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レゴブロックでつくる 1946年 巨大コンピュータ #ENIAC 模型💁‍♂️ #量子コンピュータ・ディスコ では 量子コンピュータへと繋がる計算機開発の歴史を 計算と物理の2軸でまとめました☝ その中でターニングポイントとなった コンピュータを #大阪大学レゴ部 さんが模型に! 大きさの違いに注目です👀

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将来はAIに「日本語を学んで」と指示するだけで、自主的に学習するようになる。そうなると、僕たちがコンピュータを使う方法は様変わりするだろう。単に問題解決の速度が上がるという話ではない。人間が「こう解け」と教えるのではなく、「この目的で最善を探せ」と投げる世界になっていくのだ。 ジェンスン・フアン「コンピュータは、私たちがプログラムするものから、私たちの強いガイダンスを受けつつも自分でプログラムするものへと、完全に変わっていくのは間違いありません。つまり私たちは『何を学んでほしいのか』を指示する必要はあるわけです。以前はコンピュータに日本語を教えていましたが、将来はコンピュータに『日本語を学んで』と言うようになります。そうすると、私たちがコンピュータを使うやり方自体が変わります。 コンピュータは、今扱っているものより10億倍大きい問題サイズを扱えるようになります。ただ、それが何を意味するのかは、私たちには理解しきれない面があります。解を見つけることと、そもそも解くべき問題を頭の中で定式化することは別物だからです。多くの問題、つまり解ける問題でさえ、問題をどう定式化し、どう考えるかという私たちの想像力に制約されています。 だから、デジタル生物学の複雑さであれ、物理科学や量子物理、材料科学といったものの複雑さであれ、そうした問題サイズで向き合えるようになれば、簡単になっていくでしょう。交通渋滞のような一見ありふれたことですら、多くはかなり容易になっていくと思います」

Tsubame

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5000年の数学史で初めて、「理解」と「発見」が分離し始めている。AIが人間には理解が追いつかないほど大量の正しい数学的発見を生み出す世界で、「数学をする」とは何を意味するのだろうか。数学は「まずAIが道を開き、人間がそれを解読して意味を回収する学問」に変わってしまうかもしれない。 サンヒョン・キム「私たちは今、大きな混乱と変化のただ中にいます。数学の5000年の歴史でも経験したことのない変化です。 数学は、他の科学分野とはかなり異なっていました。トーマス・クーンの科学革命論でも、数学はその枠組みには当てはまりませんでした。数学ではずっと同じパラダイムが続いていて、偉大な定理を証明する、つまり大きな発見をし、それを深く理解することが目標でした。それが5000年間の数学の歴史だったのです。 最初は役に立たないように見えても、数百年、あるいは数千年後には人類にとって極めて有用になることもありました。しかし歴史上初めて、この二つが分離し始めています。「理解」と「発見」です。 これまでは両者は一致していました。大きな発見をするということは、その対象を非常によく理解していることを意味しており、それこそが数学にとって望ましいことでした。 ところが今、私たちはAIが生み出す発見に圧倒されています。もちろん間違いもありますが、そうした間違いはこれからますます減っていくでしょう。AIはさらに進歩し、その答えや発見もますます正確になっていきます。 そして数学者たちは気づき始めています。私たちはあまりにも多くの発見を手にする一方で、それに対する理解ははるかに少ないのです。今まさに、それが起きています。私たちはこの状況を非常に懸念しています」

Tsubame

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