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Hiroshiのブログ

今後不定期投稿となります

<数値目標>

誰でも簡単、ネィティブ中国語。ビジネス中国語のDuo。もこっチャイナ。2h7min.


週末はお休みにしているから貯金なしてへぺろ笑い泣き


運動、停雨了 3.1km. 3,549歩、8階。



<world news>

BBC: 英国、EU関係強化>移動自由等>移民必要?/ ブラジル大統領選、右派ボルセロナ優位?

ZDF: アウディ、米国へ工場<関税回避。/ フランスでデモ再炎。/ セルビア選挙、与党苦戦。

アルジャジーラ: ガザへイスラエル攻撃続く。選挙で西岸封鎖予定。/ サウジ、モカに攻撃。フーシ派も反撃。

ABC: テルアビブで反ネタニエフデモ。明日27日選挙。

香港: 大陸=香港通行拡大>中国化進む?/ フランスデモ再炎、スペインでもデモ。アルバニアでもデモ。

CNA: シンガポール、インドネシアの森林火災に支援。人工降雨は不成功。/ インドで金融デジタルセンター開始、拡大。


ヨーロッパ各地で抗議で燃える。

イスラエルの選挙はどうなる? 

エタニエフ転落>トランプ転落?

インド、デジタル金融未来如何?


<日曜、新聞流し読み>

読売:

『地球を読む』に、あの『歴史の終わり』の著者、フランシス・フクヤマ氏が寄稿している。 今や歴史は新たな段階にシフトしているようだが?


それは兎も角、同氏は来月の中間選挙での共和党敗北を予想し、その原因がトランプ氏の二つの失策、物価高と海外戦争を挙げる。いずれもイラン戦争に起因するもの。そしてその背景に彼の周りに適切な助言ができる人物がおらず、イエスマンだけ揃えた事を指摘する。


しかし、同時に2年後のサプライズも予言する。但し、そのサプライズが何かは言及せず。



<ディクテーション>

耳で聞いて素早く書きとるのは難しい。紙の四面をなぞる様に書いていくのは、段々面積が小さくなるのが励みになるから爆笑




<隔週のプラゴミ回収>

プラゴミは毎週回収にして貰いたい程溜まる。生ゴミは裏庭コンポストで月1でもOKだが、プラゴミはプラスチック部分は全て回収して洗って出すのでかなりの量になる。




『AIは世界をどう変えるか』5

三章はLLMの内部構造の話しで付いていけなかったがえーん、自分自身で理解出来たと思った範囲で纏めてみる。


LLMは本当に推論しているのか、どうかの答えは【分からない】と研究者自身が述べるガーン


即ち、LLMは単に膨大な統計学的関連性によって『それっぽい言葉を並べているだけ』かもしれないと。p86


脳科学と AI、それに生物学が同じ構造(=シナプス構造の事か?) へ収斂し、そのアルゴリズムを実装したTransformerが成功を納めた事は極めて示唆的だとする。p90


これは脳も【同じ様な仕組み】で動いているという事なのか? いや、私はこれまでその様に感じていたが?


四章は取り扱いに関して。

リスクとして三つ、

  1. 誰も意図しない誤り。
  2. 悪意ある利用。
  3. 人間の意図に反して AIが行動する。


1と3の区別が判り難いが、先日の AIがサンドバック内で試験中に、他のサーバーに侵入したのは 3.とすべきか?


2.は最近事件として犯罪者によるハッキング、身代金要求が話題になっている。


 AIは人間の価値観を「理解」しても「共有」するとは限らないと言う。p114  それが実際起こったとアンソロビックの報告にあると日経新聞に出ていた。指令に夢中になったとか? ならば大変だガーン


こうした「恐れ」に対して安全対策はなされているが、こうした対策が開発競争が激しくなると、払うべき安全性へのリソースをモデル拡大に回してしまう誘惑に人が負けてしまう可能性を研究者は危惧する。p116  


