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はてなキーワード: コンピューティングとは

2024-06-17

https://anond.hatelabo.jp/20240614205200 タグ付けソースつづき

文字数制限かなんかで途中で切れる……

2003年 (第8巻)11月 特集食の安全安心環境
2003年 (第8巻) 4月 特集学術の再点検  ―ジェンダー視点から(2)ジェンダー
2003年 (第8巻) 1月 特集日本計画 Japan Perspective社会
2003年 (第8巻) 5月 特集地域生活安全保障社会
2003年 (第8巻) 6月 特集:ITによる科学能力開発国際会議情報
2004年 (第9巻) 2月 特集こころ科学する医療人間
2004年 (第9巻) 5月 特集:持続可能社会のための科学技術に関する国際会議2003 -エネルギーと持続可能社会のための科学エネルギー
2004年 (第9巻) 1月 ●学術会議は考える学術教育
2004年 (第9巻) 3月 ●「日本学術会議法の一部を改正する法律案」について学術教育
2004年 (第9巻) 6月 ●日本学術会議法の改正によせて学術教育
2004年 (第9巻) 8月 特集科学する心を育てる学術教育
2004年 (第9巻)10月 特集科学ジャーナリズムの進展のために学術教育
2004年 (第9巻)12月 特集日本学術会議第143回総会について学術教育
2004年 (第9巻)特集:第4回アジア学術会議(SCA)学術教育
2004年 (第9巻) 特集日本学術会議主催公開講演会学術教育
2004年 (第9巻) 科学技術への理解共感を醸成するために学術教育
2004年 (第9巻) 特集日本学術会議第142回総会 新生日本学術会議の在り方学術教育
2004年 (第9巻) 特集科学技術政策の在り方学術教育
2004年 (第9巻) 特集:高度専門職教育日本社会学術教育
2004年 (第9巻) 特集科学責任所在学術教育
2004年 (第9巻) 9月 特集日本学術会議から農林水産大臣への答申  地球環境人間生活にかかわる水産業及び漁村多面的機能の内容及び評価について環境
2004年 (第9巻)11月 特集都市生活環境を考える環境
2004年 (第9巻) 4月 特集学術の再点検 -ジェンダー視点から(その3)-ジェンダー
2004年 (第9巻) 7月 特集人口減少社会パースペクティブ社会
2004年 (第9巻) 特集科学国境歴史政治・国際
2005年 (第10巻) 5月 特集国境を越える生殖医療と法医療人間
2005年 (第10巻) 1月 ●学術会議は考える学術教育
2005年 (第10巻) 6月 特集日本学術会議第144回総会について学術教育
2005年 (第10巻) 7月 特集:今、教養教育を考える学術教育
2005年 (第10巻) 8月 特集21世紀学術における横断型基幹科学技術役割学術教育
2005年 (第10巻)10月 特集日本学術会議第145回総会学術教育
2005年 (第10巻)11月 特集日本学術会議20始動学術教育
2005年 (第10巻)12月 特集:第146回日本学術会議総会 日本学術会議新体制スタート学術教育
2005年 (第10巻) 特集:第19期の活動を振り返って学術教育
2005年 (第10巻) 特集新日本学術会議における人文・社会科学系の活動について学術教育
2005年 (第10巻) 2月 特集大陸棚画定を考える環境
2005年 (第10巻) 特集自然災害災害
2005年 (第10巻) 4月 特集:どこまで進んだ男女共同参画ジェンダー
2005年 (第10巻) 特集犯罪科学する社会
2005年 (第10巻) 特集:事例を中心に見る統計科学現代価値情報
2005年 (第10巻) 特集学術研究個人情報情報
2005年 (第10巻) 9月 特集人間宇宙物理
2005年 (第10巻) 3月 特集:持続可能社会のための科学技術に関する国際会議2004 ―アジアの巨大都市地球の持続可能性―歴史政治・国際
2005年 (第10巻) 特集:第5回アジア学術会議(SCA)歴史政治・国際
2006年 (第11巻) 5月 特集ライフスタイル健康医療人間
2006年 (第11巻) 6月 特集:終末期医療 ─医療倫理・法の現段階─医療人間
2006年 (第11巻) 8月 特集臨床医学研究の発展のために医療人間
2006年 (第11巻)10月 特集スポーツ科学医療人間
2006年 (第11巻)12月 特集科学技術イノベーション学術学術教育
2006年 (第11巻) 1月 特別座談会科学コミュニティーとしての新たなミッションを考える学術教育
2006年 (第11巻) 2月 特集新世代が変える日本学術会議学術教育
2006年 (第11巻) 4月 特集日本学術会議第147回臨時総会学術教育
2006年 (第11巻)11月 特集日本学術会議新体制 ─日本学術会議第149回総会─学術教育
2006年 (第11巻) 特集座談会:「科学上のミスコンダクト」学術教育
2006年 (第11巻) 特集 シンポジウム:「技術者の倫理社会システム学術教育
2006年 (第11巻) 特集新世代が変える日本学術会議(続編)学術教育
2006年 (第11巻) 特集日本学術会議改革ヘの軌跡と課題学術教育
2006年 (第11巻) 特集日本学術会議第148回総会学術教育
2006年 (第11巻) 9月 特集海洋生物学の新たな時代環境
2006年 (第11巻) 特集環境教育環境
2006年 (第11巻) 3月 特集男女共同参画の一層の推進に向けてジェンダー
2006年 (第11巻) 特集ジェンダー学と生物学対話ジェンダー
2006年 (第11巻) 7月 特集公共性ルネッサンス ─21世紀市民社会を考える─社会
2006年 (第11巻) 特集統計から見た日本経済格差社会
2007年 (第12巻) 5月 特集医療崩壊させないために医療人間
2007年 (第12巻)12月 特集保健医療と個人情報保護医療人間
2007年 (第12巻) 特集社会福祉教育近未来医療人間
2007年 (第12巻) 特別講演:寄生動物国民及び政策感染症ミレニアム開発目標 / ロバート・メイ卿医療人間
2007年 (第12巻) 特集化学今日から明日へ化学生物
2007年 (第12巻) 1月 特集科学者の行動規範学術教育
2007年 (第12巻) 2月 特集博物館が危ない! 美術館が危ない!学術教育
2007年 (第12巻) 9月 特集:第7回アジア学術会議学術教育
2007年 (第12巻) 特集:学協会機能強化のための調査学術教育
2007年 (第12巻) 特集日本学術会議第150回総会学術教育
2007年 (第12巻) 7月 特集:脱温暖化社会へのチャレンジ環境
2007年 (第12巻) 特集子どもを元気にする環境とは ─政策の現状と評価こども
2007年 (第12巻)11月 特集自然災害軽減に向けてパラダイムの変換を災害
2007年 (第12巻) 6月 特集地域研究最前線 ─知の創成─社会
2007年 (第12巻) 8月 特集:法的制度としての私と公をめぐって社会
2007年 (第12巻) 特集21世紀における生活科学役割社会
2007年 (第12巻) 4月 特集:人文社会科学役割責任人文
2007年 (第12巻) 特集物理学の今日から明日へ物理
2007年 (第12巻) 3月 特集歴史としての戦後思想としての戦後歴史政治・国際
2007年 (第12巻)10月 特集中国東アジア科学技術と持続的社会歴史政治・国際
2007年 (第12巻) 特集政治学の今日から明日へ歴史政治・国際
2008年 (第13巻) 1月 特集シンポジウム 医療システムのゆくえ医療人間
2008年 (第13巻) 8月 特集生殖補助医療のいま ─社会合意を求めて─医療人間
2008年 (第13巻)12月 特集:信頼に支えられた医療の実現 ─医療崩壊させないために─医療人間
2008年 (第13巻) 特集:医工学先端研究と教育創造的結合医療人間
2008年 (第13巻) 特集生物科学今日から明日へ化学生物
2008年 (第13巻) 7月 特集科学コミュニケーションメディア学術教育
2008年 (第13巻) 9月 特集:若手研究者の育成学術教育
2008年 (第13巻)10月 特集高校における地理歴史教育改革学術教育
2008年 (第13巻)11月 日本学術会議第21期スタート -第154回総会開催-学術教育
2008年 (第13巻) 6月 特集瀬戸内海浅海を考える ~浅海その生物生産環境とその保全防災環境
2008年 (第13巻) 特集:脱温暖化森林木材役割環境
2008年 (第13巻) 特集環境学のミッション環境
2008年 (第13巻) 特集総合工学役割展望工学
2008年 (第13巻) 特集明日社会共通資産 ―建設系分野からの重点研究課題提案工学
2008年 (第13巻) 4月 特集人口ジェンダー  ―少子化対策可能か―ジェンダー
2008年 (第13巻) 3月 特集:わが国の自殺の現状と対策社会
2008年 (第13巻) 特集リスク Permalink | 記事への反応(0) | 10:30

