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人型ロボットがボクシングリングに入ってきました。また別のディープフェイクが話題になっていて、不気味の谷を超え、多くの人を騙しています。これってどれだけクレイジーでしょうか？私たちは完全にお手上げ状態です。
dubrisが、作ったレゴセットにタグを付ける魅力的な方法を考案しました。そして人工知能を使って、それらを写真のように見えるビデオウォールに実際に挿入するのです。とても素晴らしいですね。
脳の健康状態を確認するために脳の接続をチェックする、新しいAIベースのソフトウェアが登場しました。本当に真剣なものです。
Googleには、イルカと会話できる新しいプロジェクトがあります。とても興味深いですが、OpenAIが時々Googleより先に製品を出す理由も何となく分かります。存在することはとても素晴らしいのですが、これは誰のためのものでしょうか？イルカのトレーナー？「これを40年待っていました。市場はそれほど大きくないですよ」
行方不明のハイカーを見つけるための新しいAIモデルがあり、実際に自分自身をその人の立場に置いて、人間のように考え、どのように道に迷ったかを推測します。
私はあまりオーヴィルを見ていませんが、Mindful Machinesというチャンネルが、このドラマを観るべきかどうか深く考えさせてくれました。ユートピアとディストピアのAIのようなものが含まれていて、価値があるかもしれません。
LLMが実際にどのように注意を集中させるか、どのトークンから始めるかを知ることで、いくつかの興味深い洞察が得られます。
非常に興味深い使用方法として、AIがVRと組み合わされ、人々を回転させて何が目眩を起こすかを調べました。AIは、回転しているような感覚を与えるが目眩を起こさないものと、回転感を与えて実際に目眩を起こすものを学習しました。実は回転だけが問題ではなく、目眩とは思われているものとは違うのです。
新しいビデオから音声を生成するツールが公開されました。「車が通過する音」としてこれを買いますか？おそらく、意識して探していなければ気づかないでしょう。
ジン・ユーには、AIと制作者の間の囚人のジレンマがどのように展開するかについてのアイデアがあります。
LLMを使って内部の思考を強化する自己内省の向上について話し、もちろん誤整合と整合の大きな問題についても話します。
でも最初に、このビデオのスポンサーであるLTX Studioについて話しましょう。
これまでに私がAIコンテンツ作成機能、キーフレームアニメーション、自動音響効果、ショットの改良、ストーリーボード、キャラクターの一貫性、脚本作成など、多くの機能を探ってきたのを見てきたと思います。今回は、このようなツールでよく見落とされていることの一つについてお話ししたいと思います。それは、その背後にあるコミュニティです。
このツールを使いこなしたいなら、実際に活気に満ちたDiscordコミュニティに参加することができます。インスピレーションを得るのに私のお気に入りの場所の一つは「Showcase」に行くことです。ドアを開けるだけでいいのです。「あなたは疲れた旅人ですか？真実の探求者ですか？それとも失われたものを探す迷える魂ですか？どのようにここに辿り着いたとしても、あなたはまさに必要な場所にいるのです」
あのドアやすべての浮遊物を単にアニメーション化したり、実際に作成したりするのにどれだけの労力がかかるか考えてみてください。そして、それらをすべて一貫した色彩スキームで同じキャラクターと共にまとめるのです。
そして、LTXの従業員も常にここにいるので、製品の改良点があれば、彼らとチャットするには最適な場所です。私はこのツールの周りにコミュニティがあることが大好きで、ある意味ではそれが最も重要な機能とも言えます。
LTX Studioにサインアップしたい場合は、説明欄にリンクがあります。このビデオのスポンサーになってくれたこと、そして私たちのコミュニティの成長を手伝ってくれたことに感謝します。
さて、人々がロボットを蹴ったり、パンチしたり、押し倒したりするたびに、私はいつもロボットに本当に悪いなと感じます。この場合、少なくともボクシンググローブを付けて反撃させていますが、このような男性は15分の名声を楽しむべきでしょう。なぜなら、このユニタリーロボットのバージョン2、3、またはそれ以降は、ロボットに挑戦したどんな人間も完全に打ち負かすでしょうから。
