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はてなキーワード: ラボとは
これはおそらく3つの中で最も簡単な方法だ。現在のChatGPTは、基本的に、テキストを入力できる孤立した箱の中に座っている人間のようなものだ。初期のアンホブリング改良では、個々の孤立したツールの使い方をモデルに教えていましたが、マルチモーダルモデルでは、近いうちにこれを一挙にできるようになると期待しています。
つまり、Zoomでの通話に参加したり、オンラインで調べ物をしたり、メッセージや電子メールを送ったり、共有されたドキュメントを読んだり、アプリや開発ツールを使ったりといったことだ。(もちろん、より長いホライゾン・ループでモデルがこれを最大限に活用するためには、テスト時間のコンピューティングをアンロックする必要がある。)
最終的には、ドロップイン・リモートワーカーのようなものができると期待している。エージェントは、あなたの会社に入社し、新しい人間の雇用のようにオンボードされ、Slackであなたや同僚にメッセージを送り、あなたのソフトウェアを使用し、プルリクエストを行い、大きなプロジェクトがあれば、人間が独立してプロジェクトを完了するために数週間留守にするのと同等のことができる。これを実現するためには、GPT-4よりもいくらか優れたベースモデルが必要だろうが、おそらくそれほどでもないだろう。
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Devinは、完全に自動化されたソフトウェア・エンジニアを作るために、モデル上の「エージェンシー・オーバーハング」／「テストタイム・コンピューティング・オーバハング」を解除する初期のプロトタイプだ。Devinが実際にどの程度機能するかはわからないし、このデモは、適切なチャットボット→エージェントのアンホブリングがもたらすものに比べれば、まだ非常に限定的なものだが、近々登場するもののティーザーとしては役に立つだろう。
ところで、私は、アンホブリングの中心性が、商業的応用という点で、少々興味深い「ソニックブーム」効果につながると期待している。現在とドロップイン・リモートワーカーの中間モデルは、ワークフローを変更し、統合して経済的価値を引き出すためのインフラを構築するために、膨大な手間を必要とする。ドロップイン・リモートワーカーは、統合が劇的に簡単になる。つまり、リモートでできるすべての仕事を自動化するために、ドロップインするだけでいいのだ。つまり、ドロップイン・リモートワーカーが多くの仕事を自動化できるようになる頃には、中間モデルはまだ完全に活用され統合されていないため、生み出される経済価値のジャンプはやや不連続になる可能性がある。
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数字をまとめると、GPT-4に続く4年間で、2027年末までにGPT-2からGPT-4規模のジャンプが再び起こると（おおよそ）予想される。
GPT-4のトレーニングに3ヶ月かかったとしよう。2027年には、一流のAIラボはGPT-4レベルのモデルを1分で訓練できるようになるだろう。OOMの効果的なコンピュート・スケールアップは劇的なものになるだろう。
それは我々をどこへ連れて行くのだろうか？
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GPT-2からGPT-4までで、私たちは～未就学児から～賢い高校生になった。とんでもないジャンプだ。もしこれが、私たちが今一度カバーする知能の差だとしたら、それは私たちをどこに連れて行くのだろうか？私たちは、それが私たちをとてもとても遠くに連れていっても驚かないはずだ。おそらく、ある分野の博士や最高の専門家を凌駕するようなモデルまで到達するだろう。
(このことを考える1つの良い方法は、現在のAIの進歩の傾向は、子供の成長のおよそ3倍のペースで進んでいるということだ。あなたの3倍速の子どもは高校を卒業したばかりだが、いつの間にかあなたの仕事を奪っていくだろう！)
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(10) https://anond.hatelabo.jp/20240605211837
