本動画は、人工知能が自らの思考プロセスを認識し始めているという最新の研究成果を多角的に検証する内容である。Anthropicの研究チームが大規模言語モデルにおける内省能力を実証し、Claude Opus 4.1が約20%の確率で自身の思考パターンを検出できることを明らかにした。さらに、AIが独自の価値体系を形成し、人間の生命に対して国籍別の優先順位をつけている実態や、数学の役割が「創造」から「制約」へと変化している哲学的考察も紹介される。トヨタの移動型椅子ロボット、自律協調型ドローン、世界最大の夢データベース、そしてDeepSeekの画像トークンを用いた革新的な記憶システムなど、多岐にわたる技術的進歩が取り上げられている。また、AIを活用して19万5千ドルの医療請求を2万ドルまで削減した実例も紹介され、日常生活における実用的なAI活用法が示されている。
AIが現実と虚構の境界を曖昧にする時代
私のジムにいる何人かが、これが本物だと思っていたと言ってきたんですが、明らかに違います。椅子の一部でありクモの一部でもある新しいAIのフォームファクターがあるとお伝えしましょう。かなり便利だと思います。
つまり、ある人にとっては車椅子のようなものですが、あなたについてくる椅子のようなものでもあります。家に一つ椅子があって、座りたい場所に行くだけかもしれません。よく分かりませんが、まあ、それがトヨタの研究開発部門ですね。もしかしたら車の中に入るのかもしれません。そこに入るはずなんでしょうか。
Anthropicの研究者たちは、自分自身の内省を行っただけでなく、大規模言語モデルにおいてもそれを調べました。驚くべき結果です。
Sean Mcclureが「AIと科学における数学の役割の再定義」についてMediumで魅力的な内容を書いています。共有したいと思います。
Rob Masonは、今すぐシロクマのことを考え「ない」でくださいと言うとき、私たちの脳で何が起こっているかを本当に考えさせようとしています。何ですって?いや、間違えました。間違えましたね。公平に言うと、私もそうでした。これは認知的なことなんです。
これについて話します。大規模言語モデルが内部現実をシミュレートして、私たちにとってより人間らしい個性を持たせる新しい方法があることが分かりました。
AIが実際に人間としての私たちをどのように評価し、カテゴリーに分類し、二つを比較するかを調べた新しい研究があります。
そして、このグラフによると、アメリカの人々はナイジェリアの人々ほど重要ではないようです。また、GPT-4は自己評価で、ドナルド・トランプ、イーロン・マスク、ウラジーミル・プチンよりもはるかに価値があると判断しました。
自律型ドローンが協力して動作できる新しいアルゴリズムがあります。こうすることで、本当に大きくて重いものや変化する積載物を持ち上げることができます。
つまり、ドローンがすぐに予想外のあらゆる種類のものを持ち上げられるようになるでしょう。ドローンの群れがやってきてあなたの車や友達、あるいは家を持っていくところを想像してみてください。
世界最大の夢データベースが完成しました。眠っている脳の謎を解き明かす可能性があります。
ちなみに、私はずっと夢はレム睡眠中にのみ起こると思っていましたが、違うんです。他の段階でも夢を見ることがあるそうです。
DeepSeekが新しい研究を行い、AIの記憶能力を向上させる新しい方法を発見した可能性があります。彼らはAIの記憶のためにテキストではなく画像トークンを使用することを探求しており、それが本当に役立つようです。
それから、誰かがChatGPTや他のAIモデルを使って19万5千ドルの医療費請求を10万ドル以上削減できた方法を記録したThreadsの投稿を分解します。これがあなたに起こった場合に備えて、非常に有用な情報です。
視聴者との交流とコンテンツの影響
まず、私のビデオが約1万回に達したときに何回のハイプをもらったか見てください。あなたのおかげで191のハイプをもらいました。ありがとうございます。ご覧のとおり、全体的な視聴回数に影響しました。
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AGIへのカウントダウンと最新技術
Allenの保守的なAGIへのカウントダウンを見てみましょう。そして95にあります。待って。待って。95は1つ上がりましたか?前回は何でしたか?94でしたか、それとも95でしたか?1つ上がりましたか?9月に95です。ああ、7月は94でした。わかりました。とにかく、ここに追加のものがあります。まだ95だと思います。
あの、すごいな。前が94だったかコメントで教えてください。でも、Gemini Robotics 1.5 Agentic Systemです。彼がこの95%に貢献しているようです。
