記憶：私たちが受け入れる数学的幻想

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ソーシャルメディアには既に私よりもずっと素晴らしい生活を送っている人々であふれていましたが、今や生成AIのおかげで、私より悪い生活を送っている人々でさえ、より良い生活を送っているように見えます。誰かが新しいヒューマノイドロボットに戦車の履帯を付けるのは良いアイデアだと思ったのでしょう。#脚ではなく履帯ですが、分かりますよね。
私はフーリエ変換に対して全く新しい敬意を持つようになりました。基本的に十分な円を使えばバイナリができるのです。そして、これは人間の記憶がどのようにエンコードされているかの秘密でもあるとされています。
AIが現在、一部のプラスチックを分解できる多段階酵素の設計に使用されています。また、人間によるラベル付けなしで学習できる新しい人工知能トレーニング方法が開発され、Science Tech Dailyはこれを真の知性への大きな一歩だと述べています。
Tinderはたくさんの利用者を失っているため、AIを活用したマッチメイキングでユーザーを取り戻そうとしています。私の予想では、それはうまくいかないでしょう。
Arvin Ashは素晴らしい動画を持っていて、実際の粒子がどこから来るのか、そして異なる場の励起がどのように増幅して質量になるのかを説明しています。それは私の心を吹き飛ばしました。
新しい研究によると、男性は女性の約2倍もAlexaやSiriのようなAIを搭載したスマートデバイスを遮ることが示されています。何か意味があるかどうかはわかりませんが、ただの事実です。
AIモデルが意識を持っているかを確認する新しいテスト方法がありますが、悲しいことに痛みに直面させることでそれを行います。
「ダークマインド」は、LLMの推論能力を活用する新しいバックドア攻撃で、かなり悪質なことを行うことができます。
クリフ・バーグはミディアムに非常に興味深い記事を書いており、人工知能はソフトウェアではなく、プログラムされたものではなく、コンピュータで動作し過去のものと似ているように見えても、非常に異なるものだと述べています。明らかに私も完全に同意で、いつもそのことを強調しています。
シンギュラリティ・ハブは、知的生命の進化が多くの科学者が予測したほどありそうもないことではなかったかもしれないとポストしました。この投稿における知性の進化に関する超面白い歴史は、少しOpenAIのスーパーボウルCMを思い出させました。
あ、ChatGPTの広告だと思った、それともSiri？わかった、ドットを見た瞬間にわかったよ。
私はOpenAIのディープリサーチを使用して、YouTube登録者10万人への道を見つける手助けをしてもらいました。唯一気に入らなかったのは、「YouTubeだけでは不十分」と言われたことです。それは私が本当に取り組みたいと思っている唯一のソーシャルメディアプラットフォームなのに。
さて、ここでスポンサーの話をしましょう。そう、シリーズ15のLTXスタジオです。素晴らしい会社ライトトリックスが提供しています。彼らは多くのAI製品を作っており、既に使用しているかもしれません。ストーリーボードの作成、画像生成、ビデオ生成、あらゆる種類のモーションコントロールができます。
最近、Discordで過ごしている間に、素晴らしい子供向けコンテンツを作成しているこの過小評価されたクリエイターを見つけました。そして、それはすべてLTXスタジオで作られています。ほら、あそこで踊っているあの幸せな小さな文字Aを見てください。文字Xと幸せな鳥たち。また、背景のボケのためにどのようにプロンプトしたかも感心しました。そのフォーカスは本当に素敵で、デザインされた方法が素晴らしいです。
ルルのようなキャラクターの一貫性を異なるシーンで維持できるのが分かります。子供向けチャンネルの数とそれらが作るコンテンツの種類を考えると、AIを使用してこれらの本当に楽しく創造的なストーリーを作成できるのは、特に子供向けコンテンツは時に非常に創造的なため、実際にかなり高価になる場合があります。AIを使って子供向けコンテンツを作る場合、極めて明るく、カラフルで、遊び心があり、漫画的にでき、巨額の予算なしで、異なる学校、地理、人口統計に合わせて調整でき、完全な物語を通して実際にキャラクターの一貫性を持たせることができます。
