やさいバスさん！以前にもNewsPicksでインタビューされてて知りました。 https://newspicks.com/news/5105364 最高に賢い人が本気で事業作ってるのがカッコ良いです。応援してます。

良い記事です。 John Raven's Matricesテストのくだりが驚きで、つい1年前ですら機械学習には難しい問題と言われていたはずです。 別の記事 https://newspicks.com/news/5512398 に書いたコメントを修正・加筆： GPT-3がリリースされてすぐに、詩を書いたり文章を要約したりプログラムを生成したりして世界を驚かせました。インターネット全体ぐらいの大量の文章を覚えさせた言語モデルがここまでの応用力の高さがあると分かったことで一気に期待が高まりました。また、few-shot performanceといって、既に学習済みの言語モデルを使えば問題設定ごとに大量に学習データを用意しなくても少量のお手本を与えるだけで様々な問題に対応できるという意味での応用力の高さもあります。 ここまで応用性が高いと、AGI (Artificial General Intelligence = 汎用AI）への期待も高まります。近年のAIが進化したとはいえ、まだまだ人間には簡単に解けるのにAIには非常に難しい問題というのが存在します。例えば、人間であれば生まれてから身につけてきた「常識」や「類推」を使う問題です。超巨大言語モデルはこの「常識」や「類推」を要する問題へのブレイクスルーを起こしました。 つい数日前にGPT-3のチームが大量のテキストと大量の画像を使って学習したモデルを使って、文章から画像を生成するデモを公開しました。「アボカドみたいな椅子」という文章から本当にそれっぽい画像を生成していて驚愕です。 https://openai.com/blog/dall-e/ ヒトは言語を発達させたからこそ、チンパンジーなどと違って世界を論理的に捉えられるようになり、道具を使うだけではなく加工したり洗練させてきたそうです。このように、超巨大言語モデルには「言語」という分野を超えた人間らしい思考が期待されています。 さて、アボカドみたいな椅子の絵が描けるからといって、りんごが落ちることから万有引力の法則を発見するような思考ができるのか？とまでは言えなさそうです。つまり、AGIにはまだまだ何段階もハードルがあります。

ブランドイメージが悪くなると消費者も社員もすぐに離れていってライバルが台頭してくるという健全な競争環境があるんでしょうね。 ところで、GAFAみたいな巨大なデータセンターを持ってる企業が再生可能エネルギー100%を掲げるのは、ブランドイメージ以外にも、彼らの競争力の源泉であるコンピューティングを無限に調達できるようになるための競争をしているのだと思います。 今より10倍、100倍のコンピューティングリソースが使えるとしたら出来ることはそれこそ無限にあります。実際彼らはそのような領域を率先して攻めて成長してきたはずです。今後の持続可能な成長のためには、現状維持でもなく線形増加でもなく、指数関数的に増加するコンピューティング需要を上回るペースで電力調達コストを抑えるのが至上命題です。 そのへんをESGの文脈で打ち出すと、企業の電力を100%再生可能エネルギーにするというメッセージになるのだと思います。

「動的平衡」という言葉にピンと来て開いたら、やはり福岡先生でした。『生物と無生物のあいだ』を高校ぐらいの時に読みました。 法隆寺のお話は面白いですね。

面白かった。森林エンジニアってなんだろうと思ったら、画像処理のソフトウェア書いて衛星写真の補正をしてた。楽しそうな仕事！

気軽に読み始めるものではなかった…。 ワクチン配布というタイムリーな物事の裏にもマッチングの研究が活かせるということがわかりました。