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takahashicleaning · 6 months

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ＴＥＤにて

シェーン・レッグとクリス・アンダーソン：AGI（汎用人工知能）のトランスフォーマーアルゴリズムな可能性 - そしてそれがいつ到達するか

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・

チャットGPTなどのAGIは、人工知能時代には、セレンディピティ的な人生を良くしてくれるメッセージを伝えてくれることの他に貨幣を事前分配、再分配して生活を下支えする役割に徹するべき。

例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。

グーグル・ディープマインドの共同設立者であるシェーン・レッグは、人工知能（AGI）の開発という歴史上最大の変革のひとつを推進している。

彼は、現在のAIよりも指数関数的に賢く、無限の可能性と応用が可能な、人間のような知能を持つシステムを構想している。

TEDのクリス・アンダーソン代表との対談で、レッグはAGIの進化、AGIが到来したときの世界の姿、そしてAGIを安全に構築する方法を探る。

クリス・アンダーソン人工知能に興味を持ったきっかけは何だったのですか？

シェーン・レッグ：そうですね。10歳の誕生日に初めて家庭用コンピュータを手に入れました。だから、ただネットサーフィンをしたりすることはできなかった。実際に自分で何かを作ったり、プログラミングをしたりする必要があった。それでプログラミングを始めて、このコンピュータの中に世界があることを発見したんだ。

そして、この宇宙全体に命を吹き込むことができたんだ。そして、その創造性の火花のようなものに魅了され、それが後に人工知能への興味へと発展する種になったのだと思う。

CA: 通常の教育では、いくつかの課題があったからです。

SL: ええ、子供のころは失読症でした。それで、10歳のときに1年留年することになったんだけどIQテストを受けに行かされたんだ。その結果、私のIQが非常に高いことがわかったんだ。そして、何が起こっているのか少し混乱した。

そして幸運なことに、当時私が住んでいた町にディスレクシアの検査方法を知っている人がいた。そして、実は私は知能が低かったのではないことがわかった。私は失読症で、それが問題だったのだ。

CA:あなたは幼い頃から、知能に関する私たちの標準的な思い込みは少しずれているかもしれないと考える理由があったのですね。

SL: まあ、僕には幼い頃から権威を疑う理由があったんだ。

あのね、もし先生があなたのことを頭が悪いと思っているのならそれは真実じゃないかもしれない。他にも何かあるのかもしれない。でも、子供の頃にそういう経験をしたことで、知性に対する興味も生まれたと思う。

CA:あなたは「人工知能（AGI）」という言葉を作ったと多くの人に言われていますね。2001年、その経緯についてお聞かせください。

彼は本を書こうとしていて非常に狭い範囲に焦点を当てるのではなく、もっと一般的で有能なAIシステムについての本を考えていたんだ。そして彼は本のタイトルを考えていた。そこで私は彼に「非常に一般的なシステムに興味があるのなら、それを人工知能と呼べばいい」と提案した。

それで彼はそれにしたんだ。そして、彼や他のいろいろな人たちがネットやインターネットでこの言葉を使い始め、そこから一般化したんだ。

その後、私たちはマイク・ギャロッドという人物がいることを知りました。彼は97年にセキュリティ・ナノテクノロジー専門誌に論文を発表しています。つまり、この言葉を最初に使ったのは彼なのです。しかし、いずれにせよ、彼も私たちとほぼ同じ意味であることがわかりました。

CA：この可能性を認識するその時が来たということですね。つまり、あなたは多くの人が馬鹿げていると思うような予測を早くからしていたのです。

それは何だったのですか？

レイ・カーツワイルの「Age of Spiritual Machines」という本を読み、彼の言う通り、少なくとも数十年間は計算量が指数関数的に増加し、世界のデータ量も数十年間は指数関数的に増加するだろうと結論づけたんだ。そして、もしそうなるのであれば、すべてのデータと計算を活用できる極めてスケーラブルなアルゴリズムの価値は非常に高くなると考えたのです。

そして2020年代半ばには、このような拡張性の高いアルゴリズムがあれば、人間が一生のうちに経験するデータよりもはるかに多くのデータで人工知能システムを訓練することが可能になるだろうとも考えました。

