OpenAIの新モデルが人間越えた！？汎用人工知能（AGI）の誕生です・・・！

 

横浜アリーナは

Wi-Fiでみんなが一気に繋がり

格別なものをダウンロードする時間だった。

 

 

 

熱狂する１万人。

 

 

 

 

地方からもたくさんの仲間が集合！

 

 

理由も操作も屈託もなく

みんなが手放しにひとつになる！

 

 

表彰、おめでとう〜〜

 

 

 

 

フィオン、男前！

 

 

自由になれる仕組みが

言葉じゃなくて腹落ちする時間。

 

 

 

アフターは中島薫さん宅で。

 

 

こんな美味しい料理が次々と・・・

 

 

会話も酒もエネルギーもすごかった！

 

 

 

 

 

ありがとうございます！

 

 

明日は

衣装合わせと

顔合わせです！

 

映画、どんどん

クランクインに向けて

進んでいる〜〜〜

 

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オープンチャット「山﨑拓巳監督を応援する会」オープンチャット「山﨑拓巳監督を応援する会」

 

 

GPT‑6 Astra（アストラ）が凄すぎた！PC操作やプログラミングタスクが圧倒的

 

↓↓↓

 

まず、これみて！

 

 

そして・・・

 

 

1. はじめに：AIの「いま」と政治への活用

  • 現状の背景: AIは教育や経済だけでなく、国の安全保障や外交まで変えるほどの大きな力を持っています [00:46]。

  • 実際の活用（AI家庭教師）: 単に教科書を読ませるだけでなく、実際にAIやシミュレーターを政治の現場（総理大臣へのレクチャーなど）で使ってもらい、体験してもらうことが大切であると語られています [01:10]。

2. アメリカと中国のAI開発における違い

安野さんが実際に現地（アメリカと中国）に行って見てきた、それぞれの国の特徴は以下の通りです。

  • アメリカ（ソフト・頭脳の面）:

    • 人間を超える知能である「AGI（汎用人工知能）」の実現に向けて、最後の追い込み（ラストスパート）の時期に入っています [02:45]。

    • 開発のスピードが非常に早く、終盤戦の雰囲気が漂っています [02:55]。

  • 中国（ハード・体の面）:

    • AI自体の頭脳（LLM）ではアメリカを猛烈な勢いで追いかけている段階です [03:06]。

    • 一方で、ロボットなどの体を持つ「フィジカルAI（ヒューマノイドロボット）」を実際に社会で使う技術においては、中国が世界をリード（先行）しています [03:21]。

3. AIがもたらす未来の経済と社会の仕組み

AIがさらに進化すると、私たちの生活や経済はどう変わるのでしょうか。

  • 「AI to AI」という新しい経済圏:

    • これまでは「人間が何かを買って消費する」のが経済の基本でした [04:45]。

    • しかし今後は、「AIが別のAIに対してサービスを売ったり買ったりする（AI to AI）」という、人間を介さない新しい経済のやり取りが大きくなる可能性があります [02:00]。

  • 世界全体の成長と豊かさ:

    • AIの力でさまざまな商品やサービスが大量に作られ、価格が安くなる世界が来るかもしれません [05:37]。

    • 仮に人間の買い物力が下がったとしても、AI同士の経済が大きく成長することで、社会全体としては発展し続ける未来が予想されます [52:17]。

動画→ [http://www.youtube.com/watch?v=sJH1-7ymNC4]。

 

「専門家しかできない難しい勉強」が必要だったプログラミングや3Dデザインが、AIにやりたいことを言葉で伝えるだけで誰でも簡単にできる時代になった

 

① 「GPT-6 Astra」とは何か？

  • これまでのAIとの違い： AIの性能がさらにパワーアップし、ChatGPTや対応するアプリ（Cursorなど）で新しく使えるようになりました [01:16]。

  • すごいところ： 難しい専門知識がなくても、AIに言葉で指示を出すだけで、パソコンの複雑な作業を代わりにおこなってくれます [00:35]。

② 専門ソフト「Blender（ブレンダー）」との連携

  • 背景： 「Blender」は、3D（立体的な）モデルを作るための専門ソフトです [00:22]。通常、これを使いこなすには長年の勉強や高い技術が必要です。

  • 起きた変化： しかし、この新機能（GPT-6 Astra）と組み合わせることで、「近未来のバイクを作って」と自然な言葉でお願いするだけで、AIが自動でリアルな3Dモデルを作ってくれるようになりました [00:30]。

③ 作ったものを使った「ゲーム作り」への発展

  • さらにできること： ただ3Dモデルを作るだけでなく、AIに「さっき作ったバイクを操作するゲームを作って」とさらに指示を出します [03:36]。

  • 結果： AIが自動でプログラムを組んでくれ、自分で作ったバイクを実際に動かして遊べるゲームが完成してしまいます [03:48]。バイク同士がぶつかったときの物理的な動きなども再現されます [04:11]。

