Riku Nakabayashi

この度、ポケモンが本格的なAIベンチマークとして整備されました。バトルとRTA（スピードラン）の二軸で測れるのは「不完全情報下で相手と戦略的に渡り合う力」能力とのこと。 プリンストン大やGoogle DeepMindなどの研究チームが主導して発表。 最近、最先端AIでポケモンにチャレンジすることがAI研究の世界で流行になっており、極めて真面目に取り組まれています。 そんな中、今回作られた「PokéAgent Challenge」は共通のインフラと評価基準、そして2,000万件を超える対戦データを整え、すでにNeurIPS 2025（AI分野のトップ国際会議）の公式コンペティションとして100チーム以上が参加する大規模な検証の場で使用されました。 コンペの結果では、RTA（今回は最初のジムリーダー撃破までの速さ勝負）優勝チームは”LLMが「大局的な判断」を担い、強化学習で「実行の最適化」を行う”という戦略で圧勝しました。 なお、大変おもしろいことに、ポケモンバトルの成績は定番のベンチマーク成績とあまり相関しないようです。コーディングや数学で高得点のモデルがバトルで崩壊し、その逆も起きました。 ポケモンは、今の評価体系ではまったく測れない能力を測定しているのです。

Pensaba que ya nada me sorprendía con IA… Pero Seedance acaba de hacer algo peligroso 😂 2 JOYAS que no deberían existir: 1. Einstein vs Dios

1兆語規模のコーパスから0.1秒単位で用例検索できるツールができてしまいました。意味的な置換・挿入・削除にも対応。 世界の Takuya Akiba と ICPC 史上初世界2位に輝いた E869120 のガチプロ2名にジョインいただき、動くわけがないと思っていたサイズでなぜか動いてます。遊んでみてください。

Control a robot in simulation with the Gemini Robotics Embodied Reasoning model 🤖 Direct tasks like object localization and placement by simply prompting a robotic arm to pick up and place objects.

ビジネスパーソン、子供を持つ親、必見の動画。AIで未来の賢さ、頭の良さがどう変わるかという話。 これは、Jensen Huang（NVIDIAのCEO）がインタビューで「今まで出会った中で最も賢い人は誰か？」という質問に対して、賢さの定義について語っている。 これからの時代で本当に賢い人は、以下の4つが全部交わっている人。 簡単にまとめると： ・技術的に鋭い（AIや専門知識で非常に強い） ・人間らしい共感力がある ・言葉にされていない気持ちや意図を察する力がある ・まだ見えない未来や「次に何が来るか」を先読みできる ビジネススキルも教育も、ほぼ上記に追いついていないので今集中的にやっておけば今後相当楽になるはず。 原文日本語訳も貼っておく。 Q：今まで出会った中で最も賢い人は誰ですか？ Jensen：その質問には答えられません。そして、賢いという定義は、知能が高くて技術的に問題を解決する人だと思われていますが、私たちは人工知能がその部分を最も簡単に扱えることを証明しようとしていますよね？ そう、そして結局のところ、もう一つの例を挙げましょう。誰もがソフトウェアプログラミングを究極の賢い職業だと思っていました。見ての通り、AIが最初に解決したのはソフトウェアプログラミングです。そして、その賢さの定義はほとんどの人が思うものとは大きく異なります。私は長期的に見て、賢さの定義は、私の個人的な見解では、技術的に鋭敏であることと人間的な共感を持ち、言葉にされないことを推測する能力、そして角を曲がった先や未知のことを見通す能力の交差点にいる人だと思います。角を曲がった先を見通せる人々は、本当に本当に賢いです。そして、その価値は計り知れません。問題が現れる前に先回りして防ぐ能力、ただバイブを感じ取るだけで。それらのバイブは、データ分析、第一原理、人生経験、叡智、他者の感覚の組み合わせから来ています。そのバイブこそが、私は賢さだと思います。そして、それが未来の賢さの定義になると思います。そして、そういう人はSATでひどい点を取るかもしれないんですよ。

後進国は国際交流を通じて成長の糧を得る一方、先進国は一時的な鎖国状態にあってもその優位性を維持できる。特に米国は、政策の如何を問わず世界中から高度人材を引き寄せる磁力を持っている。対する日本の課題は、交流の欠如ゆえに、自らの停滞や国際的な立ち位置を客観視できていない点にある。明治維新の謙虚さを思い出して欲しい。

フィールズ賞数学者「人間は非常に少量のデータから一般化することができますが、これは現在のAIにはできないことです。」これは非常に重要で、AIは人間に比べると、少数の重要例から本質を見抜いて方向性を決めるような能力が弱い。かつてチョムスキーは、子供は限られた、不完全な言語インプットから完全な文法を習得することができる点に着目し、人間には何らかの生得的構造（言語獲得装置）があると考えた。そこに人間の知性が宿っていると言う。 AIを使っていると、ふと「理解していない」と感じてしまう時がある。その正体は、我々人間があまりにも汎化能力に優れていて、AIの思考は機転が効かないように思えてしまうことだろう。その観点から見れば、現在のAIは単に大量のデータからパターンを抽出した機械で、いわゆる「統計的オウム」にすぎないと言える。 ChatGPT以降急激にAIの能力は向上し、推論もかなりできるようになったが、この「汎化の効率性」はなぜかモデルが進化してもなかなか人間に追いつかない。動画の中でもタオ氏は「AIはそれを偽装しようと試みることはできるが、非常に非効率的」と述べている。 チョムスキーの言うように、そのための「構造」が必要なのか、あるいは今の延長線上を量で押し切れば行けるのかはわからない。だが、「少量のデータから効率的に一般化」することが、AGIへの大きな課題なことは明らかだ。この問題が解決されれば、我々はAIを「真に知的な存在」として認めることになるはずだ。

日本には表の批判が少ない。批判や意見は個人への攻撃と思う方が多い。ゆえに日本は一旦ある程度成功すればみんな空気を読んで褒めることしかしなくなります。勝者独占が多いように感じます。10年前に日本でブームだったAIスタートアップや、現在日本でブームなAIスタートアップを客観的に意見するエンジニアや研究者や投資家は基本的に見たことないです。一番最悪なのが空気を読んで意見をしないことを続けることで、本当に意見の発想がなくなることです。そして長年批判を受けないと当事者の傲慢さは加速していきます。改善の発想が少なくなり、世界の常識のギャップがすごく大きくなり、日本が取り残されます。日本ではもっと議論がしたいです。エンジニアや研究者や起業家が、 世界を研究し、世界とつながり、世界と議論し、世界と競争しながら日本を根本に強くしていければ理想です。まあ、ただ競争増やせばいい話でもあります。