その結果、2009年ごろの私のブログで、2028年までに50％の確率でAGIが誕生すると予測しました。私は今でもそれを信じている。

CA：それはまだあなたの日付です。当時はAGIをどのように定義していましたか？

SL：ええ、最初の頃は特に正確な定義はありませんでした。本当に、より一般的なシステムのアイデアだったんだ。だから、囲碁やチェスなどをすることよりも、むしろ多くの異なることができるようにすることだった。

今私が使っている定義は、人ができる認知的な種類のタスクをすべてこなせるシステムというものです。

CA: では、DeepMindの設立と、あなたと共同設立者の間の相互作用について話してください。

SL：そう。理論的な神経科学と機械学習を研究するギャツビー・ユニットというところに行ったんだ。脳について理解していることと、機械学習からわかっていることの関係を学ぶことに興味があったんです。だから、そこはとてもいい場所に思えた。

そこでデミス・ハサビスに出会いました。

彼は僕と同じポスドク指導教官で、話をするようになった。そして彼は、今こそ会社を立ち上げるべきだと私を説得した。話を始めたのは2009年のことだった。私は少し懐疑的でした。AGIはまだ少し先の話だと思っていましたが、彼は今がその時だと考えていたので、私たちはそれを実行に移すことにしました。そして彼の友人にムスタファ・スレイマンがいた。

CA: 具体的には、AGIへの道筋を見つけることが会社の目標のひとつだったのですね？

SL：その通りです。2010年に投資家を探していたときに出した最初のビジネスプランの表紙には「世界初の人工知能を構築する」という一文があった。だから、それは最初から入っていたんだ。

CA:AGIを構築することは、シナリオによっては終末的な結果をもたらすかもしれないとわかっていたのに？

SL：そう。だから、深い変革をもたらす技術なんだ。私はそうなると信じている。これらのアルゴリズムは理解できるし、いずれ理解されるようになると思う。そして、インテリジェンスというのは、根本的に非常に価値のあるものだと思う。

今、私たちを取り巻くすべてのもの。私たちがいる建物、私が使っている言葉、私たちが持っている概念、私たちを取り巻くテクノロジーは、インテリジェンスの影響を受けています。だから、機械にインテリジェンスを持たせることは、開発する上で非常に価値のあることなんだ。だから、私はそれがやってくると信じている。

非常に強力なテクノロジーが誕生したとき、さまざまな結果があり得る。

物事が非常にうまくいくこともあれば、悪い方向に進む可能性もある。このことは、20年ほど前から私も認識していたことだ。

CA：では、ディープマインドが発展していく中で「なんということだ、私たちは信じられないような強力なものを手に入れたんだ」と実感した瞬間はありましたか？

AlphaGoがそうだったのか、あの話全体がそうだったのか、それともあなたにとってどんな瞬間だったのか。

SL: ええ、何年にもわたってたくさんの瞬間がありました。ひとつはアタリのゲームをやったとき。特定のゲーム用にプログラムされていなくても、複数のゲームをプレイすることを学習できるアルゴリズムがあったんだ。エキサイティングな瞬間だった。もちろん、囲碁は本当にエキサイティングな瞬間だった。

しかし、私の想像力、そして多くの人々の想像力をかき立てたのは、近年の言語モデルの驚異的な拡張性だと思います。言語モデルは、人間が行うことのできる認知タスクの何分の一かを、本当に意味のある形で行うことができるシステムなのです。

CA：そのようなモデルに取り組んでいたわけですが、OpenAIが突然ChatGPTを発表したことで、あなたはある程度、盲目になったのでしょうか？

SL: そうですね。トランスフォーマーモデルはGoogleで発明されたもので、大きなトランスフォーマー言語モデルなどを作っているチームがありました。

CA: Googleはこの旅のある時点でDeepMindを買収しました。

SL：ええ、その通りです。私が予想外だったのは、純粋にテキストだけでトレーニングしたモデルがどれほど優れたものになるかということでした。

もっとマルチモーダリティが必要だと思っていました。画像や音声、ビデオなどが必要でしょう。しかし、膨大な量のテキストがあるため、これらのものをある程度補うことができる。今でもこのような側面はあると思います。言語モデルは、テキストで表現しにくい分野では弱い傾向があると思います。

