AIによるアクション映画の未来は奇妙なものになりつつあります。映画制作は映像から始まり、その後にナレーションが付けられるでしょう。なぜなら、このような内容は想像もできないからです。飛行機が角を曲がってくる。うわー、みんな行こう。今は吹雪の中を飛ぶ車の安全テストが行われています。2030年、スーパーに行く途中で飛行車が故障した時、これが安全に降りる方法です。
私は今週、多くの時間を宇宙的なスケートボードの動画を見て過ごしました。4本足のロボットはもう古い話です。2本足の二足歩行ロボットはまだ最先端ですが、ロボット工学の未来に比べれば大したことはありません。1本足のポゴスティックロボット、それはとてもクールです。なぜそれができないのグリムロック？跳ね回っているのに、タイガーのように何もできていないね。私グリムロックは強い、私グリムロックはわーお、落ち着けよ兄弟。グリムロックはディノボットの王様だ。グリムロックは一芸しか持たないポニーみたいなものだよ。
主流メディアにほとんど報道されていない新しい人工知能モデルが、舌の色から98%の精度で病気を予測します。舌の色が変わるなんて思ってもみませんでしたが、実際には変わるのです。ほんの少しだけ、人間の目ではほとんど検出できないくらいですが、特定の病気の時に変化します。
ハッカーがスキャマーをハッキングし、FBIに個人情報を全て渡しました。正義が実現されました。
国立標準技術研究所が量子コンピューター後の暗号化の新基準を設けました。今すぐアップグレードしましょう。
遺伝子組み換えされたバクテリアが廃水をタンパク質に変える技術が開発されました。みなさんはきっとボディビルダーでしょう？そんなに多くのタンパク質が必要なんですか？
SAGはAI俳優の音声権利を販売する契約を結び、ブルームバーグはサム・アルトマンのワールドコインについて興味深い深掘り記事を掲載しています。
これはAIが生成するアクション映画の奇妙な世界の一端かもしれません。彼がコメント欄で言っているように、これは夢を見ているときのようで、同時にマイケル・ベイでもあるのです。YouTubeでマイケル・ベイのタイタニックの動画を見たことがありますか？これは古典的な作品です。椅子が突然爆発したりしますが、なぜ水に当たった人々が爆発するのでしょうか？そんなものは必要ありません。
サウスパークでこのマイケル・ベイのクリップを見ましたか？18輪トラックが制御不能になって、大きなタンカーがダイナマイトで満たされていて…。それはアイデアじゃない、特殊効果だ。
さて、文脈が少し理解できたところで、彼が描写していたのはこれじゃないかと言ってみてください。バイクで始まり、みんなの上を飛び越え、そして飛んで、おばあちゃんがバイクに乗って、そして飛んで、別のおばあちゃんが爆発から飛び出してきて、もう一人のおばあちゃんにぶつかりそうになり、そして私たちは飛んで、飛行物が出てきて、そして大勢の人々が逃げ出す。なぜか椅子に座っていただけなのに、あらゆる方向に大爆発が起こります。カボーン！そして、その中の一人がカウボーイハットをかぶっていて、飛行機が通りを下ってきて、残りの人々が後を追って飛んでいき、突然、雪崩から逃げようとしているんです。さあ、みんな！そして、最後にはスーパーヒーローにもなっています。
はい、これが将来のインターネットの姿です。AIの時代へようこそ。
でも、このようなAIが生成するアクションをどこで見ることになるのでしょうか？飛行車の中です。車輪なんて2025年の話です。中国の企業シンは、予約注文可能な飛行車を用意しています。4〜5人乗り、空中モード、空中輸送、これが未来です。
でも、エンジンが故障したらどうなるのでしょうか？エアバッグは良いスタートだと思いますが、数百フィート上空から落下する時にはあまり役に立たないでしょう。パラシュートは十分早く展開すれば良いアイデアに思えます。そして、それがまさに起こると思われます。
車の衝突事故の方が、エンジン故障やパラシュート不展開よりも死亡率が高いのかどうか疑問に思います。正直なところ、かなり印象的です。このようなことが起こった場合、基本的に運命は尽きていると常に考えていましたが、そうでもないかもしれません。パラシュートを展開できるかもしれません。
パラシュートが上部で爆発するように見えますが、それは理にかなっています。地上からそれほど高くないからです。実際、飛行車はパラシュートが展開する時間を確保するために、予想よりも高く飛ぶべきかもしれません。
