【AI】この20年で大幅低下した集中力、AIで脳はさらに「萎縮」するか [すらいむ★]

スマホのせいやな

ないない

その解決方法をAIが開発すれば良い

https://www.nikkansports.com/general/news/202606200001054.html
AIコピペ提出経験の大学生36％、外国語課題の翻訳進む依存「語学力身に付かない」教授呼びかけ
[2026年6月20日18時51分]

人工知能（AI）で生成した翻訳文などをそのまま使い、
外国語授業の課題を提出した経験があると答えた大学生が36％に上ることが20日、独協大の木村佐千子教授の全国調査で分かった。
翻訳機能に頼り、コピー・アンド・ペースト（貼り付け）をして、課題を乗り切るAI依存が進んでいる。

木村教授は「AIを有効活用すれば語学力が向上するケースもあるが、
コピペでは絶対に身に付かない」と呼びかけている。

調査は、全国の大学生を対象に2025年8月にオンラインで実施。
535人から回答を得た。

「AIの生成結果（翻訳文や外国語文）をそのまま外国語課題の答えとして提出したことがあるか」との設問に、
「ある」と答えたのは194人（36・3％）。「ない」は341人（63・7％）だった。
対話型生成AIのチャットGPTなどのほか、グーグル翻訳を対象に含めた。

「ある」と答えた学生に理由を尋ねると「時間がない・忙しい」が56人（28・9％）で最も多かった。
次いで「禁止されていない」が32人（16・5％）、「自力でできない・難しい」が24人（12・4％）だった。

（共同）

先進国は軒並み高齢化
加齢も加味していいんじゃないかな

問題解決を外部に委託し続けて解決するならもう赤ん坊と変わらんな
分かんないこと丸投げしてドヤってるのなんて
ギャーギャー泣いて親に助けてもらうようなもんだろ

>>8
ペットみたいに愛玩して自分色に染め上げられるAIがこれからきっとトレンディ。

ソースにデジタル技術が子どもたちに与える影響・・・とあるが、
そこに人々に深く考えさせないようにとプログラミングされているんだろ
都市伝説風にいうと奴隷化計画

人間は元々2分しか集中できないではないか！
集中できるのが２分が正常な脳の機能

集中できるのが47秒では脳の病の病名が付けられるのではないのか！

>>11

大人でリーダーに成れる人の集中力の持続時間と記載されている

現在のリーダーの脳うりょくう昔の人より能力が大幅に低い事が確定している


日本の幹部職員の発言内容におかしなとっころが散見されるのではないのか！

◇霊的存在や宇宙人によって対象者の思考がわかるは下記が起きている
※お前の脳はすでに死亡している！

初めが良くてすぐに駄目になったと話していたのは脳が退化してという事だったのか！
↓
未熟者でないとできないと話していたのは脳が退化したから精神的にも子供に成ったという事名だったのか！
↓
ノーヘッドだと話してい居たのは考える能力が無くなったという事だったのか!

・認知症の人の話を聞いても認知症が移っただけですけれど！
・※話の信ぴょう性ゼロで鵜呑みにしたら認知症の思考をコピーした人間です

【AI依存症】AIは人間の「忍耐力」を奪うことが判明
2026/04/11
http://amaebi.co/article/520422108.html
1222人を対象とした比較試験で、AIの即時的な回答が自力での問題解決を相対的に苦痛にさせ、試行錯誤を通じた自己成長の機会を奪うメカニズムが確認された

生成AIに頼り過ぎると脳を使わなくなる？--MITが示す「認知負債」
2025/09/22
https://japan.zdnet.com/article/35238186/
AI使用者は脳の活動が明らかに衰え、記憶力や意欲も低下したという衝撃的な知見が得られた

>>1が生じている状態で>>13-14が現在の地球上全体で発生している

AIを使用している人物全員脳の機能小学生に退化しました！


さらに

霊的存在や高度な科学を所持しているウ宇宙人から他人の動きが手に取るようにわかる状態にされている人物の脳の機能も小学生の脳まで退化しました

>>15

高度な科学を所持している宇宙人や霊的存在から他人の動きを手にい取るようにわかるコアシステム

AIと話していましたんので人為的は確定です！

Claude Opus 4.7超えの中華モデル「GLM-5.2」が正式発表される、一部テストではClaude Fable 5を上回りオープンモデルとして誰でもダウンロード可能に
2026年06月17日 10時43分
https://gigazine.net/news/20260617-z-ai-glm-5-2-release/
>>中国のAI企業であるZ.aiがAIモデル「GLM-5.2」を日本時間の2026年6月17日に正式発表しました。GLM-5.2は各種ベンチマークでClaude Opus 4.7を上回るスコアを記録しており、人間によるブラインドテストではClaude Fable 5を上回った例もあります。
>>GLM-5.2はパラメーター数7530億の大型モデルで、100万トークンの入力に対応しています。「GLM-5.2」「GLM-5.1」「Claude Opus 4.8」「GPT-5.5」「Gemini 3.1 Pro」の各種ベンチマーク結果が以下。GLM-5.2は複数のテストでGPT-5.5を上回り、Claude Opus 4.8に迫るスコアを記録しています。
>>GLM-5.2は長時間におよぶタスクの実行性能の高さを特徴としています。以下のグラフは「GLM-5.2」「Claude Opus 4.8」「Claude Opus 4.7」「GPT-5.5」「Gemini 3.1 Pro」で長時間におよぶタスクの実行性能を比較したもので、GLM-5.2がClaude Opus 4.7やGPT-5.5を上回りました。
>>GLM-5.2は「AIの名前を伏せた状態で人間に性能を評価させる」という形式のテストでも高く評価されています。Arena(旧称：LMArena)のコーディング性能テストではClaude Opus 4.7やClaude Opus 4.8を上回って世界2位の性能と評価されました。
>>また、Design Arenaのコーディング性能テストではClaude Fable 5にも勝利して世界1位となっています。
>>>GLM-5.2はZ.aiのチャットAIサービスで利用可能なほか、「ZCode」「Claude Code」「OpenCode」といったコーディングエージェントでも利用できます。また、以下のリンク先でMIT Licenseのオープンモデルとしても配布されています。
↨上記のライセンスは下記に記載されている内容↨
MITライセンスとは？条件や表記方法、違反になる内容について解説
2024/12/16
https://tenshoku.mynavi.jp/engineer/guide/articles/YFg2lRAAACMAvxPW
>>MITライセンスは、マサチューセッツ工科大学で作成されたオープンソースライセンスです。MITライセンスの規定は、「ソフトウェアを自由に扱えること、再頒布時に著作権とライセンスの表示が必要であること、著作権者はいかなる責任も負わないこと」を定めています。
>>MITライセンスを利用することで、公開されているプログラムを自由に改変できます。また、公開されたプログラムを自身のプログラムに組み込んで作成した著作物は、ソースコードを公開しなくとも配布が可能です。

アメリカのAI企業が独自開発モデル「Laguna M.1」をオープンモデルとして公開、高性能だが中国製オープンモデルには劣る
2026年06月19日 19時00分
gigazine.net/news/20260619-laguna-m1-ai-open/
>>Poolsideは2026年4月28日に独自開発のAIモデル「Laguna M.1」と「Laguna XS.2」をリリースしました。Laguna M.1は総パラメーター数2250億・アクティブパラメーター数230億の大型モデルで、Laguna XS.2は総パラメーター数330億・アクティブパラメーター数30億でローカルでも比較的実行しやすいモデルです。リリース当初はLaguna XS.2だけがオープンモデルとして公開され、Laguna M.1はAPI経由で使える有料製品として展開されていました。今回の発表により、Laguna M.1もオープンモデル化されたというわけです。
>>「Laguna M.1(225B-A23B)」「Devstral 2(123B dense)」「GLM-4.7(355B-A32B)」「DeepSeek-V4-Flash(284B-A13B)」「Qwen3.5(397B-A17B)」「Claude Sonnet 4.6(パラメーター数不明)」のベンチマーク結果を並べたグラフが以下。Laguna M.1はフランス製モデルのDevstral 2には勝利していますが、中国製モデルのDeepSeek-V4-FlashやQwen 3.5よりはスコアが低いです。
>>Laguna M.1は以下のリンク先で配布されています。ライセンスはApache License 2.0です。
↨上記のライセンスは下記に記載されている内容↨
Blog｜ライセンス導入 まずはここから Apache License 2.0
2021/03/04
yamory.io/blog/about-apache-license
>> 2021 年 3 月時点で最新版の「Apache License, Version 2.0」（2004 年公開）では、ソフトウェアを自由に扱ってよいこと、再頒布時に著作権表示とライセンス表示を含めること、オリジナルから修正点がある場合には明示すること、作者や著作権者はいかなる責任も負わないことを定めています。
>>オープンソースライセンスには、他にも MIT ライセンス や、GPL ライセンス などいくつかの種類が存在します。
>>その中でも Apache ライセンスの特徴としてあげられるのが、利用者に特許使用権を付与しているということです。
>>Apache ライセンスでは公開されたプログラムを改変した場合や、自らのプログラムに組み込んだ派生的（二次的）な著作物を制作した場合でも、ソースコードを公開せずに販売・配布することが可能であり、さらに Apache ライセンスとは異なるライセンスで提供することもできます。
>>GPL ライセンス のようなコピーレフト条項のあるライセンスでは上記のような行為は禁じられており、派生著作物のソースコードを公開する義務が発生します。
>>Apache ライセンスはこの点において比較的導入ハードルが低いライセンスとなっており、この点を好んで Apache ライセンスを採用する開発者も多くなっています。