しかし、これが根本的な限界だとは思いません。このような言語モデルは、映像や画像、音声など、あらゆるものに広がっていくと思いますし、このようなことはいずれ克服されるでしょう。

CA: では、シェーン、あなたが今この瞬間、世界がもっと冷静に考える必要があると熱く感じていることについて話してください。

SL：そうですね。だから、とても強力で、とても知的な人工知能がやってくると思う。その可能性は非常に高いと思います。今日来るとは思いません。来年も再来年も来るとは思いません。それよりももう少し先のことでしょう。

CA: 2028年？

SL: 2028年、それは50％の確率です。だから、2028年に実現しなかったら、ね、私は驚かないよ、明らかにね。

CA: そして、あなたが力強いと言ったとき。

つまり、すでに強力なAIが存在しているということだ。しかし、あなたは基本的に人工知能のバージョンが来ると言っている。

SL: ええ。

CA: では、それがどのようなものなのか、イメージを教えてください。

SL: そうだね、人工知能があれば、いろんなすごいことができるだろうね。人間の知能がたくさんの素晴らしいことをできるようにね。だから、特定のことをするのではなく、それが一般性のポイントなんだ。

しかし、一例を挙げれば、私たちはアルファフォールドというシステムを開発しました。

アルファフォールドはタンパク質を取り出し、基本的にそのタンパク質の形状を計算します。これにより、生物学的プロセスの理解や医薬品の開発など、あらゆる種類の研究が可能になります。

もしAGIシステムがあれば、ディープマインド社のように約30人の世界トップクラスの科学者が3年かけて開発するのではなく、ほんの一握りの科学者のチームが1年で開発できるかもしれません。このようなアルファフォールド・レベルの開発が、世界中で定期的に行われていることを想像してみてほしい。AGIはこのようなことを可能にするのです。

CA: いわば、AGIが私たちと一緒になってから数ヶ月以内に、人類が何十年、何百年と格闘してきた科学的課題のいくつかが、次々と転がり落ちてくる可能性があるわけですね。

SL：ええ、あらゆる種類の素晴らしい可能性が開けると思います。

人間の知性が機械の知性によって助けられ、拡張されることで、あらゆる種類の素晴らしいことができるようになり、以前は解決不可能だった問題を解決できるようになる。

CA: では、その話に戻りましょう。

しかし、あなたはまた、救いようのない楽観主義者というわけではなく、別の方向に非常に悪い方向に進む可能性を見ているのだと思います。その道筋がどのようなものなのか、話してください。

SL：まあ、そうだね。うまくいくと確信している人たちも、とてもとてもうまくいかないと確信している人たちも、私は信じない。というのも、私たちが話しているのは、信じられないほど深遠な転換期だからだ。人類の知性が世界に到来したようなものだ。これは、もうひとつの知性が世界に到来することなのです。

ですから、信じられないほど深い移行であり、私たちはその意味合いや結果をすべて完全に理解しているわけではありません。そのため、これがこうなる、あれがこうなる、あれがこうなる、と断定することはできない。だから、何が起こるかわからないということに対して、オープンマインドでいなければならない。

あるシステムを安全にしようと思ったら、そのシステムについて多くのことを理解する必要があると思うからだ。

飛行機がどのように動くかを知らなければ、飛行機を安全にすることはできません。ですから、AGIに近づくにつれ、私たちはこれらのシステムについてより多くのことを理解するようになるでしょうし、これらのシステムを安全にする方法。

高度に倫理的なAIシステムを作る方法がより多く見られるようになるでしょう。しかし、未来についてはわからないことがたくさんある。

ですから、何が起こるかわからないからこそ、物事が悪い方向に進む可能性があることを受け入れなければなりません。このような大きな変化において、未来についてそれを知ることはできない。そして、たとえ悪い方向に行く確率がかなり低いとしても、私たちはこのことを極めて深刻に受け止めるべきです。

