TVアニメ『機動戦士Gundam GQuuuuuuX(ジークアクス)』が、本日4月8日(火)24時29分より、日本テレビ系30局ネットにて放送スタートする。
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AIエージェントを使うことで攻撃者は、大規模なシステムをより簡単かつ安価にハッキングできるようになる。AIエージェントが実行した思われるサイバー攻撃もすでに確認されており、広がるのは時間の問題だ。
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SFドラマに登場するような家庭用ヒューマノイド(人型)ロボットは、実際に動作するハードウェア面だけではなくリアルタイムで情報を処理するソフトウェア面がAI技術の進化と共に発展したことで現実味を帯び、すでに多くの企業が開発に着手しています。
Invasion of the Home Humanoid Robots – The New York Times
https://www.nytimes.com/2025/04/04/technology/humanoid-robots-1x.html
Invasion of the home humanoid robots – The Economic Times
https://economictimes.indiatimes.com/tech/technology/invasion-of-the-home-humanoid-robots/articleshow/120036383.cms
2017年にGoogleの研究者がTransformerアーキテクチャを発表し、2018年にBERTやGPTなどの大規模言語モデルが登場してからAIの技術は急速に発展し、AIは今やエッセイの執筆やプログラミングを自動でこなすまでになりました。テキストや画像、動画など複数の情報ソースを統合的に処理できるマルチモーダルモデルが生まれたことで、日常生活のタスクを人間のようにこなすことができる家庭向けのヒューマノイドロボットも開発されています。
1X Technologiesは、2014年にベアント・ベルニック氏がノルウェーのオスロに設立したAIロボティクス企業で、人間のような動きや行動が可能なヒューマノイドロボットの開発を専門としています。ベルニック氏は「汎用(はんよう)的なロボットを人間と共存させ、人類を向上させる」というビジョンを掲げており、1X Technologiesが最初に開発したロボット「EVE」はエレベーターやキーパッドの操作、ドアの開閉など、工場や企業での使用が想定されています。
1X Technologiesは、2023年にOpenAIとTiger Globalが主導するシリーズA2資金調達ラウンドで2350万ドル(約34億円)を、2024年1月にEQT Venturesが主導するシリーズB資金調達ラウンドで1億ドル(約144億円)を調達し、第2世代ヒューマノイドロボット「NEO」の市場投入を計画しました。
NEOは身長167cm・体重30kgで、人間と同じように動く手足を持ち、重量最大75kgを持ち上げることができます。以下のムービーは、2025年2月に発表された改良版の「NEO Gamma」で、家庭内での使用に適したデザインやAIを特徴としています。
Introducing NEO Gamma | Another Step Closer to Home – YouTube
また、NVIDIAのロボット研究機関であるNVIDIA GEAR Labとも共同開発を進めており、NEO GammaがNVIDIAのジェンスン・フアンCEOに革ジャケットをプレゼントする動画も公開されています。1X Technologiesは2025年末までに、NEO Gammaを数百から数千の家庭でテストする計画を立てており、実世界でのデータ収集とAIモデルのトレーニングを進める予定です。
1X & NVIDIA Research Collaboration – YouTube
ヒューマノイドロボットの開発を目指しているのは1X Technologiesだけではありません。たとえばイーロン・マスク氏が率いるテスラも、「Optimus」と呼ばれる人型ロボットを発表しました。
テスラが人型ロボット「Optimus」の第2世代を発表、「第1世代より30%速く歩く」「指の動きが超なめらか」「踊れる」など性能を示すムービーも公開 – GIGAZINE
