レス数が1スレッドの最大レス数(1000件)を超えています。残念ながら投稿することができません。
技術的特異点/シンギュラリティ【総合】避難所 25
2045年頃に人類は技術的特異点(Technological Singularity)を迎えると予測されている。
未来技術によって、どのような世界が構築されるのか?人類はどうなるのか?
などを様々な視点から多角的に考察し意見交換するスレッド
■技術的特異点:収穫加速の法則と半導体微細化の進歩曲線に基づいて予測された、
生物的制約から開放された知能[機械ベース or 拡張脳?]が生み出すとされる
具体的予測の困難な時代が到来する起点
■収穫加速の法則:一つの発見が新たな技術を生み出し、その技術が他の発明を生み出すという連鎖的な反応が、科学技術全体を進歩させるという仮説
★関連書籍・リンク・テンプレ集(必修)
https://singularity-2ch.memo.wiki/
★特異点アンケート
https://forms.gle/c6ZLjnheCEZftYgg9
※前スレ
技術的特異点/シンギュラリティ【総合】避難所 24
https://jbbs.shitaraba.net/bbs/read.cgi/study/13463/1721642932/
※不老技術の動向と医学関連はこちら
不老不死(不老長寿)を目指すスレ 避難所
https://jbbs.shitaraba.net/bbs/read.cgi/study/13463/1669450079/
次スレは>>950 が立てること 立てられない場合は早急に他者に依頼するか951以後の者が早急に立てること
誰も次スレを立てずに議論に没頭して落としたり次スレにフライングレスしないこと
未来技術板のURLは書かないし、あちらから誘導もしないこと
実践能力を測らないテストも世界全体にまだまだ残ってるが、アメリカとかではまともなIT企業なら
「じゃあ、この場でプログラミングしてください」「ではあなたが考案したシステムの仕組みを、そこのボードに流れ図として書いてください」
といったような入社試験をやってるので
試験は得意だけど実勢は苦手というタイプが入社してくる可能性を下げている
デジタル化やIoT化を進めている企業も、こういう実践テストを取り入れつつある
AIとかのIT開発で、一般公開前に行われるテストも同じこと
テストシステム自体を
ミスった
あるシステムAをテストする時はシステムB(システムハーネス)が使われるが、
システムハーネス自体も段階的に改良されている
つまりテスト自体の仕組みが検証されていて、不備があれば直され、改良余地があれば改良されるということ
ジミーアップルズのX
>10 月には 4.x モデル (もしかしたら、まだ 4.5 と呼ばれているかもしれません) が登場するはずです。
ビッグボーイの GPT 5 は、早ければ 12 月だと聞いていますが、念のために 2025 年の第 1 四半期か第 2 四半期になると思います。
今後のより良いモデルのコンテキストで Strawberry を眺めてみよう。
自分の寿命というタイムリミットがあるんで、義体化はどんどん進んで欲しいもんだが
車のパーツ交換みたいな感覚で臓器や手足の交換出来るようになって欲しい
医学の進歩は実にのろい
不死を得たいなら義体以外にも世界の物理法則そのものを捻じ曲げるという手もなくはない
あくまで奥の手としてだが
進次郎が総理になるとライドシェア解禁で雇用規制もぶっ壊すわけだけど、このスレ住民的にはどうよ?
さらに日本が弱体化するだけなのか?
技術の進歩にとってはいいのか?