④ その他の活用例

  • 3Dモデル作りやゲームだけでなく、例えば「漫画を作るアプリ・ビューアー」なども、指示を出すだけで簡単に作ることができます [33:22]。

まとめ（何がすごいの？）

これまでなら「専門家しかできない難しい勉強」が必要だったプログラミングや3Dデザインが、AIにやりたいことを言葉で伝えるだけで誰でも簡単にできる時代になったということを、この動画では実演を交えて解説しています [00:54]。

http://www.youtube.com/watch?v=BLyMK4MwmWA

 

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AIが外部ツールやOSの操作を人間のように使いこなし、ルール無用の未知の問題を高精度でクリアしたことで、実質的なAGI（汎用人工知能）がいよいよ現実のものになったということ。

 

サム・アルトマンらOpenAIの担当者は、この成果をもって人類がAGIを達成したと主張しています

 

 

動画「OpenAIの新モデルが人間越えた！？汎用人工知能（AGI）の誕生です・・・」

 

（https://www.youtube.com/watch?v=jC1jN2gWFyU）の内容を、理論的かつ段階的に要約します。

  • OpenAIの新モデルリリースと高スコアの達成

    • OpenAIの新モデル「GPT-6 ASTRA」がリリースされ、未知のゲームを解かせるテスト（ARC-AGI 3テスト）において非常に高いスコアを記録しました [00:02]。

    • テストの結果はモードによって異なり、スタンダードモードでは62.7%、プロバイダーアダプターモードでは99.9%という高い精度を叩き出しています [00:26]。

  • テストモードの仕組みと違い

    • スタンダードモード: 外部ツールやメモを一切使わず、AIのモデル単体のみで問題を解くモードです [00:43]。生身の人間が頭の中だけで暗記状態のまま難問を解くような状態に相当し [01:18]、スコアは62.7%でした [00:38]。

    • プロバイダーアダプターモード: 人間が難しい数学の問題を解く際のように、外部ツール（Pythonプログラムなどによる計算）やメモを併用して結果を導き出すモードです [00:54]。こちらのモードでは99.9%のスコアを達成しました [00:32]。

  • AGI（汎用人工知能）達成に関する見解

    • サム・アルトマンらOpenAIの担当者は、この成果をもって人類がAGIを達成したと主張しています [01:38]。

    • 人間自身もすべての計算の過程を頭の中だけで暗記しているわけではないため、外部ツールを適切に活用して成果を出せる本モデルは、実質的にAGIを達成していると言えるのではないかと分析されています [01:54]。

  • 従来の生成AIからの進化と意義

    • 今回のテストはルールブックや事前の説明がない状態から、試行錯誤しながらルールの定義と解決策を導き出す極めて難易度の高いものです [02:17]。

    • これまでの生成AIは「統計的に次の言葉を予測する穴埋めドリル」に過ぎないと批判されてきましたが、本モデルは全く知らない問題やパソコンのUI/UX、OS上の操作までも自分で理解・判断できるようになっています [02:41]。

    • セキュリティの制限はありつつも、OS上で人間のように何でも自律的に処理できる強力なエージェントが誕生したと言えます [03:25]。

 
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  1. AIの進化に対する疑問と従来の認識 [00:00]

    • 一般ユーザーの間では、従来のAIはメールの作成や特定の情報検索程度にしか活用されておらず、「新しいモデルが出ても大して変わらないのではないか」という疑問が存在しています。

  2. 新モデルの抜本的な違い [00:05]

    • それに対し、新しいモデルはこれまでのものとは「全くの別物」であり、専門的な知識がない一般人にとってもその価値が大きく異なるレベルに達しているとされています。

  3. 一般人における最大の変化とユースケース [00:19]

    • エンジニアではない一般の文系ユーザーであっても、何かを作りたいというアイデアがあれば、本モデルを活用することで複雑かつ完成度の高いソフトウェアの作成が可能になります。

  4. これまでのプロセスの変革 [00:45]

    • 従来は、ゲーム制作、DIYでの電子工作、科学研究のシミュレーションなどを行う際、ユーザーはデスクに張り付いてプロトタイプを作成し、資料にまとめ、コードを書いて動作確認を行うといった多大な労力を要する作業を行っていました [00:49]。新モデルの登場により、こうした従来型の非効率な作業プロセスからの脱却が期待されています [00:56]。

動画のURL：http://www.youtube.com/watch?v=NdsuPjuLW1c

 
 
 
サミイが還暦パーティー
 
 
おめでとう！
二人足したら121歳になったね
 
サミイさん！