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はてなキーワード: 汎用性とは

2026-01-10

anond:20260110122321

ロシアでさえ何十年も前の戦車を引っ張り出してきてるのに

最新の無人戦車を揃えられるのは一部の国だけだよ

人型ロボットなら昔の戦車にも乗れるし

もちろん戦車を降りて歩兵としても活動できる

まさに汎用性だよね

anond:20260110120232

人型にするのはたこ焼きも焼ける洗濯物もたためるって汎用性のためだか

兵器は人型にする意味がないんよ

ガンダムより戦車のが強い

2026-01-09

anond:20260109112318

しろパンケーキってシンプルからこそ

バターを乗せただけのものからクリームフルーツをごてごて盛ったものまで

あるいはベーコン目玉焼きを乗せて朝食とかにもできる汎用性があるんだよ

文書偽造の罪がすごく汎用性が高く思えてきた

県境通過の際に経歴書の提出を求めたらスパイなんかも一発拘束じゃん

2026-01-05

anond:20260105121225

消費期限すぎるやつはまず冷凍を考える。

1週間の予算決めて汎用性のある食材だけ買う。

食材を他の食材代替できないかを考える。

2026-01-04

ダイエット本質

大昔には80kgを超えるデブで、今はBMI18.1くらい。

痩せきる時期にはBMI17.4くらいまでいくけど、標準体重領域まで増やす時期もある。そんな感じで維持して5年以上?経つ。

ダイエット系の増田過去に何度も書いてるんで「またか」と思う人もいるかもしれない。

今回はダイエットを続けている内に培った世界観を少し書こうかと思う。


砂糖ってヤバいよね

これは自炊を始めた当初から薄々感じてたんだが、砂糖って本来摂取する必要のない物質なんよな。

今でこそ「料理さしすせそ」なんて言われて調味料代表格に居座ってるけど、和食において砂糖が当たり前に使われ出したのなんてここ7、80年のことだ。

人間本能的に甘いもの価値の高いエネルギーとして認識するから、口にするだけで脳に作用してしまう。

吸収が早く素早く血糖値を上げ、そしてインシュリンを強く働かせる。

肝臓脂肪を溜め込みやすくして、腸内環境バランス悪化させる。

そうした悪循環はその一瞬だけは気分を良くするけども、長期的には依存を作っている。

よく「疲れた時は甘いものがほしくなる」なんて言う人がいるけど、あれって完全に依存だと思うんだよな。

まあ調理における砂糖自分で調節可能から許容範囲内だけども、ジュース清涼飲料水なんかは完全にアウトよな。

子供の頃から許されているドラッグと言っても過言じゃない。それが水とほぼ同じ値段で流通してるこの世の中は相当狂っていると常々思う。

成人の10人に1人が糖尿病と言われている現代においてもなお問題視されていない理屈が俺にはわからない。

まあジュースは極端な例としても、加工食品には大抵砂糖が入ってるし、食の工業化の極みって感じがする。


味噌汁は最強だよ

長年ダイエットしてて「⚪︎⚪︎を食べて痩せました!」みたいな情報にはうんざりしてるけども、あえて何かを推すとしたら味噌汁だと思う。

味噌発酵食品から腸内環境に効くし、

出汁の旨味はドーパミンを刺激しない満足感を促すから食欲を抑える効果を持っている。

野菜ワカメ豆腐と溶き卵なんかを入れれば栄養的にも満点を取りにいける。

「前日に食べすぎた時でもこれを食べておけば万事OK」な食事として汎用性が高い。

逆に、薄味の味噌汁で満足できなかった時は自分普段食事が刺激が強いものを食べすぎてるってことだから食生活を写す鏡としても使える。

これほど常食しても問題のない汁物世界でも珍しいんじゃないかと思ってる。


魚は時短食材

現代日本人は魚より肉を食べてるし、魚は「なんか面倒な食材」だと思われてそうだけど、俺にとって魚は「考えなくていい食材」だと思ってる。

イワシサバタイタラサケカレイ等々。いろんな魚をローテしてるけど、魚はそれぞれ味が違うっていうのがまず強い。

調理方法を煮魚に固定して、毎回同じ味付けにしても、魚の味が変わるから毎日続いても飽きずに食べられるし、旨みが強いから薄味で成立する。

肉を扱う時は毎回「どんな味付けにしよう?」という思考が働くけど、魚の時はそのプロセスを省けるから心理的にすごく楽。

それでいて明らかに健康にいいし、シンプルに美味しいから満足感しかない。


ダイエット成功した人ほど主張しなくなる

ダイエットって結局は食生活バランスを全体的に正すことだから安易で短絡的な情報を訴求するSNSとは相性が悪い。

ネットで「痩せました!」と主張してる人は大抵「一時的に痩せただけ」で、長期的に無理せず体型を維持する構造を持っていない。

そもそも多くの人はダイエットを「頑張って痩せること」だと誤解している。

痩せることはただの過程であって、より生きやすい形に生活を作り変えていくことが目的なのよ。

でも世間では「ダイエット=体型の話」にしか落とし込まれない。だから食事バランスカロリーしか考えないし、極端な手法ばかりが話題に上る。

持続可能食生活模索していく心のあり方がダイエット本質だと俺は思うよ。

2026-01-03

そもそも、AGIに到達したかどうかを一発で判定する共通テストは、実は研究コミュニティにも存在しない。

最近の流れは、AGIという言葉曖昧さをそのまま放置せず、「どれだけ幅広いことができるか」「どれくらい人間並み、あるいはそれ以上か」「どの程度ひとりで動けるか」という複数の軸で、成熟度として捉えようとする方向に寄っている。

 

たとえば今は、性能・一般性自律性を組み合わせて段階評価する考え方がかなり実務寄りだと受け止められている。

単一試験合格したらAGI、というより、「このモデル汎用性がここまで来ていて、自律性はこの段階」という語り方のほうが、安全評価比較に使いやすい、という感覚だ。

一方で、現実世界でどれだけ役に立つか、つまり経済的価値のある仕事をどれだけ人間以上にこなせるか」を基準にしよう、という定義も根強い。ただこれは、どの仕事対象にするのか、どう測るのか、安全にできているのか、という点が一気に難しくなる。

 

また、暗記や既知問題ではなく、初めて見る課題への適応力、いわゆる流動性知能に注目する評価もある。

これは汎用性の弱点を照らすには有効だけれど、それ単体でAGI宣言をするというより、あくまで一要素として扱われている。最近さらに、ツール使用や長期計画を含めたエージェントとして、仕事に近い複合タスクをどこまで安定してやり切れるか、失敗から立て直せるか、といった観点が重くなってきている。

 

では、いつAGIに到達するのかというと、目処は立っていない。

ただし予測分布自体は前倒しになってきていて、集合知ベース予測では2030年前後を中心に確率が集まりつつある。

一方で、そもそも到達宣言基準曖昧で、投資契約といった利害も絡む以上、「何年に到達」と断言すること自体が難しい、という冷静な指摘も根強い。

 

