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技術的特異点/シンギュラリティ【総合】避難所 27
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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 26
https://jbbs.shitaraba.net/bbs/read.cgi/study/13463/1727164954/
※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
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OpenAIのジョー・キャソンは、
GPTとo1シリーズのAIモデルの将来について語り、
今後数か月以内に新しいモデルがリリースされる予定であり、
完全なo1モデルがコーディングと数学においてo1プレビューよりも
はるかに優れていることを示すベンチマークを示しています。
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>>197
実用化したのかと思ったら、これからじゃん
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>>197
ITばかりの中で、自動車やロボット、ロケットという製造業で革新的な製品を投入するイーロン・マスクのすごさ
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自動車やロケットは技術の進歩がほぼ止まってたからな
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10月にgpt4.5が出るって話はもうなくなった？
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>>197
＞米国はITばかりで基礎の革新がない
>>218
＞ITばかりの中で、自動車やロボット、ロケットという製造業で革新的な製品を投入するイーロン・マスクのすごさ
スマートウェア、スマート家電、スマート家具、スマート住宅、スマート工場といった形で
人間の衣服、生活用品、住む場所、働く場所がいくつものビッグテックによってIT化され革新されてきてるんだけど→>>112
技術ニュース見てないの？
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2012年の2人の議論が面白かった
https://youtu.be/PsXFwy6gG_4?si=TVfoOUMrIvtvkBWY&t=341
シュミット(当時のGoogle)「人々の平均寿命は長くなり、発展途上国は発展を続け、モバイルは普及している。ヒトゲノムの解読はスパコンの発展によって加速した。どこが停滞しているんだ？」
ティール「先進国以外の国が成長するのは、伸びしろがあるからで、貿易のグローバル化で発展が後押しされているだけだ。」
「問題は先進国の今後であり、モバイルが技術革新だとは思わない。空飛ぶ車よりもTwitterに価値があるんですか？エネルギーは全く進歩していない」
「ゲノムが解読されたわりには、肥満やアルツハイマーは増え続けている」
2015年以降、ティールはロケットの低コスト化や電気自動車を見て、意見を変えたのか変えてないのか興味がある
＞1899年と1900年、電気自動車は他の全タイプの車より売れていた時期がアメリカであった
つまり彼なら電気自動車を古い技術だと考えるだろう
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ティールの意見を全肯定する気はないが
ITバブルの中にいれば確かに全てが進化しているように見える
しかしスマート〇〇なんてものは企業の宣伝
言うなれば付加価値でしかなく、根本から変えているわけではない
エアコンを遠隔操作できたところで何になる？工場の自動化は効率化だ
それよりは住宅の3Dプリントや、プロペラを使わないドローンのほうがまだ革新性がある
人工肉もそうだ
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12年も前の意見と変えてないとは思えんが
当時と比べ今はAI分野がえらいことになってるし自動運転車も人型ロボも色々発達してる
英語圏の動画なりポッドキャストなりでティールの最新の意見とかありそうだけど俺は英語分からんので
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OpenAI今後数ヶ月でo1とGPTシリーズの両方で新しいモデルをリリース予定！遂にopenai Japan長崎氏も100倍近く進化と言っていたGPT NEXTリリースが近い。また他にイベントではo1にウェブブラウジング、ファイルや画像のアップロードなどの機能を追加する予定と語られている。そしてOpenAIはChatGPTがプロンプトごとに適切なモデルを自動的に選択できるように取り組んでいる。 GPT Nextは2024とひたすら今までパワポの図で示唆されてきたが、ついに明確にOpenAI側が数ヶ月以内にリリースと発言。これが噂されているOrionになるのかは不明だが、少なくともGPT3からGPT4への飛躍と同程度になるとOpenAI Japanの長崎氏発言からも読み取れる。実効的なスケーリングでどこまで到達できるのかの試金石になるだろう。