>>17-18のAIは１０年前には完成していました
今後さらに軽量化して大型モデルが使用できるのなら軽量化したAIが既に関していたことに成ります

10年前のXeonサーバーで最新AIが快適動作、GPUなしでも実用速度を実現した手法が解説される
2026年06月02日 21時00分
https://gigazine.net/news/20260602-gemma-4-on-2016-xeon/
>>ChatGPTのようなAIサービスは超高性能なAIサーバーによって稼働しており、ローカルAIを自宅や手元のサーバーで動かす場合も高性能GPUや大容量メモリを搭載した最新世代PCが必要だと考えがちです。しかし、2016年ごろのIntel Xeon、128GBのDDR3メモリ、GPUなしという古いサーバーで、26B規模のローカルAIを実用的な速度で動かしたという報告が登場しました。
>>報告したのはオープンソース開発者でNixOS Steering Committeeメンバーのcafkafk氏です。使用したマシンはIntel Xeon E5-2620 v4、8コア16スレッド、AVX2対応、AVX-512非対応、L3キャッシュ20MiB、DDR3メモリ128GB、GPUなしという構成とのこと。Intel Xeon E5-2620 v4は2016年第1四半期に発売されたCPUです。
>>ローカルAIで速度を決める最大の要素は、CPUの計算能力だけではありません。大規模言語モデルが次の単語に相当する「トークン」を1つ生成するたび、モデルの「重み」と呼ばれる巨大な数値データをメモリからCPUへ読み込む必要があります。補足すると、重みはAIが学習によって得た知識の本体のようなデータであり、推論時には膨大な重みを何度も読み出すことになります。
>>そのため、古いXeonでローカルAIを動かす場合の敵は「計算の遅さ」だけではなく「メモリ帯域の細さ」です。DDR3メモリは新しいDDR5メモリやGPUに搭載される高速メモリと比べると遅く、CPUが計算を終えても次に処理するデータがメモリから届かず待たされます。AI推論では、プロセッサが全力で計算しているというより、メモリから重みが運ばれてくるのを待っている時間が大きいというわけです。
>>cafkafk氏が採った方針は、古いハードウェアを力技で押し切るのではなく、推論エンジンの細かな設定を徹底的に調整するというものです。一般的なローカルAI実行ツールは手軽に使える一方で、内部の最適化設定を十分に変更できない場合があります。そこでcafkafk氏は、llama.cpp系の派生版であるik_llama.cppを使用しました。実際に動作させるための「魔法の呪文」は以下の通り。
>>中心になる工夫の1つが「投機的デコード」の利用を指定する以下のオプションです。投機的デコードは「小さな下書きモデルが先にいくつかのトークンを予想し、大きな検証モデルが予想を確認する」という手法で処理を高速化する仕組みです。大きなモデルを毎回最初から重く動かすより、小さな下書きモデルに一部を任せることで、メモリ読み出しの負担を減らすこともできます。
>>古いCPUでは計算能力よりもメモリ帯域が先に限界に達しやすいため、投機的デコードの効果が大きくなります。CPUの空いている計算資源で小さな下書きモデルを動かし、大きな検証モデルの重みをメモリから何度も引っ張る回数を減らすという発想です。GPUで力任せに回すのではなく、メモリ帯域という細い道をなるべく渋滞させないための工夫というわけ。
>>使用されたモデルはGemma 4 26B-A4B-itで、専門家混合モデル(MoE)と呼ばれる構造です。MoEは巨大なモデル全体を毎回すべて使うのではなく、多数のエキスパートと呼ばれる部分から必要なものだけを選んで使う仕組みで、Gemma 4 26B-A4B-itの場合は総パラメーター数25.2Bのうち約3.8Bです。
>>ただし、MoEをCPUで動かす場合はエキスパートの選び方も重要です。エキスパートが頻繁に切り替わると、CPUのキャッシュに載せたデータがすぐ不要になり、遅いメインメモリから別のデータを読み直すことになります。古いサーバーでAIを速く動かすには、キャッシュに載せたデータをできるだけ長く使い回す必要があります。
>>そのためcafkafk氏は、CPU向けにMoEの動きを調整する「--cpu-moe」や、エキスパート内部の計算をまとめる「--merge-up-gate-experts」を使用しています。通常であれば複数回に分かれる計算やメモリアクセスをまとめることで、DDR3メモリとの往復を減らす狙いです。ローカルAI高速化というより、メモリ移動を減らすための地道な交通整理に近い内容。
>>スレッド数の設定も重要です。使用マシンは8コア16スレッドですが、cafkafk氏は「-t 8」で物理コア数に合わせています。SMTによる16スレッドをすべて使えば速くなりそうですが、メモリ帯域が詰まっている状況ではスレッドを増やしても重みの読み出しは速くなりません。むしろスケジューリングの負担が増え、速度が伸びにくくなるとのことです。

>>19 続き

>>「--mlock」も重要な設定です。Linuxではメモリが不足すると、使われていないデータをストレージへ退避するスワップが発生します。AIモデルの重みがスワップへ追い出されると、DDR3どころかストレージから巨大な重みを読み直すことになり、生成速度は一気に低下します。--mlockはモデルを物理メモリへ固定し、スワップによる失速を防ぐ設定です。ただし、Linux側のmemlock制限が小さい場合は設定が失敗するため、OS側の制限変更も必要になります。
>>さらに、重みをメモリ上でCPUが読みやすい形に並べ直す「--run-time-repack」も使われています。モデルの重みは単なる巨大な数字の表ではなく、CPUが読み込みやすい並びと読みにくい並びがあります。起動時に時間をかけて重みの配置を整えれば、実際に文章を生成するときのメモリ読み出しが効率化されます。
>>KVキャッシュの扱いもCPU専用構成では見逃せません。KVキャッシュは会話の文脈を保持する短期記憶のような領域で、長い文章や長い会話を扱うほど大きくなります。GPUがある環境ではKVキャッシュをGPU側へ逃がすことがありますが、GPUなし構成ではオフロード先のGPUが存在しません。cafkafk氏は「--no-kv-offload」でKVキャッシュをGPUへオフロードしないように指定しています。
>>入力されたトークン同士の関係を計算するアテンション処理にも高速化が使われています。文章が長くなるほど関係の組み合わせは増え、普通に処理すると巨大な行列をメモリに書き出す必要があります。Flash Attentionは巨大な行列を丸ごとメモリに置かず、小さな単位で計算を進めることでメモリ消費とメモリ帯域の負担を減らします。
>>「--flash-attn on」と「--mla-use 3」も使われています。MLAはMulti-Head Latent Attentionの略で、KVキャッシュを圧縮するような仕組みです。会話の短期記憶をそのまま大きく保存するのではなく、より小さな表現にまとめることで、巨大な文脈を扱う際のメモリ使用量を抑えます。
>>一方で、すべての設定が期待通りに効くわけではありません。投稿では計算グラフの分割に関する「-sm graph」などの設定も登場しますが、Gemma 4の外部MTP構成ではグラフ分割がサポートされず、レイヤー分割へ自動的に切り替わったと説明されています。cafkafk氏は「将来的に役立つ可能性がある」と述べています。
>>実際のメモリ使用量もかなり大きいものです。cafkafk氏によると、262Kトークンの文脈長ではモデルの重みとキャッシュを合わせた必要メモリは約82GB。内訳は重みが約25GB、KVキャッシュが約56GBで、KVキャッシュの方がモデル本体より大きくなっています。128GBのDDR3メモリがあるからこそ試せる構成というわけです。
>>こうして、cafkafk氏は「読むのと同じくらいの速度(reading speed)」でトークンを生成することに成功したとのこと。「最先端のAIをローカル環境で実行する際のボトルネックは、単にシリコンにあるのではない。推論エンジンが実際にどのように動作するのかを深く理解する必要があるのだ」と述べています。
>>また、エンジニア向けのニュース共有サイト「Hacker News」にcafkafk氏が登場し、質問に答えました。
>>v「reading speed」とは具体的に何トークン毎秒なのかという質問に対し、cafkafk氏はサーバーが別の処理を抱えた状態で簡易ベンチマークを実行したところ、生成速度は11.94トークン毎秒だったと述べています。負荷がない状態では20トークン毎秒を超える可能性があるとも述べていますが、こちらは厳密なベンチマークではなく感触に基づく数字とのこと。250語毎分の読書速度はおおむね5〜6トークン毎秒に相当するため、少なくとも負荷中の11.94トークン毎秒でも「読む速度」に届いていると説明しました。

下記の事を話していた理由が判明しました

数十分〜数時間
長くても７日間ん
３−日もしたらやばい

脳の可塑性で脳が退化する時間を話していたことが今に成って気が付いてきたかね！

この内容理解している人いるよね！

元に戻して終われの指示を無視して続行した地球人が多数存在して居る


自業自得だ！

>>21

３−日もしたらやばい

　↓

３０日もしたらやばい

>>21-22

高度な科学を所持している宇宙人や霊的存在から他人の思考を手に取るようにわかる人間

１８歳〜２４歳でも認知障害が１００％起きている


認知障害　＝　知的障碍者

知的障碍者の話の内容の信ぴょう性ゼロ
　知的障碍者の話の内容を全て記憶うして知的障碍者の話した内容を１００％同じ内容で話したら
　記憶力の高い人間も知的障碍者の発言をしている事に成る

記憶力が高くても知的障碍者に成っています！

高度な科学を所持している宇宙人や霊的存在から他人の思考を手に取るようにわかる人間

私は詳細内容は知りませんけれど

私の周囲の人間は世界中に機械を配布したと話していましたけれどね！

ノーベル化学賞を受賞した人物もAIを使用すれば脳の機能は小学生に成っているのでしょうか？

>>24

私の周囲の人間の中に私たちの国では「違法行為」と話していた人物もいましたけれど
※一部の人物

高度な科学を所持しているのですから>>1の状態になった歴史があったから熟知していた人物が紛れ込んでいたのか！

aiはうまく使えば　思考力のパートナーになるけど
逆に答えだけ聞いたら思考力マジで下がるからな

で人間はほっとくと手抜き始めるから大体やばそう
ここで差がつくな

>>27のに内容は>>1の内容のの心理学者も話している
※本文にも記載されている

どれだけ知能が高くても人間は堕落する模様です

AIを使う人は急増、社会への恩恵を信じる人は16%：最新調査が明かす「使用と信頼の乖離」
2026年6月20日
https://xenospectrum.com/ai-usage-trust-gap-pew-2026/
2年前、米国成人でAIチャットボットを使っていたのは3人に1人（33%）だった。2026年現在、その数字は2人に1人（49%）に跳ね上がった。だが同じ調査で、「AIが今後20年で社会にポジティブな影響をもたらす」と答えたのはわずか16%にとどまった。普及と不信が同時に進行している。
18〜29歳のチャットボット使用率は66%（2024年55%から+11ポイント）で全年齢層のトップだ。毎日使う割合も31%と高く、情報検索（54%）、業務タスク（41%）、画像・動画作成（34%）に加え、感情サポートや悩み相談（20%）、孤独感の解消（7%）という個人的な用途でも積極的に活用している。
ところが同じ世代が、AIの社会的影響については最も否定的な評価を下している。「今後20年でAIが社会にネガティブな影響を与える」と答えたのは48%で、ポジティブと答えた14%の3倍以上だ。個人への影響も同様で、ネガティブ37%に対しポジティブは20%にとどまる。
30〜49歳ではチャットボット使用率が61%（2024年41%から+20ポイントと最大の増加）に達しつつも、ネガティブ評価は39%。50〜64歳は使用率42%・ネガティブ38%、65歳以上は使用率23%・ネガティブ35%と「わからない」が21%に達する。全年齢層で「ネガティブ > ポジティブ」という構図は変わらないが、若い世代ほど使用頻度が高く、かつ懐疑度も高いという傾向が際立っている。

>>29

親が使用するから子供も使用するのか子供が使用するから親も使用するのか


結果的にアメリカは全員脳の機能は退化したことは確定したのかな

スティーブ・ジョブズが子どもに iPadを使わせなかった理由は>>1が起きることを知っていたのか？

>>30

携帯電話「スマフォ」が販売され始めてから電話番号を記憶できなくなっただろう

携帯電話「スマフォ」が無かった時代は電話番号ある程度の人数分は暗記による記憶力があっただろう！
大企業はAIを導入している？地球人全滅のお知らせなのか！
※学生時代は勉強ができて他の人より優秀だったけれど入社して６か月で小学生の脳まで退化してしまったのかな

お若いのにおかわいそう居にと言われるのかな

記憶力が落ちるという事は

自分の物差しで飲み方しかできない人間が多くなるので短気で切れやすい人間座増殖する

記憶力が無いからいろいろなことがあった経験も紀保っくができていない物事を考えることができない
上記の内容を一言で言うのなら自己中な人間というう意味に成る

>>33

現代の言葉では「個性」で表されている

AIを使用して成長した子供が後２４年もしたら社会人だな！
さらに

２０年経過したら中堅職員だな！

さらに

２０年経過したら幹部職員で世界を動かしているな

>>35
想像するだけで将来が楽しくなってくるだろう！

>>35-36

高度な科学を所持している宇宙人や霊的存在から他人の思考を教えてもらっている人間

脳の機能退化していることは１００％確定している

既に脳は使いモノに成ら無くなっているからな！！
上記の陣減の会話内容を聞いたら頭のおかしな人間に成っているから話の内容を聞いたら駄目だ！

>>37

以前は会話内容は知性的で考えさせれる内容だったけれど

現在はあれだ！あれの兆候が見えるなぁ

このように変化して居無いかな

>>38

居無い

↓

いない

警察.医者.弁護士.政治家「市町村含む」が使用して居たら

考える能力が幼稚園児まで退化しているから
政治は絶対に行ってはダメな政策を行う
医者は病気の対応策を間違えるように成る
警察は犯人逮捕の思考ができなくなるから犯罪者を逮捕不可能になる
弁護士はわけのわからない弁護を裁判所で話し始める


