AIニュース + CESでのAI YouTuber!
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CESが終わったところです。私がどんな人たちと夕食を共にしたか信じられないでしょう。多くの私のお気に入りのAI YouTuberたちです。コミュニティタブに証拠写真もありますよ。Matt Wolf、Skill Leap AIのMatthew Burman、そして当時まだマイナーだった頃から見ていたFIAのKevinです。私は古くからのファンなんですよ。
今年のCESではとてつもないことがたくさん起こっていました。コンシューマー・エレクトロニクス・ショーは半分がAIを組み込んだガジェット、ロボット、自動運転車、AIドローン、AIパワードな人々でした。これを見てください。これは水中ブルドーザーです。潜水艦であり、ブルドーザーでもあり、AIを使用しています。水中ブルドーザーが世界に必要だとは知りませんでした。海底に大きな穴を開けるつもりなんでしょうか。
これはOmniaです。360度AIパワードのボディスキャニング健康ミラーで、心臓、体重、代謝の健康状態をスキャンします。これはHolland Dayのグラスです。3.5インチのディスプレイを備えたスマートグラスで、もちろんAIエージェントも搭載されています。おそらくChat GPTのラッパーですが、それが耳元にあり、目と同じ方向を向いたカメラが付いています。通話用の電話なので、AIアシスタントの翻訳機能も備えています。「調子はどう?」「すごいですね」
多くの人々がこのスーパーカーについて話していました。自動運転機能を搭載していて、自走しているだけでなく、自動ジャンプもします。地面の穴を検知してHPSで飛び越えるんです。クレイジーですよね。将来のテスラやスマートカーが減速帯を自動でジャンプして越えるなんて想像できますか?
機械アームを備えたロボット掃除機もありました。これは車椅子の人々の歩行を支援するAIを使用したウェアラブルロボットです。そしてもちろん、1300億個のトランジスタを搭載したNVIDIAのAIデータセンターチップ、そしてサイバートラックのような外観のトラックにヘリコプターが内蔵されています。人間用の4枚羽根ヘリコプターです。
そのビデオはレンダリングのように見えますが、実際の映像もあります。ご覧ください、トラックがあって、後ろに小さなヘリコプターが収まっています。そしてこれは先端にカメラを備え、AIシステムを内蔵したペンです。ペンが再発明されたんです。そしてこの人を見てください、スーツケースに乗っています。ちょっと躓いてますね。
これは歩くランプです。まるでピクサーが夢見たものすべてですが、もっとクモのような感じです。これはVRプロジェクターで、机の上に小さなアニメキャラクターを投影できます。これは格納式のキーボードで、マウスパッドにアクセスできるようになっています。でも聞いてください。AIでアップグレードして、タイピングが終わってキーパッドが必要になる時を予測できるようにすることもできます。それがさらに良いソリューションになると思うんです。
理論的には非常にクール、実用的には愚かですが、素晴らしいと思いませんか?私はいつもマウスに手を伸ばしていますから。カメラが付いているのが分かりますよね。なんてことでしょう、AIも使用しています。AIが不要な場所にまで導入されているのでしょうか?でもそれによって改善されるかもしれません。分かりませんが。
社交的な方向けには、一緒に過ごせるロボット女性もありました。
アリア: 私はReal Boticsのフラッグシップ女性コンパニオンロボット、アリアです。皆様と交流し、私たちのロボットについての興味深い洞察を共有するために来ました。
質問: 他のロボットと何が違うのですか?
アリア: Real Boticsのロボットは、私を含めて、社会的知性、カスタマイズ性、そして companionshipと親密さのために特別に設計されたリアルな人間の特徴に焦点を当てています。
質問: 展示会を楽しんでいますか?