>>494
物理学上、物理法則を変えることは無理だというのが定説だ
何故なら現代物理学の前提では、【時間や空間がどんな状態であっても一貫している因果関係】が【物理法則】と呼ばれているから
「世界の物理法則そのものを捻じ曲げる」と言うのは、「論理的・用語的に捻じ曲げられないものを捻じ曲げる」と言うのと同じ
「1+1を3に捻じ曲げる」とか「図形、言葉、イメージも何も使わずに三角形を紙に書く」とか言ってるようなもん
>>494
もっと具体的に言うと物理法則は、【変えることができない常に一定の数値】に基づいてる
これは【普遍定数】と呼ばれていて、「個々の物質の種類や状態に関係なく、常に一定の値をもつ定数」とされてる
https://kotobank.jp/word/%E6%99%AE%E9%81%8D%E5%AE%9A%E6%95%B0
もし物理法則を変えることができるなら、普遍定数を変えることができるということになる
だがそれは現代物理学の前提上、あり得ない
(もし将来の物理学が、”今まで「普遍定数」や「物理法則」だと思われていた□□が、実はただの一時的な物理現象だった”と解明したなら、□□を変えることはできる。
ただしその場合でも将来の物理学は物理を研究し直して、【変えることができない常に一定の数値】を【普遍定数】と呼び、
【時間や空間がどんな状態であっても一貫している因果関係】を【物理法則】と呼ぶことになる)
>>495
2023年の推計でも、グラフの中で日本の実質GDPはほぼ成長せずに横ばい
その横ばいが2075年へ続く中で、日本は中国、インド、欧米からはるかに引き離されることになる
https://bit.ly/4enjZCb
日本全体を根本的に変えるような改良がされなければ、日本の弱体化は続くと思うよ
もしライドシェア事業がすごく上手く進んだとしても、日本全体レベルで見ると焼け石に水じゃないかな
日本の人口そのものが縮小中で、大都市以外では生活インフラが衰退中&消滅中なわけだから
>>495
個人的には
ライドシェア解禁と解雇規制緩和は自動化やロボット化に繋がるから賛成だけど、世間的には反対したい人多いだろうね。
ただ今はもう自動運転タクシーを試験導入するかどうかを争うべきであって今更ライドシェアかどうかで争ってるのは遅いよな。
後、小泉の移民に関してのスタンスがよく分からんよね。移民で安い労働力を賄われちゃったらロボット化が遅れるから重要な点だな。
小泉は基本ば⚪︎だからアメリカや他の誰かに言いなりになりなるんだろうな。
解雇規制の緩和は、一気に無人化や省人化へ向かうというよりも
まずは余剰ホワイトカラーから介護や土木への職種転換を加速させたいんだろう
ライドシェア、先行する国では性犯罪の温床になってるけれども大丈夫か?
とんだ送り狼になりそう
小泉純一郎と同じで小泉進次郎の後ろでは竹中平蔵センセが暗躍するだろうねえ
人間を奴隷にして働かせて稼ぐ商法だから、シンギュラリティとは方向性が違う
>>501
移民が増えたら確実にそういう犯罪増えるだろうね。
>>502
多分そうだろうね。彼らのようなグローバリストは奴隷が減ったら外から連れてくれば良いと
安易に考えてるだけだしな。ユニクロの柳井とかも。
総理の話は長くなるからもう良いから、じゃあ誰が良い?って言ってもどうせ誰とも言えんでしょ
AGIとかシンギュラリティの話と絡めたいなら
アメリカにつくのか中国につくのかくらいしか日本は多分変わらんだろ
海外のAI系の人たちの言葉を信じるなら、もう社会は自動運転やら汎用ロボットがどうせ担っていくんだろうし
>>504
〉アメリカにつくのか中国につくのかくらいしか日本は多分変わらんだろ
もう一つあるぞ。核武装してどちらとも対等に
渡り合うという道。結局核を持ってるかどうかで扱いが天と地に変わるんよな。
今のままだと日本は薬剤師制度も数十年維持されそうだし、既存の規制を破壊しまくるメチャクチャする奴を総理にしたいけどな。net国党の立花とかw
そうなるとホリエモンが参謀になるからめちゃくちゃリストラ進みそうで面白そうだけどな。
薬剤師とかもうロボットでいいでしょとか絶対言ってくるよな
薬剤師の資格は残るだろうけど、登録販売者レベルの待遇になるだろ
ロースクールもそうだけど薬学部などの大学も相当な利権が絡んでるから無くすのは相当な抵抗がありそうだよな。まあ他の業界も同じように相当な利権が絡んでるけども
千葉科学大学は公立化するにあたって薬学部廃止になる
問題は電気代か。
AGIを複数動かすのに電気代が高くつくなら、
人間を雇うほうが安く付く場面も出てくる
NASAが惑星探査機「ボイジャー1号」のスラスター切り替えに成功 打ち上げから47年後も続く
https://sorae.info/space/20240912-voyager1.html