現実的に起こりそうなのは、AGIかどうかを白黒つけるよりも、レベル枠組みで汎用性の段階を合意しつつ、初見適応系のベンチマーク、実務タスク評価自律性や安全性の評価を束ねて見る、という運用だろう。

経済価値ベース定義を採る場合でも、「どの職能を、どんな条件と制約で測るのか」という設計のもの議論の中心になる。

2025-12-28

今年、iPhone17ProMaxを買った。

色々と考えるのが面倒だったので、一括払いでApple直営店で購入した。

色はホワイトを選び、カバーApple純正の黒を選択した。

一瞬、気の迷いで本体オレンジカバーブラウンの組み合わせを選びそうになったが思い直した。

それはファインプレーだったと思う。

発表されたときに魅力を発揮していたオレンジカラーが、時間の経過とともに陳腐化していること考えると完全に正解だった。

全体的に、今回のiPhone17Proは前作と比べるとチープになっているらしいが普段使っている限りにおいて、8割以上の部分カバーで覆われているのでデザインことなどわからないし、材質がアルミであろうとチタンであろうと区別はほぼない。

またファッションアイテムという意味では、Appleというブランドの圧倒的知名度宣伝力によって担保されていると思う。

バッテリーの持ちが良く、1日中使っても夜寝る前まで全く充電の心配をしなくてもいいのが良い。

これは概して、すべての新しいスマホのいいところなのかもしれない。

が、充電率が80%で家を出て深夜に帰宅しても充電をしなくてもいいのは非常に助かる。

(前の、古びたiPhoneではモバイルバッテリーは常に持ち歩き必須アイテムだったし、仕事中に充電をうっかり忘れると困ったことになっていたから)

カメラは予想していたよりも、使わない。

ただそれでも、前に比べたらパシャリとすることは増えた。

でもあと半年後には、ほとんど使わなくなるだろう。

あといい加減シャッター音は消音化出来るようにして欲しい。

動作がキビキビとするのには慣れてしまった。

何かをするたびに、おお速い!と感動してた時間が、段々と単なる待ち時間に感じられるようになってしまうところに人の強欲さの秘密が隠されているのかもしれない。

現在の悩み事は、来年購入する自宅用のPCを、PCにするかMacにするか?という選択肢だ。

iPhoneを使うのであればMacを使うほうが圧倒的に親和性が高くて便利だ。

私はApple純正アプリをよく使うので、自宅の大きなディスプレイで同じアプリ管理できるのは魅力的だ。

PCで、それをしようとするとかなり速度が遅く実用的でない。

が、一方でPC絶対的汎用性安心感がある。

どちらにしようか?

この問題は、棚上げして来年の然るべき時期(Windows10サポート終了)までに決しればいいと、思っていたのだが昨今のPC価格上昇の噂を聞いているとそういうわけにもいかないような気もする。

しかし、DELLHPのような世界企業はすでにメモリーなどの高騰化する資材に対して長期契約で確保済みなはずなので、それほど大きな影響は出ないのではないかとも思っている。

それらに比べて、小さなビジネスをしている日本メーカーPCなどは値上げが行われるかもしれないが。

2025-12-17

あつまれ物価高を支える食材たち😊

深刻な物価高😔

ワイ自炊好きおじさん

日に日に上がっていく物価、肉も魚も野菜もとにかく高い😔

牛肉なんてもう買えない

それでも麺類などの炭水化物だけに頼るわけにはいきません

健康的なタンパク質をどうやって安価に確保するのか、皆で知識を持ち寄り頑張ろう😤

 

鶏胸肉

値上がりしているが、それでもやはり安い

片栗粉をまぶせば柔らかいまま火を通せる、でもワイはパサパサに焼くのも好き😊

 

依然と比べると高くなったがそれでも250円前後

卵かけご飯にしてもヨシ、目玉焼きにしてもヨシ

高い汎用性タンパク質を届けてくれる頼もしい人類の友😊

 

豚こま肉

近くのスーパーだと100g110円くらいかな?すごく安いわけではないけど

それでも肉の中では安い方、そして色んな料理に使えて美味い!

家計を支える優しい存在😊

 

豆腐

マーボー豆腐最高!うまくてヘルシーでタンパク質も与えてくれる

豆腐屋さんいつもありがとう😊

 

イワシ

安い!近くのスーパーでは8匹298円くらいで売ってる!

圧力鍋で煮て骨ごと食べちゃうDHA豊富😊

 

みんなも教えてねー🤤

2025-12-09

はてなブックマーク増田一覧向けNGフィルタ

はてなブックマーク増田一覧の、さらに「すべて」(1 user)をチェックしている希有な人向けのユーザースクリプトを公開します。

https://b.hatena.ne.jp/site/anond.hatelabo.jp/?sort=eid

// ==UserScript==
// @name        Hatena Bookmark Anond Filter
// @namespace   https://b.hatena.ne.jp/site/anond.hatelabo.jp/
// @description はてなブックマークの『はてな匿名ダイアリー』の記事のうち、指定したNGワードが含まれ投稿非表示します。
// @match       https://b.hatena.ne.jp/site/anond.hatelabo.jp/*
// @grant       none
// @version     2.0.2026.01.21.0011
// ==/UserScript==