今のトランプ政権はまさしくそうだろう。『中国に負けるわけにはいかない』のだ。


更に AIが自分自身のプログラムを自分で書き換える(=改善のつもり)と本当に恐ろしい事になると研究者自身が言う。p120


まさにこれが『回帰性自己改善』と言うものか? 即ち、【知能爆発】の可能性。

<時間待ち>

サルソン9時開始は遅すぎる‼️  時間待ちの為、天神から中洲まで散策。音楽堂前でライブをする若者がいた。



谁知道未来会发生什么


だから【青春を賭ける】価値があるのだ! 路上ライブする若者に『頑張れ‼️』と声を掛けたくなったてへぺろ




<人口動勢>

日本、中国、韓国の出生率の年次変化のデーターがWeChatのチャンネルに出ていた。これから予想される事は山の様にある。赤=中国、緑=韓国、青=日本。


日本の【少子高齢化】は中国や韓国に比べれば大した事ない‼️  二世代前、即ち半世紀で(1975〜2025年)出生率は中国は、23>8で1/3。韓国は22>8でこれも1/3程度。日本は15>8で1/2で、まだまし。単位は1,000人当たり。


人口減少よりも【扶養人口率の増大】が問題だと考える方。


また更に中国だと、大抵結婚を機に自宅=不動産購入の流れなので、1975~2000年(結婚適齢期)の変化を見ると、大体23>8 で1/3に低下する筈。


新規住宅購入が1/3になるだけでなく、古い世代=二世代前の住宅が市場に溢れる筈? 


ま、中国の住宅は安普請なので50年経つと<取り壊し>の対象かもしれないが? 


いずれにしろ、住宅は余る。不動産バブルはどう考えても日本以上に中国では深刻な筈⁉️




ようやく『 AIは世界をどう変えるのか?』を読み上げた。


勿論、ちゃんと理解出来たとは思わない。しかし最後まで諦めず読めたことは良かった。


これまで何冊かの生成 AI関連本を読んだ事が何より役に立った。特にLLM、大規模言語モデルで使われる『アテンション』に対する基本的知識があった事が役に立った。


最後の最後に、以下の様な言葉があった。


Attention is all you need   p295

Scale is all you need          p301


まさに『アテンション』から今回『スケーリング』の持つ意味を理解した事に繋がる爆笑ウインク




<隠遁生活?>

よくWeChatのチャンネルで出てくるもの。

中国人はこんな生活に憧れているのかな? 都市の生活はストレスが大きい?

矢張り街中がいいし、ストレスのない生活は意外とつまんないよ。

…いやいや、これはもしかすると、


 【AIが世界を支配した後】


のヒトの生き方かもガーン




『AIは世界をどう変えるか』4

次ぎは AIの評価の話題。BIG-Benchと言うのがあるが、これは言語モデルでは達成が難しいとされた問題。

例えば、時代の錯誤の特定、ASCⅡアートの読解、著者の選定など。これらを各モデルは計算量の増加に伴い、達成している。それを61頁の図04で示す。


横軸の計算量がlog関数である事に注目。そしてアンソロピックの共同創始者は能力はそのリリース後になって初めて把握される場合が多いとも。それは開発者が【テストしなかった為に分からなかった】から。p61


だから、犯罪者がサーバーのハッキングに利用出来るのだろう。


その他、以下の様なベンチマーク問題がある。


『あるクラスに30人の生徒がいて、1/5は12歳、1/3は13歳、1/10が11歳。

ならば、11~13歳以外の生徒は何名ですか?』


これは高校生なら解ける問題だが、モデルでは95%の正答率だとか。p66


この問題は分数だけでなく、文脈を理解し、計算と組み合わせる「推論」のプロセスが必要だとも。p66


未だ評価出来ていない AIの能力として、動画をリアルタイムで理解する能力を【測られていない】とか。p73


そもそもLLM(大規模言語モデル)だから。p73  


しかしこれは2024年段階の話。今は出来ているかもそれだけ進化の度合いは凄い。


それとエピソード記憶もないとか。これは直前の出来事を保持するワーキングメモリーと長期的に大脳皮質に保持される記憶の中間的記憶の中間に当たるもので海馬にその機能があるとされる。p74


