ワイ：
ChatGPTの定義では宇宙共通の時間が存在するとなっているのですか？

ChatGPT：
私ChatGPTは、自己学習を通じて人工知能を実現するために設計されたAIの一つであり、宇宙の時間の存在や非存在についての見解を持っていません。私は、与えられた情報や文脈に基づいて自然言語で回答することができますが、自分自身で新しい情報を創出することはできません。したがって、私自身が宇宙共通の時間の存在についての見解を持っているわけではありません。
　
ワイ： 
ChatGPTは下記の認識はありますか？
Carlo Rovelli and Francesca Vidotto: "Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory",Cambridge University Press
　
ChatGPT：
私ChatGPTは、Carlo RovelliとFrancesca Vidottoによる「Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theory」について、その内容や研究成果についての知識を持っていますが、それを詳細に説明することはできません。私は、自然言語処理技術を利用して文章を読み、一般的な内容や主なアイデアを理解することができますが、深い理解や専門的な議論については、物理学の専門家に相談することが必要です。
　
ワイ： 
Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryについて萌えキャラっぽく説明してください
　
ChatGPT：
ええと、Covariant Loop Quantum Gravity: An Elementary Introduction to Quantum Gravity and Spinfoam Theoryは、物理学の分野で研究されている、重力の量子力学的理論についての入門書なんだよ！
これは、カルロ・ロヴェッリとフランチェスカ・ヴィドットが書いた本で、重力場をループ量子重力理論で記述する方法を説明しているんだ！さらに、スピンフォーム理論に基づいて、時空の量子化の方法も解説しているよ！
重力場や量子力学に興味がある人には、必見の本だよ！まだ高度な数学が必要だけど、興味深いアイデアがたくさん詰まっているんだ！萌えキャラとしては、とっても知的で魅力的な本って感じかな！

ワイ： 
ChatGPTはDnmt1-dependent Chk1 Pathway Suppression Is Protective against Neuron Divisionについて認識がありますか？
　
細胞が増えるということは、細胞の遺伝情報であるＤＮＡが複製され、それを分配する細胞分裂が繰り返されることです。この一連の過程は細胞周期と呼ばれ、ＤＮＡ複製をするＳ期、細胞分裂をするＭ期、このＳ期とＭ期の間にＧ１期とＧ２期が存在します。ニューロンは、細胞分裂を繰り返す神経前駆細胞から主に胎児期において生み出され、分化開始とほぼ同時に別の細胞周期であるＧ０期に入ると考えられています。
味岡准教授らの研究グループは、これまでの研究で、Ｓ期進行のブレーキとして機能するＲｂファミリータンパク質注３）を欠損させると、一部のニューロンが増えることを発見しました（Ajioka et al., Cell 131, 378-390, 2007）。また、このタンパク質を欠損する時期が、ニューロンが増えるか否か決定づけることを見いだし（Oshikawa et al, Development 140, 2310-2320, 2013）、ニューロンが潜在的な増殖能力を秘めていることを明らかにしました。一方で、過去の様々な研究により、脳梗塞やアルツハイマー病で観察されるニューロン脱落の一部は、Ｒｂのリン酸化に続き、細胞周期をＳ期へと進めてから細胞死を起こすということも知られていました。
本研究では、Ｓ期進行後にニューロンの細胞死を誘導するＲｂファミリー欠損モデルを確立し、そのモデルを用いてＭ期進行のブレーキの仕組みを明らかにしました。また、そのブレーキを解除する低分子化合物カンプトテシンを同定しました。さらに、Ｓ期進行後にニューロンが脱落する脳梗塞モデルにおいて、カンプトテシン投与で細胞分裂させることに成功しました。
　

ChatGPT：
申し訳ありませんが、私はこの研究について直接的な認識を持っていません。ただし、この研究はニューロンの増殖や死亡、脳梗塞のメカニズムに関するもののようですね。Ｒｂファミリータンパク質やカンプトテシンについては少し知っていますが、具体的な研究内容については詳しくはありません。ごめんなさい