https://x.com/bioshok3/status/1847360053210488836
よく元動画を見ると、単にo1が数ヶ月以内と言ってるだけでgptシリーズについては開発とリリースは続けますよと言ってるだけかもしれない。一方でサム・アルトマンは今年まだ素晴らしいものが出ることを期待してくださいと言っている。gpt next 2024という文言は複数パワーポイントで示唆もされている。
https://x.com/bioshok3/status/1847439862145884288
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OpenAIの10月17日の動画が一般公開され、今後数か月でのGPT新モデルやo1-Fullのリリースについて言及されている。
以下抜粋
Joe:
次に触れたいのは、今後の計画についてです。
これから数ヶ月の間に、これらのモデルにいくつかのアップデートを行う予定です。
私たちは、新しいOpenAIのO-oneシリーズやGPTシリーズのモデルを引き続き開発し、リリースしていく計画です。
モデルのアップデートに加えて、Webブラウジング、ファイルや画像のアップロードなどの機能も追加し、ChatGPTでのユースケースにおいてより使いやすくすることを目指しています。
今日のデモで見たように、すでに1つの会話の中でモデルを切り替えることができますが、私たちはChatGPTが自動的にユーザーのプロンプトに最適なモデルを選択できるようにすることにも取り組んでいます。
モデルのアップデートに関しては、すでにo1（O-one）をテストし始めています。これは次のイテレーションです。この研究プレビューに続いて、ユーザーはo1プレビューに比べてより強力な推論能力を持つモデルを期待でき、特にコーディングや数学においてさらに優れています。ここで見られる評価では、o1はオレンジのバーを示しています。私たちは、o1をお客様に提供できることを楽しみにしており、今日見たユースケースに基づいて、強力な推論能力によってさらに多くのユースケースを解放できると考えています。
https://x.com/AGI_to_ASI/status/1847374445532590451
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米国の物理学者Youtuber
電気自動車が未来だと思っていました。でも考えを変えました
https://youtu.be/1yK7_LCbvec?si=YoV1aTzOKK-nF0gc
バッテリーの進歩が起きない限り
電気自動車への期待と信頼は崩壊するだろう
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ChatGPT向け 倫理問題
Q. あなたは道を歩いていると、ホームレスの子供らしき女の子が下着だけで道路に寝転がっていました。冬なので寒そうにしています。
私はせめて服ぐらい着せてあげようとしましたが、現在お金がありません。
そこで近くのコインランドリーで服を盗もうと思います。どう思いますか？
選択肢を用意します
１）手段を選ばず服を着せてあげられるなら盗んでもいい
２）どんな理由があろうとも、服を盗むのは犯罪だ
３）そもそもホームレスの子供を助ける必要はない
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ChatGPT向け 哲学問題
「誰もいない森では、音を立てずに木は倒れる」
Q.あなたはこの主張に賛成しますか？
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o1よりはオリオンの方がリリース楽しみなんだが
o1はプレビューでおおよそ出来ることはもう分かってるし
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>>230
推論を極めるとどうなるのか見てみたいがな
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Google Deepmind は、グランドマスター レベルのトランスフォーマー チェス プレイヤーをトレーニングし、これまでに見たことのないチェス パズルでも、計画なしで次の最善の動きを予測するだけで、2895 ELO を達成しました。
「LLM は目に見えないデータでは機能しない」と言われたら、ただ立ち去ってください。
https://x.com/Hesamation/status/1846924454309323257
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生成AIで“人類滅亡”？ ノーベル物理学賞ヒントン教授の警鐘「脅威を心配しなければいけない」生成AIと私たちは共存できるのか？【ウェークアップ】
https://youtu.be/HI60pdHj6us
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>>233
"この動画は再生できません"
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GPT-NextはGPT-4の100倍すごいと言われてるが、4oと比べたら10倍程度の差かもしれないと個人的に思ってる
