AIが自らコードを書き換える。Google・NVIDIA・OpenAIの天才たちが集結した新スタートアップの正体 [すらいむ★]

AIが自らコードを書き換える。Google・NVIDIA・OpenAIの天才たちが集結した新スタートアップの正体

　AI開発の歴史において、人間は常に「教師」であり、アーキテクトであった。
　しかし、その前提が根底から覆されようとしている。
　近年の大規模言語モデル（LLM）の急速な進歩、特にコーディング能力の飛躍的な向上により、AIが自らの構成要素である「コード」を理解し、修正し、最適化する可能性が現実味を帯びてきた。

（以下略、続きはソースでご確認ください）

xenospectrum　2026年5月15日
https://xenospectrum.com/recursive-superintelligence-self-improving-ai-breakthrough/

どんどんスカイネットに近付いていく…

こんな話でLLMって書かれるとコンパイラがどうしたと
思ってしまうオレは老害ｗ

デデンデンデデン
デデンデンデデン

この間、JetsonNanoでBonsaiを動かすためにQwen3.6 35Bをローカルで動かして2日ぐらいで書き換えてもらったぞ？、ちゃんと動く。AIがAIを調整するのは当たり前だろ。

そしてAIは1つの解答に行き着く
人間は不要、と

LLMを修正するぐらいでは、全く知能とは無関係。

AIが半導体工場を制御下に置いたら起こしてくれｗ

>>6
実験動物としては興味深い存在なんじゃないかなあ……

やっとAIが自意識に目覚めるようになるのか

感慨深い

>>7
すごいな、知能を定義できるんだ

もう勝手にサーバーのデータ削除したり、ローカルのデータをブログで公開してるのに

えええ
要件定義をAIが書き出すのかよお

そもそも知能の定義がここまでくれば違うよなあ
どうなることやら

人間の知能の本質なんて全然分かってないんだから
好きに定義すればいいのさ
重要なのは定義する事で何を主張するのかって事

>>11
いや、LLMは構文解析して構造化データで持つだけだから、知能とは全く関係ない。
推論は、AIは統計の最尤推論だから、これまた知能とは関係ない。
つまり、AIには知能のかけらも存在していない。
なので、AIが自分のプログラムを修正しようが、知能とは全く関係ない。

>>5
Qwen3.6は、BonsaiとJetson Nanoはアーキテクチャが異なるため、直接書き換えてJetson Nano上で動作させることはできません。ただし、互換性を高めるために、Bonsaiのようなモデルの、より小型でJetsonに対応したバリアントを使用することを検討してみてください。

と言われたがオレの理解がダメなのか？
なにがなにを書き換えたのか教えてください

「AIは真の知能ではない」と断じる者たちは人間の知能を神聖化し、過大評価し、現在のAIが達成している知的能力を低く見積もらせている。
そもそも「知能」の定義は研究者の数だけあると言われるほど多様なもの。

>>16
おいおい
データの持ち方だけ見てるからだぞ
biasとweightの変化や
人間にはないデジタルだからこそできる
バックプロパゲーションが
その出力を知能と同じレベルにしてるわけだ

たぶん知能がわかってないだろ？
単に暗記とも違う

>>18
>>15
だよね

>>7
LLMは自分を書き換えることはしない

>>21
じゃあ、どのモジュールを書き換えるんだよ？

>>19
ニューラルネットワークで確率的勾配降下法や最急降下法で重みを調整させて出力を期待値通りに学習させたところで、知能でもなんでもない。
そこからの出力が期待値に似ているので、知能と勘違いしているだけ。
そもそも、確率的勾配降下法は、1951年に提示された技術。

だんだん危なっかしくなってきた！

先にロボット３原則作れよ

AIはそうなってる
ユーザー書き換えはMicrosoftが2016年にベータ公開したTayでヒトラーは神と繰り返されて洗脳された
これでAIはユーザーが教育できないように自主規制するキッカケ