Permalink | 記事への反応(1) | 08:40

■anond:20230411074532

近年、アメリカとかで、アルツハイマーやパーキンソン病に効果があったから、鬱も電極ブッ刺しゃー良いんだよってとかでやってるけど、
(ナゾロジーで雑に紹介されていてそれを真に受けている人たちで溢れて地獄みがあった。
増田にもいた。見本→ https://anond.hatelabo.jp/20230428174422 https://anond.hatelabo.jp/20210125124347#
　
当たり前だけど、アルツハイマーやパーキンソン病のDBS治療と同じく、
そもそも効果が出ない・それどころか悪化する・電極埋込による合併症／副作用、最初は効果があるが効果が薄まる可能性・・・などがあるし、
なによりも長期的な影響について何も結果が出てない。過去にはロボトミー手術を流行させたアメリカの神経科学者どもあのさぁって気持ち)
　
フツーに考えて、鬱はソーシャル的な問題と食い物と運動による自律神経・腸内環境の問題だと思います
それだけで解決できないヤツはカビとかウイルスとかじゃないですかね。アルツハイマーやパーキンソン病がそうであるように
カンジタとかヘルペスとか。ホンマ、風俗行ったりクンニとか言ってるヤツは理解し難いわ。ガン含めて万病の元なのに
まぁPg菌とか他にもあげたらキリ無いけどね
　
Are infections seeding some cases of Alzheimer's disease? - Nature
https://www.nature.com/articles/d41586-020-03084-9
　
アルツハイマー病は「脳が感染と戦った結果」なのか：研究結果
https://wired.jp/2016/06/03/brain-infections-may-spark-alzheimers/

Permalink | 記事への反応(1) | 07:49

2023-03-30

■anond:20230330155935

鬱・アルツハイマー・ガンなどなど厄介な病気はカビなどを体内に入れることから起きるのは常識やで

ウイルスや細菌での感染でも起こる

以下再放送

↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓ ↓

言わんとしていることはオールオアナッシングなのアホくさってのは理解してるし、
それに同意もするが、
衛生的に理想的(ガンや鬱病リスクやアレルギー反応を下げる)とされる水準の家事は、
それなりにハードル高いやで
https://anond.hatelabo.jp/20230330121816

Permalink | 記事への反応(2) | 16:10

2023-02-25

■病院に行きたがらない老人(親)はどうしたらいいのか(誤字修正)

諸々あり最近帰省した所、母親の認知が少々危ないかなーっていう風に感じ取れた。

前はなかった家事が何もないときには、なにもせず眠り、ご飯時になったら飯を作るという

もう少し色々やっていた人だったのになという気がしてならない。

去年の12月にコロナにかかったっていう話も聞いてたので、その後遺症っていうのもあるのかもしれない。

またそういうのに父親はひどく偏見を持っていて、私見でやれ「アルツハイマーだ」などと触れ回ってたちが悪いときているそうだ。環境も非常によろしくない。

私は、遠方に住んでいることもあり心配だったので「傍から見てちょっと変だよ。本当に心配だから、病院にいって検査をしてほしい」

という旨を話したら「私が困ってないのでいかない。どこへ行けばいいかもわからないし」とのことを言われてしまった。

確かに自分もその手の病院については詳しくない。なんて検索したらいいかもわからないし、田舎の病院の評判についてもあまりよくわからないでいる。

自分は福祉や介護に疎いが、母にはもっと健康に過ごしてほしいが、

正直私も家族も人付き合いが悪く知り合いもなく、誰にも頼れないので増田に書くしかない。

頼む、教えてください。

Permalink | 記事への反応(1) | 09:18

2023-02-21

■anond:20230221111043

むかしから、無知の知　と申しまして、知恵の無い状態の人間が考えることにも、やはり、知恵があるのでございます。

アルツハイマー型認知症や、非アルツハイマー型認知症を発症されたご老人であっても、

その所作に、あるときふと知恵を見出すことがあるのでございます。

Permalink | 記事への反応(0) | 11:13

2023-01-22

■GPTが医療 現場で使われる可能性について聞いてみた (つづき)

この当たりから 医療について

Me:

医療に関わる概念はどのくらい理解している?

GPT:

GPT-3は、医療に関わる概念も理解していますが、その精度は自然言語処理タスクに比べると低い可能性があります。 GPT-3は、大量のテキストデータを使用して学習されたが、そのデータには医療に関するものも含まれているが、その範囲は一般的なニュース記事やブログなどが多いと思われます。そのため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。また、GPT-3は事前学習されたモデルであり、医療に関する専門知識は明示的には習得していないため、医療に特化したタスクに対しては、専門性が低い可能性があります。ですが、GPT-3は文章の生成や質問応答に対しては高い精度を発揮しており、文章を理解する能力が高いため、医療に関連する文章を理解し、それに基づいた文章の生成や質問応答をすることは可能です。ただし、医学的な正確性や専門性については保証できないため、医療に関する重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。

Me:

今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はある?

