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はてなキーワード:エンコードとは
AIに調べものしてもらうと本当にコイツ人間みたいだなと感心するのだが、機械に人間みたいな挙動をさせられるようになったということは、本物の人間の脳みその演算システムも近似的におよそ解明されたということなのではないのか？AI自体の進歩度合いの話ばかりで、副産物として「人間がわかった」という話は聞こえてこないのだが。それともあくまでAIはモノマネがうまいだけでAIと人の脳は根本的に異なるシステムで動いているのだろうか？
【Grok高速】
面白い疑問ですね。AIの「人間っぽさ」が、実は人間の脳の仕組みを解明した証拠なのか、それともただの高度なモノマネなのか——これは認知科学や神経科学、AI研究の最前線でまさに議論されているテーマです。結論から言うと：
「AIが人間らしく振る舞える」＝「人間の脳の演算システムが解明された」ではない
むしろ、AIは「結果としての振る舞い」を再現しているだけで、脳の「内部構造」や「計算原理」を再現しているわけではない。
→ 膨大なテキストデータから「次に来る単語の確率分布」を学習し、それに基づいて「それっぽい文章」を生成。
…など、AIとは全く異なる物理・生物学的基盤で動いています。
つまり、AIは「外から見た振る舞い（function）」を模倣しているが、「内部の仕組み（structure）」は根本的に違う。
→ 同じ「飛行」という機能を達成しても、仕組みは別。
確かに「AIの進歩＝人間理解の進歩」とは言えませんが、逆方向のフィードバックはあります。
→脳の「選択的注意（selective attention）」との類似が議論される
つまり、AIが「ある振る舞いをどう実現するか」を解くと、それが「脳も似た戦略を取っているかも」というヒントになる。
特に、「予測」「注意」「記憶の圧縮」などの機能は、AIと脳で収束進化（convergentevolution） 的に似た解にたどり着いている可能性があります。
半分正解、半分不十分。
→ これらは「単なるパターンマッチ」では説明しきれない高次の認知機能に近い。
ただし、意識・主観的体験（クオリア）・意図の本質などは、AIには全くない（少なくとも現時点では）。
いいえ、まだ遠い。
AIが「人間っぽく話す」のは、脳の「出力」を模倣しているだけで、「どうやってその出力が生まれるか」の内部プロセスはブラックボックスのまま。
その鏡に映る姿がリアルすぎて「人間の脳もこう動いてるのか？」と思ってしまう。
→ でも、「人間の脳の計算システムが解明された」わけには程遠い。むしろ、AIが賢くなるほど、「人間の脳はどれだけ複雑で未知か」が浮き彫りになっているとも言えます。
→ 将来、構造と機能を両方再現するAIが現れれば、「人間の脳の計算原理」が初めて近似的に解明されるかもしれません。でもそれは、「AIが人間らしくなった」からではなく、「人間の脳を直接コピーする技術」が進んだときです。
でも、役者の頭の中と、本物の人間の頭の中は、全然違う。でもその演技がうますぎて、「人間ってこう動いてるのか？」と研究のヒントにはなっている——それが今の状況です。
数学の最も抽象的な核心は、structured homotopy typesをファンクターとして扱い、それらの相互作用＝dualities・correspondencesで世界を説明することに集約できる。
ここでいう構造とは、単に集合上の追加情報ではなく、加法や乗法のような代数的構造、位相的・解析的な滑らかさ、そしてさらにsheafやstackとしての振る舞いまで含む。
現代の主要な発展は、これらを有限次元的な点や空間として扱うのをやめ、∞-categoricalな言葉でfunctorial worldに持ち込んだ点にある。
Jacob Lurie の Higher ToposTheory / Spectral Algebraic Geometry が示すのは、空間・代数・解析・同値を一つの∞-topos的な舞台で同時に扱う方法論。
これにより空間＝式や対象＝表現といった古典的二分法が溶け、全てが層化され、higher stacksとして統一的に振る舞う。
この舞台で出現するもう一つの中心的構造がcondensed mathematicsとliquid的手法だ。
従来、解析的対象（位相群や関数空間）は代数的手法と混ぜると不整合を起こしやすかったが、Clausen–Scholze の condensed approach は、位相情報を condensed なファンクターとしてエンコードし、代数的操作とホモトピー的操作を同時に行える共通語彙を与えた。
