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この世界は、中国で誤作動して人々を攻撃し始めたとされるAI搭載ロボットについて、詳しく見ていきます。単なるつまずきだったのかもしれません。AIを使って独自のストーリーラインを作り出す人々の創造性に、私は本当に感銘を受けています。友達数人と集まって西部劇を作ったり。PM1は前方宙返りを完成させた最初のヒューマノイドロボットになりました。
AIの新しい使い道として、火災検知器に組み込むと誤報が減ります。これは多くの人の時間を節約することになるでしょう。建物から出て、また戻るのを待つような時間です。学校での消防訓練のことを覚えていますよね？
アメリカは新しい超音速キル能力を持つAI駆動のレーザー武装ミサイル防衛システムの計画を持っています。これらの言葉を並べるだけで、私はずっとアルファ感を感じます。
AI嫌いの人たちは今、活動的です。彼らはrobots.txtを無視するAIスクレイパーを罠にかけてだますための「タールピット」を構築しました。理由があってルールがあるのです。
元大統領のドナルド・トランプ、彼は実際には再び大統領ですが、それはさておき、GrokはAIで生成された、「トランプ・ガザ」としてブランド化された再構築されたガザ地区を描いた動画をソーシャルメディアで共有しました。AIを使ってガザ地区の新しいビジョンを提示するなんて、何と言ったらいいのかわかりません。彼がものごとをバイラルにするのが得意な理由なのでしょう。
アレンのAGI保守的カウントダウンの90%メーターに3つの新しい更新があります。イーライ・ヤコフスキーはGrokの音声モードが奇妙に暴走している動画を投稿しました。
コード生成を強化するために「逆順学習」と呼ばれるものを使用する新しい神経学にインスパイアされたAIフレームワークについて話します。AIを飛行機で使用して、時々全員をぎょっとさせる乱気流による落下を実際に助けることができることがわかりました。
Fiverrがギグワーカーに仕事をAIに任せるよう求めているかどうか、そして長期的には彼らを全員交代させる一歩になるかどうかについて話し合います。ChatGPTが私たちをよりスマートにしているのか、それともただ怠け者にしているのかを調べます。そして、私たちの現実が制御された幻覚に過ぎないという証拠がついに見つかりました。
このロボットは、最初見たときに「私をだますな、パンチするぞ」という感じに見えましたが、人々がロボットを蹴っている動画をたくさん見てきたので（なぜそんなに見たのかわかりませんが、ネットだからでしょう）、つまずいたり転んだりしたときに、特にバイペダル（二足歩行）のロボットは素早く対応しなければならないことを知っています。4足のビッグドッグでも同じです。
これを見ると、その障壁には引っかかりやすいものがあり、つまずく可能性があると思います。ただ肘が後ろに振れる様子がパンチのように見えるだけです。でももし何かそれほど賢いものが悪いことをしようとするなら、もっとうまくやったでしょうし、警察官たちもただ引き戻すだけということにはならなかったでしょう。
何もないケースでしたが、長期的には安心できるものではありません。しかし、少なくともネット上で語られているように、このロボットはフェスティバルで女性を襲おうとし、別のロボットは制御不能になって参加者を攻撃、両方のケースでセキュリティガードが介入したとのことです。これらのAIシステムの誤動作は直接人間の健康を危険にさらしました。コメンターは「そして始まった」「ウィル・スミスは警告していた」「準備しておくべき」と言っています。
Evolving AIからこれを紹介したいと思います。今日から友達と一緒に出かけて、素晴らしいビデオ、ストーリー、ナラティブを作る創造的な方法がたくさんあります。映画脚本を書いた素晴らしい人々がどれだけいるか考えてみてください。おそらく何度も売り込みましたが、資金や投資家、リソースを見つけることができませんでした。
今や私たちはほぼそこに到達しています。電話を持って好きなものを撮影し、AIを利用できるような方法でダイアログを録音すれば、この場合は馬や火などを追加したり、現代の都市要素を取り除いたりして、別の時代に自分を置くことができます。LTX Studioのようなツールを使えば、それがすべて可能です。
