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イーロン・マスク：ニューロリンクチップが人間のスーパAI制御を支援する
イーロン・マスクは、ニューロリンクチップが人間が将来の超知能人工知能（AI）システムと統合し、競争するための理想的な解決策になると考えています。
ニューロリンクの未来への重要性
週末にコンピュータ科学者レックス・フリードマンとのインタビューで、マスクはニューロリンクが人間が思考でシンプルなコンピュータインターフェースを操作できるだけでなく、並外れた能力を提供することになると述べました。彼は冗談めかして「全員にスーパーパワーを与えましょう」と語りました。
マスクは、インプラントデバイスを使用した後、従来の人間とコンピュータの相互作用が「痛ましいほど遅く」なると予測しています。ニューロリンクによる迅速なコミュニケーションに比べて、従来の方法は劣るとしています。
マスクは、ニューロリンクが将来の人間とAIの共生を推進する技術であると繰り返し強調しています。彼は、AIが人間を超えて制御するのを防ぐための最良の解決策であると考えており、「ターミネーター映画のロボット」のシナリオを回避することができると述べています。
彼は、AIの安全性を確保するための努力においてニューロリンクが重要なアイデアであると強調し、技術が大幅に進歩すれば、人間もAIに匹敵する計算能力を達成できると述べました。
ニューロリンクの現在の応用と可能性
最初のニューロリンクチップは、1月にアリゾナ州の29歳の四肢麻痺者ノーランド・アーバフの脳に植え込まれました。数週間以内に、アーバフは思考でコンピュータマウスを操作できるようになりました。現在、会社は2人目の手術を行っています。
世界中の主要なテクノロジー企業が超知能AI（AGI）の開発を急ぐ中、マスクはOpenAIを批判しました。彼はOpenAIの共同創設者であり、同社が急速に発展していることに懸念を示しています。この急速な発展が適切な安全対策なしに進んでいると彼は考えています。
AIとの競争の他に、マスクはニューロリンクが損傷した神経細胞を回復させ、盲目や麻痺の人々を支援する可能性があると提案しています。ニューロリンクは、統合失調症や発作などの神経学的問題にも対処できる可能性があります。さらに、記憶の改善にも寄与するかもしれません。
マスクは、ニューロリンクの目標は神経損傷を持つ人々の正常な機能を回復させるだけでなく、自然な人間の能力を向上させることでもあると述べています。彼は、将来的にニューロリンクのユーザーは平均的な人よりも優れた視力を持つと信じています。
課題と懸念
2016年にイーロン・マスクと他の7人のメンバーによって共同設立されたニューロリンクは、すでに大きな注目を集めています。マスクは、ニューロリンクの潜在能力が世界を変え、テレパシーの可能性を開くと強く期待しています。しかし、その有望な可能性にもかかわらず、サイバーセキュリティの専門家はハッキングのリスクについて懸念を示しています。
ハムスターコンバット – 2億人のプレイヤーを抱える物議を醸すバーチャルマネーゲーム
ハムスターコンバットは、約3か月で2億人を超えるプレイヤーに達したと主張しているが、その数字の信憑性やプレイヤーの「燃え尽き症候群」に関しては議論がある。
急速な発展と顕著な成功
2016年にリリースされたポケモンGOと比較すると、同ゲームは150万人に到達するのに33日を要したが、Metaのスレッドは2023年中頃に6日で達成した。新しいテレグラムゲームのハムスターコンバットは、開発チームの発表によれば、81日で2億3900万人に達したという。
ゲームメカニクスと収益化
ハムスターコンバットは、テレグラムアプリ上でプレイするタップ・トゥ・アーンゲームで、最近の仮想通貨界の人気トレンドとなっている。プレイヤーはキャラクターをタップしてコインを獲得し、デイリーログインや広告視聴、ビデオ観賞、YouTubeやXのチャンネルフォローなどの他のアクションを行うことでハムスターコインを得ることができる。プレイヤーは友達を招待することで追加のコインを獲得することも可能だ。コインはキャラクターやパワーアップアイテムの購入、新機能の解除に使用できる。
クリプトノミストによると、最大の魅力はプラットフォームから収益を得る機会である。開発チームは2024年第3四半期にエアドロップを約束している。ハムスターコインを多く集めたプレイヤーは、ハムスターコンバットトークンを受け取るチャンスが高まる。
匿名の開発チームにもかかわらず、ハムスターコンバットは急速にGotbitヘッジファンドやBingXなどの仮想通貨業界の主要企業と提携を結んだ。3月のローンチ以来、ゲームはわずか11日で100万人のユーザーを達成し、81日以内にテレグラムで236万人に成長した。
印象的なエンゲージメント指標
プロジェクトのYouTubeチャンネルは、初月に2470万人の登録者を獲得し、現在は3200万人に達している。開発チームは、このチャンネルが1週間で1000万人を超えた最初のチャンネルとしてギネス世界記録への認定を申請している。
ソーシャルメディアの専門家は、ハムスターコンバットは現在、YouTubeの広告収入から1,000ビューごとに11ドルを稼いでいると述べている。チャンネルが5月24日に開始されてから6月26日までに473,709,858ビューを獲得し、520万ドルを稼いだ。
Social Bladeからのデータによると、ハムスターコンバットのYouTubeチャンネルは過去2週間で1日平均2100万ビューを記録し、過去14日間で日々の広告収入は23万ドルに達している。
7月4日現在、ハムスターコンバットのXチャンネルは850万人のフォロワーを持ち、ゲームはテレグラム上で4680万人以上の登録者を超え、他のどのゲームよりも上回っている。