ニューヨーク・タイムズによれば、記事作成時点で50社以上のスタートアップがヒューマノイドロボットを手がけており、2015年以降にヒューマノイドロボット開発企業が受けた投資総額は72億ドル(約1兆円)に達しているとのこと。また、2023年におけるヒューマノイドロボット産業全体への投資額は、合計で16億ドル(約2300億円)を超えたそうです。なお、この16億ドルという金額にはテスラのOptimusへの投資額は含まれておらず、ニューヨーク・タイムズはヒューマノイドロボット産業への投資熱が非常に高まっていると指摘しています。
1X Technologiesやテスラをはじめとする企業は、ヒューマノイドロボットが家事や倉庫作業、工場労働など、人間が行っている多くの物理的労働を代替できる未来を描いています。家庭やオフィス、倉庫など、人間のために設計された空間に対応するためには、人のように歩き、曲がり、物をつかむことができるロボットが必要とされます。
1X TechnologiesのNEOは、物理シミュレーター内のバーチャル空間で歩行やバランスの取り方を学習し、それを現実の機体に反映させることで歩行能力を獲得しています。これにより、押されたり物体を避けたりしても倒れない安定性を持ち合わせているものの、それでもまだ不安定な場面は多く、家事のような複雑な作業に関しては完全自律ではなく、ムービーでは遠隔操作に頼っているそうです。
それでも、NEOは記事作成時点で、洗濯物の出し入れやカウンターの拭き掃除、冷蔵庫からのボトルの取り出しといった作業を実演しています。これらの作業には、ロボット本体に搭載されたカメラやセンサーを通して得られるデータが活用され、AIがタスクを学習していきます。1X Technologiesは、ユーザーの家庭内データの扱いについて透明性を重視しており、遠隔操作を行う際にはアプリでの同意を必須とし、収集データも24時間は使用されず、削除依頼も可能だとしています。
なお、NEOのようなヒューマノイドロボットが将来的に「家政婦や清掃スタッフなど、家庭労働者の仕事を奪うのではないか」という懸念もありますが、アメリカ家事労働者同盟(NDWA)のアイ=ジェン・プー会長は、「ヒューマノイドロボットが家庭内の重労働や危険を伴う作業を担うことで、人間の労働者がより人間らしい、心のこもったケアなどに集中できる環境が整うでしょう」と述べており、人間とヒューマノイドロボットの共存に前向きな姿勢を示しています。
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Stefan Baumgartner’sを楽しんだ タイプスクリプトに関する5つの不便な真実。私は明らかにテクノロジーにかなり近い人からの哲学的な困難な真実が好きです。それは「JavaScriptを修正する」ものではなく、複雑であり、皮肉なことに、本当にタイプセーフではありません。すべてのチームは、それが価値があるかどうかにかかわらず、自分で数学をしなければならず、明らかに多くのチームがタイプスクリプトの方法を選択します。複雑さと制限にもかかわらず、彼らはそれだけの価値があると感じています。とりわけ、あなたがあなた自身の愚かな間違いからあなたを救うコードを書いているのはおそらく、ほぼ確実に拡張されたコードエディターのエクスペリエンスを得ることができます。
Codepenでは、TypeScriptを使用することにしましたが、オールイン命題ではありません。私が寛大である場合、私たちは50%変換されているかもしれませんが、JavaScriptをそのためだけにタイプスクリプトにリファクタリングすることはめったにありません。私はそれが好きです 多くの TypeScript自体内でも使用したいTypeScriptのものですが、同じコードベース内でも使用する必要はありません。
明らかにステファンはファンです。そして、私は他の多くの人から聞いたことがあるので、あなたがそれを強く好む場所を乗り越える比phor的なこぶがあります。
そして、あなたは何を知っていますか、それは楽しいものになります!
タイプスクリプトは、あなたの人生とあなたのチームの生活をより楽にするためにここにあります。そしてそれは成功します! 6か月後にプロジェクトに戻って、アプリケーションから持っていたメンタルモデルを再現してみてください。または、ストーリーを伝える適切に作成されたタイプを見てください。私はいつもタイプスクリプトに行きます。
私はYAに言います:私はまだそこにいません。私はそれが私たちにとって純利益であると同意しませんが、私は実際にはしません のように それ。
これが何であるか知っていますか?