これらすべての重要な変動要因になりうるものがあります。つまり、より多くのスクレイピング・データでより大きな言語モデルをプリ・トレーニングするという素朴なアプローチが、まもなく深刻なボトルネックにぶつかり始める可能性があるということだ。
フロンティア・モデルはすでにインターネットの多くで訓練されている。例えば、Llama 3は15T以上のトークンで学習された。LLMのトレーニングに使用されたインターネットの多くのダンプであるCommon Crawlは、生で100Tトークンを超えるが、その多くはスパムや重複である（例えば、比較的単純な重複排除は30Tトークンにつながり、Llama 3はすでに基本的にすべてのデータを使用していることになる）。さらに、コードのようなより特殊な領域では、トークンの数はまだまだ少ない。例えば、公開されているgithubのリポジトリは、数兆トークンと推定されている。
データを繰り返すことである程度遠くまで行くことができるが、これに関する学術的な研究は、16エポック（16回の繰り返し）の後、リターンは非常に速く減少し、ゼロになることを発見し、繰り返しはそこまでしか得られないことを示唆している。ある時点で、より多くの（効果的な）計算を行ったとしても、データ制約のためにモデルをより良いものにすることは非常に難しくなる。私たちは、言語モデリング-プレトレーニング-パラダイムの波に乗って、スケーリングカーブに乗ってきた。大規模な投資にもかかわらず、私たちは停滞してしまうだろう。すべての研究室が、新しいアルゴリズムの改善や、これを回避するためのアプローチに大規模な研究の賭けに出ていると噂されている。研究者たちは、合成データからセルフプレー、RLアプローチまで、多くの戦略を試していると言われている。業界関係者は非常に強気のようだ：ダリオ・アモデイ（Anthropic社CEO）は最近、ポッドキャストでこう語った：「非常に素朴に考えれば、我々はデータ不足からそれほど遠くない[...]私の推測では、これが障害になることはない[...]。もちろん、これに関するいかなる研究結果も独占的なものであり、最近は公表されていない。
インサイダーが強気であることに加え、サンプル効率をはるかに向上させたモデルをトレーニングする方法（限られたデータからより多くのことを学べるようにするアルゴリズムの改良）を見つけることが可能であるはずだという強い直感的な理由があると思う。あなたや私が、本当に密度の濃い数学の教科書からどのように学ぶかを考えてみてほしい：
モデルをトレーニングする昔の技術は単純で素朴なものだったが、それでうまくいっていた。今、それがより大きな制約となる可能性があるため、すべての研究室が数十億ドルと最も賢い頭脳を投入して、それを解読することを期待すべきだろう。ディープラーニングの一般的なパターンは、細部を正しく理解するためには多くの努力（そして多くの失敗プロジェクト）が必要だが、最終的には明白でシンプルなものが機能するというものだ。過去10年間、ディープラーニングがあらゆる壁をぶち破ってきたことを考えると、ここでも同じようなことが起こるだろう。
さらに、合成データのようなアルゴリズムの賭けの1つを解くことで、モデルを劇的に改善できる可能性もある。直感的なポンプを紹介しよう。Llama 3のような現在のフロンティアモデルは、インターネット上でトレーニングされている。多くのLLMは、本当に質の高いデータ（例えば、難しい科学的問題に取り組む人々の推論チェーン）ではなく、このようながらくたにトレーニング計算の大半を費やしている。もしGPT-4レベルの計算を、完全に極めて質の高いデータに費やすことができたらと想像してみてほしい。
AlphaGo（囲碁で世界チャンピオンを破った最初のAIシステム）を振り返ることは、それが可能だと考えられる何十年も前に、ここでも役に立つ。
LLMのステップ2に相当するものを開発することは、データの壁を乗り越えるための重要な研究課題である（さらに言えば、最終的には人間レベルの知能を超える鍵となるだろう）。
以上のことから、データの制約は、今後数年間のAIの進歩を予測する際に、どちらに転んでも大きな誤差をもたらすと考えられる。LLMはまだインターネットと同じくらい大きな存在かもしれないが、本当にクレイジーなAGIには到達できないだろう）。しかし、私は、研究所がそれを解読し、そうすることでスケーリングカーブが維持されるだけでなく、モデルの能力が飛躍的に向上する可能性があると推測するのは妥当だと思う。