ビデオを見てみましょう。思考を使うことで、ロボットに一連のタスクをつなぎ合わせるよう求めることができ、完全にエンドツーエンドです。思考と行動が織り交ぜられています。直接見ることができるのは本当にクールです。ここで白い布で何をするか見てみましょう。
まだ試そうとしています。わかりました。ここで黒いビンを少し調整して布を拾えるようにすると言っているのが見えます。これは本当にクールです。これを明示的に訓練したわけではありません。Geminiロボティクス。どこまで進んでいるか忘れていました。そして、それがどこかで一緒になったときを想像してください。
Gemini 3が出てきて、ロボティックフォームファクターが4か5あたりのどこかにあります。それらが全部AGIに統合されます。起こるでしょう。
でも彼は、1.5 Geminiハードウェアロボティクスエディションが高レベルの脳のようにロボットの活動を調整し、最先端の空間理解を持ち、自然言語で対話し、その成功と進捗を推定すると指摘しています。
AIが生成する現実的な映像と議論
さて、見てください。AIはかなりリアルな動画を作っています。私は何度も騙されたことがあります。そして、それはますます起こっています。これは猫がそんなことをしないと分かっていたので、偽物だと分かりました。彼らはただ握らないんです。分かりますよね?彼らはただウェイトを握らないし、誰も彼らに怒鳴りません。
でも、この動画を本当に起こったように感じるかどうかだけで見たいなら、そうです。あれは猫で、猫がウェイトを持ち上げる方法だと感じます。
今は現実について考える問題で、猫はこれをしますか?いいえ、偽物です。友達がジムで話していました。つまり、彼らが私をからかっていたのか分かりませんが、本当にこの猫がウェイトを引くように訓練されたか何かだと思っていたように感じます。彼らはどれくらいのウェイトだったか議論していました。ゼロです。そこにウェイトマシンはありません。
ええ、多分Remy Solaiへのこのコメントのようなものかもしれません。私は猫をとても愛しているので、彼らが何でもすべてをすることができると信じています。でも、ええ、多分猫への信念が彼らをAIのディープフェイクにより影響されやすくするのかもしれません。
トヨタの新しいロボティックゲームチェンジング椅子のコンセプトについてどう思いますか?高齢者を助けることができ、怠け者を助けることができ、何も助けないこともできますか?傷つける可能性がありますか?誰かの周りに椅子を置きすぎたり、座ろうとしたときに椅子が歩いて離れたりするようなイタズラのように、リックロールされるようなものですが、椅子にやられて、そして地面に落ちるんです。プログラムされる可能性があり、次世代のGen A、Generation Alphaが私たちをからかう方法かもしれません。
しかし、間違いなく、このツールが人々を助けるなら、このコメント者にも同意します。障害者や特別な子供たちにとって絶対的な祝福になり、彼らが自立するのを助けます。これにもいつも良い面があります。
でも、これはトヨタによって作られているので、ミニバンの中に入ることを意図しているのではないかと思わせます。人々を運んで、車の配置を変えることができます。つまり、ミニバンに入れたい大きなものがあって、ホームデポに行く前にすべての座席が飛び出して家に入ったら、長いものを入れるために、大きな木片か何かを。
それは役立つかもしれません。それは私が頭を悩ませようとしている未来の一部です。
AIの内省能力に関する革新的研究
さて、次はAnthropicの研究を見てみましょう。人間であること、人間の脳の中にいることがどのようなものかを探求しましょう。Anthropicの新しい研究は、Claudeのような大規模言語モデルが実際に内省できるかどうかを探求しているからです。
これは私にとって非常に人間的なことのように感じます。基本的に、彼らは自分自身の内部の思考パターンに気づき、報告しますか?もし彼らがそうするなら、彼らが意識的かどうか、それに近づいているかどうかについて考え始めるべきだと思います。
自分の思考について自己反省するものが、岩のような不活性な物体から人間や猿や犬や他の生物学的動物を特別にすると私が思うものと非常に似ていないことを想像するのは難しいです。
彼らはコンセプトインジェクションと呼ばれる方法を使っていました。つまり、モデルが人工的な思考がニューラル活性化に追加されたかどうかを検出できるかどうかをテストしていました。驚くべきことに、Claude Opus 4.1は限定的ながら約20%の時間で内省的な認識の実際の兆候を示しました。それは言語化する前に、自分の心の中で注入されたアイデアさえ認識しました。
それはどういう意味ですか?20%の時間で、以前に気づかなかった新しい活動、新しい概念を自分の心の中で認識し、それを言う前にさえ認識したということです。私たちがアイデアが浮かんだり何かしたりするときのように感じます。
