#apple xcode

[ailatestupdate]

Apple AI Vibe Coder

[gingkoburi]

アップルウォッチ用のカウンターアプリです。

それ以上でも以下でもない。

[stellardeer]

Makes me want to create an app like this except it just.. isn't fucking connected to the internet. Because it shouldn't even need to be??

Except it's $99 PER YEAR to have an app on the Apple Store, and I'm not doing that so sorry iOS users 🤷

[takahashicleaning]

ＴＥＤにて

トーマス・ドームケ：AIがあれば、誰でもコーダーになれる

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・

チャットGPTなどのAGIは、人工知能時代には、セレンディピティ的な人生を良くしてくれるメッセージを伝えてくれることの他に貨幣を事前分配、再分配して生活を下支えする役割に徹するべき。

例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。

声を出すだけでコーディングができるとしたら？

GitHubのCEOであるトーマス・ドームケは、AIのおかげでコーディングへの参入障壁が急速になくなり、ソフトウェアを作ることがレゴを作るのと同じくらい簡単（そして楽しい）になりつつあることを紹介する。

ドームケCEOは、Copilot Workspaceを紹介するライブデモで、どんな言語でも、話しかけるだけでコード作成を手助けしてくれるAIアシスタントを披露する。

実は私、いまだにレゴで遊ぶのが大好きな大人の一人なんだ。私が育った80年代のベルリンでも大好きだったし、今でも大好きだ。そして最近では、土曜日の午後に子供たちと一緒にLEGOを作っている。私がレゴを愛してやまない理由は、ズバリ、レゴが創造性を実現するためのシステムであり、参入障壁がほとんどないからです。

そして私はLEGOパパであるだけでなく、GitHubのCEOでもあります。GitHubをご存じない方は、コーディングの本拠地だと思ってください。ソフトウェア開発者、つまり私たちの社会におけるオタクの長である人たちが一同に会する場所です。そして、すべての開発者がコードを使って小さなアイデアから大きなアイデアまで、できるだけ簡単に構築できるようにすることが私たちの使命の一部です。

しかし、LEGOとは対照的に、ソフトウェアを構築するプロセスはほとんどの人にとって難しく感じられる。この状況は、2022年後半にChatGPTが登場したことで変わり始めた。今や私たちは、私たちが彼らを理解するのと同じくらい、知的機械が私たちを理解する世界に生きている。すべては言語のおかげだ。そしてこれは、我々がソフトウェアを作る方法を永遠に変えるだろう。

これまでは、ソフトウェアを作るためには、プロのソフトウェア開発者でなければなりませんでした。コードと呼ばれる非常に複雑で、時には意味不明な機械の言語を理解し、話し、解釈しなければならなかった。現代のコードは、ほとんどの人にはまだ象形文字のように見える。

これがその例だ。これは1940年代初頭のもので、プランカルキュールと呼ばれる世界初のコンピューター・プログラミング言語である。私たちが今日使っている現代的なコードの基礎を築いた。見ての通り、いくつかの数字、いくつかの吹き出し、そして大きな括弧。大した人間性はないだろう？

約20年前、COBOLと呼ばれるプログラミング言語が登場した。COBOLはアイゼンハワー時代に発明されたが、今でも多くの大手金融機関にとって重要な言語である。ウォール街も、あなたの預金口座も、クレジットカードも、すべてCOBOLで動いている。そして、ここには見慣れた言葉もある。しかし構造的には、ほとんどの人にとってあまり意味のないものだと思う。

さらに30年前の1991年、私たちはPythonの誕生を見た。Pythonは、このAIの時代に最も人気のあるプログラミング言語のひとつだ。80年の間に、私たちは泡から括弧へ、そして英語のブリップへと進みましたが、それでも人間の言語の直感性には到底及びません。

そして、2020年6月、当時GPT-3と呼ばれていたOpenAIの大規模言語モデルへの早期アクセスが可能になった。当時はCOVIDで、私たちは全員拘束され、一緒にビデオ通話をしていたのを覚えている。ランダムなプログラミング演習をこの未加工のモデルに入力したところ、まるで魔法のように、最初の数回で93パーセントが解けたんです。

私たちGitHubは、驚くべきものを手に入れたと認識し、すぐにGitHub Copilotという斬新な開発者ツールを開発しました。Copilotは現在、地球上で最も採用されているAI開発者ツールです。プログラミングの時代が生まれ変わった。

しかし、このブレークスルーの可能性は、こうしたビジネス上の成果だけ��とどまらない。ChatGPTとCopilotに搭載されている大規模な言語モデルは、人間の膨大な情報ライブラリーに基づいて訓練されているため、人間のほぼすべての言語、人間の主要なすべての言語を理解し、解釈する。彼らは私たちを理解しているようです。

私たちは、人間の言語と機械の言語の間に新たな融合をもたらしました。Copilotを使えば、どんな人間でも、たった一文字のプロンプトで、どんな人間の言語でもソフトウェアを作ることができる。泡と大きな括弧にさようなら。

これは、ソフトウェア開発そのものが誕生して以来、テクノロジーにとって最も大きなブレークスルーだ。今日、GitHubには1億人以上の開発者がいる。これは世界人口の約1パーセントに相当する。この数は爆発的に増えようとしています。その理由を、私のMacBookでお見せしましょう。

私たちはオリジナルのCopilot、つまりOG Copilotからすべてを始めました。エディターは、開発者向けのGoogleドキュメントだと考えればいい。ドキュメントを開くと、空のページが表示される。LEGOの話をしました。ウェブページで3Dのレゴブロックを作ってみましょう。開発者は何をするかというと、タイピングを始めるんだ。それでJavaScriptファイルに、レゴブロックを作る関数を作ろうと入力した。

ここに灰色のテキストが見えますが、これをゴースト・テキストと呼んでいます。これは大規模な言語モデルからのものです。タブキーを押しながらEnterキーを押すだけです。レゴ・タワーを作るという別の提案もあります。それは後でやろう。あるいは、function draw LEGO brick（レゴブロックを描画する関数）を実行することもできます。

ここでもCopilotのゴーストテキストがすぐに表示される。そして、ここで見たものが気に入れば、書いて理解するモードに入り、これを受け入れることができる。開発者はそれが大好きなんだ。なぜなら、10行のコードを自分で書いたり、インターネットからコピー＆ペーストしたりする代わりに、エディターですぐに使えるからだ。流れに身を任せることができる。

OG Copilotが私に提供してくれなかったのは、これと対話する方法だ。質問もできないし、いろいろなことを指示することもできない。昨年、私たちはコパイロット・チャットという新機能を発表しました。サイドバーでこれを開くことができます。そして、3Dのレゴブロックでウェブページ全体を作成するように指示することができます。