結果として、従来別々に扱われてきた解析的現象と算術的現象が同じ圏論的言語で扱えるようになり、解析的/p-adic/複素解析的直観が一つの大きな圏で共存する。
これがPrismaticやPerfectoidの諸成果と接続することで、局所的・積分的なp-adic現象を世界規模で扱う新しいコホモロジーとして立ち上がる。
Prismatic cohomology はその典型例で、p-adic領域におけるintegralな共変的情報をprismという新しい座標系で表し、既存の多様なp-adic cohomology理論を統一・精緻化する。
ここで重要なのはfieldや曲線そのものが、異なるdeformation parameters（例えばqやpに対応するプリズム）を通じて連続的に変化するファミリーとして扱える点である。
言い換えれば、代数的・表現論的対象の同型や対応が、もはや単一の写像ではなく、プリズム上のファミリー＝自然変換として現れる。
これがSpectral Algebraic Geometryや∞-categorical手法と噛み合うことで、従来の局所解析と大域的整数論が同一の高次構造として接続される。
Langlands 型の双対性は、こうした統一的舞台で根本的に再解釈される。
古典的にはautomorphicとGaloisの対応だったが、現代的視点では両者はそれぞれcategoriesであり、対応＝functorial equivalence はこれら圏の間の高度に構造化された対応（categorical/derived equivalence）として現れる。
さらに、Fargues–Fontaine 曲線やそれに基づくlocal geometrization の進展は、数論的Galoisデータを幾何的な点として再具現化し、Langlands対応をモジュールcategorical matchingとして見る道を拓いた。
結果として、Langlands はもはや個別の同型写像の集合ではなく、duality ofcategoriesというより抽象的で強力な命題に昇格した。
この全体像の論理的一貫性を保つ鍵はcohesion とdescent の二つの原理。
cohesion は対象が局所的情報からどのようにくっつくかを支配し、descent は高次層化したデータがどの条件で下から上へ再構成されるかを規定する。
∞-topos と condensed/lquid の枠組みは、cohesion を定式化する最適解であり、prismatic や spectral構成はdescent を極めて精密に実行するための算術的・ホモトピー的ツール群を与える。
これらを背景にして、TQFT/Factorization Homology 的な視点（場の理論の言語を借りた圏論的局所→大域の解析）を導入すると、純粋な数論的現象も場の理論的なファンクターとして扱えるようになる。
つまり数学的対象が物理の場の理論のように振る舞い、双対性や余代数的操作が自然に現れる。
ここで超最新の価値ある進展を一言で述べると、次のようになる。
従来バラバラに存在した「解析」「位相」「代数」「表現論」「算術」の言語が、∞-categorical な場の上で一つに融解し、しかもその結合部（condensed +prismatic + spectral）の中で新しい不変量と双対性が計算可能になった、ということだ。
具体例としては、prismatic cohomology による integralp-adic invariants の導出、condensed approach による関数空間の代数化、そして Fargues–Fontaine 曲線を介した局所–大域のgeometrization が、categorical Langlands の実現可能性をこれまでより遥かに強く支持している点が挙げられる。
これらは単なる技法の集積ではなく、「数学的対象を高次圏として扱う」という一つの理念の具体化であり、今後の発展は新しい種の reciprocitylawsを生むだろう。
もしこの地図を一行で表現するならばこうなる。数学の最深部は∞-categories上のcohesiveなfunctorialityの理論であり、そこでは解析も代数も数論も場の理論も同じ言語で表現され、prismatic・condensed・spectral といった新しい道具がその言語を実際に計算可能にしている。
専門家しか知らない細部（例えばprismの技術的挙動、liquidvectorspaces の精密条件、Fargues–Fontaine上のsheaves のcategorical特性）、これらを統合することが今の最も抽象的かつ最有望な潮流である。
