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工作機械。 わざとぶつけます。 普通なら 主軸破損。 軸の精度もでなくなる。 大修理コース。 でもこの機械は違う。 「エアバック」 衝突を検知すると ボールねじが逆回転。 ダメージを減らす。 つまり、 守っているのは機械だけじゃない。 オペレーターの心です。 「心の負担を削る」

55,445 views • 6 months ago •via X (Twitter)

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イーロン・マスクは、「コーディングは今年で終わる」と考えている。 進化するのではなく、なくなるという。 これまでソフトウェアを作るには、プログラミング言語を書き、それを機械語に変換(コンパイル)して実行する必要があった。 しかしマスクの考えでは、近いうちにAIが最初から機械語を直接つくるようになる。 人間がコードを書く必要はなくなる。 彼はこう言っている。 「そもそもコーディングをやらなくなる」と。 もともとコードとは、人間と機械の“通訳”のようなものだった。 機械が人間の言葉を理解できなかったから、わざわざプログラミング言語を書く必要があった。 でもAIが人間の言葉をそのまま理解できるようになれば、その“通訳作業”は不要になる。 さらにこれをNeuralinkのような脳とコンピュータをつなぐ技術と組み合わせるとどうなるか。 キーボードもいらない。 画面もいらない。 文法(シンタックス)もいらない。 「想像すれば、そのままソフトウェアになる」 頭の中でやりたいことを思い描くだけで、AIが自動で設計し、作り、実行する。 これは「プログラミングを効率化する」という話ではない。 「プログラミングという作業自体が消える」という話だ。 これまで何年も勉強して身につけてきたスキルの価値が、大きく変わる可能性がある。 アイデアと実現の間の時間が、ほぼゼロになる。 これからは「作る」のではなく、 「想像する」だけで形になる世界。 スキルや時間よりも大事なのは、 どれだけ具体的に、はっきりと自分の理想を思い描けるか。 そんな未来が来るかもしれない、という話である。

チャエン | デジライズ CEO《重要AIニュースを毎日最速で発信⚡️》

121,743 views • 7 months ago

かつて知識人とは、人より多く読み、人より深く理解する存在だった。しかしAIは、その前提を根底から崩している。人間が一生かけても読み切れない量の論文を、機械は一瞬で探索し、要約し、組み合わせる。知の競争は「誰が知っているか」から「誰が使えるか」へ移った。 ひろゆき「現段階でも、CellとかNatureに載ったすべての論文のデータベースを検索してAIが答えを出すし、毎年出てくる論文すべてを読むことも可能になってしまっているので、最先端の情報を一番多く持っているのは今、機械なんですよ。その機械が出してくるものを人間が見て、「そういう感じか」となる時代なので、機械よりも賢い人間というのはもう不可能になった、というのは事実です。 論文を発表するのは人間なんですけど、発表される論文というのが年間に10万本とかになるんですよ。ちゃんと読み込んだら、人間は1日やっぱり10本ぐらいしか読めない。これは体力の限界というか、人間の限界です。それを超えることが機械だからできるんです。なので、人間の体力では機械を超えることができないというのは、もう事実としてあるんですね。 まず、専門の領域の論文をすべて読まないと先に行けない。コンピューターサイエンスのエンジニアが、物理の学位は持っていないけれど、物理の論文をAIに読ませまくって論文を書かせ、業界誌に論文を載せたんですよ。書いてある内容は本人もいまだに分かっていない。でも、それっぽいものをちゃんと書いて、査読も通ったんです。そういうことが可能になっている時に、人間のオリジナリティで頑張るより、機械に任せた方が論文を書ける、ということはもう証明済みなんです」

Tsubame

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「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

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