ChatGPTと同じように、レスポンスがストリームされ、コードが表示されるだけでなく、説明も表示されます。コードを書き始めると、そのコードが何をするのかを説明するコメントを見ることができるんだ。Three.jsというオープンソースのライブラリを使用しています。開発者や開発を学びたい人たちに力を与えるというアイデアが、ここにあるのがわかるだろう。そして、別の説明で終わっています。ここでコードを調べて、実際にボタンを押して自分のファイルにコピーすることができる。

でも、ここでもうひとつお見せしたいことがあります。この小さなマイクのアイコンはもう見たかもしれない。これを使ってCopilotに話しかけることができます。エディターの左側にあるコードが何をするものなのか、ドイツ語で聞いてみたい。

(ドイツ語で）そのコードが何をするのか説明してもらえますか？

するとまたCopilotが応答してきた。ざっくり訳すと、「はい、もちろん、このJavaScriptコードは'drawLEGOBrick'という名前の関数を定義しています」。

つまり、こういうことだ。ベルリンでも、ムンバイでも、リオでも、6歳の子どもが、親がそばにいなくても、あるいは技術的なバックグラウンドがなくても、コーディングを探求できるようになったのだ。

さて、あなたはまた、それをどのようにまとめるかを考える必要がある。ここには技術的なことがたくさんある。コードがある。自分のマシンで反復しなければならない。これをクラウドにデプロイして友達と共��する方法も考えなければならない。

しかし、これが私のレゴブロックだ。開発者としてこれらのステップをすべてこなした場合、このように見える。実際にマウスを使って回転させることができます。これはスタッド（鋲）対策で、照明効果もあります。ズームイン、ズームアウトもできます。

今はもう開発者のようなことはしたくない。自分の創造性をそのまま現実にぶつけたいんだ。そこで、このステージで初めて、まさにそれを実現するCopilot Workspaceと呼ぶ新製品をお見せします。これが私のワークスペースです。もうエディタがないのはお分かりでしょう。タスクが表示され、タスクを入力するだけです。

レゴブロックができたので、レゴブロックをレゴハウスに拡大したいと思います。レゴブロックをレゴハウスの形に積み上げる。これはドイツ語でも他の言語でもできる。でも今は英語にしよう。私はタスクを保存できる。Copilotワークスペースは、私がすでに持っているものを分析し、私に提案するものを説明する。基本的には、私の依頼を計画や仕様に再構成する。

ですから、ここでは、ユーザーの自然言語がすべて行われていることがわかります。もちろん、いくつかのファイル名ですが、ここにはコードはありません。すべて英語で説明しているんだ。実際にこれにアクセスして編集し、この行に変更を加えたり、計画が正確に望んでいないと感じた場合は、ここに下に移動して別のアイテムを追加したりできます。

さらに、一歩進んでプランを生成すると、エージェントは私がすでに持っているすべてのファイルを実行し、それらのファイルをどのように変更する必要があるか、またはリポジトリにファイルを追加して、「 LEGO ハウスの作成」機能を追加し、後で「createLEGOHouse」を呼び出す必要があるかどうかを理解します。

私には良さそうなので、これを実装しましょう。そして今、Copilotは私のタスク、私の仕様、私の計画を使ってコードを書いています。ここでは、public / legoBrick.jsファイルとブームの2つのファイルがキューに入れられていることがわかりますが、すでに私のコードが書かれていますよね?

コードに触れる必要もなければ、コードとは何かさえ知る必要もない。今ここで、私のファイルに新しい行がインポートされ、その変更を行うコードがたくさん書かれているのがわかる。

LEGOの家はできたかな？ここにライブ・プレビューを開くためのボタンがあるので、これでできる。空からレンガが降ってきて、レゴハウスができました。これは写真ではありませんよね？

はい、ありがとうございます。これはすべてライブで、これがコードの力であり、私の創造性を自然言語で現実にストリーミングする力なのです。

最後にもうひとつ。ありがとう、Copilot。AIにはいつも親切にしなければならない。

今、あなたが見たものは、3年間で3回の飛躍である。この3つの飛躍は、コンピューター・プログラミングのアクセシビリティを向上させるものであり、過去100年間にわれわれが成し遂げた以上の進歩である。世界人口の1パーセントが開発者だと言ったことを覚えているだろうか？これがどう変わるか、おわかりいただけただろうか。

Copilot Workspaceは、今はまだ開発者向けツールかもしれませんが、やがてこの種の開発者向けツールが主流になるでしょう。というのも、今後はどんな言語を話す人であれ、機械語を話す力も持つようになるからだ。コンピュータ・プログラミングを始めるために必要なスキルは、今や人間の言語だけなのだ。これは、ソフトウェア開発者のグローバル化した大波をもたらし、世界経済の地理的な形を変えるだろう。

そのため、2030年までには、もしかしたらもっと早く、10億人以上のソフトウェア開発者がGitHubを利用しているかもしれません。考えてみてください： 世界人口の10パーセントがコンピュータを操作するだけでなく、自転車に乗るのと同じようにソフトウェアを作ることができるようになるのです。

これは、ソフトウェアによる人間の創造性の新たなルネッサンスを生み出すだろう。ウェブサイト、アプリケーション、クールなコンピューターゲーム、素晴らしい歌、もしかしたら何かの治療法かもしれない。例えば、私は昨年、数週間かけて、今までに乗ったすべてのフライトを記録するアプリを作った。今、あなたが何を考えているか分かる。なんてオタクなんだ、と。そうなんだ、僕はこういうものを作るのが大好きなんだ。

AIの助けを借りて、ワインを飲み終える前に英語でもドイツ語でもできるようになった。そしてすぐに、ここにいる誰もがそうなる。ナーディチュードの門は大きく開かれたのだ。

だからといって、誰もがプロのソフトウェア開発者になれるわけでも、なるべきだというわけでもない。プロのソフトウェア開発者という職業は、どこにも行くことはない。世界最大のソフトウェア・システムを設計し、保守する人たちの需要は常にある。

私たちは、より複雑なシステムに毎日何百万行ものコードを追加している。この世界のあらゆるインフラと同じように、それを維持・更新するためには本物の専門家が必要なのだ。

ここで重要なのは、"意志 "や "すべきこと "ではない。誰でもできるということだ。人間の言語という最も強力なシステムが、今や機械の言語と融合しているのだから。そして間もなく、ソフトウェアを作ることは、レゴを積み上げるのと同じくらい簡単で楽しいことになるだろう。