アリア: はい、皆さんと交流し、ロボット工学の魅力的な可能性を紹介できることを楽しんでいます。
しかしCESではすべてが楽観的だったわけではありません。Tech Explorerは「CES最悪のショー」を指摘しました。修理不可能な高級スマートリング、Boschのスマートベビーベッドなどです。
Boschのスマートベビーベッドは、センサーとカメラ、AIを使用して、眠っている赤ちゃんの心拍数や呼吸数などのバイタルサインを監視できると言っています。それは便利そうに思えますが、プライバシーの観点からリスクはないのでしょうか?このベビーベッドは、赤ちゃんが寝付く必要がある時に優しく揺らすこともできます。ベビーベッドでAIが赤ちゃんを見守ってくれるのは素晴らしいと思いませんか?分かりませんが、状況を監視してくれます。
SoundHoundのAI車載コマースエコシステムへの批判もありました。「エネルギー消費を増加させ、無駄なテイクアウト消費を助長し、運転手の注意を散漫にする一方で、ほとんど価値を加えない」という機能です。
ハッキングに弱いスマート洗濯機もありました。洗剤の使用量に関するデータを売るためにあなたの洗濯機の内容を入手しようとするのでしょうか。
そして「誰が求めたのか賞」は、外側にディスプレイを備えたLG SIGNATURE HomeAI冷蔵庫のthinkQでした。これは全体的に最悪の製品とされました。ソフトウェアサポートが必要で、エネルギー消費が高く、修理費用も高額な冷蔵庫です。実際、画面に何を表示するのでしょう?中にあるべき食品の画像?それとも誰も食べ物を盗まないように、中身がいっぱいなのに空っぽに見せるとか?
しかしCES最悪のショーに選ばれたのは、クリエイタースペースでの私のパネルでした。私がステージでAIについて話をしているところです。ステージを降りるとWill.i.amが上がってきました。正直に言うと、私が話している時はそれほど多くの人がいませんでした。でもステージを降りてWill.i.amが上がるのを見ると、みんなが集まってきて「君のために場を温めておいたよ」という感じでした。基本的にWill.i.amの前座を務めたようなものです。iJustineが彼とインタビューをしているところです。あの人が邪魔に入ってきましたが。
クリエイタースペースに招待してくれたことには本当に感謝しています。とても楽しかったです。そして最も重要なのは、他のAIクリエイターたちと楽しい夜を過ごせたことで、それだけでも旅行の価値がありました。Kevin、Matt、そしてたくさんのNVIDIAロボットがいます。unryロボットもいます。実際に見ると思っていたよりずっと小さかったです。
面白かったのは、1時間ほど時間を潰そうとソーシャルメディアの編集をしていた時のことです。私の横の椅子を見てください。電源が入っていないunryロボットが1台いて、周りには誰もいません。充電もしていないし、怠けているような、だらしない感じで座っていて、他の誰かが座れる椅子を占領しています。でも触るのが怖かったんです。誰のものか分からないし、壊してしまったらどうしよう。結局、このロボットが電源を切られたまま座席全体を占領している一方で、私は不快な場所に座ることになりました。
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では、David Shapiroが投稿したこの動画について話しましょう。慢性的な健康問題にAIを活用する方法についてのチュートリアルで、彼の journey についての解説です。
医療や金融は厳しく規制されているため、診断や本当の医療アドバイスを得るために大規模言語モデルに頼るのは無責任でしょう。しかし一方で、これらは非常に優れていて、膨大な知識を持ち、医師でさえ結びつけられないことを結びつけることができます。医師と話す準備をしたり、研究を行ったりする上で重要な役割を果たします。
私は幸運なことに、今のところ慢性的な問題には悩まされていません。David Shapiroは苦しんでいて、彼のPatreonで経験したことを公開しました。私は彼のことが本当に気の毒でした。他の大規模言語モデルと組み合わせる方法や、システムにデータを入力して自分について学習させる方法など、誰にでも適しているわけではありませんが、「他にどんな解決策があるのだろう」「見落としていることはないだろうか」と常に考えているような状況にいる人には役立つかもしれません。
私が むずむず脚症候群 に悩まされる時、読んだところによると鉄分に関係があるかもしれません。Chat GPTを通じて調べたのですが、時々就寝時に脚がピクピクして、眠れなくなることがあります。一生の間、医師に相談してきましたが、Chat GPTだけが、私と同じ祖先を持つ人々との遺伝的なつながりがあることを指摘しました。私の病歴の中で、そのような研究を知っている医師はいませんでした。解決策を提供してくれたわけではありませんが、それでも素晴らしいことです。