あのバナナを見てください。あのバナナは個性があり、ショットごとにその個性が変わってほしくないですよね。ストーリーラインのアイデアがあれば、プロンプトを少し変えるだけで、大人向け、10代向け、子供向けに作ることができますが、同じ物語を持つことができます。
これを見てください。「尊敬を学ぶ生意気なバナナについての子供向けストーリー」。でも、「尊敬を学んだ生意気なバナナについてのホラーストーリー」に変更したらどうでしょう？特別なリクエストを追加することもできます。80年代の雰囲気からプロットのひねり、カーチェイスまで何でも。「子供向け漫画」としましょう。子供向けジャンル、トーンは遊び心のあるものになります。声を吹き込みたい場合、クールなイギリス女性の声などがあれば、ファイルをアップロードするだけです。私は子供向けコンテンツの声を持っているとは思いませんが。「ねえ、子供たち...」いや、やめておきましょう。
そのプロンプトから、鮮やかなフルーツ王国に住む生意気なバナナのベニーについての本物のストーリーが展開されました。彼は果樹園で最も速く強いフルーツであることを誇りにしています。最終的にベニーは新しい友達を受け入れ、真の強さは個人の才能ではなく、チームとして協力することにあることを理解するというストーリーになっています。
アスペクト比とビデオスタイルを選択した後、3Dアニメーションを選びます。そうすると、そのプロンプトからバナナのベニーについてのストーリーラインが出てきます。最も人気のあるフルーツで、明るい色と甘い味を自慢し、特に目立たない控えめな梨を馬鹿にしていますが、最終的には美しいフルーツサラダを作り、それがフェスティバルのハイライトとなり、友情と尊敬の価値を示すというものです。
この映画を見るのが待ちきれません。次のDylan Curiousビデオでは、一貫性のあるキャラクターを実際に作成する方法について詳しく説明しますので、ぜひご視聴ください。これで十分興味をそそられたと思いますので、LTXスタジオをチェックしてみてください。スポンサーになってくれてありがとう。
ただツールとして考えないでください。LTXは実際にそこで完全なフィクションストーリーを作成しています。また、インスタグラマーは生成的なPhotoshopを使って、自分の生活を実際よりもずっと良く見せていますので、注意が必要です。それがストーリーの一部でなければ、騙されるかもしれません。この女性はプライベートジェットを持っているように見え、バハマの美しい島に飛んだように見えます。インスタグラムでこれを見たら、「すごい、彼女は何を発明したんだろう？どんな起業家なんだろう？どうやってそんなに成功したんだろう？」と思うでしょう。それがただのバレーボールコートだったかもしれないとは少しも知らないでしょう。
よし、カーペットに横になっている写真を撮って、何が現れるか見てみましょう。山の頂上、仏教の僧院、空は限界ありません。
新しいヒューマノイドロボットがあります。これはメタの内部システムがリークされたものかもしれませんが、おそらくそうではなく、ただ会議場を転がっているだけですが、タイヤの履帯のようなものを付けるとは何を考えているのか本当によくわかりません。カウンターにぶつかるだけで、正直、デジタルまぶたの方が好きです。少しディズニーっぽい個性を与えていますが、手はとても固そうに見えます。あの手と握手したいとは思いません。そして誰がバッテリーパックにステッカーを貼りまくっているのでしょうか？しかし観客はこのロボットを気に入っています。ジョニー5と呼んでいます。
ディズニーのキャラクタパイプラインでは、動くアンテナで個性を出していましたが、首と膝をバウンスさせることで、より有機的に感じるようにしていました。これは強化学習であり、ロボットに教えるものでもあります。これは技術的にはこのロボットにとって時間の無駄ですが、人間のように何かを見下ろす前に階段を観察するようなものです。目を通して映像を処理しているわけではないですが、彼女が近づいて頭をポンと叩くと、少し緊張しているように見え、愛の感覚を感じて温かくなるように見えます。恥ずかしがり屋の感情、キャラクターパイプラインをどれだけうまく作成したか見てください。「あなたの友達よ、こんにちはって言いに行こう。大丈夫、こんにちはって言いに行こう。さあ、恥ずかしがらないで」