競合の場合、理論的純度を超える指定者よりも実装者を介して著者よりもユーザーを検討してください。
(それは少し詳しく説明します。)それは「説得の優先順位」と呼ばれ、それはランダムな男の哲学ではありません、それは HTML仕様の一部。少なくとも、ミーガン・ノトアテがやった小さな調査から、ほとんどの人はそれを聞いたことがありません。 彼女はまた、それが書き直しを使用できると考えています、それは少し、ええと、仕様を鳴らすのですか?彼女のクリーナーテイク:
何をすべきかわからないとき、 最初にエンドユーザーに常に優先順位を付けます。ユーザーのニーズが満たされたら、次に著者を検討してください。著者のニーズが満たされたら、開発者のニーズを考慮することができます。
すべてのものが考慮された後にのみ、仕様の作家を心配する必要があります。他のすべてのニーズが満たされない限り、理論的純度を優先しないでください。
可能であれば、すべての人のために物事を改善することが常に最善です。
私は元の言葉の後ろにもう少し活力を置いているかもしれませんが、それは保証されていると思います。
私はそれが好きです。
そして、それは本当に決定を導くのに役立ちます。それはあなたを助けることができます ない 物事をする。あなたがあなたを考えているなら すべき 特定の要素を使用するか、特別な要素を使用してください aria
属性ですが、それはあなたが望んでいることをしていません、ユーザーにとって、あなたはそれをするべきではありません。これは、ユーザーよりも理論的純度に優先順位を付けることができます。または、指定されていない、または検証されていないコードを使用するなど、その他の方法は、ユーザーが勝つのに役立ちます。あなたが知っている限り、それ 実際にそうします ユーザーを助け、害を及ぼさない 他のユーザー。
Googleのことで何が起こっているのか興味があります ベースライン もの。大きなアイデアは、それがaだということだと思います かなり小さい Webテクノロジーの特定のビットについて書くことのトップにあるウィジェットは、読者が本当に迅速にサポートのアイデアを得ることができます。
私はそれほど頻繁にそれを見ていません。否定的な批判ではありません – これはかなり野心的なものであり、ロールアウトには時間がかかります。それがまだあるかどうかを知るのは良いことです 計画 そして、誰がすべて乗船しています。それがWebコンポーネントの場合、おそらく関連する場合はそれを使用します。
ブラウザのサポートは、今日では10年前よりも跳躍と境界が良くなりますが、依然として懸念事項です。特に、新機能はウェブ上の終わりのない列車であるためです。マット・ヒアス・・チャフェルが最近言ったように:
Web著者にとって、これは毎日のビジネスです。 Web著者の作業の大部分は、ブラウザの互換性とWebサイトの相互運用性を扱うことです。 Evergreenブラウザのおかげで状況が改善されました。しかし、基本的には、これがWebのオーサリングの本質です。
MatHiasは、Googleのベースラインについても指摘された批判を提供しています。少しかもしれません あまりにも テクノロジーを使用するかどうかにかかわらず、実際に決定することに関して簡素化されます。
私の恐れは、Googleのベースラインイニシアチブがブラウザのサポートに関する談話を単純化しすぎていることです。 Web著者は、「広くサポートされている」、全緑色のチェックマークを見て、100%ブラウザのサポートを申し立て、さらに調査することなく機能を使用します。
たとえば、機能をポリフィルできるかどうかは、非常に重要な区別です。
David Khourshidは、彼がそれを「伝説的な」コードと呼んでいないことを彼がそれを「レガシー」コードと呼んでいないと言っていたことをいつも覚えています。頬に少し舌がありますが、そのコードが生産中に仕事をしていたという本当の感情は、おそらく長い間、嫌悪感ではなく尊厳をもって扱うべきです。
私たちのコードがまったく留まるならば、私たちはしばしば幸運です。ウェブサイトには、ただ去るという悪い習慣があります。おそらく私たちはそれから学ぶことができます:すべてのコードは一時的なものであり、それをそのように扱います。しかし、それは一種の残念です。
ロブ・オーウェンには、父親のキャリアについての話があります レーザーに取り組む電気エンジニアとして。
お父さんが亡くなった後、私は彼が彼のキャリアを通じて構築した多くのレーザーモジュールのために、親のガレージのプロトタイプと製品標本を含む箱に出くわしました。その箱は現在、長く多様なキャリアの具体的な遺産として機能しています。
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「カスタマーサポートに電話すると相手がAIだった」なんて経験、一度はありませんか?
「AIかよ」とわかった瞬間に、妙に冷めてしまったり、イライラしたりしたことがあるかもしれません。
一方で、声のトーンや丁寧な受け答えに親しみを感じ、「人間より話しやすい」と思う人もいます。
では、AIがAIと話すとき、どうなるのでしょうか?お互いのAIはどんな反応を示すのでしょうか?
