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Ana Sayfaya Dön

⚾野球で紐解く 私は『絆と誇りの伴走者』タイプ あなたは栗山英樹 セカンドライフタイプ 人の可能性を信じ、絆を力に変える伴走車 「プロの誇り」を持ち、今の役割を全うします ⚠️このポストをリポストして応募完了! 🔽もう一回診断する

20,993 görüntüleme • 4 ay önce •via X (Twitter)

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Benzer Videolar

【ルールを知らないと混乱する】 この動画では、守備側がインフィールドフライの打球を、あえて捕らずに落としています。 これはミスではなく、ルールを理解したうえでの『頭脳プレイ』です! ■ インフィールドフライは打者がアウト インフィールドフライが宣告され、その打球がフェアになれば、捕球したかどうかに関係なく『打者はアウト』になります。 つまり、打球が落ちたとしても、走者は必ず次の塁へ進まなければいけないわけではありません。 ここが重要なポイントです! ■ 守備側が狙っていること 守備側があえて捕らずに落とすことで、走者が一瞬、 『落ちたから進まないといけない?』 『フォースプレイになる?』 と勘違いして、慌てて塁を離れる可能性があります。 その走者をアウトにできれば、ダブルプレイに繋げれます。 つまりこれは、インフィールドフライのルールを正しく理解していない走者のミスを誘うプレイです。 ■ 意外と難しいルール 『誰が引っ掛かるの?』と思う方もいるかもしれません。 ただ、実際にはインフィールドフライを完璧に理解している人は、意外と少ないです。 プロ野球選手であっても、 『ざっくりでしか理解してない』 『実際に打球が落ちた瞬間に混乱する』 このような選手は意外といます。 またルールを文章上は理解できていても、試合中に突然その場面が起きると、混乱することが多々あります。 ■ 見る側も知っておくと面白い インフィールドフライは、本来、守備側がわざと打球を落として、安易に『ダブルプレイを取ることを防ぐためのルール』です。 そのため、インフィールドフライが宣告されれば、走者は無理に進塁する必要はありません。 ただ、ルールを正しく理解していないと、打球が落ちた瞬間に慌てて飛び出してしまうことがあります。 本来はルールに守られているはずなのに、ルールを知らないことで損をしてしまう。 野球には、そういうプレイが意外とあります。 ぜひこの機会に、インフィールドフライのルールを少し勉強してみてください! ちなみに、走者の判断ミスを誘うためにあえて落としても、味方がその意図を理解していなければ成立しません! こういうプレイは、守備側全体の『ルール理解度』と『連携』もかなり大切になります!笑

坂井遼太郎

175,496 görüntüleme • 2 ay önce

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

14,927 görüntüleme • 1 ay önce

カーパシー氏の比喩は、AIを生命の延長線ではなく「情報の霊的進化」として見る視点を開く。僕たちは進化のプロセスを再現しているのではなく、人類が残した思考の残響を模倣しているにすぎない。それは生命とは異なる起源を持つ、新しい意識の形式だ。 アンドレイ・カーパシー「私は動物との類推をするときにはとても慎重になります。というのも、動物はまったく異なる最適化プロセスによって生まれたものだからです。動物は進化によって形成され、最初から膨大なハードウェアを備えています。 たとえば、私が投稿で挙げた例はシマウマです。シマウマは生まれて数分で走り回り、母親の後をついていきます。これは非常に複雑な行動です。つまり、これは強化学習ではありません。それはあらかじめ焼き付けられたものです。 そして進化には、私たちのニューラルネットワークの重みをATCGの中に符号化する何らかの仕組みがあるようです。どう機能しているのかは分かりませんが、確かにうまく働いているようです。 つまり私は、脳というのはまったく別のプロセスから生まれたものだと感じています。そして、私たちはそのプロセスを実行しているわけではないので、そこから直接インスピレーションを得ることには慎重であるべきだと思っています。だから私の投稿では、『私たちは動物を作っているのではない』と書きました。 私たちは幽霊やスピリット、あるいは人によって呼び方は違っても、そうしたものを作っているのだと。なぜなら、私たちは進化による訓練をしているのではなく、人間とインターネット上のデータを模倣する訓練をしているからです。 その結果として、完全にデジタルで人間を模倣する、いわば『霊的な存在』が生まれます。それは別種の知性です。 知性という空間を思い描くなら、私たちはまったく異なる地点から出発しているのです。つまり、私たちは動物を作っているわけではないのです。しかし、時間をかければ、AIをもう少し動物的な方向へと近づけることもできると思います。そして、そうすべきだとも思います」

