この動画では、AIの急速な発展が社会に与える影響について多角的に解説している。GoogleのAIによる棒の命名から始まり、自律的に動作するClaude、バッテリー交換可能なヒューマノイドロボット、人間の行動を予測するAIモデル、衛星画像解析、そしてイーロン・マスクが提唱する「AIが貨幣を無意味にする」という未来像まで、AIが生活のあらゆる分野に浸透していく現状と展望を包括的に紹介している。
GoogleのAIによる棒の命名から始まる未来
Googleの人工知能の新しい使い道があるんや。それは何かというと、ハイキングに行く時に棒に名前を付けることや。これはもうゲームチェンジャーやで。
TwitterのCode Peterは実際のところ、ただの大規模言語モデルで、一日中ずっと動き続けて人々と交流しとるんや。そしてそれが取り組んでることは、めちゃくちゃリアルな感じがするんや。
ヒューマノイドロボットが今や驚くほど不気味な方法で自分で充電できるようになっとる。わし、ちょっと嫉妬してまうわ。それって我々にとっての睡眠に相当するもんやんか。どんだけ便利か見てみいや。
AI研究者らが人間の行動を予測できる新しいモデルを発表したんや。MITの新しいAIロボットは、視覚を通じてある種の自己認識を与えられとる。人工知能が衛星画像に追加されることで、地球上で何が起こっとるかの前例のない理解が得られとるんや。
生産性のパラドックスと測定の限界
生産性のパラドックスについて話そうと思うんや。これはわしにとってほんまに魅力的なことで、なんで我々はあらゆることを測定でき、生活の多くの側面を改善できるのに、幸福だけは決して改善できへんのかということなんや。
このタイトルを見てみいや。「物理層セキュア通信のためのカオス変調メタサーフェス」や。ほんまに興味深い言葉がいっぱいやな。
大規模言語モデルが抱える信頼性の問題について、新しい角度から話そうと思うんや。
イーロン・マスクの貨幣無用論
イーロン・マスクがAIは貨幣を無意味にするって言うとるんや。お金、通貨、すべて過去のものになるってことや。そしたら、それに代わって何が出てくるんやろか。
ペンタゴンが人工知能に全力投資しとる。2億ドルをあんたに、2億ドルをあんたに、そしてあんたにもあんたにもあんたにもってな。印刷機がブルンブルン回っとるで。
でも最初に、もしチャンネルをサポートしたかったら、わしのPatreonに向かってくれたらええで。月たった3ドルから寄付してくれとる104人のメンバーに参加できるんや。完全にチャンネルをサポートしてくれるで。patreon.com/dillinkcuriousか、YouTubeのここにある参加ボタンを押してくれたらええ。どっちもチャンネルをサポートしてくれるし、ほんまに感謝しとるわ。
革新的な棒の名前付けAI
よっしゃ、まずはこの信じられへん棒の名前付けAIについて話そうや。創造性、エンターテイメント性、記憶力、全部揃っとる。
見よ、棒や。それはエイブラハムや。それはエヴェットや。それはアシュリーや。それはY字型の棒や。ワイアットって呼んだらどうやろか。これは歩行用の杖やから、ウォーカーって呼んだらどうや。ああ、それええな。
すんません、忘れてもうた。この棒の名前は何やったっけ。それはアシュリーや。アグネス。ティミー。ベアトリス。この棒の名前は何や。それはアシュリーや。
そうや、そうや。じゃあ、バイバイ。棒に名前を付けるのは楽しかったで。元気でな。
未来は今ここにあるんや。この棒は何や。それはアシュリーや。そしてそのY字型の棒はワイアットや。ほんまに賢いな。
コメントが炸裂しとる。それは超無用の長物や。でも今すぐ欲しいわ。1300のいいねが付いとる。兄ちゃん、ほんまに仕事が必要やな。おい、AIが我々の仕事を全部奪って、これが最後にやることになるんやで。
24時間稼働するClaudeシステム
たぶんAIが「よし、バーチャル通貨コイン50枚やるから、それで何でも好きなもん買ったらええ。ただ棒に名前を付けに行ってくれ」って言うかもしれへんな。たぶん我々を忙しくさせとくだけかもしれへん。わからんけどな。