落下する破片についてはどうでしょうか？これらのものが飛ぶための特別な経路があるはずです。人口密集地域の上を飛ぶわけにはいかないでしょう。少なくとも大部分は、人々が歩いたり運転したりしてはいけない特別な経路があるはずです。もしかしたら、破片が落ちてきた場合に備えて、高速道路の上に橋のようなものがあるかもしれません。
もし衝突したらどうなるのでしょうか？自律走行であれば、異なる高度を保つことができるはずです。正直言って、それは地上の同じ平面上にいるよりもかなり安全です。
私は実際にエンジニアです。正直なところ、パラシュートだけが安全装置だとしたら、これには乗りません。はい、飛行しません。危険でリスクが高いです。他の交通手段と同じようにね。
さて、これらのEV（あるいは巨大なドローンと呼ぶべきでしょうか？人間用ドローンですから）が空中から落下することについて考えている間に、宇宙的なスケートボードの動画をどうぞ。
ここにアウターワールドAIから生まれた、さらにクールなコンテンツがあります。ロングボードを滑り降りるだけでもいつも少し面白いですが、AIのひねりを加えると…ちょっとしたモーションステンドグラス、宇宙的なああ…マリオカートのレインボーロード、そうですね。だからこそ私はそれが大好きなんだと思います。きっと潜在意識的にノスタルジーが働いていたんでしょうね。
この北極光の精神的な風の中で遠吠えしようとしているクリスタルフォックスについてどう思いますか？バーニングマンでの体験がこんな感じだったんじゃないかと想像します。美しい女の子たちがフープを回し、彼女たちはモーションステンドグラスでできています。川の上の炎の形をした植物。
一本足のロボットが障害物コースを飛び越えます。このものを見てください。小さなバウンシーバウンス、ティガーがあそこで飛び跳ねています。
カリフォルニア大学バークレー校の研究によって作られた、ジャンプする一本足ロボットのサルトをご紹介します。サルトは小さいにもかかわらず、自身の高さの4倍も高く跳躍でき、壁から跳ね返ることさえできるので、障害物コースを巧みに動き回ることができます。
そう、まさにピクサーのランプだね。かわいらしい方法で誰かを送り出す…あ、手榴弾？いやだね。マペットの声を持っていることを願います。いや、みんな死んじゃうよ。
ねえみんな、気分を落とさないで。普段は私が否定的な方なんだけど。みんなはなぜこれが悪いものでなければならないと思うの？
あの人は完璧な科学者の髪型をしていたね。
OK、確認してみましょう。髪型にズームインして…拡大、拡大、拡大、拡大。これは科学者の髪型かな？むしろリックとモーティのようなものを想像していました。正直言って、ドクのような髪型を期待していました。
さて、100万匹のこれらのものが背の高い草の中をホッピングして追いかけてくるところを想像してみてください。
着地した時に怪我をしなければ、誰かがそれに対価を払うかもしれません。100万匹じゃなくて、たぶん1000匹くらいかな。それぞれに小さなターゲットがあって、それらを避けられれば…それはかなり楽しいゲームかもしれません。
ああ、小さなアメリカン・ニンジャ・ウォリアーの障害物コース、それも面白そうですね。
さて、ここに非常に興味深いAIに関する記事があります。以前、コンピュータービジョンについて話しました。干し草の山から針を見つけるようなものですが、これは同じような技術で、4年前から癌を予測できるものです。しかし、癌になる小さな点を学習するのではなく、病気と診断される前後の舌の色を学習しました。
これには本当に驚きました。AIが私たちの顔の中の特定の血流信号を拾い上げ、緊張しているか嘘をついているか、少なくとも心拍数が上がっているかを判断できることは知っていました。しかし、AIを搭載したコンピューターモデルが患者の舌の色を分析して、貧血、COVID-19、血管および胃腸の問題、喘息などの病気をリアルタイムで検出できるとは驚きでした。
そして、それが90%の精度で肺疾患を予測できるとは思いもしませんでした。さらに、異なる病気を予測する際には98%の精度を達成しました。
モデルは5,260枚の舌の画像で訓練され、6つの機械学習アルゴリズムがAIの訓練に使用されました。
これは、将来のAIが人間には想像もつかないような方法でパターンを見つけ、人間を理解する方法のもう一つの例です。
さて、オンラインで詐欺をしてはいけない理由をもう一つ挙げるとすれば、時々ランダムにハッカーと遭遇することがあります。