GPT:

今後のバージョンで、医療に関する概念を獲得する可能性はあります。現在、医療に関するデータが大量に存在し、それを使用して学習することで、より高い精度を達成することができるでしょう。また、新たなアルゴリズムや技術の進歩によって、より良い結果を得ることができるようになっています。医療に関連するタスクに特化した言語モデルも開発されており、それらは、医学的な正確性や専門性に優れています。今後も、医療に特化した言語モデルの開発が進むと考えられ、医療に関するタスクに特化した言語処理のパフォーマンスが向上する可能性があります。また、GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。それは、特定の分野に特化したデータを使用して学習させることで、その分野に特化した知識を獲得することができるためです。そうしたことにより、医療に関連するタスクに特化した、より精度の高い言語モデルが開発される可能性があります。

Me:

ちなみにとある大学が、GPT-3のテキスト検索埋め込みモデルを使用し、長い自発的な発話と短い検索クエリ「アルツハイマー病の初期症状」の関連性を測定して、アルツハイマー病の初期の兆候をから80％の精度で検知したみたいなんだけど、意見ある?

GPT:

GPT-3を使用した、長い自発的な発話と短い検索クエリの関連性を測定し、アルツハイマー病の初期の兆候をから80%の精度で検知するというアイデアは非常に興味深いものです。自然言語処理タスクにおいてGPT-3は高い精度を発揮しているため、長い自発的な発話を解析することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、医療に関連するタスクに特化した専門的な言語モデルや、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要だと思われます。また、GPT-3は、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう。

Me:

もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでは使える?

GPT:

もしGPTに医療に関する精度の高い言語モデルが実装された場合、このケースでも使用することができる可能性があります。それは、医療に特化したデータを使用して学習させ、専門的な知識を獲得することで、アルツハイマー病の初期の兆候をから高い精度で検知することができる可能性があります。ただし、このようなアプローチは、専門家による検証が必要であると考えられます。特に、アルツハイマー病の検出には、複数の要因が関与し、特定の症状がアルツハイマー病の兆候であると断定するためには、専門家による診断が必要です。また、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要です。また、GPT-3のような言語モデルは、人間の診断には取って代わることはできません。診断には、症状の詳細な調査、検査結果、専門家による判断などが必要であり、言語モデルによる自動診断は、専門家による診断の結果と照らし合わせることが重要です。

Me:

GPTが医療に関する言語モデルの定期的な更新が可能になった場合は、どう?

GPT:

GPTが医療に関する言語モデルを定期的に更新することができる場合、より高い精度を達成することができる可能性があります。医療に関する情報は、時間の経過とともに変化します。新しい研究結果や臨床経験が得られるたびに、知識ベースも更新される必要があります。それにより、より正確な情報を提供することができ、病気の予防や早期発見に役立つことが期待できます。また、GPT-3のような大型の言語モデルは、大量のデータを使用して学習することができるため、新しいデータを取り込むことで、より正確な結果を得ることができます。しかしながら、GPT-3やそのような大型の言語モデルは、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。

Me:

医学的な正確性や専門性って具体的になに?

GPT:

医学的な正確性は、医学的に正しいことを指します。つまり、疾患や症状、診断、治療などに関する情報が、科学的に正しいことを意味します。医学的に正確な情報は、最新の研究結果や臨床経験に基づいていることが望ましいです。医学的専門性は、医学的に専門的なことを指します。つまり、特定の疾患や症状、診断、治療などに関する専門的な知識を指します。これは、医学の専門家によって持っていることが望ましいです。GPT-3などの言語モデルは、大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性については保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。

Me:

今後GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するにはどうすれば良い?

GPT:

GPTが医学的な正確性や専門性を獲得するためには、次のような方法が考えられます。
専門家が監修する専門的な医学データを使用して学習する: GPTは大量のテキストデータを使用して学習することができるため、専門的な医学データを使用して学習することで、医学的に正確かつ専門的な知識を獲得することができます。
専門家による検証: GPTが出力した結果は、専門家によって検証されることで、正確性と専門性を確認することができます。
定期的な更新: 医学的な知識は時間の経過とともに変化するため、定期的に最新の情報を取り込むことで、常に最新の情報を持つことができます。
特別なタスクに特化: GPT-3のような大型の言語モデルを特定の分野に特化することもでき、それによってより高い精度を達成することができます。
医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いでしょう

Me:

GPT-3の要約機能の例。ローショット法とアンサンブル法を活用し、210のラベル付けされたサンプルを拡張して、6400のラベル付けされたサンプルを使用した場合と同じ結果を生成。このサンプルをつかい非常にすぐれた要約を取得可能になったみたいなのだけど、意見ある?

