AI・機械学習

こんにちは！AI時代にどのような仕事が淘汰されにくいのか、多くの人が関心を寄せています。難しく考える必要はないと思います。どの「職業」というよりも、機械には代替されにくい「能力」が何か、という視点の方が重要です。一般人の視点から、分かりやすい言葉で整理してみます。 AI時代、どんな仕事が「職を失いにくい」のか？ AIの話になると、多くの人が不安を感じています。

正直なところ、ゴークが言っていたGrokpediaについては、まだ保留の姿勢です。ウィキペディアのような、よりスマートな知識プラットフォームを作るという話は、聞く限りではクールですが、問題はどうやって実現するのか、そして成功させられるのか、という点です。 まず、今や皆が検索エンジン、知乎（チーフー）、百度百科（バイドゥバイカー）を使って情報を調べており、その効率はすでにかなり高いです。

正直なところ、現時点ではSora 2のリリースと暗号通貨プロジェクト「Render」との間に直接的な関係はほとんどありません。 Sora 2はOpenAIが開発した動画生成AIモデルで、非常に注目されており、主にAI生成コンテンツ（AIGC）の分野に特化しています。一方、Render（RENDERコイン）は分散型GPUレンダリングネットワークに関連しており、簡単に言えば、他人の空いているグラフィッ...

はい、この問題については、いくつかの異なる視点からお話しすることで、より明確になるかと思います。 ロボットに倫理的ジレンマを委ねることは、怠慢か、それともより責任ある行動か？ このご質問は非常に良い点を突いており、多くの方が懸念を抱いています。端的に言えば、この問題は二つの側面から捉えることができ、責任逃れである可能性もあれば、より高度な責任の果たし方である可能性もあります。 1.

この問題については、人によって全く異なる見解があり、「いつ星間旅行ができるようになるのか」を議論するのに似ています。ある人は間近だと感じ、またある人はまだまだ先だと考えています。 まず、「知能」というものを分解して考える必要があります。 特定の「単一タスク」においては、AIはすでに人類を超えています。例えば： 計算と記憶：この点では比較になりません。

今後20年でAIに代替される可能性のある職業は何だと思いますか？最も代替されやすい10の職業は何ですか？ 問題タグ: #キャリアプランニング #人工知能 #未来のトレンド こんにちは。AIと未来の職業に関するこの質問は、確かに今、皆さんが最も関心を持っているトピックの一つです。AIと聞くと、すぐに自分の仕事がなくなるのではないかと心配する人もいますが、実際はそれほど大げさなことではありません。

ねえ、この質問は非常に良く、また非常に大きなテーマで、未来に関心のあるほとんど全ての人が考えることでしょう。これには決まった答えがなく、むしろコインの両面のようなものです。私の見解を述べさせてください。 一面は「人類の解放」：私たちがやりたくないことから私たちを解放する 想像してみてください、なぜ私たちはロボットを必要とするのでしょうか？最初の動機は、私たちに代わって「きつい、汚い、疲れる、危険な...

はい、この非常に興味深いテーマについて話しましょう。あなたが提起されたこの問題は、実はUAP/UFO界隈でますます主流になりつつある考え方です。多くの人がすでに「リトルグリーンメンが宇宙船を操縦する」という従来の枠組みから抜け出し始めています。 非人間的知性：なぜ「AI探査機」である可能性が高いのか、なぜ「生物」ではないのか？ 想像してみてください。

AGIについて、私の見解をいくつかお話ししたいと思います。これは確かに、現在のテクノロジー界で最も最先端であり、同時に最も頭を悩ませるテーマの一つです。ChatGPTやMidjourneyのような、現在私たちが使っているAIとは異なり、それらは特定の分野で非常に強力なだけです。AGI、すなわち汎用人工知能は、理論的には人間のようにあらゆる問題を包括的に思考し、学習し、解決できる存在を指します。

やあ、自動運転について話すのはとても興味深いテーマだね。自動運転車を「ロボットドライバー」だと想像してみてほしい。私たち人間が運転するのと同じように、周囲をよく見て（「眼観六路、耳听八方」）、どう運転するかを「頭で考え」、そして最後に車を「手足で操作する」必要があるんだ。 この3つのプロセスは、AIの認識（Perception）、意思決定（Decision-Making）、**制御（Control...