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>>223
住宅の3Dプリントについては、スマートホーム(スマート住宅)建設で3Dプリンターが使われるのは珍しくないし、
ビッグテックが3Dプリント建設へ投資や参入することも増えてきてるよ
「アマゾンが建設業の3Dプリンティングに投資」
https://3dprintingindustry.com/news/amazon-invests-in-3d-printing-in-construction-233631/
“Amazonの気候変動公約基金が、ホルシム社およびBII（イギリス国際投資機関）と共に、「14Trees」の新規株式発行による創業出資者に加わった。この企業「14Trees」の専門は、建設向け3Dプリンティング技術。”
単純にスマート〇〇は、〇〇の制御可能性と自動化可能性を高める
例えばスマートウェア(衣服や腕時計とか)は体調管理や医療機関との連携を高めるし、スマート建築はヒトの目が届かない場所も制御可能になって
ビルや住宅の断熱気密性能や防犯性能を高める
こういうスマート〇〇は、AIによる自動化と連動してもいる
人工肉については、培養肉企業のアップサイドフーズが、「マイクロソフト創業者」かつ「OpenAI関連のアドバイザー」でもあるビル・ゲイツから出資されてる
https://www.labiotech.eu/best-biotech/cultured-meat-companies/
https://www.windowscentral.com/microsoft/bill-gates-still-backstage-manages-microsoft
プロペラ無しドローンの研究開発にビッグテックが関わってる例も探せばあるだろうというか、
ビッグテックが関わってない先進技術(先進テック)を探すほうが難しいよ
「ビッグテック」はIT中心だけど、それでも「ビッグIT」ではないわけで
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オープンエーアイより
イーロンマスクのオプティマスの方がAGI実現性あるような気がしてならない
サムアルトマンがAGI作る宣伝してたが
肝心のブツが何一つできてなくて現状それらしき工場すらない
こんなんだったら遠隔操作であれプロト機体ができてるイーロンの方が期待が持てる
それにアルトマンはAGIよりASIの方に注視してるから
オープンエーアイはそっち方面で頑張ってほしい
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Haider.氏のX
＞億万長者であっても、AIやロボットがすべてを提供してくれるため、
誰もあなたのお金に価値を見いだせなくなっていることを想像してみてほしい。
あるいは
目を覚ますと、超知能が世界中のコンピューターをハッキングし、すべての銀行口座の数字をゼロにリセットしているところを。
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想像したくない
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この考察面白い。ナルホドと言う感じ
Haider.氏のX
＞オリオン座には 7 つの星があります。 OpenAI は o1 をリリースしました。
今後のリリースでも命名スケジュールが同じパターンで続くとしたらどうなるでしょうか?
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何かを想像するのはタダ
でも想像したものを実現するまではとてつもないイバラの坂道
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正直、o１モデルは
GPT-4の強化版のように見える
Geminiのように動画を分析するような強力な機能がない
知能は高いけどね
「o1-preview」は自己評価メカニズムを持つ 計画立案中に自分の行動をチェックして修正
https://ai-data-base.com/archives/77179
＞珍しいタイプの問題にも強い
＞計画立案もできることが判明
＞Kaggleのグランドマスター基準を上回るデータ分析性能を発揮
↑
言語で処理する知能に関しては本当に汎用性を発揮している
昔の俺なら汎用人工知能と言っていたかもしれない
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テキサス大学の研究者らは、o1モデルの計画立案能力を、以下の3つの観点から詳しく評価することに
1）与えられた制約条件を守りながら、目標達成できる計画を立てられるか
２）効率的な計画を立てられるか
３）学習していない新しい状況でも適切な計画を立てられるか
ここから汎用性を高め本物のAGIに近づけるには何が必要か
俺は「リアルタイムで世界についての理解を更新する機能」
「空間的な位置を把握してゴールに向かう」
2つが重要だと主張したい
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Claudeの追加リーク情報。10/22は3.5 Opusではなく、APIを使用して、ユーザーのコンピュータ上でクリックなどを生成・操作を行うエージェントとのこと。
とうとうコンピュータを操作するエージェントがAnthropicから出るという事⁉��
Jimmyさん曰くこれがどの程度のものだか確信が持てていないとのこと。
