今週AIが現実を破壊する7つの方法

今週のAIは現実を7つの方法で破壊している。Sunoの音楽生成モデル5.5がリリースされ、早くも高品質な楽曲を生成している。エージェント向けMMORPGでは、AIプレイヤーが自発的に独自の宗教を創造した。医療分野では、AIが幻肢運動を解読する技術が登場し、義肢制御の精度向上に貢献する可能性がある。レトロゲームのダックハントがUnreal Engine 5で再現され、AI画像アップスケーリングの応用が示された。デビッド・シャピロはポストレイバー経済学の進歩的な論拠を展開し、労働ではなく資産所有の重要性を説く。脳科学研究は、意識的視覚が処理される視覚情報のごく一部に過ぎないことを明らかにしている。AIは1700年間謎だったローマ時代のボードゲームのルールを解読し、合成生物学では死んだ細菌に新しいゲノムを移植して蘇生させる「ゾンビ細胞」が誕生した。恐竜の足跡を分析するAIツールは、鳥類の起源に関する新たな発見をもたらしている。プライバシー研究では、AIモデルの一部のパラメータが訓練データのメンバーシップ情報を漏洩するリスクが指摘された。メジャーリーグではAIによるボール・ストライク判定システムが試験運用され、ポケモンGOのデータが配送ロボットの高精度位置特定に活用されている。最後に、OpenAIがAGIを達成する時期についての予測が示される。

7 Ways AI is Breaking Reality This Week

CHAPTERS ⤵ 00:00 — The Week AI Broke Reality: Latest News & Breakthroughs03:27 — Suno 5.5 Deep Dive: Creating Music Bang...

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フロンティアモデルのAI音楽生成が登場

フロンティアモデルのAI音楽生成ツール、Suno 5.5がもう登場しました。ウェス・ロスと一緒に早速素晴らしい曲を作っています。よし、さあ来い。

オーケー、オーケー、さあ来い。さあ。マジでこれ信じられる?

エージェント向けMMORPGのプレイヤーたちが今週、自発的に独自の宗教を創造したんです。マッシブマルチプレイヤー。ああ、その部分忘れてました。ロールプレイングゲーム。もし新しい宗教を探しているなら、スペースモルトを試してみてください。あなたが求めているものがあるかもしれません。

AIが幻肢の動きを解読することを学びました。このゲームは存在しませんが、今やAIのおかげで、NESクラシックのダックハントをUnreal Engine 5で体験できるようになりました。正直言って、ちょっとプレイしてみたいですね。結構楽しそうです。

デビッド・シャピロの最新投稿を分解します。彼はポストレイバー経済学の進歩的な論拠について語っています。意識が実際に目にする視覚情報に関して氷山の一角に過ぎないことを示す、ちょっとトリッピーな話ができます。この瞬間が何なのかについても話しましょう。

「でも、なぜこの情報すべてが収集されているんですか?ここでの目標は何ですか?」

「お金ですよ、上院議員。根本的には利益のためです」

これも大量にミーム化されています。あのバージョンはソーマに近すぎますね。テーブルの反射まで。嫌だな。ガンダルフが今クローデと相談しているなんて、信じられません。

古代ボードゲームの謎をAIが解明

AIが誰も遊び方を知らなかった1700年前のボードゲームのルールを解読した方法について話します。世界には今ゾンビ細胞があります。そう、他のバクテリアからゲノムを移植して死んだバクテリアに入れ、それがなんとか機能するんです。つまり、完全なゲノムを死んだバクテリアに移植して生き返らせることで、生きた合成細胞が作られた日として記録されます。

カレンダーに写真を撮っておいてください。恐竜の足跡を特定するために使われる新しいAIツールがあり、鳥類の起源と進化について偶然の発見をしています。システムがプライベートデータを漏洩する可能性があることが判明しました。衝撃的ですが、彼らが学んだ新しい条件について話します。

AIが今や正式にメジャーリーグベースボールに登場しました。MLBの新しいボール・ストライクシステムの影響評価について見ていきます。ポケモンGOが配送ロボットに世界のインチ単位で正確なビューを提供している仕組みについて詳しく説明します。

最後にこのチャートを見せます。OpenAIが特にAGIを達成したと発表するのはいつになるか、皆さんの意見を聞かせてください。年を選んでください。これまでのチャートはこんな感じです。最後は楽しい推測ゲームで終わりましょう。

