檀D
u/YellowBrilliant8437
中国のロボットで成功してるのは閉じた環境。だから思い切り派手な開発ができる。マラソンやボクシングのデモも隔離したエリアで行うし、家庭で運用するにはまだまだ未成熟というのも伝わっている。売ってはいるけど何に強いというウリはない。 アメリカで比較すると自動運転だけど、これはいまの道路環境を目で見て判断するもの。かなり良く運用できるようになってはいるけど未だ問題は色々報告されてるし、実用レベルになってもなかなか客は集まらない。
そんないまの状況を見て何を比較しようとしてるのかわからない。
また、LLMに関しては一般LLM、生成サービスは中国は安く提供できるけど何処かに特化したウリがない。対してアメリカはclaude code、mythosと言った業務特化のものが効果を上げているが中国ではまだまだだ。
一般にLLM派生のAIはデータを集める費用がとんでもないことになるから、そこで中国は人件費の面で有利なのはそう。でもそれをどう活かすかというところで決定的な製品がない。
というところだけど、この手のAI記事はマラソンもオフィス書類を作らせるのもまあAIだし同じカア、って投げっぱなしの前提で書いてるようにしか見えないのだが。
そもそも情報の真偽は曖昧なもの。 特に自然科学はそう。原子1個の質量やエネルギー量の証明を遡っていくと膨大な論文や科学史的な経緯の情報が必要になる。 そもそもアカデミックな世界はジャンルごとにどこまで遡るか、何をもって枝葉の情報を切り落とすか全く違う。そしてLLM派生のAIは出来るだけ短く応答を返そうとする。
そもそもLLMの初期からのトレーニングが情報と事実は違う、だからこそxxが必要ということをあえて抜いて行われてきた。何故なら具体的な回答を短いやり取りで示すのが是だったからだ。
反対に、例えばアンソロピックのクロードコードはサービス初期から、プログラムの業界の通例を叩き込まれているから、要件段階で情報が不足してればちゃんと聞き返してくるようになっていた。codexもそう。
だから一般LLMがアタマいいからと手放しで論文を扱わせるとかするのが良くないってハナシ。学術分野ごとのやり方をちゃんと構築して指示しろよ。
ハルシネーションって、手放しで「これはAIの特性」とかなんの根拠もなく書く記事多いけど、その原因は何等か人の側にあることはそう。構築段階でも学習段階でも。
「何でもできる知能」とかが目指されてるとか手放しに言う人多いけど、歴史的な学者だって実験しかできない、計算しかできず、その分野のプロだけど論文や資料のまとめは他人に任せてた人がたくさんいる。「知能」とか言って擬人化するならなおさら論文は論文、自然科学の事実の部分は事実の部分、計算や推論はまた別の話になることもあるって理解しろってコト。
目視操縦なら肩〜頭に当たる構造は必要ないわけで、それなら未来少年コナンのロボノイドみたいにオープンコクピットにしてくれよ!転んだら大変なことになるけどw https://future-boy-conan.com/mechanic/
forbesのライターが悪いのか、これが何なのか全く分からん。 モーターからのフィードバックで各関節にかかる力を測定できる仕組みの関節構造、シミュレーションで動きのパターンを学習させた結果の制御というのはわかるし、動画は人の手っぽい動きが結果として実現しデモになってるのはわかる。
で、精密とか繊細とか言うけど、ヒューマノイドロボットではないというのが意味わからん。既に精密作業用のアームロボットは山ほど実用化されてるじゃん。手術用のもそうだし、組み立て用のもそう。記事で挙げられてるような検査にだって使われている。
5ページも費やしてバラバラのメーカーの言い分を統一したテーマなしに小出しにして何が言いたいんだよこの記事は。
そもそもyoutubeはボランティアでやってるわけじゃないからな。人が集まって広告なりプレミアムでカネを落としてくれる人で成り立っている。 配信の内容を吟味して中身やコンセプトを全部見て判断してたら運用が回らない。それで放置すればいいかと言っても放っておくと不謹慎や人が見て困るようなコンテンツだらけになる。 だからパット見でヤバそうなコンテンツをAIとかその前段での肌色判定で引っ掛けて機械的に切離していくのはまあしょうがないと言えばしょうがない。 そのフィルタリングの一つがAIってだけなのに、AIって言葉がはいると何でもAIだからって短絡する人が多くなるのは何だかな。批判するならその先はYoutubeの判断基準だろよ。