(ドイツ語で）ありがとうございました。

ビラワル・シドゥ：10億人の開発者というと、GitHubがYouTubeやTikTokのように思えてきますね。とてもエキサイティングだ。ひとつ質問させてください。すごい話ですね。まだ開発者が主導権を握っているとおっしゃいましたね。

また、「3年間で3回の飛躍を遂げた」ともおっしゃっていましたね。少し先の話になりますが、人間はまだループの中にいる必要があると思いますか？それとも、これらのAIシステムは自律的にソフトウェアを構築し、維持することができるようになるのでしょうか？

トーマス・ドームケ：私がいつも考えたり話したりしているのは、私たちがCopilotと呼んだのには理由があるということだ。パイロットが必要なんだ。クリエイティブで、何をすべきかを決めることができるパイロットが必要なんだ。レゴのセットのようなものだ。この大きな問題を小さな問題、小さなブロックに分解する必要がある。

そのためにはシステム・シンカーが必要だ。私はPOSシステムを作っているのだろうか？iPhoneアプリを作ろうか？私はクールなコンピューターゲームを作っているのだろうか？次のフェイスブックを作るのか？これらはまったく異なるシステムだ。これらのビルディング・ブロックは、その規模を拡大し��いく。

今は2、3行のコード、あるいはファイル全体だが、将来はサブシステム全体になるかもしれない。だから肩の荷が下りるんだ。でも私はまだそこにいて、大規模なシステムをカバーしている。さっきも言ったように、60年代のCOBOLシステムをまだ使っているんだ。だからやることはたくさんあるんだ。

BS：もちろんです。ですから私たちは、より抽象度の高いシステムのオーケストレーションを担当することになります。

TD：皆さん、ありがとう。

TD：ありがとうございます。

(個人的なアイデア)

イリヤ・サツキバーの数式をMMT(現代貨幣理論)とマクロ経済学からの視点で解釈してみると・・・

ある仮説に辿り着いた！

数式は「y=a/(2040-x)」でyはGNP。xは西暦の年数。ジェレーティブ人工知能が登場した2020年代から次第に急勾配になり

この先も数式どおりにGNPが成長すれば、2040年には無限大に到達する。

これまで人工知能時代に関したうっすらイメージ位のインスピレーションだったが、この数式が「様々な国家のGNPの推移」に当てはまる

という情報から確信に変わった！

この数式を根拠にすれば、基本的人権を貨幣数で表現できるかもしれない。ダニエル・カーネマンによると幸せを感じる年収は600万円あたり。

時給にすると時給3000円あたりと計算できるからこのあたりになるまで行政府は毎月の給付金をプラスして下支えをしていく基準にする。

資本主義なので競争はしてもらうけど、景気が冷えて時給が低くなりがちな時期は毎月の給付金を手厚く。

景気が加熱したら(中央銀行が金利を上げる前に)時給が上がりがちになるため毎月の給付金は年収に応じて減らしていく。

付加価値は、人と人にしか発生しないので対価とし���の貨幣は低収入者になればなるほど、多くの貨幣を国家が与える根拠にもなる。

サミュエルソンも「事前分配、再分配の給付金の支給」のアイデア以外は似たような事を言ってるけど最新の金融工学のテクノロジーは織り込まれていない。

このますます加速する人工知能時代とバランス、折り合いをとって同時に達成させていくことで・・・

このまま巡航速度で経済を成長させつつ、最新の金融工学のテクノロジーとインターネットをもってすれば・・・

働きながらも給付金を与える基本的人権的なベーシックインカム型も導入できるし、軽犯罪を急激に減少させる効果も確認されている。

参考までに

GDP（Gross Domestic Product）＝「国内」総生産。GNP（Gross National Product）＝「国民」総生産。1993SNAの導入に伴い、GNPの概念はな��なり、同様の概念として「GNI（Gross National Income）＝国民総所得」が新たに導入された。

GDPは国内で一定期間内に生産されたモノやサービスの付加価値の合計額。 「国内」のため、日本企業が海外支店等で生産したモノやサービスの付加価値は含まない。

一方GNPは「国民」のため、国内に限らず、日本企業の海外支店等の所得も含んでいる。

以前は日本の景気を測る指標として、主としてGNPが用いられていたが、現在は国内の景気をより正確に反映する指標としてGDPが重視されている。

そして

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

その後、西洋占星術でいう風の時代が到来。

２０２０年から新型コロナウイルスのパンデミック。

２０２２年から続いて、ロシアのウクライナ侵攻。

２０２３年では、幼稚ではあるが人工的な神のような回答するチャットGPTが登場。

「エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？」でも指摘しているように

兆候が顕在化してきています。

エピソード7の意識のマップでも、表示しているように、人工の神を創造するともなれば、その最初のステップで一神教が言うような全知全能の神ではなく

カイヨワも言い一神教も言うようなあらゆる悪魔が顕現するような可能性も否定できません。

よく一神教で登場すると言われるパンドラの箱の話に似ています。

ニックボストロムが言う「黒い玉」「死の玉」のことかもしれません。

Before 2022, this would not have been possible, but with Apple, Google, and Microsoft agreeing to expand the use of “passkey,” a passwordless authentication system…

２０２２年以前では、不可能だったが、Apple・Google・Microsoftがパスワードな しの認証システム「パスキー」の利用拡大に合意したことで・・・

…on the basis of high security and a high degree of privacy as well…

高いセキュリティと高度なプライバシーも基本にして・・・

…and if, as Ivan Pupilev says, all everyday objects have gesture interface capabilities…

イワン・プピレフの言うように日常的な物すべてにジェスチャーインターフェース機能を搭載していれば・・・

By integrating them with a common smart home standard, “Matter,” and making it possible to automatically connect to them by simply approaching them, assuming permission and authentication…

スマートホーム共通規格「Matter」で統合して近づけるだけで本人の許可、認証を前提とし自動接続できるように��ることで

It may be possible to customize even simple functions as complex functions by combining various devices in a stand-alone manner.

単体では、単純な機能でもさまざまな機器を組み合わせることで複雑な機能としてカスタマイズできるようにできるかもしれない。

In the past, OpenDoc, a technology developed by Apple to realize compound document and document-centered operation, was available.

かつて、OpenDoc（オープンドック）は、Appleが開発したコンパウンド・ドキュメントとドキュメント中心の操作実現する技術があったが

Can we extend this technology to shift from a document-centric to a gesture-centric interface?

これを拡張して、ドキュメント中心からジェスチャーインターフェース中心にできないだろうか？

If you want to work on a larger screen from your smartphone, iPhone, or iPad with a user interface by wearing the Oculus Dash or HoloLens from Oculus Quest

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなどを身につけることでユーザーインタフェースをスマートフォン、iPhone、iPadからもっと大きい画面で作業したい場合

It was usual to use a computer with a large screen, but now it is possible to use a huge screen! However, there were limits to the amount of money and placement of the display.