グラント・スミスはサイバーセキュリティ研究者で、妻が詐欺メールの被害に遭った後、自ら行動を起こしました。彼らは米国郵政公社を装い、クレジットカードの詳細を要求していました。妻がそれを入力してハッキングされたので、夫は復讐することにしました。
彼は詐欺操作に潜入し、実際にはこれが毎日10万通もの偽のSMSメッセージを送信する巨大なフィッシング（SMSベースなので「スミッシング」と呼ばれます）ネットワークの一部であることを発見しました。そのような大規模な操作だったことに彼は驚きました。
彼はスキャマーに関する膨大なデータを収集し、その操作を米国当局に暴露しました。その情報を使用して、銀行会社やクレジットカード保護会社は今や無数のクレジットカードとメールアドレスを詐欺から保護することができます。
彼の仕事はまた、これらの詐欺がどれほど激しく、どのような規模で行われているかを明らかにしました。米国全体で120万件以上の個人情報が侵害されていました。すべてがハッキングされているのです。
さて、国立標準技術研究所の話をする準備はできていますか？この名前を聞いたことがあるかもしれません。彼らは時間管理、原子時計だけでなく、メートル法、周期表、建築・防火規定、指紋や虹彩スキャンなどの生体認証基準、多くのサイバーセキュリティフレームワーク、そして今や量子コンピューター後の暗号化の最初の基準を担当しています。これが量子コンピューター後の暗号化の時代です。将来の脅威に対してデジタル通信の安全性を確保しつつ、現在の暗号化実践を強化するために設計された3つの新しい基準が策定されました。新基準は異なるアルゴリズムに基づいており、鍵合意、デジタル署名、安全なアップデートのために設計されています。
量子コンピューターは今日の暗号化を破ることはまだできませんが、それができる日に備えて競争が始まっています。人々は量子暗号化について話していますが、それは近い将来、現在のAES標準と呼ばれるものを完全に破壊する可能性があります。
何かにログインしたり、すべての暗号通貨が無効になったりするようなことを想像してみてください。もし全てのアップグレードが行われ、量子コンピューティングを念頭に置いてコミュニケーションが取れるようになれば、その日が来ても安全性が保たれるかもしれません。これは知っておくべき素晴らしい基準です。
遺伝子工学の未来が到来し、今や廃水をタンパク質に変えることができます。科学者たちがしなければならなかったのは、酵母を遺伝子組み換えすることだけでした。
これらの研究者たちは、塩耐性酵母と呼ばれるものを使用していました。すでに遺伝子組み換えされた酵母で、食品生産に関連する環境問題に取り組むことが目標でした。彼らは科学者らしく酵母を研究していたところ、この酵母がチーズ生産などの産業から出る栄養豊富な塩水廃棄物で成長できることを発見しました。
そのチーズ生産の廃水ストリームの中で、最小限のエネルギー使用で効率的に廃棄物を価値あるタンパク質に変換できることがわかりました。しかし、生成されるタンパク質はほとんど役に立たないものでした。それができることはわかりましたが、それから私たちはアイデアを思いつきました。遺伝子治療、特にCRISPRを使って、より有用なタンパク質を作り出すように調整したらどうだろうか、と。
研究者たちは酵母を改変して特定のタンパク質を作るようにし、それは成功しました。彼らは、この技術を商業利用のために拡大するにはまだ数年かかると言っています。バクテリアほど拡大しやすいものはないと思いますが、環境に放出して遺伝子をいじくり回すのは、違法で怖いことです。重要な人々によって十分に検討される必要があります。
約束はしていますが、この技術を商業利用のために拡大するにはまだ数年かかります。しかし、より環境に優しい地球に向けての重要な一歩です。
ああ、あの動画を作った時の若々しい活力を見てください。これらの急速なAIの変化に疲れ果てる前の姿です。ある意味では、その契約はまだ完了していませんでしたが、他の多くの企業よりも脚本家組合との関係で良い立場にあります。インターネット上に物事を置いて、それから大企業がそれを学習するというだけのことをしている企業よりもね。
いくつかの保護があり、後にハリウッドはこれらのAIアバター企業と再び戦い始めました。「ああ、映画のエキストラとして1日100ドルを払っただけで、あなたの顔をデジタルで再現して好きなようにエキストラとして使えるということですか？もしそうなら、再利用される回数を考えると、かなり安すぎますよね」と。