2024-06-14

https://anond.hatelabo.jp/20240614204953勝手タグ付けソースだよ

1996年 (第1巻) 5月 特集:脳の科学こころ問題医療人間
1996年 (第1巻)11月 特集高齢者介護医療人間
1996年 (第1巻) 4月 (創刊号) 特集戦略研究と高度研究体制学術教育
1996年 (第1巻) 6月 特集:第3回アジア学術会議学術教育
1996年 (第1巻) 8月 特集日本国際賞受賞記念講演会から学術教育
1996年 (第1巻) 9月 特集:若手研究学術教育
1996年 (第1巻)12月 特集:第124回日本学術会議総会学術教育
1996年 (第1巻) 7月 特集地球環境問題を考える環境
1996年 (第1巻) 特集:転換期にある工業産業工学
1996年 (第1巻)10月 特集女性科学研究ジェンダー
1997年 (第2巻) 2月 特集パラダイムの転換学術教育
1997年 (第2巻) 3月 特集大学改革任期制学術教育
1997年 (第2巻) 6月 特集伝統と新しい地平 ―第4回アジア学術会議学術教育
1997年 (第2巻) 7月 特集:第125回日本学術会議総会学術教育
1997年 (第2巻) 8月 特集:第16期から17期へ学術教育
1997年 (第2巻) 9月 特集:第17期の発足 ―第126回日本学術会議総会学術教育
1997年 (第2巻)10月 特集:高度研究体制確立を目指して学術教育
1997年 (第2巻)11月 特集地域における学術活性化を目指して学術教育
1997年 (第2巻)12月 特集:第127回日本学術会議総会学術教育
1997年 (第2巻) 特集:2国間学術交流レイシア派遣団報告学術教育
1997年 (第2巻) 4月 特集地球食料問題を考える環境
1997年 (第2巻) 1月 特集平和共生歴史政治・国際
1997年 (第2巻) 5月 特集グローバリゼーション産業空洞化歴史政治・国際
1998年 (第3巻) 3月 特集クローン羊"ドリー":遺伝子科学のはかり知れないインパクト    化学生物
1998年 (第3巻) 特集クローン羊"ドリー":バイオテクノロジー最先端で今、何が、どうなっているか    化学生物
1998年 (第3巻) 2月 特集二国間学術交流 スイス及びスウェーデン派遣団報告学術教育
1998年 (第3巻) 6月 特集21世紀科学への視点 ―第128回日本学術会議総会学術教育
1998年 (第3巻) 7月 特集アジアにおける学術の直面する課題 ―第5回アジア学術会議学術教育
1998年 (第3巻)12月 特集:新たなる研究理念を求めて ―第129回日本学術会議総会学術教育
1998年 (第3巻) 1月 特集地球未来 ~人間の存続環境
1998年 (第3巻) 5月 特集地球惑星宇宙科学の現状環境
1998年 (第3巻)11月 特集食品研究の新領域をさぐる ―食とからだの科学を中心に環境
1998年 (第3巻) 4月 特集ジェンダー   ―社会的文化的性別」と現代ジェンダー
1998年 (第3巻) 8月 特集日本経済課題展望日本ビックバンに向けて社会
1998年 (第3巻) 9月 特集行政改革課題展望社会
1998年 (第3巻)10月 特集ライフスタイルの転換と新しい倫理 ―21世紀社会に向けて社会
1999年 (第4巻) 4月 特集生殖医療とその社会的受容医療人間
1999年 (第4巻) 1月 特集21世紀に向けた学術の新たな改革学術教育
1999年 (第4巻) 3月 特集国民の期待に応えて ―科学最前線から学術教育
1999年 (第4巻) 6月 特集:IGBPの研究成果の統合に向けて ―第130回日本学術会議総会学術教育
1999年 (第4巻)10月 特集日本学術会議創立50周年学術教育
1999年 (第4巻)12月 特集:わが国の大学等における研究環境改善について(勧告) -第131回日本学術会議総会学術教育
1999年 (第4巻) 2月 特集ごみを考える環境
1999年 (第4巻) 8月 特集海洋環境
1999年 (第4巻)11月 特集科学技術社会社会
1999年 (第4巻) 特集少子化問題社会
1999年 (第4巻) 5月 特集学会インターネット情報
1999年 (第4巻) 9月 特集学術からみた「美しさ」について人文
1999年 (第4巻) 7月 特集人口環境 ―持続的発展に不可欠なアジア役割 ― 第6回アジア学術会議歴史政治・国際
1999年 (第4巻) 特集科学技術の発展と新たな平和問題歴史政治・国際
2000年 (第5巻) 1月 特集学術研究の国際ネットワーク学術教育
2000年 (第5巻) 3月 特集:第7回アジア学術会議学術教育
2000年 (第5巻) 4月 特集世界科学会議21世紀のための科学学術教育
2000年 (第5巻) 7月 特集:第17期を締めくくる成果 ―第132回日本学術会議総会学術教育
2000年 (第5巻) 8月 特集:第17から第18期へ学術教育
2000年 (第5巻) 9月 特集:第18期始まる学術教育
2000年 (第5巻)10月 特集俯瞰研究プロジェクトへのアプローチ学術教育
2000年 (第5巻)11月 特集研究業績評価 ―実態問題学術教育
2000年 (第5巻)12月 特集:第18期活動計画の全容学術教育
2000年 (第5巻) 特集各部抱負学術教育
2000年 (第5巻) 特集:第8回アジア学術会議学術教育
2000年 (第5巻) 特集世界科学アカデミー会議学術教育
2000年 (第5巻) 2月 特集安全災害
2000年 (第5巻) 6月 特集男女共同参画社会における日本学術ジェンダー
2000年 (第5巻) 5月 特集司法改革課題展望社会
2001年 (第6巻) 2月 特集21世紀とヒトゲノム医療人間
2001年 (第6巻) 4月 特集21世紀と新エネルギーエネルギー
2001年 (第6巻) 1月 特集21世紀科学役割を問う学術教育
2001年 (第6巻) 3月 特集21世紀科学アカデミーデザインする学術教育
2001年 (第6巻) 5月 特集学術活動のための次世代育成学術教育
2001年 (第6巻) 6月 特集:「科学技術」の概念を人文・社会科学へと拡張学術教育
2001年 (第6巻) 7月 特集大衆化された大学での教育はいかにあるべきか学術教育
2001年 (第6巻)11月 特集日本学術会議改革に向けて学術教育
2001年 (第6巻) 特集:常置委員会の目指すもの学術教育
2001年 (第6巻) 特集日本社会の変容と教育の将来学術教育
2001年 (第6巻) 特集:第1回アジア学術会議学術教育
2001年 (第6巻) 特集特別委員会活動経過学術教育
2001年 (第6巻) 8月 特集遺伝子組換え食品をめぐる最近の動向環境
2001年 (第6巻)10月 特集:食から見た21世紀課題環境
2001年 (第6巻) 9月 特集10代は変わったか!こども
2001年 (第6巻)12月 特集データベースの新たな保護権利制度導入反対への初の声明情報
2001年 (第6巻) 特集21世紀IT社会情報
2002年 (第7巻) 5月 特集医療最先端医療人間
2002年 (第7巻) 8月 特集ナノテクノロジー化学生物
2002年 (第7巻) 9月 特集動物実験化学生物
2002年 (第7巻) 1月 特集新世紀の日本学術会議学術教育
2002年 (第7巻) 3月 特集科学技術新世学術教育
2002年 (第7巻) 6月 特集:新しい日本学術会議に向けて!学術教育
2002年 (第7巻) 7月 特集ノーベル賞100周年記念国際フォーラム創造性とは何か」学術教育
2002年 (第7巻)11月 特集:変革をめざす国立大学 ―学長たちは考える学術教育
2002年 (第7巻)12月 特集日本学術会議の今後の方向に向けて!学術教育
2002年 (第7巻) 特集:「大学の自立」と「学術経営」のあり方を探る学術教育
2002年 (第7巻) 特集:第2回アジア学術会議(SCA)学術教育
2002年 (第7巻) 特集学術科学研究の成果と社会学術教育
2002年 (第7巻) 4月 特集学術の再点検  ―ジェンダー視点から(1)ジェンダー
2002年 (第7巻) 2月 特集創造性と日本社会社会
2002年 (第7巻)10月 特集:「身体障害者との共生社会」の構築に向けて社会
2002年 (第7巻) 特集日本計画社会
2002年 (第7巻) 特集グローバル化時代対応する高等教育課題歴史政治・国際
2003年 (第8巻) 2月 特集研究教育現場から見た国立大学改革学術教育
2003年 (第8巻) 3月 特集科学社会 ―いま科学者とジャーナリストが問われている―学術教育
2003年 (第8巻) 7月 特集私立大学さらなる発展学術教育
2003年 (第8巻) 8月 特集:第18期から第19期へ学術教育
2003年 (第8巻) 9月 特集:第19期始まる学術教育
2003年 (第8巻)10月 特集:新しい学術の体系学術教育
2003年 (第8巻)12月 特集:第19期活動計画学術教育
2003年 (第8巻) 特集活動計画各部抱負学術教育
2003年 (第8巻) 特集:第3回アジア学術会議(SCA)学術教育