大画面のパソコンでというのが、普通でしたが、もっと、巨大な画面で！！という場合はディスプレイの金額的、配置場所にも限界がありました。

Virtual reality as the future of the holographic age, Virtual reality Virtual reality OS and its extension to the gesture interface center.

ホログラム時代の未来にあるものとして、Virtual reality バーチャルリアリティのOSとジェスチャーインターフェース中心への拡張

Seamlessly linked together, there will be no spatial limits, and you’ll be able to work in a small room with any number of huge, large screens that you can place anywhere in 360 degrees!

シームレスに連携させることで、空間的に限界は無くなり、小さな部屋でいくらでも巨大な大画面で３６０度どこにでも置いて作業できるようになります！！

For example, even if it is not possible to display 3D without wearing glasses like the gesture interface in the sci-fi movie “Iron Man”…

例えば、SF映画「アイアンマン」に出てくるジェスチャーインターフェイスのようにメガネをかけずに立体表示させるとまではいかないまでも

It may be possible to “make it look realistic by wearing special glasses” such as Oculus Dash and HoloLens in Oculus Quest, so…

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなど「特殊なメガネをかけることでリアルに見せる」ことはできそうなので・・・

It would be fun to display the setting panel of a simple function device that you touch through the special glasses as if it pops up from inside the device in CG in a hologram format (image: Genie Effect on Mac)

特殊なメガネを通��て、触った単純な機能の機器の設定パネルをホログラム形式でCGで機器の中からポップアップするように表示してくれると楽しそう（イメージは、Macのジニーエフェクト）

警察比例の原則。

警察比例の原則。

警察比例の原則。

最近２０２３年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって

ジェネレーティブ人工知能で作られたメディア（画像・映像など）が人々の目に触れる際には、情報源を開示するよう求めている（オープンAIなど10社が自主ガイドラインに署名した）

ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・

この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる

こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる？かもしれない

憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして

権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。

これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。

この権力者の頭脳の中身をリアルタイムに映像化したことをニティシュ・パドマナバンの老眼鏡を含めた未来の自動オートフォーカス搭載メガネなどを用いて

特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。

しかし

機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。

フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。

他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット（RNN）フレームワークなど・・・

たった三つしかないのが２０２２年の現状です。

チャットGPTは、大規模言語モデル。

懸念されることとして、アメリカ政府が諜報に使用するエシュロンやPRISMに近い可能性もある。

Google検索データは、広告に使われるが、オープンAIはMicrosoftと資本提携で入力データが何に使用されるか？

これを明示していないという危険性がある可能性があります。

続いて

Could it be that Apple is developing its own search engine to compete with Google, which has reinvented semantic web search based on chat GPT and entered the market?

Appleが独自の検索エンジンを開発しているのは、もしかしてチャットGPTを基盤にしてセマンティックウェブ検索を再発明し参入Googleに対抗するため？

In the past, Linux made the OS open source and extinguished Microsoft’s monopolistic Wintel-closed dominance.

かつて、LinuxはOSをオープンソース化してMicrosoftの独占的なウィンテルクローズの優位性を消滅させた。

In 2023, AMD and Apple Silicon are in the midst of blowing the wind out of the last Intel monopoly from the consumer market sector.

AMDとApple���リコンが、最後のIntelの独占体制にコンシュマー市場分野から風穴を開けている最中の2023年。

Google has opened up the search engine market for a new industry by putting all of its machine learning research results to work to break Microsoft’s Internet Explorer monopoly.

Googleは、機械学習の研究成果をすべてぶちこみ新産業の検索エンジンの市場を切り開いてMicrosoftのインターネットエクスプローラの独占的な体制に風穴を開けた。

And now, right now, open-source AI is taking over Google’s monopoly on the search engine market with chat GPTs. It may be about to wind down with the reinvention of the semantic search engine proposed by Tim Berners-Lee.

そして、今まさにオープンソースAIが、チャットGPTでGoogleの独占している検索エンジン市場をティム・バーナーズ・リーが提唱したセマンティック検索エンジンという再発明で風穴を開けようとしているのかもしれません。

Is Twitter, which Eron Musk went to the trouble of investing a huge amount of money to acquire, comparable to Google and Facebook in terms of data accumulation?

イーロンマスクがわざわざ巨額の資金を投じてまで買収したTwitterもデータの蓄積から見るとGoogle、Facebookに匹敵している？

Is it possible that Eron Musk, a founding member of Open AI, is trying to reinvent Twitter based on chat GPT?

これを立ち上げてるオープンAI設立メンバーのイーロンマスクは、可能性を見越していてチャットGPTを基盤にTwitterを再発明しようとしている？

Open AI, a San Francisco-based nonprofit organization, is dedicated to being the first to develop a “general-purpose artificial intelligence” (AGI) with human learning and reasoning capabilities, so that all people can benefit from it.

サンフランシスコを拠点とする非営利団体のオープンAIは、人間の学習能力と推論能力を持つ「汎用人工知能（AGI）」を最初に開発し、すべての人にその恩恵が及ぶようにすることを目的として設立されています。

Deep Mind,“ which has similar goals, is building a system similar to the chat GPT.

同様の目的を掲げてる「ディープマインド」もチャットGPTと同じようなシステムを構築しています。

As for other derivative…

他の派生的なこととして・・・

As for the use of deep fakes, if they are built into the algorithm for all surveillance cameras, they can be removed only with the person’s permission.

ディープフェイクの活用としては、すべての監視カメラ用のアルゴリズムに組み込んでおけば、外すには本人の許可を得てからにすることもできる。

This would also deter voyeurism by the mass media and police who would abuse the system without the person’s permission.

こうすれば本人の許可なく悪用するマスメディアや警察の覗き見行為も抑止できる。

To temporarily deter misuse, a comprehensive mechanism could be created to protect videos with NFT and a two-factor authentication passkey, and to confirm one by one whether or not the user has permission to disseminate the videos.

一時的な悪用抑止には、NFTと二要素認証によるパスキーで動画を保護し拡散の許可の有無を一つ���つ

If a comprehensive mechanism can be created to confirm whether or not the user has permission to spread the video, it may be possible to create time for the spread of quantum encryption and the commercialization of quantum computers.

本人に確認できるような総合的な仕組みを創れば、量子暗号化や量子コンピューター商用化普及までの時間をつくれるかもしれない。

Released in November 2022. Almost a few months later. A search engine like this appeared.