SAGがついにナラティブと提携して俳優の声をAI広告で複製し、全ての人にとって機能する契約を結んだのは興味深いことです。
ハリウッドの俳優組合が、ある才能プラットフォームと提携したことについて話しましょう。ナラティブという会社で、このシステムに登録している俳優たちが、AI生成広告のために自分の声をライセンス供与することを可能にします。
明らかに、彼らは自分が何に関わっているのかを理解しています。この会社は、俳優たちがどのように支払いを受け、デジタル音声複製の使用方法をコントロールするかを確実にする責任があります。
例えば、ショーン・コナリーの声を使ってクールな広告を作ることはできますが、彼自身や彼のために働く誰か、あるいは彼を代表するこの会社の誰かの承認を得るまで、実際に公開することはできません。
これは、AIに関連する搾取から俳優を保護する方法として見なされています。これは大きな懸念事項であり、ストライキや法的措置を引き起こしてきました。「ノーフェイク法」さえ制定されています。
すべての俳優が賛成しているわけではありませんが、賛成している俳優たちは、少なくとも全員が合意できる何かへの最初のステップになりうるものに取り組んでいます。
さて、サム・アルトマンのプロジェクト、ワールドコインについて話しましょう。ある意味では超ディストピア的ですが、他の面では少し役立つかもしれません。しかし、第三世界の国々で2000万人が登録されることに比例して投資家に報酬が与えられるという点で、インセンティブは完全に狂っています。
私はこのチャンネルで今まで最も深く掘り下げた動画を作りました。情報がたくさんあったわけではありません。これほど大規模なプロジェクトのように見えるのに、アメリカにはないし、あまりよく取り上げられていないし、多くの人々が調査しているようには見えないからです。
しかし、それは今週変わりました。ブルームバーグが非常に深い調査記事を書いたからです。この記事を読んで、元々の人々がどのようにサム・アルトマンと一緒にこれを構築し始めたのか、彼らが目標だと言っているものは何か、についてずっと良く理解できました。
オーブ自体のプロトタイプをたくさん見ることができました。知らない人のために説明すると、これはあなたの虹彩をブロックチェーンにスキャンします。まあ、ブロックチェーンというよりは、普通のデータベースに保存されるんですが。暗号通貨のブロックチェーンの部分は、あなたが得るお金に関するものです。
でも、人々が二重に取得しないようにするための比較をするのはそこなんです。理論的には、将来的には普遍的な基本所得の一部を得るための識別子や方法になり得ます。
そのブループリントはオープンソースですが、実際に上がって保存している正確なソフトウェアや技術が完全にオープンというわけではありません。そこにはまだいくつかの不明な点があります。
考え方としては、いつか将来、人工知能がこの超知能になり、無制限の何兆ドルもの富を生み出し、人々は本当に仕事を持たなくなるので、その金を何らかの普遍的な基本所得の形で私たちに還元したいと思うだろう、そしてこれがそのためのシステムになり得る、というものです。
しかし、そこにいるAI、ASIが何でもできるなら、私たちが誰であるか、誰が重複して取得しているかをすでに知っているはずです。そんな時点でそれが本当に必要になるとは思えません。
最初からコインを持っている投資家の中にはG2がいて、彼らはおそらくすでに投資の100倍以上の利益を上げており、いつかは数千倍、数万倍になる可能性があるというのは、新しい世界の通貨システムであるべきものとしては少し不釣り合いに見えます。
これについてもっと深く掘り下げて読んでみるといいかもしれません。ある意味では、彼らはより深く掘り下げていますが、知っておく価値のあるプロジェクトです。
サム・アルトマンは、イノベーションとAI、そして世界を変える考えという点で、自分をイーロン・マスクに次ぐナンバー2のような位置に置いているように見えます。
次の記事に上手くつながりますね。AIと人間の知性の低下、AIの誤用の隠れた脅威について。これはmediumで書かれた記事で、著者はポール・デル・シニョールです。
OK、これは私が少し心配していることですが、最も重要な心配事としては登録されていません。世代が新しい技術を手に入れると、脳はとても柔軟なので、異なることを学ぶことができるからです。社会的関係から得られる感情はかなり似ていますが…