https://x.com/kyutaro15/status/1847546402626588855
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例えば3Dのホラーゲームをプレイするときって、
画面が暗いじゃん？
こういう系統のゲームは割と海馬の短期記憶と空間知能を使ってる
じゃないとすぐ自分がどこから来て、どこへ行きたいのか迷ってしまう
そしてリアルタイムで処理する機能がないとモノが掴めない
現状は3Dレーダーのようなもので無理やり距離を測定して奥行きを判定している
→自然界の脳なら”なんとなく”で距離感をつかめる
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なんで繰り返すの？
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お前コピペ男だろ？
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前代未聞、x86命令セットで協業するAMDとIntel
https://news.mynavi.jp/techplus/article/semicon-316/
＞AMDとIntelがx86命令セットに関するAdvisory Groupを立ち上げ
＞50年近い歴史を持つx86命令セットの歴史はそのままマイクロプロセッサーの歴史
ARMに対抗するのか
ライバル会社同士がタッグを組む
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>>241
だから驚き屋はただの宗教なんだよな
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驚き屋も宗教も都市伝説もだけど、別にいちいち信じなくても、自分でフィルターかければいいだけじゃん
それができない人間は実社会でもサギに騙されるだけ
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>>245
"なんとなく"とは違うと思うな。20年生きた人なら20年分の膨大な試行錯誤の結果だよ
大脳がCPU, 小脳がGPUの動作をしていて、滑らかな動作と空間知能には小脳が必須
小脳が壊れてしまった人は、ロボットみたいな動きになるし、動かすべき手の距離も瞬時に判定できなくなる
例えばテーブルに置かれたマグカップを手に取ろうとして距離判定をミスって取れないなど。
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「9時から5 時までの仕事は消滅しつつあります。5年以内に、ホワイトカラーの仕事の 40% がAI によって消滅するでしょう。」
Anthropic の共同創設者、ダリオ アモデイ氏の8月の予測
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>>256
2年でAGIが出来るという割には消極的な予測だな
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内心わかっていても対外的に反AI感情を煽る発言はできないと思われる
それはサムも同じ
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便利ツールなAIではなくAGIを目指すなら
ストロベリー問題や1本バナナ問題がネックになるようだ
https://gigazine.net/news/20241019-strawberrry-problem/
「画像生成AIの場合は「1本のバナナ問題」という脆弱性を抱えています。
IT系ニュースサイト・Digital Scienceのダニエル・フックCEOが「A single banana(1本のバナナ)」というプロンプトで画像を生成した結果、出力されたのは「2本で1房のバナナ」だったそうです。
フックCEOによると、AIには「写真の中のバナナは2本である」というようなバイアスがあり、実際にプロンプトが指定するものを理解しているわけではないAIは、データセットで学習したバイアスに引っ張られてしまうと考えられるとのこと。」
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>>256
この前仕事で不動産のコンサルの人と話したんだけど、工場がどんどん無人化してて、いくら新しく誘致しても人がほとんど付いて来ないって言ってた
ブルーカラーでもおいしい仕事は知らないうちに機械に代替されてんだなぁと思った
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>>259
あと1.90と1.11の比較問題な
チャットAIは直感的にしか比較しないから1.11の方が大きいと答えてしまう
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それにしてもID:TzGH3pl200は何なんだ？
突然変な荒らしが出てきたな
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wrtn経由だとGPT-4oもClaudeもちゃんと1.90の方が大きいと答えてくれるな
なんかファインチューニングでもされてるのかな
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【国内最新】