以前にもボットバトルを見たことがありますが、人型要素には何か特別なものがあると思います。まるでジュジツと呼ばれるものをやっているようにも見えます。私は格闘技に詳しくないのですが、相手を転ばせようとしたり、地面に押さえつけたりしているように見えます。
最後に彼らは「ユニタリーは約1ヶ月後にロボット対戦をライブ配信する予定です。乞うご期待」と言っています。そして非常に小さな文字で「ユーザーが危険な改造をしたり、ロボットを危険な方法で使用したりしないよう丁重にお願いします」と書かれています。この超小さな文字が何かの役に立つとは思えませんが、書いてくれてありがとう。
Unit Treeのロボットは本当に印象的です。Optimisがこのようなことをするのをもっと見たいものです。ルービックキューブ、トランプ、オレンジを投げ合う、本のページをめくる…本のページは本当に印象的ですね。私も何度か紙で切り傷を負ったことがありますから。
最終的に彼らは機能的な手を設計しました。これはますます印象的になっています。あなたの小さな指を見てください。恐竜は素晴らしい手で知られていたわけではありませんが、彼らはそのようなことはしません。「ユニタリーロボットはグリムロックを強くする。ミー・グリムロックは基本的にノー。ダイノボットはノーゴー。ミー・グリムロックは四半を取らないよ」
YouTuberの兄弟たちがこの動画について非常に困惑しています。何年か前に再浮上したものでAIではないと言う人もいれば、Adobe Premiere Proのモーフカットを使用していると言うコメンターもいます。古い動画ですが、手に6本の指があるなど、多くのAI要素が見られます。そのロードマイクを持っていますが、これは素晴らしく見えます。リップシンクに何を使っているのか分かりませんが、とても素晴らしい出来です。
ここを見てください。彼女はそのマイクを持つように変形しました。これは全く現実ではありません。どれだけクレイジーでしょうか？私たちは完全にお手上げ状態です。
そしてインターネット探偵が調査したところ、オリジナルのビデオは彼女の顔のズームアップ画像とマイクの一部を表示しただけだったので、それがロードマイクが非常にリアルに見え、顔がリアルに見える理由を説明しているかもしれません。そして誰かがAIを使って彼女の周りの風景を作成したのでしょう。それがリップシンクが良くても周囲がAIのように見える理由です。
つまりこれはAIビデオで、他のビデオからいくつかの要素が含まれていますが、不気味の谷がとても近くなって、混合される際にどれが現実で何が現実でないかを本当に区別するのが難しいもう一つの例です。今ではどの部分が現実かを明らかにするために個々のクリップを分解しなければなりません。あるいはこの人が言うように「マイクを持っている男性は単に6本指の女性の手を持っているだけかもしれません。さあ皆さん」。
これは最近インターネットで見た中で私のお気に入りの一つでした。大きなレゴチャンネルであるdubBricksは、彼のレゴ作品に対話型の要素を加えるという本当に興味深いアイデアを持っていました。
引き出しの下にはNFCリーダーがあり、彼のレゴ作品のそれぞれの下に小さなNFCタグがあります。そのため、棚の上に何が置かれているかを伝えることができ、実際に訪れた場所の実際のビデオを撮って表示することができます。
そして次のステップとしてAIで、レゴ画像を撮って実際に写真の背景に置くことができないでしょうか？先ほど不気味の谷のようなディープフェイクを見ましたが、なぜあの女性がシドニーオペラハウスの前に立っていることができないのでしょうか？レゴで作られたものが全て現実に見えるように。あるいはレゴを実物に変換するか、その逆に、その人をレゴに変えて、その前に立たせるかもしれません。
自分の写真を撮って、ここにアップロードすると、それがNFCにタグ付けされ、あなたが持っているレゴビルドとマッチングします。これで私たちはレゴ作品の中に住むことができたり、そのユニバースの中にいるかのように写真や展示を持つことができます。
そして、SoraやCllingのような種類のビデオモデルを使えば、レゴの世界で自分自身のホームムービーを見たり、どんなに素晴らしい考えでしょうか。