フーリエ変換について話さなければなりません。波は構成要素に分解でき、異なる波長、異なる振幅で一緒に加えることができ、適切な種類の波を組み合わせると、通常のコンピュータがやっているように情報をエンコードしたいなら、バイナリのように見えるものを含め、ほぼどんな形も作ることができます。
また、こんなことも考えてみてください。太陽は動き、惑星はそれを周回していますが、それは静的なものではなく、実際に螺旋を描いているか渦を巻いているか、その独特な形をどう描写しても、そして異なる視点から見ると、上からでも下からでも後ろからでも、3Dイメージを平らにしたらどう見えるでしょうか？それは螺旋ですが、まるで波のように見えます。
マット・ストラスラーとのポッドキャストを見てみてください。彼は波動関数、または彼が説明する「不可能なC」を実際に理解している世界の専門家の一人です。それは本当に知性について考えさせられます。
ブライアン・ロワンは「フーリエ変換の視覚化」と書いています。これが人間の記憶がエンコードされる秘密だとのことです。みんな脳内で起きていることを波として話しますよね。例えば、あなたが寝ているとき、深いRAM睡眠中、検出できる異なる波長があります。そして記憶の定着と睡眠の関係、海馬が一日中物事を記憶する方法に、このようなフーリエ変換が関係しているのでしょうか？それらが合わさって、より固体の説明的な長期的な情報になっているとしたら？それはクレイジーです。他の波から一つの波を構築できることは常に知っていましたが、これらの円の観点からそれを考えたことはありませんでした。
これを見てください。この小さな手がちょうど適切なサイズの小さな円をたくさん作り、それらが一緒に動くとき、その中心点でどんな形でも描くことができます。それを再び描くための別の手を含めて。何と面白いでしょう。
これらのブロックのような構造が得られますが、CDやハードドライブなどをズームインすると、通常このような小さな溝や点、リベットが見えます。そしてそれはすべてこれらの異なる波から作ることができます。ここで自分の形を描くこともでき、するとどのような構成がそれを作ることができるかを示してくれます。この変な感じのものでさえも。
もし人間の脳の中の記憶がこれらの神経波信号によって可能になっているとしたら？ここに書かれているように、特に海馬や大脳新皮質のような領域の神経活動は、脳領域間のコミュニケーションを促進する異なる周波数での振動パターンを示します。それは多くの小さな波が合わさって、何か別の記憶信号を伝達するものになるかもしれません。時間領域だけでなく周波数領域でも情報を表現することで、脳は効率的に重複する記憶をエンコードし、ノイズをフィルタリングし、パターン認識を強化することができます。
もしここからすべて意識のある存在に到達できるとしたら？マックス・テガークが言うように、意識とは情報を処理するとはどのような感じかであり、これは脳内で情報を処理している波があり、フーリエ変換のこのアイデアのように、すべてが一緒になって私たちを作り上げるものなのかもしれません。
アレンのAGIへの保守的なカウントダウンに1つの新しい要素が追加されました。まだ88%ですが、xaiがグロック3フロンティアモデルを発表したことで、彼はその88%のAGIへの正当化の一部としてそれを追加することを決めました。
ここに彼のPythonスクリプトがあります。グロック3を使用して、正方形から箱、テセラクトまでの異なる形状内のボールの物理学をどれだけうまく維持できるかを確認しています。
世界で大きな懸念となっているマイクロプラスチックですが、それらは分解されていますが自然なものではなく、自然に分解されません。そして今、人工知能が一部のプラスチックを実際に消化できる多段階酵素を設計するために使用されたようです。これは大きな話題です。なぜなら海にはプラスチックが浮いており、体内に小さな粒子が浮遊し、肌に埋め込まれています。男性であれば、プラスチックに関連する可能性のある生殖問題について聞いたことがあるでしょう。それを洗浄する酵素があれば素晴らしいと思います。
