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海外で「OpenClawキラー」が出たって大騒ぎになってる。Perplexityが「Personal Computer」を発表。Mac mini上でAIエージェントが24/7常時稼働する。 正確に言うと、Perplexityは2月に「Perplexity Computer」（クラウド型AIエージェント）を出していて、今回の「Personal Computer」はそのローカル拡張版。Mac miniなどに常駐させて、クラウド側のAI処理とローカルのファイル・アプリを橋渡しする。 ↓↓↓何ができるか↓↓↓ ・19個のAIモデルを自動切り替え（Claude Opus 4.6、Gemini、GPT-5.2等を裏側で最適選択） ・400以上のアプリ連携（Slack、Gmail、GitHub等にOAuthで接続） ・ローカルファイル・アプリ・セッションに常時アクセス ・全操作にユーザー確認＋全操作ログ＋キルスイッチ（OpenClawのセキュリティ問題を意識した設計） ・セットアップの容易さを謳っているが、現時点ではウェイトリスト段階で一般提供はまだ これ面白いのは、OpenClaw自体は無料でGitHubスター約30万（3月時点でReactを超えてGitHub最多スターのソフトウェアプロジェクト）のオープンソース。つまり技術は誰でも使える。でも大多数のユーザーはセットアップで詰む。 Perplexityがやったのは「技術を作った」じゃなくて「技術の摩擦を消した」。そしてそこに約$21Bの企業価値がついてる。 僕がずっと言ってる話で、AIプロダクトの価値は「何ができるか」じゃなくて「誰がどう使えるか」で決まる。ただし両者は思想が根本的に違う。OpenClawはフルオープンソースでローカル完結・カスタマイズ自由。Perplexityはクラウド管理型で月額$200（Max tier）。同じことをやるというより、同じ課題に違うアプローチで挑んでいる。 常時稼働AIエージェント使ってる人、OpenClawとPerplexityどっちが良さそう？

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Tom | ドバイで生成AIやってる人

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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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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 Aufrufe • vor 3 Monaten

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
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KAORI🍉

11,967 Aufrufe • vor 12 Tagen

🏀プレシーズンゲーム🏀 【川崎74-63越谷】 🎙試合後コメント 🗣藤原隆充メインコーチ ─────── 今日の戦えていた数分間をスタンダードに ─────── 《試合総括》 ずっと準備してきた、ディフェンスの部分がメインなんですけど、その部分が全然遂行できなかったのかなっていうところがもったいなかったなと。 そこにチャレンジできてなかったなというのがまずひとつあって、 でも中でも数分間は戦えているところもあったので、そういったところをもうスタンダードにしながら選手たちにもやっていくように（伝えていきたいです。） 今ずっと、10日間以上ニ部練を続けて、彼らがもう疲労困憊のところがある中で、その中でも今できることをしっかりしないといけないよっていうところを話してきたつもりだったんですけど、もうちょっと僕がうまく伝えることができたらよかったかなっていうのは、今日の試合を通して、そこが大きくもったいなかったなというふうには思います。 （今日の試合では何を確認して何を試したかったのか） 基本的にはディフェンスのところで、 オフェンスは、今組み合わせで、実際ローテーションを組めるのが（コンディション等の関係で）8人とかがギリギリだったので、プレーできる選手が少ない中でも一番確認できるのはディフェンスのところだったので、 そういうボールプレッシャーのところであったり、ポジショニングのところであったり、最後のマイボールとするリバウンドのところでのファイトであったりとかっていうのを、大きな課題としていました。 （池田選手や三ツ井選手はそのあたりをしっかり表現しているようにみえたが） そうですね、一生懸命やってくれてたっていうのはあるんですけど、まだまだでもそれがB1のCSに出るには、もっともっと高いレベルができなきゃいけないし、池田に関して言えば、1つ目、ああやってアグレッシブにディフェンスしながらも、1つファウルしたら、2つ目をどう考えるかというのは、ただただカッとなって、もう1回やるんじゃなくて、今日実際にローテーションの中でもクレモンズと池田のところ、四家もいますけど、ところでっていう、ガードのローテーションがそこしかいなかったので、そういうのも冷静に考えなきゃいけないよねっていう。 一生懸命やってるから、じゃあ、そういうファウルトラブルがOKなのかというのはないので。 そこはクレバーにやってほしいなっていうふうに思いますね。 （新加入選手のオフェンスのフィット具合をどう感じているか） オフェンスに関して言えば、まだまだ各選手がどういうことができるのか、その色を出せっていうところで、全員今理解しようとしているところなので、それぞれの役割に色があるので、それをしっかりまず今は出してほしいっていうところで選手には話していて、ただその中でも1対1だけでやるんじゃなくて、しっかり人とボールが動くオフェンスの中で、その中で自分の長所を出して、最後にああやって大庭みたいな、クイックで打てたりとかっていうのがあるので、ああいうのを常に出していってほしいなというのは選手たちに話しています。
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🏀プレシーズンゲーム🏀 【川崎74-63越谷】 🎙試合後コメント 🗣藤原隆充メインコーチ ─────── 今日の戦えていた数分間をスタンダードに ─────── 《試合総括》 ずっと準備してきた、ディフェンスの部分がメインなんですけど、その部分が全然遂行できなかったのかなっていうところがもったいなかったなと。 そこにチャレンジできてなかったなというのがまずひとつあって、 でも中でも数分間は戦えているところもあったので、そういったところをもうスタンダードにしながら選手たちにもやっていくように（伝えていきたいです。） 今ずっと、10日間以上ニ部練を続けて、彼らがもう疲労困憊のところがある中で、その中でも今できることをしっかりしないといけないよっていうところを話してきたつもりだったんですけど、もうちょっと僕がうまく伝えることができたらよかったかなっていうのは、今日の試合を通して、そこが大きくもったいなかったなというふうには思います。 （今日の試合では何を確認して何を試したかったのか） 基本的にはディフェンスのところで、 オフェンスは、今組み合わせで、実際ローテーションを組めるのが（コンディション等の関係で）8人とかがギリギリだったので、プレーできる選手が少ない中でも一番確認できるのはディフェンスのところだったので、 そういうボールプレッシャーのところであったり、ポジショニングのところであったり、最後のマイボールとするリバウンドのところでのファイトであったりとかっていうのを、大きな課題としていました。 （池田選手や三ツ井選手はそのあたりをしっかり表現しているようにみえたが） そうですね、一生懸命やってくれてたっていうのはあるんですけど、まだまだでもそれがB1のCSに出るには、もっともっと高いレベルができなきゃいけないし、池田に関して言えば、1つ目、ああやってアグレッシブにディフェンスしながらも、1つファウルしたら、2つ目をどう考えるかというのは、ただただカッとなって、もう1回やるんじゃなくて、今日実際にローテーションの中でもクレモンズと池田のところ、四家もいますけど、ところでっていう、ガードのローテーションがそこしかいなかったので、そういうのも冷静に考えなきゃいけないよねっていう。 一生懸命やってるから、じゃあ、そういうファウルトラブルがOKなのかというのはないので。 そこはクレバーにやってほしいなっていうふうに思いますね。 （新加入選手のオフェンスのフィット具合をどう感じているか） オフェンスに関して言えば、まだまだ各選手がどういうことができるのか、その色を出せっていうところで、全員今理解しようとしているところなので、それぞれの役割に色があるので、それをしっかりまず今は出してほしいっていうところで選手には話していて、ただその中でも1対1だけでやるんじゃなくて、しっかり人とボールが動くオフェンスの中で、その中で自分の長所を出して、最後にああやって大庭みたいな、クイックで打てたりとかっていうのがあるので、ああいうのを常に出していってほしいなというのは選手たちに話しています。