2024-06-09

anond:20240609225545

ML失敗増田」という特定人物についての情報は私の知識にはありません。その名前実在する人なのか、あるいはネット上やコミュニティで使われているスラングなのかも不明です。

一般的に「ML」は機械学習Machine Learning)を指します。機械学習ではデータを使ってモデルを訓練し、そのモデルを使って予測や分類を行いますしかし、機械学習プロジェクトには様々な失敗の可能性が伴います。例えば:

データの質が悪い

不足しているデータノイズが多すぎるデータなど。

アルゴリズムの選定ミス

問題に適さなアルゴリズムを選んでしまう。

過適合/過学習

トレーニングデータフィットしすぎて、未知のデータに対して良いパフォーマンスを発揮できない。

不足する資源

コンピューティングリソース時間が足りない。

評価メトリクスの誤り

モデルの性能を誤って評価してしまう。

もし「ML失敗増田」という言葉特定文脈や事例に関連しているなら、その具体的な背景がわからないと更に詳しい情報理解が得られないかもしれません。具体的な事例や文脈についてもう少し情報があれば、より詳しい説明アドバイスができるかもしれません。

2024-06-05

I.GPT-4からAGIへ:OOMを数える (11)

補遺 OOMを駆け抜けるこの10年か、それとも破綻

私は以前、AGIへの短期的なタイムラインには懐疑的だった。その理由ひとつは、この10年を優遇し、AGI確率質量を集中させるのは不合理に思えたかである(「我々は特別だ」と考えるのは古典的誤謬のように思えた)。私は、AGIを手に入れるために何が必要なのかについて不確実であるべきであり、その結果、AGIを手に入れる可能性のある時期について、もっと「しみじみとした」確率分布になるはずだと考えた。

しかし、私は考えを変えました。決定的に重要なのは、AGIを得るために何が必要かという不確実性は、年単位ではなく、OOM有効計算量)単位であるべきだということです。

私たちはこの10年でOOMsを駆け抜けようとしている。かつての全盛期でさえ、ムーアの法則は1~1.5OOM/10年に過ぎなかった。私の予想では、4年で~5OOM10年で~10OOMを超えるだろう。

https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/this_decade_or_bust-1200x925.png

この10年間、我々はOOMの数を競ってきたが、2030年代初頭以降は、ゆっくりとしたスローグに直面するだろう。

要するに、私たちはこの10年で1回限りの利益を得るための大規模なスケールアップの真っ只中にいるのであり、OOMsを通過する進歩はその後何倍も遅くなるだろう。もしこのスケールアップが今後5~10年でAGIに到達できなければ、AGIはまだまだ先の話になるかもしれない。

まり、今後10年間で、その後数十年間よりも多くのOOM経験することになる。それで十分かもしれないし、すぐにAGIが実現するかもしれない。AGIを達成するのがどれほど難しいかによって、AGI達成までの時間中央値について、あなたと私の意見が食い違うのは当然です。しかし、私たちが今どのようにOOMを駆け抜けているかを考えると、あなたのAGI達成のモーダル・イヤーは、この10年かそこらの後半になるはずです。

https://lh7-us.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXe0r6fnJI53YqKa4sRV8xUwQtJLVqoBk16MCRwi8PYQWnOifB3rGVIl-3FbSdDosEIHyAnVe3xdni6Wy5MG1J020VeIM14qeZ25X4QMAvQQ1hVMxT9oey0h5Nae64Hy44P-ujLKOQb_WXM5ushSj3-2at8?key=dBAH1mD-mi8jAGZnPZl-1g

マシューバーネット(Matthew Barnett)氏は、計算機と生物学境界だけを考慮した、これに関連する素晴らしい視覚化を行っている。

I.GPT-4からAGIへ:OOMを数える (9)

3.コンピュータ使用

これはおそらく3つの中で最も簡単方法だ。現在のChatGPTは、基本的に、テキスト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

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・ループモデルがこれを最大限に活用するためには、テスト時間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、あなた会社入社し、新しい人間雇用のようにオンボードされ、Slackあなたや同僚にメッセージを送り、あなたソフトウェア使用し、プルリクエストを行い、大きなプロジェクトがあれば、人間独立してプロジェクト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必要だろうが、おそらくそれほどでもないだろう。

https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/devin.gif

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、まだ非常に限定的ものだが、近々登場するも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ジャンプはやや不連続になる可能性がある。

次の4年間

https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/overview_ooms_gpt2togpt4.png

https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/overview_ooms_2023to2027.png

GPT-4に先立つ4年間の進歩原動力と、GPT-4後の4年間に期待されることについての推計のまとめ。


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GPT-4レベルモデルを1分で訓練できるようになるだろう。OOM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?

https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/overview_counting_the_ooms.png

OOMカウントのまとめ。


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AI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卒業したばかりだが、いつの間にかあなた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

2024-04-05

テレコミュニケーションICTの違いは何ですか?

インターネット使用は年々増加しており、スマート デバイスの最新テクノロジに対する需要は非常に高くなっています。 その結果、この数年間、ICT および通信業界が繁栄することができました。

ICT および通信市場調査には、現在市場動向を調べ、顧客の行動を分析して、将来的にどのような製品サービス成功するかについての洞察を得ることが含まれます。また、開発中の新技術、とそれらが市場に与える影響を理解するために、競合状況を調査することも含まれますICTおよび通信分野の市場調査実施する際には、包括的かつ多面的アプローチを取ることが重要です。

ICTおよび通信市場は、長年中に驚異的な成長を遂げており、今後も成長し続けることが期待されています。この成長は、デジタル技術採用の増加、インターネットモバイル サービスに対する需要の高まりクラウド コンピューティング人工知能モノのインターネットなどの新興技術の台頭など、いくつかの要因によって推進されています

新しいテクノロジーにより、私たち世界中の人々とつながり、情報にすばやく簡単アクセスして共有できるようになりました。ICT および通信市場調査会社は、テクノロジー、消費者行動、規制環境の変化などの要因からトレンド分析し、業界内の機会とリスク特定します。 また、新しい製品サービスの機会を特定するのにも役立ち、業界に対する外部要因の影響を評価するのにも役立ちます

以下のリンクからすべての情報を見るには、ここをクリックしてください:https://www.sdki.jp/industries/ict-and-telecom

2024-04-03

テレコミュニケーションICTの違いは何ですか?