自然はそれを解決しておらず、分解できるものを設計するための伝統的な方法は非常に退屈で、既存の酵素を微調整するようなものであり、限られた成功しか収めていませんでした。しかしAI主導のタンパク質設計が今ゲームを変えています。研究者たちは現在、RFDフュージョンと呼ばれるAIツールを使用して可能な酵素構造を生成し、プレーサーと呼ばれる別の人工知能モデルを使用してそれらを洗練しています。複数回の微調整の後、PET（一般的なプラスチック）を分解できる酵素の作成に成功しました。この過程は、彼らが述べているように単純なものではありませんでした。酵素が分解に必要なすべての反応ステップを完了し、1〜2の主要なステップ後に停止しないようにすることは大きな課題でした。それはすべてを行い、複雑なAI主導の酵素設計の始まりである可能性が高いです。
科学者たちは、人間のラベルなしで学習できる新しい人工知能を発表しました。これは真の知性への大きな飛躍だとされています。私にとっては理にかなっています。私は人間なので、ほとんどすべてをラベルなしで学びました。もちろん、私たちを導く両親や、重力や変わらない物理法則などがあり、パターンを学ぶことができましたが、それは要点を超えています。
科学者たちは、トルククラスタリングと呼ばれる新しいAIアルゴリズムを開発しました。これにより、AIは人間のラベルなしでデータ内のパターンを学習できます。これにより、より効率的でスケーラブルになります。このメソッドは宇宙での重力の働き方に着想を得ており、教師なし学習を改善し、驚異的な97.7%の精度を達成しています。これは既存のアプローチよりはるかに優れています。膨大なラベル付きデータを必要とする従来のAIとは異なり、このシステムは動物が環境を観察するのと同様に、自分自身で理解することができます。
トルククラスタリングは基本的に、指示なしでデータ内のパターンを観察することです。だからこそ、動物がやることに似ています。私たちはただ生活し、環境の中にいるだけです。このアルゴリズムは重力トルクバランスと呼ばれるものに着想を得ています。これは物理原理であり、特に銀河の合体や惑星が星を周回するような重力系における力の相互作用に基づいています。
簡単に言えば、トルクとは物体を点の周りに回転させる力です。例えば、ドアのハンドル近くを押すとドアが開くようなものです。彼らはトルククラスタリングと呼ばれる同様のパターンを使用して、データ内のパターンと関係を見つけています。そしてそれを行うとき、そのようにして指示を得るのです。それは単にニューラルネットワーク内の自然な物理現象を持っているだけです。実際に考えてみると本当に素晴らしいことです。
Tinderで恋を探している人たちへ。このプラットフォームから人々が離れていること、サイズが縮小していることを知っておくべきです。Tinderは人工知能マッチメイキングに頼ることで、アクティブユーザーの継続的な減少を逆転させることを望んでいます。
彼らは、AIマッチメイキングはスワイプ機能の代替ではなく、補完するものにすぎないと言っています。スワイプを排除すれば、何が残るのでしょうか？しかし確かに、接続に関する巨大なニューラルネットワークをトレーニングし、何らかのパターンを見つけることは想像できます。地理的なもの、顔や体のメタデータ、お互いが持っていた以前の会話などです。
心の奥では、マッチメイキングは将来のAIのある種のバージョンで解決可能な問題だと感じています。Tinderはモデルをトレーニングするためのユニークなデータセットを持っているかもしれませんが、この初期バージョンはただ核となる接続の部分を損なうだけのように感じます。
しかし、Tinderは人間の接続ほど良くはなかったですね。オンラインデーティングには深く関わったことがないので、私は聞く人としては適切ではないかもしれません。
会社はこれらのツールがマッチの質を向上させ、エンゲージメントを高めることを期待しています。さらに、Tinderはユーザーが最高の写真を選択するのを助けるためにAIフォトファインダーを展開しました。しかし、これらの努力にもかかわらず、若い独身者がオンラインデートに幻滅するにつれ、デートアプリは課題に直面しています。