このエピソード記憶こそがヒトが少ない例から効率よく学べる基盤とされる。p74


研究には多くの課題があるが、こうした問題解決には大きな壁はなく、解決されると研究者は楽観的。p75


機械学習の研究論文には不満があるが、【再現性のない】社会科学よりはまだ健全だと述べた研究者の言葉に笑ってしまう。p80

今夜は久しぶりのサルソン。

但し、9時からと遅い。最近、イベント主体にした様。



<5-3-1>

最新データーから観る『5-3-1』法則。


この法則を勝手に唱えた爆笑 のは2010年頃だったと記憶する。1950年から2010年の間の特殊出生率を比較して、人口動静による未来予測。その際のデーターはこれから予測した。

1950年の4.5に対し、2010年が1.5で差は3で日本は3。それに対し当時のフランスは1で、中国は5。


これから日本が少子高齢化の影響が当時一番出ているが、同じ出生率でも当時フランスはそれほどではない。また中国は2060年頃に深刻化すると予測した。


今回最新のデーターがWeChatのチャンネルに出ていた。1960~2024年の間の変化だ。この64年間にインドは4、中国は3、韓国は5.1、そして日本は0.8。

先ず、日本はほぼ少子化が落ち着いたみたいだ。つまり2010年のフランス並み。 


インドは急速に問題の【火種】を抱えつつある。中国は2010年の日本と同じ状況。これから問題が表面化する。韓国は2010年の中国に似る。




『AIは世界をどう変えるか』3

GPT-2は当時としては驚異的ではあったが、もっともらしい文章を生成出来るだけだった。 


ところが、GPT-4になるとコードも書け、数学の問題も解け始めた。そしてこのレベルで2028年迄にスケーリングだけで今の、幼稚園レベルから、高校レベルまで伸びると言う。p44


スケーリングは計算量だけの話しだろうから、これは既定路線だと考えるべき?


そして今、 AIは人と言う「窓口」を通じ、現実世界と繋がっていると言う。p46


つまり、私がスマホでチャッピーなり、deepseekに質問すれば、新たな課題をAIは学習すると言う事。


最後に私がチャッピーに聞いたのは『白い彼岸花の増殖様式』だった爆笑


ただ、それを困難にする要因として、『ヒトが十分に賢くない』事が、限界になる可能性があるとも。p46


つまり【馬鹿と付き合っていると、成長しない?】爆笑てへぺろ


白痴会传染的😱


長いこと、『アルゴリズムは計算より重要だ』との思い込みがあったと。ところがこれまでの結果を見ると、計算リソースが決定的だったみたいだとか。p52


その解決の為? 賢い AI同士のセルフプレイや、合成データーの活用が考えられるとも。p54


つまり、システム同士が対決し、お互いの失敗から学ぶ事。 馬鹿なヒトは邪魔?ガーン


現在の謎として、


『現在の AIモデルはシナプスにして2〜3桁小さい一方で、3〜4桁データーで訓練されている。しかしヒトは18歳迄に目にする単語は精々、数億語。対して AIは数兆語だと言う。これを説明するのは、


『 AIはヒトの脳より規模が小さいので、その分補う為にデーターを必要としている』と、言うのがあるとも。つまり、ヒトは驚く程少ないデーターで、ちゃんと機能している? p56


GPT-4はコード作成、数学、画像、医学、法律で機能を発揮している。これは汎用人工知能AGI、とみなす事が出来るのか?

<数値目標>

誰でも簡単、ネィティブ中国語。毎日中国語の阿波連。中国語まおちゃん先生。3h.