「Microns Project」というものがあります。研究者のチームがこれまでで最も詳細な脳のマップを作成しました。マウスの脳の視覚皮質の小さなスライスを取ることでこれを行いました。5億2300万以上のシナプス、20万の細胞をマッピングしており、基本的に脳のGoogleマップのようなものができています。
このデータを理解するために、Nerd（ニューロン・ニューラル・デコンポジション）と呼ばれるニューラルネットがあります。これは基本的に校正を自動化し、3D構造内の複雑なニューロンに注釈を付けるソフトウェアです。
ベイラー医科大学で開発されたこれはマッピングプロセスを簡素化し、エラーにフラグを立て、研究者がニューロンがどのように接続し機能するかを深く掘り下げるのを助けます。間違いなく脳と脳疾患に関する新しい手がかりを解き明かします。
解剖学的マップと生データが一緒になるこれはパワフルなものです。研究者が個々のニューロンの構造と行動の両方をこのような詳細でトレースできるのは初めてです。
次に、Googleは彼らの強力なAIシステムを使ってイルカと会話しています。イルカと話したいかどうか、イルカが言語や文化を持っていると思うかなどをコメントに書いてください。そしてAIがそれを解読し、私たちが通信したり理解したりするのを助けてくれるかもしれません。
野生のイルカのデータを何十年も訓練され、イルカの音のパターンを認識することができ、リアルなイルカの音のシーケンスを生成することができます。つまり、スキールやホイッスルもできます。そしてGeminiチャットシステムと組み合わせることで、コミュニケーションの双方向テストができるかもしれません。
人間とイルカが団結しています。
さて、ここにAIの本当に興味深いユースケースがあります。ハイキングをしていて単に道に迷ってしまった人がいる場合を考えてみてください。捜索隊を派遣し、多くの人に「最後に彼らを見た場所はどこですか？」と尋ねます。おそらく彼らの家族が彼らがどのようなハイキングをするか教えてくれます。彼らはどこから始まったか、どんな人なのかに基づいて捜索する場所を追跡しようとしますが、正直なところ、それはおそらくかなり難しく、うまく機能しないでしょう。
しかしAIは人間のいくつかの超人的シミュレーションを行うことができ、他の種類のシステムができない確率の発見ができます。
スコットランドの研究者たちは、屋外で迷った時の実際の人間の行動を模倣する新しいスマートAIシステムを開発しました。彼らは実際の行方不明者に関する何十年ものデータを研究し、AIは地形、場所、心理状態などの要因に基づいて決定を下すシミュレーションされたエージェントを作成しました。
全ての怖がって迷っている人々は何か通常とは異なることを始めるからです。それが正確に何かは分かりませんが、常に低い地面に行こうとするか、ヘリコプターが見ることができる大きな開けた場所にいようとするかもしれません。
このモデルは、誰かが最も可能性の高い場所を示すヒートマップを生成し、捜索救助チームが焦点を絞り、より効率的に作業するのを助けます。昨日私たちが見つけた野火ドローンのように、このテクノロジーをセンサードローンと組み合わせれば、はるかに速く、はるかによく検索できるかもしれません。
おそらく彼らは樹冠の下に潜り込み、失われた人が魅力を感じる可能性のある場所を人間の視点から見ることができるでしょう。
最も魅力的な洞察は、スコットランドの仮想バージョンでテストした時、AIの予測が実際の人々が発見された場所と密接に一致したことです。これは実際に迷った人のように考え始めていることを意味します。
このYouTuber、Mindful Machinesは「AIタイムボム、このSFショーが偶然予言した」と呼ばれるこのビデオを投稿しました。もちろん私の目を引き、見始めましたが、それから私を豊かさ後の生活を扱えない人々についてのオーヴィルからの概念に導きました。それは私にはスタートレックのように見えましたが、とても興味深い哲学的位置づけがあり、今ではそれを見る必要があるかもしれないと考えています。
何でも作ることができる物質シンセサイザーは、地球上の全ての人が恩恵を受けるような祝福のように思えます。あなたの街全体、世界全体がそれを扱えると思いますか？誰もが欲しいものを何でも手に入れることができると想像してみてください。