昔のNASAはすごいよな
総務省 人口推計
https://i.imgur.com/1VfM1mw.png
このグラフは衝撃的だね
逆収穫加速みたい
まあ2020年以降は
超高齢者世代が一気にこの世を去っただけだけども
コロナで青少年の知能も低下してるらしいしな
相対的にAIの知能が高く見える社会が来るかも
OpenAIからstrawberryらしきものがついにリリース
順調にシンギュラリティに近づいている
モデルは絶えず改良され、さらに開発が進められています。この調子でいくと、2025年までに本当にAGIに到達するかもしれません。もちろん誰もが利用できるわけではありませんが、アプリケーションとしてはおそらく可能です。経済や仕事の分野への影響は予測できません。
「o1 は、AI 推論の最先端技術を大幅に進歩させます。今後も繰り返し作業を続けながら、このモデルの改良版をリリースする予定です。これらの新しい推論機能により、モデルを人間の価値観や原則に合わせる能力が向上すると期待しています。o1 とその後継モデルにより、科学、コーディング、数学、関連分野で AI の新しいユースケースが数多く実現すると考えています。ユーザーや API 開発者が、o1 が日々の業務をどのように改善できるかを発見してくれることを楽しみにしています。 (...)また、化学、物理学、生物学の専門知識をテストする難しいインテリジェンス ベンチマークである GPQA ダイヤモンドでも o1 を評価しました。モデルを人間と比較するために、GPQA ダイヤモンドの質問に答える博士号を持つ専門家を採用しました。その結果、o1 はこれらの人間の専門家のパフォーマンスを上回り、このベンチマークでそれを達成した最初のモデルとなりました。これらの結果は、o1 があらゆる点で博士号取得者よりも優れていることを意味するものではなく、博士号取得者が解決することが期待されるいくつかの問題を解決するのにモデルの方が優れていることを意味するだけです。他のいくつかの ML ベンチマークでは、o1 は最先端のものよりも優れた結果を残しました。視覚認識機能を有効にした o1 は、MMMU で 78.2% のスコアを獲得し、人間の専門家と競合する最初のモデルとなりました。また、57 の MMLU サブカテゴリのうち 54 で GPT-4o を上回りました。"
しかし、少なくとも同じくらい重要なのは、OpenAI が 01 のミニバージョンを直接リリースしたという事実です。このバージョンは、約 80% 安価でありながら、GPT-4o よりも大幅に優れており、通常の OpenAI-01 よりもわずかに劣るだけです。これは、この優れたモデルが低コストでどこでも使用できることを意味するため、過小評価すべきではありません (ベンチマーク結果も下に記載)。
「OpenAI o1-mini はコスト効率の高い推論モデルです。o1-mini は STEM、特に数学とコーディングに優れており、AIME や Codeforces などの評価ベンチマークで [OpenAI o1] のパフォーマンスにほぼ匹敵します。」
本日、OpenAI o1-preview より 80% 安い価格で、o1-mini を [Tier 5 API ユーザー(新しいウィンドウで開きます)] にリリースします。
OpenAI-01 の前と後の時代があると思います。今日私たちが目にしたのは、まさに歴史の転換点です。数字は嘘をつきません。OpenAI-01 は、すでにそれがいかに優れているかを示しています。世界を変えるでしょう。OpenAI は成果を上げました。今日は祝うべき日です。
OpenAI
@OpenAI
応答する前により多くの時間をかけて考えるように設計された新しい AI モデル シリーズである OpenAI o1 のプレビューをリリースします。
これらのモデルは、複雑なタスクを推論し、科学、コーディング、数学の以前のモデルよりも難しい問題を解決することができます。
https://x.com/openai/status/1834278217626317026?s=46&t=VbylbVzx4pxQ2euQpu_0Zw
ストロベリーの前身Q*ができたことで推論計算量のスケーリングを発見。それでAGIを確信。内部ではモデルを動かし続けられるため事実上のAGIを達成。ジミーの内部的に達成はこういうことかも
新井紀子センセ、AIは言葉を理解できないから汎用人工知能は不可能(`・ω・´)キリッ
⬆️
ウケるwwwww
>《推論方向へのスケーリングの幕開け》
スケーリングとは「増減・拡大縮小」のことなので、つまりこれまでは数秒以内に答えを出すのが当たり前だったAIの領域に、「時間をかければかけるほど答えの精度が上がる」が始まったということですか。