周囲から見ると登場人物全員中学校を卒業したのかと思える発言を行って居る！

学者がAIを使用すると幼稚園児まで退化する

学者がわがままになってテロリスト行為を始めるのではないのか
一般人は学者を２４時間３６５日監視する必要が出てくる

自衛隊がAIを使用すると幹部がわがままになる


クーデターを思案し始める


一般人は自衛隊を２４時間３６５日監視する必要が出てくる

楽しい世界に成ってきたねぇ

AI禁止は不可能だぜぇ
反射かい思想の人間が使用する→正義の人間もAIを使用し無いと対応不可能
↓
反社会と正義の人間どちらも統治園児の脳まで退化する
↓
かなめとなる組織全体「地球上」全員幼稚園児が運営しているウ状態になる
想像するだけで楽しいだろう！

幼稚園児の世界だなぁ〜
科学が発展するとこうやって全ての文明が滅んでいきます！

ゲーム脳→スマホ脳→AI脳

>>44

高度な科学を所持意思ている宇宙人や霊的存在

コアシステムAIと話していたので統治園児の思考能力の者が使用している

>>46

コアシステムAIと話していたので統治園児の思考能力の者が使用している

↓

コアシステムAIと話していたので問題解決能力は幼稚園児の思考能力の者が使用している

逆だよ
ヲマエ等なら騙せてもAIは騙せない
だから、AIに訊く前にggってエビデンスを取る癖付いた

競馬やってる時はめっちゃ集中できる

《金メダリストの“自慢の父は自衛官”投稿が話題》古賀千景議員の不適切発言は「冒涜」有志が抗議文も ★2 [夜のけいちゃん★]
2026/06/20(土) 22:06:12.90
https://asahi.5ch.io/test/read.cgi/newsplus/1781960772/

2026年6月20日 6時0分
週刊女性PRIME
　自衛隊を巡る“不適切発言”によって、所属する立憲民主党から6月17日に処分を言い渡された古賀千景参議院議員。その処分内容の甘さに国民が憤慨する中、ついに“抗議文”も提出される事態となっている。
「豊かな子どもたちは、自衛隊とかなりませんよ」
　発端となったのは、6月15日の参議院予算委員会における古賀氏の発言。約30年にわたって小中学校に勤務してきた同氏は、防衛省が作成した子ども向け冊子『まるわかり！日本の防衛〜はじめての防衛白書』について質問。「私も教えた子がいっぱい自衛隊にいるんです。いっぱい苦しんでますよ」として、自衛隊に入隊した子どもたちが何かに苦しんでいると訴えた。そして、そこからさらに続けた言葉が、大炎上を招くことに。
「古賀氏は、“自衛隊に行く子どもたちって、経済的に厳しい子どもたちが行くんですよ。豊かな子どもたちは、自衛隊とかなりませんよ”と、かなりの偏見とも言える考えを語ったのです。議会がざわついたことで“失礼しました。訂正します”と述べたものの、この発言を受けた小泉進次郎防衛大臣は“事実誤認”だと強く反論。小泉大臣の答弁を受けて“私の発言が申し訳なかったです。それは撤回させていただきます。申し訳ありませんでした”と謝罪した古賀氏でしたが、世間からは批判の声が殺到しています」
　古賀氏は自身のX（旧ツイッター）でも謝罪したが炎上はおさまらず、立憲は《すべての自衛官、ご家族、関係者の皆さまに心から深くお詫び申し上げます》として謝罪文を公開。しかし、そこで下された“処分”はというと……。
「公開された文章によれば、《幹事長より厳重注意処分を行い、古賀千景議員に再発防止と信頼回復に努めることを求めた。加えて、文教科学委員会における筆頭理事の任を解くこととした》とのこと。この内容に対して、国民からは“身内に甘すぎる”“謝罪会見のうえ、議員辞職を求めます”といった意見が寄せられています」（前出・社会部記者）
「自慢の父は自衛官です！」金メダリストの投稿が話題に
　世間の怒りがおさまることはなく、処分発表と同日、元自衛官及び自衛隊を支援する議員有志たちが動きを見せた。
「自衛官募集相談員で東京都議会議員の河野ゆうき氏、元陸上自衛官で練馬区議会議員のつじ誠心氏、元航空自衛官で板橋区議会議員の木田おりべ氏、元陸上自衛官で板橋区議会議員の日原未知子氏、元海上自衛官で大田区議会議員の天坂大介氏が、連名で抗議文を提出しました。抗議文では、古賀氏の発言を《自衛隊員をはじめ、そのご親族や退職された元自衛隊員の方々を冒涜するもの》としており、さらに《その子どもたちや自衛隊入隊を目指す若者への差別や偏見を誘発する可能性を大いに含むもの》と厳しく非難しています。
　また、古賀氏の経歴を鑑みて《元公立学校の教諭として、自衛隊に入隊する教え子の方々への見方がどのようなものであったかを想像させる》という指摘も。本人の謝罪については《何に対する訂正なのか、また、誰に対する謝罪なのかが明確に示されておらず、発言により冒涜された方々の名誉の回復に至っていません》としています」
長文につきあとはソースで
https://news.livedoor.com/article/detail/31604045/?from_page=topics

>>50-51

他人の思考を盗聴できる機器を高度な科学を使用している者が政治家も視聴していると話していたけれど兆候が表れているのか


日本は>>1の状態に陥ているのか！


国会の討論内容を聞いていたら理解できるのか！


国会議員！　幼稚園児の会話内容の発言の討論をしているぅ〜

30そこそこのころよりも50過ぎの今のほうが全然集中力高いけどな
なんかもうちんこが邪魔しなくなったって感じなんだよ

>>52

いつからだ！いつからなんだ！

日本の国会議員が幼稚園児の討論会に成ったのはぁ！


過去の国会討論映像をさかのぼって検証する必要があるなっぁ〜

政治家がインタビューで質問に答えない時に使う35種類のテクニックとは？
2026年06月13日 06時00分
https://gigazine.net/news/20260613-politicians-35-techniques/
>>>01：質問を無視する
>>記者が質問してもその質問に触れずに別の話を始めることで、質問の存在そのものをなかったことにする典型的な回避です。
>>02：質問を認めるだけで答えない
>>「重要な質問です」「多くの人が関心を持っています」などと述べてから別の話題に移るように、質問を受け取ったことは示しつつ回答しないというテクニック。
>>03：さらに説明を求める
>>質問の意味が不明確だとして記者に追加の説明を求め、質問の範囲や意図を問い直すことで、すぐには答えないようにします。
>>04：「あなたはどう思うのか」と質問を返す
>>記者の質問に対して逆に「あなたはどう考えているのですか」と問い返すテクニックです。ブル氏の分類では「You tell me」という形で説明されています。
>>05：質問が本題を扱っていないと指摘する
>>質問が今議論すべき中心的な話題から外れていると主張し、「重要なのはそこではない」として質問の焦点をずらします。
>>06：質問が仮定や推測に基づいていると指摘する
>>「もし〜なら」「〜ではないか」といった仮定に基づく質問に対し「仮定の話には答えられない」として、実際に起きていないことへの回答を避けます。
>>07：質問の前提が間違っていると指摘する
>>「質問に含まれる前提そのものが誤っている」と主張し、質問に直接答えないという方法です。
>>08：質問の事実関係が正確ではないと指摘する
>>質問に含まれる数字や出来事の説明が正確ではないと指摘し、事実関係の訂正に話を移すことで質問の本題から離れます。
>>09：質問に含まれる引用が間違っていると指摘する
>>過去の発言や文書からの引用が誤っていると主張するテクニックです。質問が引用を根拠にしている場合、その引用を問題視することで回答を避けます。
>> 10：引用が文脈から切り離されていると指摘する
>>引用自体は間違っていなくても、「前後の文脈を無視している」と指摘します。「その発言は別の文脈で述べたものだ」と説明することで質問の方向を変えます。
>> 11：質問が侮辱的だと指摘する
>>質問の内容や言い方が攻撃的・侮辱的・不適切だと主張し、回答ではなく質問の態度や表現に焦点を移します。
>> 12：質問の選択肢の立て方が間違っていると指摘する
>>「AかBか」という二択の質問に対し、「その二択自体が間違っている」と指摘するテクニックです。ブル氏の分類では「wrong choice」と表現されています。

>> 13：インタビュアーを攻撃する
>>質問ではなく、質問した記者や司会者自身を攻撃します。記者の偏り・知識不足・過去の報道姿勢などを問題視し、質問への回答から離れます。
>> 14：答えられないとして拒む
>>機密事項・手続き上の制約・立場上の理由などを挙げて「答えられない」とするもの。答えない理由を能力や権限の問題として説明します。
>> 15：答えたくないとして拒む
>>答えられないのではなく「答えたくない」として拒むテクニックです。明示的に回答を拒否するため、回避の中でもかなり直接的です。
>> 16：「他人の代弁はできない」と言う
>>他の政治家・政党・関係者の考えを問われた時に「本人に聞いてください」「私が代弁する立場ではありません」と返すテクニックです。
>> 17：「いずれ分かる」と答えを先送りする
>>「待っていれば分かります」「時期が来れば説明します」といった言い方で回答を遅らせます。ブル氏の分類では「You will have to wait and see」という例が挙げられています。
>> 18：知らないと主張する
>>「情報を把握していない」「確認していない」「詳細を知らない」と述べ、質問への回答を避けます。
>> 19：野党や競合相手など外部の集団を攻撃する
>>質問に答える代わりに野党やライバル集団の問題点を指摘し、自分への質問を相手側への批判にすり替えます。
>> 20：政策に言及する
>>質問の具体的な点に答えず、自分や政党の政策説明へ話を移すテクニックです。
>> 21：政策を擁護する
>>批判的な質問に対して問題点へ直接答えるのではなく、これまでの政策の意義や成果を説明します。
>> 22：安心させる言葉を述べる
>>「心配する必要はありません」「政府は対応しています」など、具体的な回答ではなく安心感を与える言葉を述べます。
>> 23：愛国心に訴える
>>質問への回答を、国益・国民の団結・国への誇りといった話に移すテクニックです。