Tsubame

15,839 görüntüleme • 8 ay önce

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 görüntüleme • 7 ay önce

ハラリ氏は、AIの脅威を「ロボットの反乱」ではなく「文明の読解能力」として捉えている。牛は銀行口座を開けず、馬は弁護士を雇えず、豚は聖典を読めなかった。だから人間は、言語でできた文明のコードを独占できた。AIはそこに初めて現れた人間以外の読解者なのだと、彼は主張する。 ユヴァル・ノア・ハラリ「私たちは、完全に安全だと思っていました。なぜなら、地球上で文明のコードを理解している存在は、私たち以外にいなかったからです。 私たちはお金と銀行を発明し、それを使って牛を売買しました。しかし牛自身は、言語を持たないため、銀行口座を開いたり、株式市場に投資したりすることはできませんでした。 私たちは馬に関する法律や規制を作りました。しかし馬自身は、弁護士を雇って、法典を裁判官に引用することはできませんでした。 私たちは豚に関する宗教的な規則や禁忌を作りました。しかし豚自身は、聖書を読んで、司祭やラビの解釈に異議を唱えることはできませんでした。 官僚制は地球上の至るところに存在していましたが、私たち以外のすべての存在にとっては、完全に見えないものでした。官僚制と大規模な協力の基盤である法典、聖典、銀行記録を読めるのは、人間だけだったのです。 しかし今、それが変わりつつあります。いま地球上には、言語を理解する何かが存在しています。そしてそれはまもなく、私たちよりも言語をよく理解するようになり、その結果、私たちに対して形勢を逆転できるようになります。 AIは、人類文明のコードをハックしているのです」

Tsubame

162,698 görüntüleme • 12 gün önce

🇯🇵 日本の皆さん、知っていましたか? ガーナの伝統には、私たちが普段イメージする「棺桶」とは全く違う、人生や個性を象徴するユニークな棺桶があります。 例えば: 漁師なら魚の形 パイロットなら飛行機の形 お酒好きの人ならビール瓶の形 他にも車、ライオン、果物、さらには漫画キャラクターまで… これらの「ファンタジー棺」は単なる装飾ではありません。ガーナの人々は死を悲しむだけでなく、その人の人生を祝う文化を持っています。棺の形は故人の職業や趣味、性格、人生で大切にしていたものを表現しており、家族やコミュニティへのメッセージでもあります。 さらに、霊的な意味もあります。ガーナのガ族では、魂は死後も旅を続けると信じられており、棺はその旅を助ける役割も持っています。例えば飛行機の形は「魂が空高く飛んで天国へ行く」ことを象徴し、車の形は「故人の人生のスピードやステータス」を表現しています。 この伝統はまた、職人の高度な技術と創造性を示すものでもあります。棺を作る職人は、彫刻家やアーティストのように一つひとつ手作業でデザインし、世界中の美術館で展示されることもあるほどです。 💡 要点まとめ: 棺は故人の人生や個性を祝うアート 霊的な意味も持ち、魂の旅を助ける 作る職人は高い技術と芸術性を持つ 死を恐れるのではなく、人生を祝う文化 この文化を見ると、死に対する考え方や人生をどう生きるかについても、少し考えさせられますね。

Gabriel Mayan Peter🇯🇵🇺🇸🇳🇬

18,488 görüntüleme • 3 ay önce

従業員全員にAIを使わせてみた結果、くだらないプロジェクトが増えたのではなく、会社の進路を変えるような成果が複数出たという。この実験は「人間に創造性がない」のではなく、創造性を現実に接続する手段が足りなかっただけだということを示している。 ブレイク・ショル「私たちはある意味で、その実験のバージョンを行いました。会社全体のすべてのプロジェクト作業を1週間止めて、受付担当者からエンジニアまで全員に、「自分が最も重要だと思うものを作ってください」と言ったのです。 条件は2つだけでした。AIを使うこと。そして完成したら全社に向けてデモすることです。 私は、多数のくだらないプロジェクトと、少数の大きな成果が出るだろうと予想していました。しかし実際には、多数の大きな成果と、ごく少数のくだらないプロジェクトが出てきました。 そのうち2つか3つは、会社の方向性を完全に変えるような、軌道を変えるレベルのものでした。 しかし最も驚いたのは、文字どおり受付担当者、つまり荷物をトラックから受け取り、在庫に物が入ったら人々にメールする仕事をしていた発送・受領担当者が、その作業の自動化を作ったことです。そして私たちは実際にそれを使っています。 そこで得た結論はこうです。誰もが、世界をより良くするために存在し得るものについて、何らかのアイデアを持っています。しかし多くの場合、その最初のアイデアは稚拙であり、それを先まで見通して、稚拙だと判断する力を持っていません。 しかし、アイデアを実際のものに変える能力があれば、うまくいかなかったときに反応できます。反復できます。そして1週間を与えれば、その週の終わりには、実際に意味のあるものを作っているのです」

Tsubame

45,888 görüntüleme • 1 ay önce

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

36,616 görüntüleme • 5 ay önce