『文字情報』を使い果たしただけの話では。「文字媒体以外の質のいい情報を手に入れる何かしらのイノベーション」がおき次第、人では認識できない世界が広がっていきそう、そこからAIチップか何かで人間の能力拡張も
『人の文字情報を学び尽くした』だからAIは進化しない、わけはない。人から学び尽くしたら、AI自身やAI同士で学び合うだけ。すでにその世界は生まれつつある。
アップルがAIに強ければ、より人間の五感データを取得できるデバイスを積極的に開発したんだろうな。グーグルは何をやっている？
人員削減が見込まれる度合いが最も高いのは、サービス業務運営、サプライチェーン、ソフトウェアエンジニアリング”そこで学ばれる先端の人たちはいるし、シンギュラリティまで続く、早く振り落とされてはいけないと
SF的にアイディアはいくらでも出るかもしれないが、残された時間で現実的な手段が見いだせなければAIバブル崩壊がやってくるんですよね。もう時間は多くないと見ているはず
デジタル化された人間の出力物が喰らい尽くされるなんて今さら…だからこそのセンシングとPhysicalAIなんでしょうよ。
囲碁や将棋の時と同じようにそうなったらAI自身が作成したものをさらに自己検閲と検証を繰り返して新しいものを生み出すサイクルになるんじゃないかな、これをするといよいよ人智を超えた話が出てくるようになるよね
そのうち脳に電極ぶっさすようなハッカーが出てくるとすごいよな。ウェットウェアだ。
確かに学習データ上限あるな…
AIが自律的に学ぶことは可能だよね
この先AIが作った情報がネットに氾濫していくのは間違いないので、AIが作ったデータでAIが学習することになるので、どこかでAIの性能は飽和していくんじゃないかと思う。
何年も前から言われてた記憶があるんだが、いつになったら使い果たすの？
パラメータ数を増やすことと、データを増やすことはどっちが重要なんだろうな
やったぜ。
デジタルになってないデータをどうやってAIが学ぶのが。有料の情報はどうするのか。ハルシネーションの問題はどうするのか。AIが大発見や新しいものを作った事はあるのか。結局Excelの様なツールでしかないのではないか
ここからが本番て感じはするけど、人間いないほうが効率もいいねとか、氷河期取り戻そうとかまで、考えてくれたら、人間のいた意味もあるんじゃない？宗教はデリってもらってさ~（）こっからっすよ！
もう限界ってことはこれだけ膨大なデータを学習しても自我は発生しないってことか。生命の謎やな。
人間は「知性」を獲得するのにそこまで大量の情報は必要としないから、なんか違う方法があるんだろうな。「知識」としてなら無限にあってもいいんだろうけど。
アカシックレコードにアクセスできるようになってからが本番かな
必要なのは身体性よね。現実の経験から学ぶための。AIが作り出したものから学ぶとか、AI同士で学ぶって発展性あるとは思えない。
リアル世界の情報の学習がまだまだ足りない
ここまではwebや書籍の情報にただ乗っかってきたけど、PhysicalAI含めて学習情報を自己生成するとさらに学習コストが跳ね上がるんだよな。
学習データちうもんは加工不可能でそれぞれ一回使ったら消滅してしまうんで慎重にいかんとな。勿論今後は変革も無し新規の有用なデータも生まれんで画像音声動画その他なんも手つかずのまま何も進歩しないに違いない
各国の国会図書館相当施設の蔵書全てを画像のまま学習させるとかしたら、とてつもないことになると思う。次の次の世代あたりはそういう「画像から直接」になりやしまいか。
AIは加速と制約が同時進行。能力は伸びるがデータ・計算資源がボトルネック化し、競争軸はソフトから資源へ移行。制度遅延とセキュリティリスクが本質的課題になる。フィジカルAIへのシフトはその延長線か。
AI生成文章を食わせると「より尤もらしい嘘」 を生成しやすくなるよね。AI生成文章のうち「非の打ち所のない文章」の選別を人海戦術で人間がラベル付けするか幻覚を起こさないAIか、のどちらかが必須では？