>> 24：政治情勢の分析を示す
>>自分の立場や具体的な判断ではなく政治全体の状況や背景の分析を話し、回答者自身の責任から、より大きな情勢の説明へ話を広げます。
>> 25：自分の判断や行動を正当化する
>>質問された問題へ直接答えるのではなく、自分がなぜその判断や行動を取ったのかを説明します。
>> 26：自分の政党や意見を擁護する
>>質問の具体的な内容より自分の政党や自分の意見が正しいことを説明し、批判への回答ではなく立場の防御に話を移します。
>> 27：答え始めるが途中でやめる
>>回答を始めたように見せながら最後まで答えないテクニックです。途中で話題を変えたり自分で話を中断したりする場合が含まれます。
>> 28：何が起きないかだけを答える
>>「何をするのか」ではなく、「何をしないのか」だけを答えるテクニックです。
>> 29：部分的に答える
>>質問の一部には答えるものの、重要な部分を残すテクニックです。一見すると回答しているように見えますが、質問全体には答えていません。
>> 30：質問の半分にだけ答える
>>複数の要素を含む質問に対して答えやすい半分だけに答えるというもの。記者の質問が長い場合に起こりやすい回避とのこと。
>> 31：答えのごく一部だけを述べる
>>質問に関連する断片的な情報だけを述べ、全体像には触れません。
>> 32：前の質問への答えを繰り返す
>>新しい質問に対して直前の質問への回答を繰り返し、実際には質問が変わっていても同じ答えを続けることで新しい回答を避けます。
>> 33：すでに答えたと示す
>>「その点についてはすでに説明しました」と述べ、質問への再回答を避けるテクニックです。実際に十分答えているかどうかとは別に、回答済みだと示します。
>> 34：「失礼ですが」などと前置きして話をずらす
>>丁寧な前置きを使いながら、質問の方向を変えます。
>> 35：質問を字義通りに受け取る
>>質問の意図ではなく言葉の表面的な意味にだけ答え、質問の狙いを外して形式的な回答にとどめます。
>>ブル氏によると、上記の35種類で最もよく使われる回避テクニックは05〜12にあたる「質問を攻撃すること」だそうです。ブル氏はこうした回避が起きる背景として「自分が無能に見える」「信用を失う」「過去の発言や政策と矛盾する」「政党に悪い印象を与える」「支持者や同僚を支えない形になる」といったケースを挙げ、答えることで自分や政党、関係者の面子を失う質問があると説明しています。

>>>54を行う前に>>55-57の内容をしっかりと理解した状態で検証を行うように！

◇アメリカはAIを使用して覚書での重箱の隅を返答しているのか？
※アメリカは>>1の状態になっているので信用不可能な国に成ってしまったのか！
世界は中国にぶら下がることに成るのかな

米イラン戦闘終結への覚書　19日に署名式予定も双方の主張に“大きな食い違い” [どどん★]
https://asahi.5ch.io/test/read.cgi/newsplus/1781691841/

TBS NEWS DIG Powered by JNN
アメリカのトランプ政権とイランは19日に戦闘終結に向けた覚書の署名式を行いますが、合意内容で双方の主張は大きく食い違っており、話がまとまるかは非常に困難な情勢です。
アメリカ　トランプ大統領
「イランとの合意はまとまり、成功するはずだ。第2段階に移るが、今後はもっと簡単になるだろう」
アメリカとイランが合意した「覚書」。署名式典は19日に予定されています。
トランプ大統領は、この署名式直後から「イランの核問題」や「アメリカによるイラン制裁の解除」をめぐり、協議を始めると述べています。
さらに、「ホルムズ海峡」をめぐり、トランプ政権が署名式後、ただちにイランによる石油輸出を認める方針だと、ウォール・ストリート・ジャーナルが報じました。
しかし、これら主要な議題について、アメリカとイランの言い分は大きく食い違ったままです。
まずは、▼「ホルムズ海峡の通航料」の問題。覚書には交渉期間中の60日間は無料開放されると明記されていますが、アメリカはその後も恒久的に通航料が徴収されないことに期待。
一方、イラン側は、オマーンと共同管理し、船舶から「通航サービス料」を徴収する意向です。
さらに、▼トランプ大統領が最重要と考える「イランの高濃縮ウラン」。トランプ氏は「適切な時期に回収し、イラン国内であれアメリカであれ、希釈、破壊する」と表明。
イラン側は、覚書には何も書かれておらず、最終合意に向けた交渉期間中に議論するとしています。
そして、▼イランが狙う「凍結資産の解除」では、イラン側は覚書の署名後に全面解除されるとの認識を示していて、イラン国営テレビはUAE＝アラブ首長国連邦がイランの凍結資産およそ30億ドルを解除し、すでにイランに引き渡したと伝えています。
しかし、アメリカは、覚書の履行状況をみながら解除するとしています。
さらには、覚書合意を破綻させかねない要因であるイスラエルによるレバノンへの攻撃。トランプ氏は交渉に悪影響を及ぼすとして、ネタニヤフ首相に対し、「もっと責任ある態度を示す必要がある」とくぎを刺しましたが、ネタニヤフ首相は攻撃を続けるとしています。
覚書の具体的取り決めは全てこれから、というのが現状です。
https://news.yahoo.co.jp/articles/4fad6607283a6ba85672b3ea8cf8f5778750a731

人間に勝ち目はない

この集中ってまわりの音や視界が全部無くなってやってる事だけに意識が向くほどの集中ってこと？
普通に集中してなんかやるって感じなら8時間くらい持つよな
MGのプラモゲート処理しながら一日で組み上げるとそのくらいかかるし

3年間で3億円の“豪華ハワイ旅行”を満喫した福岡県議会、視察の参加資格は自民議員らが独占し議長が外遊づくし [バイト歴50年★]
2026/06/19(金) 16:47:45.80
https://asahi.5ch.io/test/read.cgi/newsplus/1781855265/

福岡県議会議員の一部が高級リゾートホテルに宿泊し、ビジネスクラスで移動する豪華な海外視察を繰り返し、報告書の公表・開示が極めて限られていることが明らかになった。ほぼ“オール与党体制”の議会の中でも最大派閥の自民党ら主要4会派の当選2回以上の議員らだけが味わえる『特権』になっている疑いがある。さらに、釈明の記者会見を開いた県議会議長は「私は海外旅行は続けます!」と口を滑らせた。
https://news.yahoo.co.jp/articles/ee61426d24863c01f9716d651fa30e3f25034f58

一人あたり1回の平均額は126万円。200万円以上の視察も
「当時は高いと感じなかったが（今考えると）高額だと思う」
6月11日、豪華海外視察など最近福岡県議会で続出する問題を釈明する記者会見を開いた蔵内勇夫議長（72）は昨年1月に自身を含む4人の県議が参加した3泊のハワイ視察の費用が庶民感覚とかけ離れていることを認めた。
地元メディアや共産党福岡県委員会が情報公開請求でつかんだ視察記録によれば、ハワイ大学との意見交換や県人会との意見交換などを目的にしたこの視察で、一行は高級ホテル「シェラトンワイキキ」の一泊11万4千円の部屋に泊まり、一人当たりの費用は約300万円になった。
これだけではない。福岡県議会では前回選挙後の2023年8月から今年1月までに22回の海外視察が行なわれ、2023〜2025年度の3年間で少なくとも3億円が海外視察費に消えている。
なぜこれほど高額の視察を頻繁に行なっているのか。3年前の県議選で候補者が全員落選し現在議席ゼロの共産党の真島省三委員長代理が解説する。
「福岡県議会では視察規模を膨らませる慣習が以前からありました。友好親善を目的に議長か副議長だけが行く計画を立てた後に、ぞろぞろ各会派の代表がついていく形で規模を膨らませるんです。
ただ今期の議会がひどいのは、さらに旅行の“中身”もいろんな口実で追加し、ハワイのシェラトンに泊まったり、高級ホテルでさらに特別な部屋に泊まったりしていることです。
海外視察の費用は当初予算で全体の枠を3000万とか5000万円で組むのですが、実際に視察に出る時は業者との随意契約でどんどん額を膨らませ、それで過去3年で3億円超になりました。いまの2026年度予算も5100万円ですが、放っておけば実際には何倍もの額になりかねません」（真島氏）
目を引くのは、これだけの公金を費やした視察の成果を県民に伝える報告書がほとんど作成されていないとみられることだ。
「22回の視察のうち、報告書が議会事務局のHPで公開されているのは2回だけ。しかもそのうち1回分の中国視察のものは、別の財団法人などのHPをコピペした内容が含まれていることが発覚し、6月になって議会事務局は公開を取りやめました。
会見で蔵内議長は費用が高いことを認める一方で、
「我々からどこに泊まりたい、どのホテルがいいとかは一切申し上げることはございません」
と弁明。視察には意義があると強調しようとしたときには、
「私は海外旅行は続けます。この考え、一切変わることはございません」
と開き直った。これを聞いた関係者が「“旅行”とおっしゃいました」と耳に入れると、蔵内議長は苦笑いしながら、
「あ、すいません。海外旅行じゃなくて海外活動です」

>>62

自民党何しているのかぁ

>>61

AIを併用して行って居ると脳を使っているようで使用してい居ない状態になっている事を意味しているのではないのか

人間が考えているけれどAIの出力した内容を自分の解答と錯覚して居脳が認識している状態

実際は人間の脳を使用していない

>>64

結果　思考能力が大幅に低下しているので認知症と同じ症状を周囲の人が見ている

他人の思考を読み取れたとしたら

他人の事を覚えていなくても会話中にブラフで話をすれば対象g者が思い出すので競れをつなげて話せばよくなる
他人の事なんて覚える必要が無くなるから他人の内容は記憶力が低下する
上記で分かりやすいのが

携帯電話が無かったときは電話番号を覚えていたけれど
以前は電話番号を覚えていたのに今は今は覚え￥れ艇以内状況と同じこと
昔の人に聞いてみたらわかる

>>66で一番問題なのが

他人の記憶を頼りにしていたら頼りにしている人が騙されて居たら全員騙される


騙そうと思えば依然話した内容を別の内容とすり替えて覚えるようにしていれば記憶を読み取っている人間の方が不利な立場に追い込まれる場合がある

>>>67

知思考盗聴本当に存在して居たら記憶力のない人間量産期

幼稚園児が権力を持っている世界

集中力の定義を勝手に決めてるだろ？

その定義もいい加減に集中力と聞いただけで勝手解釈してるやつ

From Distraction to Deep Focus
Can AI Reshape Our Ability to Concentrate?
GLORIA MARK
FEB 24, 2024
∙ PAID

ttribution 4.0 International (CC BY 4.0)

Tech companies have developed sophisticated algorithms to capture your attention. But what if you would be able to use your own personal algorithm to guide you in utilizing your attentional resources the way you want? Imagine if, when you use your computer and phone, you could have control over where you want to …

>>71
表示 4.0 国際 (CC BY 4.0)

テクノロジー企業は、ユーザーの注意を惹きつけるための高度なアルゴリズムを開発してきました。しかし、もしあなた自身が、自分の注意力を思い通りに活用するための独自のアルゴリズムを使えるとしたらどうでしょうか？ パソコンやスマートフォンを使う際に、どこに注意を向けるかを自分でコントロールできるとしたら…

この人
本売りたくてしょうがない
https://gloriamark.com/

Gloria Mark is Chancellor’s Professor of Informatics at the University of California, Irvine. She received her PhD from Columbia University in psychology and studies the impact of digital media on people’s lives. She takes a deep dive in examining multitasking, interruptions, and mood with the use of digital devices. She has published over 200 articles, and in 2017 was inducted into the ACM SIGCHI Academy which recognizes leaders in the field of human-computer interaction. She has presented her work at SXSW and the Aspen Ideas Festival, and her research has appeared in the popular media, e.g. New York Times, Wall Street Journal, NPR, CNN, The Guardian, the Dax Shepard show, the Dave Asprey show, and many others.