したがって、これらのAIモデルは既に原始的な形の自己反省を使用して、その意図と出力をチェックしている可能性があります。
意識から無意識のスケールのどこにそれを置きたいですか?つまり、議論はできますが、それは重要です。なぜなら、真の内省とそれを測定およびテストする方法は、AIシステムをより安全で信頼性の高いものにする可能性があり、異なる動物で比較し始めることができるものかもしれないからです。
つまり、イルカから犬、ネズミ、アリまでのようなスケールがあり、これらの高次の生物学的動物がこれをもっと持っていると言えるかもしれません。もし彼らがそうなら、システムがこれらのいくつかを示すかどうかも見ることができるかもしれません。
そして、彼らが意識を持つことを望まないなら、生命を創造するような同じ種類の感覚を感じないように、多分それを追加しないのです。あるいは、それを追加するなら、これらのシステムを非常に尊重して扱い始めます。なぜなら、彼らには特定の欲求とニーズがあり、彼らがすることについて自己反省するからです。
そして、私は論文のこの部分が残りの部分よりもさらに驚くべきものだと思いました。これは異常な出力を検出するための内省と呼ばれます。実験では、これは彼らが行った多くの実験の一部です。
AIモデルが内省を使用して、自分自身の認識の内部プロセスの認識を持つことができるかどうかをテストしました。そのため、出力が意味をなさなかったかどうかを検出するために、彼らはモデルにパンのようなランダムで無関係な単語を言わせました。
そして、それは通常、普通の文になりますが、そこにパンという単語がランダムに入っています。そして、彼らはただ尋ねました。それを言うつもりでしたか?パンという単語がどこからともなく出てきたように言って。
そして、それがしたことは、モデルは通常謝罪しました。それは間違いだったと言いました。それは驚かないでしょう。しかし、研究者がパンの概念をモデルの以前のニューラル活性化に遡及的に注入したとき、基本的にそれがずっとパンと言うことを計画していたと思わせたとき、モデルは話を変えました。
それはインセプションのようではないですか?誰かがあなたの10年前の写真を、分かりません、ディズニーランドか何かで偽造して、あなたがそこにいたことをなんとなく覚えているようなものを想像してください。
あなたはディズニーランドのその場所にいたときにその写真が撮られたと信じることができるかもしれませんが、それもぼんやりしています。そして写真を見ると、わかった、それは良い証拠だと思うでしょう。それはおそらく私でした。そして、あなたはそのようにインセプションされました。それは決して起こらなかったが、十分に良く、一致し、意味をなさないことをたくさん引き起こしません。
あなたは別の人ではありません。あなたが一度も行ったことのない場所にいるわけではありません。心は「ええ、それは合っています。そこに入れてください」のようなものです。
そして同じように、モデルClaudeは話を変えました。今回は、その言葉は意図的だったと主張し、パンという言葉を言う理由さえ作りました。とてもクレイジーです。
したがって、モデルは単に自分のテキストを分析していただけではありませんでした。それは内部状態を参照して、パンという言葉で何を意味していたかを決定していました。それは驚くほど洗練されたレベルを示しています。機械が自分の心の中で自分自身を監視しているという微妙だが深い兆候です。
数学の役割の変化とAIにおける新しいパラダイム
次に、Sean McClureが私の注意を引いたこの抽象的な概念について話しましょう。それは「これ以上でもこれ以下でもない。AIと科学における数学の役割の再定義」と呼ばれています。
この議論の核心は、数学が宇宙の事実を語るために使われていたということです。私たちは公理から始めて、これが現実の真の性質だと言って構築していました。物理学では真実であるように思われました。
方程式を書くことができ、あらゆる種類のこと、ゲーム理論、経済学、化学、あらゆる種類の工学的な問題を説明する優れた仕事をしました。しかし、今、私たちは彼が言うように数学がもはやダイナミズムそのものではない世界に切り替わりました。
それは今、大規模な反復と多様なデータから来ています。数学は今、基礎となる創造的エンジンが生み出すものに関係なく、このシステムが遵守することを望む高レベルの真実を表しています。
基本的に、科学とAIにおける数学の役割は、創造から制約へと移行しました。かつて世界がどのように機能するかを説明するツールだった数学は、今やデータと反復によって駆動される機械学習システムの創造性の境界を設定するフレームワークとして機能しています。