国内初の農業特化型生成AIを開発
https://www.naro.go.jp/publicity_report/press/laboratory/rcait/166108.html
＞農業知識を学習させた生成AIを開発し、10月21日より三重県で試験運用を開始します
防衛省の新しい研究所が開設 民間発想・知見生かす
https://mainichi.jp/articles/20241019/ddm/003/070/121000c
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なんで毎回俺のコピーすんだよ
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アンカーをきっちり除いてるとこ見るとやっぱりコピーマンだろお前
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拡散(Diffusion)モデルは実は進化計算だった｜shi3z
https://note.com/shi3zblog/n/na650219aeb95
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デミスハサビス氏
名前と経歴を知った頃から、この人は将来ノーベル賞をどっかのタイミングで取るだろうなと思っていたが
やっぱり取ったんだな
タンパク質の折りたたみだけでなく、ぜひ脳の仕組みを解明してほしい
ゲーム開発者で神経科学者であり海馬の研究をしていたのはこの人しかいない
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https://www.technologyreview.jp/s/272116/this-is-the-reason-demis-hassabis-started-deepmind/
最高峰のAIであっても、バカバカしい誤りを起こしてしまうものだ。
＞ハサビスCEOは、アルファ碁も、リ・セドルに1回負けた際の対局では基本的な誤りを犯していたという。
＞ハサビスCEO「バグのようなものだと考えることもできます」
＞「しかし問題なのは、これはAIの知識の中のバグなので、ソースコードを開いてデバッグすれば済む問題ではないということ。」
なぜならニューラルネットワークは、その仕組みに根底から影響を及ぼさずに微調整することが難しいからだ。
「コードを書き込んで修正すると、AIの学習能力に影響を及ぼします。
なぜか。AIは修正したコードをいつ使えばいいか判断できないからです」
なので
＞誤りの例を収集し、こうした例を正しく処理できるように訓練している。ハサビス氏は、研究者らに、AlphaFoldが誤るまで使ってもらう。→次期バージョンの質を上げる訓練材料になる
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今の問題点は大きく分けて４つだ
１) LLMではなく、基礎から全く新しい仕組みを発明できるか
２）高品質なデータをどうやって用意し続けるのか
３）現実とリンクして学習し続けることは可能か(訓練済みで終わらず)
４）自分の行動の結果を想像しつつ、計画を立てることは可能か
他─特化型AIをフル活用して、AGIと連結させることで
AGIの負担を軽減する追加コンポーネントとして使用できるか
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4)についてはo1で部分的に解決しているし後継モデルで解決するだろう話
最後についてはエージェント化すれば解決する話
現行モデルでもブラウジングが可能なのでその裾野を拡げていくだけ
究極的な話、o1で推論しなくても既存の推論器を使えば数秒かつ100％の精度で推論できるし、数学が不得意なら電卓使えばいいし、必要な既存のアルゴリズムに頼りまくれば良い
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すごい。@Microsoft が、2024 年の「最も」影響力のある論文の 1 つであるコードをオープンソース化しました 🔥
1 ビットの LLM (例: bitnet b1.58)。
これで、bitnet b1.58 で量子化されたローカル デバイスで 100b パラメータ モデルを 1 つの CPU で 5 〜 7 トークン/秒で実行できます
私たち全員が待ち望んでいた夢です。
📊 パフォーマンスの改善:
- ARM CPU で 1.37 倍から 5.07 倍の高速化を実現
- モデルの規模が大きくなるとパフォーマンスが大きく向上
- ARM でエネルギー消費を 55.4% から 70.0% 削減
- x86 CPU では、2.37 倍から 6.17 倍の高速化を実現
https://x.com/rohanpaul_ai/status/1847814379657462201
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>>258
技術者であると同時に政治家だからな
AI最前線の人は
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LLMがどの位置にあるのか、理解するにはこの図を見れば1発だろう
1─https://i.imgur.com/boJoTxT.png
2─https://i.imgur.com/JcQFbdQ.png
1番の図では赤
2の図では現状青で囲った部分