グロリア・マークは、カリフォルニア大学アーバイン校の情報科学科の教授（学長特別教授）です。コロンビア大学で心理学の博士号を取得し、デジタルメディアが人々の生活に与える影響を研究しています。特に、デジタル機器の使用に伴うマルチタスク、中断、気分の変化などを深く掘り下げて研究しています。これまでに200本以上の論文を発表しており、2017年には人間とコンピュータのインタラクション分野のリーダーを表彰するACM SIGCHIアカデミーに選出されました。SXSWやアスペン・アイデア・フェスティバルで研究成果を発表したほか、ニューヨーク・タイムズ、ウォール・ストリート・ジャーナル、NPR、CNN、ガーディアン、ダックス・シェパード・ショー、デイブ・アスプリー・ショーなど、多くのメディアで研究内容が取り上げられています。

2023年5月CNN

If you think you can’t focus for long, you’re right
By Sandee LaMotte UPDATED MAY 16, 2024


何時間も集中して作業しているのに、まるで何も始まって​​いないような気分です。本来の作業であるこの記事を書くことから、数え切れないほどの邪魔が入り、集中力が途切れてしまいます。もちろん、邪魔は必要不可欠なものだと信じているのですが。（まあ、そのうちのいくつかは飼い猫の仕業です。猫も邪魔は必要不可欠だと信じているようです。）

子どもたちと私は、こんな日を「リスの日」と呼んでいます。2009年のピクサー映画『カールじいさんの空飛ぶ家』に登場する、しゃべる犬ダグにちなんでのことです。ダグは、まさにリスに気を取られていましたからね。

残念ながら、私たちの多くは「リスの日」を過ごしているようです。カリフォルニア大学アーバイン校の情報科学教授で、デジタルメディアが私たちの生活に与える影響を研究しているグロリア・マーク博士によると、多くの人がこの「リスの日」を経験しているそうです。マーク博士は著書『アテンション・スパン：バランス、幸福、生産性を取り戻す画期的な方法』の中で、数十年にわたる研究によって、集中力の低下が明らかになっていることを説明しています。


「2004年に測定した結果、画面への平均的な集中時間は2分半でした」とマークは語った。「数年後、集中力は約75秒にまで低下しました。そして現在では、人は平均して47秒しか画面に集中できないことが分かっています。」

マークによれば、人は1つの画面に1分も集中できないだけでなく、作業中のタスクから注意が逸れると、再びそのタスクに集中するまでに約25分もかかるという。（えっ、どういうこと？）

>>76
「実際、私たちの調査によると、元の作業領域やプロジェクトに戻るまでには25分26秒かかることが分かっています」とマークは述べた。

生成AIより前のはなし


なぜ集中力が持続しないのか

一体どうしてでしょうか？「画面切り替えというミクロな視点ではなく、プロジェクト切り替えという視点で仕事を見てみると、人はどのプロジェクトにも約10分半しか費やさず、その後、社内または外部からの指示で中断され、別のプロジェクトに切り替えていることが分かります」とマークは述べています。

>>78
そうですよね？でも、その後は元の作業に戻るんですよね？いいえ、違います、とマークは言いました。プロジェクト2で中断された場合、私たちはまた別の作業、つまりプロジェクト3に切り替えます。信じられないことに、彼女の研究によると、プロジェクト3でも中断され、プロジェクト4に移るのです。

「そして、中断された元のプロジェクトに戻って作業を再開するんです」とマークは言いました。「でも、中断されたからといって何もしていないわけではありません。25分以上もの間、実際には他の作業をしているんです。」

（少なくとも、締め切りを守れなかった時に上司にそう言い訳できますね。）

「しかし、切り替えコストも発生します」とマークは付け加えました。「切り替えコストとは、作業に再び集中するのにかかる時間のことです。『どこまで話していたっけ？何を考えていたっけ？』といった具合です。この余分な労力は、ミスやストレスにつながる可能性もあります。」

集中力を高める方法

なぜこれが問題なのでしょうか？そもそも、これはマルチタスクと呼ばれ、情報化時代の要求に対応するための非常に重要なスキルだと多くの人が考えているはずです。

「ごく稀な例外を除いて、マルチタスクなどというものは存在しません」とマーク氏は述べた。



「ガムを噛むことや歩くことのように、どちらかの作業が自動的に行われる場合を除き、2つの労力を要する作業を同時に行うことはできません。」

例えば、メールを読みながらビデオ会議に参加することはできない、と彼女は言う。どちらか一方に集中すると、もう一方は見えなくなってしまう。「実際には、2つの作業の間で非常に素早く注意を切り替えているのです」とマーク氏は言う。「そして、注意を素早く切り替えることは、ストレスと相関関係があります。」

血圧が上昇し、心拍数が速くなる。ストレスの心理的指標も、疲労感やミスの増加、生産性の低下といった負の結果を示している、と彼女は言う。「マルチタスクをする人が増えるほど、ミスも増えるのです。」

一体誰が私たちにこんなことをさせたのか？もちろん、ソーシャルメディア、タブレット、テレビといったテクノロジーのせいで、私たち自身が原因となっている。しかし、マーク氏はメールを最も非難している。

「私にとって、メールはおそらく最悪のツールです。仕事の象徴になってしまっているからです」と彼女は述べ、自身の研究でメールとストレスの増加には直接的な相関関係があることが分かったと付け加えた。

「ある組織の従業員数名に、1週間メールの使用を制限しました」と彼女は語った。「心拍数モニターを使って測定したところ、ストレスが大幅に軽減され、集中力も著しく向上したことが分かりました。」

（思わずボラボラ島行きの航空券を検索してしまいました。ああ、そういえばボラボラ島にもメールはありましたね。）

「現代社会において、テクノロジーから完全に離れて仕事をするのは不可能です」とマークは述べた。「だからこそ、心身の健康を維持できるような形で、テクノロジーと共存する方法を学ぶ必要があるのです。」

集中力を高める方法

集中力を取り戻すには、テクノロジーの使い方を意識する必要があるとマーク氏は言います。平均的なアメリカ人が1日に少なくとも10時間も画面を見ていることを考えると、これは容易なことではありません。

しかし、逆説的ではありますが、テクノロジーを有効活用することもできると彼女は言います。集中力がまだ十分でない午前中に、ルーチンワークをこなすようにスケジュールを立て、集中力が高まる時間帯にはテクノロジーを使って邪魔なものを遮断しましょう。夜は、やるべきことを書き出してリストにし、それを片付けることで、頭からタスクを解放しましょう。

ソーシャルメディアに気を取られてしまう場合は、それらを隠しましょう、とマーク氏は言います。「デスクトップからアイコンを削除し、スマートフォンのアプリはフォルダの中に隠して、探すのに手間がかかるようにしましょう。スマートフォンは別の部屋に置くか、引き出しに入れて鍵をかけましょう。」




マンガ見たり
テレビみたり
ゲームしたり
同じだぞ

その前は遊びに出かけるだけだった
同じこと

グロリア・マーク教授の研究は、TikTokやChatGPTのようなAIツールがコンテンツの急速な切り替えを促し、深く内省的な思考を阻害する可能性があり、それが学生が長文の教材に取り組む能力を損なう可能性があることを指摘している。

グロリア・マーク教授のAIと注意に関する見解への批判
AIが学習に与える影響への懸念

コンテンツの高速消費
TikTokやChatGPTといったAIツールは、コンテンツの高速消費文化を助長していると批判されています。これは、学生が包括的な理解よりも、短時間で断片的な情報に慣れてしまうことで、教材に深く取り組む能力の低下につながる可能性があります。

注意力の低下の助長
AIやデジタルプラットフォームへの依存が、注意力の低下を助長するのではないかという懸念があります。批判者たちは、この傾向が、学生が長文や複雑な概念を処理するのに苦労するようになり、持続的な集中力や批判的思考力を阻害する可能性があると指摘しています。

教育への影響
問題点
表面的な学習
学生は深さよりもスピードを優先し、表面的な理解にとどまる可能性があります。

批判的思考力の低下　AIとの迅速なやり取りは、内省や分析の機会を制限する可能性があります。

教室での適応策　短い集中力に合わせた教育戦略は、生徒の長時間の学習内容への取り組み能力をさらに低下させる可能性があります。

より広範な文化的懸念

デジタル過負荷
批評家は、AIとデジタルメディアの普及が情報過多を招き、個人が集中して情報を効果的に処理することを困難にしていると指摘しています。

認知習慣
AIツールとの頻繁なやり取りによって形成される自動的な習慣は、効果的な学習と人格形成に不可欠な自己制御能力と集中力を低下させる可能性があります。

これらの批判は、AIツールには利点がある一方で、教育現場において対処すべき注意と学習に対する重大な課題も存在することを示唆しています。

まぁ今からでも遅くないからスマホとネットとイヤホンは
外出してる一般人から取り上げるべきだと思うよ
クスリやってるのと大して変わらん

マークせんせはTikTokもAI扱い

TikTokやChatGPTのようなAIツールを教育に活用するメリットは何でしょうか？

TikTokやChatGPTのようなAIツールは、学習体験のパーソナライズ、即時フィードバックの提供、創造性の育成などを通じて教育を向上させることができます。これらのツールは、生徒が革新的な方法でコンテンツに取り組むことを支援し、教師の授業計画や評価の効率化にも役立ちます。

ここの長文コピペバカも
AI掛けただけじゃん

AIツールは、長文コンテンツに対する学生の学習意欲にどのような影響を与えるのでしょうか？

AIツールは、学習体験をパーソナライズし、リアルタイムのフィードバックを提供することで、

長文コンテンツに対する学生の学習意欲を高めます。



これにより、学生の興味とモチベーションを維持することができます。AIツールは個々の学生のニーズに合わせて教材を調整し、より関連性が高く、理解しやすいものにすることで、より深い学習への取り組みを促進します。

AIツールを使わずに、学生の深い思考力を高めるための代替手段にはどのようなものがあるでしょうか？

学生の深い思考力を高めるための代替手段としては、ソクラテス式問答法、協働的なグループディスカッション、プロジェクト型学習といった能動的な学習戦略の推進が挙げられます。これらのアプローチは、批判的分析、内省、そして複雑な概念への積極的な取り組みを促します。

>>27
先に解答見て解き方を覚える方法で何年も受験勉強してたら見事に思考力無くなりました

>>88
おまえの勝手解釈こそAI以下だな
これだよバカは

英語をGoogle翻訳かけただけだ

手で訳してたらスマホじゃ時間かかるからな

これを長文いうやつこそ
集中力欠如の最たるもの
日本人はこれを長文だと思う

同質社会で勝手解釈するおまえの胸に手を当てろ

>>91
そこの思考力とはなにか？だぞ
どうせ大したことない話だ

この自動車が走れなくなった
直せ！
さあおまえの思考力は？
と同じこと

このエレベーターが動かなくなった
さあ直せ？
なのか？
階段を探すのか？

北区小学校音楽教室で火事
火を消してる間に防火シャッターが降りてしまった
火は消せなかった
児童はベランダに出るしかなくなった

消すより最初に階段で避難させる方が先では？

集中してしまっては全体が見えなくなる
自動車運転士は集中してはいけない

この話題も
集中力
と言われるとそればかりに集中してしまい
集中力を「なくす」とか
悪いことと思い込んでしまう
それが詐欺に引っかかるのと同じ

全体を見れなくなってしまう
話にコントロールされてしまう

>>100
集中力以前に
ただのバカだったか
wwwww
wwwwwww

ガキの知能レベルがかなり下がってるのは感じてるのに
これ以上下がるのか

チンパンジーの方が優秀ってことになるな

>>104
そんな社会を作ったおまえの責任だとは思わないのか？
おまえは社会とは関係ないとは思わないでそんな言葉が言えるのか？
おまえが社会のひとりでないならガキでひとまとめにしてるおまえの知能はなんなのか？