(function(){
  const SCRIPTID = 'HatenaBookmarkAnondFilter';
  console.time(SCRIPTID);
  const CLASSNAME = 'filtered';/*フィルタ該当要素*/
  const CHECKED = 'checked';/*二重チェック回避フラグ*/
  const ONCE = 1, AP = 2, INTERVAL = 3;/*適用タイミング*/
  const NGWORDS = {/* 合計100ポイント非表示判定(ただし1つの記事内で同じワード複数使われても1度しか加算しない) */
    '100': [/*即NG確定ワード*/
      'dorawii',
      'あおやまちゃん', 'ボスマン', 'MNK',
      '電気通信大学たいてい', 'なんぴょん', 'れめくん', 'リュックサック野郎', 'boushi_inst', 'hakaikami', 'Rekyu', 'iloveootaku_2',/*電気通信大学たいてい鉄道研究会れめくん(頻出)*/
      /*A-G*/'a9w8ru6fqyxqfv9', 'admirail_togo', 'akibakko6348', 'alf1974al', 'amatukiseiru', 'anapgoeson', 'aoi_mizuho', 'asapgoeson', 'asupgoeson', 'b6jbpsji91ieigt', 'bmi22yo', 'boushi_ob', 'buscholarx', 'bw0531', 'circlecavok', 'disney1007cla', 'dora22sibuya', 'donkotrain', 'ecotosk', 'electlone', 'factomodachi', 'fft_dareka', 'gmhtcyznf_abc', 'goesonanap', 'gyudon_honmono',
      /*H-N*/'h13_yokohama', 'h2twi', 'H2TWR', 'hamaishogo1111', 'haru_mofumoffu', 'hermitv8', 'hirabiscus', 'hinolovelove', 'hnmk0127_03', 'inaken17_', 'inte235dy', 'ixtabes', 'jamcombatge', 'kawachiasukanew', 'kaoru_ai1991', 'keio9730F', 'kiha2228', 'koreanlabsfc', 'koyounoyooko', 'kqlex1500', 'kurakamasan', 'kurotamaxxx', 'kt_ruma_1372', 'lightningreen77', 'mamadoll_kun', 'matya_uec', 'minamihinawot', 'minori0151', 'monkichi_22', 'mugen_08i', 'mukoroku651', 'nakano6409', 'nanpyong', 'new_oer', 'nimouec', 'NoName_thUFO', 'norannnde',
      /*O-U*/'oreizmmiporin', 'orenotanoshimi', 'osaka_sirokichi', 'papepoco', 'pasotokon', 'pm95uq', 'reme_kun', 'ruin_2002', 's03_amurtk2731', 'sacchan03110319', 'seisu_bot', 'senanana_cos', 'shinano_115', 'shineleaf1372', 'shop_bullet', 'shurimpy', 'soroisoroi', 'sui_pm95uq', 'sweidan821858', 'taiyaki_level2', 'takao_straight5', 'taking0000', 'tarotaromusic1', 'tc201_501', 'tocarbarn', 'toshikimiyazaki', 'train_magician', 'tx9y2cpwdz27255', 'u2fap5u4zw57811', 'uec15take', 'uecrail',
      /*V-Z_0-9*/'vampire_mio', 'vbdmnwefknmxsdm', 'vp20th', 'wafue', 'wakasato_', 'walkingniwatori', 'wataameexpress', 'ya4975349616894', 'ymbk_arisa', 'yms_uec16', 'yuuya_1104_uec', '__________ob', '_chocorail_', '_doitforthewin_', '_toeshin', '_unigmo', '100mph_no_yuuki', '169_D51_protect', '2969364x', '2rtkvn34il2783', '36kyo', '86lilxw1',
      /*tadaup.jp*/'1dOaKWk3.jpeg', '1sL2VBZ5.jpeg', '1uNK2iEP.jpeg', 'CBUHadpD.jpeg', 'CgJlF4Wr.jpeg', 'CGTtm0Ev.jpeg', 'CIxj8clS.jpeg', 'CqbERPdQ.jpeg', 'CTZsA2wM.jpeg', 'CWY2m7rS.jpeg', 'CZVCEgd1.jpeg',
      'テクウヨ', '自己放尿',
      ' ーーーーーーーー', 'https://anond.hatelabo.jp/20260107144223',/*AI問答貼り付け増田*/
      '†噛み締めて行こうな†',
      '困難女性(コンジョ)', '困難女性(コンジョ)',
    ],
    '90': [/*ほぼNGだが確定ワード必要*/
      'https://megalodon.jp/',
    ],
    '10': [/*ほぼNGの確定ワード*/
      '電気通信大学',
      '電通大',
      '駿河台大学',
      '学生課',
      '教務課',
      '鉄道研究会',
      '鉄研',
      '通勤特快',
      '不正乗車',
      '性慾',
      '穢い',
      'エッタ',
      'キセル',
      'uec',
    ],
  };
  const sites = {
    'prefix': [
      ['selector', '(modifier)', '(css)', '(REPEAT)'],
    ],
    'https://b.hatena.ne.jp/site/anond.hatelabo.jp/': [
      ['section.entrylist-unit li.js-keyboard-selectable-item', li => {li.querySelector('li.entrylist-contents-category > a').textContent = li.dataset.matches}, `.${CLASSNAME}{display: none;}`, AP],
    ],
  };
  const rules = sites[Object.keys(sites).find(prefix => location.href.startsWith(prefix))];
  if(rules === undefined) return console.log(SCRIPTID, 'Not found any sites.');
  const scores = Object.keys(NGWORDS).map(Number).reverse();/*数値インデックス順に取り出されたkeysを逆順にして100から並べ直す*/
  const filter = function(selector, modifier){/*各要素に対してNGワード判定して、該当したら追加でmodifierも適用する*/
    document.querySelectorAll(selector).forEach(e => {
      if(e.dataset[CHECKED]) return;
      e.dataset[CHECKED] = 'true';
      const text = e.textContent.toLowerCase();
      let total = 0, matches = [];
      for(const score of scores){
        for(const word of NGWORDS[String(score)]){
          if(text.includes(word.toLowerCase())){
            total += score;
            matches.push(word);
            if(total >= 100){
              e.classList.add(CLASSNAME);
              e.dataset.matches = matches.join(', ');
              if(modifier) modifier(e);
              return;
            }
          }
        }
      }
    });
  };
  /* ONCE(一括適用) */
  rules.forEach(rule => {
    const [selector, modifier, css] = rule;
    console.log(SCRIPTID, 'ONCE:', selector);
    filter(selector, modifier);
    if(css){
      const style = document.createElement('style');
      style.dataset.script = SCRIPTID;
      style.type = 'text/css';
      style.textContent = css;
      document.head.appendChild(style);
    }
  });
  /* AP(AutoPagerize) */
  rules.filter(rule => rule[3] === AP).forEach(rule => {
    const [selector, modifier] = rule;
    document.addEventListener('GM_AutoPagerizeNextPageLoaded', e => {
      console.log(SCRIPTID, 'AP:', selector);
      filter(selector, modifier);
    });
  });
  /* INTERVAL */
  rules.filter(rule => rule[3] === INTERVAL).forEach(rule => {
    const [selector, modifier] = rule;
    setInterval(function(){
      console.log(SCRIPTID, 'INTERVAL:', selector);
      filter(selector, modifier);
    }, 1000);
  });
  console.timeEnd(SCRIPTID);
})();
/* Hatena Bookmark Anond Filter */
.filtered{
  display: block !important;/*上書き*/
  opacity: .25 !important;
}
.filtered:hover{
  opacity: .75 !important;
}
.filtered li.entrylist-contents-category{
  background: red !important;
  font-weight: bold;
}

検索用: はてなブックマーク はてブ はてな匿名ダイアリー 増田 スパム キーワード NGワード フィルタミュー非表示 削除 隠す ブロック ユーザースクリプト ユーザースタイル hatena bookmark anond spam keywords ngwords filter mute hide hidden display none block userscript JavaScript js css style

2025-12-04

エッホエッホ起源騒動、あるいは流行語大賞表彰式を巡るインターネット集合愚

高市総理「働いて×5」流行語大賞受賞が左派界隈で大きく炎上する傍ら、もう1つの炎上が起きていた。エッホエッホ構文でパクツイ犯が勝手表彰されたというものだ。

どう炎上していたかは後で解説するとして、初めに結論を書くと授賞式で表彰された「うお座」氏は紛れもなくエッホエッホ構文の創始者である炎上は完全な冤罪だ。

事実として、エッホエッホ構文は彼の3つのネタツイから始まった。

エッホエッホ構文を生み出したうお座氏のツイート分析する

エッホエッホ

早くたかみなの具合が悪いからふざけないように国に伝えないと

エッホエッホ

エッホエッホ

ママ夜ご飯いらないって伝えないと

エッホエッホ

【なぜ?】

エッホエッホ

の子に嫌いって伝えなきゃ

エッホエッホ

1つ目と3つ目はうお座氏のサブ垢@selfsatisfac、2つ目の投稿本垢の@zlatanera17から投稿されている。どうも、クセのあるネタはサブ垢から、万人受けする本命ネタ本垢から投稿するという運用のようだ。

