「引用ジャングル」カテゴリーアーカイブ

特に日本の企業に長くいた人ほど、最初は戸惑うようです。どこに座るべきか、誰がドアを開けるべきか、といった序列を気にしてしまうんです。 ですが、やがて肩の力が抜けて、ここが完全にフラットで上下関係のない組織だと理解してくれ… 続きを読む »

じつは創業前、「日本では優秀な人材の確保に苦労するだろうから、アメリカかイギリスで始めるべきだ」と忠告されていたんです。ところがふたを開けてみれば、採用は予想よりずっと順調でした。理由は2つあると思います。まず、日本に来… 続きを読む »

人間が設計した昔ながらのアンテナって、見たことありますよね。数学的な計算に基づいて、「この周波数に共鳴させるには、この長さのワイヤーが必要だ」といった具合に作ります。そうしてできあがるのは、左右対称で角度もきれいな、いか… 続きを読む »

そもそも「Transformerは原理的にリバースエンジニアリングできるのか」という根本的な問題で、彼と私の意見は完全に割れました。 私は「おそらくできるのではないか」という立場ですが、 イノベーションのスピードについて… 続きを読む »

私たちはきわめて奇妙なやり方でゴールに近づいています。私たちは、AIを緻密に設計しているわけではありません。ただ、膨大なプログラムの空間の中から、きわめて知的に見えるものを見つけ出しているに過ぎないのです。それがどうやっ… 続きを読む »

「私たちは、人間がどうやって知的であるかを理解しないまま、人間レベルの知能を創り出してしまうかもしれない」。私たちはただ、この広大な空間から知的なものを探し出しているに過ぎません。AIが生み出したものを後からリバースエン… 続きを読む »

私たちが今どれほどの計算能力を使っているか、多くの人はあまりピンと来ていないでしょう。あるYouTube動画がうまい説明をしていました。「もし毎秒10億回の計算ができるとして、現代の大規模言語モデルを一つ学習させるのにど… 続きを読む »

私たちは、人間が「さて、どうすれば次の単語をうまく予測できるか」などと頭をひねってプログラムを書いたわけではありません。その代わりに、きわめて柔軟な一種のプログラミング手法を生み出したのです。 ニューラルネットワークをコ… 続きを読む »

インターネット上の「次の単語」を予測させる、ただそれだけです。これが、ある意味で私たちの知性の物差しなのです。「予測」こそが「知性」である、と。そう思いませんか？　考えてみれば、私がGoogle Researchのチーム… 続きを読む »

かつてSF作家や哲学者、科学者でさえ、AIを作るには「まず脳を解明し、それをシリコンで再現する」のが当然の道筋だと考えていました。しかし、現実はまったく違ったのです。 Sakana AI共同創業者ライオン・ジョーンズが語… 続きを読む »