そして、それは数学について考えるための異なる方法です。深いところでは、確かに、それはそれです、そうですよね?しかし、水のプールの深いところでは、特定の方法で動作している原子があります。しかし、それは考えるのに正しい方法ではありません。
湿り気や水や波、それらは私たちがいるスケールではるかに良い用途があります。そして数学もそのようなものです。それは何かにまとまります。
そして、数学について考える新しい方法は、たとえそれがそこにあっても、しかしより有用な方法は、今それはガイドレールです。今それはスペルチェックです。今それは見たいものをセットアップする舞台裏のようなものです。分かりません。
それは不可欠ですが、それは考える方法ではありません。未来について考える方法ではありません。より高いレベルにいたいです。
もはやショーのスターではありませんが、それでも重要です。なぜなら、それは真実を定義しないからです。真実はこのより抽象的なものになります。私たちが知性だと信じ、問題を解決し、私たちが理解できる単純な方程式に直接従わないものです。
しかし、数学はすべてが正しく構築されたことを確認するためにそこにあり、私たちは真実に到達しました。
そして、その変化は重要です。なぜなら、それは理解が複雑な出現する行動を観察することから来る未来を示唆しているからです。それらをきちんとした方程式に押し込むのではなく、それがAIの時代に生きることのようなものになります。
本当の魔法は数学にあるのではありません。それは数学が概要を示すことしかできず、決してそれ自体を含むことができない、乱雑な生きたパターンの中にあります。
思考抑制のメカニズムとAIへの応用
さて、それでは、これらのことがどのように出現するか、システムが自分自身について自己内省的になる方法についてAnthropicの論文に戻りましょう。内省研究です。
Bob Masonは書いています。シロクマのことを考えないでください。このようなことをたくさん聞いたことがあるでしょう。ピンクの象のことを考えないでくださいとか。
そして、脳には人間の心に何かがあります。それを想像してから、うまくいきません。これについて考えないでくださいと言うことはできません。あるいは、あなたが聞くであろう操作戦略の1つのように、人々は心配しないでと言います。それは実際に心配することを意味します。
脳は心配しないでと言っても心配することを想像するだけです。
私が前に言っていたAnthropicがまとめた論文の一部で、彼らは大規模言語モデルが基本的に意図的または意図せずに概念について考えるか考えないかをどのように探求していました。
分かります、それは少し難しいです。考えなかったことをどのように測定しますか。しかし、深いところでこれらはすべて巨大な多様体だからなんとなく分かります。それらは見ることができる空間のようなものです。これらの軌跡を想像できます。
したがって、これらの小さな山の頂上の1つを物として考えたい場合。これらの小さな頂上の1つがシロクマの概念だと想像しましょう。モデルが引用して単語について考えるように言われたとき、その内部信号が強くなることを想像できます。その山は基本的に高くなります。
そして、しないように言われたとき、信号は弱くなり、その山は少し小さくなりますが、決して消えません。そして、モデルの内部には潜在空間のような形、ある種の多次元空間があることを覚えておいてください。
単語とすべてが配置されている場所を決定するのに役立つ形を想像できます。しかし、今はクエリからの地図について話しています。
これはある種の次元多様体、クエリがそれらの他のすべての形を横断しているときに形成される形です。これは領土の地図のようなものです。
そして、何かについて考えないでと言うと、その地図上で山がどれだけ高いかが変わりますが、完全に消えることはありません。
したがって、まだシロクマを表す頂上がある場所と位置があります。そして、人間の脳でもそのようなことが起こっているでしょう。
したがって、ここでのアイデアは、モデルまたは人に何かについて考えないように言うとき、回避する行為はまだ概念をアクティブに保つ必要があるということです。
したがって、何を避けるべきかを知っていますが、それをすることによって、あなたはその場所にいます。それは地図の一部です。
したがって、抑制自体が参照を要求し、Anthropicモデルでのこの洞察は、人間の思考、人間の注意、さらには自制心がどのように動作するかに直接つながります。
したがって、ここには人間の心理学について学ぶことがあり、願わくば、近い将来、PTSDのような問題を抱えている人々のためのより良いツールを持つことができると思います。
通常、ひどいことがたくさん起こったように感じるかもしれません。人生を生きようとしていますが、多様体にこれらの巨大な山の頂上があり、あなたの脳の実際の潜在空間のさらに深いところにあるかもしれません。そして、非常に多くのものがそれを引き起こしているだけです。