論争
急速な成長にもかかわらず、ハムスターコンバットはユーザーから「搾取」政策に対する批判に直面している。一部のプレイヤーは、タスク要求の頻度が増加した一方で報酬が減少し、ゲームは多くの追加チャンネルをフォローすることを要求していると報告している。さらに、ゲームはプレイヤーに友達を招待する新たなタスクカードを継続的に追加している。
BeInCryptoによれば、プロジェクトは大量のユーザー基盤にもかかわらず、コインをトークンに変換するための具体的な計画が欠如している。専門家の中には、236万人のプレイヤー数が大半は偽アカウントを含む可能性があると疑う人もいる。彼らは、PhoneFarmなどのビュー増加ツールがボットを実行するために使用される可能性があると考えている。
TONファウンデーションのゲームディレクター、イナル・カルダンは、ハムスターコンバット内のボット数を特定することは「不可能」であると述べている。ゲームは未だに本人確認（KYC）を必要としていない。しかし、彼は実際のプレイヤー数が主張される数の約50%であると推定している。
シンパーのCTOであり、ブロックチェーンアウトリーチフォーラムの管理者であるグエン・ビエット・ディンは、ハムスターコンバットをプレイヤーが仮想通貨投資を理解する手助けをする良いエンターテインメントゲームだと評価しながら、ゲームからの収益を過度に期待しないようアドバイスしている。
グーグルのAIロボットが「人間レベル」で卓球をプレイ
グーグルのDeepMindが開発したAIロボットは、卓球をプレイしながら状況を分析する能力を身につけましたが、現在はアマチュアレベルにとどまり、プロの基準には達していません。
状況分析と戦術能力
DeepMindは先週、ロボットの動作についての研究をArxivに発表しました。この研究には、異なるスキルレベルのプレイヤーと対戦するロボットの映像も含まれています。
DeepMindによると、このロボットはアームの形状をしており、製造工場に一般的に見られるものに似ています。しかし、カメラとAIシステムが搭載されており、状況を分析することができます。現在のところ、ロボットは自力でサーブすることはできませんが、ボールを返すなどの基本的なスキルを習得するために訓練されています。また、プレイの計画や戦略を立てるといったより複雑なタスクもこなすことができます。
AIロボットは、異なるプレイスタイルを持つ様々な対戦相手との実際の試合にも参加しました。これらの経験を通じて、戦術を洗練し、調整するためのデータを収集しました。3Dプリントされたパドルを使用して、ロボットは29試合中13試合に勝利しました。「初心者」プレイヤーに対しては100%の勝率を記録し、「中級者」相手には55%の勝率を持っているものの、「上級者」との対戦ではすべての試合に敗れました。
エンターテイメント業界におけるAIロボットの応用
TNWとのインタビューで、DeepMindの代表者は、このプロジェクトの成果が、実世界のタスクにおいて「人間レベル」のスピードとパフォーマンスを実現するロボットの創造に向けた重要な前進を示していると述べました。初めはエンターテイメント分野でこれらのロボットが応用され、次第により複雑な分野での使用が計画されています。
グーグルのDeepMindだけでなく、卓球をAIシステムの訓練場として選んだ企業は他にもあります。日本のオムロン株式会社も同様のプロジェクトに取り組んでいました。卓球は手と目の協調、戦略的思考、スピード、適応性が求められるため、AI搭載ロボットのスキルを訓練しテストするのに理想的なスポーツと考えられています。
GoogleのAIロボット、人間レベルで卓球をプレイ
Google DeepMindのAIロボットは、卓球をプレイしながら状況を分析する能力を持ち、現在はアマチュアレベルでのプレイが可能ですが、まだプロフェッショナルの水準には達していません。
状況分析と戦術的能力
Google DeepMindは先週、Arxivにロボットの動作に関する研究を発表しました。この研究には、異なるスキルレベルのプレイヤーと対戦するロボットの映像も含まれています。
DeepMindによると、このロボットは製造現場でよく見られるアーム型の形状をしています。しかし、カメラとAIシステムを搭載し、状況を分析できるように設計されています。現時点ではロボット自身でサーブを行うことはできませんが、ボールを返すなどの基本的なスキルを習得しており、プレイの計画や戦略を立てるといった複雑なタスクもこなすことができます。
入力データに加え、AIロボットはさまざまなスタイルの対戦相手との実際の試合も経験しています。これらの経験を通じて、戦術を洗練し調整するためのデータを収集しています。3Dプリントされたラケットを使用し、ロボットは29試合中13勝を収めました。初心者プレイヤーには100％の勝率を誇り、中級者には55％の勝率を記録しましたが、上級者には全て敗北しました。
エンターテインメント業界におけるAIロボットの応用
TNWのインタビューで、DeepMindの代表者は、このプロジェクトの成果が、現実のタスクにおいて「人間レベル」の速度とパフォーマンスを達成するロボットの開発という目標に向けた重要な前進であると述べました。最初はこれらのロボットがエンターテインメント分野で活用され、その後、より複雑な領域に応用される予定です。
Google DeepMindは卓球をAIシステムの訓練場として選んだ唯一の企業ではありません。以前、日本のオムロン株式会社も同様のプロジェクトを実施しました。卓球は、手と目の連携、戦略的思考、スピード、適応力を要求するため、AI搭載ロボットのスキルを訓練しテストするのに理想的なスポーツとされています。