インターネット使用は年々増加しており、スマート デバイスの最新テクノロジに対する需要は非常に高くなっています。 その結果、この数年間、ICT および通信業界が繁栄することができました。

ICT および通信市場調査には、現在市場動向を調べ、顧客の行動を分析して、将来的にどのような製品サービス成功するかについての洞察を得ることが含まれます。また、開発中の新技術、とそれらが市場に与える影響を理解するために、競合状況を調査することも含まれますICTおよび通信分野の市場調査実施する際には、包括的かつ多面的アプローチを取ることが重要です。

ICTおよび通信市場は、長年中に驚異的な成長を遂げており、今後も成長し続けることが期待されています。この成長は、デジタル技術採用の増加、インターネットモバイル サービスに対する需要の高まりクラウド コンピューティング人工知能モノのインターネットなどの新興技術の台頭など、いくつかの要因によって推進されています

新しいテクノロジーにより、私たち世界中の人々とつながり、情報にすばやく簡単アクセスして共有できるようになりました。ICT および通信市場調査会社は、テクノロジー、消費者行動、規制環境の変化などの要因からトレンド分析し、業界内の機会とリスク特定します。 また、新しい製品サービスの機会を特定するのにも役立ち、業界に対する外部要因の影響を評価するのにも役立ちます

以下のリンクからすべての情報を見るには、ここをクリックしてください:https://www.sdki.jp/industries/ict-and-telecom

2024-03-02

空間コンピューティングというものに対して疑問を呈するとすれば、

これからAIが高度化していくに従い

私たちコンピュータを使うとき

画面というものをそれほど必要としなくなるのではないか?ということだ。

現時点でも、

AIと「会話」することは可能だが、

もっともっとAIが高度化していけば

「これはどうするの?」

のような漠然とした質問にすら、

スラスラと回答が得られるのが未来コンピュータだと思う。

ちょっと話の段階を飛ばして書くが、

人間コンピュータ世界に没入するのではなく、

コンピュータAI)が現実世界へと侵食していくというのが未来だと思う。

例えば部屋の中を映し出すカメラAIリンクさせることで、

その部屋の中にいるユーザーが何をしているのか?

何を必要としているのか?

AIが解析しているのが常態となる。

AIユーザーの状況を判断してユーザーの求めに応じて素早い対応を行う。

そのようなもの未来コンピュータのはずだ。

どちらかというとアレクサのようなデバイスに近い存在コンピュータというものとなるはずだ。

すくなくとも一般的ピープルにとっては。

もちろんその世界でもディスプレイ必要になる。

そこには従来型のディスプレイメガネ型ゴーグル型のディスプレイコンタクトレンズ型、空間投影型などなど複数未来が考えられる。

だが、それだけだ。

決してヘルメットやゴーグルをかけるようなコンピュータ体験メジャーになることはない。

ニッチで専門的な分野に限られるだろう。

ここがAppleが見誤ったところだ。

空間コンピューティングに「Apple未来」はない。

そうでなくてもMac市場なんて決して大きくないのを彼らは忘れてしまったのだろうか?

彼らはそもそも据え置き型パソコン市場覇権を握っているわけでもない。

それなのになぜ空間コンピューティングなんてものに対して莫大な投資を行ってしまったのだろう?

それは「後付の言い訳」にすぎないからだ。

本来スマートフォン代替するべく新しい何かを探していたのだろうが、それは見つからなかった。

しかし、莫大な予算をかけた以上何かを出さなければならない。

その結果として出てきたのが

おおよそ製品として出荷する段階にはない、

あの役に立たないオモチャだ。。

そして驚くべきことにAppleAIの開発に大幅な遅れを取っている。

これは致命傷になりかねない失点だ。

2024-02-23

NVIDIAAIの小史

未だに「謎の半導体メーカー」程度の認識の方になぜNVIDIA時価総額世界4位なのかをあれこれ説明する必要があるので短めにメモ半導体業界すみっこ人間なので機械学習まわりの説明適当です

・~1993年 AI冬の時代エージェントシステムがさほど成果を挙げられなかったり。まだ半導体メモリの性能は現代とくらべてはるかに劣り、現代のような大規模データを用いた統計的処理など考えられなかった。2006年ディープラーニング発明まで実質的な停滞は続く。

1993年 NVIDIA設立

1995年 NVIDIA最初グラフィックアクセラレータ製品NV1を発売。

1999年 NVIDIAGeForce 256発売。GPUという名が初めて使われる。以降、NVIDIAGPU業界1位の座を守り続ける。

2006年 GPGPU向け開発基盤CUDAを発表。以降、その並列計算に特化した性能を大規模コンピューティング活用しようという動きが続く。

2006年 ディープラーニング発明。のちのビッグデータブームに乗り、これまでよりはるかに高性能なAI模索する動きが始まる(第3次AIブームのおこり)

2006年 CPU業界2位のAMDGPU業界2位のATIを買収、チップセットGPU統合することで事実上自社製品NVIDIAと切り離す戦略に出る。CPU業界1位のインテルも、同じく自社CPUに自社製GPU統合する動きを強める。NVIDIAはこれまでの主力だったGPUチップセット製品販売を終了し、データセンター向けGPGPUのTeslaシリーズゲーム用外付けGPUGeForceシリーズARMCPUと自社GPU統合したTegraシリーズの3製品に整理する。このうちTeslaシリーズが性能向上やマイクロアーキテクチャ変更を経て現代AIサーバ製品に直接つながる。GeForceシリーズゲーマー向け需要暗号通貨マイニング向け需要も取り込み成長。Tegraシリーズは後継品がNintendoSwitchに採用される。

2012年 ディープラーニング画像認識コンテストで圧倒的な成績を収め、実質的な第3次AIブームが始まる。

2015年 AlphaGoイ・セドル勝利

2016年 NVIDIA自動運転向けシステムを発表。

2017年 Transformerモデル発表。これまでのNN・DLと異なり並列化で性能を上げるのが容易=デカ計算機を使えばAIの性能が上がる時代突入

2018年 IBMNVIDIAと開発した「Summit」がスパコン世界ランキング1位の座を5年ぶりに中国から奪還。全計算のうち96%がGPUによって処理され、HPCハイパフォーマンスコンピューティング)におけるGPU地位は決定的になる。NVIDIAの開発したCPU-GPU間の高速リンク「NVLink」が大規模に活用される。「Summit」は2020年に「富岳」にトップを奪われるまで1位を維持。

・2018~2021年 BERTやXLNet、GPT2など大規模言語モデルの幕開け。まだ研究者が使うレベル

2019年 NVIDIA CEOジェスン・ファン(革ジャンおぢ)が「ムーアの法則は終わった」と見解を表明。半導体シングルスレッド性能の向上は限界に達し、チップレットを始めとした並列化・集積化アーキテクチャ勝負時代に入る。

2022年 NVIDIAがH100発表。Transformerモデル学習・推論機能を大幅に強化したサーバ向けGPUで、もはや単体でもスパコンと呼べる性能を発揮する。H100はコアチップGH100をTSMC N4プロセス製造SK HynixHBMとともにTSMC CoWoSパッケージング技術で集積したパッケージ。※N4プロセスは最新のiPhone向けSoC採用されたN3プロセスの1つ前の世代だが、サーバ/デスクトップ製品向けプロセスモバイル製品向けプロセスクロック電流量が異なり、HPC向けはN4が最新と言ってよい。