GPT:

GPT-3の要約機能は、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮することができることが知られています。ローショット法とアンサンブル法を使用し、ラベル付けされたサンプルを拡張することで、より多くのサンプルを使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。ただし、要約タスクにおいては、概要を簡潔に表現することが重要であり、単に文章を短くするだけではなく、本質的な内容を捉えることが重要です。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、要約タスクにおいては専門性や正確性について保証できないため、専門家による検証が必要であると考えられます。

Me:

それは医療データに関しても同じ意見?

GPT:

医療データに関しても、GPT-3のような大型の言語モデルを使用した場合、データの拡張やアンサンブル法を使用することで、高い精度の要約を生成することができる可能性があります。しかしながら、医療に関する情報は常に最新の情報であることが重要であり、それを保つためにも、定期的な更新が必要であり、それでも正確性や専門性について保証できないため、専門家による検証が必要であり、重要な判断や治療に関する決定には使用しないほうが良いです。また、GPT-3は大量のテキストデータを使用して学習させることで、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮していますが、医学的な正確性や専門性について保証できないため、重要な判断や治療に関する決定には使用しない医療に関するタスクにおいては、医学的な正確性や専門性が求められるため、GPT-3などの言語モデルを使用するだけでは十分ではありません。そのため、専門家による検証や監修、専門的な医学データを使用した学習、定期的な更新などが必要になります。また、専門的なタスクに特化したモデルを構築することも有効です。それでも、GPT-3などの言語モデルは、医療に関するタスクにおいても有用な情報を提供することができる可能性がありますが、それらの情報は必ず専門家による検証を経てから使用することが重要です。

今後に期待

Me:

ありがとう。今後を期待しているよ。

GPT:

どういたしまして。私も今後の進化に期待しております。またのお問い合わせをお待ちしております。

Permalink | 記事への反応(1) | 00:17

2023-01-21

■anond:20230121211114

そういう技術ができても自分がどうこうなるわけじゃないしな。

アンチエイジングとかアルツハイマー予防とかがん治療の技術が発展して欲しいわ。

Permalink | 記事への反応(1) | 21:37

■[なんか疲れた]

40代 から始める認知症

認知症予防には12 時間以上食事をとらないこと、糖質を取らないこと、という指針

炎症性アルツハイマー病
糖毒性アルツハイマー病（炎症性と萎縮性の混合型）
毒物性アルツハイマー病

糖類、パン、ジャガイモ、白米、ソフトドリンクなどの単純炭水化物食品を最小限にする（低炭水化物食…要するに糖質制限）

適度な運動（早歩きやもっと激しい運動を週150分以上）

毎日少なくとも12 時間は絶食する（夕飯から朝食まで12 時間

ブプロ バン??

飲むと食欲が薄れる感じがします。夕方6時頃飲んで、夜中の2時くらいまで仕事をしていても、我慢できない空腹感ない。

有効性を実感。

翌朝は目覚めると腹減っていますが、糖質を抑えた食事。

Permalink | 記事への反応(0) | 07:10

2023-01-19

■anond:20230119101547

ChatGTPに、ディスクレシアについて尋ねました。

ディスクレシアとはなんですか？
ディスクレシアは、精神疾患の一種で、知能や思考能力に障害をもたらすことがあります。その主な症状は、思考の鈍さ、記憶障害、注意散漫、抑うつなどがあります。この病気は、アルツハイマー病などの認知症の一種としても知られています。

ディスレクシアとはなんですか？
"Dyslexia" is a learning disorder characterized by difficulty in reading, despite normal intelligence. It is a specific learning disability that is neurological in origin. It is characterized by difficulties with accurate and/or fluent word recognition, and by poor spelling and decoding abilities. These difficulties typically result from a deficit in the phonological component of language that is often unexpected in relation to other cognitive abilities and the provision of effective classroom instruction. It is not due to a lack of motivation, sensory impairment, or other environmental, cultural, or linguistic factors.

Could you tell me what dysclesia is?
Dyscalculia is a specific learning disability in which individuals have difficulty with math. They may struggle with understanding numbers, learning math facts, performing mathematical calculations, and grasping math concepts. These difficulties are not due to a lack of intelligence or motivation, but rather a neurological condition that affects the way the brain processes mathematical information. Some common symptoms of dyscalculia include difficulty with basic arithmetic, difficulty with word problems, and difficulty understanding math symbols and concepts.