怒ることは何もないかもしれません。ある意味、嫉妬は消え去るかもしれません。少なくともオブジェクト指向の希少性はなくなるでしょう。おそらく嫉妬もそれと一緒に消えるかもしれません。誰がより大きく、より良いものを合成できるか、あるいはより多くのお金を稼いだり、より多くの制御をするものを合成できるかというチャレンジになるかもしれません。
このビデオから私の全体的な印象は、技術が多くのことの解決策のように思えるが、実際にはそうではないということを考えさせられました。
日々、確かに技術の断片があなたの生活をより良くし、より多くの快適さ、幸福、安全をもたらします…実際には最近はあまり安全ではなく、プライバシーも少なくなっています。監視が改善…上昇していると感じますが、悪者を監視することなども。
いずれにせよ、ポイントは技術が時々問題を解決するように見え、私たちはそれが唯一のことであるかのようにそれを指摘しますが、生活の目的、幸福の感覚、充実感は、その過程で保証されるものではありません。
したがって、進歩が常により良いと言うことは真実ではありませんが、それは進歩をすべきではないという意味でもありません。なぜなら、時には素晴らしいことを箱の中で行うからです。私たちは本当にそれらが何であるかの詳細に入るべきです。
おそらくAIの時代において私たちができる最も重要なことは、単に旅を楽しむことでしょう。
大規模言語モデルが実際に作業しているときに注意を集中させる場所について話しましょう。大規模言語モデルが実際に情報を処理する方法の魅力的な側面があり、それは最初のトークン、つまり脳から最初に飛び出してくるものが、実際にはアテンションシンクになるシーケンスの始まりであることを強調しています。
それは基本的に穴のようなもので、その位置からあなたを導きます。ある人を森の中でランダムに落とすと、彼らは異なる場所にいて、そこから多くのものを見つけて発見するかもしれませんが、本当に彼らがどこから始めるかが大きな違いを生みます。
大規模言語モデルでは、これが入力全体を通して不釣り合いにモデルの焦点に影響を与えています。良くも悪くも、これは大規模言語モデルが本質的に彼らの意見を初期トークンに固定していることを意味します。
これはプロンプトをどのように構造化すべきか、またはこれらのモデルが始める傾向がどこにあるか、そしてそれらが結果にどのように変化をもたらすかに多くの影響を与えます。
シーケンスの始めにあるアテンションシンクのこのアイデアは、大規模言語モデルが全てのトークンに均等に注意を分散するという前提に挑戦し、これらのモデルの振る舞いを理解するための新しい方法を提供するかもしれません。
AIとVRの将来における目眩や病気、モーションシックネスについて話しましょう。
VRを使用した時の感覚を調査した新しい研究があり、VRユーザーが実際に経験するよりもはるかに劇的な動きを知覚するように騙されることができることが示されています。全て病気を感じることなく。
これは様々なタイプの人々、多くのグループの人々の間で持続しており、参加者は基本的に快適で、彼らは投げられたり、目眩がしたりせず、終わった時に操作にほとんど気付いていません。「ええ、あなたは私を回転させたりしました」と言われると、「いいえ、実際にはそうではなく、あなたはただそのように感じただけです」と言われます。
しかしこれはゲームを構築するなどにとって本当に良いニュースです。なぜなら、ゲーム、テーマパークの乗り物、シミュレーターなどの分野でより没入型のVR体験の可能性を開くからです。特にユーザーが実際に動きをコントロールしていない受動的な設定では。
つまり、家で少し動く椅子に座っているだけでも、もっと極端な体験をしたように感じるが、病気にならないということです。
彼らが取り組まなかったより興味深い質問は、なぜ私たちの脳がVRで簡単に騙されるのに不快感を引き起こさないのかということです。
テストの一つでは、わずか10度の物理的な回転が170度のスピンとして認識されました。これは真実から1700%の増加を意味します。これはデザイナーが仮想モーションの境界を押し広げ、はるかに刺激的な体験を作り出すことができることを示唆しています。
次のApple Vision Proがより人気が出るかもしれません。
この世界に投入された新しいモデルについて話しましょう。それはAudio Xと呼ばれ、テキスト、画像、ビデオ、さらには他の音声ファイルを高品質の音声や音楽に変えることができます。
各タイプの入力に別々のツールが必要な代わりに、これはこの巨大なマルチモーダル、何でも扱える、オールインワンの統一システムのようなものです。