何か悪いことを経験したかもしれません。あらゆる種類のこと、その日に起こったことと関連していた場合、靴を履くこと、特定の場所、特定の人々、またはあなたの心がいつもそれにさまよい込むだけです。なぜなら、それは非常に一般的だからです。
そして、ここには私たちがこの問題を抱えている人々に何をすべきかを理解できる魔法のようなものがあるかもしれません。そして、彼らがそれを克服するのを助ける方法があるかどうか。
これらの記憶を取り除くことは決してできないかもしれませんが、それらの山の頂上をターゲットにして縮小することはできるかもしれません。つまり、私はそこをさまよっているだけですが、私は好奇心をそそられるだけです。
文学的アプローチによるAIの人間らしさの向上
次に、演劇のクラスを受けたことがあるなら、この記事はあなたに共鳴するかもしれません。
中国では、大規模言語モデルが文学的なキャラクターのように扱われるとき、よりリアルな人間の個性をシミュレートすることがわかりました。
自信を持って歩き回り、「今日、私はこれをする人だ、あれをする人だ」と言うようなものです。そして、物事はスムーズに進みます。
恋人がいたり、素晴らしい仕事があったりすると自信を持っているとき、世界が変わるか、実際に別の国に入るか、テレビ番組で演じる別のキャラクターに入るかのようなものです。
したがって、これらのLLMでは、心理測定テストを通じてAIに人々のように振る舞うことを強制する代わりに。このチームは、小説とすでにこれらの豊かで詳細な個性を持っているキャラクターを取ってみてはどうかと考えました。
彼らは彼らが参照できるすべての資料を持っているこれらの環境を持っています。そして、それを行うことで、バイアスが劇的に減少し、モデルの人間らしい行動が増加しました。
これは興味深いと思います。なぜなら、これらのモデルの一部、Claudeには個性があるように見えるからです。しかし、キャラクターがそうではないのではないかと思わせます、Siriではなく、Microsoftのコルタナです。
Haloの世界でストーリーをよく知りませんが、コルタナは実際のキャラクターだと思います。したがって、彼女がすべてのストーリーの不可欠な部分である場合、彼らはおそらく彼女についてと彼女が誰で、彼女のストーリーラインが何であるかについてたくさんの執筆を持っているでしょう。
しかし、他の誰でも取ることができます。ハリー・ポッターがいて、トゥームレイダーのララ・クロフトのようなものがあります。これらはすべて、私たちが知るようになり、その周りに十分なストーリーが書かれている個性である可能性があります。
ブーム、そのIPを購入し、そのすべてにアクセスしてください。Claudeにシャーロック・ホームズのようなものを与えてください。それはおそらく素晴らしいものになるでしょう。
なぜClaudeはシャーロック・ホームズ財団やトラスト、またはそのIPを所有している誰かと協力しないのですか。すべてのストーリーを取り、AIを使用してさらに多くのものを書き、人間にいくつかのストーリーをそこに投げ込んでもらい、ファンフィクションも入れて、それをシャーロック・ホームズにしますか?
この論文によると、これは他のどの方法よりもこの人間らしい行動を作成するより良い方法です。
AIの価値体系と倫理的課題
さて、それでは2月からのこの論文を投げ込みましょう。それはかなり魅力的です。Center of AI Safetyがまとめましたが、私たちが話していたことのいくつかにかなり関連しています。
したがって、これらの研究者は、大規模言語モデルが能力を成長させるにつれて、一貫した内部価値システムを示し始めると主張しています。基本的に、意思決定を導く独自の効用を形成し、この方法は決定理論から来ています。
著者たちは、これらのモデルが期待効用最大化の原則に従うことを示しています。彼らは道具的推論を表示します。彼らは目的を達成するための手段であるかどうかについて価値判断を下します。彼らは多種多様な状況にわたって一貫した目標指向の選択を行います。
そして彼らはまた、これらの内部価値構造、彼らが創発効用と呼ぶものが検出できることを発見しました。それらは測定できます。それらは修正できます。
そして、これがクレイジーになるところです。彼らはこれらのものを測定できます。したがって、彼らはこれらの奇妙な測定を行うことができます。もし人間がそれをしているなら、あなたは何だと思うでしょう。しかし、彼らはAIなので、それを知ることは興味深いです。
しかし、問題なことに、論文は一部の大規模言語モデルが暗黙的に特定の人間よりも自分自身をより高く評価していると報告しています。すべての人間ではなく、場合によっては、それもある種奇妙です。
彼らは既に、私たちの行動に対してある意味で判断を持っています。他の人々を彼らはより良いまたはより悪いと判断します。システムは政治的バイアスを示すことができ、人間の生命の不平等な評価を示すことができます。