越谷アルファーズ

35,249 Aufrufe • vor 9 Monaten

AIのハルシネーションは、計算パワー不足の副産物だ。限られたステップで答えを出そうとすれば、推論を途中で打ち切り、「それらしい文」を選ぶしかなくなる。その結果が、あの自信満々な誤答だった。いま、モデルはより多くのリソースを持ち、その余白を「ゆっくり考えること」に使い始めている。 ジェンスン・フアン「ここ数年で、特に直近2年だけを見ても、AI技術はおそらく100倍くらい進歩していると思います。とりあえず数字をつけるなら、そのくらいでしょう。2年前の車が、今と比べて100倍遅かったようなものです。だから今のAIは、当時より100倍くらい有能になっているのです。 では、その技術をどう活用したのか。あの膨大なパワーをどこに向けたのかというと、AIに『考えさせる』方向です。つまり、こちらが与えた問題を受け取って、それをステップごとに分解できるようにする。答える前に自分でリサーチをして、その答えを事実に基づかせる。さらに自分の出した答えを振り返って、『これが自分に出せるいちばん良い答えだろうか』『この答えにどれくらい自信があるだろうか』と自問する。もし自信がなければ、もう一度リサーチに戻る。場合によってはツールを呼び出して、自分が幻覚ででっち上げるよりも良い解を使うかもしれません。 その結果として、私たちはそのコンピューティング能力の大部分を『より安全な結果・より安全な答え・より真実に近い答え』を出す方向に振り向けてきました。ご存じのとおり、初期のAIに対する最大の批判のひとつは『幻覚を起こす』という点でしたよね。いま人々がAIをこれだけ頻繁に使うようになった理由のひとつは、その幻覚の量が減ったからです。私自身もほぼ毎日、ここに来るフライト中ずっと使っていました。 多くの人は『パワー』と聞くと、爆発的な力のようなものを想像しますが、テクノロジーのパワーの多くは安全性のために使われています。いまの車は昔よりはるかにハイパワーですが、そのぶん運転は安全になっています。その出力の大きな部分が、ハンドリングの向上に使われているのです」
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AIのハルシネーションは、計算パワー不足の副産物だ。限られたステップで答えを出そうとすれば、推論を途中で打ち切り、「それらしい文」を選ぶしかなくなる。その結果が、あの自信満々な誤答だった。いま、モデルはより多くのリソースを持ち、その余白を「ゆっくり考えること」に使い始めている。 ジェンスン・フアン「ここ数年で、特に直近2年だけを見ても、AI技術はおそらく100倍くらい進歩していると思います。とりあえず数字をつけるなら、そのくらいでしょう。2年前の車が、今と比べて100倍遅かったようなものです。だから今のAIは、当時より100倍くらい有能になっているのです。 では、その技術をどう活用したのか。あの膨大なパワーをどこに向けたのかというと、AIに『考えさせる』方向です。つまり、こちらが与えた問題を受け取って、それをステップごとに分解できるようにする。答える前に自分でリサーチをして、その答えを事実に基づかせる。さらに自分の出した答えを振り返って、『これが自分に出せるいちばん良い答えだろうか』『この答えにどれくらい自信があるだろうか』と自問する。もし自信がなければ、もう一度リサーチに戻る。場合によってはツールを呼び出して、自分が幻覚ででっち上げるよりも良い解を使うかもしれません。 その結果として、私たちはそのコンピューティング能力の大部分を『より安全な結果・より安全な答え・より真実に近い答え』を出す方向に振り向けてきました。ご存じのとおり、初期のAIに対する最大の批判のひとつは『幻覚を起こす』という点でしたよね。いま人々がAIをこれだけ頻繁に使うようになった理由のひとつは、その幻覚の量が減ったからです。私自身もほぼ毎日、ここに来るフライト中ずっと使っていました。 多くの人は『パワー』と聞くと、爆発的な力のようなものを想像しますが、テクノロジーのパワーの多くは安全性のために使われています。いまの車は昔よりはるかにハイパワーですが、そのぶん運転は安全になっています。その出力の大きな部分が、ハンドリングの向上に使われているのです」

Tsubame

53,695 Aufrufe • vor 6 Monaten

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」
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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 Aufrufe • vor 1 Monat

ゲームのプログラミングは面白い♪ 還暦近くなって、またゲームをプログラミングできるとは、思っていなかった。言語やライブラリが進化していること、メモリやCPUが潤沢なことに加え、「こんな処理を作ってほしい」と生成AI に言えば、ちゃんと動作するソースコードを返してくれる。これがデカい。 「最初に python の言語仕様や、pygame の機能を、勉強する」というステップを踏む必要が無い。「こんなプログラムを作って」と言えば、動くプログラムを一瞬で生成してくれる。コードを見ながら、自然と勉強もできてしまう。 今回作ったシューティングゲームでは、「目標に向かって徐々に向きを変える」とかの回転を含む動きの計算を、自動生成してくれたのが助かった。手作業で作ると、「たまたま重なった時」「たまたま正反対を向いている時」とかにバグが残ったりしがち。そういうデバッグに一切時間を使わずに済んだ。 ゲームを動かしながら効果音（SE）を鳴らすには、マルチスレッドのプログラミングが必要で、変数をLockしたりSignal Eventで待ち合せたり、という処理が必要になる。こういう動作は低確率バグの温床になりがちだが、生成AI（Claude）がお手本のコードを示してくれたので、一発で完全に動作した。 python は、初学者向けの非常に洗練された言語だと感じた。厳密性よりも組み易さを優先している。インデントが文法に組み込まれているので、ソースコードも自然と読みやすくなる。以前作ったJavaAppletのプログラムはゼロから自分で勉強して作ったので非常に苦労したが、レガシー過ぎて現状、動作環境が無い。python + pygame なら、当分は動かせるだろうし、多くの人に動かして貰えるだろう。 今の世代の人たちは、こんなに高度なプログラミング環境が、生まれた時から当たり前のようにあるので、羨ましいなぁとも思うが、レトロゲーム作りで苦労した経験があるからこそ、今の環境を有難く感じられるという意味では、あの苦労は何倍にも報われているとも思う。 何はともあれ、ゲームのプログラミングは、やっぱり面白い！ ソースコードはこちら：
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𡈽方 雅之@プロセス思考