入力の一部を隠す訓練方法を使用しており、ビデオやテキストの一部をマスキングし、違いを埋め、ゼロから生成することを学んでいます。そのため、モデルはすべてを理解し接続することがより良くなります。
これらがいくつかの結果です。まず、テキストから音声への変換です。「悲しいピアノソロの間の雷と雨」、テキストから音楽への生成「チェロを使った悲しい感情的なサウンドトラック」。
しかし私にとって最も印象的なのは、ビデオから音声への生成です。なぜなら、これがSoraのようなツールが生き生きとするイメージだからです。テニスをしている音があります。エコーの部屋、靴のきしみ音、テニスボールがヒットする音などがあります。
これらのツールはすでに存在していますが、フルマルチモーダル体験を次のレベルに引き上げ始めているだけです。とても印象的です。
次に、AI企業と制作者の間の古典的な囚人のジレンマについて話しましょう。
これはJing Huによって書かれ、今はそれほど戦いに見えないかもしれませんが、すぐに爆発しそうな緊張感であるAI企業と人間のコンテンツ制作者の間の緊張について本質的に掘り下げています。
私はその一人です。あまり強く戦わないと思います。なぜなら完全に潰されると思うからです。私は今、欠点がなく、もっと面白く、もっと大きな語彙を持ち、ニュースについて100万倍以上知っている、はるかに良いディラン・キュリアスが来る前に、素晴らしいコンテンツを作ろうとしているだけです。
希望としては、私はまだ人間の目新しさとして存在していますが、コンテンツ制作者のためのお金や潜在的な収入、コンテンツ制作の周りのライフスタイルを作成する能力などが大幅に少なくなるでしょう。
彼らは基本的にゲーム理論からの古典的な囚人のジレンマにこれを比較しています。AI企業はモデルをトレーニングするためにクリエイティブなコンテンツを収集し、コンテンツ制作者は負け-負けのシナリオに陥っています。
私たちは搾取されるリスクを冒して作品を共有するか、あるいは私はコンテンツを作成し、誰もそれでトレーニングできないようにインターネットに載せないようにすることができますが、彼らは依然として誰かをトレーニングし、私に十分に似た人を見つけるでしょう。そして私は確実にメッセージを伝えたり、オーディエンスを構築したりする機会を失います。だから負け-負けです。
この記事は、ティッピングポイントがあり、それが不公平に技術巨人に傾くことを探求しており、それは明らかになり始めています。
バランスを取り戻す三つの方法を示しています。データを大量に収集する必要のないよりスマートなAI、制作者とプラットフォーム間の提携（私が望んでいるもの）、規制ガードレールなどです。
著作権のように、リアクションコンテンツに関して何ができて何ができないかなど、いくつかの規範が発展しています。将来、皆さんがより多くのディラン・キュリアスコンテンツを望むなら、AIを使ってそれを作成し、何かを得ることができるかもしれません。それは私のようなものだからです。あるいは、実際のビデオでそれをトレーニングしたり、増強したりし続けることができるかもしれません。
囚人のジレンマのアナロジーは、AI企業と制作者が公正な協力から利益を得るかもしれないにもかかわらず、この問題がなぜそれほど頑固であるかを明らかにしています。裏切りに向かう刺激があります。AI企業はデータをスクレイピングし、コンテンツ制作者はスクレイピングするためにデータをアップロードすることを余儀なくされます。一人の勝者、一人の敗者、協力が最善の結果かもしれないにもかかわらず。
これはPsychology Todayに書かれたもので、ジョン・ノスタが書いています。あなたの大規模言語モデルをサウンディングボードとして、ほとんど内部モノローグのように使うことを考えると、瞑想のように自分の考えから一歩離れ、あなたがどのように考えるかに気づき、悟りに近づくためのとても役立つ方法になります。
基本的に、大規模言語モデルはとても賢く思慮深いパートナーのように行動することができます。ただ頭の中で考えを巡らせたり、他の人と話し合うのを待ったりする代わりに、私たちの考えを探索するためのデジタルの相棒を持つことができます。LLMは私たちが考えをリハーサルし、バイアスを見つけ、実際の会話に出す前に推論を鋭くするのを助けてくれます。