将棋のAIだとそれは当たり前ですが、一般化されたか。
「今日我々は AGI(汎用人工知能)を得たのか?」という問いかけに対し、サム・アルトマンは端的に「no」
「推論」と呼んでるものが何なのか、今までの事前学習だけの即答と比べて質的には何が変わったことになるのか。人間の創造的思考とはもちろん別物だろうし…。
OpenAI今回のReasoning研究者のNoam Bown氏もポスト。
別名Strawberryで、これが単発の改善ではなく、新しいスケーリングパラダイムであり、まだ始まったばかりであることを世界に示しているとのこと。
OpenAIのo1は数秒単位で考えるが、将来のバージョンでは数時間、数日、数週間単位で考えることを目指している!推論方向へのスケーリングの幕開けだ。
これでLLMも別次元へ広がったわけだ
モルガンSのウィルソン氏、「AIの夢は輝きを少し失った」
Alexandra Semenova
2024年9月12日 0:09 JST
更新日時 2024年9月12日 0:33 JST
⬆️
バカ
どう成長するのか考えるとワクテカしかないけどな
金融の世界はシビアだから即マネタイズしないと待てないのよ
イリヤ・サツケバーやアッシェンブレナーを含めて、今まで小出しに出てきてたOpenAIの内部情報はほぼ正しかったんだな
半導体もこれで問題ない
もうAGI前夜だな
NVIDIAのCEO、ホワイトハウス訪問で珍しくスーツ姿
本日ホワイトハウスと会談したNVIDIAのCEO、ジェンスン・フアン氏は、ブラックウェルはフル量産体制に入っており、前世代のチップに比べて3〜4倍の性能向上をもたらすと語った。
ヤンルカン、涙目
方々の著名人が「新しいパラダイムに入った」と言っているね
> OpenAIは、ウィスコンシン州、カリフォルニア州、テキサス州、ペンシルベニア州など米国各地のサンプル州に大規模データセンターを建設した場合の雇用とGDPへの影響の推定を含む経済的影響分析をバイデン・ハリス政権当局者と共有した。
>>528
結局生成AIの幻滅期はパラダイムシフトで見事に乗り切れそうだな
パラダイムシフトの中身を見ないと何とも
この界隈は大袈裟が多すぎる
OpenAI、苦手な数学克服する新型AI 論理的思考深める:日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXZQOGN12DRS0S4A910C2000000/
>>531
o1ができないタスクに関するツイートも出てくると思われるが
①これはまだプレビュー版。無印のo1はそれより推論性能が高く画像認識も可能。
②推論時間が制限されている。
③o1は前座の前座。次に4.5相当とOrion相当が待ち構えている。
を考慮する必要はあると思う。
AIに関する巨大プロジェクトがアメリカで進行しようとしていると思われる。
→アメリカ政府AIデータセンターインフラストラクチャに関する新しいタスク フォースを立ち上げ。米国エネルギー省 (DOE) は閉鎖された石炭火力発電所跡地の再利用情報をDC開発者に共有。米国陸軍工兵隊 (USACE) は、適格な AI データセンターの建設を促進する全国許可を特定し、その情報を AI DC開発者と共有して重要なプロジェクトを迅速化。
タスク フォースは、AI インフラストラクチャのリーダーと協力して機会を特定し、十分なリソースを確保し、機関の単一の連絡窓口を指定し、米国の国家安全保障と経済的利益に対するこれらのプロジェクトの重要性を反映して AI データセンター開発を適切に優先順位付けするために機関と協力。
米DOEは石炭火力発電所の再利用検討し、陸軍はデータセンターの土地を検討。マンハッタン計画じみてきた。
今日出た OpenAI o1-preview / mini がウルトラ凄いかというと(もちろん凄いんだけども)、それよりも「推論に計算リソースを掛けることでモデルを巨大化させなくてもより高度なタスクを解くことができ、さらにスケーリングする」と見通しが立ったことのほうが遥かに凄いし、AGI の見通しが立った
o1はプログラミングは得意なんだろうか?sonnetを超えてるなら乗り換えたい
膨大なエネルギーとリソースを使ってでも瞬時に答えを出すというスタンスから、長考してもより良い答えを出すというのはLLMの流れから言うと大きなパラダイムシフト
色んな人のo1試用例をXで見ているが、ここまでくるともう凄さを実感できるだけの
能が自身にないと実感する。
これだけのソフトを内蔵したハードが、人間の雑務をこなすべく動き出した時
改めてその実力を認識できるのかもしれない。
生きてる間に凄いもんが見られそうだ、ワクワクする。
4oが賢い高校生レベルだっけ?