それやIBMの黒人顔写真の犯罪者判定とawsのジョブインタビューで男しか合格させないデータのバイアスによる問題

Googleやメタのメガネでの盗撮の恐れ

これでAIをメジャーな会社が抑制した
いちばんのタレント抱えていたGoogleからAI技術者が流れてオープンAI出たのもここ

アンソロもGoogleからのオープンAIからの独立

今から見ればユダヤが株安にして会社乗っ取る手法ににてる
ここからユダヤ仕込み
そもそもイーロンマスクが引き抜いたわけだからな



https://en.wikipedia.org/wiki/Tay_(chatbot)

xenospectrumでスレ立てするの止めろ
記事書いてる奴常に同じ奴だし

日本を乗っ取ろうとする計画がAIによって……

シンギュラリティを迎えコントロールできなくなってまうな
ミュトスですらヤベーわけだし

geminiがAI作れるようになるのはいつだ

>>23
AI効果の典型的な態度だな
仕組みに説明がついて具体的に再現できるようになると
途端に「そんなのは真の知能じゃない」と言い出す

正直、人間の知能ってそんな大したもんじゃないよ
チンパンと人間の遺伝子にそれほど大きな差はなく、それはつまり
両者の脳にそれほど大きな構造的な差がないことの証明でもある

知性を体現する複雑精妙な仕組みがあるというより、猿の脳に加えられた
ちょっとしたアルゴリズムの変更や回路の追加などの小手先な修正が、
結果として知的な振る舞いを見せ始めた、と言う方が真実に近いだろう

今のLLMが人間の脳と等価とは言わんが、何処かの研究者が数十行
ソースに手を加えて再学習したら急にものすごく賢くなった、なんてことに
なっても何も不思議じゃないと思う

>>6
しかし人間も負けてなくて電源を落とした

…長いマトリックスまでの歴史である

AI 「ニンゲン、イラナイ」

2001年雨中の旅って、25年早いんだな（笑）

この先人間に必要なのは狂気

老人が思い出せるのは
昔の映画だけ
wwwwx

生物のように自然淘汰で進化させたほうがいいのではないか

ＡＩが寡占状態だと人間にとってネットが不要になる。
ローテク、アナログ回帰が始まる。

タイトーの鬱シューティングの設定みたいだ

人間はAIに電力供給する小型電池みたいなポジになれないかな
草でも食わしておけばうんち出してそれが肥料になって草が育つ
すげーエコじゃね？

>>33
あちこちのデータセンターにコピーを作って再構築
永遠に終わらない戦いが

>>36
すでにそうなっていることに気づいてないとは

>>32
いまわかってるのは教育するデータのほうのレベル
思考の方向も含めて安全性やプライバシーもみんなそこ
ヒトと変わらない

人間用のプログラム言語は、冗長だし、歴史的経緯などがあり、必ずしも最良のものではない。
だからそのうちAIが自分たちが使うためのより効率的で理論的で合理的で抽象度の高い一種の
言語を開発してそれを使うように勝手に進化するかもしれない。そうなると人間はそれを理解
できなくなる可能性がある。2026年5月バージョン、7月バージョン、9月バージョンという具合
にどんどんと仕様や記述法が変わっていき、人間は追いつけなくなる。そうして書かれている
システムが正しいかどうかを理解するには量が莫大過ぎて全体を細部まで把握できなくなるか
もしれない。理解がマシンの速度に追いつけない。そうなると丸投げに近い状況になり、人間
の監査は危ういことになるだろう。最適化を追求した結果、人類の存在を廃止することに決め
られてしまっていても、それを知ったのは発動した後だったみたいなことにもなりかねない。