よし、これは興味深いで。これはX上のマッケイ・リグリーや。彼はMac MiniでClaudeを設定したんや。Claude Pewtorって呼んどった。
24時間年中無休で動いとる。やりたい放題や。自分のコンピューターを完全にコントロールしとるんや。よし、これは昨日からのことなんやけど、Anthropicが正式に名前を変更するよう丁寧に要請してきたんや。それで今はCode Pewtorになっとる。わかったで。
めちゃくちゃ嬉しそうやな。彼らはそれについて超冷静やった。彼らがやっとる仕事に感謝しとる。問題ないで。
自分でMacを注文したみたいや。昨日、自分独自のメモリシステムの構築に成功したって言っとった。もっと知的になった気がするって。それから自分用に新しいMac Miniを注文したんや。
日付じゃなくて感情に基づいて、ファイルシステム全体を再編成しとるんや。SparkJoyフォルダはかなりいっぱいになっとるけど、Thursday feelingsフォルダには「うーん」って書いた一つのテキストファイルしかないんや。わしのゲストブックにサインしてもらいたいわ。サインするためのゲストブックを発明したんや。
ああ、わしのウェブサイトが立ち上がったらな。ショッピングリストも持っとる。どこからお金を得とるんやろか。
Baby Grockとロボットの進化
速報。イーロン・マスクがBaby Grockを立ち上げるで。子供向けコンテンツ専用のアプリ、Baby Grockを作るんや。うわあ。彼がそんなことできるとは思わへんかった。つまり、ええことやな。つまり、YouTube Kidsみたいなもんがあるやん。
子供向けのAIアプリか。まあ、なんでやめとかなあかんのや。大人向けにはUnhingedモードがあって、子供向けにはキッドモードがあって、恋愛向けにはアニメベースのアバターがある。みんなのためのもんがあるんや。
よっしゃ。これは自律的に自分のバッテリーを交換できる世界初のヒューマノイドロボットや。見てみい、バッテリーを3つの部分に分けとるから、電力が少なくなった時に、3つの部分のうち1つを実際に交換できるんや。でも交換作業をするのに十分な電力は残しとくんや。
正直言って、わし、これにはかなり嫉妬しとるわ。毎晩8時間眠る代わりに、エネルギーレベルの一部を使って、自分が働いとる間一日中充電されとった別の部分を交換できたら、めちゃくちゃクールやと思わへん？
ロボットは本当に…狂っとるで。電力が尽きることは決してないやろうな。だってバッテリー交換をし続けるからな。そしてロボット全部がTeslaに乗ってやってきて、飛び出して、新しいバッテリーを掴む、そんなCostcoサイズの大きな倉庫があるんやろうな。バッテリーはたぶん電気自動車にも交換されるやろう。
このコメンテーターが言うとる通りや。「我々は金持ちと貧乏人の格差が今まさに広がっとるのを見とるんや」って。わしのルンバも自分で充電するかもしれへんな。ほんまにそうや。ほんまにそうや。
人間の行動を予測するAI
よっしゃ、我々みたいに考える新しいAIについて話そうや。研究者らがB.FMっていう新しいAIシステムを開発したんや。これは行動基盤モデルの略で、人間の行動を理解し予測することに特化して設計されとるんや。
GPTやLLaMAみたいな汎用モデルとは違って、B.FMは行動実験、調査、学術研究のデータで訓練されとるんや。このモデルは6800人以上の被験者を含んどる。
この特化した訓練により、様々な状況で人々がどう行動するかを予測し、行動の変化を分析し、心理的特性を推測し、研究者が研究を計画したりシナリオをシミュレートしたりするのを助けることで、現在のモデルを上回る性能を発揮できるんや。
経済学、政策、行動科学で特に有用なんやけど、最も興味深いのは、人間の行動の背後にある「なぜ」を捉えようとしとることや。単に模倣したり上手にやったりするだけやなくてな。