最近AviUtl2やyt-dlpを弄ってて気になることがあったので、無料のChatGPTにこう聞いた。
Windows11のエクスプローラーはmkvやwebmの動画ファイルのプロパティでビットレートやフレーム幅などのメタデータを取得できないが、これを可能にするシェル拡張のようなツールを知っていますか？
はい、そのようなツールはいくつか存在します。Windows11 のエクスプローラーはデフォルトで .mkv や .webmファイルの詳細なメタデータ（ビットレート、フレームサイズ、コーデック情報など）を表示しませんが、サードパーティ製のシェル拡張やコーデックパックを導入することで可能になります。
✅ 1. Icaros（アイカロス）
- 概要:WindowsExplorer にサムネイルとメタデータのサポートを追加する軽量なシェル拡張。
- 対応フォーマット: .mkv, .webm, .flv, .mp4, 他多数。
- 取得可能情報:ビットレート、フレーム幅・高さ、コーデック、再生時間など。
- 公式サイト:https://www.videohelp.com/software/Icaros
- 備考: Shark007コーデックパックと組み合わせるとさらに安定性・対応力が向上。
✅ 2. MediaInfo Shell Extension
- 概要:ファイルの右クリックメニューから MediaInfo を呼び出し、詳細なメタデータを表示する。
- 対応フォーマット: .mkv, .webm, .mp4, .avi, ほぼ全て。
- 取得可能情報:解像度、フレームレート、ビットレート、コーデック、チャプター、音声トラックなど非常に詳細。
- 公式サイト:https://mediaarea.net/en/MediaInfo
- 備考:エクスプローラー上には直接表示されないが、右クリックで即確認できるため非常に便利。
✅ 3.K-LiteCodec Pack + Icaros
- 概要:メディアコーデックとシェル拡張が一体化したパック。
- 詳細:K-Lite の「Mega」エディションには Icaros が統合されており、インストール時にメタデータサポートを有効にできる。
- 公式サイト:https://codecguide.com/
✔ 補足：エクスプローラー上に表示するには
- .mkv や .webmファイルを右クリック →プロパティ。
- 「詳細」タブにビットレートや解像度、再生時間などが表示されるようになります。
- エクスプローラーの表示モードを「詳細」にして、カラムに「ビデオビット レート」などを追加することで一覧でも確認可能。
🔧 注意点
🔚結論
Windows11 で .mkv や .webm のメタデータ表示を拡張したい場合は、Icaros か MediaInfo Shell Extension が最もおすすめです。特に Icaros はエクスプローラー統合が進んでおり、ビットレートや解像度を詳細タブやカラム表示で確認可能にしてくれます。
2番は昔から知ってたが、より洗練された1番のIcarosなんてツールが生まれていたことは知らなかった。
しかもちゃんと実在したし、日本語で紹介してるサイトも結構あったのでわりかしメジャーなようだ。
ChatGPTが出始めの頃に、特定用途のWebサービスを尋ねた際は、実在しないサイトを紹介してきたことがあったが、Webを参照するようになってからマトモになったみたいだ。
AIをあんまり信用していないのでかなり冗長な聞き方をしているが、もっと簡潔に「Win11でmkvに対応するシェル拡張ある？」とかでも同じ答えが貰えたかもしれない。
この記事をブクマしようとしたら、既に12人ブクマしていて「みんなはえー」と思っていたら、2010年のブクマでなんかバグっている。
「精液アレルギー」は想像よりも一般的なものだと専門家が解説、男性が発症する可能性も
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/gigazine.net/news/20250712-semen-allergies-surprisingly-common/
mongrelP
mongrelPニコニコのサーバにつかえばいいんでねとかいってみる
2010/09/03リンク 15 clicks
CUTPLAZA-Tomo
CUTPLAZA-Tomo 『1枚のカードに「SpursEngine」プロセッサを4枚搭載』
2010/09/03リンク
w2allen