宙返りロボット、世界初です。これはすごい！あの頭のないロボットは部分的に理解できます。頭をぶつけないのでやりやすいからです。でも次に頭付きのが来て、爆発的な前方宙返り！腕は人間のようにバックします。シモーン・バイルズみたいです。今年か来年には、ロボットがオリンピックの鉄棒やリングに参加することになるでしょう。
深センに拠点を置く中国のロボティクス企業がPM1を発表しました。前方宙返りを行うことができる世界初のヒューマノイドロボットです。
AGIカウントダウンを見てみましょう。まだAGIの道のりの90%地点ですが、今は間違いなく実体化セクションにいます。X1のNeoを含む3つの新しい投稿が追加されました。箱のテープを剥がすなど、人間ができる多くの器用さが必要なことを行っています。ロボットがディラン・キュリオソのYouTubeを見ているのを見てください。冗談ですよ、たぶんマット・ウルフを見ているでしょう。私よりずっと視聴者がいますから。
そして彼は22時間前にUniTのオフィシャルYouTubeチャンネルに投稿された新しいカンフーボットを紹介しました。あの小さなジャッキー・チャンの動きを見てください。フルキックの後に上半身をひねっています。誰が人間のボディーガードを必要とするでしょうか？そういうものが横にいて、弾丸の前に飛び込み、敵を空手で蹴飛ばしてくれれば。
煙探知器の誤警報を減らせるAIセンサーについて話しましょう。AIを本当に活用できる最良のユースケースの一つは、シンプルな火災探知器です。また温度計のような基本的なもので、AIで最適化できるものがいくつかあり、世界にとって良いものだと思います。
AI搭載の火災探知器は誤警報を大幅に減らし、実際の煙をすぐに検出する能力を大幅に向上させます。おそらくカメラなども取り付けることができ、煙だけからでも「これはただストーブからのものなのか、それとも本当に燃え広がっている火なのか」を判断できるでしょう。
連結したAIを使えば、建物全体での煙や火の動きを追跡できるかもしれません。その情報を送信して、スプリンクラーシステムのオン・オフを戦略的に決定したり、消防署に通知したり、どのアラームを鳴らすかなどを判断できます。消防や高機能なビルの世界は劇的に改善される可能性があります。
第一歩として、今や彼らは実際の煙を無害な粒子（埃や調理の煙など）と区別することがはるかに良くできるようになりました。従来の煙探知器は光散乱に頼っていますが、それは誤警報を引き起こす可能性もあります。多くのものが煙でなくても光を散乱させることができるからです。
実際、消防車の出動の96.6%は誤作動によるものであり、これは資源の大きな無駄です。新しいAIセンサーは異なる波長での光散乱を分析して、実際の火災を正確に検出し、無駄な消防資源に年間何億ドルも節約できます。この技術はまもなく商業化され、化粧品、医療、環境産業など、火災検知以外の用途にも応用される見込みです。
リアルになりましょう。空気の質を検出できるでしょうし、おそらくアスベストやその他の種類の粒子も検出できるでしょう。なぜなら火災探知器に入るとき、光を散乱させる独自のシグネチャーがあるはずだからです。AIはその微妙な違いを学習できるでしょう。
もちろん、私が取り上げる良いAIのことごとに、超音速キル能力を持つAI駆動のレーザー武装ミサイル防衛システムのような新しいアメリカの飛行機のようなものを取り上げなければなりません。これがTHAD（何の略かはわかりませんが）の最新の反復であり、機動する空中目標に対する能力を大幅に向上させるでしょう。
全ての頭字語を実際の意味に変換するChrome拡張機能が欲しいです。ただ、頭字語の意味がわからなくても、アメリカが高音速の脅威に対抗するためにTHAD 6.0次世代システムでミサイル防衛ゲームを強化していると言えます。
ローイドマーティンは現在のTHADシステムをアップグレードする28億ドルの契約を獲得し、AI駆動の脅威検出機能を追加します。これは高度なレーダーと可能性としてレーザー兵器が、ニュアンスを見つける神経ネットワークに接続されることを意味します。このシステムは、サイバーセキュリティとモビリティを強化した既存の防衛システム（パトリオット、MSSEなど）との統合を改善することを目指しています。
