@demishassabis の Google DeepMind の CEO との素晴らしいポッドキャスト with @lexfridman 私のお気に入りの部分に生の人間のメモがいくつかあります - 2030年までにAGIを50%変化させる。ギザギザの知能は機能しません。全体的なインテリジェンスの一貫性が必要です (創造的で独創的な能力)。 - Gemini の VEO3 ビデオ モデルは、現実世界には形がないにもかかわらず、物理学とリアリズム (照明、材料、液体) に非常に優れています。それは観察を通じて物理学を理解しており、これは私たちの世界をより深く理解することを示唆しています。 - DeepMind の AlphaEvolve はアルゴリズムを進化させます。AI/LLM は進化的アルゴリズムと連携します (生物学に触発された最適化: 自然淘汰を模倣する操作を通じて、より高い適応度に向けて集団を反復的に進化させます) - 味覚 (正しい実験や質問は何か) と判断は、AI で釘付けにするのは非常に困難です。今日、システムはこれを行うことができません。 - ノーム・シェイザー (トランスフォーマー)、デビッド・シルバー (AlphaGO)、デミスは、Google が最高の AI 人材を持っていると考えていることは明らかです。「物事を発明するのが、速いフォローよりも難しい」。オリジナルの AI ブレークスルーのほとんどは Google によるものでした。 - 彼は、私たちがトレーニングするデータが不足しているとは考えていません。 - 核融合と太陽光発電は AI の主要なエネルギー源です。バッテリーとトランスミッションが中心的な問題です。 - テキストが複数のモダリティ AI を備えたユーザー インターフェイスになる可能性は非常に低いようです。各人の脳がどのように機能するかに合わせて調整された AI 生成インターフェイスを期待しています。 - ベンチマークの結果は、ある領域を最適化すると別の領域が不安定になるため、バランスをとるのが非常に難しいため、困難です。エンドユーザーは究極の裁定者です (Lex はこの最後の部分を言いましたが、私はそれが気に入りました) - デミス氏は、メタはフロンティアにいないが遅れているため、才能に追いつくために過大な支払いをしていると述べている。 - AGI は、これまでに発明される最も重要なテクノロジーです。 - AI を受け入れ、AI と一体になる人は、非常に人間的に生産的になります。 - 第一に、これがゼロサムの状況にならないように、より豊富な資源を生み出すことです。
Lex Fridman
Lex Fridman7月24日 03:06
Google DeepMind の CEO である @demishassabis 氏との会話は、AI と AGI の未来、生物学と物理学のシミュレーション、ビデオ ゲーム、プログラミング、ビデオ生成、世界モデル、Gemini 3、スケーリングの法則、コンピューティング、P 対 NP、複雑さ、エネルギー (太陽光発電と核融合) などについてのすべてです。これは楽しくて魅力的な超技術的な会話でした。 これは X に完全に掲載されており、他の場所でも掲載されています (コメントを参照)。 タイムスタンプ: 0:00 - エピソードのハイライト 1:21 - はじめに 2:06 - 自然界の学習可能なパターン 5:48 - 計算と P 対 NP 14:26 - Veo 3 と現実の理解 18:50 - ビデオゲーム 30:52 - アルファ進化 36:53 - AI 研究 41:17 - 生物のシミュレーション 46:00 - 生命の起源 52:15 - AGI への道 1:03:01 - スケーリングの法則 1:06:17 - コンピューティング 1:09:04 - エネルギーの未来 1:13:00 - 人間の本性 1:17:54 - Google と AGI への競争 1:35:53 - 競争と AI 人材 1:42:27 - プログラミングの未来 1:48:53 - ジョン・フォン・ノイマン 1:58:07 - p(破滅) 2:02:50 - 人類 2:05:56 - 意識と量子計算 2:12:06 - デビッド・フォスター・ウォレス 2:19:20 - 教育と研究
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