以前にも歴史を通じてこの議論を聞いたことがあります。印刷機が人間の脳を台無しにするだろうと言われました。なぜなら、人々はもはや物事を覚える必要がなくなるからです。そしてソーシャルメディアは、もはや長文のコンテンツについて考える必要がなくなるので、脳を台無しにすると。
両方にある程度の真実はありますが、それは異なる世界です。異なるスキルが必要で、脳は新しい環境に適応しているだけです。
プロンプトエンジニアリングに相当するものを学んだり、AIと人間のニーズを満たす方法で話すことを学んだりすることは、より生産的になり、未来の世界により適応していることを意味します。それは単に異なる脳なのです。
しかし、この記事は特に、その過程でAIが人間をある意味でより知性が低くしていることについて話しています。なぜなら、技術への過度の依存を促しているからです。
議論の余地はありますが、私たちはすでにそのような世界にいます。電気や現代の便利さを取り除いたら、私は巨人の肩の上に立っているのであって、現実的にはその世界で生き延びる方法を知りません。
AIがますます能力を持つようになるにつれて、書くこと、数学、批判的思考など、あまりにも多くのスキルをアウトソースするリスクがあります。
批判的思考は興味深いです。なぜなら、自分が全てを知っているわけではないという一定の自覚が、持ち得る最も強力なツールの一つだからです。それを失いたくありません。
数学や書くことは、実際の実用的なツールかもしれません。時々、どのようにスペルを書くか、どのように書くか、数学の方程式をどのように解くかを調べることができます。
しかし、批判的思考がなければ、自分自身に対する盲点があるようなものです。AIはこれらの能力、特に批判的思考や認知能力を低下させ、世界に本当に害を与える方法で導くのでしょうか？
この著者は、AIを単にタスクをオフロードするために使うのではなく、スキルを向上させるパートナーとして関わるべきだと提案しています。
「ねえ、一日の特定の時間に短い形式のメディアを遠ざけてくれる？」「次の5分か10分間、何かについて本当に徹底的に考えるのを手伝ってくれる？ADHDスタイルで飛び回るのではなく」と頼むべきです。
彼の意見では、AIを使う鍵は、私たちの心を刺激する方法であって、それを衰えさせる方法ではありません。彼は正しいと思います。それは確かに私が将来AIを使いたい方法です。そして、できる限りそのように使うよう心がけようと思います。
次に、「The Unknown Doctor」によって公開された「私の靴下を脱がせた光学的トリック」というmediumの記事について話しましょう。これは視覚的錯覚の素晴らしいコレクションです。
これにはたくさんの時間を費やす必要はありませんが、時々、脳が違って認識するべきではないとわかっているものをどれほど違って認識しているかを見るのは本当に興味深いです。
それは、私たちが特定の方法で配線されていることを直感的に理解させてくれます。脳の構造には遺伝的要因がありますが、この時点まで生きてきた一生の経験もあります。
私たちはコミュニケーションをとっています。言語を学び、物理学を学びました。それは単に重力が私たち両方に影響を与える環境にいるという事実からです。同じ言語でコミュニケーションを取ることを学び、私たちの目は常に物の下に影を見てきました。太陽は常に空にありました。
しかし、これを見てください。ミュラー・リャー錯視です。3つすべてで棒の長さは同じですが、なぜかそれらの小さな端の部分が、全く違って見えるようにします。
私の一部は、棒が同じ長さだとある程度わかっているのですが、このようなものに置かれると、私の目は「いや、いや、これは波だ」と言います。でも波ではないとわかっています。波の錯覚なのです。
あるいはこれを見てください。ただ回転しているだけで、この点は同じです。見てください、中心のこれらの点は正確に同じ距離だけ離れています。しかし、残りの部分によって、それらがより近くにあるように、あるいはより遠くにあるように感じます。
この女性を見てください。AとBのどちらの脚が長いと思いますか？同じ脚です。この女性の脚は同じです。あなたはそのスイムスーツに騙されたのです。
あるいは、この道路を考えてみてください。木が近いときに大きく、遠くになるにつれて小さくなっているのがわかりますね。道路を見下ろしているかのようです。それを逆にして、木が大きくなり、道路が小さくなるようにすると、幾何学が完全に変わります。
これが線形透視仮説につながります。この仮説は、このような角を見るとき、私たちには深さの感覚があるのは、たくさんの角のある世界に住んでいるからだと言っています。
