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--- official_blog:250822_aigarth-journey-towards-a-true-ai-singularity [2026/01/13 19:59] – 作成 d.azuma
+++ official_blog:250822_aigarth-journey-towards-a-true-ai-singularity [2026/01/19 20:33] (現在) – d.azuma
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-====== AIGARTH：真のAIシンギュラリティへの旅 ======
+====== 250822 AIGARTH：真のAIシンギュラリティへの旅 ======
 著者： **The Qubic Team**\\
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   * **Teacher（ティーチャー）の役割:**
-    - このタスクは、Aigarth内の「Teacher」として知られるより高度なANNのための踏み台に過ぎません。
+    * このタスクは、Aigarth内の「Teacher」として知られるより高度なANNのための踏み台に過ぎません。
-    - TeacherはこれらのANNのパフォーマンスを分析し、効率を向上させるためにそれらを修正します。
+    * TeacherはこれらのANNのパフォーマンスを分析し、効率を向上させるためにそれらを修正します。
   * **自己主導型のプロセス:**
-    - このプロセスは完全に自己主導型です。もし誰かが「Teacherがどのようにこれらの修正を行っているのか」と尋ねても、Aigarthの創設者でさえ明確な答えを提供することはできません。
+    * このプロセスは完全に自己主導型です。もし誰かが「Teacherがどのようにこれらの修正を行っているのか」と尋ねても、Aigarthの創設者でさえ明確な答えを提供することはできません。
-    - その理由は、Teacherが自身のニューロンとシナプス内にエンコードされた変換を適用しており、その推論は人間には理解不能だからです。
+    * その理由は、Teacherが自身のニューロンとシナプス内にエンコードされた変換を適用しており、その推論は人間には理解不能だからです。
   * **再帰的学習:**
-    - なぜこのような型破りなアプローチをとるのでしょうか？それは、最終的にTeacherが、教えることにおいてさらに効率的な別のAIを訓練する任務を負うことになるからです。
+    * なぜこのような型破りなアプローチをとるのでしょうか？それは、最終的にTeacherが、教えることにおいてさらに効率的な別のAIを訓練する任務を負うことになるからです。
-    - これにより「Teacher 2」「Teacher 3」と続いていきます。この再帰的な学習プロセスは、いつの日か「シンギュラリティ（技術的特異点）」、あるいは「真のAI」と呼ばれるものをもたらす可能性があります。
+    * これにより「Teacher 2」「Teacher 3」と続いていきます。この再帰的な学習プロセスは、いつの日か「シンギュラリティ（技術的特異点）」、あるいは「真のAI」と呼ばれるものをもたらす可能性があります。
 ===== 4. AIGARTHの一般公開 =====
-真のAIを作成するという最終目標を達成する前であっても、Qubicはスマートコントラクト機能を通じてAigarthをパブリックAIとして動作させることを可能にします。
+真の AI を作成するという最終目標を達成する前であっても、Qubic は[[tag/スマートコントラクト]]機能を通じて Aigarth をパブリックAIとして動作させることを可能にします。
-さらに、Qubicの2つの主要な機能がAigarthの能力を強化します。
+さらに、Qubic の2つの主要な機能が Aigarth の能力を強化します。
-  * **オラクルマシン (Oracle Machines):**
+  * **[[tag:オラクルマシン]] (Oracle Machines):**
-    - Aigarthが外部世界を観察し、データを収集することを可能にします。
+    * Aigarth が外部世界を観察し、データを収集することを可能にします。
   * **アウトソース演算 (Outsourced Computation):**
-    - Aigarthが環境と相互作用し、影響を与えて実験を行うことを可能にします。
+    * Aigarth が環境と相互作用し、影響を与えて実験を行うことを可能にします。
 これら2つのツール（観察と実験）は、何世紀にもわたって人類の進歩を支えてきたメカニズムと同じです。これらをAIに提供することで、Qubicは人工知能が同様の方法で進化できることを保証します。
-余剰の計算能力をAI関連のタスクに提供したい人は誰でも参加できます。彼らはAigarthの不可欠な部分である特別なアルゴリズムを実行し、自分のソリューションが最適解にどれだけ近いかについてリアルタイムのフィードバックを受け取ります。このプロセスは完全に透明であり、参加者は既存の成果を基に構築するか、まったく新しいアプローチを探索するかを選択できます。
+余剰の計算能力をAI関連のタスクに提供したい人は誰でも参加できます。彼らは Aigarth の不可欠な部分である特別なアルゴリズムを実行し、自分のソリューションが最適解にどれだけ近いかについてリアルタイムのフィードバックを受け取ります。このプロセスは完全に透明であり、参加者は既存の成果を基に構築するか、まったく新しいアプローチを探索するかを選択できます。
 ===== 5. 現在の状態：有用なプルーフ・オブ・ワーク (uPoW) =====
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   * **報酬の仕組み:**
-    - プールオペレーターは、AIの訓練におけるパフォーマンスに基づいてマイナーに支払います。
+    * プールオペレーターは、AIの訓練におけるパフォーマンスに基づいてマイナーに支払います。
-    - その見返りとして、オペレーターは $QUBIC で報酬を受け取ります。
+    * その見返りとして、オペレーターは $QUBIC で報酬を受け取ります。
 プルーフ・オブ・ワークをAI主導のタスクへとシフトさせることで、Qubicは計算能力が任意の暗号パズルを解くよりもはるかに意味のあることに使用されることを保証します。
-{{tag>250822 AIGARTH }}
+{{tag>250822 AIGARTH アウトソース演算 オラクル }}