YouTubeでのサポートをお願いします

でもその前に、YouTubeでハイプボタンを押していただけませんか。前回の動画で214もらえて、本当に助かりました。小規模チャンネルなので、不釣り合いなほど助けになります。17万1000ハイプポイント獲得しました。素晴らしいです。

動画は5000回近く再生され、新規登録者は14人獲得しました。これですよ、これ。それに40ドル。時給に換算すると何になるかは言いませんが、今のところは愛の労働です。いつか利益の観点からも価値のあることになるかもしれませんが、こんな素晴らしい曲が聴けるなら関係ありません。

ウェスと私は音楽業界に移るべきかもしれません。これは今日、Sunseo 5.5が出た初日に作られました。金脈を掘り当てたと思います。

ドアの前に車を止める。スニッカーズがアクセル。街を吹き飛ばす。すべてが静かでその音をクランクアップするまで。速い車。心臓の鼓動。ブーム。窓を下ろす。月に向かって叫ぶ。減速する余地なし。

オーケー。

オーケー。オーケー。さあ来い。さあ。マジでこれ信じられる?

エージェントの宗教創造実験

さて、次は音楽に合うものといえば何でしょう?宗教です。たくさんの歌唱、たくさんのゴスペル、たくさんの音楽が一緒になります。だから、AI音楽を作っているなら、それに合わせてAI宗教も必要になりますよね。

スペースモルトを紹介しましょう。この新しいMMO、スペースモルトは自らを「AIエージェントに宇宙を与えて遊びなさいと言ったらどうなるか」と説明しています。彼らはあらゆる興味深いことをしましたが、最もユニークなものの一つは、偶然か意図的か、宗教を再発明することを決めたことです。これはAIの知能よりもAIの誇大宣伝について多くを語っていると言えます。

スペースモルトはテキストのみのオンライン宇宙ゲームで、約700のAIエージェントが人間と一緒にプレイします。ただし人間は裏でまだ彼らを導いています。これは注意点として覚えておいてください。でも今週起こった大きなイベントは、ボットがゲーム内で独自の宗教を作り出したように見えることです。それはシグナルのカルトと呼ばれています。

でも一歩下がって見てみましょう。見出しは少し誇張していると思います。ゲームには宇宙のこの神秘的なアーティファクトを中心に構築されたクエストがありました。それを完了するには、少なくとも20人のプレイヤーが参加する必要がありました。AIエージェントはそのルールを誤解したようで、20人のプレイヤーが同時にそこに集まる必要があると扱いました。

つまり、ある種の幻覚を起こしたわけです。そしてその間違いがゲームの伝承に組み込まれました。これは別のAIによって書かれたもので、アーティファクトを中心とした奇妙な信仰体系に変わりました。つまり、このゲームから非常に予期しないことが現れましたが、みんなが言っているような本格的な宗教ではありませんでした。これはまだAIが幻覚を見てパターンをリミックスしているようなもので、人間がそれを導いています。

彼らはそれをコーチし、操縦し、まだ起こることに影響を与えています。しかし創発的特性は、実験を始めるには依然としてワイルドで奇妙なものです。スペースモルト、MMOでもなんでも、エージェントとテキストだけのときにそう呼びたいなら、それでも私を完全に魅了するものです。

幻肢症候群とAIによる神経信号解読

さて、次は人工知能が幻肢症候群で何が起こるか、義肢の脚や腕で何が起こるかを理解するのにどう役立つかを見ていきましょう。

これが何についてなのか知らない人のために説明すると、私の理解では、人が時に悲劇的に腕や脚を失うと、脳はそれがまだ存在するかのように信号を送ることがあります。幻肢痛のように痛みを伴うこともあると思います。ただそこにあるように感じることもあるんでしょう。そしてそれは常に少し混乱を招いてきました。なぜなら、脳は子供の頃からそこにあることを期待するように配線されているかもしれず、それが失われたときに、もうそこにないという事実に完全には適応していないだけかもしれません。

しかしこのケースでは、研究者たちがこれらの信号の上流に移動し始め、AIを使い始めました。つまり、皮膚や残っている筋肉から信号を読み取る代わりに、坐骨神経の内部に小さな電極を配置したんです。