しかし、fascinating驚くべきことに、西洋世界や多くの角のある世界に住んでいない場合、その画像を実際に違って見る可能性があります。20世紀の研究では、現代の建築物に囲まれていないオーストラリアのマリー諸島の先住民は、この特定の錯覚にほとんど影響されないことがわかりました。
これは全て、脳が周囲の世界をどのように認識するようにプログラムされているかということです。驚くべきことです。他人の立場に立つのは十分難しいですが、これは全く新しいレベルです。エッジや深さ、異なる意味を持つ言葉さえも、全く違って解釈するかもしれません。本当に考えてみると、私たちはとても異なるのです。
次に、ピーター・ラポタが書いた「ランダムウォークの背後にある数学」の狂気について話しましょう。この記事は本当に良い要約です。特にコンピューターサイエンスに関わっていれば、ランダムウォークにかなり遭遇したことがあるかもしれません。知っておく価値があります。この記事はそれを素晴らしくまとめています。
ここでアインシュタインが街を見ているのがわかりますね。酔っ払いがこの街にいて、通りを歩いていると想像してください。彼らがこの場所から始めて、全ての角や交差点で完全にランダムな確率で方向を選ぶとします。彼らはどこに行き着くでしょうか？
これは歴史を通じて魅力的なテーマでした。なぜなら、ほとんどの場合、何かが展開すると思う方法は非常に直感に反するからです。これは逆正弦法則と呼ばれる奇妙な数学的法則です。
この法則は、コイン投げ、スポーツゲーム、さらには学業成績のような状況では、ほとんどの時間、一方が支配する傾向があることを示唆しています。これは直感に反します。ランダムなので、ある程度均等になるか、ランダムになると思うでしょう。しかし、多くの場合、サンプルの規模が非常に大きいため、正しくないように感じます。
この記事では、犯罪者を有罪にするために使用されたDNA検査について話しています。それは思われているほど説得力があるものではありませんでした。
ここに、一方向に進むランダムウォークの可能性があります。これが株式市場だったとしたら、全てがランダムな選択だったにもかかわらず、開始点よりも上にどれだけ長く留まっているかがわかります。
長い一連のコイン投げでは、一方のチームが85%の時間リードすることは、それほど珍しくありません。驚くほど長い時間です。
また、長いNBAの試合では、序盤にリードが頻繁に変わり、その後ある時点で一方がしばらくリードし、十分な時間が経つとまた均衡に戻る傾向があるという考えもあります。
一方のチームが得点を重ね、その後もう一方のチームが最終的にバランスを取り戻すことは珍しくありませんが、それらが均等に分布して起こるわけではありません。
わかりません。AIやランダム性、そしてそれらが何を意味するのかについて話すなら、考えるべき魅力的なことの一つですね。
グリムロック、何の時間かわかるかい？はい、私たちは…（音楽）知っている。絶滅の時間だ！いや、研究の時間だよ。
さて、テニスに適用された人工知能について話し始めましょう。マッチポイントAI、データ駆動型テニス戦略を評価するための新しいAIフレームワークです。
ここで最も頻繁なショットパターンとそのポイント獲得率が見られます。見てください、52.93%、これが勝者です。
データセットに記録されたショットタイプを分析すると、現実世界のプレイヤーはあまり多くの異なるショットタイプを使用していないことが明らかです。80%の時間は普通のショットをしているだけで、何かするとしても、ほとんどスライス、ボレー、ドロップ、ロブだけです。他はあまり頻繁ではありません。
しかし、これを中心に全く新しいモデルが構築されています。このモデルはマッチポイントAIと呼ばれ、実世界のデータに基づいたAI駆動の戦略を使用してテニスの試合をシミュレートするように設計されています。
アイデアは、AIエージェントにデータ駆動型のボットと競争させることで、テニスにおけるショット選択と戦略を探索し最適化することです。
チェスや囲碁のような自己対戦で超人的なレベルに達するのと同じように、テニスでもそれを試して何か新しいことを見つけられないか、実際のテニスプレイヤーに何か新しいことを教えられないかということです。
エージェントにもスタイルがあります。一部のエージェントは、実際の有名なトッププレイヤーと同じプレイパターンに基づいたスタイルを持っています。
