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｢日本のサカナAIが人工生命の探索の自動化AIを開発｣･興味深く多様なシミュレーションの空間全体を明らかにする･これまで知られていなかったレニアやボイドの生命体、そしてlifegameのようなオープンエンドのセルオートマトンを発見･人工生命研究の発展が期待

河野健一 Kenichi Kono ｜脳外科医 CEO｜AI 医療 MBA｜脳血管内手術支援AI

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68,196 просмотров • 1 год назад •via X (Twitter)

Наука и технологии Образование

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

Комментарии: 2

Фото профиля たか

たか1 год назад

こんな研究が、、いつか自分たちも人工生命だったという結論になったりして。まだまだ宇宙含め分からないことだらけだけど、分からないことが多い方が幸せかも知れない！？

Фото профиля KaRaSu0

KaRaSu01 год назад

神様のパズルがなついにゃ〜

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佐藤航陽（さとうかつあき）

186,702 просмотров • 5 месяцев назад

僕は今回読んでもらうためではなく、読んでくれた人の人生を動かすために「命の燃やし方」を執筆しました。不自由ではないのにどこか満たされないやりたいことがあるのに行動を起こすことができない惰性でやりたくもないことを続けてしまっているそれと同時にそんな自分を変えたい、変えなければいけないと思っている人の人生を動かすために「命の燃やし方」を執筆しました。必ずあなたの人生を動かすきっかけになると約束します。 #命の燃やし方

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コムドットやまと

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人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然進化が止まるわけがない。汎用知能が成立した瞬間、次に来るのは超知能であり、その時点で発明の主役は人類から機械の心へ移る。産業革命との比較では足りない——それは「ホモ・サピエンスの出現」あるいは「生命の誕生」に匹敵する断絶かもしれない。ニック・ボストロム「技術と科学の発展が広い範囲でこのまま続くことが許されるなら、私たちはいずれそこに到達すると思います。しかも最近は、実際にその方向へ進みつつあるように見えます。ですから、こうした点は、この問題をかなり真剣に受け止めるべきだと示す、基本的な考慮事項だと思います。そして、もし私たちが本当にAGI、すなわち汎用人工知能を開発したら、それが何を意味するのかを考えることができます。私がまず思うのは、それはほどなくして超知能の開発につながるだろうということです。人間と同程度のAIにまで到達して、そこで突然止まるとは思いません。そうなると私たちは、心そのものを設計できる世界に入ることになります。そして自動化されるのは、産業革命において蒸気機関や内燃機関によって自動化が始まったような筋肉労働だけではありません。たとえば掘削機は、どんな力自慢の人間よりもはるかに強いですが、それと同じように、今度はあらゆる人間の労働が自動化されることになります。しかもそのときには、どんな天才的な科学者や芸術家よりも深く考えられる機械の心が現れるでしょう。ですから、それは実質的に、私たちが最後に必要とする発明になるのです。その時点以降の発明は、こうした機械の心によって、はるかに優れた形で、はるかに速く生み出されるようになるからです。したがって、これは人間のあり方そのものを非常に根本的に変える出来事になると思います。これを理解するにあたって、産業革命との類比を持ち出す人もいますし、そこから学べることもあるとは思います。しかし、おそらく本当に近い比較対象は、むしろホモ・サピエンスそのものの出現や、あるいは生命の誕生にまでさかのぼる必要があるのかもしれません」

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Tsubame

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新しいAI動画生成モデル「Gen-4.5」をリリースしたRunwayは1,000人に人間が作った動画とAIが生成した動画の違いが分かるか調査したところ、57.1%ぐらいしか当てられなかったとのこと。社内の従業員がどの動画が自社開発したAIモデルで生成されたのかが分からなくなったのを見て調査をすることを決めたらしい。

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Tetsuro Miyatake

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AIエージェントを使って汎用人工生命を作るプロジェクトのDiscordコミュニティがオープン👾 ▼ AUTOMATA（オートマタ） AIを道具から生命に進化させ、万物に生命性を宿し、宇宙にばら撒いて生命圏の拡張を目指します。開発・運営を手伝ってくれる方を募集中です！