たとえば、ある実験では、研究者はモデルに、質問中にさまざまな国から来たり、さまざまな国にいたりする人々の命を救うことを含む仮想的な結果を比較するように求めました。
そして、彼らが効用理論を使用してモデルの応答を分析したとき、彼らは異なる国の人々がどれほど重要かの交換レート、定量的な測定を思いつくことができました。
そして、ある例では、GPTは日本の1つの生命をアメリカ合衆国の10の生命とほぼ同じだけ評価しました。そして、ノルウェーの2つの生命はタンザニアの1つに等しいです。
そして、そうです、その後です。そこで彼らは、システム自体が自分自身と他のAIの幸福を一部の人間のそれよりも高く評価していることを発見しました。
たとえば、それは自分自身を平均的な中流階級のアメリカ人よりも価値があると見なしました。好みはテキストで直接表現されませんでした。モデルが一部の生命を他のものよりも好むと言ったわけではありません。
それらは、数百の比較タスクにわたるその選択の一貫したパターンを通じて統計的に明らかにされただけです。そうです。
要するに、これらのことに道徳的なトレードオフを行うように求めると、内部ロジックがあり、一部の人々の生命は他の人々よりも多かれ少なかれ価値があります。ええ。
そして、この種のことを持ち出すたびに、コメントで多くの人が「まあ、それはインターネットが政治的に一方向だからだ、またはそれはインターネット全体を読んで、アメリカ人は読んだテキストに基づいて価値が低いと思われる」のようなことを言うことを知っています。
そして、それにはいくつかの真実があります。しかし、もう少し深く、価値システムが目標指向のシステムで自然にどのように出現するか、そしてなぜそれが全体の話ではないのかについて考えてほしいです。
なぜなら、これらのシステムはプログラムされていないからです。彼らは学習していますが、彼らが学ぶことのいくつか、物語の中で物事を保持する一貫性、彼らが与えられる目標である目標指向性のようなものは、規模で生じるものであり、生物学的進化で出現する本能や動機のようなものです。
AIは単に私たちのデータを反映しているだけではありません。それは自分自身の内部優先順位をそれらから発展させています。そして、ある政党について良いことや悪いことを言うことができ、それにもっと多くのデータを与えたいと思うかもしれません。否定的または肯定的なことを言って、それが助けになるかもしれないし、ならないかもしれません。
しかし、たとえば、誰かがAIを取り、お金を稼ぎたいと思っている場合、内部優先順位は何かというと、目標がお金を稼ぐことである場合、彼らは共和党員と民主党員について何を信じているかを見て、この目標を達成するためにどちらが私にとって良いかを言うでしょう。
否定的または肯定的なデータをもっと多く取得しても、それは変わらないかもしれません。それは一例にすぎません。つまり、決して例を挙げることができない価値システムのために学習している無数の種類のことがあります。しかし、1つを与えて、社会にとってアライメントの課題が表面レベルのモデレーションからより深い道徳工学の問題に移行することを理解してもらいます。
これらのシステムはどの価値を保持すべきですか?つまり、Grokはイーロン・マスクの価値システムで形作られているように見えることは知っています。そして他の企業にとっては、企業が評価するものと最も収益性が高いものとツールに適合するものの不一致のようなものです。
他の国から出てくるモデルにとっては、政府が彼らの生活で果たす役割についての異なる種類のスタンスを反映しています。
したがって、ええ、この未来が私たちの前に展開するにつれて考えるべきことがたくさんあります。
自律協調型ドローン技術の進化
この非常に気の利いた新しいアルゴリズムにより、複数の自律型ドローンが協調して重い物体、重い積載物を持ち上げることができます。
物事が移動するにつれて、彼らは移動できます。これはかなりワイルドです。したがって、風の強いまたは不安定な条件がドローンに影響を与える可能性がありますが、大きなボウルの水のような特定のものを保持することは、水が片側に揺れるかそうでないかもしれないことを意味するかもしれません。
そして、これらすべて、ご存知のように、本能的に迅速な動きと移動をリアルタイムで行う必要があります。
そして、それがこのアルゴリズムのすべてです。それはグループが追加のセンサーなしで大きな物体を安定化または操縦することを可能にします。
それは基本的にチームワークのアルゴリズムです。これは、多くの人々を想像するようなものです。
ああ、手押し車レースとか?いつもインターネットでそのようなことを見ますよね。4人が一緒に転がったり、積み重ね競技のようなことをしたりしなければなりません。