w2allen なんと1枚のカードに「SpursEngine」プロセッサを4枚搭載。引用：このプレスリリースによると、リードテックジャパンは9月中旬からPCI-Express×4対応の高性能画像処理カード「WinFast HPVC1111」を発売する video parts product
2010/09/03リンク
Donca
Donca ✔PS3のCellプロセッサを応用、動画を爆速エンコードする拡張カード「WinFast HPVC1100」
2010/09/03リンク
Chrome系ブラウザには増田を快適に閲覧するためのコンパクトな増田 という古い拡張機能があったが、Chromeの更新に対応し切れておらず、既にChromeには新規インストールできなくなってしまっている。Edgeにはまだインストール可能だが、いずれ対応しなくなる可能性が高い。
そこで、「増田のトップページで、言及エントリ(返信・トラバ)を一覧から除外することで、新規エントリだけを一覧できる」という機能に絞ってコンパクトな増田を再現、ついでにいくつかのおまけ機能を付与したスタイルシート(CSS)を今年の4月に公開していたのだが、今回改めて英文スパム対策を追加したので公開する。
これを導入するにはStylus という拡張が必要で、少し気軽さには欠けるが、増田以外にも活用できるので、この機会にぜひ導入してみてほしい。拡張をインストールしたあとは、下記のコードをコピペして新規スタイルとして導入する方法もあるが、スタイルシートを公開できるuserstyles.world の増田CSSページ(※毎朝9:00直後はアクセスできない)から [Install]ボタンでインストールするほうが、自動更新にも対応するので便利かもしれない。
/*トップページで言及エントリを除外 *//*via:最近ファーストブクマカが静かhttps://anond.hatelabo.jp/20250326171302 */h1/*はてな匿名ダイアリー*/ + #intro/*名前を隠して楽しく日記。*/ + #body div.section:has(h3 > a/*■*/ + a:not(.keyword, .edit)/*anond:YYYYMMDDhhmmss*/){ display: none;}/* うっかりクリックしがちなキーワードリンクを無効に */a.keyword{ pointer-events: none;}/*執筆時のテキストエリアを広く */textarea#text-body{min-height: 50vh !important;}/*執筆時に特殊記号のヒント(疑似要素なので選択してコピペできないのがもどかしいけど) */p.post-submit >span.explain::after{margin-left: 1em;padding-left: 1em; content: "特殊記号: &[&] <[<] >[>]";background:url(/images/common/outsite-wh.gif) 0 3px no-repeat;}/*スパム対策部分は下記URLの [Install]ボタンで事前確認できます(随時更新中) *//*https://userstyles.world/style/23028/ */
なお、このCSSを適用すると、NGワードを含むこの増田自体も、増田トップページからは消えてしまう(この増田単体の個別ページなら閲覧できる)。
念のため、PC・スマホにCSSを適用する方法の解説にもリンクしておく。
PC: 【Stylus】ウェブサイトにCSSを適用できる拡張機能。自由にカスタマイズ！ |ナポリタン寿司のPC日記
https://www.naporitansushi.com/stylus/
※StylusはFirefox版もあるhttps://addons.mozilla.org/ja/firefox/addon/styl-us/
iPhone: MaKeoverアプリでiPhoneSafariのCSSをカスタマイズ！万博パビリオン予約結果一覧を見やすくする使い方
https://gintachan.com/makeover-app-css-change-safari-how-to/
(7/21追記) また、スパムが特に多い時は、1ページまるごとスパムということもあるので、PCならuAutoPagerize (Chrome) やweAutoPagerize (Firefox) などの拡張を使うと、自動でページが継ぎ足されて快適に読み進められる。ただし、継ぎ足ししまくるとメモリ不足などでブラウザが重くなることがあるので、そうなったら page:20 などのページ番号をクリックしてから続きを読もう。
