「もし1時間で問題を解決でき、その解決法に私の命がかかっているとしたら、最初の55分は適切な質問を考えることに費やします。適切な質問が分かれば、5分以内に問題を解決できるからです」アルバート・アインシュタイン
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
-
-
パブロ・ピカソは、アフリカの部族の仮面からインスピレーションを得ました。仮面は、人々の顔を非自然的ながらも生き生きと描写していました。キュビズムは、画家ポール・セザンヌの晩年の作品からも影響を受けており、セザンヌは作品をわずかに異なる視点（パースペクティブ）から描いていることがわかります。ピカソは、「頭部とは、目、鼻、口から成り、好きなように配置できるものである」と述べています。ピカソをはじめとする画家たちは、想像力を駆使して、人間の姿のような自然の原始的な表現と、2次元のキャンバスという制約を融合させました。キュビズム様式の要素を含んだピカソの有名な絵画『アヴィニョンの娘たち』 が、1907年頃に始まったと一般的に考えられています。
-
エレベーターに乗った時の体重。静止しているエレベーターでは、普段の体重を感じます。下降時に加速するエレベーターでは、普段より軽く感じるでしょう。上昇時に加速するエレベーターでは、普段より重く感じるでしょう。もし悪者がエレベーターのケーブルを切ったら、あなたは破滅へと落ちていく間、無重力状態を感じるでしょう。
アルバート アインシュタインの窓のないエレベーターの思考実験です。アインシュタインは特殊相対性理論で等速度で運動する慣性系を研究していました。彼はその分析を等加速度慣性系に拡張したいと考えました。重要な洞察は等価原理で、重力と加速度は局所的には区別できないことを示唆しています。彼はこの洞察を、等加速度で上昇するエレベーターと重力を経験するエレベーターに乗っているところを想像する思考実験を通じて得ました。彼は、エレベーターの外の世界が認識できないと、エレベーター内 (局所的) からは 2 つのケースの違いを検出できないことに気づきました。これが彼を一般相対性理論へと導きました。アインシュタインの思考実験は、物体（エレベーター）の中にいる人物（彼自身）のメンタルモデルと、エレベーター内に作用する様々な力（重力とF = m‧a）を、心の中でシミュレーションするというものでした。
-
2018年、GoogleのDeepMindはモンテスマの復讐（Montezuma’s Revenge）のレベル1をついにクリアするアルゴリズムを開発しました。これはビデオゲームであり、各動きにおいて、どの方向に進むべきかについての兆候や手がかりはほとんど存在しません。DeepMindの開発者は、人工好奇心というアイデアを利用しました。
従来の強化学習（RL）では、時間差分（TD）学習を中核技術として用い、エージェントが環境と相互作用し、観測された報酬とその後の状態値に基づいて予測を精緻化することで最適な行動を学習できるようにします。従来のTD学習では、利用と探索のジレンマに対処するための一般的なアプローチは、ランダムな戦略の探索に5%程度の短い時間を費やすことでした。しかし、これは、無限の選択肢が存在する『モンテスマの復讐』における多数の隠されたターゲットを発見するには適切な戦略ではありませんでした。
人工好奇心とは、新しいものを探索し、驚きを強化することに対して報酬を与える政策です。新しい部屋への道を見つけるだけで報酬が与えられます。この戦略は人間の好奇心を動機としており、開発者はこれを「人工好奇心」と呼びました。好奇心、特に質問をする意欲は、思考実験における主要な動機付け要因です。
-
音楽分野では、ビートルズの「ナウ・アンド・ゼン」が、AIの支援を受けて意図的に制作された楽曲として初めてグラミー賞 の最優秀ロック・パフォーマンス賞を受賞しました。
化学分野：ワシントン大学の計算生物学者デビッド・ベイカー氏が、計算タンパク質設計に関する研究、特に研究者が特定の機能と構造を持つタンパク質を設計することを可能にするRosettaソフトウェアなどのソフトウェアツールの開発により、2024年のノーベル化学賞を受賞しました。ベイカー氏は、タンパク質構造を予測するAIツールAlphaFoldを開発したGoogle DeepMindのデミス・ハサビス氏とジョン・ジャンパー氏と共同受賞しました。
芸術分野では、マイケル・アレン氏がAI画像生成モデル「Midjourney」を用いて、 2022年コロラド州立フェアの年次美術コンペティション「デジタルアート部門」で優勝しました。
文学では、九段理恵氏が2024年に小説『東京シンパシータワー』で日本の最高峰の文学賞である芥川賞を受賞した。彼女 は、生成AIが作品の5%を書いたことを認めた。審査員はこの本を「完璧」と評した。彼女は、小説の執筆に生成AIプログラムのChatGPTを利用したと述べた。AIは、小説の主要テーマである正義についての考えを混乱させる「柔らかく曖昧な言葉」を、著者が模倣するのに役立った。
医学分野では、 MITの研究者がAIを活用し、特に薬剤耐性菌に有効な新たな抗生物質候補を特定しています。注目すべき例として、AIモデルによって特定されたハリシンの発見が挙げられます。ハリシンは、多くの菌株を殺菌し、マウスの感染症を治癒することができます。
エンジニアリング分野では、 Google DeepMindがチップ設計を加速・最適化するAI手法「AlphaChip」を開発しました。この超人的なチップレイアウトは、世界中のハードウェアで活用されています。
-
何年も。何十人もの医師。何百もの検査。しかし、答えは出なかった。患者は謎に包まれ、誰にも説明できない症状を示していた。
「あなたの何が悪いのか分かりません」
そして、患者は絶望の淵に立たされ、わずか5年前ならとんでもないと思われたであろう方法を試しました。自分の病歴をすべてChatGPTにコピーし、Enterキーを押したのです。
アメリカのトップクラスの医学者たちが10年かけても解けなかった問題を、AIは30秒で解いた。
この画期的な診断は、人口の7～12%に影響を及ぼすA1298C MTHFR遺伝子変異に関連しています。ChatGPTは、標準検査ではビタミンB12値が正常であっても、遺伝子変異によって細胞の適切な利用が阻害される可能性があり、欠乏症に対処するには標的を絞ったサプリメント投与が必要であると示唆しました。
-
Google日本法人に確認したところ「コンテンツ自体が反復的で低品質、本物であるかどうかに注目しており、これは生成AIのコンテンツを対象としたポリシーではありません」と明かした。
「今回のYouTubeパートナープログラムにおけるポリシーの更新は、視聴者がスパムと見なすような、大量生産されたり、繰り返しの多いコンテンツをより適切に特定するためのマイナーアップデートです。この種のコンテンツは、これまでもYouTubeパートナープログラムを通じた収益化の対象とはしていませんでした」（Google日本法人）
また、AIを活用した動画については「YouTubeでは、ストーリーテリングを強化するためにAIツールを使用することは、奨励しています」と補足した。
-
ポンコツ魔法少女
-
「真のコメディを成功させるには、自分がやっていることが面白いと一瞬たりとも信じてはいけない。徹底的に真剣に取り組まなければならない」
-
スティーブ・ジョブズはコンピューターについてこう語っています。
「人間と高等霊長類を本当に区別するものの一つは、人間が道具を作るということだ。私にとってコンピューターとは、人間がこれまでに生み出した最も素晴らしい道具であり、私たちの心にとっての自転車に相当するものだ」
スティーブは正しかった。コンピューターはかつて見たことのない創造性の波を解き放った。