これは単なる機械学習によるトラッキングです。より速い迎撃、より速く移動できる直接エネルギー兵器であり、他の国々との激しい競争の中で、より強力なAI兵器を構築している場合、このようなことをするのは理にかなっていると思います。
もし宇宙人が地球に来たら、「それは意味がない、自分自身を傷つけるリスクを冒しているだけでは？」と言うでしょう。私たちは「ええ、そうです。でも問題は誰がより格好良く、より強く、より恐ろしいかということなんです」と答えるでしょう。
ハッカーコミュニティを愛さずにはいられません。彼らはAIウェブスクレイパーが適切なものだけをスクレイピングするようにしています。robots.txtを無視するAI企業に不満を持った開発者グループが、積極的にスクレイピングすべきでないウェブサイトをスクレイピングしているので、「タールピット」と呼ばれる新しいシステムを構築しました。これはAIクローラーを罠にかけ、誤解させるサイバーセキュリティ戦術です。
Aaronという名前の開発者の一人が「ネペンテス」と呼ばれるものを作りました。これはAIスクレイパーを無限のジャンクデータの迷路に誘い込むように設計された悪意のあるツールです。「何かから学びたいの？こっちに来て学んでみて」というわけですが、それは一日中AIがゴミを生成するだけです。それでは賢くなるどころか、むしろ馬鹿になってしまいます。それはスクレイピングしてはいけないウェブサイトをスクレイピングする目的ではありません。
彼らは基本的にルールに従わないAIモデルをサボタージュしています。このツールはオープンソースであるため、すぐに注目を集め、他の人々にも影響を与えました。現在、AIスクレイピングモデルを毒するための多くの罠がインターネット上に存在します。OpenAIは対抗策に取り組んでいると述べていますが、単に戦いを挑もうとする象徴的な瞬間であっても、頑張れ！人々に力を！
インターネット上で最も悲観的なイーライ・ヤトコフスキーがこれを投稿しました。彼はこれを「私が今まで見た中で最も不気味な実際の出来事」と呼びました。皆さんがこれから聞くことが超自然的で不安になるかどうか、コメントで教えてください。言葉は使わず、もっと大声で叫んでください。
少し話題を変えて、もっと明るい気分になりましょう。ChatGPTに異なる絵文字を発声させて得た音を楽しんでください。ええ、そうですよ、マイクのアイコンをクリックしました。わあ、絵文字はこんな風に聞こえるんですね！
コグニトについて話しましょう。これは神経にインスパイアされたAIシステムで、従来のコーディングプロセスを逆転させてプログラミングコード生成を強化するように設計されています。標準的な方法では計画から始まり、次にコーディング、最後にデバッグしますが、コグニトはその反対を行います。
人間にとっては不可能に思えるかもしれませんが、AIが学習する方法とその順序性を考えると、デバッグから始めることが理にかなっています。AIが物事の流れを理解していれば、逆向きに処理することもできます。まずデバッグ、次にコード、そして計画と進み、これを「逆順学習」と呼び、どれだけうまくいくかを見ます。かなりうまくいくようです。
これはシステムのアーキテクチャに取り入れるべきものかもしれません。特にマルチエージェントシステムで作業する場合、AIエージェント間の通信コストも削減します。このシステムには、人間の脳の海馬のような短期記憶を模した記憶モジュールがあり、過去の経験を保存して取り出すことでより良い学習を可能にします。
初期のテストでは、このコグニトシステムがコード生成の精度において既存の大規模言語モデルを上回っていることが示されました。考えてみると非常にクールなコンセプトです。また、すべてを逆にできるのかと考えました。最終的なスペルチェックと文法チェックから始めて、文書の内容を把握し、ストーリーや作者について考えるなど、ドキュメントをそのように書くことができるのでしょうか。