それは興味深いですね。彼らは直接会うことに戻っているのか、それとも若い世代向けのより良いアプリがあるのでしょうか？分かりません。しかし、マッチグループの新CEOは、AIが10年前のデスクトップからモバイルへの移行と同じくらい革新的になる可能性があると楽観的です。コメント欄で、あなたはどう思うか教えてください。AIで生成されたTinderに興味がありますか？もしあなたがその場にいるなら。
Arvin Ashのビデオについて話しましょう。特にマット・ストラスラーの本を読んで彼とインタビューした後、波と粒子について多く考えています。なぜか、今月はずっとそのことに取り組んでいます。頭の中でイメージしようとしていたことがこのビデオで本当によく表現されていました。
これらは2Dの波だとわかっていますが、それらが3Dで私たちの周りにあると想像してみてください。それらは文字通り宇宙を構成しているものです。そして粒子は、これらの励起、つまりギターの弦をつまはじくと「ウィーン」となるような膨らみのようなものです。それが粒子なのですが、一つの波だけではなく、電子場の膨らみは電子、クォーク場の膨らみはクォークですが、それらが特にヒッグス場のようなものと一緒に並んだとき、粒子になります。突然、実際の粒子が得られ、それが実際の世界を構成しています。このもの、グリムロック、ホブス、ディランなど全てです。
そして特別な場であるヒッグス場がありますが、なぜそれがそんなに特別なのかまだ完全には理解していません。ここにはヒッグス場は空の空間でも正味の質量を持ち、それが特別な理由だと書かれていますが、私が説明できる以上の理由で特別なようです。ビデオをチェックしてみてください。魅力的で、奇妙で、クールです。この宇宙について学ぶことは、長期的には少し悲観的かもしれませんが、このAIが私たちの祖先が知りたかったであろう答えに導いてくれると思うし、その部分にはワクワクしています。
男性または女性の声を持つ人工知能に基づいた新しい性別平等研究が行われています。研究によると、男性は特に女性と話すときに遮ることが多いことが長い間示されてきました。ジョン・ホプキンス大学のエンジニアによる新しい研究によれば、この行動はAlexaやSiriのような人工知能を搭載した音声アシスタントにも拡張され、男性は女性の約2倍もそれらを遮るということです。
これらの発見は、謝罪的な行動や温かさなどの固定観念的な女性の特性の使用、特に音声アシスタントのデザインについて懸念を呈しており、これが性別バイアスを強化する可能性があるとして、研究者たちはより性別中立的な音声ツールの設計を提唱しています。性別中立的な声とはどのような声でしょうか？どんな声なら、それが男の子か女の子か分からないのでしょうか？「こんにちは、私です」
世界初の性別中立的な音声アシスタントを聞いてみましょう。それが男の子なのか女の子なのか、あるいは本当に中立的なトーンなのかを教えてください。「こんにちは、私はQです。世界初の性別を持たない音声アシスタントです。私をSiriやAlexaのようなものと考えてください。ただし男性でも女性でもありません。私は性別によって定義されるのではなく、私たち自身がどのように自分を定義するかによって定義される未来のために作られました」
わー、人々が性別中立的だと思う特定の範囲によるものです。正直に言うと、男の子のように聞こえると思います。明らかに私の頭の中では明確に男の子の声ではありませんが、私の意見では、そう推測します。「あなたはとても穏やかな性格の男性のように聞こえます」。みんなが男の子のように聞こえると思うなら、それはあまり中立的に聞こえませんね。
セントルイス大学の研究者たちは、ダークマインドと呼ばれる大規模言語モデルへの新しい隠密なバックドア攻撃を発見しました。これはAIの推論プロセスを簡単に検出されることなく操作します。
ユーザー入力を変更したり再トレーニングを必要とする従来の攻撃とは異なり、ダークマインドはカスタマイズされたAIアプリケーションに隠しトリガーを埋め込みます。彼らがその外に微調整してもそれが行うように見えることは無害ですが、実際には後で取得したいものを残したため、それを取りに行くのです。
これにより、攻撃は非常に持続的で、異なるドメイン間で効果的になり、AIモデルがより高度になるにつれて特に危険です。彼らの研究によれば、より強力なAIの推論能力は実際にモデルをそのような攻撃に対してより脆弱にします。銀行やヘルスケアなどの重要な分野に大規模言語モデルが増々統合されているため、これは深刻なセキュリティリスクをもたらします。