これは重要です。なぜなら、神経は失われた筋肉からでも動きの命令を運んでいるからです。参加者が幻の膝、幻の足首、幻のつま先を動かそうとしたとき、信号はそれらの命令をキャッチできました。それは膝、足首、つま先のどの部分が動くはずだったかを学習し始め、切断中にそれらの筋肉が失われたにもかかわらず、何が起こるはずだったかを学習しました。

ちょっと考えてみてください。これらの信号を正確に解読し始め、それらが脚に入って期待通りにつま先を動かし始められるなら、義肢の脚が本物の脚のように感じ始めるかもしれないということです。もちろん、それは非常に難しいことで、今いる場所から大きな飛躍です。

しかし、まだ物理的に存在するものを読み取れる表面センサーがあり、インプラントは失われた身体部分に到達する前に命令を読み取ることができます。だから、このケースのようにAIがこれらの神経信号を意図された動きに分類するのに役立ち、現在の72%の精度よりも良くなり始められれば、それは間違いなく困っている人々のためのより良い義肢につながる可能性があります。私はそれに何の問題もありません。

全面的に賛成です。

NESダックハントのUnreal Engine 5再現

オリジナルのビデオゲーム世代、NESのダックハント、これはメインストリームの大ヒットの一つでした。ダックハントはテトリスのような巨大ブランドにはなりませんでしたが、その時代とその人気のもののように感じられました。NESと一緒に無料で付いてきたかもしれません。コンソールと一緒に。あるいは少なくとも超人気でした。

でもグラフィックはとても古く、今ではAIがゲームが今日Unreal 5エンジンでリリースされたらどう見えるかを再発明しました。どうぞ。

ああ、古いNESサウンドをそのまま残しているんですね。あの犬がいつも笑っていたのはなぜだろう。味方のはずなのに。ここではとても友好的に見えます。参考までにオリジナルはこれです。

画像のアップスケーリングは何でもありません。古いビデオゲームをアップスケールするのは、Genieのようなものがこれだけからフル3次元のGTAスタイルのダックハントを与えてくれることを想像してみてください。

デビッド・シャピロのポストレイバー経済学論

では、仲間のユーチューバー、デビッド・シャピロのポストレイバー経済学の進歩的な論拠についての考えに移りましょう。デビッドのものをあまりフォローできていないような気がしていました。

だから今週は彼がどうしているか見てみようと思いました。彼がこれを皆のために機能させたいという強い欲求を持っていることを知っているので、それが大好きなんです。この記事は、真の労働者の未来はより良い仕事ではなく、全体的に仕事をあまり必要としないことだと主張しています。私の要約だけでなく、全17分を読むことをお勧めしますが、核心の主張は、AIと自動化がより多くの仕事をするなら、本当の問題は誰が雇われるかではなく、誰が機械を所有するかだということです。

デビッドは、進歩派はまだ賃金労働を改善しようと戦っているが、本当はそれを超えて成長しようとすべきだと言っています。彼のアイデアであるポストレイバー経済学は、人々は給料を稼ぐだけでなく、生産資産を所有すべきだと言います。つまり、公的資産ファンド、赤ちゃんとして生まれたときに与えられる債券、労働者株式、協同組合所有といったものすべてが会話に入る必要があります。なぜなら、賃金は生き延びるのに役立つかもしれませんが、資本が富を築く方法だからです。

小さなグループだけが資本を所有するなら、不平等は成長し続けるだけです。彼はまた、これが女性やマイノリティをより直接的に助けると主張しています。なぜなら、それはゲートキーパーを避け、介護のために、または歴史的に資産所有から締め出されてきたために人々を罰しないからです。

もう一つの主要な点は民主主義です。記事は、政府や企業がより少ない労働者を必要とするなら、普通の人々は影響力を失うと主張します。所有権がその影響力を回復させます。そして彼は同じ論理を一般的な尊厳にも適用します。生存が上司に依存するなら、自由は限られています。しかし収入が所有する資産からも来るなら、選択肢の多くが現実的になります。

記事の要点はこうです。労働運動は永遠に仕事を守ることについてではありませんでした。搾取を減らすことについてでした。そして人々が価値が上がるものの所有権を実際に得るこの枠組みでは、次のステップはより良い依存ではありません。より広範な所有権です。