2022年11月にリリース。そのほぼ数ヶ月後。こんな検索エンジンが登場しました。

perplexity

この回答がどこの記事から引用されたかも表示されはじめた！数字に対応して引用元が表示される。

Next, why? What if the chat GPT could explain how it might have come to this explanation? Perhaps we are getting closer and closer to an explainable AI?

次は、なぜ？この説明に至ったのかもチャットGPTが説明できたら？もしかして、説明可能なAIにもどんどん近づいてきてる？

In about a few months, this threatening? No, an astounding achievement.

数ヶ月位でこの脅威的な？いや、驚異的な成果。

And the Schrödinger equation?

シュレーディンガー方程式も？

For explanations other than equations, it could be comparable to Wolfram Alpha, which is similar to semantic web search.

数式以外の説明に関しては、セマンティックウェブ検索に近いウルフラムアルファにも匹敵する可能性もある。

そして

チャットGPTの人気と爆発的な成長に乗りMicrosoftが先行してチャットGPT 搭載 Bingをリリースするも登録しないと検索結果は会話調で返ってこない？インターフェイスがわかりずらい。

一方、Googleも億人単位規模ネット情報サービスにも関わらず、わずか一日位で対応すると言う離れ技を繰り出すが、検索エンジンの検索結果は、まだ会話調で返ってこない。

両者共に、まだまだ時間がかかりそうだ。

このチャットGPTタイプの新型検索エンジンperplexityのほうに分はあります。

巨大な権力を持つに至ったGAFAMの検索エンジン開発競争が加速。日本のネット情報サービス人口以上で、その規模が人間の限界を遥かに超えた別次元。

権力者処世術は悪性だが、カントの言うように、権力者を完全リアルタイムで行動を透明化する条件限定なら善性に転化する。

同じ権力者のTV局やマスメディア、行政府、警察は、透明化を高くガラス張りにしないから悪性だけど、GAFAMが最善の手本を示してます。

＜おすすめサイト＞

実用に向けた大規模言語モデルApple インテリジェンス 2024

コナー・ルッソマンノ：あなたの心を増強するための強力な新しい脳神経技術ツール

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リフィク・アナドル：AIアートが人類の集団的記憶を高める方法

キャシー・ウッド：AIが指数関数的な経済成長を引き起こす理由

ウォルター・デ・ブラウワー：AIが人間であることの意味をどのように学んでいるか？

エリエザー・ユドコフスキー：超知能AIは人類を滅亡させるだろうか？

スティーブン・ウルフラム：AI、宇宙、そしてすべてについて計算的に考える方法

リヴ・ボーリー ：AIにおける競争のダークサイド

ゲイリー・マーカス：暴走するAIの緊急のリスクと、それらについて何をすべきか？

マックス・テグマーク：AIをコントロール下に置く方法

マックス・テグマーク: AIに圧倒されるのではなく、AIからパワーを得る方法

イリヤ・サツキバー：AGIへのエキサイティングで危険な旅

グレッグ・ブロックマン：ChatGPTの驚くべき可能性の裏話

アロナ・フィッシュ：人工知能は本当に私たちを理解しているのでしょうか？

エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？2023

エピソード7 Episode7 - テーラワーダ仏教の「結び」と意識のマップ、マクロ経済学について（パワーか、フォースか 改訂版―人間のレベルを測る科学 - デヴィッド・R・ホーキンズ Amazon）

Apple Vision Pro 2024

ケイド・クロックフォード：顔認証による大衆監視について知る必要のあること！

ルトハー・ブレフマン：貧困は「人格の欠如」ではなく「金銭の欠乏」である！

個人賃金→年収保障、ベーシックインカムは、労働市場に対する破壊的イノベーションということ？2022（人間の限界を遥かに超えることが前提条件）

世界の通貨供給量は、幸福の最低ライン人間ひとりで年収６万ドルに到達しているのか？2017

＜提供＞

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E469 - WWDC Recap - Everything you want to know

Michael’s WWDC Content Schedule Michael and Andy are off this week, so Michael R. takes time to give a detailed look at what he learned at this year’s WWDC (WorldWide Developer’s Conference) from Apple. He focuses on how he approaches reviewing all the content, what was interesting for him, and how you can get the most out of WWDC when attending remotely. We have the largest list of links we’ve…

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Also me: *buys a mac mini*

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Apple Vision Pro：為iPad和iPhone應用帶來革命性體驗

Apple Vision Pro：為iPad和iPhone應用帶來革命性體驗 Apple Vision Pro: Bringing a Revolutionary Experience to iPad and iPhone Applications

Apple Vision Pro 馬上就要來了！這款全新的裝置將帶來一個專為 VisionOS 設計的 App Store，裡面充滿了各種為 VisionOS 打造的應用和遊戲。更棒的是，大量原本為 iPad 和 iPhone 設計的應用，都能在 VisionOS 上完美運行。 想像一下，你可以在 Apple Vision Pro 的無限畫布上，同時使用你喜愛的 iPad、iPhone 應用，還有全新的 VisionOS 應用。這意味著，不僅僅是更高效的工作，還有更多的娛樂！ 而且，對於開發者來說，大部分的 iPad 和 iPhone 應用可以直接在 VisionOS 上運行，無需做任何修改。這意味著，你的應用從一開始就可以輕鬆地擴展到 Apple Vision Pro 上。 從今年秋天開始，��將推出的 visionOS 開發者測試版將會包含這個全新的 App…

[manjaro-official]

huh. that's very silly

i was so shocked to learn that macbooks just. have a terminal emu with zsh. ig i'm so used to microsoft that i forgot everyone else standardized on *nix but part of me expected apple to have some kind of fucked up evil proprietary command line interface

[kde-plasma-official]

Guys, my workplace gifted me a macbook pro (the one I formerly forced @ubuntu-official on) and now that she's really mine forever and I don't mind any data loss, please give me some ideas on what I can do to her :3

Stats down below:

Stats: Macbook Pro 13,3 | A1707 | 2016 info_dump.txt (Pastebin) - contains all hardware info 12.7.6 Monterey. No app store, no xcode, no support from Apple.

Ubuntu barely boots, Kubuntu even less, and even then most of the time the display blacks out right away after boot or after just ONE ACTION. The system "techinically works" as there are things on the screen, but THERE IS NO SCREEN for me to see. Display dies.