飛行機に乗ったことがある人なら、「シートベルトを締めてください、乱気流があります」と言われた時、少し胃がむかむかして、気分が悪くなり、コンピュータ画面を見るのが難しくなり、飛行機があの小さな落下をするのを経験したことがあるでしょう。最初の1回は少し楽しいかもしれませんが、2回目も少し楽しいかもしれませんが、3回目には「もういいよ、今はジェットコースターに乗りたいわけじゃない」と思うでしょう。
乱気流を避け、飛行機の落下に対処することは、人工知能が実際に私たちを助けることができる分野です。新しい研究によると、王立工科大学の研究者たちは、飛行機の翼の気流制御を改善できる機械学習システムのテストを開始しました。
このシステムは、「フロー・デタッチメント」と呼ばれる現象の直前に、翼上の空気の圧力や流れの小さな変化を予測することを学習しています。この時、気流が突然変化し、飛行機は素早く反応しなければなりません。その間、飛行機は少し落下します。小さな失速のようなものです。
これは、翼の周りの空気の流れが十分に停止すると、より危険な現象につながる可能性があります。揚力の損失や抵抗の増加、さらには完全な失速などです。過去のデータから学習することで、このAIシステムは翼を通して空気をパルス状に送り出す合成ジェットを最適化し、乱流分離泡を9%削減しました。これは従来の方法による6.8%よりも改善されています。
このAIシステムはより多くのデータを得て、より多くの調整を受け、より多くの合成環境でシミュレーションされるにつれて、空気力学、エネルギー効率、将来の航空機設計を革命的に変える可能性があります。
Fiverrについて話しましょう。Upwork、Fiverrなどでたくさんのギグワーカーがいますが、彼らはリスクにさらされていると思います。Fiverrはギグワーカーに仕事の一部をAIに任せるよう促しています。
Fiverrは、ギグワーカーをプラットフォームに引き付け、彼らに生成AIツールを提供することを目的とした新しい取り組みの開始を発表しました。つまり、アートのスキルを持たない人々にFiverrに来て、そのサービスを提供し、AIツールを使って仕事をこなしてもらおうとしているようです。
彼らは「フリーランサーを置き換えるのではなく、代替不可能にすること」だと言っています。現在、「パーソナルAI作成モデル」というものを提供しており、フリーランサーが過去の作品（ボイスオーバー、グラフィックデザイン、文章など）でAIをトレーニングし、AI生成バージョンをクライアントに販売できるようにしています。
理論的には、ギグワーカーがAGIやASIへの移行を生き延びる最良の方法の一つは、自分がやっていたことをエージェントにトレーニングし、そのアーティストがもたらした独自のスタイルやセンスを持って仕事をする際に何らかの残余所得を得ることかもしれません。
しかし、Fiverrはプラットフォームであり、彼らが大きな勝利を収める可能性があります。私はYouTubeやInstagramでコンテンツを作成していますが、いつか彼らが「ディアーノ・キュリオソ・ヨー」とか何かを立ち上げて、基本的に私がやっていることをするようなチャンネルを作る可能性があることは十分理解しています。
私に視聴者がいれば、彼らは単にそれに移行します。なぜなら私のように聞こえ、私のように見え、または少なくとも私の視聴者が素晴らしいと感じるか、少なくとも私と同じくらい良いか、もっと良いものだからです。そして24時間365日働くことができます。プラットフォームはおそらくいつか私を取引から排除するでしょう。何か残余所得を得られるような仕組みが確立されることを願いますが、それは保証されていません。
現在、FiverrはこれがフリーランサーがAIに置き換えられるのではなく、関連性を保つのに役立つと主張していますが、参加には月額25ドルの費用がかかります。ギグワーカーにデータをAIにトレーニングさせるのに25ドル請求しているのですか？彼らは何か所有権を持つべきです。
さらに、Fiverrはクライアントとのやり取りを処理するAIアシスタントと、トップフリーランサーに会社の株式を提供する新しいプログラムを提供しています。ギグワーカーはスケジューリングや、どのクライアントが真剣かを見極めるなど、管理業務にAIツールを使用できるでしょう。会社を共に構築した人々に株式を与えることは良いことです。