CA：悪くなることがどんなふうに見えるか、シナリオを描いてみてください。

SL: まあ、超人的な知能を持つ可能性のあるシステムについて話しているわけだから、難しいよね。だから世の中には物事が悪くなる方法はたくさんあるんだ。人々は時々、人工的に作られた病原体を指摘するよね。もしかしたら、超知性が人工病原体を設計するかもしれない。もっと平凡なことかもしれない。もしかしたら、AGIは世界の民主主義を不安定にするために使われるかもしれない。我々にはわからないが。

CA: それはもう起こっているかもしれませんね。

SL：すでに少しは起きているかもしれない。でも、もっと強力なシステムができれば、もっと多くのことが起こるかもしれない。社会が不安定化する方法はたくさんある。

それは歴史の教科書を見ればわかることだ。

CA: つまり、シェーン、もしあなたが全人類に、たとえば15年前に、よし、ここで��アを開けよう、このドアを開ければ人類にとって過去最高の結果につながるかもしれないと尋ねることができたとしたら。

しかし、5％以上の確率で、人類が文明を滅ぼす可能性もある。

つまり、ほとんどの人が「そんなドアを開けてはいけない。待ってみよう。

SL：もし私が魔法の杖を持っていて、物事を遅らせることができるのならその魔法の杖を使うだろう。最先端モデルを開発できる企業は、世界中に何十社も、いや、10社くらいはあるだろう。そして、一世代遅れのものを開発できる企業は、何十社あるかわからない。

覚えておいてほしいのは、諜報活動は非常に価値があるということだ。

信じられないほど有用だ。私たちがこれをやっているのは、あらゆる種類の理由で、これによって生み出されるあらゆる種類の価値を見ることができるからです。どうすればこのプロセスを止めることができるのか？私が聞いた限りでは、このプロセスを止めるという現実的な計画は見当たらない。

多分、私たちは、私たちは物事を規制することについて考えるべきだと思います。

あらゆる強力なテクノロジーにそうするように、私たちもこのようなことをすべきだと思う。AIは特別なものではない。

人々は、ああ、よくもまあ、これを規制しようと言う気になるな、と言う。いや、我々は社会の利益のために強力なテクノロジーを常に規制している。そして、これは我々が注目すべき非常に重要なことだと思う。

CA：このような超強力なテクノロジーが存在するにもかかわらず、それがどのように機能するのか、文字通り完全には理解できていないのは初めてのことです。

地球上で何が起こっているのかをよりよく理解し、それを正しい方向へ導くことができるようにすることが、私たちがしなければならない最も重要なことだとあなたはお考えですか？

SL：現在、能力開発には多くのエネルギーが注がれています。これらのネットワークがどのように機能するのか、何をしているのか、何をしていないのか、どこで失敗する可能性があるのかを理解し、これらのものをどのように組み合わせれば、AGIシステムを深く倫理的で安全なものにする方法を見つけることができるのかを理解する。

私はそれが可能だと信じている。そうすれば、信じられないほど強力な機械知能を手に入れることができ、しかも倫理的で安全で、人類を向上させ、新たな黄金期へと発展させることができるのです。