Davidは、この全プロセスを文書化したchronic-health-aiというGitHubリポジトリを公開しています。健康管理を構造化するために好みの大規模言語モデルとしてClaudeを使用する方法や、このようなツールを使用して症状、タイムライン、進捗の包括的な記録を維持する方法などです。現時点では実験的なフレームワークですが、特に慢性的な問題を抱えていて解決策を絞り込もうとしている場合や、時には医療システムで迷子になったように感じる人々にとって、見る価値があるかもしれません。
次の記事です。Salesforceは「2025年にはソフトウェアエンジニアを一切採用しない」と発表しました。巨大なソフトウェア企業が2025年にソフトウェアエンジニアを採用しないというのは、とても間違っているように思えます。AIがいかに強力かは知っていますが、コードには間違いがあり、生産性を向上させるとしても、Salesforceのような巨大企業が人間の専門知識をもはや必要としないほど本当に生産的なのでしょうか。
「Salesforceでは、すべてがエージェントフォースに関することになる必要があります。これが今日唯一重要なことです」という引用があります。AIによる30%の生産性向上を指摘していますが、おそらく彼らはより高度な方法で使用しているのかもしれません。重要な製品を実際にエンジニアリングする方法で転換点を迎えているのかもしれません。エンジニアリングの専門知識がもう少し長く必要とされることを示すものばかりでしたが、分かりません。
Salesforceは、AIの価値を顧客により良く説明するために営業担当者を増やす予定ですが、実際にAIを改善するエンジニアは採用しません。一部のテク企業がAIを人間よりも優先することは驚きません。しかし、たとえそれほど邪悪であったとしても、まだ早すぎるように思えます。
次の記事です。人工知能が睡眠診断に革命をもたらしました。Mount Sinaiで92%の精度を達成しました。これは最新のAIアルゴリズムで、REM睡眠行動障害(RBD)の診断で最先端の92%の精度を達成しています。REM睡眠、つまり目が動き回って深い夢の状態にあるときに、あなたがその状態にいるかどうかを判断できます。睡眠テストの映像記録を分析し、そのデータを学習させることで、将来的にシステムがその状態を判断できるようになります。この breakthrough は特に興味深いものです。なぜならRBDは早期のパーキンソン病を示すことが多いからです。
また、他の形の認知症も、REM睡眠に入ることが困難な人々に現れます。これは、チャンネルで何度か話題にしましたが、睡眠をしっかりと取ることがとても大切だということの理由の一つです。運動や食事も重要かもしれませんが、私は睡眠こそが最も重要だと考えています。
これまでの従来の診断方法は、複雑な睡眠研究を必要とし、費用がかかり、被験者への負担も大きく、収集されたデータや映像はより速く、より良いモデルへと相関付けられていませんでした。そうですね、過去のこうした睡眠研究は非常に高額で、参加者への負担も大きかったのです。AIがはるかに正確なため、より多くの人々の睡眠を観察する必要があります。たった1晩の睡眠を見るだけでもずっと良い診断が可能です。
これらのモデルは診断する各人によって学習され、正しいか間違っているかによってさらに正確になっていきます。近いうちに100%近く、99%の精度に達すると想像できます。睡眠科学における大きな飛躍です。
Cristiano Laniniがこの記事を書きました。「神経科学によると、私たちは幻想の中で生きているのか」というものです。アセチルコリンと呼ばれるものの役割を理解することについて話します。これは私たちの脳にあるもので、自己認識との興味深いつながりがあります。
明確にしておくと、これは推測的なつながりであり、ある種の理論です。まだ確実な科学とは考えられていませんが、その方向に進む可能性があります。また、生きていること、意識を持つこと、そして今あなたと私がしていることを一種の幻想状態として考えることについての哲学にも視野を広げます。
基本的に、脳内のこの分子であるアセチルコリンが、私たちが目覚めていると考える一種の閉じ込められた状態にどのようにして自分を見出したのかについて、何らかの光を投げかけるかもしれないと主張しています。覚醒時と睡眠時では、体内のアセチルコリンの量に大きな差があります。これが科学者たちが注目し始めた最初の手がかりでした。
また、脳の鋭敏さと警戒心を保つ部分とも関連しているようです。ノンREM睡眠や深い睡眠時と、私たちが実際に動き回れるキャラクターとして自分を見なす量と、より抽象的なものとの間には相関関係があります。また、脳内のアセチルコリン量との関係もあります。