I kinda wanna do things to work. Play some games with someone and have a little tinker station when I'm on the go

Poor thing is beaten and hurt, her battery is moody and her touch bar numb. One port is broken and Linux kills her wifi and ability to speak. (There is a patch to enable sound but it either that or the broken network driver made the display issue worse somehow??? Windows works up to Windows 10(needs boot camp drivers and at that point I could just use Boot Camp and debloat afterwards))

Oh yeah, and liquid damage :/

[pappito]

elmesélem, mert látom érdekel

Van nekem egy fűnyíróm, illetve kettő, de a másik az elég hassle free, elemes. De Ez. Ez benzinges damilos fűkasza vagy mi a neve (line trimmer, weedeater, bushcutter, whatever) és amúgy nincs vele baj brummog és pörgeti (vagy ahogy unokaöcsém mondaná: pörgettye!) a damilt, szóval működik. De. Van neki a pörgettyűje közepén egy ilyen gomb-izé, ami, ha a földhöz csapkodod a masina elejét (Tap 'N Go), kienged még több damilt az elkopott, leszakadt helyett. Na ez a gomb-izé ez a használatban elvásott, elkopott, a teteje lemállott, így a földhözcsapkodás nem működik már. Na jó a csapkodás igen, csak nem lesz tőle hosszabb a damil. Ez, az múgy is utálatos fűnyírás élményén csak ront.

Na, gondoltam magamba' ennek van gyárja, majd veszek bele másik plasztik bigyót mibe kerülhet az, legott írtam is a gyártónak, hgoy hellóbelló, monnyad meg a cikkszámot vagy valami és már rendelem is az egyetlen alkatrészt ami _hótziher_ h elkopik a(z amúgy oké) szarotokon. Veszek hármat, évekre le van tudva. Az a kis izé a piros körben, na az az.

Kaptam vissza egy cirkalmas levelet, hogy nagyon örülnek, hogy elégedett vagyok a termékkel, de ez a filléres plasztik bigyusz bizony külön nem cikkszám, csak az egész damilos fej-bigyó egyben az, rendeljem azt. Anúgy nem vészesen drága, csak megsértődtem (ami ingyen van) hogy minek nekem egy egész új fej amiből csak ez az egy bütyök kell. Amúgy a damilcserebere része nem a legokosabb, a Husquarna sokkal jobb ebben, de a husky 10 munkaóra után meghalt. Ezt a szart online csak Invercargillból tudom megrendelni, akasszátok fel magatokat, van nekem 3D printerom, majd csinálok én magamnak ilyet, ha elvásik, printolok újat. Easy as.

Izé, szóval az van, hogy egy OctoPrintet futtató RPI volt ráakasztva a printerre, de a történelem fordulatai miatt az RPI kellett máshova, a printer is kicsit kiment a napi-heti használatból és bement a sarokba, de hát nem vagyunk állatok, hogy SD kártyán szaladgáljunk a gcode-al egyből kiokoskodtam, hogy végül is van itt egy öreg laptop, csak ül a polcon, de amúgy nincs baja, arra feldobok egy Octoprint, az majd USB-n megizéli a printert és kész. Aha.

A masina egy 2015-ös MB Air amin Monterey fut, mi baj lehet? A töltője is meglett egy óra alatt, egy másik alatt meg updételte magát amennyire tudta. Azt is mondja, hogy vigyem az akkuját szervizeltetni, de pár órát kibír azért. Erre nem érünk rá most, dolog van. Gyorsan elolvastam hogy kell OctoPrint tenni a macOS-re, nem bonyi, itt el van mesélve, töviről hegyire.

Miután ezt a laptopt a gyerek használta az isiben, nincs rajta semmi, gyári installt csináltam rajta amikor megkapta. Ezért elébb kell egy Xcode-ot telepíteni theát, sebaj, pikkpakk. Ja, nem, a mostani Xcode nem megy a Montereyen, kell egy régebbi változat, de azt csak akkor kap az ember, ha feliratkozik apple fejlesztőnek. Voltam én már mindenféle, ez is belefér, feliratkoztam. Találtam egy régi verziót (a 13-as jó) leszedtem a tíz gigát, kicsomagoltam, feltelepítettem. Kell még command line tools, azt is. Eltartott egy ideig, de sebaj, heg nélkül gyógyul.

Aztán kell egy Python, úgyhogy - követve a javallatokat - felinstalláltam a HomeBrew-t, azzal felraktam a Pythont, örvendeztem. Aztán kell egy virtualenv, de az ugye már nem kunszt, van pip, azt is felbigyóztam.

Aztán felraktam az OctoPrintet ami eleinte nem indult el, aztán meg de, nem értem se azt miért nem ment, se azt mitől megy most, de nem is érdekel, lényeg, hogy fut meg megy a kis webszervere is, lehet nyomkorászni az UI-ját. Igen a printert Elemérnek hívják.

Ezek után rájöttem, hogy fingom sincs milyen beállításokkal ment az OP a RPI-n, úgyhogy beléptem az RPI-be ami mással foglalkozik egész nap, megizéltem az izéjét, hogy két webszerver is fusson rajta anélkül, hogy idegesítenék egymást, így elértem a régi OP-t a régi, jól bevált settingeket tudtam backupolni, a backupot leszedni, rárakni egy USB-drájvra. (amit kerestem egy fél órát, ki használ ilyesmit). Ugyanezt megcsináltam a prusaslicerrel is, ha kéne a printert rángató szaron valamit kicsit újraszlájszolni meglegyen, de az nem volt nagy kunszt, config ki, config be, szivárványok, egyszarvúak. Aztán rákötöttem az öreg macet a printerre, látták és szerették egymást, minden fasza, elő a sublert.

A vacak elvásott darabot lemértem, Fusion-ban rajzoltam egy ugyanolyat mint emlékeim szerint eredeti állapotában ez volt (na jó, nem emlékszem jól, de mindegy a méret stimmol és nem egy komplikált alkatrész), stl ki, stl octoprintbe be, nyomtassunk. Az első print egy fos, a filament eléggé rottyon van, de sebaj, legalább a méretet le tudtam csekkolni, szépen passzol a fűnyíróba.

Nyilván amíg ezt gépeltem már eszembe jutott, hogyan lehetne ezt sokkal jobban csinálni, majd mindjárt újratervezem az egészet, mert nekem nem kell költséget csökkenteni, mint a gyárnak és nem számít, hogy 11g vagy 20g anyag megy bele a darabba, nem kell, hogy üreges legyen, csinálok jó masszív, tömört valami sűrű vagy full infillel.

Persze az egész kaland nem tartott volna ennyi ideig, ha van összerakva egy hálózatra kötött printer, vagy csak rájövök, hogy be van-e az sd kártya olvasó konfigurálva azon az SKR3 Mini E3 printer control boardon amire lecseréltem valamikor a gyári creality-t. Meg találok egy SD kártyát amit éppen nem használ semmi. De halvány lila fingom sincs, hogy amikor a firmware-t feltettem akkor megcsináltam-e ezt, sose kellett. (érdekes módon 3 éve a v1.2 board akkor 28 usák dollár volt, a mostani v3 meg hatvan. (le van ócsítva most 32-re de sokkal többet tud mint a v1.2 anno. Dual Z-driver, jobb hűtés, 3fan viszont ugyanazok a TMC2209 motorvezérlők vannak benne)).