このフレームワークは、ラリー中に最適なショットの方向を見つけるためにモンテカルロ木探索を使用しています。実際のテニスゲームと同様の現実的なパターンを示し、初期の結果は有望です。AIは現実的な戦略と試合結果を生成しています。
欠点は、モデルに十分なデータがなかったことです。このモデルの訓練を続け、より多くのデータが入ってくれば、人々が学べる新しい結果が出始めるかもしれません。そしてテニスのゲームが次のレベルに引き上げられるかもしれません。
実は、この論文は著者によって直接発表されるのを見た数少ない論文の一つでした。私はai4カンファレンスに参加していて、素晴らしい時間を過ごしました。ジェフリー・ヒントンが主要な講演者の一人でした。
そして、この人に出会いました。彼は「私の講演に来るべきだ。この論文について話すつもりだ」と言いました。説明可能なAIについてです。私はそのトピックが大好きです。彼はジェフリー・ヒントンと同じ場所で働いていたのです。これは狂っていると思いました。ある意味では黄金の門のニューロンのようですが、彼らはそれをずっと速くできます。
タイトルは「訓練データのアイゲンベクトルダイナミクス：ニューラル接線カーネルと再帰的未来機械のアイゲンプロ実装」です。実際、彼と話すのはとても簡単でした。長いタイトルですが、ストレートで、要点を突いていて、非常に技術的です。探しているものがわかっていれば、すべての詳細を教えてくれます。
まず、アイゲンベクトルとは何かを思い出してください。ベクトルは矢印のようなものだと考えてください。非常に似た別の矢印は、同じ方向を指していますが、大きさが違う可能性があります。ベクトルが変換後に元の角度と異なる場合、それはアイゲンベクトルではありません。変換は何かを大きくしたり小さくしたりするだけです。
もちろん、ベクトルは潜在空間のすべてのものを測定し、移動する方法です。トークンを訓練し、それらはすべてベクトルで測定される位置にあります。それは大きなベクトル空間です。
この論文は、アイゲンプロと呼ばれる新しい方法を使用して、機械学習モデルの訓練中にこれらのアイゲンベクトルがどのように変化するかを調べています。
モデルが変化し学習している時、何が強化されたり縮小されたりしているかに興味があるからです。大規模言語モデルの概念、例えばアンスロピックの論文と同様に、ゴールデンゲートブリッジのようなものであれば、ゴールデンゲートブリッジの概念を学習するにつれて強化されています。
あるいは、私たちの脳で考え方が変わるのと同じように、小さくなっています。今は勝者になったり、数学者になったり、テニスをプレイできる人になったりしています。私たちはそれを強化しており、その概念のベクトル空間が成長しているアイゲンベクトルのようなものがあるでしょう。
これは fascinating魅力的です。なぜなら、アンスロピックの論文が使用していたスパースモデルと同じような計算能力を必要とせずに、重要なことを学んでいるからです。
クロードの中で起こっていることすべてを説明するには、このモンスターモデルが必要になるでしょう。1兆パラメータのモデルだとすれば、自己符号化器を使用して説明可能な方法ですべてを説明するには、何百兆、何千兆ものパラメータが必要になるかわかりません。
そう、説明可能なAIについてもう少し進展があったわけです。ところで、このステージがどれだけ大きくなったか見てください。去年の5倍くらい大きいです。今では多くの人々がこれらのAIカンファレンスに来ています。
アンドリュー・ヤンが2日目に講演していました。コーヒーを飲んでいると、チャールズ・ホスキンソンに会いました。カルダーノの創設者で、イーサリアムの共同創設者でもあり、元々はビットコイン財団にもいました。
おそらく、私が聞いたレックス・フリードマンのポッドキャストの中で、チャールズ・ホスキンソンが一番好きでした。そうですね、もしもっと考えたら、ヨシュア・バッハの回とかはかなりクレイジーでしたが、それはもっと最近のことなので、わかりません。でも彼はそこにいます。彼は驚くほど知的な人物です。
ああ、そしてもちろん、スティーブン・ウォルフラムの方が良かったですが、彼もまだ上位にいます。
私がこのパネルの司会をしていたのを見てください。デザインのための生成AIについてでした。ジュリア・マッコイに会いました。先月ポッドキャストをした人です。彼女は自分のAIチャンネルを持っていて、私は彼女と長い間話をしていました。「どうやってチャンネルをそんなに速く成長させているの？」「どうやってトピックを選んでいるの？」「どんな本を読んでいるの？」などと。本当に面白かったです。