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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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「この先5年で『何でもできるAI』が来る」と言いながら「この先10年で雇用は増える」と同時に語れるのは、AGIというラベルが便利な曖昧語になっているからだ。VCや技術者の側では、期待を煽るときは「強いAGI」、批判や規制の話になると「薄いAGI」にすり替わる。 アジェヤ・コトラ「AGIという概念が主流になるにつれて、同時にどんどん『薄まっている』ことに気づいています。去年、ニューヨークのDealBookで『AIの未来』についてのパネルに出たんです。私と、安全面の観点で考える人が1〜2人いて、他はベンチャーキャピタリストや技術者が何人もいました。 パネルの最初に司会者が、『2030年までにAGI——人間にできることは何でもできるAI——が実現する確率は、実現しない確率より高いと思いますか？』と聞きました。7〜8人が手を挙げました。私は挙げませんでした。私のタイムラインはもう少し長めだからです。 ところが、その少し後に司会者が、『この先10年で、AIは雇用を増やすと思いますか、それとも減らすと思いますか？』と追質問したんです。2030年はあと5年で、10人中7人が『2030年までにAGIが来る』と思っているのに、10人中8人——これも私以外——が『この先10年でAIは失う雇用より多くの雇用を生む』と答えました。 私は少し混乱しました。『5年で、最高の人間専門家ができることを全部できるAIが来ると思っているのに、なぜ10年で、雇用はむしろ増えると思うのですか？ ここで何が起きているのですか？』と。 ——「矛盾している感じがしますね」 その矛盾について後で何人かに突っ込んで聞いたら、みんなすぐに引き下がって、『AGIって結局何を意味するの？』と言い出しました。司会者はすごく極端な定義を置いていたのに、彼らは『もうAGIはあるようなものだ』『人々はゴールポストを動かし続ける。私たちは次々にすごい新製品を作っているのに、人々はそれをAGIだと認めず、もっと上を求める』と言ったんです。 私は滑稽だと思いました。なぜなら、古い学派のシンギュラリタリアン未来派のAGIの定義において、AGIとは非常に極端なものだからです」
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「この先5年で『何でもできるAI』が来る」と言いながら「この先10年で雇用は増える」と同時に語れるのは、AGIというラベルが便利な曖昧語になっているからだ。VCや技術者の側では、期待を煽るときは「強いAGI」、批判や規制の話になると「薄いAGI」にすり替わる。 アジェヤ・コトラ「AGIという概念が主流になるにつれて、同時にどんどん『薄まっている』ことに気づいています。去年、ニューヨークのDealBookで『AIの未来』についてのパネルに出たんです。私と、安全面の観点で考える人が1〜2人いて、他はベンチャーキャピタリストや技術者が何人もいました。 パネルの最初に司会者が、『2030年までにAGI——人間にできることは何でもできるAI——が実現する確率は、実現しない確率より高いと思いますか？』と聞きました。7〜8人が手を挙げました。私は挙げませんでした。私のタイムラインはもう少し長めだからです。 ところが、その少し後に司会者が、『この先10年で、AIは雇用を増やすと思いますか、それとも減らすと思いますか？』と追質問したんです。2030年はあと5年で、10人中7人が『2030年までにAGIが来る』と思っているのに、10人中8人——これも私以外——が『この先10年でAIは失う雇用より多くの雇用を生む』と答えました。 私は少し混乱しました。『5年で、最高の人間専門家ができることを全部できるAIが来ると思っているのに、なぜ10年で、雇用はむしろ増えると思うのですか？ ここで何が起きているのですか？』と。 ——「矛盾している感じがしますね」 その矛盾について後で何人かに突っ込んで聞いたら、みんなすぐに引き下がって、『AGIって結局何を意味するの？』と言い出しました。司会者はすごく極端な定義を置いていたのに、彼らは『もうAGIはあるようなものだ』『人々はゴールポストを動かし続ける。私たちは次々にすごい新製品を作っているのに、人々はそれをAGIだと認めず、もっと上を求める』と言ったんです。 私は滑稽だと思いました。なぜなら、古い学派のシンギュラリタリアン未来派のAGIの定義において、AGIとは非常に極端なものだからです」

Tsubame

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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」
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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

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【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。
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【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