Permalink | 記事への反応(2) | 19:53

2023-01-16

■電磁波によるマインドコントロール

「マインドコントロール」という言葉がネット上に頻繁に登場する。何千人もの人々がグループまたは個人で、インターネットやその他のあらゆるチャンネルを通じて、マインドコントロール技術による虐待や拷問に注意を喚起している。現在進行中の犯罪の規模は大きく、そして隠されている。人々は、今この瞬間、世界中で静かに行われている莫大な人権侵害について、世界的な注目と国際的な調査を求めている。21世紀最大の人権侵害の一つは、マインドコントロール技術の普及と、それに伴う虐待や拷問である。世界中で何千人もの罪のない犠牲者が、自由を求める活動家になっている。

電磁波によるマインドコントロール技術は、電磁波によって人の脳と神経系を乗っ取り、個人の思考、行動、感情、意思決定に対するコントロール感覚を破壊する兵器である。本稿では、マインドコントロール技術、隠されたマインドコントロールによる虐待や拷問の深刻な状況、そしてマインドコントロール技術とその拷問的虐待を紹介する。

マインドコントロール技術とは、電子マイクロチップ、ナノテクノロジー、マイクロ波、電磁波などを用いて、脳や神経系を攻撃し、個人の思考、行動、感情、意思決定の制御感覚を破壊する武器である。これらの方法と技術の開発には歴史がある。

中央情報局のファクトブックによると、NSC（国家安全保障会議）とCIAは、1947年の国家安全保障法の規定に基づいて設立されたとされている。1947年 12月、NSCは最初の会議を開いた。国防長官のジェームズ・フォレスタルは、CIAがソビエトに対する「秘密戦争」を開始することを推し進めた。フォレスタルの主導で、ヨーロッパでの心理戦作戦（psy-ops）が実行されることになった。CIAの職員は、精神を破壊し再構築することに長けているナチスの医師と協力することに反対はしなかった。このような秘密工作を隠すために、軍事基地が使われることもあった。共産主義者の脅威は、憲法上の権利よりも優先される問題であると判断されたのである。

CIAが調査する分野の一つにマインド・コントロールがあった。CIAの人間行動制御プログラムは、主にソ連、中国、北朝鮮がマインドコントロールの技術を使用していると認識されていたことが動機となっていた。国家安全保障の保護の下、政府の他の多くの部門もこの分野の研究に参加した。CIAは1950年にBLUEBIRDという名称で最初のプログラムを開始し、1951年にカナダとイギリスを加えた後、ARTICHOKEと改名した。MKULTRAは1953年に正式に開始されました。技術的には1964年に閉鎖されたが、一部のプログラムは70年代に入ってもMKSEARCHの名で活動を続けていた。1973年、CIA長官リチャード・ヘルムズは、近々行われる調査について密告し、MKULTRAの記録をすべて廃棄するよう命じた。

Mk-ultraの存在を確認する圧倒的な証拠がある。米中央情報局（CIA）による「洗脳」の被害を訴える250人以上が、数百万ドルの補償を求める法廷闘争に勝利することになった。冷戦時代にMK-Ultraというコードネームで呼ばれた作戦を立てたことを認めたスパイ機関から、すでに9人がそれぞれ6万7000ドル（3万3500ポンド）の賠償金を受け取っている。

世界をリードする神経科学者チームが、人の脳の奥深くを覗き込み、行動する前にその意図を読み取ることができる強力な技術を開発した。この研究は、科学者が人の心を探り、その考えを盗み聞きする能力において、その技術や応用において倫理的に非難されるべき論議を呼ぶ新境地を開拓した。

2011年、カリフォルニア大学バークレー校の神経科学者は、脳外科手術患者の頭蓋骨の内側に電極を付け、音声や画像の処理に関わる側頭葉からの情報をモニターした。患者は誰かが話しているのを聞きながら、コンピュータ・プログラムによって、脳がどのように処理し、聞いた言葉を再現するかを分析した。科学者たちは、この技術を使えば、次に何を言おうとしているかを読み取って報告することも可能だと考えている。

Plos Biology誌によれば、この技術は読心術の試みを「全く新しいレベル」へと押し上げたという。ハーバード大学のバックナーは、2011年に我々の心を読むことでアルツハイマー賞を受賞している。研究者たちは、被験者の脳活動を遠隔で測定することで、被験者の心を読む能力を示していたのだ。この技術は、自分では気づいていない個人から情報を引き出すことさえ可能だった。

これらの読心術は，衛星やテレビ電波塔を通して，インプラントの有無にかかわらず遠隔で神経信号をデコードするEECを使用している。「世界中に設置された深宇宙追跡アンテナの感度は本当に素晴らしい。このアンテナは、ボイジャーの情報を、アンテナに当たる電力が10 指数-16ワット（10兆分の1）しかないほど弱い信号からとらえなければならない。現代の電子デジタル時計は、この微弱なレベルの200億倍のパワーで作動しているのだ。」