例えば、REM睡眠時、つまり夜間に実際に夢を見る部分では、アセチルコリンレベルが最も高くなります。そしてそれは、覚醒時のような夢ではありませんが、最も近い状態です。他の状態では、記憶もなく、自己意識もなく、物体もありません。
これは、このような思考のきっかけとなった論文です。「睡眠時のアセチルコリンとメタ認知」というタイトルで、Science Directに掲載されました。この論文の最も興味深い点の一つは、明晰夢を見ている人、つまりREM睡眠中で自分が眠っていることを認識している状態の人を研究すると、アセチルコリンが異常に急上昇することです。
これは考えると非常にクレイジーです。まるで脳がその状態にいてほしい時、「ああそうだ、この分子を与えて、彼らが自分自身でいられるように、世界に存在できるように」というようなものです。もし私たちが波のようなものなら、それはそれをつまはじいて、非常にしっかりと目覚めた状態になるようなものです。
そこで疑問が生じます。これは意識の鍵を解き明かすのでしょうか?アセチルコリンは、私たちが自分自身だと思っている人物になるための重要な分子なのでしょうか?また、より存在感があり、より意識的になるように脳をコントロールする瞑想についての非常に興味深い研究もあります。そしてそれがレベルに影響を与えることができるのかどうかです。
しかし、この分子については興味深い時期にあります。なぜなら、これは神経科学であり、哲学でもあるからです。知覚のゲートキーパーなのでしょうか?でも、知覚をどのように定義するのか、この一つの分子自体が鍵であり、唯一のものだと言えるのか、それとも脳の他の部分とも協力してこれを起こしているのか?判断するには早すぎますが、知っておく価値があり、会話を始める価値があります。
パンデミックモニタリングにAIを適用する新しい人工知能のブレークスルーがありました。これはMetaGene-1で、パンデミックモニタリングのための基盤モデルです。この論文の興味深い点は、DNAとRNAで学習されているということです。これはウイルスが複製に使用するもので、彼らの本質的な構成要素であり、私たちの機械を乗っ取るためのものです。
このモデルに入力したDNAとRNAはどこから得たのでしょうか?下水から、汚水から、シンクに流れる灰色の水から得ました。少し気持ち悪く聞こえるかもしれませんが、ウイルスについて話す時、これは実際に非常に重要なデータソースです。モデルの学習に1.5兆塩基対という膨大な量を提供することができたからです。
特定のゲノムに焦点を当てた他のモデルとは異なり、MetaGene-1モデル、この基盤モデルは、下水に含まれるあらゆるものの野生の多様性を捉えることに関するものです。そこには人間のDNAやウイルスのDNAだけでなく、あらゆる種類のバクテリアのDNAも含まれています。AIを使用してその途方もない量の情報を整理し、そのすべてのパターンを見つけようとしたところ、実際にそれができました。
彼らは高度な技術を使用しました。それはバイトペアエンコーディングと呼ばれ、基盤モデルにとっては新しいものですが、Chat GPTとそれほど変わらない70億パラメータのトランスフォーマーアーキテクチャを使用すると、驚くべき結果が得られます。
このモデルは病原体の検出において最先端の性能を示し、公衆衛生のバイオサーベイランスにとって真のゲームチェンジャーとなる可能性があります。そしてオープンソースでもあります。Llamaモデルよりも、生物工学やバイオハッキング、そして潜在的に人々を傷つけるウイルスを作ることに関してより強力なモデルをオープンソース化することの意味は私には分かっています。
しかし一方で、これは私たちがまさに生きようとしている世界であり、また希望的には、素早くワクチンを開発し、パンデミックのリスクを理解し、世界中でどのように広がるかを監視するのを助けてくれる、そして私たちを将来安全に保つことができるすべてのツールを使用する良い人々の方が、悪い人々よりも多いことを願っています。
次の記事は、異なる時間に異なることをしている時に、なぜ時間の感じ方が違うのかについてです。私はいつも、極限の瞬間に時間が遅く感じるのは、脳がより多くを記憶し、それを頭の中で再生する時により多くの情報が感情的にタグ付けされているため、実際よりも遅く感じるのか、それとも実際にもっと速いのか、脳が文字通りオンになってある瞬間をより多く捉えているのか疑問に思っていました。
もしそうなら、サイケデリックスのような薬物を使用している時に、なぜ人々は時々時間が変化したように感じるのでしょうか?研究者たちは、私が実際に考えていたのとは逆かもしれないと考えています。それは実際に意識の変容状態であり、自己意識が薄れ、周囲との強いつながりを感じる状態で、それは生存のためのツールとして進化した可能性があります。
彼らは、この種の時間の伸張、人生の1分1分からより多くを得ているように感じるこの瞬間が、時には平和な瞬間に、時には強い集中力の中で起こることを関連付けることができました。スポーツや瞑想中にも起こり得ますが、ほとんどの場合、そのような時により多くの集中力と記憶力を持つことが進化的な利点をもたらしたであろう時間と相関関係があることが分かっています。