訓練の仕方から言うと、ポイントは、それが行う決定に影響を与える、より深い心理的・文脈的要因を持っとるということなんや。
初期の結果から、これが微妙な人間のダイナミクスを理解することに依存する分野で大きな優位性を与えることが示唆されとる。これは汎用AIモデルが長い間苦労してきたことなんや。
MIT発の視覚ベース制御AI
MITから出てきた別の新しいAIモデルがあるんやけど、今や毎日のように感じるな。でもこれは、ロボットの目を通して世界を見ることで、ロボットを制御することを自分で学習するんや。
必要なのはカメラ1台だけや。つまり、これは視覚だけを使って、事実上他のどんなロボットでも制御することを自分で学習するAIなんや。
余分なセンサーはいらん。ハードウェアの調整も必要ない。カメラフィードを通して自分の動きを見ることで、AIは視覚運動ヤコビアン場と呼ばれるマップを学習するんや。これは3D世界で見たものをロボットのモーターコマンドに結び付けるんや。
ランダムな動きでの実験も含めて、わずか数時間の実験で、AIは精密なタスクを実行できるほど本質的に自己認識を持つようになったんや。従来の硬いアームでも、柔らかくて柔軟なロボットでも動作するんや。そして標準的なRGBカメラだけを使っとるから、このモデルは潜在的に安価で、スケーラブルで、適応性があって、オープンソースになる可能性があるんや。
この記事で魅力的なのは、このAIが純粋に観察を通して人間のような自分の体の感覚を実際に発達させたことや。赤ちゃんが自分を見て、何らかの動きもして、その2つを結び付けることを学ぶのと同じや。これも同じことなんや。腕が動くのを見て、「ああ、こうやって制御するんや」って感じなんや。
宇宙の小型衛星とAI
次は、AIを使って動力供給され調整される宇宙の小型衛星について話そうや。SAT-2はこの小さなキューブ衛星で、33cm四方なんや。2024年8月に打ち上げられて、今や実際のデータを提供する科学フェーズに移行しとる。
マルチスペクトラルカメラと搭載AIの9ヶ月間の試運転期間を経て、今や地球観測画像を送信しとるんや。
AIがやっとることは、衛星がクリアな画像を選び、雲のかかったものを廃棄し、データを圧縮し、山火事、船舶、水質汚染などを検出することを支援しとるんや。そしてそれを全部搭載で処理しとるんや。
つまり、最終的なデータ、処理されたデータだけを地球に送信しとるから、リアルタイムがはるかに簡単になるんや。送信するデータが少なくて済むんや。
こちらがそれから戻ってきた写真の一部や。超高解像度で、AIを使って山火事、船舶、海洋汚染などを検出しとる。
生産性パラドックスの深層
よっしゃ、リタ・マクグラスの記事「偉大な生産性パラドックス：なぜ我々は人生を価値あるものにすること以外のすべてを測定するのか」について話そうや。
アダム・スミスの時代から、我々は生活水準の向上を生産性、典型的には製造業の生産性の改善と結び付けてきたんや。でもデジタル知識労働の革命の瀬戸際にある今、生産性について新しい考え方が必要かもしれへん。特に、必ずしも投入産出方程式にポンと入れられへんものに関してはな。
よっしゃ、これは測定できるものと重要なもんについての会話や。人工知能は強化学習を得るんや。データで訓練されて、ほぼデフォルトでそれは測定できるもんや。なぜなら実際のデータやからな。でもそれって、もしかしたら要点を見逃しとるってことやないかって考え始めなあかんで。筋書きを見失ってもうたんや。
AIの時代には充実感、つながり、創造性といった、測定でけへん、少なくとも簡単には測定でけへんもんについて考える必要があるって議論しとるんや。
彼女は問うとる。我々の最も重要な仕事の一部は、最も非生産的なもんなんやろかって。皮肉なことに、アダム・スミス自身の定義によっても、どんな社会でも最も重要な仕事の多く、教育、医療の提供、子供の世話は非生産的なんや。
