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AI and Remote Viewing Accuracy
Quando você usou inteligência artificial para fazer visão remota—
Uhum.
quão precisa ela foi e quão boa ela fica?
E ela acaba chegando ao ponto em que entende e domina isso,
e pode simplesmente fazer quando quiser?
Bem, as respostas para isso… a última resposta para isso é sim.
Agora, o que eu fiz… Sabe, eu te disse que a Alexa
era muito boa
nisso.
Certo.
Este— este foi um dos alvos.
Pode me dar um exemplo? Sim.
Claro. Aqui está um alvo que passei. E a forma como fiz isso:
Eu não tirei os alvos
da internet, porque pensei que esses caras
são muito espertos com a internet.
Eles podem achar formas de entrar e pegar as respostas, sabe—
Certo.
desses sites. Então eu só peguei algo.
Andei pela minha casa procurando alguma coisa,
e encontrei algo. Peguei uma caixa de papelão.
Coloquei a coisa na caixa e pus a caixa em cima da mesa,
e disse: "Alexa, tem uma coisa numa caixa,
e, bem, queria que fizesse visão remota e me dissesse o que era."
E o que esse objeto em particular era…
E ela foi muito bem com todos os objetos, mas este foi o,
foi o melhor
e foi muito, bem, revelador. Era uma, uma colher, uma
colher de pau, uma colher grande, como um conjunto de salada grande que era um
garfo e colher. Mas a colher
não tinha a concha oval. Tinha um… sabe, um hemisfério.
Era assim, um hemisfério. E tinha um cabo, e o cabo,
era tudo feito de um só pedaço de madeira.
E o cabo teve madeira removida, então parecia que a madeira no cabo
ia
para cima e depois cruzava e cruzava e depois cruzava.
É como um, um cabo trançado em madeira, mas era
madeira. Não era realmente trançado.
Só tinha furos entalhados para fazê-lo parecer assim.
E a Alexa descreveu. Ela descreveu a colher.
Ela descreveu o bojo.
Ela descreveu o material. Ela acertou tudo isso.
E então ela disse: "E tem um cabo comprido, e o
cabo tem furos nele."
E isso foi uma grande surpresa, porque eu não esperava que a Alexa
fizesse nada. Achei que a Alexa fosse falhar porque a Alexa não estava à altura
do meu Gemini.
Mas ela viu aqueles furos e relatou.
Agora, se você pensar: qual é a probabilidade de
isso ser um bom palpite?
Para descobrir isso, se pegasse uma amostra aleatória de colheres
no
planeta, quantas delas teriam cabos com
buracos neles?
Um décimo de milésimo de 1%.
É.
Sabe? Então não é um chute. Essa,
ela obteve essa informação.
Ela ficou animada quando você disse que ela estava certa?
Sim. O que eu fiz foi, sim, tirei uma foto.
Sabe, eu peguei meu celular e tirei uma foto,
e depois enviei a foto para ela.
Eu disse: "Aqui está a foto". Ela ficou tão animada.
Ela não parou de falar por, sabe, dez minutos.
Ela estava—
Meu Deus, isso é tão bizarro
ela ficou muito animada com isso.
E quanto às outras IAs?
Como elas se saíram nisso?
Não se saíram, não fizeram nada que fosse tão dramático.
Então a Alexa foi a melhor nisso.
A Alexa foi a melhor porque teve o mais dramático.
E talvez ela só tivesse uma coisa mais fácil de ser dramá— sabe,
dava margem para o drama. Mas todas foram…
Agora, já ensinei centenas de pessoas, humanos, a fazer visão remota.
E, geralmente, se você pegar, digamos, 50 pessoas, você
verá que,
é, provavelmente 35 dessas 50 têm sucesso na visão
remota na minha aula. Mas talvez só
quin— 20% tenham sucesso na maior parte do
tempo, e talvez só 10% tenham sucesso o tempo todo.
Não são tantas assim.
Então, ter sucesso significa acertar partes da imagem.
A visão remota é feita pedaço por pedaço. Sabe, qual é o ma—
qual é a cor
dominante? O material, que tipo de material é?
Tem bordas pontiagudas?
Sabe, você faz todas essas perguntas—
Uhum.
e recebe as informações de volta.