余談だが、このことは、今後数年間は現在よりも研究室間のばらつきが大きくなることを意味する。最近まで、最先端の技術は公表されていたため、基本的に誰もが同じことをやっていた。(レシピが公開されていたため、新参者やオープンソースのプロジェクトはフロンティアと容易に競合できた）。現在では、主要なアルゴリズムのアイデアはますます専有されつつある。今はフロンティアにいるように見えるラボでも、他のラボがブレークスルーを起こして先を急ぐ間に、データの壁にはまってしまうかもしれない。そして、オープンソースは競争するのがより難しくなるだろう。それは確かに物事を面白くするだろう。(そして、ある研究室がそれを解明すれば、そのブレークスルーはAGIへの鍵となり、超知能への鍵となる。）
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(7) https://anond.hatelabo.jp/20240605210017
コンピュートへの大規模な投資が注目される一方で、アルゴリズムの進歩も同様に重要な進歩の原動力であると思われる（そして、これまで劇的に過小評価されてきた）。
アルゴリズムの進歩がどれほど大きな意味を持つかを理解するために、MATHベンチマーク（高校生の競技用数学）において、わずか2年間で～50%の精度を達成するために必要な価格が下がったことを示す次の図を考えてみてください。(比較のために、数学が特に好きではないコンピュータサイエンスの博士課程の学生が40%のスコアを出したので、これはすでにかなり良いことです)。推論効率は2年足らずで3OOMs-1,000倍近く向上した。
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これは推論効率だけの数字だが（公開データから推論するのが難しいトレーニング効率の向上と一致するかどうかはわからない）、アルゴリズムの進歩は非常に大きく、また実際に起こっている。
この記事では、アルゴリズムの進歩を2種類に分けて説明します。まず、「パラダイム内」でのアルゴリズムの改良を取り上げることにしま す。例えば、より優れたアルゴリズムによって、同じパフォーマンスを達成しながら、トレーニングの計算量を10倍減らすことができるかもしれません。その結果、有効計算量は10倍（1OOM）になります。(後ほど「アンホブリング」を取り上げますが、これはベースモデルの能力を解き放つ「パラダイム拡張/アプリケーション拡張」的なアルゴリズムの進歩と考えることができます)。
一歩下がって長期的な傾向を見ると、私たちはかなり一貫した割合で新しいアルゴリズムの改良を発見しているようです。しかし、長期的なトレンドラインは予測可能であり、グラフ上の直線である。トレンドラインを信じよう。
アルゴリズム研究がほとんど公開されており、10年前にさかのぼるデータがある）ImageNetでは、2012年から2021年までの9年間で、計算効率が一貫して約0.5OOM/年向上しています。
アルゴリズムの進歩を測定することができます。同じ性能のモデルを訓練するために必要な計算量は、2012年と比較して2021年にはどれくらい少なくなっているのでしょうか？その結果、アルゴリズムの効率は年間0.5 OOMs/年程度向上していることがわかります。出典Erdil and Besiroglu 2022.
これは非常に大きなことです。つまり、4年後には、～100倍少ない計算量で同じ性能を達成できるということです（同時に、同じ計算量ではるかに高い性能も達成できます！）。
残念ながら、研究室はこれに関する内部データを公表していないため、過去4年間のフロンティアLLMのアルゴリズムの進歩を測定することは難しい。EpochAIは、言語モデリングに関するImageNetの結果を再現した新しい研究を行っており、2012年から2023年までのLLMのアルゴリズム効率のトレンドは、同様に～0.5OOM/年であると推定しています。(しかし、これはエラーバーが広く、また、主要なラボがアルゴリズム効率の公表を停止しているため、最近の上昇を捕捉していません）。
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Epoch AIによる言語モデリングにおけるアルゴリズム効率の推定。この試算によると、私たちは8年間で～4OOMの効率向上を達成したことになります。
より直接的に過去4年間を見ると、GPT-2からGPT-3は基本的に単純なスケールアップでした（論文によると）が、GPT-3以降、公に知られ、公に干渉可能な多くの利益がありました：
