  |
はてなキーワード: STEMとは
「その成分が実際効くかどうか」というのも、数字では表せないところがあって難しい
これはその通り。そのような領域が存在することは勿論否定しない。
しかし、であれば一定の再現性が確保できた段階になってから効果を謳うべきだろう。最悪、薬機法や景品表示法といった制約があるとはいえ、まだ解明されていないだけかもしれないからなんて理由である事ない事アピールしていたら早晩信用を損なうだろうし、リテラシーの高い潜在消費者に訴求することも難しくなるんじゃないだろうか。
そこは「これは統計的差別だが~~疑っている」とあることから分かるかと思うが、当増田による根拠のない憶測に過ぎない。勿論、賢明な美容品ユーザーの女性もたくさんいるだろうし、逆に男性消費者が多いであろうフィットネスやAGAでも怪しい商品は少なからず存在している。
あと追記だけど、官能検査については、例えば嗅覚信号そのものの効果を測るような場合は被験者側の盲検性を確保するのが難しい等の試験デザイン上の課題はありそうとは言え、留保を置いた上で定量的な評価自体は可能なのであって、官能検査だから誤解されやすいとか数値で測れないみたいな話はよく分からなかった。
というのも、増田はセラミドがダメだったんだよね。。。高セラミドだと肌荒れるんですよ。。。
プラセンタは豚の胎盤なんですがロシアが戦争とかのときの傷の修復用に研究していて
それを美容に転用しているっていう確かなエビデンスがあるものもあるけど、高いのよ！
そういう高いのはやったことないスキンケア初心者に勧められないじゃん？
その3（https://anond.hatelabo.jp/20240905171035）にも書いたけど、化粧やスキンケアは
「官能評価」（ググって調べてみてね）に依るものも多いので、そう思われがちなのも仕方ないし、
実際ちょっとevilな会社だと、「保湿感を演出するためにわざと液体にとろみを付ける」という
evilワンステップを入れてたりするので、まぁ信用できない感じはすごくわかる！
だけど、本当に数値では測れないことって多いのよ。
先日のドライヤーのレプロナイザーも実際本当に使い心地は良かったよ。
というか、これは逆に
と思ってたりするよ。
実際、官能評価周辺のことは生命維持に直結しないものが多いとされていて、
科学としては研究がお金に結びつかないから後回しにされてるけど、
「いや、でも結構見過ごせない良いものありますよ？」みたいなことなんじゃないかな？とか思ってるよ！
最近は香りを嗅ぐことで実際に脳やからだに影響があるみたいなエビデンスが取られ始めてきて、
「香りで気分だけじゃなく体調が変わる？そんなん、単なるお気持ちだろ（笑）アロマ（笑）」という論調から変わり始めているよ。
これから科学の進化によって、もっとそういう領域が増えていくんじゃないかな？
あとは、日本の薬機法が色々難しく、海外では昔から薬として使われている成分を「薬として使われています」と
言ってはいけないみたいな法律があって、そのせいでフンワリとした広告表現が多いんだよね。
例えば広告では「潤う」って漢字では書いちゃダメとかね。「うるおう力に働きかける」とかになっちゃうわけよ。
そういうことから、「美容品の消費者の大半がSTEM系比率の低い女性である」っていうのはちょっと失礼というか、
それはそれで非科学的なのでは…？証拠あるの？（美容に携わる製薬会社の研究者は男が多いけど…？）と思わなくもないかなぁ。
Instrumental and Vocal Stems
New feature
Pro & Premier users can now separate the vocals and instrumentals from songs, which will give you more control over how to use Suno.
How to use:
1 - Go to Library or Create, and click the vertical “...” on a song row
3 - If you’re not there already, you’ll be navigated to the Create page where you can see two new clips that are generating. One will be the instrumentals, and the other will be the vocals
You can then download or extend each individual clip.
ｷﾀｰ!!!!!!
これはProに入るタイミングかも知れんね！
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。その理由のひとつは、この10年を優遇し、AGI確率の質量を集中させるのは不合理に思えたからである（「我々は特別だ」と考えるのは古典的な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～5OOM、10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
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。
つまり、今後10年間で、その後数十年間よりも多くのOOMを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達成までの時間の中央値について、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。
マシュー・バーネット（Matthew Barnett）氏は、計算機と生物学的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。