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🏀第30節🏀 【宇都宮78-65越谷】 🎙試合後コメント 🗣#2 四家魁人 ──────── 自分にチャンスがあるんだったら、それは全部掴みたい。 竜三さんに教わるためにできることはすべてやりたい ──────── 《試合総括》 そうですね、やっぱり宇都宮さんのディフェンスのプレッシャーが一試合通してすごいあったっていうのと、それに対してうちがうまく対処できなかったっていう感じですかね。 （今季宇都宮との対戦は2度目だったがブレックスホームということで違いは感じたか） ホームブレックスとアウェーのブレックスは、会場全部の雰囲気がすごい、チームを盛り上げるじゃないですけど、相手チームを飲み込むような、そういう雰囲気があったっていうのは、アウェーでやった時と今回やった時はちょっと違いを感じましたね。 （ブレックスのホームの雰囲気を敵として味わってみて） 自分自身あっち側にいるのと、やっぱ相手になるのは全然違うなって、改めて感じました。 （現在怪我人も増え、プレータイムも増えている中で責任感は増しているか） そうですね、やっぱり試合に使ってもらう、試合にコートに出るっていうのはやっぱり、 チームとして、個人として、自分の役割をしっかりやらなきゃいけないという責任感がやっぱ見えてくるんで、それはまあ別に試合出てる出てないっていうのは関係ないと思うんですけど、 ただ自分でやれることをしっかりやるっていうのっていうことに対しての責任感はいつでもあると思います。 （チームの勝敗の鍵を握る自覚のようなものも強くなっているのでは） そうですね、自分のポジションがやっぱポイントガードなんで、ゲームを組み立てなきゃいけないっていうのが、自分がうまく組み立てることができなかったら、やっぱりこういう強いチームには飲まれますし、逆に自分がしっかり組み立てればいいオフェンスにつながったりするんで、やっぱりそういうのは自分の役割として責任を持ってやってるっていうのはあります。 （今日は足を痛めて一度下がった後すぐ出てくる場面があったが自分から申し出たのか） もちろんです。 （コートに立ってやるという意識も以前に比べて高まっているように見えるが） そうですね、自分にチャンスがあるんだったら、それは全部掴みたいんで、 そのためにやれることをただやるっていうだけなんで、それは別に怪我というか、ああなった状態でも、もし本当にできないならできないですし、自分ができると思ったので、コートに立とうと思いました。 （安齋HCに教えを乞うことも増えたと聞いたが） そうですね、やっぱりどうやったらゲームに絡めるとか、やっぱり自分はその竜三さんに教わりたくてこのチーム移籍してきたんで、自分が教わるためにできることはすべてやりたいですし、それがコートの上で表現できるように常に考えてるんで、竜三さんにはすごいいろいろ教わりに、学びに、という形で声かけはしてます。 （自身のパフォーマンスについて開幕と違いを感じる部分はあるか） もちろん自分の中でもちょっとずつ良くなっている部分もあるんですけど、まだ改善点がたくさんあるし まだまだ次のステップいけると思ってるんで、まだまだ頑張りたいとは思ってます。 （安齋HCの厳しさを普段から感じていると思うがすごいと感じる部分は） プレーのことだけでなく、考え方、人間性のこともいろいろ話してくれるんで、 プレイヤー一人として、人間一人として、もちろんコートのこともそうですけど、プロとしてやらせてもらっている身として、ファンに見せなきゃいけなかったりとか、自分のパフォーマンスをベストの状態に持っていかなきゃいけなかったりっていう、人間性の成長とか、そういう声かけもしてくれるんでバスケットだけじゃなくて、人としての成長できるのかなっていうのは感じますね。 （怪我人も増えている中で期待される役割も大きくなると思うが） けが人が続出してしまって、こういう状況になってますけど、逆にチャンスと思って、自分ができることを精一杯やって、次の試合にも臨みたいと思ってます。 （残り10試合に対する意気込みは） やっぱりチームとして、CSはいけないですけど、そういうCSに出るようなチームとまだやるチャンスがあるんで、越谷その手強いんだぞっていうような印象を与えられるように、 そして自分が一つ一つ自分のできることを精一杯やって、残り10試合頑張っていきたいなと思います。 (アルファメイトの声援について） 本当にやっぱりすごい心の支えというか、ブレックスのすごい歴史のあるアリーナで、すごい応援になっている中でも、アルファメイトの皆さんの声援はすごい力になりますし、ここまでかけつけてくれているファンもいますし、まあ、そういう声援はやっぱり自分がやってる身としてすごい心強いんで、すごいありがたいですね。
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🏀第30節🏀 【宇都宮78-65越谷】 🎙試合後コメント 🗣#2 四家魁人 ──────── 自分にチャンスがあるんだったら、それは全部掴みたい。 竜三さんに教わるためにできることはすべてやりたい ──────── 《試合総括》 そうですね、やっぱり宇都宮さんのディフェンスのプレッシャーが一試合通してすごいあったっていうのと、それに対してうちがうまく対処できなかったっていう感じですかね。 （今季宇都宮との対戦は2度目だったがブレックスホームということで違いは感じたか） ホームブレックスとアウェーのブレックスは、会場全部の雰囲気がすごい、チームを盛り上げるじゃないですけど、相手チームを飲み込むような、そういう雰囲気があったっていうのは、アウェーでやった時と今回やった時はちょっと違いを感じましたね。 （ブレックスのホームの雰囲気を敵として味わってみて） 自分自身あっち側にいるのと、やっぱ相手になるのは全然違うなって、改めて感じました。 （現在怪我人も増え、プレータイムも増えている中で責任感は増しているか） そうですね、やっぱり試合に使ってもらう、試合にコートに出るっていうのはやっぱり、 チームとして、個人として、自分の役割をしっかりやらなきゃいけないという責任感がやっぱ見えてくるんで、それはまあ別に試合出てる出てないっていうのは関係ないと思うんですけど、 ただ自分でやれることをしっかりやるっていうのっていうことに対しての責任感はいつでもあると思います。 （チームの勝敗の鍵を握る自覚のようなものも強くなっているのでは） そうですね、自分のポジションがやっぱポイントガードなんで、ゲームを組み立てなきゃいけないっていうのが、自分がうまく組み立てることができなかったら、やっぱりこういう強いチームには飲まれますし、逆に自分がしっかり組み立てればいいオフェンスにつながったりするんで、やっぱりそういうのは自分の役割として責任を持ってやってるっていうのはあります。 （今日は足を痛めて一度下がった後すぐ出てくる場面があったが自分から申し出たのか） もちろんです。 （コートに立ってやるという意識も以前に比べて高まっているように見えるが） そうですね、自分にチャンスがあるんだったら、それは全部掴みたいんで、 そのためにやれることをただやるっていうだけなんで、それは別に怪我というか、ああなった状態でも、もし本当にできないならできないですし、自分ができると思ったので、コートに立とうと思いました。 （安齋HCに教えを乞うことも増えたと聞いたが） そうですね、やっぱりどうやったらゲームに絡めるとか、やっぱり自分はその竜三さんに教わりたくてこのチーム移籍してきたんで、自分が教わるためにできることはすべてやりたいですし、それがコートの上で表現できるように常に考えてるんで、竜三さんにはすごいいろいろ教わりに、学びに、という形で声かけはしてます。 （自身のパフォーマンスについて開幕と違いを感じる部分はあるか） もちろん自分の中でもちょっとずつ良くなっている部分もあるんですけど、まだ改善点がたくさんあるし まだまだ次のステップいけると思ってるんで、まだまだ頑張りたいとは思ってます。 （安齋HCの厳しさを普段から感じていると思うがすごいと感じる部分は） プレーのことだけでなく、考え方、人間性のこともいろいろ話してくれるんで、 プレイヤー一人として、人間一人として、もちろんコートのこともそうですけど、プロとしてやらせてもらっている身として、ファンに見せなきゃいけなかったりとか、自分のパフォーマンスをベストの状態に持っていかなきゃいけなかったりっていう、人間性の成長とか、そういう声かけもしてくれるんでバスケットだけじゃなくて、人としての成長できるのかなっていうのは感じますね。 （怪我人も増えている中で期待される役割も大きくなると思うが） けが人が続出してしまって、こういう状況になってますけど、逆にチャンスと思って、自分ができることを精一杯やって、次の試合にも臨みたいと思ってます。 （残り10試合に対する意気込みは） やっぱりチームとして、CSはいけないですけど、そういうCSに出るようなチームとまだやるチャンスがあるんで、越谷その手強いんだぞっていうような印象を与えられるように、 そして自分が一つ一つ自分のできることを精一杯やって、残り10試合頑張っていきたいなと思います。 (アルファメイトの声援について） 本当にやっぱりすごい心の支えというか、ブレックスのすごい歴史のあるアリーナで、すごい応援になっている中でも、アルファメイトの皆さんの声援はすごい力になりますし、ここまでかけつけてくれているファンもいますし、まあ、そういう声援はやっぱり自分がやってる身としてすごい心強いんで、すごいありがたいですね。

越谷アルファーズ

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人類の歴史を長期で俯瞰すれば、「労働に縛られること」はごく最近の出来事にすぎない。農業革命以降、僕たちは時間のほとんどを労働に割くようになったが、それは普遍ではない。AIの台頭は、この「異常な数百年」を終わらせる契機になるのかもしれない。 佐藤航陽「めちゃくちゃ遡ると、まだ人間が狩りをしていた時代、マンモスを狩ったりとか動物を狩ったりとか、あと木の実を自分で取ってきて食べていたって、そういう時代もあったかなと。この時代って、人間ってそんなに働いていなかったんじゃないかって言われていてですね。実は1日の労働時間って、狩りをしていた時代は3時間ぐらいだったんじゃないかと言われています。 じゃあ、いつ人間の労働が起きている時間の大半を占めるようになったかというと、『農業・農耕』が普及したあたりから、労働に人間が縛りつけられるようになったんじゃないかと言われています。今年耕した田んぼに種を植えて、すぐ取れるわけじゃないので来年なんですよね、その実が取れるのは。なので、ちゃんと時間軸を持ってスケジュールを管理していって、日々田植えをしていって。四季もあるので、どのスケジュールで何をしなきゃいけないかということも、生産管理が行われていって。徐々に労働というのが1日の大半の時間を占めるようになったんじゃないかと言われているので。 だから、人類にとっては（労働は）そこまで必須ではないですし、人類以外の生物にとっても、労働という言い方は変ですけども、狩りをしたり、食料を取っていくということが、時間的に大半を占めるということはないのかなと思っています。 例えばペットで言うと、猫って一日の大半を寝てるんですよね。狩りをするのは、起きている時間の一瞬だけで、飼い猫に関しては狩りもしないですし。ネズミとかもそうですし、虫とかも、延々と働いているか、食べるために狩りをしているかっていうと、そうでもなかったりするんですよね。アクティブに動いて、代謝を働かせて、エネルギーを使う作業でもあるので。働くということが、ここまで人間に浸透しているというのは、実は生物にとって一般的ではない可能性もあると思っています」
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人類の歴史を長期で俯瞰すれば、「労働に縛られること」はごく最近の出来事にすぎない。農業革命以降、僕たちは時間のほとんどを労働に割くようになったが、それは普遍ではない。AIの台頭は、この「異常な数百年」を終わらせる契機になるのかもしれない。 佐藤航陽「めちゃくちゃ遡ると、まだ人間が狩りをしていた時代、マンモスを狩ったりとか動物を狩ったりとか、あと木の実を自分で取ってきて食べていたって、そういう時代もあったかなと。この時代って、人間ってそんなに働いていなかったんじゃないかって言われていてですね。実は1日の労働時間って、狩りをしていた時代は3時間ぐらいだったんじゃないかと言われています。 じゃあ、いつ人間の労働が起きている時間の大半を占めるようになったかというと、『農業・農耕』が普及したあたりから、労働に人間が縛りつけられるようになったんじゃないかと言われています。今年耕した田んぼに種を植えて、すぐ取れるわけじゃないので来年なんですよね、その実が取れるのは。なので、ちゃんと時間軸を持ってスケジュールを管理していって、日々田植えをしていって。四季もあるので、どのスケジュールで何をしなきゃいけないかということも、生産管理が行われていって。徐々に労働というのが1日の大半の時間を占めるようになったんじゃないかと言われているので。 だから、人類にとっては（労働は）そこまで必須ではないですし、人類以外の生物にとっても、労働という言い方は変ですけども、狩りをしたり、食料を取っていくということが、時間的に大半を占めるということはないのかなと思っています。 例えばペットで言うと、猫って一日の大半を寝てるんですよね。狩りをするのは、起きている時間の一瞬だけで、飼い猫に関しては狩りもしないですし。ネズミとかもそうですし、虫とかも、延々と働いているか、食べるために狩りをしているかっていうと、そうでもなかったりするんですよね。アクティブに動いて、代謝を働かせて、エネルギーを使う作業でもあるので。働くということが、ここまで人間に浸透しているというのは、実は生物にとって一般的ではない可能性もあると思っています」