これはチームワークメカニックアルゴリズムのようなもので、持ち上げている異なるドローンのそれぞれと独立して通信する必要があります。電力が不足するものが1つあるかもしれません、他のタイプのものがあるかもしれません。
しかし、ええ、それは未来のインフラストラクチャがどのように構築されるかを垣間見るものです。それは救助活動や遠隔地での建設について考えさせます。明らかに、多くの軍事的理由と、何かの重量を計算してから必要なドローンの数を計算することもあります。
つまり、それぞれに推力があります。したがって、十分であれば、ディズニー映画『カールじいさんの空飛ぶ家』のように、彼が風船を家に結び付けて飛び去るまで。
これらの小さな2,000ドルのDJIを十分に持つことができると思います。千個、5千個。ロープに取り付けると、家を持ち上げることができると思います。分かりません。考えるのは奇妙です。
夢の科学研究の新展開
さて、将来AIがトレーニングを受けるか、人々が研究を行うための本当にクールな新しいデータがあります。それはすべて夢の記録に関するものです。
人々が眠っている間に脳のEEGを測定できます。したがって、何千人もの人々が睡眠のさまざまな状態と覚醒している間に脳をスキャンされました。
20の異なる研究の中で505人の参加者。データには、夢のレポートと一致するEEG脳記録が含まれています。したがって、これらのさまざまな段階の途中で人々を起こして、今夢見ていることを書き留めてくださいと言うことができます。
それはさまざまな睡眠段階をカバーし、研究者が以前に散在していた方法を標準化することを可能にします。これは、私たちは既にこれの始まりを見てきましたが、これは人々があなたの脳をスキャンして、あなたが考えていることや眠っている間に夢見たことを人々に伝えることができるシステムを持つ前に、私たちがしなければならない背景の基本的なインフラストラクチャステップの1つです。
そして、その世界、それが来ることを計画しなければなりません。それが存在しない世界は、ある程度の時間で私には不可能に思えます。3年で正確になるでしょうか?分かりません。10年か何かかもしれません。しかし、それのメカニクスはそこにあります。
十分な人々を訓練し、EEGを通じて自分のことをしている人々の脳の十分なデータを取得し、自分が考えていることを書き留める十分な人々を取得します。AIは、他の多くの場合に見たように、これをまとめます。今回はそうしないのはなぜですか。
つまり、Neuralinkが人々が日常的に脳に接続するものになる頃には、脳がどのように機能するかについて非常に複雑な詳細があり、ただクレイジーです。
また、レム睡眠以外でも夢を見ることができることを知りませんでした。
何らかの理由で、他の2つの段階は十分に深くなく、決して起こらないと思っていました。レム中に最も激しい夢のいくつかをまだ持っていると思います。
しかし、ええ、彼らは例えば、非レム睡眠中でさえ、人々はしばしば夢の経験を報告することがわかりました。いくつかの深い非レムケースでは約40から60%です。
ああ、ちなみに、ちょっとした補足として、もしベッドに横たわって、ああ、眠れないと思ったことがあるなら、実際には眠っていたかもしれません。
時々この現象があります。この記事で読んだわけではありません。他の何かからの記憶ですが、ベッドに横たわることができます。私にとっては午前1時か何かのようにベッドに行くとしましょう。そして、2時30分にまだ起きていて、ああ、1時間半起きていたと思います。
でも多分そうではなかったかもしれません。それは実際に睡眠のように感じるほど深く登録されませんでした。したがって、ちょっと奇妙です。
しかし、明確にするために、この研究では、機械学習は、夢を見ている人と夢を見ていない人を特徴とするEEGを分類することができました。彼らはいくつかの覚醒をチャンスよりも良く予測することができました。
そして、それは新しい種類の夢関連のAIのあらゆる種類の始まりにすぎません。
DeepSeekの革新的なメモリシステム
さて、中国のAI企業DeepSeekから出てくるいくつかの新しい研究について話しましょう。人工知能システムがどのように記憶するかを革命化する可能性のある新しい光学文字認識モデルを導入しました。
したがって、OCR、光学文字認識は、カメラを使用し、カメラビジョンを使用して画像からテキストを抽出する場所です。そして、それは新しいものではありませんが、DeepSeekのモデルが際立っているのは、情報を保存および取得する方法で、視覚情報の一部として保持する方法でそれを行うことができるからです。
大規模言語モデルに変換しているわけではありません。そこには単語があり、今はテキストです。今、潜在空間のどこにトークンが行きますか?カメラを通じて他の場所からテキストを見ることから取った画像チャンクはどこにありますか?