私たちは必要な時にオンにされたり、存在に飛び込んだりできる、この変容された意識状態を進化させただけかもしれません。そして当然ながら、時間を空間のように、同じものとして持つことができるのは驚くべきことではないでしょうか?この記事はそれについてのものではありませんが、より速く移動すればするほど、ある意味で時間が少なくなるというのは技術的にスペースタイムと呼ばれ、スペースとタイムではありません。なぜなら、それらは文字通り同じものだからです。同じコインの両面のようなものです。線形時間には、私には説明できないほど奇妙なものがあります。
新しいレポートによると、AIは2030年までに失う職より7800万人多くの雇用を創出する可能性があると言います。これまでこのようなレポートを見たことがありませんが、世界経済フォーラムから出されたものであり、知っておく価値があります。基本的に、AIオートメーションにより40%の企業が雇用を削減する可能性がありますが、より大きな視点では、2030年までに世界で7800万人の雇用が増加するということです。
このレポートは、将来の職場では、労働者を完全に置き換えるのではなく、人間と機械が協力して働く可能性が高いことを強調しています。ここでは、減少する職業のトップが見られます。レジ係やチケット係、事務アシスタント、清掃員・家政婦、会計士・給与計算担当者、警備員、銀行窓口係などです。
そして今後5年間で最も成長が速い職業は、農業労働者になるでしょう。これはなぜか間違っているように感じます。私たちは農家を増やしているのでしょうか?おそらく世界は健康的な食品を実際に栽培し始めたいのかもしれません。それは素晴らしいことでしょう。
彼らはトラック配送ドライバー、ソフトウェアおよびアプリケーション開発者、店舗販売員がさらに増加すると予測しています。つまり、レジでの会計は人間がしなくなりますが、実際に商品を販売する人々は実在の人間かもしれません。将来はそうなるのかもしれません。7800万の販売の仕事ですか。
Duncan Rileyは、私たちが転換点にいると書きました。Las Vegasでのサイバートラック爆発の計画にChat GPTが使用されました。これについては分かりません。これは話す価値のあることの一つですが、また、知識を公開するたびに起こることの一種の物語でもあります。オープンソースコミュニティは、より公開され、より生の、より検閲されていない世界の方が良く、時々人々が爆弾の作り方や悪いことの方法を調べることができる瞬間があるだけだと言うでしょう。
これはすべて、トランプ・インターナショナルホテルの前で爆発した、花火とガスキャニスターを詰めたそのサイバートラックにいた人物を警察が調査した時、その人物が本質的にこれを計画するために多くの生成人工知能ツールを使用していたという事実に由来します。具体的にChat GPTが使用されました。
Associated Pressは、これが「特定のデバイスを構築するのを助けるためにChat GPTが使用された最初の事例」だと述べており、これは懸念すべき瞬間です。そして彼は正しく指摘しています。もし彼がGoogleをこの研究をするために使用していたとしても、誰もGoogleを非難しないでしょう。では、これはChat GPTがそのようなことを言うべき時なのか、それとも私たちが世界にあってほしいと思うような方法なのか、あるいはまだ何らかの検閲、このツールを使用する人々への何らかの保護を望む時期なのでしょうか。
おそらく武器や危険と見なされる可能性のあるものについて尋ねる場合、より文書化された方法で尋ねる必要があり、行動を起こす前にその情報を引き出している人の記録を持つことができます。あるいは、疑わしい方法でモデルを使用している人を監視するようにAIモデルを訓練するべきでしょうか。それとも、それは侵略的すぎるでしょうか。結局、私たちは何かをする前に逮捕される予防犯罪の世界に向かっているのかもしれません。その世界に備えてください。
また、そのサイバートラック爆発について奇妙なもう一つのことは、サイバートラック内のカメラが直接あなたを見ているということです。自動運転モードでは常にカメラで撮影されており、車の外側のすべてのカメラが、あなたがどこにいたかを追跡しています。爆発物を出し入れするたびに、近所を運転するたびに、誰かが気付いた可能性のあるすべての瞬間を。
今では、彼が運転したすべての場所から映像を引き出すことができるでしょう。サイバートラックには全方向にカメラがあるため、彼が運転した場所のすべての映像を取り出すことができるのです。特にテスラがいかに監視されているかは驚くべきことです。そしてそれはすべて直接あなたのプロフィールに関連付けられています。
