T.K
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T.K
@com6___
Webとアプリ関係の人。思ったこととか感じたこととかをつぶやいてます。Web、ICT、データ関係、科学、哲学、歴史なども好きです。あと、オートバイとソウルライクゲーム。
Joined Kasım 2010
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頭がいいけど、自分をうまく制御できずに埋もれている人間はけっこういるのかもと思った。
wwws.warnerbros.co.jp/bakudan-movie/
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シリコンバレーやボストンが強いのは、才能が集まるからだけではない。世界を変えたい人間を、狂人扱いせず受け止める土壌があるからだ。地元に残ることが悪いわけではないが、環境が自分のスケールを決めてしまう現実からは目を逸らせない。移れる者は、未来への選択肢を持てる。
アレクサンダー・ウィスナー=グロス「地理的に動けるようにしておくべきです。特定の地域体制に執着してはいけません。私が見てきた研究によれば、多くの置き換えは、より活気があり、よりダイナミックなAIセクターが存在する別の地域へ、人々が移ろうとしない、あるいは移れないことの結果でもあります。皮肉なことに、私たちはますます仮想化へ向かっていて、バックミンスター・フラーの言い方を借りれば、あらゆるものがエフェメラル化しています。しかし、そこへ到達する前の段階では、機動性を最大限に高めることが絶対に重要だと思います」
サリム・イスマイル「そこは少し強調させてください。スティーブ・ブランクは、なぜシリコンバレーがあれほど成功したのかについて研究していて、とても重要な指摘をしていました。
これはアレックスが今言ったことを裏づけるものですが、シリコンバレーにいる人のほとんどは、世界の別の場所から来ているのです。地元で立ち上がって『自分は世界を変えたい』と言うと、社会の大半はあなたを押し戻します。『お前にそんなことができるのか』といった具合に。偉大な起業家は、ほとんど例外なく地元を離れ、別の場所へ移ります。
そしてシリコンバレーは、『お前は頭がおかしい』と見なされる場所ではなく、『では、どうやって世界を変えるつもりなのか。それは出資に値するのか』と問われる場所になったのです。そうした人たちが集まる場になったのです。ボストンもまた、そういう場所のひとつです。実際に移動しようとする意志と、その能力そのものが、リスクを取る意欲や、デイブが話していたような機敏さを示しています。いま起きているこの世界的なモビリティの流れの中で、それは非常に重要な力学だと思います」
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What happens when you put competing neural networks in a Petri Dish and start changing the rules while they adapt?
Last year we released Petri Dish NCA, where neural nets are the organisms that learn during simulation. Today we're releasing Digital Ecosystems: a browser-based platform for interactive artificial life research.
The setup: several small CNNs share a 2D grid, each seeing only a 3x3 neighborhood. No global plan. They compete for territory by attacking neighbours and defending against incoming attacks, learning via gradient descent online while the simulation runs.
What we didn't expect was the role of the learning itself. Gradient descent isn't just optimising each species' strategy. Instead, it acts to stabilize the whole system during simulation. Species that overextend get pushed back by the loss. Species that stagnate get nudged to grow. This means you can push parameters toward edge-of-chaos regimes: a zone characterised by emergent complexity. Letting the neural networks learn acts to hold the complex system together while you explore and interact.
The platform lets you steer all of this interactively. You can draw walls to create niches, erase parts of the system online, and tune 40+ system parameters to explore the most interesting configurations. We find it mesmerizing to watch species carve out territories and reorganise when you perturb them.
Everything runs client-side in your browser, no install needed.
Blog: pub.sakana.ai/digital-ecosys…
Code: github.com/SakanaAI/digit…
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仏教哲学など東洋哲学をある程度学んだ人が、近代西洋の哲学を学んで一番違和感を覚えるのは、やたらと「意識」にこだわるところだと思います。「私が今、夢を見ていないと証明してみせよう」などと問題設定をしますが、普通の日本人なら「そんなもの、ほっぺたつねればいいじゃないか」と思うのです(つまり身体性に落とし込むのです)。しかし西洋哲学は、「意識」だけでこれを強引に論証しようとして、日本人の感覚からすると全然論証になっていないのに、なぜか証明が成立したと豪語する。こういうパターンが多く目につきます。
AIをめぐる哲学でも「意識」を非常に気にかけるのは、やはり西洋哲学特有の問題設定だな、と感じます。つまりこの「AIの哲学」は、AIを西洋哲学的にしか見ていないな、と思うのです。仏教哲学のように身口意で考えず、意識、意識、意識と意識だけを取り上げることが暗黙のルールになってしまっています。意識にこだわりすぎる意識を全然意識できていないのです。
西田幾多郎が「考へる自己そのもの、主観そのものが、深く反省せられなければならない。これが従来の(西洋)哲学に欠けて居るのである」と100年前に批判したのに、まだ欧米人には全然届いていないなと痛感します。
ℏεsam@Hesamation
Google DeepMind researcher argues that LLMs can never be conscious, not in 10 years or 100 years. "Expecting an algorithmic description to instantiate the quality it maps is like expecting the mathematical formula of gravity to physically exert weight."
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