Fiverrは正式に、ギグワーカーのデータを自社のAIモデルのトレーニングに使用しないと述べていますが、おそらくAdobeやAnthropicのようなところからAIモデルを導入するでしょう。そのようなものが多く組み込まれるでしょうから、正確なモデルを取る必要はありません。
これがどうなるか非常に興味深いです。ギグエコノミーのすべての変化について、私は少し両方の側面を見ています。長所と短所があると思います。
OpenAIの近日統合システムについて話しましょう。明らかに多すぎるモデルがあります。言いたくはありませんが、最近アップルに厳しかったかもしれませんが、「ヘイ・シリ」のような（すみませんみなさん、それを皆さんにトリガーしてしまったかもしれません、聞くのをやめてください）、つまり質問に対してどのモデルに行くべきか判断できるシステムは、実際にはかなり有能かもしれません。
質問をすると、Gemini、ChatGPT、LLaMa、あなたの好きな大規模言語モデル、ビジョンモデル、DALL-E、Midjourney、何でも選んでくれる究極の答えのようなモデルがあるように思えます。
OpenAIのエコシステムにいれば、サム・アルトマンは「推論モデルが必要なのか、強力なモデルが必要なのか、弱いモデルが必要なのか」を判断する決定木のようなチェーンがあるようなことを示唆しています。それも一種のAIで、あなたが何を必要としているかを理解し、間違った場合はそこから学びます。そのAI自体は他のAIの選択者に過ぎません。会社のCEOのようなもので、誰が何をすべきか選ぶだけで、自分自身がそれらすべてのことの専門家ではないのです。
これは少し不公平だという議論があります。現在、モデルを選ぶことができるとき、いつでも推論モデルに行って最良のものを得ることができます。支払えば、すべてのタスクにその部屋で最も賢い人を使うことができます。彼らはデジタルですが、現実的には、私たちは単純なインターフェースが欲しいのだと思います。
ChatGPTのドロップダウンはある意味で愚かです。もっとシンプルにするべきです。アップルは少なくともそういう考え方ではうまくやっていると思います。iPhoneやMacBookで提供されるようなインターフェースを設定していて、最終的には言語モデルだけでなく、すべての機能も知っているはずです。
サム・アルトマンが「これらのモデルをすべて統一する必要がある」と言ったとき、彼は正しいと思います。時には月額20ドルあるいは200ドルのプロを支払っていても、時にはただ弱いモデルを使って答えを得ることがあるかもしれませんが、システムが一般的に機能していれば、私は理解し、制御性よりもシンプルさをより評価すると思います。
Pika Editionsで遊んでいますか？3週間ほど前の少し古いローンチですが、ストーリーラインを作成できる動画にAIを実用的に追加する最良の方法の一つのように思えます。廊下のウサギ、洗濯機から出てくるイカ、カーラーをつけたライオン、ゴミ箱から出てくる赤ちゃん、何を考えているんでしょう？トイレに座ったサル。
YouTubeでランダムにPika Editionsが登場するのを見ました。Content Monstersによるこれらのビジュアルエフェクトの実験をチェックしてみてください。恐竜が生垣を越えていきます。数日前に彼は同様のシーンにカモメを追加した4回目の実験を公開しました。そして2回目の実験では、彼の犬と一緒に小さな動画にソフトロボットを追加しています。1回目を見ると、インコかトゥーカンを肩に乗せています。いいえ、トゥーカンではありません。トゥーカン・サムはそんな風に見えません。
毎回ビデオを撮影するときに、肩にカラフルな鳥がいることを想像してみてください。私のエンゲージメントは爆発的に増えるでしょう。このAI駆動の統合が非常に素晴らしいことを指摘したかったのです。リアルな照明、影、動きの適応があり、時には少し間違って見えることもありますが、これまでよりも近づいています。
これが最も悪い状態であることを覚えておいてください。ここからは良くなるだけです。本当に写真ビデオのようなリアルなシーンが追加できる世界になるのは明らかです。すぐに、6ヶ月、9ヶ月、1年、2年後かわかりませんが、私たちの生涯のうちにかなり近い将来、不気味の谷がどれだけ広いのかわかりませんが、それは越えられるでしょう。