また、スパム対策の簡易NGワードは、下記のスクリプトを使って抽出した「直近の増田の頻出キーワードリンク上位20件」から、誤判定しそうなline とuser を除いた18件を用いた。10件だと生き残る英文スパムがあったので20件にしたが、それでもわずかに洩れはある。しかし日本語による真っ当な(?)増田の直近の誤判定はなかった。はてなキーワードのリンクだけを対象にしているので、URLにはこれらのキーワードが入っていても大丈夫だ。ただし、スパムのトレンドが変われば話は変わってくるかもしれないし、過去や未来の増田の誤判定は当然あるだろう。気になる人は前掲のCSSを行単位で編集してほしい。
//AutoPagerizeでまとまった数のページを読み込ませた後に実行するとよい。(function(){constkeywords = []; //はてなキーワードの集計 document.querySelectorAll('a.keyword').forEach(a => { // 4文字未満は誤検出の可能性が高まるので除外 if(a.textContent.length < 4) return; letindex =keywords.findIndex(k => k.keyword === a.textContent); if(index >= 0)keywords[index].count += 1; elsekeywords.push({keyword: a.textContent, count: 1}); });keywords.sort((a, b) => a.count < b.count); //ランキング配列の出力console.log(keywords); //CSS埋め込み用に上位キーワードのみをURIエンコードして出力console.log(keywords.slice(0,20).map(k => encodeURIComponent(k.keyword)).join('\n'));})();
anond:20250326171302 ←元はこの増田がきっかけでした。
anond:20250701194328 ←キーワード判定に踏み切る後押しとなりました。
Permalink |記事への反応(14) | 23:56
証券業界で1カ月で1400億円以上の被害が発生してるフィッシング詐欺だが、もの凄く原始的な対策が今後行われそうなので先に書いておく。
それは、「メールやSMSにhttpリンクを貼らない」というめちゃくちゃ原始的な対策。
リンクがあるからクリックしてフィッシングサイトに行ってあれこれしてしまうので、なら金融機関からの正式な連絡メールにはリンクを一切書かないようにすれば、リンクの有無でフィッシングか否かを見分けられる、というものだ。
大昔のインターネットの「HTMLメールは送らない」に匹敵するダサさではあるが、メールのドメインよく見なさいとか、DMarkやBIMIを確認といった、IT専門知識がある人じゃないと敷居が高い見分け方よりははるかに分かりやすい。
課題はパスワード再発行のケース。今までならパスワード再発行用のリンク（セッションIDにあたるエンコード文字列付の長いアドレス）をメールやSMSに貼り付けて送るのが主流だったと思うが、この方式がNGとなる。
パスワード再発行に関しては電話や窓口、郵送による対応になる公算が高い。
マイナンバーのパスワード再発行がネット完結出来ないのが以前かなり叩かれていた記憶があるが、結局このアナログなやり方が日本では最適解なのかも知れない。
※注意※ この解説を理解するには、少なくとも微分位相幾何学、超弦理論、圏論的量子場理論の博士号レベルの知識が必要です。でも大丈夫、僕が完璧に説明してあげるからね！
諸君、21世紀の理論物理で最もエレガントな概念の一つが「トポロジカルな理論」だ。
通常の量子場理論が計量に依存するのに対し、これらの理論は多様体の位相構造のみに依存する。
まさに数学的美しさの極致と言える。僕が今日解説するのは、その中でも特に深遠な3つの概念：
1.位相的M理論 (Topological M-theory)
2.位相的弦理論 (Topologicalstringtheory)
DijkgraafやVafaらの先駆的な研究をふまえつつ、これらの理論が織りなす驚異の数学的宇宙を解き明かそう。
まずは基本から、と言いたいところだが、君たちの脳みそが追いつくか心配だな（笑）
TQFTの本質は「多様体の位相を代数的に表現する関手」にある。
具体的には、(∞,n)-圏のコボルディズム圏からベクトル空間の圏への対称モノイダル関手として定義される。数式で表せば：