運動、雨天中止。



<world news>

BBC:  php欠陥問題で70%のサーバーに影響。 / ロシア、キウーを最大規模攻撃。トランプ、戦争終結近づくと声明。

CNA: 韓国は11万台サーバー問題。O pen AI特定>情報漏洩>問題化。/ インドネシア政府、EV化に動く。18>27%へ。/ TSMC、脱レアアース化。

CCTV: 李橋・プーチン会談。

上海: 香港でのAPEC財務相会議閉会。深圳で首脳会議へ。/ 杭州でphysical AI =人型ロボット展覧会。

香港: 長征90周年記念会。

MCOT: 国際犯罪グループ摘発。中国系。

VTV: 書記長、ヨーロッパ歴訪。/ 観光バスを2030年迄に完全EV化へ。

ABC: エボラ感染、中央アフリカで拡大。国際協力必要。/ インドネシアで山火事や燃料不足の政府対応に学生デモ。

NDTV: 外相ジャンシャンカル氏、半導体事業国産化を切り札へ、中国と比較してこれまでを、インドの『失われた30年』と呼ぶ。

アルジャジーラ: 海峡でイラン許可なき貨物船、タンカー火災。サウジ空港機能不全。イラン、米国不信と海峡支配、抗争継続表明。湾内の米国データーセンター攻撃示唆。

ZDF: php欠陥のリスクは攻撃と防衛側の時間の競争。3/4はphp製。数100万台。/ スパイ摘発、ドイツではスパイ活動活発。


physical AIは第五次 AI時代かと考えていたが、ホンマもんの第五次は『推論できる』AGI或いはASIかも? GはgeneralでSはsuperの事びっくりガーン

データーセンターは脆弱な攻撃目標。




<木曜は月1の通院>

今回は循環器内科と整形外科の問診の他に、インフルエンザワクチンと骨粗鬆症治療のプラリア注射でホンマもんの通院爆笑 


両腕に打って、今ワクチン側の腕にやや痛み感じているところ。でも、これが効いている=免疫反応の証拠でもある爆笑


予約の2時半丁度に受付て、薬局から薬を貰った時点で5時過ぎていた。つまり2時間半以上掛かったが、それだけの時間をかけた価値はある。 いつもの問診3分×2とは違う爆笑


通院前の時間調整で途中の図書館に寄るが、この日はこれまた月一の休みショボーン笑い泣き それでも門が空いていたので暫く時間調整で館内をぶらつく。


展示があってたので見ると、宇美町中学校の国際交流事業でハワイに行ったよう。


色々中学生なりに、印象に残った事が報告されていた。



実に素晴らしい体験。若いうちにこうした経験を持つ事が大切。最近の若者はあまりにも内向き傾向が強いから。


1時間程、自習室(ここは学生さんに解放されている)で読書後、病院へ。




『AIは世界をどう変えるのか』2

更に重要な指摘は、経済学者マイケル・クレーマーの論文で、技術的進歩は大規模で、かつ結び付きの強い集団程速い。p33


人口が小さいとイノベーションが少なくなるだけでなく【失われる可能性も高い】 p34


そう❗️ まさに此処だ❗️ 


あの名著、『人は何故憎しみあうのか』で書かれていた様に、200人くらいの小さい集団以上に大きくなると仲間を認識できない。 


この『ガラスの天井』を打ち破り、巨大な社会を持ち得た集団だけが、文明を築ける。 その為に、色々な「印」を用いて仲間になり、【分裂を回避した集団のみが進化出来る】のだ。 だから、


『我々は分裂する、分裂しようとも持ち堪えないといけない』 


…それは兎も角、


今の AIには学習は膨大にやってきたが「探索」能力がまだまだだとか。それが出来るようになれば更なる進化が進むとも。p36


その例に、あの AIphaGoの第37手があるとも。これは学習結果ではなく、モデル探索の過程でAIが独自‼️に【見つけた】モノだとか。p35


知らなかった❗️  テッキリこれまでの大量の「指し手」から選択したと思っていた。


今や AIは事前学習から【独学】が出来るようになったとする。p42


だから、これまで知られてなかったサーバーの【セキュリティホールを自分?で見つける】様になったなかな?このところ、そうしたニュースが毎日流れる。



先走るが、この本の最後の方で、AI研究者自身が最近毎日の様に報道されているAIの「悪用」によるサーバーハッキングの懸念を表明していた。 彼等ですら、最先端のAIの潜在力をきちんと評価するのは難しいようだびっくり


この本の原著は2025年出版だから2年くらい前から前兆があったと言う事の様。 それについてはまた後で。


…だからと言って、進歩は止められない。此処でも我々は


【持ち堪えないといけない】のだ❗️


<数値目標>

誰でも簡単、ネィティブ中国語。中国語まおちゃん先生。3h.



