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\第3弾PR 到着/ ◤ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 『#科捜研の女 FINAL』 🔬1月23日(金)よる8時🔬 ___________◢ 「科学は嘘をつかない」 26年間の物語がついに完結 ――榊マリコと過ごした日々は、 私の人生そのもの。 かけがえのない宝物です―― マリコ、最後の鑑定! #沢口靖子

1,389,144 views • 4 months ago •via X (Twitter)

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日々、何気なく手にするモノのひとつひとつに、もし物語が息づいていたなら、そのたびに心がふっと温もるのではないか。 そんな想いから、今回は「時計」に目を向けました。 時を告げるその文字盤に、日々を少しだけ豊かにする物語をそっとのせてみようと思ったのです。 そんな想いで、時計の針をじっと眺めていると、面白いことに気がつきました。 時計の長針と短針は「1時5分」あたりで重なって、また離れて、次は「2時10分」あたりで再び重なって離れ、次は「3時16分」あたりで……といった感じで出会いと別れを繰り返してながらも、毎時一回は重なります。 だけど、【11時台】だけは重なることがない。 11時台だけは長針も単針も、お互いずっと一人ぼっちで走っているので、互いの存在を確かめることはできず、自分が前に進んでいるかどうかの確認もとれない。 次に二つの針が重なるのは「12時」。 鐘が鳴る時間です。 12時の鐘は孤独な時間帯(11時台)を、それでも諦めずに走り抜いた二つの針を祝福しているみたい。 時計には、僕が物語を描かなくても、すでに一つの物語が宿っていました。 その物語は、人生そのものであり、今、成功の前の孤独の中を走る人へのエールそのものでした。 ―12時の鐘が鳴る前は、はたして進んでいるかどうかさえ疑ってしまう孤独な「11時台」がある。僕にもキミにも。 でも、大丈夫。 時計の針は必ず重なる― 時計本来がもつそんなエールを込めて、『映画 えんとつ町のプペル ~約束の時計台~』という物語を描きました。 来年の3月27日公開です。 劇場でお待ちしております。 ▼西野亮廣描きおろしのムビチケ前売券はコチラから↓ #えんとつ町のプペル

西野亮廣(キングコング)

73,305 views • 7 months ago

2029年の「人間レベルAI」は到達点ではなく、加速の入口にすぎない。カーツワイル氏が2045年を「シンギュラリティ」と呼ぶのは、AIが外部の道具として発達するのではなく、人間の認知そのものに溶け込み、思考の出どころが「脳か計算か」判別不能になる局面だからだ。 ピーター・ディアマンディス「レイ、あなたは二つの予測をしてきましたが、重要だと思います。最初の予測は、あなたが言ったように1989年に発表したもので、2029年までに人間レベルのAIに到達するというものでした。あなたの言うとおり、人々はそれを笑いました。 しかし、もう一つあなたがしてきた予測は、2045年までにシンギュラリティに到達するというものです。ここには多くの混乱があります。つまり、2029年までに人間レベルのAIに到達し、それが指数関数的に成長するなら、なぜシンギュラリティは2045年まで待つのか、ということです。この二つの違いを説明してもらえますか」 レイ・カーツワイル「それは、私たちの知能が1000倍になる時点だからです。私の見方が他の人たちと違う点の一つは、私たちには私たち自身の知能、つまり生物学的な知能があり、その一方でAIが別のところにあって、人間の知能とAIを対比しながら付き合う、という構図ではないということです。 私たちはそれと融合します。同じものになるのです。あるアイデアが、生物学的な知能から来たのか、それとも計算知能から来たのかを、私たちは区別できなくなります。 見え方としては同じになるでしょう。たとえば私が「ある女優を思い浮かべてください」と言って、あなたが思い浮かべたとしても、それがどこから来たのかは分かりません。何らかの形で頭の中に現れるだけです。 そして、計算知能から来たとしても生物学的な知能から来たとしても、同じように感じられるようになります。私たちはその違いを見分けられなくなるのです。今は違いが分かります。 実際に好きなLLMにアクセスすれば、それが生物学的な知能から来たのではなく、LLMから来たものだと分かります。しかし将来は、その違いが分からなくなるでしょう。そして私たちは2045年までに1000倍賢くなるのです」

Tsubame

31,338 views • 4 months ago

もし、人間が最近登場した抽象領域——高等数学、理論物理、形式言語、コードベースの設計——ですら高い学習能力を発揮するのだとしたら、それは「進化が事前に最適化した結果」としては説明がつかない。そこには、まだ言語化されていない汎用学習のメカニズムがあるはずだ。 イリヤ・スツケヴァー「少なくとも私自身について言えば、5歳のころの自分を思い出すと、その当時は車にとても興奮していました。そして、5歳の時点で、私の『車を認識する能力』は、自動運転に十分なくらい高かったと確信しています。5歳の子どもは、それほど多くのデータを見るわけではありません。 ほとんどの時間を親の家の中で過ごすので、データの多様性はとても低いです。とはいえ、『それも進化のおかげだ』と言うことはできるかもしれません。しかし、言語や数学、コーディングについては、おそらくそうではありません」 ドワーケシュ・パテル「それでも、人間のほうがモデルより優れているように思えます。もちろん、モデルは言語や数学、コーディングそのものについては、平均的な人間より優れています。ただ、『学習する能力』という点で、モデルは平均的な人間より本当に優れているのでしょうか」 スツケヴァー「ええ、そうです。間違いなくそうです。私が言おうとしているのは、言語、数学、コーディング——とくに数学とコーディング——が示しているのは、『人を学習上手にしているもの』は、おそらく複雑なプライアというよりも、もっと根本的な何かだということです」 パテル「ちょっとよく分かりません。なぜそう言えるのですか」 スツケヴァー「では、人々が非常に高い確実性をもって発揮しているようなスキルを考えてみてください。もしそのスキルが、私たちの祖先にとって何百万年、何億年ものあいだ非常に有用だったものであれば、人間がそれを得意なのは進化のおかげであり、私たちがどこか非常に分かりにくい形で『進化的なプライア』を持っていて、そのおかげでうまくできているのだ、と主張することができます。 しかし、人々が『ごく最近になるまで存在しなかった領域』においても、高い能力、信頼性、ロバスト性、そして学習能力を発揮しているのであれば、それは『人間はそもそも、より優れた機械学習そのものを備えている』ということを示しているのです」

Tsubame

53,501 views • 6 months ago