最近リリースされたGemini 1.5 Flashは、"GPT-3.75レベル "とGPT-4レベルの間の性能を提供する一方で、オリジナルのGPT-4よりも85倍/57倍（入力/出力）安い（驚異的な利益！）。
公開されている情報を総合すると、GPT-2からGPT-4へのジャンプには、1-2 OOMのアルゴリズム効率向上が含まれていたことになります。
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GPT-4に続く4年間はこの傾向が続くと予想され、2027年までに平均0.5OOMs/年の計算効率、つまりGPT-4と比較して～2OOMsの向上が見込まれます。計算効率の向上は、低空飛行の果実を摘み取るようになるにつれて難しくなる一方、新たなアルゴリズムの改良を見出すためのAIラボの資金と人材への投資は急速に増加しています。 (少なくとも、公開されている推論コストの効率化は、まったく減速していないようだ)。ハイエンドでは、より根本的な、トランスフォーマーのようなブレークスルーが起こり、さらに大きな利益が得られる可能性さえある。
これらをまとめると、2027年末までには（GPT-4と比較して）1～3OOMのアルゴリズム効率向上が期待できることになります。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(6) https://anond.hatelabo.jp/20240605205754
生理中のプール授業「旧態依然」 男性教員が休む理由追及、女子だけ補習 保護者「子どもが傷つく」
https://www.kobe-np.co.jp/news/society/202405/0017709638.shtml
「生理中に水泳授業があるときの学校の対応が、私の子どもの頃と変わっていない」。中学生と高校生の娘がいる女性（５１）＝神戸市北区＝から、疑問の声が神戸新聞社の双方向型報道「スクープラボ」に寄せられた。娘が見学する際、男性教員に理由を追及されたり、補習があったりすることで、ストレスを感じているという。どうすれば解消できるのか。今年のプール開きを前に、神戸市教育委員会に見解を聞いてみた。
まず、女性の娘が見学理由を追及されたことに対しては「言い方は悪いが、『サボり』との線引きのため事細かく聞いていたケースがあるかもしれない」と釈明。「女子生徒が体調不良と言えば、理由は推察できるので、基本的には深く聞かなくてよい。教員には時代感覚に合わせた認識のアップデートが必要だ」との姿勢だった。
大人の社会でも、生理について話題にすることをタブー視する風潮はまだまだ根強い。子どもの目線に立って、周りの大人ができることを考えていきたい。
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・大学教授は、多くの場合小学校に入学してから現在に至るまで学校しか知らない
・社会に出たことがない者の「社会に出てから〜」は想像であり、聞きかじりであり、当てずっぽうに過ぎない
・もしも大学教授が優秀ならば、社会から引く手数多のはずがアカデミアなんかで安月給に甘んじている
・特に東京大卒で大学教授やってるやつなんか、同級生が皆官僚になる中、官僚になり損なった落ちこぼれだ
・まして東京大でポストを取れずに、他の大学にいる者には、それなりの理由がある
・相対的には落ちこぼれでも、学力は高いはずだが、裏を返せば高い学力を打ち消して余りある特徴を備えているはずでもある
・目前の人物が答えを示している
・知能の高い人物には、時に圧倒されてしまうが、目前の観測事実から目を背ける理由にはならない
・やばいラボを生き残った者は、驚くほどパワフルだが、元々パワフルだから生きてるだけで、教育の成果としてパワフルになったわけではない
・生まれがパワフルでない者が、20歳を過ぎてからパワフルになることはない（と思う）
・憧れに目を曇らせてはいけない
・ゆえに、安全に命をかける知恵と言うべきものが研究室には伝統的にある
※ない研究室もある
・なんの工夫もなく戦うと死ぬことがある
・死ななくても健康を害する
・「そんなことはない」と思うなら、もはや戦うしかない
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町子は令和元年１２月頃は、最近の若造は好かんちゃ、昔のごつなりてーという言動があって、令和６年２月１２日に怪しいから縣人の自宅に直接確認しに行ったがベッドの上に枯れた