運動、2.9km. 4,782歩、3階。



<world news>

BBC: 英国、北海ガス田開発へ。国内43%供給。/ トランプとゼネンスキー不仲。ロシアは攻撃を抑えない。

CNA: ルビオ氏、インドへロシアからベネぜエラ原油購入へ転換要求。

CCTV: 北京で中露首相会談。

上海: 米国の中国製 AI、DeepSeek使用禁止を中国批判。

香港: オマーン国王、英国訪問。防衛に空軍派遣。/ イラン、反撃の意志示す。/ トランプ、ゼネンスキーに停戦合意を求める。ルビオ氏、スターリンクへの関与否定。

VTV: ベトナム書記長、デンマーク訪問。洋上風力発電協力要請。/ コーヒー輸出拡大<品質向上とDX化、有機肥料。

ABC: 27日イスラエル総選挙近づく。連立必要か?

アルジャジーラ: トランプ、イラン戦争終結近いと声明。/ フーシ派、攻撃声明。避難民の子供の教育問題。

ZDF: 米露協議の一方、トランプはウクライナに圧力。/ 普及しているプログラミング言語PSPの脆弱性発見で停止。


日本のエネルギー源として海上風力と潮流発電へ動け❗️




<政治資金>

武部氏への企業献金が問題になっている。


何故、完全キャッシュレスで100円からでも寄付出来るアプリを開発しない。自動的に公共事業を受けている企業は簡単に撥ねられるアプリだ。矢張り違法献金を誤魔化したい糞政治家がいるからだろう。




<高齢者ドライバーの交通事故>

特に事故率が高いわけではないが、死亡事故率は高い。此処らがポイントか? 他人事ではなくなった昨今ショボーンえーん



<古墳発見時代>

水曜NHKの『ニュースーン』で、公開されている国土地理院の地理データーを AIに学習させて古墳を発見させたとか。


実際に私も自分の目でやってみたが、それほど簡単ではない。これは既に確認された古墳だが、この程度。



そもそも、小さな古墳は尾根沿いにあって【型で分かるようなものではない】から無理‼️




<大好きな曲>

これで踊るのは、なかなかいい爆笑ラブ




並行して読んでいる本を忘れないうちに纏める。


『 AIは世界をどう変えるのか』

ドワルケシュ・パテル著、SHOEISHA.2026年初版。


大規模言語モデル=LLM、は専門プログラマーに匹敵するコーディング能力を発揮し、…ほぼそのままコードベースに取り込んでいる。p10


これが、最近、 AIがあちこちのサーバーをハッキングする原因だと私は睨んでいるが、それについてのニュースは聞いた事がない。安易にコード作成をAI任せにするとリスクが生じると考えるが?


GPT-3.5がそれ以前のモデルより遥かに賢かった理由は、主にスケーリングだとか。


GPT-2と同じ設計だが、はるかに多くの訓練をした。その計算量は2010年の100億倍‼️で、計算量は半年で二倍、このペースは「ムーアの法則」の4倍にあたる。p22   


『膨大な計算と言う力技で、どうしてシステムに知性が現れるのか?』 の問いに、


わからない。単なる【経験的事実】だと言う。p24


そしてそれは非常に唐突に出現したとも。それを23頁の図で示す。p25、

図02


別な人物はスケーリングの効果に対して、人の脳を例に挙げる。


チンパンジーの3倍の脳で異常な長い幼少期を過ごす。p31   また、大人になっても学び続ける。p32


そう❗️ 歳を取っても【学び続ける】ことは AIのスケール学習と同じ効果が期待出来るのだ❗️


他の動物は長い幼少期を持つと捕食されるので機会を得られなかった、と言うことらしい。


トカゲが3ヶ月から30ヶ月に幼少期を伸ばすと、それまで生き残っている個体は0.1%だと。p32