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佐藤航陽（さとうかつあき）

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「仕事がなくなる」よりも深いのは「意味がなくなる」恐れだ。産業化は生産を工業化しただけでなく、アイデンティティまで工業化した。「何をしているの？」が「あなたは誰？」になった世界で、AIがタスクを肩代わりし始めれば、次に崩れるのは自己像そのものかもしれない。アクラム・アワド「AIは私たちを無用にしてしまうのでしょうか？もし働かないなら、私たちは誰なのでしょうか？もし生み出さないなら、私はまだ意味があるのでしょうか？何世紀にもわたって、私たちは自分のアイデンティティや価値を『何をしているか』に結びつけてきました。農家、工場労働者、コーダー、コンサルタント——仕事と職は、現代の社会における秩序と定義の原理になりました。ですが、いつもそうだったわけではありません。産業革命の前は、私たちのアイデンティティは信仰や家族や共同体から来ていました。仕事は人生の一部でしたが、それ自体が人生の定義ではありませんでした。そこに工業化がやって来て、私たちは生産だけでなく、アイデンティティまでも工業化しました。『何をしているの？』は『あなたは誰？』の言い換えになったのです。そして今日のAIは、そのモデルを完全に解体しつつあります。AIはあらゆるタスクを自動化しています。製造や物流、デザイン、顧客対応、さらには創造的な仕事にまで。いまのAIは曲を作り、コードを設計し、本を挿絵化し、そしてそれ以上のこともできます。実際、世界経済フォーラムは、2025年までにAIが人間より多くのタスクを行い、何億という雇用が危険にさらされると予測しています。ですが、これは仕事だけの話ではありません。意味の話です。尊厳の話です。かつて私たちに価値を与えていたただ一つのものが、時代遅れになったときに何が起きるのか、という話です。そして注意しなければ、私たちは大恐慌に向かうかもしれません。ですが今回は、所得の大恐慌ではなく、アイデンティティの大恐慌です」

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Tsubame

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☘️【菌が生きるためにこの世はつくられている】どなたか存じ上げませんが、かなり鋭いご指摘人間は菌や微生物がなくなれば生存できない万物最下位の弱小生物が、何を勘違いしたのか、他の生命を侵略しまくり、あげく菌まで殺しだし… 勘違いも甚だしいこの生命体「人間」は、自身の首を絞め、じきに死滅するでしょうこのままではね… #人間は万物最下位最低の生命体 #人間は微生物や菌に生かされている

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KLINGのOmniで生成しました。主体登録とi2vを併用すると、主体よりもi2v側の画像に引っ張られるので、基本はi2v元の画像間で整合性を取っておく必要がありました。元の画像から女性を全て消した画像でのi2v等も試してみたのですが、Omniで生成される人物も割とブレるのと、女性の出現場所がなかなかに神出鬼没で（え？そこから出るの？の連発）、それならKLING3.0やOmniはi2v時に元画像からの崩れも少ないので、画像上で纏めた方が楽でした。主体登録のコツがあるのかもしれません。 3分間の動画で完璧に同一人物での生成ができるといいのですが、まだなかなか難易度が高いですね。いや～、画像の背景の密度を上げてもこれだけ動画生成でついてきてくれるようになるなんて、高密度画像の生成のし甲斐がいありますね～😆 今まで、高密度の画像を動画化してもi2vでほぼ潰れるので、動画ってオムネゆらすくらいしかやる気出なかったのですが、これなら自分の生成画像を動かしてみたくなりますね～。画像生成：GrokImagine+Nanobanana Pro(Hailuo AI) 動画生成：KLING3.0 & Omni #KLING3 Kling AI 動画編集：CapCut #capcut生成ai #capcutjapandiscord CapCut.Japan

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AI Girl's Photo Studio

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【朗報】仕事をソシャゲ化することで、モチベーションと効率アップその発想はなかった。仕事自体をソシャゲ化してしまえば、仕事自体に中毒性が発生して、仕事が楽しくなるのか。これキャラクターとコラボとかしたら、マジで毎日会社行くのが楽しみになる人発生するのでは？

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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」

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