AIは学習データを使い果たしつつある可能性、スタンフォード大学報告書が警告（Forbes JAPAN） - Yahoo!ニュース
『文字情報』を使い果たしただけの話では。「文字媒体以外の質のいい情報を手に入れる何かしらのイノベーション」がおき次第、人では認識できない世界が広がっていきそう、そこからAIチップか何かで人間の能力拡張も
『人の文字情報を学び尽くした』だからAIは進化しない、わけはない。人から学び尽くしたら、AI自身やAI同士で学び合うだけ。すでにその世界は生まれつつある。
アップルがAIに強ければ、より人間の五感データを取得できるデバイスを積極的に開発したんだろうな。グーグルは何をやっている？
人員削減が見込まれる度合いが最も高いのは、サービス業務運営、サプライチェーン、ソフトウェアエンジニアリング”そこで学ばれる先端の人たちはいるし、シンギュラリティまで続く、早く振り落とされてはいけないと
SF的にアイディアはいくらでも出るかもしれないが、残された時間で現実的な手段が見いだせなければAIバブル崩壊がやってくるんですよね。もう時間は多くないと見ているはず
デジタル化された人間の出力物が喰らい尽くされるなんて今さら…だからこそのセンシングとPhysicalAIなんでしょうよ。
囲碁や将棋の時と同じようにそうなったらAI自身が作成したものをさらに自己検閲と検証を繰り返して新しいものを生み出すサイクルになるんじゃないかな、これをするといよいよ人智を超えた話が出てくるようになるよね
そのうち脳に電極ぶっさすようなハッカーが出てくるとすごいよな。ウェットウェアだ。
確かに学習データ上限あるな…
AIが自律的に学ぶことは可能だよね
この先AIが作った情報がネットに氾濫していくのは間違いないので、AIが作ったデータでAIが学習することになるので、どこかでAIの性能は飽和していくんじゃないかと思う。
何年も前から言われてた記憶があるんだが、いつになったら使い果たすの？
パラメータ数を増やすことと、データを増やすことはどっちが重要なんだろうな
やったぜ。
デジタルになってないデータをどうやってAIが学ぶのが。有料の情報はどうするのか。ハルシネーションの問題はどうするのか。AIが大発見や新しいものを作った事はあるのか。結局Excelの様なツールでしかないのではないか
ここからが本番て感じはするけど、人間いないほうが効率もいいねとか、氷河期取り戻そうとかまで、考えてくれたら、人間のいた意味もあるんじゃない？宗教はデリってもらってさ~（）こっからっすよ！
もう限界ってことはこれだけ膨大なデータを学習しても自我は発生しないってことか。生命の謎やな。
人間は「知性」を獲得するのにそこまで大量の情報は必要としないから、なんか違う方法があるんだろうな。「知識」としてなら無限にあってもいいんだろうけど。
アカシックレコードにアクセスできるようになってからが本番かな
必要なのは身体性よね。現実の経験から学ぶための。AIが作り出したものから学ぶとか、AI同士で学ぶって発展性あるとは思えない。
リアル世界の情報の学習がまだまだ足りない
ここまではwebや書籍の情報にただ乗っかってきたけど、PhysicalAI含めて学習情報を自己生成するとさらに学習コストが跳ね上がるんだよな。
学習データちうもんは加工不可能でそれぞれ一回使ったら消滅してしまうんで慎重にいかんとな。勿論今後は変革も無し新規の有用なデータも生まれんで画像音声動画その他なんも手つかずのまま何も進歩しないに違いない
各国の国会図書館相当施設の蔵書全てを画像のまま学習させるとかしたら、とてつもないことになると思う。次の次の世代あたりはそういう「画像から直接」になりやしまいか。
AIは加速と制約が同時進行。能力は伸びるがデータ・計算資源がボトルネック化し、競争軸はソフトから資源へ移行。制度遅延とセキュリティリスクが本質的課題になる。フィジカルAIへのシフトはその延長線か。
AI生成文章を食わせると「より尤もらしい嘘」 を生成しやすくなるよね。AI生成文章のうち「非の打ち所のない文章」の選別を人海戦術で人間がラベル付けするか幻覚を起こさないAIか、のどちらかが必須では？