Noxel -ノクセル

Norway now has more than 2,000 underwater AI laser robots shooting lice off its salmon they're made by a company called Stingray, and they already guard more than 50 million salmon and trout 24/7 the reason is sea lice, tiny parasites that latch onto salmon and feed on them as few as 11 can kill a small fish, and one pen can hold 150,000 salmon the usual fix is pumping the fish out and blasting them with warm water or water jets to knock the lice off but the handling is so rough that Norway's fish health report ranks it the top cause of death in full-grown farmed salmon so instead, Stingray puts a robot inside the pen that hunts lice one at a time, all day: > two cameras watch every salmon that swims past > AI checks two frames to make sure it's really a louse > then a green laser fires from up to 2 meters away > the salmon's scales reflect the beam, so the fish swims off fine and the louse is dead we now live in a world where AI lasers do pest control on your dinner lmao

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WhiskerはRustのバイナリとOSごとのコードのみで動作するので、他のマルチプラットフォームアプリに比べてかなりアプリサイズが小さいです。UIKitはさすが。

AIにゲームのアイデアを考えさせても、面白いものは出てこない。 大量に案を出させて、ダメなところを指摘して、修正させて……と繰り返しているうちに、どんどん時間が溶けていく。 特に厄介なのが、AIは「面白そうなゲームの説明」を作るのが非常に上手いということ。ルールもシステムもそれらしくまとまっていて、一見よくできた企画に思える。でも、実際に遊んだら何が面白いのかを掘り下げていくと、案外中身がなかったりする。 そもそも人間とAIでは発想の出発点が違う。人間は「こんなことができたら面白そう」「あのゲームのこの部分が好きだった」という、自分の経験や感覚から発想する。一方でAIは、既存の知識や仕組みを組み合わせて、それらしい企画を作ることは得意でも、何を面白いと感じるかという実体験を持っていないのだ。 だから結局、自分で思いついたアイデアをAIに精査させた方が早いし、クオリティも高くなる。 人間が面白さの核を考え、AIがそれを成立させるためのルールやバランス、矛盾点などを検討する。この役割分担が一番うまくいく気がする。 ただし「このゲームは本当に面白いのか」という評価までAIに任せてはいけない。AIは論理的な欠点を見つけることはできても、実際に遊んだときの面白さを保証できるわけではない。むしろAIの指摘をすべて反映していると、欠点は少ないけど尖った魅力もないゲームになりかねない。 AIは計算、評価、検索のように、目的や判断基準が明確な作業には強い。でも、何を作るべきか、何を面白いとするかまで任せると途端に迷走する。 AIに何かを生み出させるより、自分が生み出したものをAIに検証させる。少なくとも今のところは、この使い方が一番生産性が高いと感じている。

IT業界の皆さんがITに興味持ったきっかけって何ですか？ 自分の場合、小学生の頃に母親がphotoshopで仕事してるのを手伝ったことだった気がする