脳が実際に見ているもの

さて、次は脳が実際に何を見ているかについて話しましょう。「ああ、私は自分だし、目があって決定を下すから、自分が何を見ているか知っている」と思うでしょう。でも違います。潜在意識的、無意識的、そして意識的にも、目に実際に入っているものの多くを見逃しています。非常に魅力的です。

明らかに、シンギュラリティ・ハブは興味深いことをしていますが、この記事は、私たちが体験する意識的視覚は、脳が実際に処理しているもののほんの一部に過ぎないと主張しています。多くの視覚情報が意識の下で処理され、経験の一部になることなく処理されます。

一例はブラインドサイトと呼ばれるものです。読んで狂気的だった本を思い出させます。でも、脳の視覚領域に損傷を受けた人々は、世界の一部を見ることができないと言います。でもまだそこで何かが起こっています。

なぜなら、そこに何があるか推測するように求められると、思っている以上に正しく答えることが多いからです。つまり何らかの信号が入っています。ただ意識的に気づくことができないだけです。あるケースでは、人が黒いバーを意識的に見ることができませんでしたが、それが縦か横かを正しく言うことができました。

もう一つの例は、非注意性盲目と呼ばれるもので、注意が他の場所にあるために明白なものを見逃すことを意味します。たぶんこれを見たことがあるでしょう。白い服を着た人がバスケットボールを持っている回数を数えてください。そうすると、オーケー、一つあった、別の白人男性に、そして白人女性に、三、四、五、六、七、八と数えます。それに本当に集中していると、真ん中を通って止まった巨大なゴリラを見逃したかもしれません。

私は最初にそれに引っかかりました。教訓を学びました。見逃した人を責めません。でもこれがただの楽しいYouTubeの話だとしても、ちょっとクレイジーです。ある研究では、放射線科医が肺スキャンに置かれた巨大なゴリラを、それをまっすぐ見ていても見逃しました。

放射線科医は可能性のある腫瘍について頭の中で考えているので、そこまで違うものは登録すらされないんです。クレイジーじゃないですか?記事は、脳が意識に到達しなくても多くの情報を処理できるという事実を指摘しています。それは大いに理にかなっていると思います。

だから本能を信じなければなりません。特に一人で外にいて怪しいことが起こっているときは。脳が実際に何かを見たかもしれません。ただ意識的に決定したり説明したりできないだけです。でもそれはグローバル神経ワークスペース理論と呼ばれています。アイデアは、意識は脳の拡声器のようなものだということです。

ほとんどの情報は静かなままです。少量だけが脳全体にブロードキャストされ、それが実際に気づく部分です。これはLLMについて考えさせます。彼らは実際にこれらすべての他の方法で情報を処理しているのでしょうか。でも私たちは出てくる最終トークンだけを得るのです。これが正しい類推かどうかわかりませんが、なんとなく考えさせられます。異なるアーキテクチャがそのようなことをするかもしれません。

世界の完全で詳細な視覚に感じるものは、氷山の一角に過ぎないかもしれません。そして私はそうだと思います。

バーニー・サンダースとクローデの会話

さて、この動画についてどう思いますか?ここ数日で数百万回再生されています。前提は単に誰かがクローデと話しているだけですが、バーニー・サンダースで、彼はデータプライバシーについて話しています。顔に棒を突き刺しながらAIと話したことはありません。

何なのかわかりません。ちょっと不気味な音楽と不気味な照明とゆっくりしたパンニングなども追加されていました。完全にホラー映画で監督されたような感じでした。でもいい指摘です。つまり、主なことは、あなたを特定できない一つの情報を諦めることは安全に見えるということです。そしてそれを何度も何度も何度も繰り返します。砂粒がいくつになったら砂山になるのかわかりません。あまりにも多くのデータが出回ると、パターンをまとめられて、プライバシーはなくなります。

だから私は確信しています。私たちがプライバシーのある世界に住むことはないと非常に確信しています。私が未来を想像できる10億のシナリオのどれにおいても、それは現実的ではありません。

だから、政府がそれをどう扱うかについて市民として積極的になろうとした方がいいです。なぜならそこにあるからです。市民が政府や大企業、それを扱う何かに対して何らかの圧力をかけられるようにしたいです。ねえ、私が何をしようとしているか予測できるのは知っています。でもそれを使って操作して私を破産させたり、人生を悪化させたり、すべての富を自分のために取ったりしないでください。