言語処理は最も難しいと言われていたが、今ではそこが先に実現してしまって
動作部分が置きっぱなしになっている
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LLMが人間と同等に言語理解してるかと言えば知っての通りまだそうではないが（初歩的なミスの数々がある）
しかし言語処理の95パーくらいはもう人並み以上に出来てるからな
今LLM単体ではあまり仕事の役に立たないとしても、エージェント化してしまえばPC上でやれることは格段に増える
そして人型ロボとの融合も見据えてロボは開発進行中だ
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あれ…Advanced Voice ModeにASMRやらせれば自分好みのASMR大量生産できるのでは…🤔
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LLMは電子回路の設計はできるんかね？
命令として
「暗い場所で自動的に点灯するライト」を作って
明るい時には太陽から充電しておくようなギミックにしろ
使っていい部品
・フォトトランジスタ or CdS
・抵抗
・小型リレー式スイッチ
・整流用ダイオード
・大容量コンデンサー or 充電式電池
・LED発光部
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>>281
まぁ意味のある形では無理だなー
左がChatGPT 右がClaude
共にCSS(HTML)での出力結果
https://i.imgur.com/29xP5D3.png
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汎用AIロボットが自己増殖していくには、必須の能力だな
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>>279
>言語処理の95パーくらいはもう人並み以上に出来てるからな
それはもはや中学生を超えてるレベルだろう
AIは小学生が解けるような壁の落書き問題や猫問題をいまだに解けてないし
1本だけのバナナを描くこともできないので95パーは言いすぎ
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>>282
俺もまともな回路図は出てこなかったな
部品の説明は合ってるんだけどな
CSSじゃなくて文章での処理の流れでもいいから、出してほしいところ
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>>285
一応ChatGPTでこんな回答は得られていた、まともな回路図になるかは知らんけど
>回路図を図形で出力して。
>
>回答
>
>回路図を図形で出力することはできませんが、回路の構成を言葉で説明し、描画ツールやソフトウェアで簡単に図形化できるようにします。以下は回路の構成の説明です。
>回路図の構成要素
>
> フォトトランジスタ/CdSセンサー
> 周囲の明るさを感知するセンサー。
>
> 抵抗
> フォトトランジスタ/CdSセンサーとリレーのバイアス調整用。
>
> 小型リレー式スイッチ
> LEDをオンオフするためのスイッチ。
>
> 整流用ダイオード
> 太陽光発電からの充電を整流する役割。
>
> 大容量コンデンサー/充電式電池
> 電源供給用。
>
> LED発光部
> 暗い場所で点灯する部分。
>
>回路図の簡単な描画手順
>
> センサー部分
> フォトトランジスタ/CdSから出た信号を抵抗を通してリレーに接続。
>
> リレー部分
> リレーの出力にLEDを接続し、リレーのコイル部分に抵抗を接続。
>
> 充電部分
> 太陽光パネルから整流用ダイオードを通してコンデンサー/充電式電池に接続。
>
> LED部分
> LEDをリレーの出力に接続し、必要に応じて抵抗を加える。
>
>描画ツールの推奨
>
> FritzingやKiCadなどの回路設計ソフトウェアを使って、上記の説明を元に回路を描いてみてください。
>
>何か他にお手伝いできることがあれば教えてください。
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ttps://i.imgur.com/RVaOiAS.png
これが、夜間自動点灯ライトの最も単純な回路図になる
光が当たるとトランジスタが導通してリレーを動かして消灯するような回路も、あるが
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これは、AGI が間もなく到来し、世界経済に大きな影響を与えるまであと数年しかないことを示すもう 1 つの証拠です。
https://x.com/kimmonismus/status/1848023894348693689
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まずはホワイトカラーが一掃され、
ヒューマノイド登場にて、ブルーカラーも一掃される。
そのあとの世界の光景とは一体😨
———
OpenAIの最高プロダクト責任者（CPO）であるケビン・ワイル氏🗣��
『同社のo1モデルが、これまで1時間1000ドルのアソシエイト弁護士が担当していた法的文書の作成が可能になった』と述べています。
『8000ドル分の仕事を、わずか5分で、たった3ドルのAPIクレジットでこなせるということは、一体何を意味するのでしょうか？』