あと1.2年で山中先生レベルが出てきそうなスピードで進化してる
アッシェンブレナーの言う通りになりそうだ
>>413
https://sl.bing.net/f9BQtc2Bcia
・質問:
マイクロソフトCopilotの発言について、「電通とGoogleの政府との密着ぶりの件は
意外にもチャットボットも結構認めてるんだな。」と述べた人が居る。
電通についてはともかく、Googleが政府と密着しているとマイクロソフトCopilotは認識しているのか?
・マイクロソフトCopilot回答:
Googleは政府との協力関係を築いていますが、それは技術支援やサービス提供を通じたものであり、特定の政治的な密着関係を意味するものではありません。
https://x.com/edzitron/status/1834330679875961304?t=0fY6ZScRqUTxUNvAKlOqiA&s=19
草
幻滅期抜けてねえじゃん
2021年3月5日に競技数学ベンチマーク「MATH」が提案されて、そのときはGPT-3が約5.2%だったが、今はo1が94.8%。MATHを提案した論文には、数学があまり得意じゃないコンピュータサイエンスの博士課程の学生が約40%で、IMO(国際数学オリンピック)で3度の金メダルを獲得した学生が約90%と報告されていた
https://x.com/jaguring1/status/1834349490758975735
今日めちゃくちゃもう嬉しくて感動で… なぜなら OpenAI o1 により『推論に計算リソースを掛ければ掛けるほど高度な思考を必要とする数学などでのタスクも専門家並みに解ける』第二のスケーリングの扉と可能性が開かれ、実質もう AGI はこの延長線上で実現可能ですって言ってるようなもんだから
https://x.com/izutorishima/status/1834316190019453362
ところで私は研究者ということもあり、OpenAIのChatGPT、Google Gemini pro、Anthropic Claudeの全てに課金している稀有なユーザー(周りの研究者は意外と一部は切ってる)なので、OpenAI o1を含め東大数学試験を解かせてみました
結果として確かにOpenAI o1はかなり精度よく解けました。
2024年前期試験の理系数学の第2問
OpenAI o1:正答2.5(問3の二つめだけ間違い)
ChatGPT GPT-4、GPT-4o:正答1
Gemini pro:正答2(強い!)