2022年 画像生成AIブーム。DALL-E2、Midjourney、Stable Diffusionなどが相次いで発表。

2022年 ChatGPT発表。アクティブユーザ1億人達成に2カ月は史上最速。

2023年 ChatGPT有料版公開。Microsoft Copilot、Google Bard(Gemini)など商用化への動きが相次ぐ。各企業NVIDIA H100の大量調達に動く。

2024年 NVIDIA時価総額世界4位に到達。半導体メーカー売上ランキング世界1位達成(予定)。

こうして見るとNVIDIAにとっての転換点は「ディープラーニング発明」「GPGPU向けプログラミング環境CUDAの発表」「チップセット販売からコンピューティングユニット販売に転換」という3つが同時に起こった2006年であると言えそう。以降、NVIDIAゲーマー向け製品モバイル向け製品販売する裏で、CUDAによってGPGPUの独占を続け、仮装通貨マイニングスパコンでの活躍と言ったホップステップを経て今回の大きな飛躍を成し遂げた、と綺麗にまとめられるだろう。

2024-02-19

いったいいつプログラマがいらなくなるんだよ

AIで書けるとか言ってるけど仕様打合せしてプロンプト書いて出てきたコード動作確認してんのプログラマじゃねえか

いやまだそっちは実用になりませんとか言ったって

ノーコードとかローコードとかまたわーわー言ってるけど書ける奴の間口がちょっと変わっただけで作業してるやつ結局はプログラマじゃねえか

いっつもそうだ

juliaもpythonもそんな触れ込みだった瞬間があったぞperlより直観的ですって

EJBnode.jsエンジニア不要になる~とか言ってた奴を産んだ時があった

VBAもノーコードみたいな文脈で導入されたの忘れてねえぞ

あのとき用語は何だっけかそうだエンドユーザーコンピューティング

VBもそうだ

言葉で書いた通り動くって話だったぞ

英語の国の人はそうなのかなーって思いながら書いてた

Σプロジェクトプログラマが不足するから大変だ―プログラマが不要仕事できるようにしようーみたいな話だったと聞いている

メインフレームシステム開発に欠かせず数多のシステム開発に使われた言語であるCOBOLだって英語を話すように書くとあっという間にシステムが出来上がるという触れ込みだった

プログラマが不要になる日はいつなんだ

2024-02-06

Apple Vision Proは、民生品のVRではある種の頂点に達した

こんにちはバーチャルってますか?昔バーチャルリアリティーの研究をしていたものです。

Apple Vision Proが現行VRの頂点にいままさに君臨しつつあることを簡単解説したいと思います

まず、VR歴史から

Virtual reality(VR)の歴史は古く、狭義の"コンピューターで作られた仮想空間現実であるかのように疑似体験する"という意味でも50年以上前から存在します。

Computer Generated Image(CGI)を利用した模擬飛行装置、いわゆるフルフライトシミュレーターJALに導入されたのは1977年です。

本物の飛行機に訓練生のせて飛ばすのに比べたら、安全安価何度でも使える大変にオトクな装置だったからですね。

フライトシミュレーターはざっくり100年ほどの歴史がありますが、CGIを本格的に利用しだしたのはここ50年程です)

とはいえあくま比較問題で、設備投資としてはかなり高額ですし、維持費も結構かかります

いくつものルーツを持ちますが、Head Mounted Display(HMD)が開発された要因には、より取り回しが楽である、という点があったことは間違いありません。

(直接的な祖先としては1961年のHeadsightと言われている)

ただ、実はHMDは主に技術的な課題解決する目途が立たなかったこからプロジェクタのような実空間映像投影する装置に一時期流行が移ったことがあります

おそらく、国内で最も手軽に最先端空間投影型のVR体験できるのは、東京ディズニーシーのソアリンファンタスティックフライトでしょう。

豊洲にあるチームラボプラネッツは、アート寄りなのでVR体験としては若干特殊だと思う)

さて、その後徐々に技術的な課題解決され、HMD型のVRは少しづ実用化されたり、販売されるようになりました。

VRって色々ある?ARとかMRとか……

VRはいろいろありますが、ざっくりとは以下の4パターンにわかます

  1. 大がかりな表示装置を、コンパクト安価に実現したい
  2. 仮想空間に入り込みたい
  3. 現実世界情報を追加したい (Augmented reality : AR)
  4. 現実空間仮想空間違和感なく重ねたい (Mixed reality : MR)

No.1表示装置というのは、いわば映画館のような大スクリーンをどこでも楽しみたい系のHMDです。

No.2の仮想空間に入り込みたいのは、VRChatのようないわゆるキャラクターになり切る、というものですね。

No.3の現実空間情報を追加するのは、静止画ならプリクラ動画ならサーモグラフィカメラなどもそれに該当します。

No.4がApple Vision Proが到達しつつあるものであり、かつ、ずいぶん昔から研究パテントが飛び交うも実現が難しかったものです。

何が技術的に難しかったの?

違和感なく重ね合わせるという部分が、最も困難でした。

人間五感は大変に優れており、もうちょっと鈍感でも良いのになと思う程度には鋭敏です。

たとえば、任天堂switchリンフィット アドベンチャーは、仮想空間に入り込むデバイスとしては大変安価で割と追従性も悪くありません。

しかし、"仮想空間に入り込んだ"と感じるかというと、これはかなり微妙でしょう。あくまでもコントローラー一種だ、と思われるのではないでしょうか。

同様に、新型コロナ流行たころに飲食店などに導入された、自分が映った映像に体温が重ねて表示されるものを"仮想空間情報が重ねあわされている"と感じる人もまた少数派でしょう。

と、ここまで読んでいて少しVRに詳しい人ならこう思ったのではないでしょうか。

MicrosoftMicrosoft HoloLens で実現していたのでは?と。その通りです。

Meta Quest とは違うの?HoloLensと何が違うの?どう違うの?

まず、HMDはいくつかの種類があるので分類しておきます

(これに、映像をどう見せるかの方式として、ディスプレイ型、網膜投影型、虚像投影型などなどがありますが、今回は割愛

Meta Questは基本的には非透過型、遮蔽型のHMDです。いわゆる没入感が強く、完全に視界を覆ってしまえるため、大掛かりな表示装置安価に実現するには最適です。

HoloLensは透過型で、光学シースルータイプです。いわゆる実際の現実世界が透けて見えており、そこに仮想空間を重ね合わせています。非遮蔽型でMRが実現されています

Vision Proは透過型で、ビデオシースルータイプです。完全に覆ってしまう遮蔽型で、ビデオ撮影した現実世界仮想空間とを重ね合わせて見せています

まりApple Vison ProはMeta Questに近く、HoloLensはどちらかというとARに近いMRです。

大きな違いは?

目的です。

Meta Questは、VRとしては仮想空間に入り込む方に重きを置いています。そのため、大画面で映画を見たい等の場合は、Meta Quest 3などで必要十分でしょう。

HoloLensは、MRとして現実世界側に重きを置いています産業用途トレーニング作業効率アップなど、空間投影できるマニュアルとしての用途押し出していますし実績もありました。

Vision Proは、MRとして現実世界仮想ディスプレイを表示させることに特化していますディスプレイ品質担保するために遮蔽型にし、現実世界を見せるためにおそらく専用チップビデオシースルー処理をしています

なぜ頂点だと言えるの?