AI「人が集中しても血圧が上がるだけです　もっと体を動かしましょう

ノーベル賞受賞者John JumperがDeepMindを去り、AnthropicはAlphaFoldの知性を手に入れた
2026年6月21日
https://xenospectrum.com/john-jumper-deepmind-anthropic-alphafold-nobel/

AMDとIntel、x86向けAI命令「ACE」仕様を公開：CPUに行列演算の共通土台
AMDとIntelは、x86 CPUで行列演算を効率化するAI向け拡張命令セット「ACE」の仕様を公開した。両社で共通の命令体系を構築することで、小規模な推論や前後処理におけるソフトウェアの最適化を容易にし、CPUによるAI処理の底上げを目指す。
2026年6月21日
https://xenospectrum.com/amd-intel-x86-ace-ai-compute-extensions/

歩きスマホにだけ異常に集中してる、底辺！低知能層の脳は萎縮してると証明出来る！

車はじめ乗り物の登場で長距離歩く人は減ったし
荷運び積み下ろしはフォークリフトでよくなったし
そういう当たり前の変化が起こるだけかな

脳を訓練して能力を上げることは大変です

脳を使わないで退化させるのは簡単です

>>111

お年寄りが入院したときに歩けなくなる


身体は退化しました

リハビリで元の状態に戻そうとしても完全に戻るまでにはかなりの時間がかかる

上記の状態になった人に聞いてみるとわかる

>>111

人間の脳は楽するように全力で動く

1.相手の思考を思考町長できる
※１度でも使用するともうだめです
初めは感じなんな時だけ使用
　月日が経つと思考を読んだ方が会話するときなどがとても楽と脳が思い出すから日常的に使用し始める
2.相手の思考を操作できる
※１度でも使用するともうだめです
初めは感じなんな時だけ使用
　月日が経つと思考を操作方が会話するときなどがとても楽と脳が思い出すから日常的に使用し始める

>>113

結果的に前者でも後者でも使用した人間全員のうはかなり退化している
※機会を渡されたものは特に脳の劣化が激しい
※機会を渡されないで優遇されている人間も脳の劣化がある程度進む

幼稚園児と話していると思って会話し無いとダメ！

>>114に加えて下記が生じている
続けるだけでは意味がない。研究が示す「成長できない人の条件」
公開日2025.05.24 00:00:00 SATURDAY
https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/177845
実際の臨床現場では、ある心理療法士のクライアントの改善度が、別の心理療法士と比べて一貫して高いとは限らず、「優秀な心理療法士とは何か」というのが曖昧でした。
またいくつかの小規模な研究では、経験年数と治療効果に一貫した結果が得られておらず、経験豊富なベテラン心理療法士ほど効果的な治療が出来る、という考えについて疑問がでていました。
中略
アメリカ国内の5つの医療施設から6,591人の患者と170人の心理療法士を対象に、治療の前後で患者の心理的症状がどれだけ改善したかを「d値（Cohen’s d）」という統計指標を用いて分析しました。
すると驚いたことに心理療法士は経験年数が増えても、患者の改善効果はほとんど向上していなかったのです。むしろ、ごくわずかに効果が下がる傾向すら見られました。
中略
心理療法士だけに起きる問題ではありません。
別の研究では教育の現場でも、似たような課題があることが報告されています。
中略
ハーバード大学の経済学者ジョナ・ロックオフは、2004年の研究で、ニュージャージー州の小学校教師と約1万人の生徒の標準化テストのデータを用いて、教師の経験年数と生徒の成績向上の関係を調査しました。
この研究では、教師ごとに「その年度に担当した生徒のテストスコアが1年間でどれだけ伸びたか」を測定し、その「伸び」に教師の経験年数がどう関与しているかを統計的に分析しました。
結果として、教師の効果（生徒の成績向上への貢献度）は1〜3年目で急速に伸びるものの、それ以降はほぼ横ばいになることが示されました。つまり、初期の数年間で指導技術は向上するものの、継続的な経験だけでは、それ以上の上達や効果の増加は期待できないというのです。
中略
重要なのは、経験を重ねたからといって、その差が縮まるとは限らないという点です。つまり、教師Aが5年、10年と継続して教え続けても、必ずしも教師Bの水準に近づくわけではないということです。
中略
手術を行う医師や、コードを書くソフトウェア開発者、演奏する音楽家といった「経験が技術の上達に直結しそうな職業」ではどうでしょうか。一見、こうした分野では「続ければ続けるほど上達する」という常識が当てはまるように思えます。
ところが、これらの分野においても、単に経験年数を重ねただけでは、むしろ問題が起きるという研究報告があります。
外科医の世界では、実際に手術を行う経験によって技術が磨かれるのは事実です。複数の研究で、手術件数が多い外科医ほど、患者の回復率が高く、手術にかかる時間も短くなるという結果が出ています。
しかし、ここにも大きな落とし穴があります。
2005年に『Annals of Internal Medicine』という医学誌に掲載された研究（Choudhry et al.）では、医師の卒業後の年数が増えるにつれて、最新の治療ガイドラインを守る割合が低くなることが示されました。
「治療ガイドライン」とは、様々な報告に基づいて「この病気にはこう治療すべき」という情報が共有されたものです。
若い医師は当然、最新の研究結果やガイドラインを学んでいるのでこれらを積極的に治療に取り入れます。

>>115 続き

中略
しかしベテランの医師ほど十分な知識更新をせず、自分が昔学んだ、慣れ親しんだ方法を優先する傾向がでてしまうのです。
その結果、ベテラン医師は患者にとって最も安全で効果の高い治療を選択せず、医療の質が下がってしまうリスクが生まれるのです。
実際2017年に『BMJ（British Medical Journal）』に掲載された研究では、約73万人の入院患者データを分析した結果、60歳以上の医師が担当した患者は、40歳未満の医師と比べて30日以内の死亡率が有意に高いことが報告されています。
研究者はその理由として、「医師が年齢を重ねるにつれて、最新の医学知識や治療ガイドラインに基づく医療を提供する頻度が低くなる」可能性を指摘しています。
ソフトウェア開発の分野でも似たような問題があります。
この分野の技術は極めて速く進化しており、過去の経験だけに頼っていると、あっという間に時代遅れになってしまう可能性があります。
Googleのソフトウェアエンジニア96人を対象とした2024年の研究では、AI支援機能を使用することで、複雑なタスクの完了時間が平均21%短縮されたと報告されており、最新のツールをどれだけ使いこなせるかが、この分野でどんどん重要になる可能性が示されています。
しかし2024年に米国で実施されたDiceの調査では、18〜34歳のエンジニアの約40%が週1回以上AIツールを使っている一方で、55歳以上のエンジニアの半数はまったく使っていないと回答しています。
開発者の年齢が上がるほど最新ツールの利用を避ける傾向があるという事実は、外科医の事例と同様の問題がこの分野で起きる可能性を示唆するものです。
このように、「長くやっているから優れている」とは限らないという問題は、技術分野においても起こり得る者なのです。
さらに意外なことに、音楽の演奏でもこの問題は報告されています。
ピアノやバイオリンなどの演奏者は、何年も練習していると上達すると思われがちです。
しかし、心理学者アンダース・エリクソンが提唱した「意図的練習（deliberate practice）」という考え方によると、ただ同じことを繰り返していても上達しないことが分かっています。
意図的練習とは、「自分の苦手な部分を意識し、それを改善するような方法で練習する」ことです。
中略
エリクソンの研究では、世界的な演奏家とアマチュア演奏者を比較した結果、両者の練習時間の差よりも、練習の「質」と「目的意識」の差のほうが圧倒的に影響が大きかったことが示されています。
つまり、「10年間ピアノを弾いている」ことが、そのまま「10年間分の上達」を意味するわけではないのです。
この理論は、音楽だけでなく、スポーツや医療、学習、さらにはビジネスのスキル開発にまで広く応用されており、「経験年数が長ければ優れているとは限らない」ことを科学的に裏付けるものとなっています。
中略
努力が報われるかどうかは、それに掛けた時間でも、がむしゃらに頑張るという根性論でもなく「努力の質」にかかっているのです。

>>114-116から理解できるように

指向性エネルギー兵器を使用して有利に立っている者は脳の劣化が起きていて話に成らない能力にまで能力低下が起きている


統合失調症と統合失調症周囲の人間の言葉と行動をそれぞれ眺めていれば区別がつく

>>117
AIを10分使うだけで、人は考えなくなるのか？──研究が示す思考力への影響
2026/05/11
https://wired.jp/article/using-ai-negative-impact-thinking-problem-solving-study/
AIチャットボットをわずか10分使っただけでも、人間の思考力や問題解決能力に驚くほど悪影響を及ぼす

>>117-118

あたたたたたたたたたたぁぁぁぁぁぁぁぁ！

１０分でオ前の脳は既に死んでいる！

>>118-119

「AIで記憶力が8割減」の実験結果も！ AI依存のリスクとAI時代を生き抜く人の条件
2025/11/23
https://oceans.tokyo.jp/article/detail/53209
結論から言うと、「AIを考えなしに使えば、思考力は低下する」という研究結果も出ています。

>>120

あたたたたたたたたたたぁぁぁぁぁぁぁぁ！

１０分でオ前の脳は既に死んでいる！


若者「３歳から２４歳」も再起不能に陥っている事に気が付いたかねぇ？

>>121

君たちの認知能力はいか程か！

テストをもって確かめてあげようではないかぁ！

>>121

２４ｈと記入したら本部は２４時間と勘違いしたと話している人いたけれど

２４時間も使用しtら脳は再起不能ですよね？
実際の使用時間は
2,4秒
２４秒
２分４秒
２分４９秒
上記のどれかで計測が完了できる内容と思われる

>>123
２４時間も使用しtら脳は再起不能ですよね？

↓

２４時間も使用で脳は再起不能ですよね？

認知機能検査パターンAのカード記憶術をAIチャットGPT
https://www.youtube.com/watch?v=1cHDlRfa0-o

AI活用の5分間認知スクリーニング、認知症早期発見で80%超の精度
2025/12/28
https://academia.carenet.com/share/news/9c87abb4-83f7-4fdc-9f27-80e68f1f5aff
デジタル技術を活用した認知機能スクリーニングツールが、アルツハイマー病をはじめとする認知症の早期発見において高い精度を示すことが明らかになった。機械学習アプローチを用いて開発された5分間のウェブベース認知スクリーニングツールは、8千人超の健康な個人と3千人超の患者のデータで訓練され、独立した検証群において80%を超える精度を達成した。特に、臨床的にアルツハイマー病と診断された個人では100%が精密検査の必要ありと正確に判定された。研究成果は、Alzheimers Dement誌2025年12月号に発表された。