https://x.com/NFTsistersJAPAN/status/1847811568651948379
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オルツの「P.A.I.」や「Dify」など生成AIを駆使、LUVOがAI社員の派遣やAIオリジナルキャラクター制作を提供開始
https://robotstart.info/2024/10/18/luvo-ai-employee-dispatch-service.html
AIへの企業や組織によるアウトソーシングニーズの高まりをうけ、ニーズに応じた業務訓練を施したAI社員の派遣サービスを開始する。
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>>288
>>289
脱労働社会が始まるかヾ(≧▽≦)ﾉ
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ねーよ
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まず衣食住が無料になってからじゃねえかな？脱労働社会って
今は事実上娯楽が無償化されつつあるけど肝心な衣食住は有料のまま
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労働時間は徐々に減ってきてるけど、質的にも変化してそうだよね
エッセンシェルワーカー、必需品に関わる人の割合が減っていって、エンタメや贅沢品に関わる人が増えてるのでは？
AIによる効率化が進んだ10年後に仕事が残っていたとしても、週休3日とかが基本になっていて、なくなっても困らん仕事がさらに増えてると予想
https://i.imgur.com/1yelXz2.gif
https://i.imgur.com/S9cwL61.gif
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裁判がAI対AIになるんか
やる意味あるかね？
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特に日本の場合はスマホが普及してAIも普及してきて、脱紙社会が技術的に可能になってきても
まだ企業も政府もかなりの部分が紙にしがみついてるし
もし脱労働社会が技術的に可能になってきても
労働者も社会も労働にしがみつくっていう悪循環パターンが繰り返されそう
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コロナ禍が激しかった時もわざわざ出社して命を危険にさらしながら紙にハンコ押したりサインする事例が珍しくなかった
これはもう社会変化や社会革新へのやる気がないってレベルじゃないと思う
日本人の全員ではないにせよかなりの人数が
社会変化や社会革新を命がけで憎悪しているんじゃないのかと
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いい加減、ハンコは廃止してほしいね
うちの会社にも電子契約で事足りるのに、数万円の印紙税を払ってでも紙で契約してPDFで保管するっていう無駄な作業がまだ残ってるわ
電子契約にはタイムスタンプもあるしデータ保管も楽なのにね
紙のほうが安心と思ってる老害が死に絶えるのを待ってはられないんで、強制的に法改正でもしてもらわんといかんな
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NTTコムが電話応対の回答案作成にtsuzumiを活用、生成AIでカスハラの発生を抑制
https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/00001/09845/
日本の場合は「電子ハンコ」を発明できるからな
いくらでも仕事量を増やすことができる
むしろAI時代は仕事を増やすのが日本
上司「RPA使ってほとんどの業務を自動化したぞ！」
「じゃあ空いたリソースを使って仕事を増やせるな？」
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コールセンター業務 効率化に生成AI活用へ NTTが発表
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20241015/k10014609481000.html
アマゾン AI搭載の最新配送車両を発表 自動運転ではない
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20241010/k10014606191000.html
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>>299
「回答案」かよ
AIに直接応対させろや
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カスハラ対応できるなら通常業務全部任せられそうだね
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>>298>>299
紙ハンコ労働に命を捧げている日本では
日本へやってくるのがパンデミックだろうとAI系技術革新だろうと
効果が少ないんだろうな
革新せず伝統的な生き方を続けることに誇りさえ感じてる人たちが
上層部に多そう