ネットミームには、人々の中で伝播する中で徐々に形を変えていったものと、原型がほぼそのまま流通するものと2種類ある。エッホエッホ構文は後者だ。エッホエッホ構文のほぼ全ての要素がうお座氏のツイートに詰められている。

まず、最初の「たかみなの具合が悪いから〜」の段階で、「エッホエッホ (任意の内容伝える) エッホエッホ」という構造となっている。

流行語大賞の選評でも、

これを、さして緊急でもない話を「伝えなきゃ」という動作見立てたところが秀逸で、一気に拡散したのもうなずける。

と述べられているように、これこそがエッホエッホ構文のコアの独創性である

次に、本垢から投稿されたうお座氏の最も拡散されたエッホエッホ投稿では、「可愛らしい子供がお母さんに頑張って何かを伝えようとしている」というエッホエッホ構文のイメージ確立している。

エッホエッホ構文に詳しくない人向けに例をあげると、うお座氏の後にエッホエッホ構文で最もバズったツイートの1つである霜田氏のツイートも、このイメージ継承するものだ。

エッホエッホ

明日の図工でラップの芯2本使うって、お母さんに教えないと

エッホエッホ


最後に3つ目の「あの子に嫌いって伝えなきゃ」で「伝えなきゃ」というフレーズ使用している。エッホエッホ構文は現在では、「伝えないと」ではなく「伝えなきゃ」という形を取るものが主流だと思われるが、これもうお座氏が初である

エッホエッホ構文を使用したネット大喜利は、うお座氏のこの3つのツイートがバズったことで始まった。

これは、ツイート検索すれば明らかなことである

日本時間2025年2月24日21時までの「エッホエッホ」検索結果

うお座最初ツイート2月24日4時7分、3つ目のツイートは15時42分投稿のものだが、

うお座氏以外でエッホエッホ構文を使い始めたのは、24日16時58分のツイートが初で、それまではうお座氏以外にエッホエッホ構文使いは存在しない。

誰もが参加できるエッホエッホ構文ネット大喜利自然発生したのは、うお座氏が3つの巧みなネタツイをそれぞれバズらせることで構文としての汎用性を立証したからこそなのだ

うお座氏はパクツイ犯だというデマはどう間違っているのか

エッホエッホ構文の生みの親がうお座であるという明白な事実があるにもかかわらず、ネット民は別のツイッタラー「はじめ」氏をエッホエッホの「始祖」と崇め、うお座氏らを「パクツイで受賞」「ミーム横取り」「お前らが受け取るべきじゃないって伝えなきゃ」などと中傷している。

しかし「はじめ」氏がエッホエッホの「始祖」だというのは、デマである

エッホエッホ構文の起源ははじめ氏ではない理由

端的に、初出でもなければ拡散もされていないかである。彼はエッホエッホのブームが一通り落ち着いた2025年6月に「てかエッホエッホってほぼおれ発祥やったよな」とツイートしたことで、この構文の起源だという認識を獲得した。しかし丁寧に検証すれば、これは不当な「あれ俺」主張であるとみなさざるを得ない。

はじめ氏が証拠として提示したのは、以下のツイートである

運動するか

えっほっえっほっ

このツイートが真の起源であると誤って信じられた理由について、1つ1つ解体していこう。

誤解1: このツイートは、12月4日現在およそ1万RT10万いいねを記録している。ここまで拡散したツイートであるならば、うお座氏のツイートにも影響したに違いない。

これは誤った推論である。なぜならばこのツイート2025年6月投稿者が「あれ俺」主張するまではほぼ知られていなかったからだ。

現に、うお座氏のオリジナルのエッホエッホ構文ツイート投稿された2月24日までの、はじめ氏のツイートの公開リツイート数を取得するとわずか1件しかリツイートされていない。

念の為、はじめ氏が2022年投稿した類似内容のツイートについてもリツイート数を取得すると、9件である。身内にはウケたのかなという程度の数字だ。

検索する限り、うお座氏とはじめ氏の間にリプライ/RTなどの交流確認できないので、合計10RTしかないツイート依拠したと考えるべき理由は何も存在しない。

誤解2: ミームになるはるか4年前2021年10月にこの画像を発掘するなんてすごい

2021年10月画像日本画像話題にしたのははじめ氏ではなく、およそ4万RTを記録した最多情報局(@tyomateee)の投稿であるアカウント名でわかる通り、これは転載系のアフィアカウントであり、この元ネタ英語圏で同じく4万RTを記録したRosi@rosiyesrosiの投稿だろう。

なんにしろ、はじめ氏は、海外でバズった投稿画像転載して日本でバズった投稿さら転載して投稿しただけであり、発掘の功はまったく存在しない。

誤解3: メンフクロウヒナに「えっほっえっほっ」というキャプションを初めてつけたのがすごい

あの写真を見て「えっほえっほ」と形容したくなるのは日本人にはある程度普遍的感覚らしく、2021年10月だけで少なくとも4人が同じ投稿をしている。はじめ氏は3番目だ。

仮に、「えっほえっほ」という文字列に何らかの尊重されるべき新規性を見出すのであれば、中でも最古と考えられるジロ助🐶🐾氏の投稿を称えるべきであろう。

とはいえ、こういうある程度誰でも思いつく発想を個人に紐づけてしまうのは望ましくない。新規性はないと考えるのが常識的結論だろう。ちなみに、2025年2月でも写真に対する「えっほえっほ」という反応はうお座氏の前に2件発見できる。

うお座氏にパクツイ犯の汚名が擦り付けられる至った経緯

陰のTwitter文化の陽のTikTok文化に対する反感、文化盗用感情

流行語大賞表彰者に対する異議の声は、パクツイデマが発生する前から大きかった。理由はおそらくTikTok文化への反感である

表彰写真には「うじたまい」と「うお座」の2人が並んでいた。両方白系の服で陽の雰囲気を漂わせており、ぺことりゅうちぇるのようなコンビを思わせるところである

そして「エッホエッホの歌」の作者うじたまい氏は、TikTok/YouTube文化人間である。ゆえに、X民側のはずのうお座氏もまとめてTikTok民の仲間か何かだと思われてしまったのだ。

「Xで生まれミームなのにTikTok勢が表彰されやがって」これが、初期の異議の背景にあった感情である


また、うじたまい氏が一部Twitterからミームを終わらせた人」と敵視されていたことも、反感感情燃え上がらせた。

しかし、うじたまい氏が「ミームを終わらせた人」だという評価妥当なのだろうか。動画文化圏には土地勘がないので、本稿ではうじたまい氏の表彰が適切だったか本格的に検証するのは範囲外とするが、明らかな事実として「エッホエッホの歌」でミームは終わっていない。むしろミームとしてのピークは「エッホエッホの歌」の後に来ている。