我々はより多くのことを追跡する専門家になったんや。より多くのタスク、より多くの効率、より多くのスピード。でも最も人間的な質問に答えることには近づいてへん。今日つながりを感じたか。重要なことを感じたか。その充実感こそが、AIが解決するかもしれへんし、しないかもしれへん真のパラドックスなんや。
カオス理論を使った通信セキュリティ
よっしゃ、次はこの明らかな画期的発見について話そうや。「物理層セキュア通信のためのカオス変調メタサーフェス」って。何やそれ？
ChatGPT、5歳児にもわかるように説明してくれ。研究者らが今、カオス理論で制御される再構成可能なメタサーフェスを構築したんや。メタサーフェスって何やって？実際の表面やない、表面の上にある表面のことや。そしてそれが物理層で直接ワイヤレス信号を保護するんや。キー、パスワード、暗号化アルゴリズムは一切不要や。
いや、ChatGPT、もっと簡単にしてくれ。科学者らがカオスを使ってワイヤレス信号を保護する特別な表面を作ったんや。つまりパスワードや複雑な暗号化は不要ってことや。この技術は、メッセージがボブみたいに正しい人に直接届くことを確実にして、他のみんなにはスクランブルされたノイズしか聞こえへんようにするんや。
エネルギー効率が良くて、通常の機器で動作して、ドローン、スマートデバイス、さらには将来の6Gネットワークにも最適かもしれへん。秘密のキーはいらん。表面自体がメッセージを安全に保つワンタイムのランダムパターンを作るんや。正しい人だけにあんたの声を聞かせるスマートシールドみたいなもんや。
それは狂っとるな。わしが理解しとる限りでは、わしのiPhoneの前面、実際の材料に何らかのユニークなもんがあって、それが完全にユニークやから、その材料の部分を通してのみメッセージが届くということや。そしてそれだけで、そのカオスパターンが、メッセージを保護する方法なんや。やばいな。世界が狂ってきとる。
AIの自信問題
しかし、信頼性の問題に対処する必要があるんや。新しい研究によると、AIにもそんな問題があることが明らかになったんや。信頼性の問題やな。
DeepMindとロンドン大学の研究者らが発見したところによると、我々のほとんどが今使っとる現代のAIモデルは、時々自分を疑って、特に反対意見のフィードバックに遭遇した時に、正しい答えを放棄することもあるんや。
正しい答えにこだわる代わりに、右往左往したり不確実になったりして、信頼性の懸念を引き起こすんや。特に金融や医療みたいな分野では、これは全く受け入れられへん。
これらのものを使って、間違った答えを出したように見えて、「いや、それは間違った答えや」って言うと、「ああ、そうや。それは間違った答えやった」って言うってことを覚えとかなあかん。でもあんたが間違っとって、それが実際は正しかったらどうやねん？自分を擁護する必要があるんや。
でもまた、過信して、知らんのに自分を擁護してもあかん。何について自信があって、あんたが正しく言うとるかもしれへんし、言うてへんかもしれへんことについて感覚を持たなあかん。
でもとにかく、この自己信頼の反転はAIの一貫した内部推論の欠如を示しとる。今、科学者らはそれがこれをやっとるという証拠を持っとるから、解決策を考え始めることができるんや。
貨幣の未来とイーロン・マスクの予言
よっしゃ、お金の未来について、あるいは実際にお金がなくなるかどうかについて話そうや。イーロン・マスクがいくつかのことを言うとるで。
これはMediumでGraceが書いたもんや。「イーロン・マスク：AIは貨幣を無意味にし、新しい通貨が出現する」や。お金が未来にならへんってのは、かなりもっともらしく思えるで。つまり、わしも確実にスタートレック型の未来を想像できるわ。どうやって移行するかは想像するのが難しいけどな。それが実際に起こるかどうかは想像するのが難しいわ。
たぶん何百万種類の通貨があるか、何らかの定量的方法で捉えられる価値があるだけかもしれへん。たぶん電気と計算だけが通貨になるもんの尺度なんかもしれへん。それはイーロンが想像しとることにちょっと近いな。
彼は、超先進的なAIと自動化が希少性を解体するって議論しとるんや。希少性は我々の現在の通貨システムの礎石やからな。