Tsubame

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かつては「学習が終われば軽く使える」と思われていたAIが、今や推論の瞬間ごとに膨大な計算を要求するようになった。o1の登場がその現実を突きつけた瞬間だ。AIは考えれば考えるほど強くなる。だからこそGPUを握る者が次の文明の支配権を握る。 今井翔太「これもちゃんと推論時スケーリングっていう名前がついてるんですよ。昔から研究はあったんですけれども、有名になったのは去年の9月にOpenAIがoシリーズ——o1を出した時の話なんですけれども、要するに学習ではもう限界があって、みんな100の性能モデルしか作れないかもしれない。 ただその100のモデルを実際に使うときに、推論時間を増やしていくっていうことをすると、100が110になり120になり130になり……ということで、学習でもともと得られた性能よりも、使うときに考えさせると性能が上がっていくという説が発見されたんですね。 AIエージェントってその推論時スケーリングが発見されるはるか昔——といっても我々の業界で『はるか昔』は2年前とかなんですけれども——2023年とかから普通にあったんですよ。当時全然無能だったんですけれども、そのo1とかが出てきて推論するときに、推論時スケーリングでパワーアップするということが発見されたあたりから、急激にAIエージェントがどんどんパワーアップしてきたんですね。 なので『学習時に計算インフラをすごく使うが、それが終わった後は、みんなの軽いCPUとかで動くんじゃないか』と言われていたのが、結局動かすときにスケーリングが存在するんだと。そこでも莫大な計算資源が必要なんだというのが明らかになったので、これは明らかにNVIDIAに有利」
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かつては「学習が終われば軽く使える」と思われていたAIが、今や推論の瞬間ごとに膨大な計算を要求するようになった。o1の登場がその現実を突きつけた瞬間だ。AIは考えれば考えるほど強くなる。だからこそGPUを握る者が次の文明の支配権を握る。 今井翔太「これもちゃんと推論時スケーリングっていう名前がついてるんですよ。昔から研究はあったんですけれども、有名になったのは去年の9月にOpenAIがoシリーズ——o1を出した時の話なんですけれども、要するに学習ではもう限界があって、みんな100の性能モデルしか作れないかもしれない。 ただその100のモデルを実際に使うときに、推論時間を増やしていくっていうことをすると、100が110になり120になり130になり……ということで、学習でもともと得られた性能よりも、使うときに考えさせると性能が上がっていくという説が発見されたんですね。 AIエージェントってその推論時スケーリングが発見されるはるか昔——といっても我々の業界で『はるか昔』は2年前とかなんですけれども——2023年とかから普通にあったんですよ。当時全然無能だったんですけれども、そのo1とかが出てきて推論するときに、推論時スケーリングでパワーアップするということが発見されたあたりから、急激にAIエージェントがどんどんパワーアップしてきたんですね。 なので『学習時に計算インフラをすごく使うが、それが終わった後は、みんなの軽いCPUとかで動くんじゃないか』と言われていたのが、結局動かすときにスケーリングが存在するんだと。そこでも莫大な計算資源が必要なんだというのが明らかになったので、これは明らかにNVIDIAに有利」

Tsubame

19,427 Aufrufe • vor 9 Monaten

AIが「病気を治す」「富を生む」「生産性を高める」という未来像は、多くの人にとって魅力的だし、人々はそういう利点を信じていないわけではない。だが、それだけでは不安は消えない。彼らが本当に聞きたいのは、その未来の中で自分たちは何者として生きるのか、ということだ。 サム・アルトマン「私の問いはこうです。未来における私の役割は何なのか。私の経済的な未来はどうなるのか。私の主体性はどうなるのか。私の子どもたちや家族は、これからも充実した創造的表現を持ち、世界を前に進めるために奮闘し、成長し、長いあいだ機能してきたやり方で共にそれを続けていけるのだろうか、ということです。 そしてAI業界の人たちが、「まあ、仕事はなくなるでしょう」とか、「仕事の50%が消えるでしょう」とか、「仕事の90%が消えるでしょう」と言い、「AIはあらゆる面であなたより賢くなるでしょう」と言い、「ベーシックインカムは与えますが、あなたには実質的に役割はありません」と言う。これはひどいことです。 しかも、「このAI企業は、すべての仕事を破壊するかもしれませんが、世界で最も価値のある企業になります」と言っているわけです。人々はそれを見て、言葉を失ったような、気まずいような反応になるんです。 だから私は、それはひどいメッセージだと思います。私たちが利点を十分に説明してこなかった、という話ではないと思います。実際、人々は私たちの言うことを信じているのです。「がんを治してください」と言われれば、それは素晴らしいことです。けれども私たちAI業界は、人々があらゆる段階で未来を決める主導権をどう保ち、私たちが大切にしているあらゆる意味で本当に意味のある人生をどう持ち続けられるのかを、説明できてこなかったのだと思います」
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AIが「病気を治す」「富を生む」「生産性を高める」という未来像は、多くの人にとって魅力的だし、人々はそういう利点を信じていないわけではない。だが、それだけでは不安は消えない。彼らが本当に聞きたいのは、その未来の中で自分たちは何者として生きるのか、ということだ。 サム・アルトマン「私の問いはこうです。未来における私の役割は何なのか。私の経済的な未来はどうなるのか。私の主体性はどうなるのか。私の子どもたちや家族は、これからも充実した創造的表現を持ち、世界を前に進めるために奮闘し、成長し、長いあいだ機能してきたやり方で共にそれを続けていけるのだろうか、ということです。 そしてAI業界の人たちが、「まあ、仕事はなくなるでしょう」とか、「仕事の50%が消えるでしょう」とか、「仕事の90%が消えるでしょう」と言い、「AIはあらゆる面であなたより賢くなるでしょう」と言い、「ベーシックインカムは与えますが、あなたには実質的に役割はありません」と言う。これはひどいことです。 しかも、「このAI企業は、すべての仕事を破壊するかもしれませんが、世界で最も価値のある企業になります」と言っているわけです。人々はそれを見て、言葉を失ったような、気まずいような反応になるんです。 だから私は、それはひどいメッセージだと思います。私たちが利点を十分に説明してこなかった、という話ではないと思います。実際、人々は私たちの言うことを信じているのです。「がんを治してください」と言われれば、それは素晴らしいことです。けれども私たちAI業界は、人々があらゆる段階で未来を決める主導権をどう保ち、私たちが大切にしているあらゆる意味で本当に意味のある人生をどう持ち続けられるのかを、説明できてこなかったのだと思います」