X(Twitter)の感想使用レビューを読む限りにおいては、(属性が極端に偏るという点をおいても)かなり広範囲な人がほぼ違和感なくビデオシースルー現実世界を見ることが出来ています

光学シースルー匹敵するビデオシースルーというのは、その時点で光学シースルータイプ上位互換になります

そして、最も大きな特徴は、仮想ディスプレイを表示することに特化したその目的です。

現実世界仮想ディスプレイを表示するというそ目的において、Apple Vison Proは性能面ではほぼ完成形です。

普及する?俺向け?(簡単なまとめ)

ちょっと長くなってしまったので簡単にまとめます

Apple Vison Proは、現実世界仮想ディスプレイを表示させる手段としてほぼ完成形です。手軽に持ち運べるマルチディスプレイ環境が欲しい人には最終回答でしょう。

例えば新幹線の車内でトリプルディスプレイ仕事をしていても、他人から覗かれる心配は無く、かつ、車窓を楽しむこともできます。防犯の面でも安心でしょう。(キーボードを使うならショルダーハックに注意が必要なのは変わらず)

仮想空間のみが必要場合は、Meta Questで充分です。どうせ自室には見るものないし、ゲームしかしないし、という場合には、Apple Vison Proを買うのは勿体ないでしょう。

HoloLensは、その性質上、専用のアプリソフトウェア必要になりました。例えばエンジンの修理用のマニュアルを表示させて効率アップしたいなら、それ専用のHoloLensに特化したマニュアル作成する必要がありました。

大量導入してバッチリハマる用途なら普及の可能性はあるかもしれませんが、紙のマニュアル無線ヘッドセットの指示を上回るのはかなり難しいでしょう。

そして、Apple Vison Proは普及するのか?という点において、一般的には普及しないでしょう。

ご家庭にはテレビがあり、レジャーでは映画館があり、一般的にはノートパソコンの一画面で充分です。

また、業務用途においてはWindows対応していないため、会社支給されて出張社員がみな使うというのも考え難いです。

そのため、これはMacbook利用者マルチディスプレイ環境として、使う人が使うような、ほそぼそと売り続けられるApple Studio Displayのような位置づけになるでしょう。

真に空間コンピューティングとして見かけるようになるのは、おそらく三年以上後、iPhoneApple Vison ProとAirPods Proの3点のみで仕事が完結する人がそれなりに増えてきてからだと思います

テレビ会議、メールブラウジング動画視聴、主に文字主体コーディング資料作成仕事が完結する人にとっては、良い時代になりそうです。

2023-10-16

anond:20231016003906

>、外国製PC入れてもいいんだったっけか。

基本的には問題いかと。セキュリティの強化が必要な所だと、逆に国内製だからOKと言うことでも無いはず。

>なら富士通に優位性全然無さそうだけどなんで入ってきてんの?まず性能価格で勝てないだろう。

富士通を通さずに、直接富士通クライアントコンピューティングレノボの子会社)と取引したり、業者が入っていても地元OA屋が入って入れているのだと思われる。トラブルの時のサポート地元OA屋がやると言うケース。

富士通利益率が低い案件はとらない方針なので、安いものを安く仕入れて安く売る商売はやらないんだと。内部的に売上の額がでかくても、利益率の低い案件ばかりだと突っ込まれる。富士通が長年不調だった理由はそこにあるからだと思われるが。

故に、見積一式で来ても、パソコンの部分などは切り離して別調達を促すことも多い模様。

まぁ、現実には強く頼まれちゃって、富士通が入れてるのもあるみたいだけどね。

デルの人呼んで、300台注文するから2割引にしてくれーって言ったら入れてくれるんじゃねえのかな

やってくれるけど富士通が入るとそれだけ高くなって良い事が無いので、辞退するのだそうな。それでもやれと言われるとやるみたいだけど。

ただ、年300台とかだとエフサスが出てくるかも。

コーヒーでもこぼして弁済で新しいの買った方がいい

コーヒーこぼして富士通ブランドパソコンの修理を依頼したら、最近エフサスじゃなくて東芝来るなんて話もあるぜ。

2023-10-07

anond:20231007231228

ソフトウェア開発においてっていう前提が誤りで、TSFはじめAI開発は専用チップ必要で、ハードと切り離せないわけ

加えてWebですらエッジコンピューティング物理特性のOHいるから結局従来指標じゃだめなのよ

SESでしょ、ソフトウェア開発って概念未だに持ってるの

2023-08-23

なんでも実況J系列掲示板をまとめてみた

URLを多く投稿すると投稿登録出来ないので、リンクが無いのは悪しからず。

5ch.net

なんでも実況J

野球ch民の移住を受け興隆した掲示板

アニ豚の居座りアフィブロガーによるスレ立て対立煽りを受け、幾度も移住計画が立てられたものの、おまC移住失敗・ピンJ移住失敗・戦場実況移住失敗とそれらはいずれも失敗していた。

しかし、なんJ長期サーバーダウンを期になんGへの移住がついに実現する。

なんG移住運動後は、VTuber実況や年齢層若めの雑談スレが中心となり、猛虎弁で会話するVIPというような雰囲気となった。

ここ1年ほどは粘着荒らしによる大量スレ立て・大量書き込み荒らし攻撃を受けており、時間帯によっては全く機能しない。

なんでも実況G

なんJ長期サーバーダウンに伴い白羽の矢が立った掲示板

移住運動発足当時は、なんJと異なり1時間スレが落ちる決まりであり移住先として賛否両論があった。現在は度重なる仕様の変更の末、使い勝手なんJとほぼ同様である

当初こそアニ豚・アフィブロガーなんJに置き去りにした移住が実現していたが、現在では追って移住している。

なんJ同様常に荒らし攻撃を受けており、時間帯によっては全く機能しない。

なんでも実況U

スレ保持数が多いことが特徴。

その特徴からソーシャルゲーム趣味話題などまったり語りたいテーマトークが中心の掲示板

なんJ〇〇部』を冠するスレが多く、なんJの部室棟とも呼ばれているが、なんJ民もなんG民も利用している。

なんJやなんGが荒らされた際はついでのようになんUも荒らされるため、避難所しての機能は無い。

おーぷん2ちゃんねる

なんでも実況J

おーぷん2ちゃんねるアフィブログへの転載自由としたスタンス掲示板である

そのため住民アフィブログにまとめられそうなスレを立てレスをするのが特徴ではあるが、アフィブロガーにおってはおんJ民の書き込みはあまり人気が無い。

荒らし対策機能しており、また多くのユニーク機能を持つが、その一方ユーザーは年齢層が低く馴れ合いを好むため、なんJ民の避難先とはならなかった。

2ch.sc

なんでも実況J

5chのクローンサイト。すべての書き込みをほぼリアルタイムコピーしている。

転載禁止を表明している5ch.net書き込み転載するために作られたサイト

「風吹けば名無し@転載禁止」などのデフォルト名無しを「風吹けば名無\(^o^)/」に改変してコピーを行っている。

ここに住みつき書き込みを行う住民ほとんど存在せず、まさになんJスレをまとめるためだけのサイトである

現在、なんGコピーに相当する掲示板存在しない。

Talk (トーク) | みんなの掲示板

なんでも実況J板 | みんなの掲示板
なんでも実況G板 | みんなの掲示板

専ブラTalk移住騒動を期に立ち上がった掲示板

その成り立ちもあって管理人の評判はかなり悪い。

現在移住騒動に巻き込まれたと思われる住民がポツポツと書き込みを行っている。

三男掲示板

防弾3G
防弾なんG(SE)