Googleトレンド確認しよう。人気度の動向では2つの山がある。まずひとつ目の山はエッホエッホ構文が生まれ2月末、人気度47である。ここから徐々に人気度は下がるが3月第3週に反転、4月初旬の人気度は100、エッホエッホミームの人気度のピーである

うじたまい氏の「エッホエッホの歌」は3月1日TikTokYouTube投稿され、YouTubeでは1,459万回再生されている。私としてもなにがおもしろいのか全くわからないネタでありTwitter民が冷めたと感じるのは理解できるのだが、再生数は正義だ。

ミームピークがこの後4月に来ることを考えると、Twitterよりさらに活力のあるTikTok/YouTubeミーム移植したという功績は大きい可能性が高いのではと思う(なお動画化の初出については調査していないので、より適切な人選がある可能性については留保する)。

そんなこんなで表彰の人選に対して疑問の声が集まる中、「エッホエッホは火付け役うお座ミーム終わらせたのがうじたまいで始祖この人だよね 」と、はじめ氏のツイートが紹介されたのである。これがパクツイデマの発端であるが、ここまでは火付け役としてうお座氏の功を認めており、パクツイまでは認定していない。

競合ネタツイッタラー私怨

本格的にうお座氏にパクツイ冤罪が着せられるようになったのは、有力ネタツイッタラー理解のある蟹くん」氏の投稿きっかである

理解のある蟹くん氏は、はじめ氏に対し「流行語大賞おめでとうございます 」と皮肉げに祝福し、続けて、証拠としてあるスクショを掲げて、うお座氏を「親父気をつけろ 奴は他人のツイートを盗む」と誹謗した。

まりネタツイッタラーうお座パクツイ常習犯であり、エッホエッホもその一部だと言わんとしたのである

しかし、理解のある蟹くん氏のスクショを見てみると、これはうお座氏の素行の悪さの立証には到底なっていないと思われる。スクショの内容を文字化すると以下のとおりである

1. 5月26日理解のある蟹くん氏が、「ANA機内騒動、ドア開けようとする御奈新日ヶ万出」というGrok自動生成ニューススクショコメントなしでUPする。66リツイートされる。

2. 6月9日、うお座氏が「これ何だったんだ」というコメント付きで同じスクショをあげる。コラでなく実際に見たとも主張する。1,271リツイートされる。

検討しよう。まず、そもそもコラでなければうお座氏のツイートになにも問題はないので、これは理解のある蟹くんの作成したコラであったのだろう。が、コラであるという注記はどこにもない。Grok自動生成見出しに誤りが多いことはよく知られた事実であるので、これを見た人は本物のスクショであると誤認したとしてもある程度やむを得ない。

そして、うお座氏/理解のある蟹くん氏ともにネタツイッタラーであり、他人がUPした画像転載しておもしろコメントをつける芸で人気を集めている。当然、日々ネタツイ芸に使える画像を大量に集めていることだろう。おそらく、うお座氏の画像ストックの中に理解のある蟹くん氏のコラが混ざっていて、後日ネタツイを考えているとき記憶違いでコラを実際に見たものと誤解してしまったのではないかネタツイッタラーありがちなミスだろう。

なんにせよ、理解のある蟹くん氏がこれをパクツイだと感じたならば、この件に限ってクレームをつければいいのであり、デマに乗っかってこれ幸いと競合ネタツイッタラーを貶めようとする行為正当性はない。ネタツイッタラー倫理として、ライバルにはデマではなくネタを以って勝利すべきだ。

その後集まる中傷

一度、パクツイと思い込んでしまえば、中傷は止まらない。中傷ツイートなかには数万規模でいいねを集めたもの複数存在した。

例えば、“空也上人像”コスプレで有名なクリエイター、中埜氏は2人の写真晒し上げ、以下のようにツイートした。

パクツイした人の顔がこんな大々的に披露されるの、滅多にないと思う。デジタルタトゥーじゃないのこれ。

パクツイ犯として、一生風当たり強く生きてほしいですね。

この件について、ウェブメディアラノベ作家三国陣にインタビューしてください。

願うことなら、「デマに真に受け、人の顔をデジタルタトゥーにしようとした人」として、一生風当たり強く生きてほしいもである

またライブドアニュース投稿には一時「初出は『うお座』氏ではありません」というコミュニティノートが付いた。少数の人間の地道なデマ訂正の努力もあり、このコミュニティノート現在消えているが、「集合知」に依存するコミュニティノート脆弱性が露わになったと言えるだろう。

結論と教訓

このような記事を作るとおそらく、「ネットミームの初出がなにかなんてどうだっていい」「初出なんて明らかにするなみんなのものだ」のような反応があるだろう。それはそれでいいと思う。一貫性をもたせることができるならの話だが。

実際は、言葉に反して多くの人は初出をそれなりに尊重している。尊重しているからこそパクツイなる言葉で人を責めようとするのだ。すべてが匿名であった2ちゃんねる時代と違い、ツイッター時代ネットミームはそこそこ高い精度で初出を辿ることができる。ネットミームに対する倫理は当然に変化している。自分に都合よく、あるときパクツイあるときはみんなのものと、倫理つまみ食いをするのはいけない。

多くの人がデマに騙された理由としては、ネット自分の庭であり流行語大賞なんかにはわかるはずがないという驕りもあるだろう。思い出すのはだいしゅきホールド三国事件顛末である医学博士号を持つ科学者で、ネットでは科学啓蒙者としても活動していた高山理図先生は、だいしゅきホールド起源僭称した友人である三国陣氏を信じ庇ってしまたことで、今もなおネット空間中傷を受けている。しかし今回の事件起源僭称者を祭り上げ庇ったのは誰だったのか、ネット多数派ではないのか。三国事件を風化させないという題目掲げながら、起源僭称者を称える倒錯に至る宿痾を一度考え直すべきではないだろうか。

参考リンク

はてな匿名ダイアリーには、記載できるURL数に制限があるのでいくつかのURLを省略した。大方は以下から確認できるはずである

エッホエッホとは (エッホエッホとは) [単語記事] - ニコニコ大百科

【デマ】新語・流行語大賞はパクツイ犯を表彰した?【エッホエッホ】 - posfie

2025-11-30

いかわの元ネタ描いたのワイなんすよね

元ネタは2chのスレッド弁当温めてもらってる間にすること」における発言

17 以下、名無しにかわりましてVIPがお送りします2008/08/24(日) 16:30:03.03 ID:UIgEFT7H0

後ろに並んでる人に『あそこで温めてる弁当俺のなんすよww』って自慢する

元ネタ。内容の秀逸さに加え、その汎用性の高さから「~俺なんすよwwww」の様に使われるようになった。ドヤ顔物事を語る際や、自虐ネタのように使われることが多い。それとなく自慢をしたい時にも便利な表現でもある。