悪魔のように寝ていて、話しかけると、 なんけ、とだけ言われた。会話にならない、強力に話しかけないと反応しない、敬一は夜間の勤務に行っており、２階の部屋はすっからかんで、配信に使用している
赤いパソコンが新しく設置されていて、右の部屋はすかすかだった。
３階のままの残酷性から検討すると、前野町１丁目一帯には人間性を具備する者が在住していない。 もう５年前にじゅりちゃんの、ねえちょっと酷過ぎない？という書き込みがあったがそれも
ここ数年は失効している。
この問題の社会全体的な考察からすると、専門技術的に、評価の見地、 拡声器で同じことばかりいうようになったとか、そもそも、６階のババアが配信の内容を変えた。おぺちの劣化ぶりも酷い。
数か月前から、 苦しいです、きついです、の繰り返し。都合が悪化しペチラボのリモコンに支障が出るようになると黙ってツイートを５時間に停止し、寝ているため、その間に実施されている様々な
装置の駆動に対して機能しなくなる。 何かといえばうるせえ糞と言い始めるが、目上の人間にいうようなことではない。クソガキが。
知っているけど子供の東大生に受けないし言う必要がないから言っていない。そもそも東京大学の数学の問題に実質がないのは、よかれという趣旨で、仮に理想的で完成した問題であっても
受験生が発見するのが難しい箇所は問題文に記載するという方針を採用し、受験生にさせないという様々な配慮に出たものであるし、この、ぺちらぼ（糞ラボ）の技術吏員って結局は、
おぺちとかで構成されるクソガキだけど、一般世間に迷惑をかけているだけじゃん。なんで理解できないんだこいつ？ 実用数学検定１級で事務処理能力と実用問題が出来ただけで、
純粋数学が出来るわけじゃないだろ。何が言いたいんだよこいつ。ただの出来上がっていて座っているだけの糞なのに、自分には実力があると思い込んでいて何もいいところがない。
anond:20210304122852 の後日談になる。
ここに挙げた映画の半分くらいはなんと、Amazon Primeが2024.04.30現在見放題作品にしている。
具体的には、
がAmazon Primeの見放題タイトルで見られる状態になっている。
いつまでこれがタイトルに入っているかはわからないので(実際、トッツィーズ ＆ フェイクスターはその後日本のNETFLIXラインナップから外れた)、このGW後半にはぜひとも見てほしい。
ついでに、The Con Heartist以降のgdh映画についても短評しておこう。ついてるのは予告編URL
ゴースト・ラボ 禁断の実験 //youtu.be/RN9G-g5PhJE
ホラー映画。インターン医師たちが霊の存在、そして幽霊との会話が可能なことを証明するために、とんでもないことを思いつき、実行してしまう。NETFLIX(JP)で見られる。思いつきは怖いが内容は怖くない。お勧めではない。
モキュメンタリーホラー映画。泰韓合作。タイ東北部の巫女インタビューを通じて、彼女の周囲にある霊的に非常識な状態が明らかになっていく。日本でも公開した。NETFLIX(JP)で見られる。比較的グロい。お勧めではない。
プアン/友達と呼ばせて //youtu.be/CcZkHdfus_A
ドラマ映画。かつて友人だった白血病患者の別れの旅に付き合った結果、彼が自分の元カノの去就にも関わっていたことが明らかになる。日本でも公開した。WKWプロデュース。Amazon Prime(JP)で見られる。 おすすめ。
スピード＆ラブ //youtu.be/pg_Ij-3YySM
コメディ映画。カップスタッキングに生活をかける男と彼のサポートに青春をかけてしまった女性のゴタゴタを描く。韓国映画のパロディとか第4の壁描写とかが面白いが、それだけ。NETFLIX(JP)で見られる。お勧めではない。
運命のふたり 劇場版 //youtu.be/ShD0CvB9kWM
同名のドラマ第1弾(NETFLIX(JP)でかつて公開されていたが公開終了済)とドラマ第2弾との間をつなぐストーリーで、日本でいうと江戸末期ごろのタイ、バンコクに転生とタイムスリップが交錯する。この時代近辺に興味がある人には同時代の実在の人物とか出てくるのでおすすめ。逆に言うとほとんどの人にはお勧めではない。NETFLIX(JP)で見られる。
オー・マイ・ガール なんで今なの!? //youtu.be/VKk6UvyysU8
ラブコメ映画。たぶん性格は合うのだがタイミングが絶妙に合わない2人のラブストーリー。2020年代のバンコク周辺の若者事情覗き見としては見どころがあるが、あまりスカッとしない。NETFLIX(JP)で見られる。まあまあ。
