「問題は、コピーが『本当にあなた』であるかどうかではなく、オリジナルとコピーの間に意味のある違いがあるかどうかです」
引用ジャングルは同名のTumblrページからインポートしています
最新の知見を知るサイト
-
-
あなたの心、つまりあらゆる考え、あらゆる記憶、あらゆる衝動がコピーされる未来を想像してみてください。断片や性格特性だけではなく、全体がコピーされます。あなたの脳がスキャンされ、再構築され、コードで蘇る未来。それがWhole Brain Emulation ( WBE) の前提です。
まるでSFのように聞こえますが、思っているほど遠い話ではありません。
「脳を十分に詳細にマッピングできれば、シミュレーションが可能になります。」 — WBE ロードマップ、オックスフォード大学
WBE には 3 つの主要なステップが含まれます。
・超高解像度で脳をスキャン
・データを解釈してソフトウェアモデルを構築する
・そのモデルをシミュレートして生きた脳のように動作させる現在、研究者たちは、ミミズやショウジョウバエのような小さな神経系の地図を作成している。次はマウスだ。人間の脳はどうだろう?まだ先だが、近づいてきている。
人間の脳には約 860 億のニューロンがあります。完全なマップには4~5 ペタバイトのストレージが必要です。これは、米国議会図書館のテキスト コンテンツの約 1,000 倍に相当します。
スキャンされたニューロンの挙動は、Leaky Integrate-and-Fire (LIF)モデルなどの簡略化された生物学的方程式を使用してモデル化されます。これにより、機械は実際のニューロンの発火、学習、通信を模倣できます。
-
人々が集団で正気を失っているのを見ました。なんてことだ、世界はどうなってしまうのでしょうか? 詩人と詩にどんな未来があるのか? 創造性にはまだどんな希望があるのか?
私は AI を嫌いではありません。AI は本当に素晴らしいことができます。人間よりも速く癌細胞を見つけるなどです。マウントサイナイでは、肝臓癌、直腸癌、前立腺癌を94% の精度で予測する AI を使用しています。AI は聴覚障害のある子供たちの読み書きの学習を支援しています。AI は絶滅危惧種の減少を食い止めています。
でも、AI詩?わかりません。
メアリー・オリバーの『Summer Day』や『Wild Geese』 、トム・ヒロンズの『Sometimes A Wild God』 、あるいはエドガー・アラン・ポーの『The Raven』を読んでみてください。AI の詩がそれよりも好きになれるなんて、私には信じられません。
-
どうやら最近の調査で、詩の読者は人間の詩よりも ChatGPT の詩を好むことがわかったようです。
-
おそらく月に数百万ドルくらい稼いでいる上級 AI 研究者と昼食をとっていたのですが、私たちは彼に「AI はどれくらい役に立っていますか」と尋ねました。すると彼は、「私がよく理解している領域では、それはオートコンプリートに近いですが、より高度なものです。そこでは、週に 4 ~ 8 時間ほどの時間を節約できていると思います」と言いました。
しかし、彼は次のように言います。「自分があまり詳しくない分野で、ハードウェア ライブラリを整理したり、カーネルに変更を加えたりする必要がある場合、その知識があまりないところでは、1 週間に約 24 時間の節約になります」現在のモデルでは、オートコンプリートではなく、新しい貢献に近い形で、ヘルプが大きくなっていることに本当に驚きました。生産性が大幅に向上しているようです。
-
「著作権法では一般的に、アーティストが視覚的なスタイルを模倣することが許可されている」
-
模倣されることよりも悪いことはただ一つ、模倣されないことです。
– ココ・シャネル1オンスの独創性は1ポンドの模倣品に勝る。
– オーソン・ウェルズ1 つからコピーすると盗作になりますが、2 つからコピーすると研究になります。
– ウィルソン ミズナー -
グッドハートの法則
対策が目標になると、それは良い対策ではなくなります。
これはかなり有名な話です。技術の世界では、コード行数や PR を計測すべきではない、なぜなら人々は (当然のことながら) それを操作するから、という理由で頻繁に使われています。
なぜそれが重要なのか
チームや会社が使用するすべての KPI はゲーム化される可能性があります。収益?→大幅な割引
解約?→解約を非常に困難にする
新規ユーザー?→ 質の低いリードをもたらす積極的な広告キャンペーン
サポートチケットの解決時間? → 問題を実際に解決せずにチケットをすぐに閉じる (顧客としてそれを経験したことがあります…)
-
リンゲルマン効果
グループの規模が大きくなるにつれて、グループのメンバーの生産性が徐々に低下する傾向。
この現象が 100 年以上前 (1913 年!) にロープ引き競争で発見され分析されていたことを知り、私は衝撃を受けました。各グループの参加者が増えるほど、各メンバーの努力は少なくなります。