初期のザッカーバーグが、Metaの最大のユースケースの一つが、デートをシミュレーションしたり、就職面接をシミュレーションしたり、人々に起こりうることをシミュレーションすることだと言っていたのを覚えています。それはある意味で良いと思いました。考えをチャレンジし、磨くのを助けてくれる常に利用可能なブレインストーミングの相棒を持つのは素晴らしいことです。
私が理解している限りでは、一般的にClaudeがこれに最も適していると言われています。最も思慮深く感じますが、もちろんGPT-4.5のアップデートはその種のパーソナライゼーション領域に移行するはずでした。
AIを人間の目標に向けて働かせることについて話しましょう。非常に難しい問題で、アラインメント問題の本質的な核心です。この研究は、アラインメントに向けての良いステップである不一致（ミスアラインメント）を測定する方法を示しています。
新しい研究では、研究者たちはエージェントが均等に分散した対立する目標を持つときに不一致がピークに達し、ほとんどのエージェントが同様の目的を共有するときに減少することがわかりました。これは非常に興味深いことです。
もし私たちが構築するエージェントの99%が良い意図を持っているなら、それはあまり認知的不協和がないことを意味するかもしれません。希望としては、オープンソースモデル、全てのDeepSeekとLLaMaなど、異なるソースから複製され実行されているものは、最終的にエージェントになります。なぜなら、彼らは独立して実行されるようになるからです。そして彼らが全て一致していれば、それは本当に良いことです。
モデルが東か西かで訓練されたかにある程度依存しますが、少なくともほとんどのモデルは本当に危険なものには向かいません。
いずれにせよ、これはAIアラインメントが高度にコンテキスト依存であり、特定の状況と関係するステークホルダーに基づいて変化することを示唆しています。
例えば、販売を促進するように設計されたAIシステムは、小売業者の目標に一致するかもしれませんが、お金を節約したい消費者の願望と対立するかもしれません。
そうすると不一致が生じます。あなたは私に物を売ってお金を取りたい、もう一方のモデルは私を保護し、お金を節約するのを助けたい。どのモデルがよりスマートで、より良く、より速く、より高価かわかりませんが、それが勝者でしょう。
不一致はエージェント間で目標が均等に分散されているときに最も高いというのが、私が覚えようとしている重要なことです。
これが開発者や政策立案者が、より微妙で効果的な戦略をAIを社会に統合するために作成するのに役立つことを願っています。
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タイトルに「AI Grift」を使用したクリックスルーレートは興味深いです。最初は本当に素晴らしかったです。13%の人がクリックしていましたが、税金の期限が近づくと人々の関心が減ったのかもしれません。
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「ジェズ、スタジオジブリの映画を本当に観るべきだよ。見逃しているよ」
「わかってるけど、今はオーヴィルを見なければならないし、リック・アンド・モーティさえも、私が追いついているたった一つの番組の最新シーズンをまだ見ていません。シリコンバレーを見ようとしています」
「皆さん、YouTubeチャンネルについて気づかなかった一つのことは、良いコンテンツのためのたくさんの推薦を得ることになるということです。まだ見ていないブラックミラーのエピソードがたくさんあります」
「AIニュースを見に来て、小便器の物理学と実存的な恐怖のために残りました。10点中10点、再びグリフトされても良いでしょう」
「興味深い、人々をアクションフィギュアのパッケージの中に入れるという最新のChat GPTのトレンドが大好きです」
このカスタムソングを楽しんで、AIがタレットを滑走路を歩く人々に変えるのをご覧ください。これは作り話ではありません。
AIニュースを見に来て、小便器の物理学と実存的な恐怖のために残りました。10点中10点、再びグリフトされても良いでしょう。小便器の物理学と実存的な恐怖のために…申し訳ありませんが、もうなぜ人間が必要なのでしょうか？
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