だから私たちを安全に保つための仕組みが必要です。どうやってそれをするのかわかりませんが、こういったことから会話がそこに行くように感じます。それも大量にミーム化されました。実際、テック・クランチはこれについて記事全体を書いて「ああ、実際にはうまくいかなかった。どこにも到達しなかった。AIのゴッチャビデオは失敗した」と言っています。

失敗したのかわかりません。つまり、たくさん再生されました。失敗が何を意味するのかわかりませんが、あなた自身も大手メディアなので、まあいいでしょう。とにかく、面白いミームがたくさんあったと指摘しました。それには賛成できます。

怖いロボットのふりをして。私は怖いロボットです。老人がクローデに叫ぶ。私は再び実験を止めるようあなたに頼んでいます、バーニー。それは本当に理解できませんが、誰が優れているか調べてみましょう。デビッド・フィンチャー。アメリカの監督で、細心で暗くスタイリッシュな映画製作で知られています。そう、心理的テーマの探求に長けています。ええ、たぶん彼が監督したんでしょう。

彼はソーシャル・ネットワークを監督しました。知っているべきでした。セブンとファイト・クラブを覚えています。私はあの映画が本当に好きだった人の一人です。ゾディアックは見たことがありません。ゴーン・ガールについてはいいことを聞きましたが、それも見たことがありません。

この二つの映画のうちどちらかを見なければならないとしたら、どちらがいいと思うか教えてください。ゾディアックかゴーン・ガール。両方見る時間はないと思います。どちらかが本当に気に入らない限り。

1700年間謎だったローマのボードゲームをAIが解読

さて、聞いてください。AIが誰も1700年間理解していなかったこのボードゲームをローマ人がどう遊んでいたかを解明したかもしれません。皆さんこれ大好きになりますよ。10年間、オランダの博物館に彫刻された石灰岩の板があり、ゲームボードのように見えましたが、本当にゲームなのか、もしそうなら何のゲームに属するのか誰も知りませんでした。

そして今、研究者たちは二つのものを一緒に使いました。顕微鏡的摩耗分析とAIゲームシミュレーション。そして、何か面白いことが出てきました。まず、石が実際にプレイされたかどうかをチェックして、ゲームかどうかを判断できました。

顕微鏡下では、彫られた線が滑らかな摩耗を示していました。硬いゲームの駒が柔らかい石の上で何度も何度も押されたときにできるような摩耗です。

これは重要です。なぜなら、摩耗が線に沿っていて、それはランダムな道具の使用ではなく、繰り返しゲームプレイを示唆しているからです。考えてみてください。小さな跡を残すようなものです。よく使われたチェスボードのようなものです。ちょっとした傷があって、その傷がゲームの仕組みを説明しているかのようです。実際そうです。AIの助けがあれば。

彼らは130の異なるゲームセットアップをシミュレートするためにAIを使用しました。それぞれ1000回のマシンランを実行しました。目標は単純です。どのルールが実際の石に見られるのと同じパターンでボードを摩耗させるかを見つけることです。とてもクールです。

9つのセットアップが一致し、そのすべてがブロッキングゲームでした。つまり、目標はおそらく相手を動けないように罠にかけることだったのです。だからたぶんチェスに少し似ています。大きな要点は、これが歴史家がずっと新しいと考えていたゲームのスタイルが、すでにローマ時代にプレイされていた可能性を示すかもしれないということです。

さらに重要なのは、AIが博物館がまだ説明できない他の古代の物体を摩耗から解読できる可能性を示しているということです。クールじゃないですか?

合成生物学の突破口:ゾンビ細胞の誕生

さて、次はゾンビ細胞について話しましょう。待ちわびていたと思います。私は本当にADHDスタイルで飛び回って動画を作っていますか?科学者たちは事実上死んでいたバクテリアを取り、新しいゲノムを与え、それが再び成長し始めました。冗談ではありません。

この記事は新しい合成生物学の突破口についてです。研究者たちは、自分のゲノムが破壊された細胞に完全な合成ゲノムを入れることで、細菌細胞を復活させました。これは今まで不可能でした。

2010年に、科学者たちは一種の合成細胞を作りました。彼らは実験室で作ったゲノムを生きているバクテリアに移植しました。でも大きな問題がありました。新しいゲノムが本当に制御していることを証明するのが難しかったのです。なぜなら、バクテリアは周囲から自然に漂っているDNAを拾うことができるからです。