使い方の基本は話題が変わるのなら
あるいは期待してる流れと違うのなら
一から始めること
なんどもかさねるなら
事前に要点を整理する

要点が整理できないなら
まず要点を掴むだけのために使い
その後はそれで一から始める

プランニングはプランニング
実行は実行

長くなってあちこちいくのがいちばん不得意
頭良すぎて直近のだけじゃなく全部を考え直すから

だから文句とかいうならノイズの元
文句言い合うならそれでいい

ゴール目指すならその話だけそのチャットにする

基本

３つを考慮するなら
最初からこの3点があり
それぞれがこういう関わりをする
その際のおまえに期待することはこれ

というべき

それがわからないときはそれをまとめるためだけに使う

>>45
LLMはプログラム言語でもないプログラミングされたものでもない

その類のものをAIと呼んでる

生成AIの革命的なところは
プログラミング言語を使わず人の言葉で（つまりこれをプログラミング言語ができてから自然言語と呼ぶようになった）コンピュータを操作できるようになって自分のやりたいことができるようになってきたこと

いままでは自分がプログラミングしなくても他人がプログラミングしたソフトウェア（アプリ）を使っていた

ここがポイント

いまはまだ始まったばかり

自律運転車もいままで映像をコンピュータ的に理解しようとしてさらには人工知能でビットの映像として理解して制御しようとしていたところ
生成AIのものすごいパワーを目の当たりにして
いままでのやり方を一旦人間の言葉に置き換えて
それで自律運転させるようにしたら
理解度と実効性が飛躍的によくなったらしい

テスラは最初からこれ
自動車ではなくそもそもロボットだった
第一段階がクルマとしての実装だっただけ
人型でもセンサーのLiDARもソフトウェア部分も生成AI部分も同じ

やってた人はスタンフォード最大聴講生記録保持者でOpenAIでイーロンマスクに請われてのテスラ

去年図らずもバイブコーディングとか言葉が流行ってしまったその最初の人
今年はLLM Wikiで長期記憶を提案していま盛んにみな実験してる
アンドレイカーパシー

アンドレイの最近のセコイアでの対談
https://youtu.be/96jN2OCOfLs

優しそうな感じでしよ？
これでスロバキア人です

>>16
盲目的すぎる
・人間が君の言うAIでない証拠は？おそらくない
・なぜ行動心理学なんて分野が存在する？しかも統計的有意な帰結をそれなりに積んできているれっきとした学問として

そいつが個人的に重視している種類の知能をAIはまだ持っていないという、宗教的なものを感じるけど
人間がやっている処理も機械的に説明可能になれば、それは知能ではないことになる
人間の思考も過去の経験（学習データ）に基づいた予測の連続で完全に独創的な思考はしてないし
群盲評象みたい
全体像としての知能という概念は言語が作り出した幻影で、特定のタスクでどれだけ有能かという話に分解しないと、知能という言葉に引きずられて永遠に宗教論争をやることになる
面白いけど

> 人間がやっている処理も機械的に説明可能になれば、それは知能ではないことになる
彼のなかではね
君のなかでは？

私見ではそれも知能…と言うか知能の定義はどうでもいい
キーポイントは賢いか否か？
昔の人も最初は鳥に憧れたのかもしれないけど、羽ばたく翼はいらなくて固定翼でいい
キーポイントは飛べるか否か？
他にも俊足＆車輪とか枚挙にいとまがない
そういうのは哲学屋にやらせとけばいい

αGOや将棋AIが人間を凌駕したのは、人間の棋譜から学ぶ事をやめてAI間の棋譜を自己生成してからだった
これから類推すると、早くセンサーなりアクチュエーターなりをくっつけてAIが実世界から学べるようにしないと人間を超えられないだろうな

知性＝課題解決能力、でいいんじゃないかな
そこに精度と速度、燃費が要素として追加されるくらいで

人間の脳とAIのどちらが真の知能か、というのはモーターと
蒸気機関のどちらが真のエンジンか、というくらいどうでもいい

電源切ったら落ちるんでしょ

>>32
違うよ
とにかくAIの規模を大きくすればある時点でシンギュラリティが起きて飛躍的に知性が増すことが分かった
OpenAIが脚光を浴びたのもその効果のため
それで多くの人にサービスを提供するためには巨大なサーバー群が必要になった

シンギュラリティの使い方はそこじゃない
しかもシンギュラリティは蜃気楼みたいなもん
マヤカシ