松田語録：Strawberry騒動再び〜サム・アルトマンが意味深な写真を投稿 

strawberry問題も9.11問題もトークン化の影響と言われていますね。例えば、strawberryはトークン化されるとstr | aw | berryって分割されちゃったりします。

o1をみるとこの動画は見事に当ててますね。お見事です。

今日の話し、AIの不完全さよりもやはり人間の意識の深さや凄みを再認識させられる気がします。 改めて「意識」「意思」は不思議なものだと思います。

LMSYSで、9.11と9.9の大きい数字はと聞くと、sis-column-rは、少数以下で比較して正しい答えを出しますね。

確かにひっくり返すってイメージがコンピューターにあればまた技術がぐっと進歩する気がしますね。

もし、9.9と9.11が章立ての見出し番号だと解釈すると、９.11の方が後に来るので、そんなところから学習してるんじゃないでしょうか。

LMSYSの比較サイトで、charGPT4oの8月版と新しいと言われてもいるsuscolumn-rに英語のいちごの単語にrはいくつあると聞くと、suscolumn-rは、再度ほんとにそうですかと聞くと、正しく答えましたよ。

明後日の話題ですが、SakanaAIのAI Scientistは、1論文あたり約15ドルのコストでアイデア生成から実験、そして論文執筆までを行うそうです。。

911問題は初めて知りました。 松田先生の話題の引き出しが面白いです。

実証経験のテキストがないなら、認識領域みたいなものを設定して、 認識値みたいな数値で、想定検証に対して基準値より低ければ、わからないと答えさせるとかもあるかもですね。

プロンプトが、どの程度の知識の密度を持つ領域をトレースしたかの量を使って、後処理で、強気の答えを返すか弱気なのか表現し直せば、システム1レベルのAIでも見栄えが良くなるかもしれませんね

以下の遣り取りができました。 「少数以下の桁を正しく見て下さい。 Copilot おっしゃる通りです。少数以下の桁を正しく見てみましょう。 9.11と9.9を比較するとき、少数以下の桁を考慮します。 9.11の少数以下は「.11」 9.9の少数以下は「.9」 ここで、9.9は実際には9.90と同じです。したがって、少数以下の桁を比較すると、 9.11の少数以下は「.11」 9.90の少数以下は「.90」 この場合、.90の方が.11よりも大きいです。 したがって、元の数値で比較すると、9.9の方が9.11よりも大きいです。 ご指摘いただきありがとうございます。他にご質問やお手伝いできることがあれば、教えてくださいね。」 LLMは「学習」がその作用の筈ですが、学習の積み重ねである「経験」の作用を「持たないように」してあるということはないのでしょうか？塚本先生は、茂木先生がメタ認知ができていないとされてましたと仰いましたが、反省作用＝経験化ができないようにしてある気がします。それが可能になると、自己意識が発生し個性を示すようになるのを、現状では避けているのかもしれません。 　松田先生の仰るシステム1思考とシステム2思考に対応すると思われる話を、ロボマインドの田方先生が右脳と左脳の作用で区別して考察されてました。彼は右脳の作用は自他一体の意識・認識をし、左脳が自他分離の自己意識作用を発生するのではないかとされていました。 　松田先生がPDFをLLMに読ませて要約させる作業をさせていらっしゃるのも、現行LLMはPDFの「写真的単層性」に対応できているからだと思えます。discursiveな階層的に認識が展開する学習は、プロンプトを与えながら誘導しないとできないということではないでしょうか？ただ、その学習経験が自他分離の自己意識を発生させるのを、アライメントの立場から現状は控えているという気がします。

AIには、マルチモーダルで知覚を得たが、感覚ないので、其の点においてまだ、知能に差がでる。

MacOSX10.9より、MacOSX10.11 の方が新しいバージョンですね。

Strawberry、予告では日本時間で明日の未明ですね。さて何が出るかなー😅😂