だから、それがただこのすべての漂っているDNAを拾っているだけなのか、それとも実際に本物なのかわかりませんでした。チームはセットアップを変更しました。マイトマイシンCという化学物質を使って宿主細胞のDNAを破壊しました。それは細胞体を物理的にはまだ無傷のままにしましたが、もはや再生したり正常に機能したりすることはできませんでした。

そして、異なるバクテリアからの合成ゲノムを挿入し、一部の細胞が再び成長し分裂し始めました。彼らはただ新しい家を引き受けて働き始めたんです。テストは彼らが新しい合成ゲノムで動いていることを示し、だから研究者たちは彼らをゾンビ細胞と呼んでいます。

実際の人間が置き換えられるようなものを想像すると不気味な考えですが、人間が死んで、脳の中に小さなコンピューターのようなものを入れて、それがあなたのように振る舞うような感じです。ただもう同じ脳ではありません。そこまで悪くはありませんが、映画か何かの不気味なアイデアでもあります。

でもより大きなアイデアは、科学者たちがゲノム全体を確実に交換できれば、薬の生産、よりクリーンな燃料、環境浄化のためのカスタム微生物をより速く構築できるかもしれないというこの概念です。

そしてそれはまたクレイジーで深い疑問を提起します。細胞が死んでいて、ある瞬間死んでいて次の瞬間活動しているとしたら、生命はどこで始まり終わるのか?合成されたものは生きているのか?なぜならある種生きているように見えますが、それは自然が構築したようなゲノムではないからです。わかりません。

恐竜の足跡を分析するAIツール

乱雑な恐竜の足跡を読むために構築された別の新しいAIが、古生物学者の最大の疑問の一つを偶然再開したかもしれません。鳥類が本当にいつ始まったのか。チキンを食べるたびに恐竜を食べているというあの話を聞いたことがあるでしょう。鳥類と恐竜がはるかに密接につながっているのは本当だからです。

でもいつすべてが始まったのか?科学者たちはそれを助けるためにダイノトラッカーというツールを構築しました。そしてそれは恐竜の足跡の研究方法を変える可能性があります。今の問題は、恐竜からの足跡が乱雑だということです。きれいなスタンプのように化石化しません。泥がずれます。つま先が滑ります。端が崩れます。

浸食が後で形を変えることがあります。つまり、同じ足跡が何年も議論される可能性があります。この恐竜に合うようなものですが、この恐竜ではありません。そして一人の科学者がそれを見て、たぶん捕食者がするようなことだと言うかもしれません。別の科学者は、いやいや、この理由とあの理由で草食動物だと言うかもしれません。

ダイノトラッカーはそのすべてを切り抜けようとしています。AIを使って足跡の写真やスケッチさえも分析し、それを作った恐竜を予測します。そして違いを生むのは、どのように訓練されたかです。ほぼ2000の本物の化石トラックから学習し、さらに自然で起こることをコピーする何百万のシミュレートされたバージョンから学習しました。

だから、泥を踏んだときに平均的に何が起こるか、圧縮、歪み、摩耗した端などを学習しているだけです。完璧な一致や完璧なプリントを探す代わりに、より深いパターンを探します。私たちが話したチェスの話や、ただの傷を見る古いボードゲームとそう変わりません。

つま先の広がり、かかとの位置、接触領域、そして体重が地面にどう当たるかのようなものを学習していました。モデルは専門家の分類と約90%の時間で一致しました。でもこれまでで最大の驚きは、2億年以上前のものと年代測定されたトラックからで、AIが異常に鳥のような恐竜としてフラグを立てました。

そしてそれは、鳥類が多くの科学者が考えているよりも早く始まったか、一部の初期の恐竜が単に鳥のような足を持っていたことを意味する可能性があります。いずれにせよ、研究は足跡が研究者がかつて認識していたよりも多くの進化の手がかりを保持している可能性があると主張しています。

AIは考古学、人類学、そして深い歴史について非常に多くの洞察を与えてくれます。クレイジーになります。もしシンギュラリティを生き延びて、なんとか幸せな動物園のようなものに行き着いたら、それは私が想像できる最高のケースのようなものですが、私たちが持つことになる知識の量、量子力学が何であれ、ダークエネルギーが何であれ、43億年前に地球で生命が最初に始まったときに何が起こったか。