CA: シェーン、そのビジョンを共有してくれて、TEDに来てくれて本当にありがとう。

（個人的なアイデア）

イリヤ・サツキバーの数式をMMT(現代貨幣理論)とマクロ経済学からの視点で解釈してみると・・・

ある仮説に辿り着いた！

数式は「y=a/(2040-x)」でyはGNP。xは西暦の年数。ジェレーティブ人工知能が登場した2020年代から次第に急勾配になり

この先も数式どおりにGNPが成長すれば、2040年には無限大に到達する。

これまで人工知能時代に関したうっすらイメージ位のインスピレーションだったが、この数式が「様々な国家のGNPの推移」に当てはまる

という情報から確信に変わった！

この数式を根拠にすれば、基本的人権を貨幣数で表現できるかもしれない。ダニエル・カーネマンによると幸せを感じる年収は600万円あたり。

時給にすると時給3000円あたりと計算できるからこのあたりになるまで行政府は毎月の給付金をプラスして下支えをしていく基準にする。

資本主義なので競争はしてもらうけど、景気が冷えて時給が低くなりがちな時期は毎月の給付金を手厚く。

景気が加熱したら(中央銀行が金利を上げる前に)時給が上がりがちになるため毎月の給付金は年収に応じて減らしていく。

付加価値は、人と人にしか発生しないので対価としての貨幣は低収入者になればなるほど、多くの貨幣を国家が与える根拠にもなる。

サミュエルソンも「事前分配、再分配の給付金の支給」のアイデア以外は似たような事を言ってるけど最新の金融工学のテクノロジーは織り込まれていない。

このますます加速する人工知能時代とバランス、折り合いをとって同時に達成させていくことで・・・

このまま巡航速度で経済を成長させつつ、最新の金融工学のテクノロジーとインターネットをもってすれば・・・

働きながらも給付金を与える基本的人権的なベーシックインカム型も導入できるし、軽犯罪を急激に減少させる効果も確認されている。

参考までに

GDP（Gross Domestic Product）＝「国内」総生産。GNP（Gross National Product）＝「国民」総生産。1993SNAの導入に伴い、GNPの概念はなくなり、同様の概念として「GNI（Gross National Income）＝国民総所得」が新たに導入された。

GDPは国内で一定期間内に生産されたモノやサービスの付加価値の合計額。「国内」のため、日本企業が海外支店等で生産したモノやサービスの付加価値は含まない。

一方GNPは「国民」のため、国内に限らず、日本企業の海外支店等の所得も含んでいる。

以前は日本の景気を測る指標として、主としてGNPが用いられていたが、現在は国内の景気をより正確に反映する指標としてGDPが重視されている。

そして

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

その後、西洋占星術でいう風の時代が到来。

２０２０年から新型コロナウイルスのパンデミック。

２０２２年から続いて、ロシアのウクライナ侵攻。

２０２３年では、幼稚ではあるが人工的な神のような回答するチャットGPTが登場。

「エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？」でも指摘しているように

兆候が顕在化してきています。

エピソード7の意識のマップでも、表示しているように、人工の神を創造するともなれば、その最初のステップで一神教が言うような全知全能の神ではなく

カイヨワも言い一神教も言うようなあらゆる悪魔が顕現するような可能性も否定できません。

よく一神教で登場すると言われるパンドラの箱の話に似ています。

ニックボストロムが言う「黒い玉」「死の玉」のことかもしれません。

Before 2022, this would not have been possible, but with Apple, Google, and Microsoft agreeing to expand the use of “passkey,” a passwordless authentication system…

２０２２年以前では、不可能だったが、Apple・Google・Microsoftがパスワードなしの認証システム「パスキー」の利用拡大に合意したことで・・・

…on the basis of high security and a high degree of privacy as well…

高いセキュリティと高度なプライバシーも基本にして・・・

…and if, as Ivan Pupilev says, all everyday objects have gesture interface capabilities…

イワン・プピレフの言うように日常的な物すべてにジェスチャーインターフェース機能を搭載していれば・・・

By integrating them with a common smart home standard, “Matter,” and making it possible to automatically connect to them by simply approaching them, assuming permission and authentication…

スマートホーム共通規格「Matter」で統合して近づけるだけで本人の許可、認証を前提とし自動接続できるようにすることで

It may be possible to customize even simple functions as complex functions by combining various devices in a stand-alone manner.

単体では、単純な機能でもさまざまな機器を組み合わせることで複雑な機能としてカスタマイズできるようにできるかもしれない。

In the past, OpenDoc, a technology developed by Apple to realize compound document and document-centered operation, was available.

かつて、OpenDoc（オープンドック）は、Appleが開発したコンパウンド・ドキュメントとドキュメント中心の操作実現する技術があったが

Can we extend this technology to shift from a document-centric to a gesture-centric interface?