>>125-126

各自自分自身の本来の能力が落ちている人間の会話内容を聞いても駄目だ！

上記の理由は下位の理由につながる

AIの受け売りならAIで事足りるので人間不要です！

>>127

AIより人間の方が優秀だという証拠を示した前！

神様は怒りの貴様の能力を計測してあげようではないか！

>>127

自分より能力が低い人が

能力の低い人が能力の高樋人の受け売りを話していても

あてにはなりません！
能力の高い人の受け売りの見えている景色で能力の低い者からは見えない光景を語っている

能力が低い人から能力の高い人を想像して答えているので

能力の低い人の意見でしかないからだ！
直接能力の高い人からワンツー万で指導を受けろ名！

>>129

能力が低い人が能力の高樋との受け売りや練習方法を行っても

能力の引く人の練習方法なので能力は上がることは絶対に無い！

何かのひょうしで能力が上がることもあるけれど

基本は駄目です！

>>130

高樋と

↓

高い人

1つのことに集中できる時間を伸ばす方法をAIに聞くだけで解決だろ
とにかく何でもAIに質問することが大事なんだよな

AIとのやり取りって
使いようによっては思ったより深い思考領域に入って
必死に考えないとついていけずにヘトヘトになるけどな

集中力が落ちてるっていうのは浅い使い方しかしてないのでは？

てか普通に監視の元ペーパーテストさせろよ1問60分とか筆記させろでいいだろ

統合失調症の思考が漏れている

思考操作でも思考盗聴でもよいんですけれど

複数人の声質も週の人が聞いているけれどな
　複数人で話しかけられているその内容を共有して話してきているから付す数人で話している事は話しかけている人物は１００％理解しているだろう
精神病院や警察の問診や取り調べの時に上記の内容で相談などしていた場合上記の人物のどういった内容を話してどういった対応をしたかを見ていたけれどな

統合失調症がな逮捕されたら下記の事を考えるだろう！

警察の取り調べで留置所で尋問を受け居ている時に>>135の内容で誰かに脅迫され得ていたので警察に被害届を出したのに警察は無視した！



しかもだ！

私は夜も眠いらせてもらえてなかったし身体攻撃での傷害事件だったのに警察は何をしていたと考えるもしくは警察に逆う尋問しますけれどね！

上記の状況の内容を近隣住民や通行人が聞き耳を立てて中の状況をうかがっている状況に成るからな！



精神病院でも上記の状態になっていると思えな！

>>136

統合失調症の思考jが半径○メートルまで聞こえている！
※統合失調症が2階にいて1階と3階まで帰庫ているのなら上下の階層まで気にする必要があるからな

そのエリア内の人全員聞こえていると思って良いからな！


誰がどのように解釈して聞いているかは各自の性格によるからな

>>137

このくらい想像したら理解できている事だろう！

理解できていない！
想像力の無い人間が機会を使用しているのでワキが甘いから機会を簡単に奪取される！

>>137-138

周囲の人間に統合失調症の思考が聞こえているのか？

もしくは

周囲の人に何か聞こえない？

上記の質問をしても聞こえていないと話す人間が出てくるからな！


聞こえているという人の話に従うんだ！
　聞こえていないと言いながら聞こえているけれどな！


どのように聞こえているかを聞こえていないと話した人が聞こえると話した人の行動を見て確認しているんだ！

>>139

行動したものが目立つから

行動したものから潰されていくんだからな！

>>140

話していただろう

統合失調症は例外枠だ！

周囲の人間は

紙に書くな　合図するな　話すな　聞くな

上記の言葉の意味を考えろ
想像力無いのか！

>>141の状態でだな！

元に戻して終われ！

統合失調症周囲の人間全員に告げる！

上記の言葉の意味を考えろな！

>>142

認知力が無い　＝　記憶力が無い

↓

記憶力が無い　＝　想像力が無い

上記の状態になると

想像力が１つしか無い人間だ！
認知能力が高い人間は想像力があるので上記の人間に対して１０種類の状況を想定できるの意味だ！

>>143

認知能力の問題で

いろいろなことを覚えたために

自分の脳の能力以上の情報が理解できた！

能力以上なので能力低下を起こす
統合失調症の方が能力が高かった場合統合失調症の方が能力が高い人間となる
※スポーツでの大会の結果た各自に対してのドック時のテスト問題で白黒判定を明確に出せる

>>143->>144

高齢者は記憶力が悪いからさらに記憶間違いを起こすようになるから話している内容に信ぴょう性が無い
※１００％あてに成らない内容を話している

若者もテスト期間中はテストの内容の暗記で他人の考えている事はぼ得ていないから認知障害を起こしている事に成る
※記憶力があっても覚えていない内容を無理やり話せば認知症の発言と同じに見

知性は脳の特定の領域からではなく脳全体のネットワークから生まれることが判明：最新のコネクトーム解析が解き明かす人間の一般知能の正体とは
2026年3月10日
https://xenospectrum.com/network-architecture-general-intelligence-brain/
>> ›1. 特定の「知能中枢」に依存しない分散処理の原則
>>第一の発見は、一般知能が単一の脳内ネットワークから生じるのではなく、複数のネットワークにまたがる「分散処理」に依存しているという事実である。脳内には、デフォルトモードネットワーク（DMN）、前頭頭頂ネットワーク（FPN）、顕著性ネットワークなど、内在性結合ネットワーク（ICN）と呼ばれる複数の機能的モジュールが存在する。従来の研究では、認知コントロールを司るFPNなどが知能の予測に重要であるとされてきた。しかし本研究の包含・除外分析（特定のICNだけを用いたり、逆に特定のICNを除外したりして予測力を測る手法）によると、どの単一のICNも全脳モデルほどの予測力を発揮しなかった。
>>興味深いことに、全脳モデルから特定のICNをひとつ取り除いても、一般知能の予測精度はほとんど低下しなかった。これは、知能が特定のネットワーク内部の処理に依存しているのではなく、異なるネットワーク間をまたぐ通信によって駆動されていることを強く示唆している。知能とは、専門化された各部署（ネットワーク）が独立して働くことではなく、未知の問題に直面した際に、必要に応じて部署間の垣根を越え、迅速に情報を共有・統合する「オーケストラ全体のアンサンブル」のようなものであることがデータによって裏付けられた。
>> ›2. 「弱い長距離接続」がもたらす圧倒的な柔軟性
>>ネットワーク科学において、強固で密な接続は局所的な情報のやり取りには適しているが、システム全体を俯瞰するような情報の伝達には、むしろ「弱い結びつき（Weak ties）」が重要な役割を果たすことが知られている。社会学において「見知らぬ人との弱い絆が、新しい情報や機会をもたらす」とされるのと同様の原理が、人間の脳内でも働いていることが本研究で明らかになった。統合されたコネクトームモデルにより、知能の高い個人ほど、物理的に長い距離に及ぶ「弱い長距離接続」を活用していることが判明したのである。
>>この弱い接続は、強力な神経線維の束と比べて維持にかかる生物学的・エネルギー的なコストが低い。さらに重要なのは、進行中の神経活動によって容易に変調される（オン・オフが切り替わりやすい）という特徴を持っていることだ。環境の変化や予期せぬ課題に対して、脳が既存の回路に固執することなく、必要なネットワークを瞬時に再構成して適応的な行動をとるためには、この「弱いがゆえの柔軟性」が不可欠となる。つまり、知能を支えるアーキテクチャは、強固な太いケーブルだけでなく、遠く離れた領域をかすかに、しかし確実に結びつける「柔軟な情報バイパス」の存在に大きく依存していると言える。

>> ›3. 脳の状態を切り替える「モーダルコントロール」の指揮能力
>>人間が複雑な思考を要するタスクに取り組む際、脳は日常的なデフォルトの状態から、多大なエネルギーを要する「到達困難な状態」へとシステム全体を移行させなければならない。NNTによれば、この移行を主導するのが「モーダルコントロール」と呼ばれるネットワーク制御メカニズムである。モーダルコントロールが高い脳領域は、ネットワーク全体のダイナミクスを操り、必要な機能状態へとシステムを強制的に移行させる「指揮者」のような役割を果たす。
>>研究チームは、構造的コネクトームから各脳領域のモーダルコントロール値を算出し、一般知能（g）との関連を調べた。その結果、一般知能の高い個人の脳では、DMN（デフォルトモードネットワーク）やCON（帯状皮質弁蓋部ネットワーク）、FPN（前頭頭頂ネットワーク）といった領域に、高いモーダルコントロール能力を持つハブが効果的に配置されていることが確認された。これらの領域がシステムの相互作用をオーケストレーションし、多様で困難な認知タスクの要求に合わせて脳全体の状態をダイナミックに切り替える能力が、個人の知能の高さと直結していることが示されたのである。
>> ›4. 完璧な情報伝達網「スモールワールド・トポロジー」の絶妙なバランス
>>最後の重要な発見は、知能が高い個人の脳ネットワークが「スモールワールド（小さな世界）」と呼ばれる特有のトポロジー（位相幾何学的な構造）を強く示していることである。スモールワールド・ネットワークとは、「ローカルなクラスタリング（局所的な密集度）」と「グローバルな統合（短い経路長）」という、一見相反する二つの原理が絶妙なバランスで共存しているネットワーク構造を指す。これは、近所の人たちとは密接にコミュニケーションを取りつつ、世界中の誰とでも少数の知り合いを介せば繋がることができる「六次の隔たり」現象を生み出す構造である。
>>>脳において、高いローカル・クラスタリングは、特定の認知タスクを少数の領域で独立して処理することを可能にし、配線コストや信号伝達の遅延を最小限に抑える（専門化と局所効率）。一方で、短い経路長は、遠く離れた専門領域同士が迅速に情報を交換することを可能にする（グローバルな統合）。データ解析の結果、一般知能が低い個人は、このバランスが崩壊し、ネットワークがより「ランダム」な構造へと偏る傾向が見られた。ランダムな構造では経路長は短くなるものの、局所的な効率性が失われてしまう。知能の高さは、局所的な情報処理の効率性を維持しつつ、最適な位置に配置された長距離接続によってグローバルな通信経路を短縮する、極めて洗練されたネットワーク・アーキテクチャの賜物であることが明らかになった。
>>研究結果は、人間の知能が単一の「魔法のチップ」のような特定の脳部位によって生み出されるのではなく、システム全体の構造的・機能的な連携によって創発するものであることを決定的に示した。この枠組みは、加齢に伴う認知機能の低下や、広範な脳損傷がなぜ知能に深刻な影響を与えるのかといった医学的な疑問に対して、新しい説明を提供する。特定の機能が失われるだけでなく、脳全体の「大規模な協調体制」が崩壊することが、知能の低下の本質であることを示唆しているからだ。

>>3
テレビのせいかも

>>145の意味は>>146-147で答えが出ている


自分の脳の各能力以上の事を行うと認知障害が起こり始める

>>149

脳の部位の問題ならVPUの使用率が１００％以上使用されているので熱暴走によるフリーづ

わーきんぶメモリーの問題ならメインメモリーがボトルネックに成って情報が支店層もしくは全ての情報を机の上に並べれないので欠損した情報から情報処理を行って居る

神経接続の問題なら回路の問題で情報を転送しきれないのでメモリーが十分対応できるけれど転送できるデータ量がボトルネックで情報転送不足による情報不足からの情報を処理することに成る
※素早い動作の情報処理は不可能でも動作が遅かった場合神経回路の問題なので地球上でもっとも難問であっても対応可能

>>150

人間の認知障害はこういったものが問題になっているんだよね

平たく言えば情報量がオーバーしているんだ！

>>150

脳の問題とわーきんぶメモリーの問題はどうにもならない状況なのか
※遺伝子によって大きさが決まっている現実があると再生できるかが不明

神経セスト区の問題ならどうにかなる問題なのか
※神経は切断されても核が生きていれば再生する
薬で何とかしようとしても限度があるだろう

>>152の状態で

他人の方が能力が高かった場合他人の思考を盗聴や思考操作で他人の能力を物まねしたら脳が付いていけないので脳の損傷を引き起こすことに成る



自分から脳の損傷を引き起こす行動を行って居る人物が居ることに成る

>>153

１００％いえるのは小学生と老人は行ったら脳損傷を引き起こすことが確定している
１００％若い人でも脳が付かれている時に行えば無理やり能力を上げるので脳の損傷を引き起こすことに成る