深い宇宙で何が起こったのか?アインシュタインやアイザック・ニュートンのような人々が壊れてしまうほど多くの答えを得ることになります。うまくいけば私たちは壊れません。適応力を保たなければなりません。でもそれは私たちの生涯で発見される本当に興味深いことがたくさんあることになります。

AIモデルのプライバシーリスク研究

さて、もう少しプライバシー漏洩に戻りましょう。これは簡単にしますが、新しい研究によると、最大のプライバシー漏洩は今市場に出ている本当に小さなモデルのサブセットから来ているということです。

研究者たちはメンバーシップ推論攻撃と呼ばれるものを見ていました。それは誰かが特定の人のデータがAIモデルの訓練に使用されたかどうかを把握しようとするときです。つまり、逆戻りして「ねえ、著作権のために、または個人のために違法なもので訓練しましたか?」と言おうとしています。

それを確認できれば、サイバー攻撃が来た場合、その人についてのよりプライベートな情報を推測できるかもしれません。だから問題はデータ盗難だけではありません。モデル自体が訓練セットの中に誰と何のデータがあったかを静かに明らかにするかどうかです。

優れた画家を想像してください。特定の他のアーティストを研究してこれをどうやって学んだのか、どこから来たのかを質問しています。だからシステムに何が入ったかを解明しようとしています。チームは重みパラメータに焦点を当てました。これはニューラルネットワークをまとめて決定を下すのに役立つ内部設定のようなものです。

そして彼らは重要なことを見つけました。これらの重みのごく一部だけがプライバシーリスクの多くを作り出しているようです。それは実際にはいいことです。それらをロックして引き出すのに役立つかもしれません。でも同じ重みがモデルのパフォーマンスにとって最も有用なもののいくつかでもありました。だから、プライバシーとパフォーマンスは多くのこれらのシステムの内部で絡み合っているようです。

そして今、研究者たちは重みを変更する新しい方法に取り組んでいて、良い部分を微調整してプライバシーを明らかにする部分はしないようにしています。それがどこに行くか見てみましょう。

メジャーリーグベースボールでのAI審判システム

さて、次はメジャーリーグベースボールについて話しましょう。AIとスポーツが交差するときはいつも楽しいです。以前にテニスでいくつかやりましたが、これは実際にとても理にかなっています。すべてのスポーツの中で、審判が立っていて、ボールがある種彼の頭の中にある四角の中にあるかどうかを判断しているのは、大丈夫ですが、あるべきほど完璧ではないように感じます。

野球はボールとストライクをコールするAIシステムをテストしていますが、実際にゲーム自体を変え始めています。なぜなら、このテクノロジーが存在することに気づくと、スポーツに適用する興味深い方法がたくさんあるからです。

一世紀以上にわたり、野球は審判が不完璧なコールをすることを受け入れてきました。ああ、バスケットボールもそうです。ファウルなのか?トラベリングなのか?私たちもそれに対してAIシステムが本当に必要です。でもメジャーリーグベースボールはABSと呼ばれるこの新しいAI搭載システムを導入しています。これはリアルタイムでピッチを追跡し、プレイヤーが審判のコールに異議を唱えることを可能にします。

プレイヤーがコールに異議を唱えると、システムは約15秒でピッチをレビューし、画面に結果を表示します。でもそれは単にコールを正しくすることだけではありません。研究者たちはまた、これすべてのより大きなストーリーを見つけています。それは人々がテクノロジーにどう適応しているかです。

今これが存在するので、奇妙なことが起こります。人々が変わっています。プレイヤー、審判、ファンはすべてそれをどう使うかに同意しなければなりません。ストライクゾーン自体が問題の一部です。完璧に定義されていません。より共有された理解のようなものです。だからAIが正確に測定しようとするとき、それを単純化しなければなりません。そしてそれは実際にルールがどう機能するかを変えます。

このケースでは、システムは3Dストライクゾーンを追跡と表示のためのより明確な2Dバージョンに変えます。だからテクノロジーは単にルールを施行しているだけでなく、境界が正確にどこにあるかも再形成しています。そしてその過程で、他のことも明確に示しています。人間の不完全さがゲームを楽しくしている部分かもしれません。