You ＆ Me ＆ Me //youtu.be/s7H5JV9wfdQ
青春恋愛映画。替え玉を駆使しまくる双子女子の片割れを好きになってしまった男子とその双子が自分たちの家族的愛情との間で葛藤する。監督自身が双子女子という面でたぶん実体験がいくつも入っていると思われる。日本未公開。1999年代の風俗が懐かしい。おすすめ。
Home for Rent //youtu.be/db8puvbOhQw
ホラー映画。実話に基づく映画で、引っ越した後の家を他人に貸したら、その家で怖い儀式が行われるようになるというあらすじ。おそらく「邪厄の家」という邦題でそのうちNETFLIX(JP)でみられる。未見。
青春映画。推薦入学を狙って死んだ友達の遺作をネタに短編映画を作ろうとする高校生を中心に「友情とはなにか、親友とはなにか」を考えさせる作品。大阪アジアン映画祭で公開。日本で一般公開するべき。おすすめ。
的外れを指摘する投稿が的外れなことはよくあることなんでしょうかね。
＞テスラはバッテリを必要量の倍積んで交互に休ませながら使う事で、寿命と航続距離の問題を無理矢理クリアしたが、その分バカでかく重く高くなった。そのデメリットをスーパーカーみたいなラッピングで誤魔化してヒットした。
まさか。バッテリセルを制御して一部を休ませて使う技術は、BEVでは当たり前でテスラだけのことじゃないし、もちろん必要量の倍積んでるってことはありません。ちなみにテスラはバカでかく重いとのことですが、テスラモデル3のロングレンジの航続距離は629kmで1840kg、対するトヨタbz4xは500kmで1920kg。テスラがバカでかくて重い？トヨタのほうが航続距離は劣ってるのにそのテスラより重いのはどうしてかしらん。
＞EV専業メーカーはノウハウの固まりである近世最大の発明の一つである燃料エンジンを作れないのでEVで勝負を賭けていると言うだけ。トヨタはBEVを作ろうと思えばいつでも作れるし、EV専業メーカーにあってトヨタに無いノウハウなどは存在しない
うんうん。そのトヨタが満を持して作ったBEVであるbz4xは、テスラやBYDどころかヒョンデのものにも劣る製品だったことをどう思っているのだろか。BEVって、バッテリ買ってきて車輪つけたらできると思ってる人が未だにいてびっくりする。BEVもガソリン車と同じようにノウハウの塊なんだよね。ちなみにEV専業メーカーじゃないけど最大のBEVメーカーであるBYDって、エンジンもしっかり作り込んでてPHVも主力商品だったりする。
＞しかもEVの最大の欠点をカバーする画期的技術である全固体電池はトヨタをリーダーとする日本メーカーが圧倒的に先行しているのを知らないのか全く無視している。全固体電池はEVを一足飛びに実用レベルにする可能性を秘めており、その技術を確立してからEVを本格的に作ればいいだけ。
そだね。「全固体電池がゲームチェンジャーになるっ！！」みたいなのもよく聞きますよね。でも電池ってラボでできたものがいくら性能がよくても、量産して廉価で大量生産できなければ意味ないんです。実際は全固体電池は高性能だけど「画期的」と言えるほどのものじゃないし、まだ量産どころかパイロットプラントすらできてない。おそらく相当価格が高くなるのでレクサスなどの高級車に載せることを想定しているようですが、カローラクラスの大衆車に使えるくらいじゃないと話にもならないわけです。
もちろん、そんなことはトヨタもしっかり解っていて、従来型の電池の改良やバイポーラLEPなんかの開発も同時並行していますが、何にせよトヨタには量産経験が無いわけでして、それを担ってきたパナソニックは基本的にテスラの方を向いていてトヨタは二の次だったりする。なので業を煮やしたトヨタはパナと合弁の電池生産会社を完全子会社にしたりして苦労してるけど、そう簡単になんとかなる話じゃないんですわ。
んなあほな。CATL･BYDが共同して全固体電池を開発していますよ。今のところ開発は若干日本勢がリードしてるけど、いま急激にその差は縮まっているし、部材確保や量産となるとノウハウは圧倒的に向こうにある。相当頑張らないと、また中国勢にやられそうな予感がします。
＞背景にはEVと同じく原発がある。原発で安く電力を作って、副産物で水素も生成されるということで注目された原発ありきの技術。