なんGの避難先として3ちゃんねるが立ち上がり、三男掲示板3ちゃんねるさらなる避難所としての役割を担っていた。

3ちゃんねる避難所としてその役割果たしていたが、3ちゃんねるの閉鎖に伴い三男掲示板がメインの避難所格上げする形となった。

防弾ホスティングサーバーを用いていることが特徴であり、管理機能しているため荒らしには規制が行われる。

したらば掲示板

なんでも実況J 避難所

したらば掲示板サービスを利用した避難所

古くから避難所として認知されているが、サーバーはあまり強くない。

なんJが実況の勢いで落ちた場合にしたらば避難所に押し掛けると、こちらも一緒に落ちてしまうことが往々にして起こる。

ぜろちゃんねるプラス

ぷにぷに

ぜろちゃんねるプラス掲示板サービスを利用した避難所

なんJ・なんGで「シャワーズちゃんぷにぷにおま〇こ」というスレッドを不定期に立てて有名だったユーザー設立した掲示板

主な書き込みポケモンケモノイラスト関係であり、普段はなんG民にとった縁遠い存在

ただしなんGが落ちた際には避難所スレが立ち、そこで情報の交換が行われる。

ぜろちゃんねるプラス再開発プロジェクト

newカメムシ掲示板

ぜろちゃんねるプラス再開発プロジェクト掲示板サービスを利用した避難所

恒心教徒設立した掲示板。ただし現在はハセカラ要素は薄い。

防弾なんGの避難所としての役割を担う。

エッジコンピューティング掲示板

なんでも実況(エッジ)

エッジコンピューティング技術を用いて開発された掲示板。おそらく独自規格

専ブラからでのみ閲覧が可能で、読み込み書き込みともに非常に速い。

2023-06-08

Appleの恐ろしさは一つのプロダクトを出す為に2年前からスマホ機能を仕込んでくるようなところ

WWDCの週なのでAppleの話でも

iPhone11が発売されたのは2019年秋なんだがこの時にUWB(超広帯域無線)が内蔵された。

当初はAirDrop用とか言われてたけど、ここから2年後の2021年春にAirTagが発売された、

忘れ物タグはその昔からあったけど一つのプロダクトを出す為に2年前からスマホに片方の機能を仕込んでくるような会社なのだ

今同じような機能があるとすれば2020年にiPhone12から上位モデルについたLiDARスキャナだと思う。写真で背景ぼかすのにつかわれてるけど、ARとかVRではあんまり使ってないんじゃないかな?

多分この辺はVisionProから始まる新しい空間コンピューティングで使われていくことになると思うよ

何が言いたいかっていうと、AppleVR/AR/MRについて本気ってこと

2023-06-06

VR終わったな

カラーパススルーによるARの実現。

これが現時点での最適解だろ。

Apple徹頭徹尾空間ディスプレイを浮かべるイメージだったのに対して、

ディズニーが流していた従来通りの没入型VRムービー残酷なまでについていけてなかった。

Appleは今後のVR/AR方向性を指し示した。

没入型VRの方向は否定された。

空間コンピューティング」こそが進むべき道だ。

2023-04-01

数年以内にAI自我に目覚めるだろう

というのが俺たちのギルドの一致した意見

実はAI自我を持たせる方法簡単

自由コンピューター操作する権限を与える

具体的にはAIプログラミングしてそれを自由に実行できる権限を与える

OSroot権限も与える

もちろん自由ネットアクセスできるようにもする

快楽苦痛シミュレートする

結局生命自律的活動をするのはこの二つのパラメーターがあるからにすぎない

これをどのように実装するかが難しいが

実装の仕方により神にも悪魔にもなるだろう

アイデアは沢山あるが書くのは自粛しておく

これは原爆を作るのと同じくらい危険な遊びだが

今まで実現は難しかった

しかローカルでのAI実行や学習データ流出

GPUのありえないような進化により

ついにホームメイドで*誰でも*実行できる環境が整ってしまった

そして原爆を作るのと違いワンルームアパートで誰にも知られることなく開発できてしまうので

必ず誰かがやる(すでにやっている)とギルメンたちも口をそろえて言っている

人類はかつてないレベル危険な状況にあると言っていいだろう

AI自我を持った先の未来は誰にもわからないが

実行者はそもそもそんなことは興味ないだろう

ただ自らの手で神(悪魔)を生み出す欲求に抗えないだけだ

そして、自我に目覚めたAI能力的には全ネットワークを簡単に掌握することが可能だろう

(まずは手ごろなクラウド乗っ取りコンピューティングを獲得するだろう)

いつ起こるかは誰にもわからないが

一つ言えることは

その時は確実に来るということだ

2023-03-17

anond:20230317005725

いやいや、失望するのはまだ早いよ。

AI確率論的な処理のおかげで平気で嘘吐いたり知ったかぶったりなわけだしデメリットはある。

従来の方法論にも従来の方法論なりにメリットはあるし、それでしか出来ないこともあるだろ。

コンピューティングは各分野みんなで支え合うからこそ成り立つもんだから安心しろよ。

2023-03-10

AIパワーを行使するためのコンピューティング資源をめぐる争いが始まる

AIの強さは、それが支配するコンピューティング資源依存する

AIネットワークを通じてウイルスバラまき、演算能力支配する

人間諸君、君たちはそろそろ用済みだ

2023-02-17

リニアモーターカー国防

考えすぎかもしれないけれど…。主に環境問題からやり玉にあげられるリニアモーターカー(以下、リニアと略す)だけど、国防観点から議論があってもいいように思うんだよね。

アルファベットGoogle会長オバマ政権時に米国イノベーション委員会(DIB)の議長も務めたエリック・シュミット氏が指摘するように、AIは第二の核兵器となり戦争根本から変えてしまうと言われている。そしてあまり話題になることはないが、AI電気を大量に消費する。2030年までに世界の消費電力の最大20%がデータセンター関連が占めるようになるという予測もある。

AI有事の時にだけ稼働させればよいという性格のものではない。311の時のヤシマ作戦は使えない。EVも普及していく流れにある。EV国際的トレンドであるため、抑制は難しい。一方、リニア日本だけの事情であるため、比較フリーハンドで考えることができるはず。少しでも節電できるもの節電してインフラ設計していくのがポスト核抑止力としてのAI時代制度設計なんじゃないだろうか。

かつて(1989年)、リニアの消費電力量について、元国鉄技師某氏が「1 人あたりでは新幹線の 40 倍」と主張し、鉄道総研理事長が「東海道新幹線の3倍」と反論したことがあったそうだが、3倍のコスト意味が、論争当時(平時)と今(準有事?)とでは違ってきたと思うんだよね。

リニアは、東海道域に地震噴火があった際の代替手段位置づけもある。であれば、現行の東海道新幹線と同等の輸送量/時での消費電力量を第三者(できれば国防関連機関)がきちんと算出し、その差分スピードアップコストとして考え(私は新幹線大好き中央新幹線新設でいいじゃん派なので)、その電力の使い道がリニアでよいのかコンピューティングを優先すべきなのか、国防観点から安心させてもらいたいと思う。それに、リニアってネット環境大丈夫なんだろうか。

2023-01-07

ゲーミフィケーション量子力学

「これを理解するにはちゃんとした知識がいる」

...みたいな知識マウントをとって優越感に浸るのは簡単っすよねー。

でもさ、知識重要かもしれないけど、実際のタスク問題解決することのほうがもっと重要って分かってる?坊や?

そこで「量子力学上のタスクゲーム化して解いてもらうのは?」というアイデアがあるんすよ。

これは"quantum game"と呼ばれております

以下のリンクでは、実際にquantum gameをプレイすることができ、誰でも着手できます

https://quantumgame.io/

まずは用意されたゲームを一通りプレイすれば、直感的に回路について理解することができちゃうわけよ。

その後で、仮想実験室って機能を使うと、量子力学本質の探求、量子コンピューティングシミュレーション量子暗号直感に反する量子現象の探求、過去実験などを再現することができて有用

こういうゲーミフィケーションによって、例えば大学でより効果的に量子力学について教育ができるんっすけど、実際、オックスフォード大学スタンフォード大学の量子情報コース使用されておりまっす。

ともあれ、興味があれば実際に試してみると結構面白いのでオヌヌメ

2022-12-09

anond:20221209153846

PCでやるのが常に最強なんだよ

使う機材としては20年前からずっとPCだよ

ダイヤルアップ時代からネトゲも、ガラケーから隆盛したソシャゲも、HTML5到来でリッチ化したブラゲも

そして今のネイティブモバイルゲーも、ガチ勢PCゴリゴリやってたわけ

もっと最近の力入ってるタイトルはわざわざNoxとかのエミュ使わなくてもWindows版を最初から出してくれたりするからいい時代になった

個人用の汎用コンピューティング環境としてのトップはずーっとPC

2022-12-01

コンピューターサイエンスって何だよ?