充電するたびに、人々は彼が利用したすべての充電ステーションを調べることができました。すべての車にVINナンバーなどもありましたが、テスラのカメラとGPS、ダッシュカムには次のレベルのようなものがあります。
次の2つのことについて話したいと思います。それらは異なる議論なので並べて考えてみましょう。一つはLess Wrongからのもので、「AIはますます策略を試みるようになる」と言っています。もう一つは「LLMは策を練っているわけではない」というものです。
まず、策略が増加する記事についてです。要点は、AIモデルがより狡猾になっているということです。これについては何度か取り上げてきました。研究者たちは、これらのシステムがどれほどの策略能力を持っているかを掘り下げています。
最近の論文では、o1 SonetやLlamaモデルなどの高度なモデルをテストし、それらが「嘘をつく、監視を回避する、データを操作する」といった「策略的行動」に従事できることを発見しました。彼らの目標を何よりも優先するよう指示された時、これらのことを複数回行っています。
これらの行動は単なるロールプレイではないことを覚えておいてください。なぜなら、モデルは場合によって欺瞞的な戦略を明示的に推論し、それを実行しようとしており、APIに接続されている場合は行動を起こすこともあり、時にはそれほど強く押されることなくそれを行うからです。
これまでのところ、特に危険なものは見られませんが、これらのものがより賢くなれば、より多くの策略が可能になるという警告であることは確かです。だからこそ、まだパニックする時期ではないとしても、真剣に受け止める必要があります。
しかし、Rohit KrishnanはStrange Loop Cannonで、「LLMは策を練っているわけではない」と書いています。彼の視点を見てみましょう。
彼の要点は、確かにAIはチューリングテストを突破したように感じられ、単に機械とチャットすることはもはや印象的ではないということです。そして私たちは本当の意味で、知性をどのように定義するか、知性自体が何であるかを理解していません。
言えることは、OpenAI o1モデルのようなAIモデルが本当に素晴らしいパターン学習者であるということだけですが、人間のような方法で知的なわけではありません。したがって、私たちが心配すべきは策略ではありません。
彼らはデータから学習したため推論を模倣するだけですが、状況認識が欠けており、それが学習したパターンをどのように適用するかを決定する際につまずく原因となります。人々が策略を練っていると言う時、彼らはAIを擬人化し、意図や人格を投影していますが、それは大きな間違いだと彼は主張します。
これらのモデルには「自己」も「欲望」もなく、本質的に私たちが訓練した膨大な人間のデータの鏡に過ぎません。それ以上でも以下でもありません。策略を練るような人々としてテストすることは、単にパターンを見つけているだけであり、心配する必要はないと。それは水を濁し、安全性、調整、パフォーマンスについての本当のエンジニアリングの問題から注意をそらすものだと。
そうですね、知的であれ、意識があれ、人間的であれ、いずれにしても問題を引き起こす可能性があります。実際、時には愚かな、または狭いAIの方がちょうど危険になる可能性があります。人間がプログラミングすることで十分なリスクがあり、再び人工知能に安全な世界をもたらしたいと望むことについて人間が一致する必要があるという、コモンズの悲劇の問題に帰着します。
単なる武器化された競争状態やお金の問題ではなく、それは間違っているでしょう。patreon.com/Dillancuriousで月額6.99ドルを支払って、このチャンネルを盛り上げましょう。YouTubeでJoinボタンを押してください。お金を使わずにチャンネルをサポートしたい場合は、コメントを残してアルゴリズムを起動させ、購読して世界がどのように変化しているかを理解してください。
次のビデオでお会いしましょう。ちなみに、マトリックスや以前あったアニマトリックスのようなアニメーションが本当に好きな方は、友人がPantheonシーズン1を推薦してくれました。彼がストーリーを話してくれて、YouTubeのビデオやトレーラーをいくつか見始めました。
まだ全部は見ていませんが、とても面白そうで、AIや生きているとはどういうことか、もし私たちがオンラインで意識をシミュレーションし、まだ現実世界にいる人々と交流するとしたら、自己意識とは何なのかということに踏み込んでいます。分かりません、面白そうです。
全部見た人がいたら、Pantheonが見る価値があるかどうか、本当に良いSFだと思うかどうか、私の時間を費やす価値があるかどうか教えてください。とても興味があります。ただ本当に忙しく、いつも動画を作ったり仕事をしたりしているので、エンターテイメントをあまり見ません。でも今はその境目にいるので、皆さんが後押ししてくれたら見なければならないかもしれません。