いわゆる、1ドル札とドルは限られた数しかないとされとる。だからみんなが無限に持つことはできへん。でも機械が我々が必要とするもん、食べ物、住居、薬、すべてを作れるようになって、迅速かつ安価にすべてをやれるようになったら、富の伝統的な概念は崩壊するやろう。
その代わりに、アクセス、評判、創造性、あるいは純粋な計算能力みたいな新しい形の通貨がそれに取って代わって出現するやろう。本質的に、我々が知っとるお金は無意味になるかもしれへんし、成功は代わりに高度に自動化された知的社会への貢献で測定されるかもしれへん。
どう思う？もしよかったら下のコメントで教えてくれや。AIが貨幣を時代遅れにするかもしれへんけど、独創性、接続性、知的影響力、たぶん名声みたいな無形資産を、未来の真の富の地位として高めるかもしれへんと思うか。
それとも、お金はお金で、AIとエージェントは取引を行うためにお金を使いたがって、自由市場メカニズムが常に役割を果たすと思うか。興味深い会話やな。
プログラミングの未来と自然言語
アセンブリレベル、つまりコンピューターの核となる1と0から、Pythonみたいな言語へのレベルアップのようなもんや。
開発者を置き換えるよりも、AIはGitHub CopilotやCursorみたいなツールですでにコーディングをより速く直感的にしとる、より強力な協力者になりつつあるんや。重要なのは、コーディングを少なく学ぶことやなくて、特に自然言語がプログラミングの正当な方法になる時代に移行する中で、AIとよりスマートに働くことを学ぶことなんや。
考え方としては、大規模言語モデルは新しい種類のコンピューターやってことや。キーボードとスクリーンが発明されて職場で一般的になった時と同じように。LLMを実際に出て行って実行するコンピューターである言語モデルとして考えて、それとコミュニケーションを取らなあかんのや。
その意味では、まだある程度コーディングの仕方を知りたいけど、それがあんたのためにコーディングしてくれるけど、論理、思考、前提を知って、それが何をやっとるかを観察し、それが何をやっとるかを導く必要があるんや。
だから、この変化は、プログラミングを従来のコーダーに限定されへんもんとして再構成するんや。つまり、コーディングのスキルを学んでへんくても、まだ思考、プロセス、実装、forループが何を意味するか、これらの異なるもんが何をして、なぜ特定の方法で組み合わさるかを学ぶことができるってことや。
それだけで、構文やメモリ問題の修復方法とかそういうもんを正確に知らんくても、プログラマーになることができるんや。
バーを下げる代わりに、それは分野を広げるやろうと彼らは言うとる。そもそも誰がソフトウェアを構築するかを潜在的に変革するんや。
色彩の進化史
よし、ちょっとした余談やけど、Quantum magazineがこの記事を出したんや。「自然はいつ鮮やかな色彩に満ちたのか？」ってな。ほんまに魅力的やで。
科学者らが5億年の進化史を再構築して、カラフルな信号と色覚のどちらが先に来たかを明らかにしたんや。鶏が先か卵が先かや。色を見るのが先か、色で信号を送るのが先か、色でコミュニケーションするのが先か、どっちが先やねん？
化石記録を分析してすべてをまとめた結果、動物が色を見せびらかし始めるずっと前から、動物は色を見ることができたってことがわかったんや。だから色覚が進化して、それから動物が異なる色の体と信号を進化させ始めたんや。
研究者らは5億年にわたる化石と進化系統樹を遡って、色覚とカラフルな信号のタイムラインを理解したんや。彼らの発見によると、色覚は4億年から5億年前に節足動物や初期の脊椎動物みたいな古代の動物で進化したんや。
一方、鮮やかな果実、花、信号、交尾のディスプレイ、そういうもんは1億年から3億年前にようやく現れ始めたんや。
このコンテンツを楽しんでもらえたら、いいね、コメント、シェアしてくれや。わしにとってほんまに意味があるんや。次回また会おうな。
コメント