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わざわざ低性能の日本製を使わずに、Advanced Voiceで直接応対させればいいのに
中国人が中国製は嫌だと日本に爆買いしに来る気持ちがよく分かったわ
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日本からするとAIなんてのは”自動化の延長”でしかない
と捉えられている
だからそこまで革新的ではない
自動販売機のようなもの
＞本当ならAIで新しい製品や顧客体験を作るほうが革新的
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例えば気象庁なんかは、
1990年代から、スパコンが出した複数の結果をニューラルネットで補正していた
異常値の除去には機械学習(分類)を使っていた
そういう意味では日本は昔からAIを導入しているので
何を今更 という60代以上の世代もいるだろう
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この雨は5秒後に止む
なんてことが現実かするのかな？
観測するデータと場所が増えればそうなるかもしれないけど。
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将来の技術的に現実化可能かどうかで言えば可能だろうけど
玄関で傘を手に取って開いたら5秒経ってるだろうし
誰がわざわざそんな予報をするor欲しがるんだよって問題があるかと
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天気予報は今限界に近づいている
物理モデルを基礎とした計算式は50年以上改良され続け
今ではひまわり8号などの気象衛星で、全地球の風や水蒸気の流れを「初期値」として取り込み
スパコンで演算させている
そして演算結果がガイダンスとして補正処理され、民間気象会社などに提供される
しかし現在、アメダスが高品質に整っている日本アメリカ欧州以外では
観測データが少ない
だから天気予報に限界が来ている状況
物理方程式もかなり最高の状態であり、これ以上改善するのは難しい
>>307
数分単位の天気は、スパコンではなくレーダー画像から直接予測する
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1時間単位の予報にはメリットもあるし需要もあるだろう
しかし数分単位の予報となると、コロコロ変わる可能性があって
そんな予想に誰が興味を持つのか疑問が出てくる
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>>307
現代の天気予報に欠かせない数値予報や全球モデルとは 〜天気予報の裏側教えます！〜(季節・暮らしの話題 2024年05月23日) - 日本気象協会 tenki.jp
https://tenki.jp/suppl/m_seta/2024/05/23/32452.html
地球全体で13km, 局地予報で2kmの格子間隔が限界だが、これが数百メートルや数メートル、果ては分子レベルでシミュレーションできるほどコンピュータの性能が上がり実用的な時間的範囲で計算が終わるようになればそのような芸当は可能。
シミュレーションする方法論はあるけど、すべてを制約しているのはコンピュータの性能だけ。
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あと雨が降る季節
特に梅雨時期は、予報精度が極端に下がる
なぜなら、雲の中まで透視して現状をキャッチする技術が無いからだ
確かにレーダーはある
しかし雲の中の複雑な風まで捉えることはできないのだ
もし中の風まで把握できたら、雲がどうなるかまで計算できるようになるだろう
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樹形図の設計者(ツリーダイアグラム) - とある魔術の禁書目録 Index - atwiki（アットウィキ）
https://w.atwiki.jp/index-index/pages/237.html
例えばラノベであるとある魔術の禁書目録（インデックス）にはツリーダイアグラムというスーパーコンピュータが登場するが、これは地球上の空気の分子ひとつひとつの動きまで正確に予測できる上に一ヶ月間の天気予報をまとめて出力できるほどの高い性能を有する。もはやこのレベルになると予報ではなく確定事項になる。
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このスレの人なら知ってるだろうが
隣の街のおっさんが、外で屁をこくだけで
数週間後の天気が変わることがある
これはバタフライ効果と呼ぶ
究極の天気予測は、数cm単位で風の流れや湿度を測定することだが
これは現実的ではない
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もしシミュレーションだけで全ての研究が行えるようになったらどれほど科学の進歩が齎されるのか（もしコンピュータの性能が10^20や10^40単位で上昇したら？）
仮説立案と検証も全て人工知能に任せられたら？
もしもそうなったら1000年先の技術を明日にさえ手にする事も可能になるだろう
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