そうそう、もしチャンネルをサポートしてくれるなら…この動画全体を通して、スポンサーは一つもありませんでした。もしPatreonボタンをクリックして、毎月定期的な収入を得られるようにしてくれたら…すごく意味があります。まだPatreonからは月27ドルしか得ていませんが、もしこれをフルタイムでできるようになれば、それは本当にすごいことです。
でも、そうでなくても、数ドルのスーパーサンクスでも本当に助かります。あるいは、コメントや「いいね」、シェアでも大丈力です。それはエンゲージメントを上げるのに役立ち、より多くの人に動画を見てもらえるかもしれません。とても助かります。
今回は少し短めで、あまり多くの記事を取り上げませんでしたが、平均と比べてどれだけ少ないか見てください。新しい購読者は…みんなに感謝していますが、知っての通り、このままでは指数関数的な成長は望めません。6人以上は見たいですね。
そして、初日のクリック率はわずか5.4%でした。だからサムネイルはあまり良くなかったのかもしれません。
ああ、でも見てください。典型的な視聴維持率を上回っています。実際、人々はこの動画をかなり長く見続けてくれました。多分、幅広い視聴者に届かなかったからかもしれません。見てくれた人たちは、より熱心なファンで、少し長く見てくれる傾向があったのでしょう。それが実際の説明かもしれません。
でも、確かに私の視聴者層はあまり広くありませんでした。女性は0%で、18歳から24歳の間の人を一人も動画に引き付けることができませんでした。私はより若い世代にアピールしようとしているんです。なぜなら、彼らはこれらのAIの問題に直面しているからです。知っておくべきです。そうすれば素晴らしい仕事に就け、急速に変化する世界を理解できるでしょう。
でも、年配の人たちも最新の情報を追いかけているのは嬉しいことです。だから、45歳から54歳の人たちは素晴らしいです。でも、知っての通り、ここには良いグループの人々がいて、最新情報を追いかけています。そして、11ドルを稼ぎました。感謝しています。
では、コメントを見てみましょう。見るだけじゃなく、それらを使って歌を作りましょう。
スーパーサンクスを確実に受け取ります。登録者1万5千人、おめでとう。ありがとうございます。長い道のりでした。一瞬立ち止まるべきですね。1万5千人は大きな意味があります。1年以上かかりました。その間ほとんどフルタイムでやっていました。そして…とにかく、私はここにいて、感謝しています。
AIと匂い、まだ表面をひっかいたに過ぎません。M、とてもダジャレっぽいですね。あるいは、ダジャレというよりも、お父さんジョークのようですね。
この記事は、有機的(オーガニック)が実際に何を意味するのか調べるべきだと言っています。ちょっと厳しいですね。OK、正しく使っていないかもしれません。少しの対立は恐れません。
化学物質を含まないわけでもなく、あなたや環境にとってより良いわけでもありません。生産において許可される方法と投入物を制限しますが、結果には影響しません。本質的には、「合成肥料は使用しない。ただし、牛を通過した場合を除く」ということになります。
だから、これらのラベルには注意が必要なんです。私が気にしているのは、化学物質を含まないかどうかです。そして、ここで彼は化学物質を含まないわけではないと言っています。
素晴らしいコメントで歌にぴったりですね。そして、カントリーについて話しているので、カントリーの2ステップにしましょう。ええ、なぜ有機的なコメントに2ステップを踏まないのでしょうか。
ところで、この動画もチェックしてください。パネルで私が見えますね。質問に答えられるほど賢くはありませんでしたが、質問をすることは許されました。それは素晴らしかったです。
(音楽)
君は有機的(オーガニック)が実際に何を意味するのか調べるべきだ、ダン。
化学物質を含まないわけじゃない、あなたや環境にとってより良いわけでもない。
生産で許される方法と投入物を制限するけど、結果には影響しない。
本質的には、合成肥料は使わない、牛を通過した場合を除いて。
AIと匂い、まだ表面をひっかいたに過ぎないね。
そう、ダジャレだよ。
登録者15K(1万5千人)、おめでとう。
ありがとう、本当に。
1万5千人の登録者、おめでとう。
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