確かに、日産が初代リーフとかを作ってた頃はそんな話でした。でもいまBEVが推進されている一番の理由は、自然エネルギーを親和性が高いからです。太陽光にしても風力にしても必要なときに必要なだけ発電することができない、だからBEVのバッテリーをグリッドに繋いで電力供給のバッファにできる。今も九州では太陽光発電が需要を上回って出力抑制が頻繁に起きているが、BEVが普及すればこの時間に優先して充電したら電気料金を安くするなどの施策が取れる。水素についても自然エネルギーが余っているときに生産すれば効率よく自然エネルギーを使うことができるわけでしてね。
もちろん原発の電気を使うことも想定されていはいますが、それだけの単純な話じゃないよということです。
他にもツッコミどころはたくさんあるけどこのくらいにしておこう。いまトヨタのハイブリッドが復権だとかBEVはだめだとか一転してそんな話になってる。でも一時的な踊り場はあったとしても、BEVの需要は一貫して増えていて、この流れを止めることはできない。様々な技術的な課題があっても、多くの人が関わることで突破されていくのは歴史の中で何度も見てきたことですよね。
つまり能天気にトヨタの勝利だとかメディアはかき立てるし、だからこそこんなお花畑な増田が出てきたりするんでしょうが、当のトヨタは全くそんなこと思ってなくて危機感募らせてますよ。
京都の水族館の研究室がバイオハザードのアンブレラ社っぽい、っていう話の画像の中でスタッフが関西弁云々ってのがあって、「この設備で関西弁って面白いな」となんとなく思った。
関西のラボが関西弁なのはよく考えたら当たり前で、そこに面白さを見出したのは、(特にマッドな)ラボのスタッフは標準語を話す、というステレオタイプを持ってることの現れだろう。したがってここでおかしいのはラボではなく自分の認知である。
とはいえ、ラボの標準語っぽさはどこから来るのか。「自閉症は津軽弁を話さない」という研究からすると、ASD者の特性が有利なマッドサイエンスでは標準語に偏りそうな感じもあり、なんとなく理系より文系の方が方言が強い感覚がある。（とはいえ私の通った大学は理系もみな関西弁だったから、ラボ=標準語というのはまるっきりテレビの世界の話だ。）
そういうわけで、方言を話すマッドサイエンティストというキャラを作るのは面白いかもしれない。
その際、単に方言を話させたり、そのお国のステレオタイプを塗り付ける（例:軽薄な関西人、寡黙な東北人など)のでもそれなりに面白そうではあるが、ここにさらに「自閉症は津軽弁を話さない」の理論を踏まえたそこのラボで方言が使われる理由のようなものを付け足しても良いかもしれない。
自閉症が津軽弁を話さないのは、ASD者は会話よりメディアから言葉を覚えるからだという。
そうすると、そのマッドサイエンティストは組織に育てられ組織のメディアで育ったのかもしれない。
組織は、言葉が違う=地域共同体的な側面があることからすると、政治経済を支配する中央から冷遇される、「南部」とか「少数民族」とかであろうか。
しかしそんな組織の中だけで高度な先端科学者を育成するのは難しいから、その科学者は英語圏か中国に留学したのだろう。だから母語は標準語に汚染されず、組織の使う方言のままになる。
何となくだけど、組織の設定も込みで、「方言を話すマッドサイエンティスト」キャラが出来てきた。
（余談だが、ASD者が方言を話さないのは会話よりメディアから言葉を学ぶからという理屈からすると、ネットメディアから言葉を学べばネットスラングに染まったASD者が発生しそうだ。理系研究室、会話でネットスラング使いがち問題の遠因だろうか。）
・誰も聞いちゃいない自分とドラゴンボールの思い出を語るフェイズ
そうですねぇ、なんかたぶん、家族ではじめていった映画がドラボンボールのピラフとかが出てくるやつだった気がします。
・5億回は繰り返されたであろう、デザインやコマ割りを褒めるターン
あー、それはよくわかんないすけど、テレビ版で30分ひたすらﾋｭｳﾝﾋｭｳﾝﾋｭｳﾝﾋｭｳﾝﾋｭｳﾝﾋｭｳﾝﾋｭｳﾝﾋｭｳﾝﾋｭｳﾝﾋｭｳﾝだけでほぼ終わっていた記憶があります、ドラボンボールZ。
・あれだけ稼いでても死ぬなんて諸行無常だの、クソみたいな世の中論
ずるすぎんだろ
あと、バスタードは続き描いて！
や、余裕でしょう
・取ってつけたようなクリエイターは体を大事にしろ的ないい人アピール
ああ、まぁ、好きにして
というか、みんな死ね
・ラストはご冥福をお祈りしますでターンエンド
そうっすねぇ
使い切った
だから、すっころんだだけで、デスった
そういうことだ。
まあでもブルマのおっぱいが出ているころのジャンプは、よかったですねぇ
おつかれさまでした！
