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  • AI に最も欠けている優れた芸術の鍵は、独創性と創造性です。しかし、AI が存在することで、芸術に直接 AI を使用しなくても、物事を揺さぶることで、人間が独創的で創造的になる新しい道が開かれます。できるうちに、その利点を活用しましょう。

  • ナイアシンはビタミン B3 としても知られ、体内の 500 以上の生化学反応に不可欠な小分子です。エネルギー生成、DNA 修復、細胞シグナル伝達に重要な役割を果たしており、全体的な健康に不可欠で、ペラグラなどの欠乏症を予防します。

  • 現代の LLM の進化ツリー

    (大規模言語モデルの理解から)

  • さまざまな入力モダリティ (オーディオ、テキスト、画像、ビデオ) を受け入れ、出力モダリティとしてテキストを返すマルチモーダル LLM の図。

    (マルチモーダル LLM について – Sebastian Raschka 博士著から)

  • 大手テクノロジー企業は、より大規模なモデルをトレーニングするために必要なデータセンターの構築を急いでおり、必要な電力を供給するために原子力発電所全体をリースし始めています。

  • 上の赤​​い四角の数字 2 のような手書きの 10 進数を識別できるネットワークを作成するとします。このようなネットワークは、画像内の各ピクセルの強度値を受け取り、0、1、2 などの 10 個の可能な数字の確率分布を出力します。

    このようなネットワークをトレーニングするには、まずランダムな重みで初期化します。次に、一連のサンプル画像で実行します。画像ごとに、ネットワークを正しい答え (この場合は、「2」出力の高確率値) に導く接続を強化し、間違った答え (「2」の低確率と他の数字の高確率) に導く接続を弱めて、ネットワークをトレーニングします。十分なサンプル画像でトレーニングすると、モデルは 2 が表示されたときに「2」の高い確率を予測し始め、それ以外の場合は予測しなくなります。

    (ディープラーニングブームがほとんどの人を驚かせた理由から)

  • メディアは地位の高いサイコパスを好んで描写するが、平均的なサイコパスはおそらく経済的に恵まれず衝動を制御できず、結局かなりの時間を刑務所で過ごすことになる人物だろう。

  • 「科学の進歩は、おそらく新しい技術、新しい発見、そして新しいアイデアの順にかかっている」 -シドニー・ブレナー

  • AI システムは 1 ページのテキストを数秒で読み、1 ページのテキストを 20 秒ほどで書き込むことができます。これは、人間がこれらの作業を行う速度の 10 ~ 100 倍の速度です。時間の経過とともに、モデルが大きくなると速度が遅くなる傾向がありますが、より強力なチップでは速度が速くなる傾向があります。現在までに、この 2 つの効果はほぼ相殺されています。

  • 長期的には AI が広範囲に効果を発揮し、安価になるため、この考えは当てはまらなくなると私は考えています。その時点で、現在の経済体制はもはや意味をなさなくなり、経済をどう組織すべきかについて、より広範な社会的対話が必要になるでしょう。

    そんなことはおかしいように聞こえるかもしれないが、実際、文明は過去に狩猟採集から農耕へ、農耕から封建制へ、そして封建制から産業主義へと、大きな経済的転換をうまく切り抜けてきた。

    何か新しくて奇妙なものが必要になるだろうし、それは今日誰もうまく思い描いていないことだと思う。それはすべての人のための大規模な普遍的ベーシックインカムと同じくらい単純なものかもしれないが、それは解決策のほんの一部に過ぎないと思う。それはAIシステムの資本主義経済かもしれない。