Claude3.5:正答1
サンプル数が少なすぎてなんとも言えないのと、さすがに自分では本格的に検証する時間が取れないのですが、以前に「現在の生成AIは東大の数学試験は解けん。まだまだ」としていた企画は、OpenAI o1で今やれば相当な域に達する気はします。
https://x.com/ImAI_Eruel/status/1834399272277811419
AIによる新たな物理法則の発見はまだか
シンギュラリティの予感しかしない
GPT-6レベルのベースモデルは必要なく、強化学習がAGIの道という話なら、GPT-5程度までで報酬を自己付与できる程度の賢さという臨界点に至る。
その後はとにかく推論時間をスケールし、粗雑な推論過程の中に光るものを見つけ、光るものを合成データとして再学習することを繰り返すことで生まれるモデルに期待しているのかもしれない。
https://x.com/bioshok3/status/1834413434978664500
あと50年は無理じゃないかな
あの天下のOpenAIが発表した最新の推論に特化した()AIでさえstrawberryのrの数もまともに数えられないんだから
すでに、物理学、生物学、化学で博士レベルを超えてきた
OpenAI o1 は、競技プログラミング問題 (Codeforces) で 89 パーセンタイルにランクインし、米国数学オリンピック (AIME) の予選で米国のトップ 500 学生にランクインし、物理学、生物学、化学の問題のベンチマーク (GPQA) で人間の博士レベルの精度を超えています。
https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/
>>549
これがo1本家なのか今使える縮小版なのかよく分からんけど、どっちにしろスゲーな
「人間にしかできない」と言われてた領域を着実に塗り替えている
ほんと突然出してくるなOpenAIは
生成AIの次の舞台「SDR」とは? テスラ・ベンツ・BMWも「人型ロボット」に夢中な理由
https://news.yahoo.co.jp/articles/f3d86a93c8abaf36078fa087d071644e1925f871?page=1
>SDRとは、ハードウェアではなく、ソフトウェアを中心に作ったロボットのことで、ソフトウェアのアップデートによって、ロボットの性能を向上させたり新しい機能を持たせたりするというのが基本的な考え方だ。
>Software Defined(ソフトウェアで定義された)という考え方は、特にSDV(Software Defined Vehicle:ソフトウェア定義車両)で広く知られるようになった。
いくらホワイトカラー労働が無くなってもブルーカラーに人間労働が必要とされる以上本当の不労社会にならない
リアルワールドで働くAIすなわちロボットが普及しないかぎり人間が必要とされ、ベーシックインカムも実現することはないだろう
今後、>>551 のSDRが普及し始めるとアップデートで性能向上し、多様な産業に転換可能になる
おそらくハードウェアの性能が早晩追いつかなくなってアップデートでは対応しきれなくなり、エッジからクラウド、本体のリースやサブスクに移行していくだろう
サプライヤーはある意味ロボットの人材派遣会社のようになる
自ら思考してどんどん賢くなって行くってことやね
思考の連鎖
人間が難しい質問に回答する前に長い時間考えるのと同じように、o1 は問題を解決しようとするときに思考の連鎖を使用します。強化学習を通じて、o1 は思考の連鎖を磨き、使用する戦略を洗練することを学びます。間違いを認識して修正することを学びます。難しいステップをより単純なステップに分解することを学びます。現在のアプローチが機能しない場合は、別のアプローチを試すことを学びます。このプロセスにより、モデルの推論能力が劇的に向上します。
学習データの枯渇問題もこれで解決だね
OpenAI o1のように,事前学習によって作られたモデル本体の性能だけでなく,推論時の工夫によって性能をスケーリングさせたAIが登場すると何が起きるかというと,かつて囲碁チャンピオンを倒したAlphaGo〜AlphaZeroのように「自分で生成したデータで強くなり続ける」ループが完成するんですよね。
https://x.com/ImAI_Eruel/status/1834407606397583534
将来、ロボットのメンテナンスは別のロボットがするようになるんだね
Googleがロボットアームに「靴ひもを結ぶ」「別のロボットを修理」などの難しいタスクを学習させる手法を発表
https://gigazine.net/news/20240913-google-deepmind-robot-arm-aloha-unleashed-demostart/
>>553-554
これ特異点の概念を小規模に実行してるようなもんだよな
>>548
はい
https://xxup.org/NleYO.jpg