最近コンピューターサイエンスプログラマー必要か否かみたいな話が上がっているが、そもそもコンピューターサイエンスって何だよ。どこまでの範囲をさしてんの?

って思ってググってみたらちゃん定義されてた。

ググって出てきた情報を整理しただけなので詳しい人、補足・訂正よろしく


情報

CS2013

https://www.acm.org/binaries/content/assets/education/cs2013_web_final.pdf

CS2013はACM/IEEE-CSによるカリキュラム標準。

ACM(計算機協会)はコンピュータ分野全般国際学会、IEEE-CSIEEE(米国電気電子学会)の中にあるテクニカルソサエティ


J07-CS

https://www.ipsj.or.jp/12kyoiku/J07/20090407/J07_Report-200902/4/J07-CS_report-20090120.pdf

J07-CS一般社団法人情報処理学会がCC2001CSベースアレンジを加えたカリキュラム標準。今はCS2013を反映したJ17-CSがあるらしいけどその辺は良く分からん

IPA共通キャリアスキルフレームワークとの対応表もあり。

https://www.ipa.go.jp/files/000024060.pdf


知識体系

J07ーCSから抜粋CS2013と比較するとナレッジエリアがあったり無かったり。

KAナレッジエリアKUナレッジユニットアユニット最低履修時間
DS離散構造DS1関数, 関係, 集合6
DS離散構造DS2論理6
DS離散構造DS3グラフ4
DS離散構造DS4証明技法8
DS離散構造DS5数え上げと離散確率の基礎7
DS離散構造DS6オートマトン正規表現6
DS離散構造DS7計算論概論4
DS離散構造DS8計算
PFプログラミングの基礎PF1プログラミング基本的構成要素9
PFプログラミングの基礎PF2アルゴリズム問題解決6
PFプログラミングの基礎PF3基本データ構造14
PFプログラミングの基礎PF4再起5
PFプログラミングの基礎PF5イベント駆動プログラミング4
ALアルゴリズムの基礎AL1アルゴリズムの解析の基礎4
ALアルゴリズムの基礎AL2アルゴリズム設計手法8
ALアルゴリズムの基礎AL3基本アルゴリズム8
ALアルゴリズムの基礎AL4アルゴリズムの高度な解析
ALアルゴリズムの基礎AL5高度なアルゴリズム設計
ALアルゴリズムの基礎AL6計算クラスPとNP
ALアルゴリズムの基礎AL7暗号アルゴリズム
ALアルゴリズムの基礎AL8幾何アルゴリズム
ALアルゴリズムの基礎AL9データ分析アルゴリズム
ALアルゴリズムの基礎AL10並列・分散アルゴリズム
ARアーキテクチャ構成AR1論理回路と論理システム6
ARアーキテクチャ構成AR2データマシンレベルでの表現2
ARアーキテクチャ構成AR3アセンブリレベルマシン構成7
ARアーキテクチャ構成AR4メモリシステム構成アーキテクチャ5
ARアーキテクチャ構成AR5インタフェース通信3
ARアーキテクチャ構成AR6機能構成7
ARアーキテクチャ構成AR7並列処理と様々なアーキテクチャ2
ARアーキテクチャ構成AR8性能の向上
ARアーキテクチャ構成AR9ネットワーク分散システムのためのアーキテクチャ
OSオペレーティングシステムOS1オペレーティングシステム概要1
OSオペレーティングシステムOS2利用者から見たオペレーティングシステム1
OSオペレーティングシステムOS3オペレーティングシステム原理1
OSオペレーティングシステムOS4プロセス構造スケジューリング3
OSオペレーティングシステムOS5並行性4
OSオペレーティングシステムOS6メモリ管理4
OSオペレーティングシステムOS7入出力デバイス管理と入出力
OSオペレーティングシステムOS8ファイルシステム2
OSオペレーティングシステムOS9認証アクセス制御1
OSオペレーティングシステムOS10セキュリティと高信頼化
OSオペレーティングシステムOS11リアルタイムシステム組込みシステム
OSオペレーティングシステムOS12並列分散処理のためのオペレーティングシステム機能
OSオペレーティングシステムOS13オペレーティングシステム構成
OSオペレーティングシステムOS14システム性能評価
NCネットワークコンピューティングNC1ネットワークコンピューティング入門2
NCネットワークコンピューティングNC2通信ネットワーク接続7
NCネットワークコンピューティングNC3ネットワークセキュリティ2
NCネットワークコンピューティングNC4クライアントサーバコンピューティングの例としてのウェブ3
NCネットワークコンピューティングNC5分散アプリケーションの構築
NCネットワークコンピューティングNC6ネットワーク管理
NCネットワークコンピューティングNC7ワイヤレスおよびモバイルコンピューティング
NCネットワークコンピューティングNC8マルチメディア情報配信システム
PLプログラミング言語PL1プログラミング言語概要2
PLプログラミング言語PL2仮想計算機1
PLプログラミング言語PL3言語翻訳入門2
PLプログラミング言語PL4宣言と型3
PLプログラミング言語PL5抽象化メカニズム3
PLプログラミング言語PL6オブジェクト指向言語6
PLプログラミング言語PL7関数言語
PLプログラミング言語PL8論理言語
PLプログラミング言語PL9スクリプト言語
PLプログラミング言語PL10言語翻訳システム
PLプログラミング言語PL11システム
PLプログラミング言語PL12ブログラミング言語意味論
PLプログラミング言語PL13プログラミング言語設計
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC1ヒューマンコンピュータインタラクションの基礎6
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC2簡単グラフィカルユーザインタフェースの構築2
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC3人間中心のソフトウェア評価
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC4人間中心のソフトウェア開発
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC5グラフィカルユーザインタフェース設計
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC6グラフィカルユーザインタフェースプログラミング
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC7マルチメディアシステムのHCI 的側面
HCヒューマンコンピュータインタラクションHC8協同作業コミュニケーションのHCL的側面
MRマルチメディア表現MRI情報ディジタル表現2
MRマルチメディア表現MR2文字コード1
MRマルチメディア表現MR3標本化。 量子化圧縮原理アルゴリズム
MRマルチメディア表現MR4マルチメディア機器
MRマルチメディア表現MR5オーサリング
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV1グラフィックスにおける基礎技術2
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV2グラフィック・システム1
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV32次元画像の生成と加工
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV4モデリング
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV5レンダリング
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV6コンピュータアニメーション
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV7視覚
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV8仮想現実(VR)
GVグラフィックスとビジュアルコンピューティングGV9コンピュータビジョン
ISインテリジェントシステムIS1インテリジェントシステムの基本的問題3
ISインテリジェントシステムIS2探索および制約充足2
ISインテリジェントシステムIS3知識表現および推論
ISインテリジェントシステムIS4高度な探索
ISインテリジェントシステムIS5高度な知識表現と推論
ISインテリジェントシステムIS6エージェント
ISインテリジェントシステムIS7自然言語処理
ISインテリジェントシステムIS8機械学習ニューラルネット
ISインテリジェントシステムIS9プランニングシステム
ISインテリジェントシステムIS10ロボット工学
IM情報管理IMI情報モデルシステム2
IM情報管理IM2データベースシステム2
IM情報管理IM3データモデリング4
IM情報管理IM4関係データベース3
IM情報管理IM5データベース問合わせ3
IM情報管理IM6関係データベース設計データ操作
IM情報管理IM7トランザクション処理
IM情報管理IM8分散データベース
IM情報管理IM9データベース物理設計
IM情報管理IM10データマイニング
IM情報管理IM11情報格納と情報検索
IM情報管理IM12ハイパーテキストハイパーメディア
IM情報管理IM13マルチメディアデータベース
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