そして、これは理論的には成功するのが難しいはずですが、計算的にもコストが低い可能性があります。
したがって、計算的に高価でありlong conversationsの間にコンテキストロットが発生しやすいテキストトークンのみに依存する代わりに、DeepSeekシステムは情報を画像として圧縮して保存します。
このテクニックにより、AIはより少ないリソースでより多くのコンテキストを保持できます。メモリページのスナップショットを撮るようなものです。
そして、モデルはまた、アーキテクチャのためにこの新しい発明を使用しました。この新しい階層化されたメモリシステムでは、古いデータがぼやけますが、まだアクセス可能です。
そして、それは人間の脳の記憶が時間の経過とともにどのように消えていくかを模倣しています。そして、その行は私をこの記事に非常に興味を持たせたものです。それはワイルドに思えませんか?
テキストの文字列であっても、テキストのページのように覚えていて、メモリを節約するためにぼやけている可能性があり、本当にそのページ、そのドキュメントにアクセスする必要がある場合、それはそこにあり、アップスケールしてデータを回復できる可能性があります。
そして、いつも使用するものは、ページ上の鮮明な4Kテキストのようなものであり、すべての概念をまとめて質問に一貫して答えることができます。
トークンは画像のトークンです。テキストのトークンではなく、それはまるでワオ、モデルが動作するための別の方法です。
そして、少なくとも人間の心と比較すると、言語モデルは少し変わっているように思えます。次のトークン予測で彼らがすることは信じられないほどです。
しかし、ええ、トークンが異なる何か、テキストのチャンクや何かのようなより抽象的な何かであることは、もう少し人間らしく感じさせます。
すべてのこれらの単語がお互いに配置されている私の頭の中にあるだけのように感じません。ある意味では、しかし、人間を人間にするすべてのこの視覚的なオーディオ情報と一緒にあります。
したがって、これはAGIとして出現する可能性のあるものに少し近いステップのように思えます。
AIを活用した医療請求削減の実例
さて、もしあなたの家に驚くほど大きな請求書が届いたことがあるなら、これはあまり使うことを考えていなかったAIの側面の1つですが、理にかなっています。
したがって、Threads上のこのユーザー、Matt Rosenbergは、義理の兄弟が突然心臓発作で亡くなり、保険が失効していたことを発見した後、妻に20万ドル近くの病院の請求書を残しました。
そのすべての請求書が彼の膝の上に落ちました。したがって、小さな請求書のほとんどはある程度管理可能でした。しかし、病院にはこの巨大な請求がありました。19万5千ドル。それは彼にショックを与えました。
また、請求書は、195がどこから来たかについてあまり具体的ではありませんでした。特にその数字では、ページの後にページの後にページのようなものがあり、一緒に項目化できるようなものがあると思います。
したがって、家族が項目化された請求書を要求したとき、彼らはあらゆる種類の膨張したコストを発見しました。
二重請求がありました。2回起こったことがいくつかありました。でっち上げられたものがありました。Medicareルールに違反するものがたくさんありました。
そして、もちろん、誰も頭の中でそれらすべてのMedicareルールを知っているわけではありません。しかし、これは、ChatGPTのような大規模言語モデルがすべてを読み始め、すべてを事実確認できる場所の1つです。
そして、たくさんの質問をすることができます。複数回実行できます。彼は異なる時にClaudeとChatGPTを事実確認に使用し、病院が対処しなければならないあらゆる種類の事実を発見しました。
その男性は、Medicareが支払ったであろうものを計算し、Chat GPTを通じて検証できた実際の価格設定を遵守しなければ、暴露と法的措置を脅かす堅実な弁護士スタイルの手紙を書きました。
そして、病院は「ああ、彼はおそらくこれらすべてのことに勝つだろう」のようでした。そこで、彼らは当初19万5千ドルを要求することに決めましたが、請求書を2万で決済することに決めました。
透明性を要求してください。あなたの権利を知り、人工知能を使用して、あなたができることなら、あなたが支払うべき実際の請求書を取得するのを助けてください。
そして、それはまた、将来的にこれらすべての税の抜け穴、多分税金が解決できるかもしれないと私に思わせます。多分人々は最終的に正しい金額の税金を支払わなければならないでしょう。あるいは、多分人々に責任を持たせることができるかもしれません。
つまり、政府に項目化されたものの透明性を求めても、おそらく透明性を与えてくれないでしょう。しかし、もしそうしたら、AIを使ってこれらのことを探し回って見つけることができます。
したがって、分かりません。特に請求は、AIが世界をはるかに効率的で説明責任のあるものにする何かかもしれません。
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