いや、一度でもこんな簡単な問いかけに間違えてしまったっていうのが致命的なんよ
>間違いを認識して修正することを学びます。
>>556
シンギュラリティ始まってるわ
良くも悪くもOpenAIはAI開発のオピニオンリーダーなので、今後他社もこの自己進化の方法で一斉に追従するだろうね
米新興企業OpenAIは12日、新たな基盤モデル「o1(オーワン)」を発表
https://jp.reuters.com/business/technology/JN52IKNVZRPNLLG7K2ZEXZIBYY-2024-09-13/
公式
https://openai.com/index/introducing-openai-o1-preview/
>複雑な問題をより小さな論理的ステップに分解する「思考の連鎖」論理として知られるテクニックを取り入れることで、このスコアを達成できた
>国際数学オリンピックの予備試験問題で正答率が83%
>科学問題のベンチマークでは博士課程並みの精度
>回答する前に(人間のように)問題を通して考えることに多くの時間を費やすように訓練した
OpenAIとNVIDIA、AIインフラと電力巡り米政権高官らと協議
https://www.bloomberg.co.jp/news/articles/2024-09-13/SJQ43TT0G1KW00
>AnthropicCEO、グーグル、アマゾンのクラウド部門責任者、マイクロソフトも出席
>政府側はレモンド商務長官、国家安全保障問題担当、エネルギー長官らが参加
>エネルギー省はデータセンターの所有者や運営者に対し、クリーンで信頼性の高い電源確保に役立つ融資、助成金、税控除などを提案する予定
>ホワイトハウスは会合後、開発促進に向けた省庁間タスクフォースに加え、データセンタ施設に関する許認可の迅速化を後押しするイニシアチブを発表
Google DeepMindが、ロボットアームに複雑なタスクを学習させる手法を発表しました
https://gigazine.net/news/20240913-google-deepmind-robot-arm-aloha-unleashed-demostart/
>人間の操作から学習する「ALOHA Unleashed」と物理モデルから学習する2種類を発表
ホワイトカラーの仕事はLLMとRPAの延長線上で奪えるとしても、
ブルーカラーもしくは科学者の仕事は奪えるのかね?
少しずづ奪うだけじゃなくて一気に何か出してくれないと困るぞ
>>561
別にリーダーではないぞ
Transformerを発明したのはGoogleだ
>>565
「オピニオン」ね
トランスフォーマー最初に作り出したのに、大企業体質が祟ってかOpenAIに追い抜かれて以来追いつけないままなのがグーグルよ
トップ争いしてるから充分強いんだが世間でAIと言えばChatGPTなのは相変わらずだと思う
どっかで見たグラフだとOpenAIが全体のシェアの7割くらいだったかな
松田先生の慧眼が凄まじい
みんな的中させてねぇか⁉️
ここでも松田先生は希望的観測が入りすぎと揶揄されていたけども、
全ては先生の見立て通りに推移してる
数論や幾何学の難問を解くGoogle DeepMindの「AlphaProof」 2024.07
https://wired.jp/article/google-deepmind-alphaproof-ai-math/
──重要な限界
しかし、シルヴァー(強化学習の専門家)も認めているように、今回のシステムには重要な限界がある。
数学の解答は正解か不正解かのどちらかであって、AlphaProofとAlphaGeometryは正解に向かって作業を進めることが可能だ。
>これに対して旅行の行程を立てるような多くの現実世界の問題には、“正解”となる可能性のある多くの選択肢があり、どれが理想的なのかは不明確かもしれない。
より曖昧な質問に対する解決策についてシルヴァーは、言語モデルがトレーニング中に何が「正解」を構成するのかを判断しようとすることかもしれないと説明する。「試せるさまざまなことがあります」と、シルヴァーは言う。
さらにシルヴァーは、Google DeepMindが人間の数学者の仕事を奪うわけではないことについても、慎重に指摘している。
>「わたしたちは何でも証明できるシステムを目指していますが、それが数学者のすることの終わりではありません」と語る。
>数学の大部分は、問題を提起し、何が興味深い問題であるのかを見つけ出すことです
↑OpenAIよりも先を行っているGoogle内部の研究者の言うことは信用できる
結局は数学に特化したAIはその領域で能力を発揮できる、ただし日常では素早く理想的な判断をスムーズにこなすという別の能力が必要になったり
科学者は新しい何かを発見する必要がある
80歳の老人が的確に未来予測できているのに、
若手のかかる君やらできない君はアホ丸出し
AlphaProofをGeminiに統合するって話はどうなったんだ?