これを拡張して、ドキュメント中心からジェスチャーインターフェース中心にできないだろうか？

If you want to work on a larger screen from your smartphone, iPhone, or iPad with a user interface by wearing the Oculus Dash or HoloLens from Oculus Quest

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなどを身につけることでユーザーインタフェースをスマートフォン、iPhone、iPadからもっと大きい画面で作業したい場合

It was usual to use a computer with a large screen, but now it is possible to use a huge screen! However, there were limits to the amount of money and placement of the display.

大画面のパソコンでというのが、普通でしたが、もっと、巨大な画面で！！という場合はディスプレイの金額的、配置場所にも限界がありました。

Virtual reality as the future of the holographic age, Virtual reality Virtual reality OS and its extension to the gesture interface center.

ホログラム時代の未来にあるものとして、Virtual reality バーチャルリアリティのOSとジェスチャーインターフェース中心への拡張

Seamlessly linked together, there will be no spatial limits, and you’ll be able to work in a small room with any number of huge, large screens that you can place anywhere in 360 degrees!

シームレスに連携させることで、空間的に限界は無くなり、小さな部屋でいくらでも巨大な大画面で３６０度どこにでも置いて作業できるようになります！！

For example, even if it is not possible to display 3D without wearing glasses like the gesture interface in the sci-fi movie “Iron Man”…

例えば、SF映画「アイアンマン」に出てくるジェスチャーインターフェイスのようにメガネをかけずに立体表示させるとまではいかないまでも

It may be possible to “make it look realistic by wearing special glasses” such as Oculus Dash and HoloLens in Oculus Quest, so…

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなど「特殊なメガネをかけることでリアルに見せる」ことはできそうなので・・・

It would be fun to display the setting panel of a simple function device that you touch through the special glasses as if it pops up from inside the device in CG in a hologram format (image: Genie Effect on Mac)

特殊なメガネを通して、触った単純な機能の機器の設定パネルをホログラム形式でCGで機器の中からポップアップするように表示してくれると楽しそう（イメージは、Macのジニーエフェクト）

警察比例の原則。

最近２０２３年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって

ジェネレーティブ人工知能で作られたメディア（画像・映像など）が人々の目に触れる際には、情報源を開示するよう求めている（オープンAIなど10社が自主ガイドラインに署名した）

ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・

この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる

こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる？かもしれない

憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして

権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。

これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。

この権力者の頭脳の中身をリアルタイムに映像化したことをニティシュ・パドマナバンの老眼鏡を含めた未来の自動オートフォーカス搭載メガネなどを用いて

特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。

しかし

機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。

フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。

他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット（RNN）フレームワークなど・・・

たった三つしかないのが２０２２年の現状です。

チャットGPTは、大規模言語モデル。

懸念されることとして、アメリカ政府が諜報に使用するエシュロンやPRISMに近い可能性もある。

Google検索データは、広告に使われるが、オープンAIはMicrosoftと資本提携で入力データが何に使用されるか？

これを明示していないという危険性がある可能性があります。

続いて

Could it be that Apple is developing its own search engine to compete with Google, which has reinvented semantic web search based on chat GPT and entered the market?

Appleが独自の検索エンジンを開発しているのは、もしかしてチャットGPTを基盤にしてセマンティックウェブ検索を再発明し参入Googleに対抗するため？

In the past, Linux made the OS open source and extinguished Microsoft’s monopolistic Wintel-closed dominance.

かつて、LinuxはOSをオープンソース化してMicrosoftの独占的なウィンテルクローズの優位性を消滅させた。

In 2023, AMD and Apple Silicon are in the midst of blowing the wind out of the last Intel monopoly from the consumer market sector.

AMDとAppleシリコンが、最後のIntelの独占体制にコンシュマー市場分野から風穴を開けている最中の2023年。

Google has opened up the search engine market for a new industry by putting all of its machine learning research results to work to break Microsoft’s Internet Explorer monopoly.

Googleは、機械学習の研究成果をすべてぶちこみ新産業の検索エンジンの市場を切り開いてMicrosoftのインターネットエクスプローラの独占的な体制に風穴を開けた。

And now, right now, open-source AI is taking over Google’s monopoly on the search engine market with chat GPTs. It may be about to wind down with the reinvention of the semantic search engine proposed by Tim Berners-Lee.