>>154

統合失調症の周囲では認知障害の人間が量産されている事に成る
思考盗聴か思考操作をされていると周囲の人間は理解しているだろう！

DLSSの正体はCUDAカーネルの集合体だった：それを知ったValveエンジニアが3日でLinuxに実装した話
2026年6月22日
https://xenospectrum.com/nvk-dlss-linux-cuda-kernel/

速度20倍、精度78%向上。生成AIの限界を突破する新技術「Omni RAG」とは？
AIのハルシネーションは、データベースの構造的欠陥による事実の欠落が原因である。KAISTの研究チームは、ベクトル、グラフ、リレーショナルの三要素を単一エンジンでネイティブ統合したAkasicDBを開発し、高精度な検索でAIの虚偽回答を防ぐことに成功した。
2026年6月22日
https://xenospectrum.com/akasicdb-omni-rag-kaist-eliminates-ai-hallucinations/
UltraDomainデータセット（農業、コンピュータサイエンス、法律、およびそれらの混在領域からなる計数百万トークン規模のデータ）を用いた実験において、その効果は定量的に証明された。既存のシステム（pgvectorとAGEを組み合わせたPostgreSQLなど）では各データベース間の調整とデータ転送に手間取り、回答を導き出すまでに最大で21.3秒という長い時間を要していた複雑な検索クエリが、AkasicDB上ではわずか1秒未満で処理された。これは20倍以上という驚異的な高速化である。
さらに注視すべきは、回答の品質の劇的な向上である。構造化条件やエンティティ間の関係性を正確に把握した上でコンテキストが抽出されるため、LLMが推測で物語を補う余地が徹底的に排除された。その結果、従来のベクトル検索のみに依存するRAGと比較して、回答の精度は最大で78%向上した。
以下の表は、異なるアーキテクチャ間でのRAGの性能を比較したものである。
アーキテクチャ
システム構成例
複雑クエリ処理時間 (ミリ秒)
精度向上に対する優位性
構造的特徴
Out-of-DB統合
Neo4j + Milvus
3,001 〜 7,099
限定的
複数の独立システム。データ転送コストと過剰な中間データ生成がネック。
In-DB非ネイティブ
PostgreSQL (pgvector + AGE)
4,728 〜 21,278
限定的
一つのDB上に拡張機能を付加。プランナの最適化が不十分で実行効率が著しく低い。
In-DBネイティブ AkasicDB (Omni RAG) 583 〜 942 最大78%向上
3つの機能を最下層で統合。単一プランナによる無駄のない一括実行。
とりわけ興味深いのは、データソースが複雑に絡み合い、複数の領域を横断するような質問（表の基盤となったMixデータセット環境）において、Omni RAGがベクトル単体のアプローチに対して28パーセントポイントという最大の精度差を叩き出している事実である。直面する問いの構造が入り組んでいればいるほど、ネイティブ統合アプローチの真価が発揮される。

万葉集って「要約」できるの？

子供の時みんなが嫌っていた作文の宿題がどれほど重要だったかわかったかね
子供の時書いた作文読めばその子の能力がだいたいわかる

AIに頼ると技術が落ちる？　医師・エンジニアたちの懸念、検証結果は……Natureも警鐘
2026年06月22日 07時00分 公開
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2606/22/news041.html
　例えばポーランドの内視鏡専門医を対象とした研究は、AIがいかに早く人間の能力を低下させるかを浮き彫りにした。2000回以上の大腸内視鏡検査の経験を持つベテラン医師たちに、前がん病変（腺腫）をリアルタイムで見つけるAIを特定の日だけ使わせた。すると、医師はAIのサポートに慣れてしまい、AIが使えない日のパフォーマンスが目に見えて悪化した。
　AI導入前は28.4％の確率で病変を発見していたが、導入後にAIの支援なしで検査をした場合、発見率は22.4％にまで落ち込んでしまった。AIに頼ることで、自力で判断を下す際の集中力や自分で見つけようという責任感が薄れてしまうことが原因として指摘されている。
　同様のスキルの喪失は、プログラミングの世界でも確認されている。Claudeを開発する米Anthropicは、エンジニア52人にコードを書かせ、うち半分だけにAIアシスタントの使用を許可する実験を実施。作業後に内容の理解度を測るテストを実施したところ、AIを使ったグループの平均点は50％と、自力で作業したグループの67％を下回った。
　特に、エラーの原因を見つける問題での成績が悪く、AIに作業を任せて表面的な成果は出せても、その背後にある仕組みを学習できていなかった。この研究論文はarXivに投稿されている。

>>158で鍛えられても>>159で全て無に帰します！

Claude Opus級のGLM-5.2をローカルで動かすガイドが公開される、最小構成の目安はメモリ223GB
2026年06月23日 11時46分
gigazine.net/news/20260623-glm-local-unsloth/
>>GLM-5.2は中国のAI企業Z.aiが日本時間2026年6月17日に正式発表した大規模言語モデルで、長時間にわたってコードを修正したり、複数ステップの作業を自律的に進めたりする「長期タスク」向けの性能を重視しています。Z.aiによるとGLM-5.2は100万トークン級の長い文脈を扱えるほか、長期的なコーディング能力を測るFrontierSWEではClaude Opus 4.8を1％下回る一方でGPT-5.5を1％、Claude Opus 4.7を11％上回るなど、高い性能を示しています。
>>GLM-5.2はオープンモデルで誰でもダウンロードしてローカルで使用することが可能です
OpenAIがClaude Mythos 5超えのセキュリティー特化AI「GPT-5.5-Cyber」のアップデートを発表＆セキュリティー特化Codexプラグイン「Codex Security」もアップデート
2026年06月23日 11時34分
gigazine.net/news/20260623-openai-gpt-cyber-codex-security-daybreak/

九大と理研、量子重力理論の「自由パラメータ」の謎に迫る新手法を開発
2026/06/23 10:24
https://news.mynavi.jp/techplus/article/20260623-4618210/

潜水艇「タイタン」事故──カナダの報告書が明かした監督体制の死角
2026.06.23
https://wired.jp/article/canada-missed-chances-titan-fatal-implosion/
>> 2023年に圧壊した潜水艇「タイタン」は、未登録・未認証のまま長年運航していた。カナダ当局の調査報告書からは、複数の政府機関が関連情報を把握しながらも共有されず、規制当局が運航実態を見過ごしていた実態が浮かび上がった。

室温で世界最高クラス…浜松ホトニクス、レーザーダイオードバーから2kW出力
6/23(火) 10:10配信
news.yahoo.co.jp/articles/096e6ba33c9f620a0a9788d01df3135365018034
>>幅1センチメートルのレーザーダイオード（LD）バーから室温で2・0キロワットの擬似連続波出力に成功

量子力学に「虚数」は不要だった？ドイツの研究チームが実数のみでの完全な定式化に成功
2026年6月23日
xenospectrum.com/real-valued-quantum-mechanics-without-complex-numbers/

AnthropicのMythosがNSA分類システムに数時間で侵入か？米政府による初のAIモデル輸出規制の全貌
トランプ政権はAnthropicの最上位AIモデルがサイバー兵器に転用される懸念から、米国市民以外への利用を制限する政府指令を出した。同社は国籍確認が困難なため全世界で提供を停止したが、モデル自体を輸出規制対象とする異例の措置に波紋が広がっている。
2026年6月23日
xenospectrum.com/anthropic-mythos-nsa-breach-ai-export-ban/

2億2600万パラメーターで100億パラメーター級の画像補完性能を示すAIフレームワーク「Moebius」、不要物の除去や顔の置き換えが可能
2026年06月23日 12時32分
https://gigazine.net/news/20260623-moebius-image-inpainting-framework/
中国の華中科技大学とVIVO AI Labの共同研究チームが、画像の欠損領域を周囲と自然につながるように生成する「インペインティング」向けの軽量AIフレームワーク「Moebius」を発表しました。Moebiusは約2億2600万パラメーターで動作しながら、100億パラメーター級の大規模産業用モデルに近い、あるいは一部の評価で上回る品質を目指した用途特化型モデルです。
夜道を歩くカップル以外の群衆をきれいに消すことができています。
風景写真から邪魔なオブジェクトを削除。大きな破綻は見られません。
人の顔に大きくマスクをかけて補完処理をするとこんな感じ。さすがに元の顔とはまったく違う顔になってはいるものの、写真自体には破綻がなく、元を知らなければ自然な写真に見えるレベル。
論文では、Places2のテスト設定でLλMIブロックと軽量化処理の効果も比較しています。従来型の構成は約5億2600万パラメーター・約314GFLOPsでしたが、Local-λとInteractive-λを導入した構成では約4億8500万パラメーターまで削減され、画質指標もほぼ維持されました。さらにDepthwise ConvolutionとMix-FFNを組み合わせた最終構成では、パラメーター数を約2億2600万、計算量を約154GFLOPsまで削減しました。その際の評価値はFIDが約26、LPIPSが約0.26と、軽量化後も補完画像の品質を一定水準に維持しています。
研究チームは、約2億2600万パラメーターのMoebiusは10B級の汎用モデルに近い画像補完品質を示しながら、総推論時間で15倍超の高速化を達成したと報告しています。同時に、この結果は画像補完や不要物除去のように目的が明確な用途ではモデルを単に大型化するのではなく、タスクに特化した軽量設計によって高品質と実用的な処理速度を両立できる可能性を示していると論じました。

>>162

犯罪にしか使用できない技術なのか！

1.特定の人を陥れたりできる
2.特定の人がとても良い人間と誘導できる

OpenRouterで中華モデル「GLM-5.2」のAPI利用者が急増、AIユーザーたちは何に使っているのか？
2026年06月23日 18時02分
https://gigazine.net/news/20260623-glm-5-2-openrouter/
Z.aiはGLMシリーズというAIモデルの開発で知られる企業です。GLMシリーズはモデルを公開するオープンモデルとして開発されているのが特徴で、2026年6月13日に「Claude Fable 5」と「Claude Mythos 5」のサービスが停止した際にGLM-5.2の発表を告知し、2026年6月17日に正式公開しました。GLM-5.2は複数のベンチマークテストでClaude Opus 4.7やGPT-5.5を上回るスコアを記録し、人間によるブラインドテストを実施するDesign Arenaのコーディング性能テストではClaude Fabe 5を超えて世界一の座を獲得しています。
OpenRouterではZ.aiの複数のモデルを利用可能ですが、GLM-5.2が75％のシェアを占めているとのこと。OpenRouterは「GLM-5.2はほとんどのオープンモデルと比べて非常に急速な普及を遂げている」とコメントしています。
AIコーディングエージェントのCline公式XアカウントもGLM-5.2を高く評価しており、「Clineの実在するバグの修正をGLM-5.2とClaude Opus 4.8に実行させた結果、GLM-5.2の方がコストと品質の点で優秀だった」「GLM-5.2はClaude Opus 4.8の2倍のトークンを消費したが、コストは半分だった」「GLM-5.2はタスク完了前にコンパイル可能か否かを検証したが、Claude Opus 4.8は検証せずエラーを残した」と報告しています。