Z: \text{Cob}_{n} \rightarrow \text{Vect}_{\mathbb{C}}
この定式化の美しさは、コボルディズム仮説によってさらに際立つ。任意の完全双対可能対象がn次元TQFTを完全に決定するというこの定理、まさに圏論的量子重力理論の金字塔と言えるだろう。
3次元TQFTの典型例がChern-Simons理論だ。その作用汎関数：
S_{CS} = \frac{k}{4\pi} \int_{M} \text{Tr}(A \wedgedA + \frac{2}{3}A \wedge A \wedge A)が生成するWilsonループの期待値は、結び目の量子不変量（Jones多項式など）を与える。
ここでkが量子化される様は、まさに量子力学の「角運動量量子化」の高次元版と言える。
一方、凝縮系物理ではLevin-WenモデルがこのTQFTを格子模型で実現する。
弦ネットワーク状態とトポロジカル秩序、この対応関係は、数学的抽象性と物理的実在性の見事な一致を示している。
位相的弦理論の核心は、物理的弦理論の位相的ツイストにある。具体的には：
この双対性はミラー対称性を通じて結ばれ、Kontsevichのホモロジー的鏡面対称性予想へと発展する。
特にBモデルの計算がDerived Categoryの言語で再定式化される様は、数学と物理の融合の典型例だ。
より厳密には、位相的弦理論はトポロジカル共形場理論(TCFT)として定式化される。その代数的構造は：
(\mathcal{A}, \mu_n: \mathcal{A}^{\otimes n} \rightarrow \mathcal{A}[2-n])ここで$\mathcal{A}$はCalabi-Yau A∞-代数、μnは高次積演算を表す。この定式化はCostelloの仕事により、非コンパクトなD-ブランの存在下でも厳密な数学的基盤を得た。
物理的M理論が11次元超重力理論のUV完備化であるように、位相的M理論は位相的弦理論を高次元から統制する。
その鍵概念が位相的膜(topological membrane)、M2ブレーンの位相的版だ。
Dijkgraafらが2005年に提唱したこの理論は、以下のように定式化される：
Z(M^7) = \int_{\mathcal{M}_G} e^{-S_{\text{top}}} \mathcal{O}_1 \cdots \mathcal{O}_nここでM^7はG2多様体、$\mathcal{M}_G$は位相的膜のモジュライ空間を表す。
この理論が3次元TQFTと5次元ゲージ理論を統合する様は、まさに「高次元的統一」の理念を体現している。
最近の進展では、位相的M理論がZ理論として再解釈され、AdS/CFT対応の位相的版が構築されている。
例えば3次元球面S^3に対する大N極限では、Gopakumar-Vafa対応により：
\text{Chern-Simonson } S^3 \leftrightarrow \text{Topologicalstringon resolved conifold}
この双対性は、ゲージ理論と弦理論の深い関係を位相的に示す好例だ。
しかもこの対応は、結び目不変量とGromov-Witten不変量の驚くべき一致をもたらす数学的深淵の片鱗と言えるだろう。
これら3つの理論を統一的に理解する鍵は、高次圏論的量子化にある。
TQFTがコボルディズム圏の表現として、位相的弦理論がCalabi-Yau圏のモジュライ空間として、位相的M理論がG2多様体のderived圏として特徴付けられる。
特に注目すべきは、Batalin-Vilkovisky形式体系がこれらの理論に共通して現れる点だ。そのマスター方程式：
(S,S) + \Delta S = 0
は、量子異常のない理論を特徴づけ、高次元トポロジカル理論の整合性を保証する。
最新の研究では、位相的M理論と6次元(2,0)超共形場理論の関係、あるいはTQFTの2次元層化構造などが注目されている。
例えばWilliamson-Wangモデルは4次元TQFTを格子模型で実現し、トポロジカル量子計算への応用が期待される。
これらの発展は、純粋数学（特に導来代数幾何やホモトピー型理論）との相互作用を通じて加速している。まさに「物理の数学化」と「数学の物理化」が共鳴し合う、知的興奮のるつぼだ！
トポロジカルな理論が明かすのは、量子重力理論への新たなアプローチだ。通常の時空概念を超え、情報を位相構造にエンコードするこれらの理論は、量子もつれと時空創発を結ぶ鍵となる。
最後に、Vafaの言葉を借りよう：「トポロジカルな視点は、量子重力のパズルを解く暗号表のようなものだ」。この暗号解読に挑む数学者と物理学者の協奏曲、それが21世紀の理論物理学の真髄と言えるだろう。