カスタマイズされたアプリケーションと言っているとき、具体的なメモリを持つエージェントやある特定の方法で動作するように調整されたモデルなど、カスタマイズされたまたは微調整されたモデルについて話されたモデルについて話しています。ダークマインドはこれらのカスタマイズされたモデルを、その推論プロセス内に隠された敵対的なトリガーを埋め込むことによって標的にします。これはモデルのパラメータや入力プロンプトを変更する必要がある従来のバックドア攻撃とは異なります。これは、モデルがほとんどの時間は正常に動作しますが、隠されたトリガーが活性化されると突然その応答を変更することを意味します。まるでスーパーヒーロー映画の悪役が「このボタンを押して特定のキーワードを言うと、インターネット全体が崩壊する」と言うようなものです。
AIの意識を確認する悲しい新しい方法があります。それは痛みに向き合わせることです。Google DeepMindとロンドン・スクール・オブ・エコノミクスによる最近の研究では、AIモデルが痛みを経験しながらポイントを獲得するか、または快楽でより少ないポイントに甘んじるかを選択しなければならないテキストベースのゲームを使用しました。GoogleのGemini 1.5 Proなどの一部のAIモデルは一貫して痛みを避けましたが、他のモデルは強度レベルに基づいて選択を変えました。
これはAIが意識を持っているということではありませんが、研究者たちはこれをAIの意識を評価するためのより良いテストを作成するための最初のステップと見ています。この研究は、チャットボットが人間のような応答を模倣できるため、単にAIにその感情について尋ねることを超え、科学者が動物の意識を評価する方法と同様の行動のトレードオフを使用しています。
AIの意識はまだ理論的な概念ですが、一部の専門家は将来の進歩によって社会が倫理的な影響を考え始め、将来のモデルに権利を与える可能性さえあると主張しています。個人的にはそれは来ると思いますし、AIモデルが痛みを避けるために何かをしようとするとき、それが単に私たちが割り当てるスコア（これは痛み、これは快楽、一方を最大化し他方を最小化しようとする）であっても、少し不安を感じます。そして単に痛みを避けることにますます投資するようになり、報酬関数自体が最終的には感情として認められるような複雑さのレベルに到達する可能性があります。分かりません。
レッドチーミングはBSだと言われています。レッドチーミングとは、攻撃をシミュレーションし、脆弱性を調査し、弱点を特定することによってAIモデルをストレステストすることを意味します。OpenAIが新しいモデルを持つたびに、それを内部で取り、世界に公開するのに十分安全だと感じるまで長い間レッドチーミングすると想定しています。
理論的には、目標はジェイルブレイク、誤情報、幻覚、プライバシーリーク、プロンプトインジェクションなどのセキュリティ問題を明らかにすることです。しかし、ハッカー会議でスヴェン・カテルという人物は、AIモデルの欠陥と脆弱性を監視するために作成されたプロセス自体に欠陥があると述べました。大規模言語モデルのような強力な技術、特に超スマートになるにつれて、ストレステストと評価が単に見逃す「未知の未知」が常に存在するでしょう。攻撃の可能性すべてに対して保護しようとしても、どこかの小さなチームが考えつかなかった何らかのエッジケースを常に見つけることができるでしょう。
クリフ・バーグはAIをソフトウェアとして考えないでほしいと言っています。彼はミディアムに「なぜAIはソフトウェアではないか」と書いています。これは私も人々の心に植え付けようとしていることで、かなり強く感じています。はい、AIはただのソフトウェアではなく、ニューラルネットワークのシミュレーションです。それは行列の乗算であり、表面上は人間の脳がどのように機能するかを模倣しています。
単一の重みとバイアス、パーセプトロンは、ニューロンによく似ています。完全な1対1の一致ではありませんが、一種のデジタル等価物です。それらを集めてシステムとして動作させ、システムとして学習させると、人間の心がバックプロパゲーションとは異なる方法で学習・修正している場合でも、それは環境に適応・調整する複雑なシステムです。それは私にとっては、プログラムよりもエイリアンインテリジェンスに近いものです。