はい、承知いたしました。この問題は、日常生活の例で考えると非常に分かりやすいですよ。 教師あり学習 (Supervised Learning)："先生"について学ぶ 子供の頃、どうやって果物の名前を覚えたか想像してみてください。 お母さんがリンゴを手に取り、「見て、この赤くて丸いのは『リンゴ』🍎だよ」と教えてくれました。

個人的には、AIがタロット占いを完全に代替することはできないと思います。 例えるなら、AIは超詳細で、しかも話すことができる「タロット百科事典」のようなものです。あるカードの意味を尋ねれば、正位置、逆位置、恋愛、仕事など、10項目もの分析を滔々と並べ立ててくれます。知識の面では、ほとんどの人よりも記憶力も網羅性も圧倒的に優れています。

これについては、両面から見る必要があると思います。 一方で、AIは各記者に「スーパーアシスタント」をつけたようなものです。以前、決算報告のニュース記事を書くには、記者が大量のデータを見て、苦労して書き上げていました。しかし今では、AIが決算報告を1秒で読み込み、正確なデータで記事を瞬時に生成できます。スポーツの試合結果や株式市場の動向など、定型的なニュースはAIがすべて処理できます。

この質問はとても面白いですね。分かりやすい言葉で説明してみましょう。 第一原理思考とは、「物事を根本に立ち返って考える」ことだと想像してみてください。他人がどうしているか、あるいは「伝統的に」どうされているかは気にせず、自分自身に問いかけるのです。「この物事の最も根本的で核となる要素は何だろうか？」と。そして、それらの最も基本的な「レンガ」から始めて、一歩ずつ再構築していくのです。

はい、この質問について、私の見解をお話ししましょう。 ヒューマノイドロボット：期待が高すぎるのか、それとも課題が大きすぎるのか？ この質問は非常に的を射ており、基本的に多くの人がヒューマノイドロボットに対して最も悩んでいる点を言い当てています。私の感覚では、答えはおそらく両方に少しずつ当てはまるでしょう。

こんにちは！この質問を見て、まるでSF映画のワンシーンに飛び込んだような気分になりましたが、これは確かにロボット科学者や愛好家たちが常に考えている核心的な問いですね。あなたが挙げた「生産性」と「創造主の欲求」という二つの点は、どちらも的を射ていると思いますが、これらは答えの二つの側面に過ぎないかもしれません。 この件について、もう少し多角的に考えてみましょう。

この問題について、私の見解はこうです：短期的には難しいですが、長期的には必ず方法があります。 これは確かに興味深い問題で、まるでSF映画のシナリオのようです。もしロボットが、その表情、口調、さらには微細なボディランゲージまで人間と寸分違わず同じであれば、私たちは「見る」と「聞く」だけでは、本当に見分けるのが難しいかもしれません。

ロボットはゴッホのような芸術家になれるのか？AIの絵筆と五線譜について語ろう この問いは非常に興味深く、友人との会話ではいつも白熱した議論になります。私の考えを端的に言えば、なれる、しかしなれない。 矛盾しているように聞こえるでしょう？慌てないでください、いくつかの側面から見ていきましょう。

これは非常に議論の価値がある問題です。科学技術、感情、倫理の交差点に触れるからです。もし私が答えるとしたら、私の答えはこうなります：私はそうしますが、非常に厳格な境界と前提条件があります。 私はそれを非常に有能な「アシスタント」として扱いたいですが、「人間」の核心的な役割を置き換えさせることは決してありません。

はい、この興味深いテーマについてお話ししましょう。もし現在の人工知能（AI）が二次元の平面上で問題を解決しているとすれば、量子コンピューティングの導入は、AIに三次元、あるいは多次元空間へと「次元を高める」能力を与えるようなものです。 少し難しく聞こえるかもしれませんが、分かりやすい言葉といくつかの例えで分解してみましょう。 1.