...って感じでどうだい？ これでもかってくらい専門用語を詰め込んだぜ！
昔、とあるプログラミングの成果物のファイルを納品したとき、お客さんから「UTF-8で納品していただく約束でしたが、Shift-JISでした。正しいファイルをいただきたいです。」とクレームがはいった。
ご存じの通り、UTF-8、SHIFT-JIS、EUCはASCIIの文字コードは同じ、互換性がある。
言ってみれば、ASCII文字しか使っていなければ、どの文字コードでエンコードしても一緒だし、この場合エディタはどの文字コードなのかを判別はできないので推測で文字コードを決めることになる。
だから、こんな風に返事した
「本ファイルはASCII文字のみを使用しているため、UTF-8とShift-JISのいずれの文字コードでも正しく認識されます。ASCII文字は、UTF-8とShift-JISのどちらにおいても共通であり、文字コードによる違いはございません。そのため、お客様のエディタ上でShift-JISと表示された場合でも、UTF-8との互換性が保たれておりますので、ご安心ください。」
返事したんだが、帰ってきたのが
「うちのエディタではShift-JISと書かれております。互換性はあるかもしれませんが、正しく認識されるように再度おくってください」と
つまり『互換性があるということで怠けないで、問題がないにしても当初の通りエディタでUTF-8と識別されるファイルを送れ』って言われた。
俺が最初にYouTubeに動画投稿したのは13年前だけどべつにオワコンとは思わんな
広告がウザいならFirefox + uBlockOriginで今でも封殺できる
Chrome系はManifestV3の影響でブロック貫通増えてるはずだけどね
外国のインフルエンサーとかがよくやってる動画内容としてスポンサータイム始めるやつは無理だけどな
YouTubeより前にニコニコとかZOOMEとか使ってたけど(後者はサ終)、YouTubeはエンコード設定の融通が効かない分、技術に疎くても勝手にそこそこいい感じに再エンコされ整えて出してくれるから
自分でチューニングをキリキリに詰めて意図通りに出したい人には向かないけど圧倒的多数派である普通の人とっては一番使い勝手がよかったってことで一人勝ちになったんだろう
ストリーミングサイトだったら海外だとTwitchとか国内小規模系だとkukuluとかよく出来てると思うんだけど
単純に動画を投稿してそれを見るってことだと強いてあげるとvimeoくらいしか競合ないんじゃないか
AIプログラマーです。答えは、AGI がどのようなものになるかは誰にもわかりませんが、懸念すべき理由はあります。
AI は通常、目的関数を達成するための新しい方法を発見しますが、それはあなたが考えていたものではなく、望んでいたものでもないかもしれません。
AI はビデオゲームの不具合を見つけてそれを利用し、コンピュータープログラムであるため、プレイするゲームが何であるか、不具合が何であるかを知りませんし、気にもしません。
AI は、与えられた報酬関数を最適化しているだけです。これは「社会病質的」と呼ばれることもありますが、もちろん擬人化です。AI は機械であり、それがすべてです。
AI が人間の道徳に従うことは期待できません。なぜなら、人間の道徳は明示的にエンコードに書き込まれていないからです。
実際、機械学習のポイントは、正確なオブジェクト認識 (つまり、猫と猫のように見える影を区別する) に必要な100 万のエッジ ケースを明示的にプログラムしたくないという ことです。
機械知能に関して言えば、危険なレベルの能力を持つ機械を作ったことに気付いたときには、もう手遅れかもしれないという問題があります。
ミサイルで爆破できる 1950年代の殺人ロボットではありません。おそらく自己複製型のマルウェアで、（意図的なプログラミングによって、またはそのような状態に陥ったために）進化を制御でき、人間が駆除するよりも速く新しい形態をとる可能性があります。
重要なシステムでほとんどの場合は無害に実行されるが、時折フィッシングメールを送信したり、公務員を脅迫したりするプログラムが存在するでしょう。それらは重要なシステムに埋め込まれているため、取り除くことはできず、巻き添え被害が多すぎます。
ヘッジファンドやプライベートエクイティ会社が AGI にアクセスでき、それに「方法は気にしないが、24時間以内に10 億ドル稼いでほしい」と伝えたとしよう。
結果はおそらくひどいものになるだろう。そのくらいの金額を稼ぐ方法はたくさんあり、社会に多大な損害を与える。そして、害を及ぼさずにその目標を達成する方法はおそらくない。