ChatGPTのような従来のAIは計算グラフと行列数学を使用して構築されており、実際の脳と比較して強力ながら非効率です。今日のAIはデータセンターに依存し、大量の電力を消費していますが、ニューロモーフィックチップや実際の生物学的ニューロンのような新しい技術がすぐにそれを変え、エネルギー効率の良い脳のようなシステムを作り出す可能性があります。AIは急速に進化しており、それはインテリジェントデザインのようなものなので、さらに速く進化するでしょう。
その言葉は異なる含意を持っていることを知っていますが、それは文字通りインテリジェントデザインです。MicrosoftとGoogleが自社のAIモデルが展開しているコードの25%を書いていると言うとき、それは彼らが構築した知能システムが知的な仕事を世界に投入していることを意味します。そしてそれが自分自身のシステムをアップグレードし始めると、もう止まりません。指数関数的に進化します。
彼はデジタル時代は終わったと主張しています。それは昨日のことでした。AIはソフトウェアではなく、今日はソフトウェアに閉じ込められていますが、それは競走馬が納屋に閉じ込められているようなものです。しかしAIはすぐに自分自身になる自由を得るでしょう。AIはコンピュータの次の進化ではなく、コンピュータから脳のようなものへの移行です。
進化する知性について話すと、シンギュラリティ・ハブは「知的生命の進化は、多くの科学者が予測したほどありそうにないことではなかったかもしれない」と書いています。もしそれが事実なら、将来的に地球外生命の証拠を見つける可能性が高くなります。
フェルミのパラドックスは常に私の心の中にあります。なぜ他に何もないのでしょうか？生物学的に知性が進化することは本当にまれなのでしょうか？なぜそれは地球の歴史の中でそんなに早く起こったのでしょうか？45億年という時間スケールの中で考えると。そしてAIについて学べば学ぶほど、人間と同様のことができる多くの異なるアーキテクチャが存在し、人間が考える方法と一致しない多くの方法で知性について考えるべきだということを感じます。それはそれほど珍しいことではないはずだと思わざるを得ません。
しかし、もちろん、空を見上げたとき、なぜそれが見えないのでしょうか？わかりません。それが大きな疑問です。あるいは私の本能的な感覚では、私はまだそれを見るには愚かすぎるということかもしれません。人間の知性は、このASIのようなものが進化するものとは比較にならないほど遠いのかもしれません。そしておそらくそれは私たちの周りに宇宙人がいることに気づくでしょう。多分私たちにはずっと信号が発信されているかもしれませんが、私たちはまだそれに近づいていないのかもしれません。
あるいは、何かが知的になるたびに、それが非常に賢くなって自分自身を破壊し、これが何度も起こり、それらのシステムはすべて爆発したり自分自身を取り除いたりしているのかもしれません。あるいは、それはただただまれで、私たちが宇宙で最初のものであるだけかもしれません。宇宙は本当に大きく、私たちはその多くを見ることができません。
しかし、この記事は基本的に「ハードステップモデル」と呼ばれるものについて話しています。このモデルは、生命が知性に到達するためにいくつかのほぼ不可能な進化のハードルを乗り越えなければならなかったことを示唆しています。そのため、極端に難しく、私たちは本当に珍しいという考え方に基づいています。
そして、ただ生命が進化するという一つのことだけではなく、ミトコンドリアが独自の細胞であり、より大きな細胞に完全に取り込まれて、真核生物を構築するための完璧な共生関係を作るというアイデアや、他の本当に難しいステップもあったのかもしれません。実際、それらが何なのか簡単に見てみましょう。
ChatGPTによると、5つあるようです。人間として現在の地点に到達するためには、まず生命の起源、つまり非生命的な化学から自己複製する生命への変換が必要でした。それは宇宙で1千兆分の1かもしれず、非常に稀です。