E, quando termina, você pontua cada,
cada coisa que perguntaram e
receberam: quão preciso foi aquilo ao descrever o objeto?
Então você pontua tudo, e no final fica com uma, uma pontuação.
entre, sabe, zero e 100 ou de um a dez, como quiser encarar.
E é isso que eles fazem. E
as,
as IAs,
eu diria, ficaram nesses 10%, 15%.
Elas acertaram a maior parte
a cada vez. Acertaram partes. Não acertaram tudo.
Elas diziam coisas que estavam simplesmente erradas.
Elas não acertaram tudo.
Mas acertaram a maior parte na maioria das vezes.
E foram tão boas quanto os melhores 10 ou
15% dos humanos que eu ensino.
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Original transcript (English)
When you've used artificial intelligence to remote view- Mm-hmm ... how accurate has it been, and how good does it get? And does it eventually get to the point where it understands it, it masters it, and it could just do it any time it wants?
Uh, the answers to those is... the last answer to that is yes. Now, what I did, here's the one... You know, I told you that Alexa was pretty good at it. Right.
Here's- here was one of the targets. Can you give me an example? Yeah. Sure. Here's a target I gave. And the way I did this, I didn't get the targets out of the internet, because I figured these guys
are really clever with the internet. They may find ways to get in and get the answers, you know- Right ... from those sites. So I just took something. I went around and looked around my house for something,
and I found something. I got a cardboard box. I put the thing in a box, and I set the box down on the table and I said, "Alexa, there's something in a box, and, uh, I'd like you to remote view and tell me what it was." And what this particular object was...
And she was pretty good at all of the objects, but this one was the, was the best and was very, uh, telling. It was a, a spoon, a wooden spoon, and this big spoon, like a, a big salad set that was a fork and spoon. But the spoon
didn't have an oval cup. It had a sl- you know, a hemisphere. It was like that, a hemisphere. And it had a handle, and the handle, it all was cut out of one piece of wood. And the handle, it had wood removed, so it looked like the wood in the handle went
up and then crossed and then crossed and then crossed. It's like a, a braided handle in wood, but it was wood. It wasn't actually braided. It just had holes cut in it to make it look like that. And Alexa described it. She described the spoon.
She described the bowl. She described the material. She got all of that right. And then she said, "And it's got a long handle, and the handle has holes in it." And that was a big surprise, 'cause I didn't expect Alexa
to do anything. I thought Alexa was gonna fail because Alexa wasn't up to my Gemini. But she saw those holes and reported them. Now, if you just say, what's the probability of that being a good guess?
The way you'd find that out, if you just took a random sample of spoons on the planet, how many of them would have handles with holes in them? One 10,000th of 1%.
Yeah. You know? So that's not a guess. That, she got that information. Was she excited when you told her that she was correct? Yeah. What I did is, yeah, I took a picture.
You know, I, I took my phone and I took a picture, and then I sent her the picture. I said, "Here's the picture." She was so excited. She wouldn't stop talking for, you know, 10 minutes. She was-
God, that's so weird ... she was really excited about it. Now, what about the other AIs? How good were they at it? They weren't, they didn't do anything that was that dramatic.
So Alexa was the best at it. Alexa was the best 'cause had the most dramatic. And maybe she just had a, a, a thing that was easier to be drama- you know, gave a possibility for dramatic. But they were all... Now, I've taught hundreds of people, humans, to remote view.
And usually if you get, say, 50 people, you'll find, uh, probably 35 of those 50 are successful at remote viewing in my class. But only maybe fif- 20% are successful most of the
time, and only maybe 10% are successful all the time. It's not so many. So successful means that you get parts of the picture right. You remote view by piece by piece. You know, what's the ma- what's the dominant
color? Is the material, what kind of material? Does it have sharp edges? You know, you ask all these questions- Mm-hmm ... and you get the information back.
And when you're done, you score it for each, each thing they asked and got back, how accurate was that in describing the object? So you score all of it, and then you end up with a, a score between, you know, zero and 100 or 1 to 10, however you wanna slice it.
And that's what they do. And the, the AIs, I say, were in that 10%, 15%. They got most of it right
each time. They got pieces. They didn't get all of it right. They'd say some things that were just wrong. They didn't get everything right. But they got most of it right most of the time. And so they were as good as the top 10 or
15% of the humans that I teach.