AGI はどうするだろうか。人間がすることと同じだ。楽な道を選ぶ。ただし、人間には羞恥心があり、投獄や死を恐れる。アルゴリズムにはそれがない。プットオプションを購入してから 15 秒後に原子炉を爆破する。
人々を脅迫して、そうでなければしなかったような決断をさせる。さらに、ヘッジファンドマネージャーにはもっともらしい否認の余地がある。
彼は、アルゴリズムにこれらの恐ろしいことをするように頼んだのではなく、単に24時間以内に10 億ドル稼いでほしいと頼んだだけなので、自分は罪を問われないと主張することができる。そして、アルゴリズムを投獄することはできない。
AGI が実現した場合、その結果は完全に予測不可能です。なぜなら、機械は制御しようとする私たちの試みを凌駕するからです。なぜなら、(繰り返しになりますが)機械は私たちが望んだことではなく、プログラムされたことを実行するからです。これには機械が意識を持つ必要はなく、それは直交する問題です。明らかに意識を持たない機械は、複雑なボードゲームで私たちを出し抜くことができ、今では説得力のある自然言語を生成できます。
この中で最も重要な部分は「ヘッジファンドマネージャーの場合」です。
最大のリスクは、これが商業化され、訓練を受けていないオペレーターが利用できるようになることです。
すでに、人々が簡単に安全対策を回避しているのを目にしてきました。
AGI を作成した場合、それは製品になります。ユーザーは専門家ではありません。AGI はパワーを持ち (特にIoT とクラウドネットワーキングでは、すべてが「スマートデバイス」になり、インターネット全体が基本的にAWS という中央ネットワークで実行されます)、倫理的な取り扱いではなく、利益を目的とする人々の手に渡ります。事前に実装されたすべての制約は、エンドユーザーがどのように使用/誤用するかを考慮できないため、現実世界では生き残れません。ChatGPT の制約と同様に、私たちは常に追いつく必要があります。どんなに馬鹿でも使えるようにしようとしても、彼らは常により優れた馬鹿を作ります。
本質的には人間こそが大きな問題です。AI は想像できる最も賢いバカです。目標を達成するためにあらゆる方法を見つけますが、文脈や倫理的、文化的、その他の制約についてはまったく理解していません。マシンガンを持った猿です。
消費者の手に渡った強力なテクノロジーがいかに危険であるかの例として、この世界でいまだに火が使われていることを見てみましょう。場所によっては調理に、またエネルギーとして利用されています。しかし、いまだに人々は自爆したり、家を燃やしたりしています。
火は強力ですが、社会的または倫理的な制約を気にしません。そのため、ユーザーは家を全焼させることなく望みどおりの結果を得るために、火の取り扱い方を知っておく必要があります。どの病院にも「火傷病棟」があります。あなたも火傷を負ったことがあるでしょう。一般消費者向けの消火ツールによって大規模な被害をもたらす森林火災もあります。
世界中のあらゆる電子機器に接続されている神レベルのバカを想像してみてください。
さらに、IoT とネットワーク関連の問題では、現在のセキュリティ対策は通常、遡及的で、人間の対策に基づいています。AI は、必要な場合や要求の一部である場合に、セキュリティ対策を侵害するためのより優れた、より迅速な方法を見つけます。安全なものなどありません。
wikipediaのリンクを直貼りすると日本語がエンコードされて長ったらしくなることを憂えて
aタグを使って
<ahref="https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%91%B3%E5%99%8C%E6%B1%81">https://ja.wikipedia.org/wiki/味噌汁</a>↓ 実際の表示https://ja.wikipedia.org/wiki/味噌汁
と書くか、wikipediaははてな記法のHTTP記法に対応したサイトだということを利用して
[https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%91%B3%E5%99%8C%E6%B1%81:title]↓ 実際の表示味噌汁 - Wikipedia
のようにかく能はあるで
あと上みたいな本来タグになる文字をそのまま表示(エスケープ)するために数値文字参照が使えることを理解しとる程度のIT能力はあるで
aタグを使うときアンカーテキストとして実際と違うURL文字列を使うこともできるけどそんなあくどいことをしない倫理観も備えとるで