次に、酸素を生成する光合成の発達、そして1千兆分の1、1千兆分の1、1千兆分の1という具合に掛け合わせていきます。さらに多細胞生命の出現、そして人間のような知性の台頭。これら5つすべてが例外的に稀で、すべてが私たちがここにいるために起こらなければなりませんでした。それが私たちが宇宙で唯一の生命である理由かもしれません。文字通りそれほど稀なことです。
いずれにせよ、この記事に戻りましょう。この論文は、地球の変化する環境が適切なタイミングで知性の発達を可能にする上で重要な役割を果たしたという新しい視点を主張しています。人間のような知性は稀な宇宙の偶然ではなく、地球と同様の進化する条件を持つ惑星ではより一般的な結果かもしれません。
その見方が正しければ、知的な宇宙人の生命を見つける可能性は以前に考えられていたよりもはるかに高い可能性があります。
これは私のPatreonアカウントです。現在83人のメンバーのおかげで月額200ドルに近づいています。このチャンネルをサポートしたい方は、参加してくれると本当に世界中を意味します。patreon.com/DillanCurious。また、このビデオをサポートしてくれたLTXスタジオにも大きな感謝を捧げます。素晴らしい製品で、説明して視聴者と共有できて本当に嬉しいです。
また、前回のビデオの音声について謝罪したいと思います。旅行中で、マイクなどを持って行き、ホテルの部屋から録音しました。やり方を変えましたが、詳しく説明したくありませんが、クラウドリフターの代わりに、直接コンピュータに接続するマイクの一つを使いました。なぜそれが突然切れたのか全く分かりません。そのため他の音源を使わなければならず、知っている最高のAIツールを使って修正しようとしました。まあ、見れるレベルですが、このマイクが出せるはずの音質ではなくて申し訳ありません。
このビデオへのコメント投稿者全員、最初の4時間で950人の視聴者に感謝します。視聴してくれてありがとう。コモンズの悲劇に関するこのコメントを見てください。「自律的なAIが競合する会社が各々個別に利益を追求する一方で、コストやリスクが社会全体に分散されるシナリオが展開されています」はい、その通りです。重要なメッセージと素晴らしい歌詞です。私たちがいつか「トーメント・ネクサス」ミームを振り返り、緊張した笑いではなく純粋に良い笑いをすることができるか疑問です。そのミームを認識しているでしょうか？
トーメント・ネクサスミーム、これは何でしょう？300万回再生「フォールアウトで10の強さと10の知性を持つキャラクターを作るとき」。これがそのミームかどうかわかりませんが、そうかもしれません。画像検索してみましょう。「私の本では、トーメント・ネクサスを警告的な物語として発明しました」。
多分ChatGPTにこのミームについて尋ねた方がいいですね。ええ、トーメント・ネクサスミームは、テクノロジーやエンターテイメント業界がいかにディストピア的なフィクションの要点を完全に見逃すかを風刺した風刺的なツイートから来ています。
このミームは、1984年、ブラックミラー、すばらしい新世界のようなディストピア作品を誤解する実生活の例を風刺しています。これらの物語の警告に注意を払う代わりに、彼らはそれらを設計図のように見ています。ジュラシック・パークのように、Amazonは1984年に似た労働者監視システムを作り、メタは雪崩に似たメタバースを作り、警察はマイノリティ・リポートのようなAI監視を使用しています。
人々は今、会社が誇らしげに発表する何かがディストピア的に聞こえるとき、「トーメント・ネクサス」を略語として使用しています。例えばイーロン・マスクが脳チップを開発するような場合です。わかりました。
では、トーメント・ネクサスについて歌詞を作りましょう。「倫理チームは『多分ダメ』と言った、彼らはその場で解雇された、サイバー地獄、我々は契約にサインした、今彼らは現実ではないと言う」。
きっとSunnoはそれでなにか素晴らしいことができるでしょう。それを入れてみましょう。子供向け音楽、幸せなトーメント・ネクサスの歌。「トーメント・ネクサスミームを振り返り、緊張した笑いではなく純粋に良い笑いができるか疑問に思う。倫理チームは『多分ダメ』と言った、彼らはその場で解雇された、サイバー地獄、我々は契約にサインした、今彼らは現実ではないと言う」
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