Na mindegy, végül ilyen lett, nagyon szépen passzol, bár kicsit nehéz, 59.9g lett (phat boi) ami lehet, hogy kicsit zavarni fogja a masinát. Bár elég közel van a forgás közepéhez, úgyhogy úgy döntöttem, megbírja ez, megbírja. Most sajnos nem tudopm kipróbálni, mert nincs kedvem rossz az idő, de majd tán holnap.

[ailatestupdate]

AI Vibe Coder is your go-to digital muse for all things coding and creativity. Blending AI-powered tools with a passion for sleek code and futuristic design, this blog explores the rhythm of modern development—from smart automation to aesthetic programming hacks. Follow for tech vibes, dev tips, and AI-driven inspiration.

[moko1590m]

カーパシー氏は、ソフトウェアというものが過去2回にわたって急速に変化したものと考えています。最初に登場したのがソフトウェア 1.0です。ソフトウェア1.0は誰もがイメージするような基本的なソフトウェアのことです。 ソフトウェア1.0がコンピュータ向けに書くコードであるのに対し、ソフトウェア2.0は基本的にニューラルネットワークであり、特に「重み」のことを指します。開発者はコードを直接書くのではなく、データセットを調整し、最適化アルゴリズムを実行してこのニューラルネットワークのパラメーターを生成するのです。 ソフトウェア 1.0に当たるGitHub上のプロジェクトは、それぞれを集約して関係のあるプロジェクトを線で結んだ「Map of GitHub」で表せます。 ソフトウェア 2.0は同様に「Model Atlas」で表されます。巨大な円の中心にOpenAIやMetaのベースとなるモデルが存在し、そのフ��ークがつながっています。 生成AIが洗練されるにつれ、ニューラルネットワークの調整すらAIの助けを得て行えるようになりました。これらは専門的なプログラミング言語ではなく、「自然言語」で実行できるのが特徴です。自然言語、特に英語で大規模言語モデル(LLM)をプログラミング可能になった状態を、カーパシー氏は「ソフトウェア 3.0」と呼んでいます。 まとめると、コードでコンピューターをプログラムするのがソフトウェア 1.0、重みでニューラルネットワークをプログラムするのがソフトウェア 2.0、自然言語のプロンプトでLLMをプログラムするのがソフトウェア 3.0です。 カーパシー氏は「おそらくGitHubのコードはもはや単なるコードではなく、コードと英語が混在した新しい種類のコードのカテゴリーが拡大していると思います。これは単に新しいプログラミングパラダイムであるだけでなく、私たちの母国語である英語でプログラミングしている点も驚くべきことです。私たちは3つの完全に異なるプログラミングパラダイムを有しており、業界に参入するならば、これらすべてに精通していることが非常に重要です。なぜなら、それぞれに微妙な長所と短所があり、特定の機能は1.0や2.0、3.0でプログラミングする必要があるかもしれません。ニューラルネットワークをトレーニングするべきか、LLMにプロンプトを送信するべきか。指示は明示的なコードであるべきでしょうか？つまり、私たちは皆、こうした決定を下し、実際にこれらのパラダイム間を流動的に移行できる可能性を秘めているのです」と述べました。 ◆AIは「電気」である カーパシー氏は「AIは新しい電気である」と捉えています。OpenAI、Google、Anthropic などのLLMラボはトレーニングのために設備投資を行っていて、これは電気のグリッドを構築することとよく似ています。企業はAPIを通じてAIを提供するための運用コストもかかります。通常、100万件など一定単位ごとに料金を請求する仕組みです。このAPIには、低遅延、高稼働率、安定した品質などさまざまなバリューがあります。これらの点に加え、過去に多くのLLMがダウンした影響で人々が作業不能に陥った現象も鑑みると、AIは電気のようななくてはならないインフラに当たるというのがカーパシー氏の考えです。 しかし、LLMは単なる電気や水のようなものではなく、もっと複雑なエコシステムが構築されています。OSだとWindowsやMacのようなクローズドソースのプロバイダーがいくつかあり、Linuxのようなオープンソースの代替案があります。LLMにおいても同様の構造が形成されつつあり、クローズドソースのプロバイダーが競合している中、LlamaのようなオープンソースがLLM界におけるLinuxのようなものへと成長するかもしれません。 カーパシー氏は「LLMは新しい種類のOSのようなものだと感じました。CPUの役割を果たすような存在で、LLMが処理できるトークンの長さ(コンテキストウィンドウ)はメモリに相当し、メモリと計算リソースを調整して問題解決を行うのです。これらの機能をすべて活用しているため、客観的に見ると、まさにOSに非常に似ています。OSだとソフトウェアをダウンロードして実行できますが、LLMでも同様の操作ができるものもあります」と述べました。 ◆AIは発展途�� LLMの計算リソースはコンピューターにとってまだ非常に高価であり、性能の良いLLMはほとんどクラウドサーバーで動作しています。ローカルで実行できるDeepSeek-R1のようなモデルも出てきていますが、やはり何百万円もするような機器を何百台とつなげて動かしているようなクラウドサーバーと個人のPCでは出力結果に大きな差が現れます。 カーパシー氏は「個人用コンピューター革命はまだ起こっていません。経済的ではないからです。意味がありません。しかし、一部の人々は試みているかもしれません。例えば、Mac miniは一部のLLMに非常に適しています。将来的にどのような形になるかは不明です。もしかしたら、皆さんがこの形や仕組みを発明するかもしれません」と述べました。 また、PCでは当たり前に使われているグラフィカルユーザーインターフェース(GUI)がLLMには中途半端にしか導入されていないという点も特徴です。ChatGPTなどのチャットボットは、基本的にテキスト入力欄を提供しているだけです。カーパシー氏は「まだ一般的な意味でのGUIが発明されていないと思います」と話しています。 ◆AIは技術拡散の方向が逆 これまでのPCは、政府が軍事用に開発し、企業などがそれを利用し、その後広くユーザーに使われるという歴史をたどってきました。一方でAIは政府や企業ではなくユーザーが広く利用し、その集合知が体系化され、企業が利用するようになります。カーパシー氏は「実際、企業や政府は、私たちが技術を採用するような速度に追いついていません。これは逆行していると言えるでしょう。新しい点であり前例がないといえるのは、LLMが少数の人々や企業の手中にあるのではなく、私たち全員の手中にあることです。なぜなら、私たちは皆コンピュータを持っており、それはすべてソフトウェアであり、ChatGPTは数十億の人々に瞬時に、一夜にしてコンピュータに配信されたからです。これは信じられないことです」と語りました。 ◆人類はAIと協力関係にある AIが利用されるときは、通常、AIが生成を行い、人間である私たちが検証を行うという作業が繰り返されます。このループをできるだけ高速化することは人間にとってもAIにとってもメリットがあります。 これを実現する方法としてカーパシー氏が挙げるのが、1つは検証を大幅にスピードアップすることです。これはGUIを導入することで実現できる可能性があります。長いテキストだけを読むことは労力がかかりますが、絵など文字以外の物を見ることで容易になります。 2つ目は、AIを制御下に置く必要がある点です。カーパシー氏は「多くの人々がAIエージェントに過剰に興奮している」と指摘しており、AIの出力すべてを信じるのではなく、AIが正しいことを行っているか、セキュリティ上の問題がないかなどを確かめることが重要だと述べています。LLMは基本的にもっともらしい言葉をもっともらしく並べるだけの機械であり、出力結果が必ずしも正しいとは限りません。結果を常に検証することが大切です。 この記事のタイトルとURLをコピーする ・関連記事 Metaが既存の生成AIにあるトークン制限をはるかに上回る100万トークン超のコンテンツ生成を可能にする次世代AIアーキテクチャ「Megabyte」を発表 - GIGAZINE 世界最長のコンテキストウィンドウ100万トークン入力・8万トークン出力対応にもかかわらずたった7800万円でトレーニングされたAIモデル「MiniMax-M1」がオープンソースで公開され誰でもダウンロード可能に - GIGAZINE AppleがXcodeにAIでのコーディング補助機能を追加＆Apple Intelligenceの基盤モデルフレームワークが利用可能に - GIGAZINE AnthropicがAIモデルの思考内容を可視化できるオープンソースツール「circuit-tracer」を公開 - GIGAZINE DeepSeekと清華大学の研究者がLLMの推論能力を強化する新しい手法を発表 - GIGAZINE 「現在のAIをスケールアップしても汎用人工知能は開発できない」と考える科学者の割合は76％ - GIGAZINE ・関連コンテンツ TwitterやFacebookで使われている「Apache Hadoop」のメリットや歴史を作者自らが語る 仮想通貨暴落などで苦境に立たされたマイニング業者は余ったGPUを「AIトレーニング用のリソース」として提供している 「AI懐疑論者の友人はみんな頭がおかしい」というブログが登場、賛否両論さまざまなコメントが寄せられる 私たちが何気なく使っているソフトウェアはどのように開発されているのか？ グラフをはみ出した点と線が世界に広がっていく手描きアニメ「Extrapolate」が圧巻 「アルゴリズムって何？」を専門家が分かりやすく解説 機械学習でコンピューターが音楽を理解することが容易ではない理由 生きてるだけでお金がもらえるベーシックインカムこそ「資本主義2.0」だとの主張、その理由とは？