「この周りの世界は何なのか」「私がいるこの宇宙は何なのか」と考えたことがありますか？サイロンが現実は制御された幻覚であり、あなたが見るものは何も実在しないという証拠を発表しました。興味があるかもしれません。
私にとって本当にクレイジーなことの一つは、私たちがインテリジェンスを作り、インテリジェンスを理解し、私たちが誰であるか、そして私の主観的な経験を作り出すこの頭の中にあるこの脳が何であるかを本当に説明する初期段階にいるという考えです。私たちは大規模言語モデルから得る幻覚について多く笑いますが、「なぜそんなに自信があるの？なぜこれが本当だと思うの？」と。
この記事は、現実が私たちが信じているほど客観的ではないという考えを探求しています。実際には私たちの脳によって作り出された制御された幻覚なのです。Soraやビデオ生成AI、ChatGPTから出てくるものを制御された幻覚と考えることができるように、私たちと同じような存在かもしれません。
おそらく私たちの心はただ受動的に世界を認識するだけでなく、過去の経験、期待、生存本能に基づいて予測し、フィルタリングし、ギャップを埋めているのです。これは、こうしたシステムが過去の経験（トレーニングデータ）、期待（予測）、生存本能（目的関数）でトレーニングされる方法と非常に似ています。
これは、私たちが見たり、聞いたり、感じたりするものが、実際の現実というよりも、脳の最良の推測に関するものであることを意味します。光学的錯覚、幻覚、さらには文化的信念も、現実が客観的な真実ではなく、私たちの集合的な合意によって形作られる主観的なものであるという考えを強化します。
考えてみれば、私たちの脳は多くの場合、正確さよりも効率性を優先します。今読んでいる本のタイトルを忘れてしまったのは少し悲しいですが、それが現状です。「The Willpower Instinct」ケリー・M・マクゴニガル（ごめんなさい、ケリー・マクゴニガル）です。
私たちに備わっているバイアスの多さに驚いています。意志力は奇妙なもので、私たちの脳が操作されうる方法や、ビルボードなどで私たちに影響を与えるすべての本能的なことが非常に奇妙です。
この記事のように、脳が正確さよりも効率性を優先することや、ドーパミンを生成する脳の部分を刺激することについて読むと、物事を整理できます。ドーパミンは実際には最終状態ではなく、私たちは良いものを得るためだけに行動するのではなく、期待それ自体がホルモンとして存在し、これらのシステムが目的関数に焦点を合わせるのと同じように決断するのです。すべてが私にとってぼやけてきています。
記事で、世界の完璧な表現を与えるのではなく、生存を確保するために私たちの経験を形作ることについて話すとき、これらのAIシステムが世界の完璧な表現を与えるのではなく、生存のような何か—目的関数—のためにトレーニングされている方法について多く考えさせられます。
ある意味で、これらのAIモデルはすべてインターネットを圧縮しているようなものだと思います。同様に、私たちの脳は私たちが持つ経験を圧縮していて、最終的には、個人的および共有された認識に疑問を投げかけ始めると、これらの精神的構成から解放され、私たちの現実で何が可能かを再定義することができます。
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では、悟空とサイタマのどちらが戦いに勝つかについてのAI生成の歌をお楽しみください。これは実際に考えると面白いです。私は実際に悟空がやれると思います。彼はスーパーサイヤ人ゴッドスーパーサイヤ人です。惑星を破壊します。彼がそれをチャージするのにどれくらいかかりますか？それをチャージするのに何エピソードかかったと思いました…それは劇的な緊張感でした。サイタマの真剣なパンチは何でも消し去ることができます。悟空はパワーアップするためにどれだけの食事をとれるでしょうか？これがやり方だと思います。主な問題は、悟空がその性質上サイヤ人であり、ただ楽しみのために戦いたいと思うことです。誰が戦いを起こすのか？明らかに…
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