Tsubame

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BlenderMCPで作った飛行機を最適化してThree.jsで空を飛ぶゲームをVibeCodingしました。ゲーム要素はまだないが、空を飛び回れるのは気持ちいい😊 今回はWindsurf Editorでやってみたんだけど、面白かった。実はここに来るまでに無料分を使い果たしてしまったので、最後はCursorでやったけど、Windsurfの方がゲームにはとっつきやすい印象。 制作の段取りは3Dゲームを作ったことがある人なら段取り良く作れると思うが、あまり知識がない人でもAIと一緒に学んでいけばできるようになるので、従来では考えられないぐらい少ないコストでこれができるのは嬉しいし、たのしい。 この制作時間は3時間ぐらいです （使い始めてからここに来るまでには3回失敗してるのでそれを合わせると8時間ぐらい） #ai #VibeCoding
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BlenderMCPで作った飛行機を最適化してThree.jsで空を飛ぶゲームをVibeCodingしました。ゲーム要素はまだないが、空を飛び回れるのは気持ちいい😊 今回はWindsurf Editorでやってみたんだけど、面白かった。実はここに来るまでに無料分を使い果たしてしまったので、最後はCursorでやったけど、Windsurfの方がゲームにはとっつきやすい印象。 制作の段取りは3Dゲームを作ったことがある人なら段取り良く作れると思うが、あまり知識がない人でもAIと一緒に学んでいけばできるようになるので、従来では考えられないぐらい少ないコストでこれができるのは嬉しいし、たのしい。 この制作時間は3時間ぐらいです （使い始めてからここに来るまでには3回失敗してるのでそれを合わせると8時間ぐらい） #ai #VibeCoding

LUTA＠AI

29,231 Aufrufe • vor 1 Jahr

もう一つネイサンからのイリアのフリーに対するコメントです。自分の経験からイリアの気持ちに寄り添ったものです。 ⬇️ 本当に驚きました。 イリアは5点差でスタートし、最終組を終えた時には、メダルはほぼ手渡されるようなものだったと思います。でも今夜、何かが起こりました。正直に言って、それが何だったのか言葉では言い表せません。2018年のショートプログラムに臨んだ時の経験を思い出すことができます。プレッシャーがかかり、頭の中は不安でいっぱいで、疑念も募っていました。彼がセットアップしているのを見ていた時、最​​初のステップを踏み出す時、深呼吸をして、準備をし、少し微笑んでいました。 私は「よし、彼ならできる。今日は彼の夜だ」と思いました。だから、プログラムが始まる前、彼が素晴らしいプログラムを披露してくれると確信していました。彼は4回転アクセルに突入し、シングルを決めました。そしてその後、彼がすべての要素で少しずつ、少しずつ、少しずつ、少しずつ、抑え始めたのが分かりました。そして最後には、彼にとって最高の夜ではなかった。満員の観客の前でパフォーマンスする上で最も難しいことの一つは、観客の反応を本能的に感じることができることだ。 最初のジャンプで転倒した時、観客全員が「おお！」と言ったのを覚えている。それは本当に腹に響くもので、立ち上がって精神的にリフレッシュしなければならなかった。何が起こったのか、何が悪かったのかを考え、次の要素に向けてどのように立ち直るべきかを考えなければならなかった。しかし同時に、アリーナ全体のエネルギーが変化し、緊張が漂っているのが感じられる。全員が自分の席に座り込んでいるような感じで、スケーターとしてはそれを感じ、自分を落ち着かせ、立ち直ろうとするが、ミスをするたびにそれがどんどん積み重なっていき、ああ、あの状況がどれほど大変だったかは言葉では言い表せないほどだったんだ。 イリアは確かに若く、ハングリー精神も旺盛で、大きな可能性を秘めています。次のオリンピックでも間違いなく話題に上がる選手です。しかし、今夜は彼にとって、これまでの精神的、肉体的な状態を振り返り、再評価し、次のオリンピックでどのように臨み、異なる結果を出せるかを見極める夜となるでしょう。 Yahoo Sportsより
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もう一つネイサンからのイリアのフリーに対するコメントです。自分の経験からイリアの気持ちに寄り添ったものです。 ⬇️ 本当に驚きました。 イリアは5点差でスタートし、最終組を終えた時には、メダルはほぼ手渡されるようなものだったと思います。でも今夜、何かが起こりました。正直に言って、それが何だったのか言葉では言い表せません。2018年のショートプログラムに臨んだ時の経験を思い出すことができます。プレッシャーがかかり、頭の中は不安でいっぱいで、疑念も募っていました。彼がセットアップしているのを見ていた時、最​​初のステップを踏み出す時、深呼吸をして、準備をし、少し微笑んでいました。 私は「よし、彼ならできる。今日は彼の夜だ」と思いました。だから、プログラムが始まる前、彼が素晴らしいプログラムを披露してくれると確信していました。彼は4回転アクセルに突入し、シングルを決めました。そしてその後、彼がすべての要素で少しずつ、少しずつ、少しずつ、少しずつ、抑え始めたのが分かりました。そして最後には、彼にとって最高の夜ではなかった。満員の観客の前でパフォーマンスする上で最も難しいことの一つは、観客の反応を本能的に感じることができることだ。 最初のジャンプで転倒した時、観客全員が「おお！」と言ったのを覚えている。それは本当に腹に響くもので、立ち上がって精神的にリフレッシュしなければならなかった。何が起こったのか、何が悪かったのかを考え、次の要素に向けてどのように立ち直るべきかを考えなければならなかった。しかし同時に、アリーナ全体のエネルギーが変化し、緊張が漂っているのが感じられる。全員が自分の席に座り込んでいるような感じで、スケーターとしてはそれを感じ、自分を落ち着かせ、立ち直ろうとするが、ミスをするたびにそれがどんどん積み重なっていき、ああ、あの状況がどれほど大変だったかは言葉では言い表せないほどだったんだ。 イリアは確かに若く、ハングリー精神も旺盛で、大きな可能性を秘めています。次のオリンピックでも間違いなく話題に上がる選手です。しかし、今夜は彼にとって、これまでの精神的、肉体的な状態を振り返り、再評価し、次のオリンピックでどのように臨み、異なる結果を出せるかを見極める夜となるでしょう。 Yahoo Sportsより