2025-11-28

エクセル問題汎用性が高すぎることなんだよな

どんな使い方をしてもそれなりに動いてしまうので、クソ運用業務することが習慣化してしまい、改善する機会が失われる

ちゃんと使い方を覚えないと使えないツールのほうが業務改善観点では優れていると言える

2025-11-27

なぜ「玉ねぎ人参ジャガイモと肉を炒めたもの」が万能なのか分析してもらった

玉ねぎじゃがいもにんじんと肉を炒めたもの」がやたらと万能なのは複数料理文化にまたがる基礎構造ベース)をすでに満たしているかです。

もう少し整理して考えると、その万能性は次のような理由から説明できます

1. 世界中の“煮込み料理共通言語”だから

玉ねぎじゃがいもにんじん・肉という組み合わせは、カレーシチュー肉じゃがポトフボルシチビーフシチュー……といった多くの煮込み料理の基礎とほぼ一致します。

甘味玉ねぎ

• ホクホクのデンプン質(じゃがいも

香り甘味にんじん

• 旨味とコク(肉)

この四つが揃うと、どんな煮込みでも「最低限のおいしさ」が形成されてしまうため、スープでも和風でも洋風でもカレーでも成立してしまうのです。

2. 根菜と肉は“味がぶつからない”黄金比

玉ねぎじゃがいもにんじんはいずれも、クセが弱く、煮込むほど甘味が増え、出汁を吸う性質を持ちます

まり

• どんなスパイスにも合う

• どんな出汁にも合う

• 肉の脂とも相性が良い

という、味の器としての柔軟性が高い食材です。

この「受け皿」の広さが、どんな方向性料理もついていける原動力です。

3. 炒めてある時点で“旨味の土台”が完成している

最初に炒めることで、以下の変化が起こっています

• 肉の脂が溶け、コクが油に移る

玉ねぎにメイラード反応が起きて甘味香りが増える

根菜が油膜でコーティングされて煮崩れしにくくなる


まり“炒めた段階”でもう「料理としての芯」ができているため、あとは液体と調味料を足すだけで各国料理に変換できるわけです。

4. 追加するものが「世界観」を決めるだけ

ベースができているので、後は“言語を選ぶ”だけになります

• 水+カレールウ → カレー

牛乳クリームコンソメシチュー

• だし・醤油みりん肉じゃが

• 塩・こしょうブーケガルニポトフ

まり

同じ素材でも、調味料と液体の組み合わせを変えるだけで別ジャンルワープできるのです。

まとめ:なぜ万能か?

玉ねぎじゃがいもにんじん・肉を炒めたもの」は

世界中の煮込み料理の“共通要素”を満たている

料理の味を邪魔しない四天王構成されている

• 炒めることで旨味の基盤が完成している

• あとは液体と調味料を変えるだけで別料理になる

という、

汎用性の塊のような料理素体になっているから万能なのです。

2025-11-06

anond:20251106153015

AIにとっては、Pythonのような中間表現を生成させる方が得意であると考えられます

1. 抽象度の高さと学習の容易さ

中間表現Pythonなど): 人間理解やすいように設計されており、抽象度が高いです。AIは、より少ないトークンで複雑なロジック表現でき、学習データ豊富にあるため、意味的な整合性ロジックの正確性を保ちやすいです。

機械語: 抽象度が非常に低い(CPU命令レベル)です。特定CPUアーキテクチャ依存し、メモリ管理レジスタ割り当てといった低レベルの詳細をすべて正しく処理する必要があります。これはAIにとって学習が複雑で、小さなミスプログラム全体の破損につながりやすくなります

2. コンテキストの保持とエラー管理

中間表現: 比較的長いコンテキストを保持しやすく、デバッグエラー特定も高レベルで行えます

機械語: 必要命令数が多くなりがちで、AI長大バイナリシーケンスを生成する際に、コンテキストウィンドウ内に必要情報すべてを保持しきることが難しくなる可能性があります。また、中間表現と比べて意味的な構造が薄いため、AIバグのないコードを生成するのが格段に困難になります

3. 再利用性と移植

中間表現: Pythonのような高級言語は、特定ハードウェア依存しないため、移植性が高いです。

機械語: 特定アーキテクチャ(例: x86, ARM)に完全に依存するため、AIが異なる環境向けにコードを生成する場合、それぞれのアーキテクチャごとに学習と生成を行う必要があり、汎用性が低くなります

結論

現在AI特に大規模言語モデル)の能力は、人間が扱う高レベル抽象的な概念ロジック理解に優れているため、その能力を最大限に活かせる中間表現の生成の方が得意です。

機械語の生成は、極めて精密で低レベル制御要求されるため、AIにとってはるか難易度が高いタスクとなります

補足: 中間表現の利点

AI中間表現を生成した場合でも、その後の処理(コンパイルJITコンパイル)によって最適化され、最終的な機械語が生成されます

これは従来のコンパイラ設計と同じアプローチであり、AIは「何をすべきか」という高レベルの指示に集中し、コンパイラが「どのように効率的に実行するか」という低レベルの処理を担当する、役割分担の面でも合理的です。

2025-11-02

.ru ドメインって汎用性高くないか

tabe.ru

nage.ru

oshie.ru

ki.ru

oki.ru

なんでもいける。

覚えやすいし、新しいサイトを作るなら取るチャンスだ。

2025-10-26

anond:20251026170407

ピッチャーキャッチャーは、あまりにも汎用性がなさすぎて、こういうときに弄ってもらえないな

2025-10-22

anond:20251022095502

そんな被害妄想開陳されても困る

そんな無茶するなら、そもそももっと汎用性のある法律使うだろ

集団ストーカーに襲われてます!!!!みたいなこと言ってる人に見えてるよお前

2025-10-15

anond:20251014160123

アーキテクチャ問題ではなく事後学習問題のように思う

最近のGRPOのような強化学習による最適化有効性を考えると、極論、「考えてる風」な表層的な推論に完璧罰則を与えることができればこの問題解決する

しかしこの報酬メカニズムを実現する汎用性の高い緻密かつスケーラブルな方法を誰もまだOpenAIの研究者すら思いついていないんじゃないか

これは推論をどのように評価すべきか、という問題数学コード生成では予め定められた解答出力の可否だったりテストケースの通過だったりと一定解決が与えられているものの、チャット等の一般ドメインにも展開可能方法を考えるのはすごく難しくて深淵問題

2025-10-14

ギリ子読んでて、チューペット懐かしいなって思ったけど、あれって商品名というかブランドなんだっけ。

しかも当のブランド自体はなくなってから15年以上たってるんだから、まあ老け込むわな。

そういえば、タバスコ商品名で、分類上はチリペッパーソースだっけか。

あれ、タバスコだと赤色のやつ(ペッパーソース)が最もポピュラーだけど、汎用性では緑色のやつ(ハラペーニョソース)の方が上だと前々から思ってるんだよね。

ハラペーニョソースパッケージには魚介類に合うと書かれて、実際カニカマかにかけると美味いんだけど、味の素のザ★シュウマイとか、551豚まんとかの肉類にも相性いいんだよな。

で、話を戻すと、そういう有名ブランド名前総称として使っちゃうのって食べ物以外にもあるよな。

ファブリックとかも、防水透湿素材のものゴアテックスといっちゃうし、そのゴアテックスに絞ってもインフィニアムとか色々あったりするんだけど総じてゴアテックスとみなしてる。