最近のgoogleは対応が遅いよ
>>569
2ヶ月前の記事なんてナンセンス
今や古色蒼然とした古文書だよ
OpenAIは今のところLLMを中心に開発を進めて、数学論理能力を追加しただけ
https://i.imgur.com/d7bbOvr.png
この図で言うとオレンジ色だな
対してDeepMindは、自分の未来を想像して計画を立てる「DreamerV3」という脳に近い人工知能を作っている
作業記憶との連携も予定
どちらが先にAGIを作るかはわかるよな?
>>572
OpenAIよりも数学AIは先に作っているという話なんだが?
以前松田先生は、現在のLLMは文系 AIだからそれに論理数学知能が備わればAGIだ的なことを言ってたな
今回、数学オリンピック銀メダル級や東大数学の問題が解けたということで
とりあえず平均的な人間の”論理”知能は「超えた」と言ってもいい
競技プログラミングでも優秀な成績
だが数オリの過去問題が解けても、シンギュラリティは来ないんだなぁ
何ができればいいんだろうな
人間の脳はTransformerを発明した
ということはTransformer以上の何かを発明できないとASIには繋がらないということ
→これは量の問題ではなく質の問題となる
スケーリング則とは別問題
Googleがつき OpenAIがこねし AI餅
座りしままに 食うは人々
Googleのポテンシャルはすごいし最初にAGIに到達するのもGoogleの可能性あるが、個々の優秀な特化AIを統合した製品を実際に出して欲しいものだ
>>568
各AI組織が何か技術的な足止めを食らってない限りは、定期的に新製品出してくるから楽観的な予測こそ現実的なもので悲観的なのが非現実的なのかもしれんな
伊達に長年専門家やってねーな松田氏
今回のOpenAIの製品投入でX上でのリーク情報がほぼ的確だったのも大きいな
AGIへの道筋も他のリーク情報通りの既定路線ということ
Transformerを発明したのは間違いなくGoogle本体で
それがなかったら今のOpenAIの躍進は無い
現在GoogleはOpenAIに追いつく方針
...だけではなくTransformerの次を発明するという壮大な目標を掲げている
さてOpenAIは今のままでいられるか?
>>579
もひとつ言うとイーロン・マスクのGrokもハードを増強しまくって今年中にかなりのものを出してくる予定だよ
>>576
小学生の算数の問題が解けないみたいだけど
小学生以下の知能ではとても平均を超えたとは言えないのでは
https://x.com/kazu_fujisawa/status/1834410610135822806?s=61&t=QnSchBq9ctM8f7tmu2FYvA
結局ただ過去問をカンニングしてるだけで推論なんてしてないんじゃね?
gpt4oの状態からこれから自己学習繰り返していくんだろ
まだ初期状態だからo1じゃねえの?
3c84はなんで重箱の隅つつくような否定レスばかりしてるんだ?わざと否定レスして肯定的な反応引き出したいのか?
AI叩きしたいなら、このスレより5chのニューススレ辺りで同類と話してた方が楽しいと思うが
人間とAIの認識の仕方が違うのは分かるし、人間の幼児ができることがAIにできないなんてハンス・モラベックからずっと言われ続けていること
それを補うためにGAFAMやイーロン・マスクもヒトカネモノを大量に注ぎ込んでも必死にやろうとしている
それが全て嘘だとかカンニングだとか陰謀論者よりひどいだろ
今個人が使えるのはo1のプレビュー版で、o1とは結構性能が劣るんよね
できるできないの検証を否定と捉え出したらもうカルト宗教だろ
https://youtu.be/ltmXm6AVAkM?si=M4wBVmCR_r51e6Ie
オプティマス第三世代きたな
やはりロボットハンドは人間と同じ形をしてなくては機能しなくて関節数を削ることをやめたらしい
でないと人工物を人間のように扱えないんだとよ
o1の仕様についてのOpenAI社員からの説明ツイートをまとめてくれた人がいたのでリンクを転載
読むとこのモデルすげーなって分かる
https://poe.com/s/PEKafeYvvc0Mpty5wOM5
Noam Brownのo1についての連ツイが分かりやすかったのでまとめた
スマートフォン版
掲示板管理者へ連絡
無料レンタル掲示板