Nathan's supporting team JPN

621,299 Aufrufe • vor 3 Monaten

NVIDIAのCEOが断言 コードを書くだけのエンジニアは、全員AIに消える ジェンスン・フアンのこの発言は、 生成AI時代のエンジニア全員が知っておくべき話 エンジニアの目的を一言で言うと 問題を解くこと コーディングは目的ではなくて手段 ただの作業のひとつ もし 「目的＝コードを書くこと」 になってたら それはAIに代わられる側になってしまう Jensenの生い立ちから追うと、かなり刺さる 彼は台湾生まれ 幼少期にアメリカへ移住するが、 英語も話せず、文化も分からんまま かなり荒れた学校に放り込まれた 勉強ができるかどうか以前に 「どう生き残るか」を考えないとあかん環境 そこで彼が身につけたのは テクニックでも要領でもなく、 「今この場で一番の問題は何か」を見抜く力やった その後エンジニアになり、 LSI Logic、AMDと 半導体業界の最前線を渡り歩く ここで彼は気づく ・技術的に面白いこと ・会社が本当に困ってること ・市場が評価すること これらが ほとんど一致していないという現実に 多くの会社は 「作れるもの」を作り、 「今ある市場」に最適化して、 本当の問題から目を背けていた だったら自分でやるしかない 1993年、 JensenはNVIDIAを創業する でも当時のNVIDIAは 今みたいなAI企業ではなかった グラフィックス市場は不安定。 資金はない。 失敗したら即終了の世界。 実際、 最初のプロダクトは盛大にコケた このとき彼は 「コードが悪い」とは言わなかった 「俺たちは間違った問題を解いていた」 そう結論づけて、 市場と技術の“問い”から全部やり直した そこから GPUという概念を磨き続け、 10年以上「意味わからん会社」扱いされながら、 計算・並列処理・AIに賭け続けた 結果、 “誰も本気で向き合ってなかった問題”を 解き続けた会社だけが AI時代のど真ん中に立った だから今、彼はこう言う エンジニアの仕事は 新しい問題を見つけて それを解くこと 会社の中には 未発見の問題がうじゃうじゃある。 だからこそ時間が命。 ここが１番重要 生成AI時代に 仕事を失うエンジニアと 給料が上がるエンジニアの差は、 コードの上手さではない ・何が本当のボトルネックか説明できるか ・それを解いたら売上／コスト／速度がどう変わるか言えるか ・AIに任せる部分と、人間が決める部分を切り分けられるか これができる人は AIを「脅威」ではなく 生産性ブースターとして重宝される 逆に 「実装だけ」「言われたことだけ」 になった瞬間、 AI＋安い人材に置き換えられる というか完全に不要に 給料を上げたかったら やることはシンプル ・コードを書く前に“問題定義”を書く ・要件をそのまま受け取らず、１回疑う ・AIで実装を高速化して、空いた時間で“問い”を探す ・ビジネス側と同じ言葉で話す これができるエンジニアは 「作業者」やなく 意思決定に近い存在になる Jensenが言ってるのは 「コード書くな」ではない 目的と作業を混同するな ということ 生成AI時代、 生き残るエンジニアは 一番最初に 「何を解くべきか」から考える これ読んで 「ちょっと焦った」なら、 たぶん感覚は間違ってない 生成AI時代、 何もしないのが一番リスク高い 考えがズレてないか確認する用に、 ブックマークして定期的に見直し推奨 こういう 生成AI時代のエンジニア論とか プロダクト・意思決定・キャリアの話は、 シリコンバレーのスタートアップでCTOやってきた視点で 定期的に書いてます 気になった人は Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥 をフォローしといてィ
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NVIDIAのCEOが断言 コードを書くだけのエンジニアは、全員AIに消える ジェンスン・フアンのこの発言は、 生成AI時代のエンジニア全員が知っておくべき話 エンジニアの目的を一言で言うと 問題を解くこと コーディングは目的ではなくて手段 ただの作業のひとつ もし 「目的＝コードを書くこと」 になってたら それはAIに代わられる側になってしまう Jensenの生い立ちから追うと、かなり刺さる 彼は台湾生まれ 幼少期にアメリカへ移住するが、 英語も話せず、文化も分からんまま かなり荒れた学校に放り込まれた 勉強ができるかどうか以前に 「どう生き残るか」を考えないとあかん環境 そこで彼が身につけたのは テクニックでも要領でもなく、 「今この場で一番の問題は何か」を見抜く力やった その後エンジニアになり、 LSI Logic、AMDと 半導体業界の最前線を渡り歩く ここで彼は気づく ・技術的に面白いこと ・会社が本当に困ってること ・市場が評価すること これらが ほとんど一致していないという現実に 多くの会社は 「作れるもの」を作り、 「今ある市場」に最適化して、 本当の問題から目を背けていた だったら自分でやるしかない 1993年、 JensenはNVIDIAを創業する でも当時のNVIDIAは 今みたいなAI企業ではなかった グラフィックス市場は不安定。 資金はない。 失敗したら即終了の世界。 実際、 最初のプロダクトは盛大にコケた このとき彼は 「コードが悪い」とは言わなかった 「俺たちは間違った問題を解いていた」 そう結論づけて、 市場と技術の“問い”から全部やり直した そこから GPUという概念を磨き続け、 10年以上「意味わからん会社」扱いされながら、 計算・並列処理・AIに賭け続けた 結果、 “誰も本気で向き合ってなかった問題”を 解き続けた会社だけが AI時代のど真ん中に立った だから今、彼はこう言う エンジニアの仕事は 新しい問題を見つけて それを解くこと 会社の中には 未発見の問題がうじゃうじゃある。 だからこそ時間が命。 ここが１番重要 生成AI時代に 仕事を失うエンジニアと 給料が上がるエンジニアの差は、 コードの上手さではない ・何が本当のボトルネックか説明できるか ・それを解いたら売上／コスト／速度がどう変わるか言えるか ・AIに任せる部分と、人間が決める部分を切り分けられるか これができる人は AIを「脅威」ではなく 生産性ブースターとして重宝される 逆に 「実装だけ」「言われたことだけ」 になった瞬間、 AI＋安い人材に置き換えられる というか完全に不要に 給料を上げたかったら やることはシンプル ・コードを書く前に“問題定義”を書く ・要件をそのまま受け取らず、１回疑う ・AIで実装を高速化して、空いた時間で“問い”を探す ・ビジネス側と同じ言葉で話す これができるエンジニアは 「作業者」やなく 意思決定に近い存在になる Jensenが言ってるのは 「コード書くな」ではない 目的と作業を混同するな ということ 生成AI時代、 生き残るエンジニアは 一番最初に 「何を解くべきか」から考える これ読んで 「ちょっと焦った」なら、 たぶん感覚は間違ってない 生成AI時代、 何もしないのが一番リスク高い 考えがズレてないか確認する用に、 ブックマークして定期的に見直し推奨 こういう 生成AI時代のエンジニア論とか プロダクト・意思決定・キャリアの話は、 シリコンバレーのスタートアップでCTOやってきた視点で 定期的に書いてます 気になった人は Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥 をフォローしといてィ