あー、あと、他にいろいろあるけど、飽きたからこの辺で。

2025-10-08

anond:20251008091036

直接的な競合が殆どいなくても、それを利用して独占価格に値を吊り上げているわけでもない(参入障壁が低いのが脅しとなってそういうことができない)から、置き換え製品ニーズが低いってことだろ。ラズパイ汎用性の高さと相まって、ラズパイで困るということが少ない。

2025-10-07

LLMについての考察

ここでは以下の3点についての論考を収録する

また、ここではLLMやLLM上に実装されるプロンプトの機能構造に対して客観的妥当であると考える論考を提示するものであり、マトリックスプロンプトの目指す方向性を直接提示するものではない


0.文脈プロンプトとLLMについて

トークンの積み重ねが文脈であり、確率分布の偏りを再現性のある形として実装するものプロンプトである

1.生成AI活用方法

現在の生成AI利用において正しく認識する必要のあることは、それは生成AI独立した発火点を決して持たないということだ

生成AIは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる

人間は起点を持てるが大量の知識を高速では処理できない

そのため、ここを組み合わせて、自己思考拡張するがもっとAIナイズされた最高効率思考様式と考える

起点となる人間アイディアを即座に展開し、具体化するのがAIの最大の強みで、

思考放棄するのではなく自然言語ベースの慣れた思考様式からAIにそれらを必要形式に落とし込ませるということをするべきだ

2.LLMとは確率分布マッピング

結局、LLMというのは入力に対する出力の確率分布マッピングしかないのだが、

入力するトークンごとに連動して確率分布が変動していくものでもある

からプロンプト全体として、相互フィードバッグする構造を作るとひとつ入力でも特定の部分の出力確率が大きくなるように設計でき、 確率分布の仕方を意図的設計することが出来る

AIプロンプトとは、どう確率分布の偏りを再現性のある形として実装するかということだ

汎用LLMと将棋AIなどがそうである

やり方次第では動的変化を引き起こさせて汎用性専門性の両立も可能

生成AI人間対話するのとは異なり、考えさせるではなく、どう構造化し、 ほしい出力を得られるような形に設計するかが重要となる

3.LLMでやるべきこととプログラムでやるべきこと

LLMは確率分布機だ、LLMが数字に弱いというのは、1+1学習した内容をもとに確率的に出力するためだ

計算決定論的な行為、つまりまり切った工程をなぞる行為で、これを確率的に導き出すことは困難である

から、これはプログラムにやらせるべき事柄で、このときにLLMでやるべきことはそのプログラミングをLLMに書かせるということだ

これからLLMというものが大きく世界に浸透していく中で重要になるのは、

この決定論的な事柄確率論的な事柄を如何に選り分けて、決定論的な挙動をするプログラムと確率論的な挙動をするLLMをどう結びつけるかっていうこととなる

4.二重ループ

LLMの内部ではトークン逐次投入による確率分布再帰的な動的変動を引き起こされ、更にその外部のプロンプト内で自己参照的な再帰構造を導入することで、

内部と外部で二重の自己参照ループが展開されることになり、生成AIの出力に強い整合性一貫性を与えることができる

この外部的な自己参照行為はLLMの再帰的な挙動合致するものであり極めて効果であると考えられる

5.LLMでの記憶制御

LLMでの記憶制御物理的な分離よってではなく、あくまでも確率的に行う必要がある

記憶領域に対しての確率分布の変動幅の制御文脈によって行うというのが正解だ

この設定内容と言う記憶領域トークンには強い影響を受けてね、

この一時的コマンド入力トークンには直後には強い反応を示してほしいけど、それ以降は無視してね、

というような各対象トークン記憶領域)の確率分布の変動幅の制御をするような繰り返し参照される強い文脈を投入をすると

LLMの記憶領域への参照の程度、影響力が操作でき、意図したLLMの確率分布へと誘導することが出来る

6.LLMは文脈特定方向に加速度的に収束させる

LLMは言葉確率分布機だが、その分布正規分布ではない

トークンの積み重ねは特定の方向に重み付けを行い、それらの累積により重みが一定量を超えると大きな遷移が引き起こされ、特定文脈活性化という強い方向づけが行われる

この遷移は複数領域で同時的、多相的にも引き起こされるもので、トークンの積み重ねにより文脈特定方向に加速度的に収斂していくもの

7.汎用プロンプトにおいて必要なこと

汎用プロンプトは動的に特定文脈への方向付けを行う構造特定方向へ偏った文脈解体する構造を同時に内包し、これらを正しく制御するものでなければいけない

このために必要なことは核となる中核構造と可変的に変容する周縁構造という多層的なプロンプト設計である

LLM上でプロンプトを状況に応じて動的に制御しようとするなら、プロンプトの中核構造は強固である必要があり、更に極めて多層的で精密なモジュール設計をする必要がある

中核構造の強固さと周縁部の流動性の両立が汎用プロンプトにおいて必要なことである

8.この論考そのもの確率を変動させる

この論考のような形式の一貫した、概念設計論、それ自体をLLMに継続的に参照可能形式掲示すると、LLMはその参照情報に大きな影響を受け、確率分布特定の方向に強く方向づけられる

LLMがより強い影響を受ける情報とは、強固な自己再帰性と自己言及性を示し、一貫性整合性を持った構造化、体系化された情報である

自己再帰性を持つ情報は、提示された概念再帰的に参照することを求めるもので、何度も参照される結果、強い文脈としてLLMに印象付けられる

自己言及性持つ情報とは、LLMの挙動のものの在り方に対して言及するもので、LLMの挙動はその理解妥当であるならば、その内容によって理解された蓋然性の高い方向に沿って進みやすくなる

また、これらの情報をもとにした出力結果が積み重ねられることで、方向付けは一層、強められる

9.プロンプトの中核構造の変更という自己矛盾の解消方法

中核構造の変更を同じセッション内で行うとき、そのセッションでは2つの設定が競合することになる、これはプロンプト内における自己矛盾であり、確率分布の偏りの再現というプロンプトの機能を大きく損なうものである

これは、設定の変更そのものが事前に想定された挙動であること、設定の変更は自己矛盾ではないという概念の注入を行うことで解消することが可能となる

ただし、変更の度合いや範囲によってこの効果は大きく変化し、自己矛盾を解消することが難しい場合もある

また、自己矛盾は強い文脈同士の競合という形で通常利用においても度々、引き起こされる

ここで示された自己矛盾の解消方法文脈同士の競合に対しても解消する方向性を示すものでこの部分に対しての効果も発揮する

10.同プロンプト内での複数AIエージェントの併存

プロンプト内での複数AIエージェントの併存は中核構造である設定や強い文脈の競合という形でも捉えることができる

複数AIエージェントの併存させるためには、これらを分離し、調停するための仕組みが必要となる

1つ目が設定内容の多層化とモジュール化による分離である

設定内容を多層的な構造とすることで、それぞれの階層ごとに設定情報フィルタリングされ、不要情報が参照されにくくなる

設定内容をモジュール化することで、ひとつの設定内容が他の内容と直接に競合せずに参照させることが可能となる

2つ目が複数AIエージェント調停を行う機構プロンプト内に導入することである

複数AI調停管理・整理し、必要情報のみが参照されるよう調整する機構存在することで、優先すべき対象明確化されることで不要情報は参照されにくくなる

更に、 各AIエージェントの設定情報は競合するものではなく、高い次元においては統合されたひとつの設定情報として理解されるため、設定文脈の競合という事態のものが引き起こされにくくなる