そして、今まさにオープンソースAIが、チャットGPTでGoogleの独占している検索エンジン市場をティム・バーナーズ・リーが提唱したセマンティック検索エンジンという再発明で風穴を開けようとしているのかもしれません。

Is Twitter, which Eron Musk went to the trouble of investing a huge amount of money to acquire, comparable to Google and Facebook in terms of data accumulation?

イーロンマスクがわざわざ巨額の資金を投じてまで買収したTwitterもデータの蓄積から見るとGoogle、Facebookに匹敵している？

Is it possible that Eron Musk, a founding member of Open AI, is trying to reinvent Twitter based on chat GPT?

これを立ち上げてるオープンAI設立メンバーのイーロンマスクは、可能性を見越していてチャットGPTを基盤にTwitterを再発明しようとしている？

Open AI, a San Francisco-based nonprofit organization, is dedicated to being the first to develop a “general-purpose artificial intelligence” (AGI) with human learning and reasoning capabilities, so that all people can benefit from it.

サンフランシスコを拠点とする非営利団体のオープンAIは、人間の学習能力と推論能力を持つ「汎用人工知能（AGI）」を最初に開発し、すべての人にその恩恵が及ぶようにすることを目的として設立されています。

Deep Mind,“ which has similar goals, is building a system similar to the chat GPT.

同様の目的を掲げてる「ディープマインド」もチャットGPTと同じようなシステムを構築しています。

As for other derivative…

他の派生的なこととして・・・

As for the use of deep fakes, if they are built into the algorithm for all surveillance cameras, they can be removed only with the person’s permission.

ディープフェイクの活用としては、すべての監視カメラ用のアルゴリズムに組み込んでおけば、外すには本人の許可を得てからにすることもできる。

This would also deter voyeurism by the mass media and police who would abuse the system without the person’s permission.

こうすれば本人の許可なく悪用するマスメディアや警察の覗き見行為も抑止できる。

To temporarily deter misuse, a comprehensive mechanism could be created to protect videos with NFT and a two-factor authentication passkey, and to confirm one by one whether or not the user has permission to disseminate the videos.

一時的な悪用抑止には、NFTと二要素認証によるパスキーで動画を保護し拡散の許可の有無を一つ一つ

If a comprehensive mechanism can be created to confirm whether or not the user has permission to spread the video, it may be possible to create time for the spread of quantum encryption and the commercialization of quantum computers.

本人に確認できるような総合的な仕組みを創れば、量子暗号化や量子コンピューター商用化普及までの時間をつくれるかもしれない。

Released in November 2022. Almost a few months later. A search engine like this appeared.

2022年11月にリリース。そのほぼ数ヶ月後。こんな検索エンジンが登場しました。

perplexity

この回答がどこの記事から引用されたかも表示されはじめた！数字に対応して引用元が表示される。

Next, why? What if the chat GPT could explain how it might have come to this explanation? Perhaps we are getting closer and closer to an explainable AI?

次は、なぜ？この説明に至ったのかもチャットGPTが説明できたら？もしかして、説明可能なAIにもどんどん近づいてきてる？

In about a few months, this threatening? No, an astounding achievement.

数ヶ月位でこの脅威的な？いや、驚異的な成果。

And the Schrödinger equation?

シュレーディンガー方程式も？

For explanations other than equations, it could be comparable to Wolfram Alpha, which is similar to semantic web search.

数式以外の説明に関しては、セマンティックウェブ検索に近いウルフラムアルファにも匹敵する可能性もある。

そして

チャットGPTの人気と爆発的な成長に乗りMicrosoftが先行してチャットGPT 搭載 Bingをリリースするも登録しないと検索結果は会話調で返ってこない？インターフェイスがわかりずらい。

一方、Googleも億人単位規模ネット情報サービスにも関わらず、わずか一日位で対応すると言う離れ技を繰り出すが、検索エンジンの検索結果は、まだ会話調で返ってこない。

両者共に、まだまだ時間がかかりそうだ。

このチャットGPTタイプの新型検索エンジンperplexityのほうに分はあります。