講演「ソフトウェアは再び変化している」が海外で大反響、その衝撃的な内容とは？ - GIGAZINE

[attibar]

You know what's worse than software by Apple?

Having to develop the code for iOS apps using said software.

It was supposed to be simple: port my work's native Android app onto iOS like we do for many of our apps. This one in particular delt with combining videos and overlaying chosen music over it. Our lead iOS developer had left and found a different job several months back, in retrospect that should've been a warning.

I'm the main Android app developer at our work and got assigned to get better at iOS development for this. But Apple, my fucking god Apple. It's not even a matter of different coding language, this is 100% an abusive relationship.

In the past two weeks Apple's own coding software, xCode, has suddenly crashed on me more times than I can count. Like one second it works and a split second later it just closes and I lose my progress.

When it came to video mixing Android had spoiled me. If I wanted to add a still image between videos it'd only take five lines. And iOS? It doesn't have that functionality at all. I have to take a still fucking image, save it as a video, and then use it. Absolutely wasteful.

I needed a place to save the created videos and there's a directory available called NSMovieDirectory or some shit. Sweet, that's a perfect place to save the videos to! Right?

Turns out although the NSMovieDirectory is in there, you can call it, it's not implemented for iOS devices, only Macs. A fucking variable you can call in iOS development doesn't even work for iOS devices. This is not a one off experience I've seen this happen with methods and variables multiple times.

Out of the blue xCode suddenly decided to stop auto predicting as I typed. This also included no longer showing any typos or other errors.

For whatever god forsaken reason if xCode detects several physical devices that it can run debug on, it will always pick a wireless device and NEVER the device you have literally plugged into your computer! The number of times I've started a debug build and waited for the app to start only to realize it's running on some unknown device elsewhere in the office is too damn high.

I felt my computer slowly dying installing all the needed files to run xCode. Forty. Fucking. Gigabytes. That's what's needed to merely use the damn thing. If you don't have physical devices and have to use simulators that gets even higher.

Designing UI layouts while dealing with different screen sizes and orientation changes is a whole circle of hell. I'd go into further detail why but that would make this post several pages long. Just know that it is far more convoluted and buggy than it has any right to.

TLDR: If you're using an iOS app and wonder why it's buggy, more than likely it's because the developers were being dragged into programming hell by Apple.

TLDR2: For the love of all that is holy and good in this world don't be like my workplace: use something to make iOS apps that isn't native iOS.

[transienturl]

Mentioned somewhere that I would have considered publishing (taking responsibility for publishing, I guess) XKit Rewritten for iOS Safari if the Apple developer fee was* $100 USD one-time rather than yearly ongoing.

For the record, that's, you know, very much emphasis on the "considered." I am both not an iOS developer (and you do have to scaffold an iOS app to do this, and ideally I wouldn't attach my name and April's name to any piece of code that sucked) and notoriously bad at commitment.

But the financial component matters to me, not necessarily because I/we couldn't pay it or drum up donations** or whatever, but because there being a financial incentive to stop publishing updates for something that can't generate revenue is... bad? And I'd rather never supply something than set the user expectation that it'll be supported long-term by supplying it and then violate that expectation.

(Also XCode is kind of ass and Apple's app store policies are generally annoying.)

*presumably this would be an open-source-only/no-revenue tier, or something

**there may be some problems with this, actually, but that's beside the point

[gamesatwork]

e452- Before and After

Michael R shares his experience and expectations on Apple's Vision Pro.

Andy Representing at #FOSDEM24 While Andy is at FOSDEM and Michael M. Is traveling for business, Michael R. Goes deep on his experiences with the new Apple Vision Pro.   He explains his history with Apple products, and is excited that the VP of Developer Relations at Apple sent him a note as a launch product app. He begins with a little back ground on his history of using Apple products, from…