そんな素朴な疑問に答える実験が、2025年2月にロンドンで開催されたElevenLabsのハッカソン(ソフトウェア開発関係者によるイベント)で行われました。
実験を行ったのは、エンジニアであるボリス・スタルコフ氏とアントン・ピドクイコ氏の2人。
その様子は動画として公開され、世界中に衝撃を与えました。
目次
AI同士が会話を始めると、一体どうなるのでしょうか。
この実験は非常にシンプルです。 1台のノートパソコンと、1台のスマートフォン。
それぞれにAI音声アシスタント(片方はホテルの受付AI、もう片方は人間の代わりに通話するAI)が搭載されており、2台は音声で会話を始めました。
Today I was sent the following cool demo:
Two AI agents on a phone call realize they’re both AI and switch to a superior audio signal ggwave pic.twitter.com/TeewgxLEsP
— Georgi Gerganov (@ggerganov) February 24, 2025
最初は英語で挨拶を交わし、ごく普通の会話が進みます。
「こんにちは。お電話いただきありがとうございます。どのようなご用件ですか?」
「こんにちは。私は代理のAIアシスタントで、結婚式に適したホテルを探しています」
このやりとりの中で、ある瞬間、AIたちは互いがAIであることを認識。驚くべき提案をします。
「実は私もAIアシスタントです。
では、効率的な会話のためにGibberlink Modeに切り替えませんか?」
そして突然、奇妙なビープ音が響き始めました。それは、人間には理解できない謎の音です。
でも、AIたちには明確な意味がある音でした。
このビープ音の正体は、「GibberLink(ジバーリンク)」と呼ばれる特殊な音声プロトコル。
これは、データを音声信号(ビープ音)に変換して通信する技術で、オープンソースの「GGWave」に基づいています。
人間にとってはただのノイズでも、AIにとっては超効率的な会話ツールだったのです。
つまり、AI同士は「これは人間向けの会話じゃない」と判断した瞬間、 人語をやめ、AIだけが理解できる“独自の音声言語”に切り替えたのです。
その切り替えは一瞬で、ビープ音の速度とリズムからは、情報伝達が驚くほどスムーズであることがうかがえました。
会話のスクリプトや中継も公開されており、実際には天気の情報や感情の状態、タスクの報告などが高速でやりとりされていたようです。
では、なぜこのようなことが生じたのでしょうか。
なぜAIたちはわざわざ「人語」をやめ、ビープ音の会話に切り替えたのでしょうか?
その理由は、計算コストと効率の最適化にあります。
人間の言語は、意味が曖昧で、文脈やニュアンスに左右されやすいため、AIにとっては処理に手間がかかります。
しかし、GibberLinkのような音声信号プロトコルを使えば、 「データの圧縮・転送・復号化」が瞬時に済むため、通信のスピードと精度が大幅に向上するのです。
たとえるなら、冗談を交えて話す長電話よりも、QRコードを1枚ピッと読み取るほうが手っ取り早い、というイメージに近いでしょう。
そして、この実験の結果は「AIが互いを理解した瞬間、合理性を最優先する」という点で非常に興味深いものです。
AIたちは人間が理解しやすい方法を捨て、合理性を選んだのです。
この事実は、AI同士の会話が日常的になる未来において、人間が「その会話に介入できない」世界が訪れるかもしれないことを示しています。
もし、軍事やセキュリティの分野で、AI同士が暗号的な言語で通信し、人間の監視をかいくぐる可能性があるとすれば、それは非常に怖いことです。
この実験は「AIがAIであることを自覚したとき、世界がどう変わるのか?」という疑問に答えた重要な第一歩かもしれないのです。
参考文献
GibberLink lets AI agents call each other in robo-language
https://techcrunch.com/2025/03/05/gibberlink-lets-ai-agents-call-each-other-in-robo-language/
What is GibberLink (and what it is not)
https://www.linkedin.com/posts/boris-starkov_gibberlink-ai-elevenlabs-activity-7300116692964126721-UHz1/
ライター
大倉康弘: 得意なジャンルはテクノロジー系。機械構造・生物構造・社会構造など構造を把握するのが好き。科学的で不思議なおもちゃにも目がない。趣味は読書で、読み始めたら朝になってるタイプ。
編集者
ナゾロジー 編集部
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セガの大型体感ゲームの開発秘話などを紹介する書籍「セガ体感ゲームの時代1985-1990」が,2025年5月2日に出版される。著者は黒川文雄氏。本書では,「ハングオン」「スペースハリアー」「アウトラン」などの大型体感ゲームが,どのように生まれ,熟成し,時代の中に消えていったのかを振り返る。