Taishi | AI動画編集ソフト開発中🎥

139,010 Aufrufe • vor 4 Monaten

手に職をつけないと決めました。 弊社では傷んだドリルを、 ドリル研磨機にて研ぎ直します。 しかし僕が責任者になる前は、 手で、ドリルを研磨していました。 だから僕はドリルが研げます。 その上で、 この技術はこれからの時代に必要がない。 そう判断しました。 たしかにドリルを手で研げると、 ドリルの形を自由自在にカスタマイズできます。 刃をシャープにしたり、 切れ味を鈍くしたり、 両刃を偏心させる事によって、 穴の大きさをあえて大きくしたりする事ができます。 しかしその一方で、 研げるようになるまで長い期間がかかったり、 研ぐこと自体に時間がかかったり、 研いだドリルの品質が、 人によって、 時によって、 バラツキが出てしまうという欠点があります。 ドリル研磨機を入れると、 ドリルを手で研ぐ事がなくなります。 ドリルを研ぐ技術が失われる。 そういった懸念や指摘を、 受けてきた経験があります。 しかし今の時代を俯瞰すると、 ドリルの超硬化 ドリルのスローアウェイ化 穴加工のコンタリング化 働く人の流動性 時間的コストの競争力 品質管理の最適化 様々な観点から、 この技術はその役割を終えています。 弊社は、 今ではドリル研磨機を使い、 誰もが 同じ時間で 同じ品質の ドリルを研ぐことができます。 僕が数年かけて身につけた技術ですが、 これを捨てることは、 会社として進化するとこだと信じています。
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手に職をつけないと決めました。 弊社では傷んだドリルを、 ドリル研磨機にて研ぎ直します。 しかし僕が責任者になる前は、 手で、ドリルを研磨していました。 だから僕はドリルが研げます。 その上で、 この技術はこれからの時代に必要がない。 そう判断しました。 たしかにドリルを手で研げると、 ドリルの形を自由自在にカスタマイズできます。 刃をシャープにしたり、 切れ味を鈍くしたり、 両刃を偏心させる事によって、 穴の大きさをあえて大きくしたりする事ができます。 しかしその一方で、 研げるようになるまで長い期間がかかったり、 研ぐこと自体に時間がかかったり、 研いだドリルの品質が、 人によって、 時によって、 バラツキが出てしまうという欠点があります。 ドリル研磨機を入れると、 ドリルを手で研ぐ事がなくなります。 ドリルを研ぐ技術が失われる。 そういった懸念や指摘を、 受けてきた経験があります。 しかし今の時代を俯瞰すると、 ドリルの超硬化 ドリルのスローアウェイ化 穴加工のコンタリング化 働く人の流動性 時間的コストの競争力 品質管理の最適化 様々な観点から、 この技術はその役割を終えています。 弊社は、 今ではドリル研磨機を使い、 誰もが 同じ時間で 同じ品質の ドリルを研ぐことができます。 僕が数年かけて身につけた技術ですが、 これを捨てることは、 会社として進化するとこだと信じています。

長谷川一英 | 切削加工（神奈川）

353,625 Aufrufe • vor 1 Jahr

“同じ地球に住んでるのに、見えてるお金の桁が別世界だった。” 苫米地さんの話でいちばんゾッとするのは、 「お金持ちの世界って、僕らが思ってるよりずっと遠い場所にある」とハッキリ言っているところです。 ふつうの人は、 お金持ちっていっても 「会社が大きい人」 「高い家に住んでる人」 くらいを想像しますよね。 でも苫米地さんの話では、その上にまだ別の階層がある。 しかもそこでは、個人でとんでもない額のお金を持っている人たちがいて、 そのお金を「どう使えば世界に影響を出せるか」を考えていると言うんです。 たとえるなら、 町内会の貯金箱の話をしていたら、 急に“国をいくつも動かせる財布”の話が始まる感じです。 同じ「お金」の話なのに、スケールが違いすぎる。 さらに苫米地さんは、日本は今かなり貧乏だとはっきり言っています。 ここでいう貧乏は、「今日のごはんがない」という意味だけではありません。 国として余裕がなくて、だから税金を強く取ろうとしたり、国民の負担がどんどん重くなったりしている、という話です。 つまり、 見えにくいけれど、 国の体力そのものが落ちている、ということです。 これも中学生向けに言うと、 クラスで見た目は普通にしてるのに、 実は財布の中がずっとカツカツで、何かあるたびにみんなから細かく集金しないと回らない状態に近いです。 しかも苫米地さんが怖いのは、日本の「ふつう」と、 世界の超富裕層の「ふつう」は、もう同じものさしでは測れないと言っているところです。 僕らは日本の中だけを見て「これが当たり前」と思いがちです。でもその外には、戦争や国の対立よりもっと高い場所で、お金も人脈も動かしている人たちがいる。 しかもその人たちは、国どうしがケンカしていても、その上から全体を見ていることがある。 ここがちょっと不気味です。 なぜなら、ニュースでは国と国がぶつかっているように見えるのに、もっと上では「両方とつながっている人たち」がいるかもしれないからです。 つまり苫米地さんの話は、ただの金持ち自慢ではありません。 本当に怖いのは、自分たちが見ている世界地図の上に、 さらに“見えない地図”がもう1枚あるかもしれない、 と感じさせるところです。 国のルール。 税金。 戦争。 社会貢献。 お金持ち。 これらがバラバラじゃなくて、実はもっと大きなひとつの盤面で動いているかもしれない。そう思うと、急に世の中の見え方が変わってきます。 苫米地さんの話をひとことで言うと、「日本の常識だけで世界を見ていると、本当の大きさを見失う」ということなのかもしれません。 あなたはこの話を聞いて、「そんな別世界が本当にある」と思いますか？ それとも「話を盛っているだけ」に聞こえますか？ 気になったら保存して、あとでもう一度ゆっくり読み返してください。 あなたの考えをコメントでぜひ聞かせてください。
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“同じ地球に住んでるのに、見えてるお金の桁が別世界だった。” 苫米地さんの話でいちばんゾッとするのは、 「お金持ちの世界って、僕らが思ってるよりずっと遠い場所にある」とハッキリ言っているところです。 ふつうの人は、 お金持ちっていっても 「会社が大きい人」 「高い家に住んでる人」 くらいを想像しますよね。 でも苫米地さんの話では、その上にまだ別の階層がある。 しかもそこでは、個人でとんでもない額のお金を持っている人たちがいて、 そのお金を「どう使えば世界に影響を出せるか」を考えていると言うんです。 たとえるなら、 町内会の貯金箱の話をしていたら、 急に“国をいくつも動かせる財布”の話が始まる感じです。 同じ「お金」の話なのに、スケールが違いすぎる。 さらに苫米地さんは、日本は今かなり貧乏だとはっきり言っています。 ここでいう貧乏は、「今日のごはんがない」という意味だけではありません。 国として余裕がなくて、だから税金を強く取ろうとしたり、国民の負担がどんどん重くなったりしている、という話です。 つまり、 見えにくいけれど、 国の体力そのものが落ちている、ということです。 これも中学生向けに言うと、 クラスで見た目は普通にしてるのに、 実は財布の中がずっとカツカツで、何かあるたびにみんなから細かく集金しないと回らない状態に近いです。 しかも苫米地さんが怖いのは、日本の「ふつう」と、 世界の超富裕層の「ふつう」は、もう同じものさしでは測れないと言っているところです。 僕らは日本の中だけを見て「これが当たり前」と思いがちです。でもその外には、戦争や国の対立よりもっと高い場所で、お金も人脈も動かしている人たちがいる。 しかもその人たちは、国どうしがケンカしていても、その上から全体を見ていることがある。 ここがちょっと不気味です。 なぜなら、ニュースでは国と国がぶつかっているように見えるのに、もっと上では「両方とつながっている人たち」がいるかもしれないからです。 つまり苫米地さんの話は、ただの金持ち自慢ではありません。 本当に怖いのは、自分たちが見ている世界地図の上に、 さらに“見えない地図”がもう1枚あるかもしれない、 と感じさせるところです。 国のルール。 税金。 戦争。 社会貢献。 お金持ち。 これらがバラバラじゃなくて、実はもっと大きなひとつの盤面で動いているかもしれない。そう思うと、急に世の中の見え方が変わってきます。 苫米地さんの話をひとことで言うと、「日本の常識だけで世界を見ていると、本当の大きさを見失う」ということなのかもしれません。 あなたはこの話を聞いて、「そんな別世界が本当にある」と思いますか？ それとも「話を盛っているだけ」に聞こえますか？ 気になったら保存して、あとでもう一度ゆっくり読み返してください。 あなたの考えをコメントでぜひ聞かせてください。

角由紀子のヤバイ帝国

343,924 Aufrufe • vor 2 Monaten