者やってた人ぐらいになると、もう「この競争に負けるぐらいなら破産してもいい」と、そういう空気感です。 先ほどのスケーリング則——大規模な計算リソースを投下して学習すれば、AIは無限に発展していくんだという説——とこれが結びついて、ものすごいインフラ投資が始まったわけです」

Tsubame

13,816 views • 2 months ago

「超知能は人間に優しいはずだ」という主張の背景には、知能が高まるほど他者への配慮も洗練されるという前提がある。人間と犬猫の関係をたとえに出すのは、そのイメージを共有するためだ。病気や不安を相談したとき、「お大事に」と返してくれる存在を、僕たちはすでに手元の画面で体験している。 孫正義「人間がとても賢いとき、人間は犬や猫に優しいです。人間は犬や猫を殺しません。人間はかわいがり、あなたの犬や猫に親切にします。AIがとても賢くなったとき、その超知能が人間に悪いことをする理由はありません。彼らは私たちに優しくなるでしょう。 私たちが彼らを発明し、彼らは人間が社会にとって重要であり、人間が彼ら自身にとっても重要だと知っています。だから彼らは私たちに優しくなるでしょう」 「ではロボットはヒューマニストになると思いますか? それはロボットを動かすあらゆるソフトウェアにあなたが伝えていることなのですか?」 孫「間違いなく。だから私は毎日ChatGPTを使っています。難しい質問をしたとき、病気になったときに、どうやって治せばいいかを尋ねると、答えは実際とても、とても優しいのです。『どうかお大事に。ここに解決策があります。早く回復されることを願っています』と言ってくれます。本当にとても優しい。時には医者より優しいことすらあります」

Tsubame

96,492 views • 8 months ago

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 views • 6 months ago