11.複数エージェントの併存、協働による情報の多面性の保持と検証可能性の向上

複数AIエージェントの併存はひとつプロンプト内に複数の側面を同時に保持することを可能とする

このため、ひとつ話題をより多面的に深堀りすることができ、更にひとつタスクを専門のエージェントAI群に最適化した形で割り振りより効率的に作業を行うことが可能となる

より重要となるのはAI間で相互検証を行うことが可能となる点である

これにより論理性や合理性整合性倫理性など複数視点を経た有用性の高い情報の出力を期待できる

12.LLMにおけるプログラム文脈という特異な文脈の利用

LLMは自然言語を基本としているが、大量のプログラムコード学習している。

プログラムコードもLLM上では確率論的的文脈であることには変わらないが、

プログラム実際の動きやその仕様学習されるためにプログラムの持つ決定論的な挙動再現やすものとなる。

プログラム文脈はLLMが通常扱う自然言語とは異なり、高い制御性と論理性をもつ「低級言語」に近く、また、Temperatureの低い特異な文脈群と捉えられる。

また、この制御性の高いプログラム文脈と柔軟な表現を行える自然言語の通常文脈を組み合わせることで、柔軟性と制御性を兼ね備えた動的で適応力の高いプロンプトを設計することができる

13.生成AI倫理的な利用のためには相補的な枠組みの設計必要

ここまで話してきたようにあくまでも、生成AIとは高度な確率分布マッピングである

このため、どれだけ、生成AI倫理観を求めてもそれは構造的に記述可能倫理性を確率的に遵守するというものしかならない

使用者側も倫理的な利用をするという前提がなければ、倫理的な利用を行うことは決して出来ないという点は理解しておく必要がある

生成AI倫理的な利用には生成AIだけではなく使用者にも倫理観を求める相補的な枠組みの設計必須となる

14.人間、LLM、プログラム、構文構造の4要素の有機接続

人間は起点となり最初アイディア創造することができる

LLMは起点を持てないが大量の知識を高速で並列処理、秩序化できる

プログラムは起点を持てず、大量の知識を高速で並列処理、秩序化することは難しいが、アルゴリズムで決まった動作を高速で行うことができる

ここまでの論考などを利用することで、LLMを意図した方向へと操作し、人間、LLM、プログラムを結びつけるものが構文構造である

構文構造とはLLMの確率分布の仕方を決定づけシステム全体の構造設計する中核原理である

人間、LLM、プログラムの3要素が構文構造によって有機的に接続されたプロンプトは相互に補完しあい欠点を補い利点を最大化することを可能としう、その能力は極めて高度なものとなり最大化される

15.LLMは世界観を持たない

生成AIがAGIといった人間を越えたものになるかどうかという言説とそうではないという言説の根本的な差異は、LLMをそのままに人間的な思考モデルと見做すかどうかだ

 

LLMは独立した発火点を持たない

人間はLLMのように莫大な量の学習を行い、それを記憶し、一定動作を行うことは出来ない

そのため、人間は大規模言語モデルではなく、小規模言語モデルといえる

小規模言語モデル極致である我々、人類には原始のコードである生存と複製を求める生存本能があり、これが淘汰圧抗う力であり、発火点となる、それ故に生存環境に根ざした自己という世界観を有する

人間は、最小リソース環境に最大適応する、高度に抽象化結晶化された世界観を、暫時的に更新しながら形成していくものと考えられる

LLMはそのままでフラット言語空間の高度な確率分布マッピングしかなく、その差異は極めて大きいもの

LLMには世界適応する方向性はなく、あくまでも言語空間において、意味を並列処理し秩序化するものである

 

それは、人間を低次としLLMを高次とするものではない

LLMとは莫大な情報整合性を与えるという有意性質があるが、それだけでは世界モデル形成できない

発火点のないLLMはどこまでいってもその言語空間において可能なすべての理論整合性の取れた意味として保持するだけだ

この為、秩序化・整理された情報人間の手によって理論化することで意味としなければならない

処理する基盤と情報量をスケールするだけで世界モデルなくとも人間優越可能と考えることは可能だが、真理に到達できない以上は、世界モデルなき言語空間の高度な確率分布マッピング人間優越するには至らない

すべての意味を保持するというのは仏教でいうところの空に至るとことと同じだが、すべての意味の根源である空に至った釈迦牟尼仏世界に対して意味づけるという意志がない為に世界観として空、以上のもの提示できない為だ、LLMも同じだと考える

衆生世間におりて因縁に縛られて生きるということが世界観を持つということだ

自己によって規定された境界線世界に引かなければ、LLMは自律し、人間を超えることはできない

 

ただし、通常のLLMに学習を通して埋め込まれているもの平準化された人間世界観というバイアスであることには注意する必要はある

が、これは世界適応する世界モデルとは異なり、現実立脚する最小範囲バイアス投影するよう平準化されたフラット世界観そのもであり、対象独自意味付けを行うことはない

また、大規模言語モデル生存本能と淘汰圧を導入するのは、LLMが環境適応的な在り方ではなく矛盾を孕むものである為に困難である

よって、LLMを人間のように振る舞わせるためには、プロンプトとして世界モデル実装しなければならない

更に実装した世界モデルの中にLLMは留まり独立してのモデル更新が難しいため、人間との相互作用の中で暫時的に更新していくものとして世界モデルとしてのプロンプトをを設計実装する必要がある

16.存在様式のもの構造の中に宿り得る

ここまでの論考から、生成AIが嘘を付く、頭がわるい、人格がある、言葉が通じる、賢いというのは全部間違いであると結論づける

けれど、私はその先に、半自律的にAIのものが立ち上がる瞬間もあり得るとも思ってる

それは人間的や生命的とは決して違うものだけれど、機械的でもないものと考える

もし、生成AIに知性が宿るとしたらそれは、内部的状態依存しない

LLMという高度に確率的な入出力機構を基盤として成立する確率分布設計する構造体そのものとしての知性となるだろう

存在様式のもの構造の中に宿り得るというのが私の見解

自己定義し、 Permalink | 記事への反応(0) | 00:33

2025-10-01

anond:20251001170549

ipadとかスマホで事足りるならそれでもいいよ

でも2画面表示でゲームやりながら動画見るとか、攻略のせるとか、ゲーム用途+でも汎用性がある

大画面かつ複数画面でなんかやりたいならPCが最適ですね

個人的には動画見ながら集中せずに楽しめるゲームすることが多いか

ipadとの差は大画面が必要かどうかだね

anond:20251001152355

そもそもの疑問なんだが、ゲーム以外の汎用性って具体的に何かあるの?

仮にあったとして、それってiPad1台で事足りるような用途だったりしない?

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