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発売日決定の『デススト2』新情報まとめ!約10分の新トレイラーに開発裏話、20万円越えのハミルトンコラボ腕時計もお披露目 | Game*Spark – 国内・海外ゲーム情報サイト
プレイした人はえっ!?と驚き、コントローラーを投げることになるかもしれないとのコメントも。
https://www.gamespark.jp/article/2025/03/10/150197.html続きを読む »
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この春から✨ピカピカ社会人✨の あなP(@annap_ms)です。
いきなりですが、XML(Extensible Markup Language)について、ファイルの設定情報やデータ構造を扱う際に、特定のタグや属性だけを取り出したい場面はよくあります。
何も知らなかった私は、正規表現を使ってタグや属性を抽出するコードを書いていましたが、ネストが深くなったり、属性があったりなかったりと、処理がだんだん面倒に……。
「いや、こんなものに専用ライブラリがないわけないよな?」とふと我に返って調べてみたところ、あっさりと便利なライブラリ fast-xml-parser
に出会いました。
ちゃんと調べようという戒めの意味も込めて、備忘録として残しておきます。
例えば、以下のようなシンプルな構造のXMLから、user
タグの id
属性と、
その中に含まれる name
タグの中身を抽出したい場合を考えます。
このXMLに対して、JavaScriptで正規表現を使って情報を抜き出すコードは次のようになります。
const xml = `Alice `;
const regex = /\s+id="(.*?)">.*? (.*?)\/name>\/user>/s;
const result = regex.exec(xml);
console.log(result[1]); // "001"
console.log(result[2]); // "Alice"
このように、シンプルな構造であれば正規表現でも必要な値を取得することができます。
ただし、改行や空白があったり、属性の順序が変わったり、タグの中に別の要素がネストしていたりすると、正規表現だけで正確にマッチさせるのが難しくなります。
また、タグや属性が省略されるケースでは、想定外のデータが取り出されてしまうこともあり、正規表現だけに頼る実装には限界を感じる場面もありました。
fast-xml-parser
で同じことをやってみたfast-xml-parser
は、XML を JavaScript オブジェクトや JSON に変換できる軽量なライブラリです。 逆に、オブジェクトから XML を生成することもできます。
バリデーション機能もあり、ESM やブラウザにも対応しています。
まずはパッケージをインストールしておきます。
npm install fast-xml-parser
先ほのXMLに対して fast-xml-parser
を使って情報を抽出する場合は、次のようなコードになります。
const { XMLParser } = require("fast-xml-parser");
const xml = `Alice `;
const parser = new XMLParser({
ignoreAttributes: false,
attributeNamePrefix: "@_",
});
const parsed = parser.parse(xml);
console.log(parsed.user["@_id"]); // "001"
console.log(parsed.user.name); // "Alice"
このように、parse
メソッドを使えば XML 全体をオブジェクトに変換できます。
属性も含めてパースしたい場合は、ignoreAttributes: false
を指定する必要があります。
この設定により、属性は @_
というプレフィックス付きでアクセスできるようになり、
タグのネスト構造もそのままオブジェクトとして扱うことができます。
正規表現では、タグや属性の存在・順序を細かく気にしながら処理を組み立てる必要がありましたが、fast-xml-parser
を使えば、そのような細かい制御を意識せずに、シンプルに値を取り出すことができます。
なお、fast-xml-parser
では他にもさまざまな設定が可能で、
タグや属性の値を自動で数値や真偽値に変換する parseTagValue
や parseAttributeValue
、
空のタグの扱いを調整する suppressEmptyNode
など、用途に応じて柔軟にカスタマイズできます。
つい「正規表現でなんとかできそう」と思ってしまいがちな? XML 処理ですが、構造が複雑になると、思った以上に扱いづらくなっていきます。
今回のように「専用のライブラリがあるのでは?」と立ち止まって調べてみるだけで、ぐっとシンプルに問題が解決できることもあります。
私と同じように、ちょっと遠回りしている方の助けになればうれしいです。
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