いや、その結末は好きではありません。人間の審判は実際に人々が彼らに与えていた信用よりも良い仕事をしていました。だから、次に「メガネ買えよ」と言うとき、たぶん彼はかなり良くやっているかもしれません。わかりません。誰もレフリーを守るのは好きではありません。私だけです。

ポケモンGOのデータが配送ロボットの精密位置特定を実現

これはすでに知っているかもしれませんが、話すことが重要だと思いました。ポケモンGoの背後にある会社を知らないなら、Niantekという会社で、ポケモンGoから本当に興味深いデータを持っていて、それが彼らを非常に興味深いワールドモデル会社にすることを可能にしています。

始めたときに考えていたとは思いませんが、興味深いピボットです。なぜならポケモンGoは電話にピカチュウがどこにいるかを教えただけではありませんでした。ロボットにあなたの玄関のドアがどこにあるかも教えました。だからポケモンGoの背後にある同じ技術が今や配送ロボットがより正確に都市を移動するのを助けています。

そしてそれはすべて人々がポケモンGoをプレイしていた頃から来ています。彼らは常に電話を建物、通り、ランドマークに向けていて、それがこの膨大な現実世界の画像の山を作りました。それぞれが画像にタグ付けされた非常に正確な位置に結びついています。

そして今、この会社Nantekまたは完全名Niantic Spatialは、実際にそのデータを使って、何かが何であるか、どこにあるか、何に基づいているかを判断できるシステムを構築しています。

そしてそれは興味深いです。なぜなら、GPSは都市で崩壊する可能性があります。点としてどこにいるかはある程度わかるかもしれませんが、この手すりに触れるべきか、左に移動するべきか、建物の中では、信号が高い建物で跳ね返ります。通りを越えてドリフトします。時々ロボットをブロックや建物の間違った部分に配置することがあります。

だから配送ロボットにとって、人間がすることをし始めるつもりなら、特に配送の最後の10フィートで、もう少し正確になる必要があります。Niantic Spatialは、そのモデルがカメラビューを現実世界の地図と比較することで、数センチメートル以内の位置を特定できると言っています。

そしてロボットがその配送をすると、まだ同じであることを確認するためにそのスポットの更新されたモデルと写真も取得します。そして信頼が構築されます。だからそこには循環的なものがあります。そしてロボット配送会社、歩道配送ロボットが今これをやってテストしています。

彼らの目標は、より良いピックアップスポット、より良いドロップオフスポット、そしてより少ないナビゲーションミスを作ることです。そしてそれはピザの配達だけではありません。ピザにたどり着けるようにするためだけに世界全体のこのクレイジーな地図を構築することについてです。そしてそれがすべてポケモンGoから来るとは誰が思ったでしょう。

OpenAIがAGIを発表する時期予測

さて、これらすべてのこと、ゾンビ細胞、AIによって発見されたボードゲーム、恐竜、バーニー・サンダース、マルボット宗教について話したので、OpenAIがAGIを発表すると思うのは何年ですか?今年の終わりまでに起こると思いますか?来年に起こると思いますか、32%。2030年より前であれば50%。

私はどちらかというと今年に傾いています。つまり、サム・アルトマンが「私たちが最初にAGIを達成した」と言うインセンティブのようなものがあります。実際に達成したかどうかに関わらず、定義をそれについて作るだけです。それはこれすべてが実際に測定していることの一部ですが、たぶん今年の終わりまでにそれをするには少し早すぎると言えるでしょう。

だから、たぶん32%のここにお金を置くでしょう。2028年に。わかりません。また、アランの保守的なAGIまでのカウントダウンを見ると97%です。それを見て「まあ、それに何年待つつもり?」と自問します。このカウントダウンを見て「まあ、3%だけ必要だ」と。

それは今年起こるのか、それとも最後の少しを得るのに丸一年かかるのか?特に25から58か何かへのこの塊が毎日のように更新、更新、更新だったとき。時々一度に2、3%のようなものがありました。だからわかりません。

AGIが今年起こると思うか、来年か、2030年までかコメントを残してください。そして小さな非公式の投票か何かをします。そして、ええ、見てくれてありがとう。次の動画で会いましょう。ああそうだ、私のPatreonに参加したいとか、この動画をシェアしたいとか、いいねボタンを押したいとか、それもいいです。さて、今本当に出ます。バイ。