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AI and Remote Viewing Accuracy
Quando hai usato l'intelligenza artificiale per la visione a distanza—
Mmh-mmh.
quanto è stata accurata, e a che livello arriva?
E alla fine arriva al punto in cui lo capisce, lo padroneggia,
e potrebbe farlo ogni volta che vuole?
Beh, le risposte a queste… l'ultima risposta è sì.
Ora, quello che ho fatto, ecco… Sai, ti ho detto che Alexa
era piuttosto brava
a farlo.
Giusto.
Ecco— questo era uno dei bersagli.
Puoi farmi un esempio? Sì.
Certo. Ecco un bersaglio che ho dato. E per come l'ho fatto,
non ho preso i bersagli
da Internet, perché ho pensato che questi qui
fossero davvero abili con Internet.
Potrebbero trovare il modo di entrare e ottenere le risposte, sai—
Giusto.
da quei siti. Quindi ho semplicemente preso qualcosa.
Ho fatto un giro per casa a cercare qualcosa,
e ho trovato qualcosa. Ho preso una scatola di cartone.
Ho messo la cosa in una scatola e ho posato la scatola sul tavolo
e ho detto: "Alexa, c'è qualcosa in una scatola,
e, ehm, vorrei che usassi la visione a distanza e mi dicessi che cos'era".
E questo particolare oggetto era…
Ed era piuttosto brava con tutti gli oggetti, ma questo è stato il,
è stato il migliore
ed è stato molto, ehm, rivelatore. Era un, un cucchiaio, un
cucchiaio di legno, un cucchiaione, come un, un grande set da insalata formato da
forchetta e cucchiaio. Ma il cucchiaio
non aveva la conca ovale. Aveva una s-… sai, una semisfera.
Era proprio così, una semisfera. E aveva un manico, e il manico,
era tutto ricavato da un unico pezzo di legno.
E al manico era stato rimosso del legno, così sembrava che il legno del manico
andasse
in su e poi incrociato e poi incrociato e poi incrociato.
È come un manico intrecciato di legno, ma era
legno. Non era davvero intrecciato.
Aveva solo dei fori intagliati per farlo sembrare così.
E Alexa l'ha descritto. Ha descritto il cucchiaio.
Ha descritto la conca.
Ha descritto il materiale. Ha indovinato tutto quanto.
E poi ha detto: "E ha un manico lungo, e il
manico ha dei fori."
Ed è stata una grande sorpresa, perché non mi aspettavo che Alexa
facesse nulla. Pensavo che Alexa avrebbe fallito perché non era all'altezza
del mio Gemini.
Ma ha visto quei fori e li ha segnalati.
Ora, se ci si chiede: qual è la probabilità che
sia stata una supposizione azzeccata?
Il modo per scoprirlo, se si prendesse un campione casuale di cucchiai
sul
pianeta, quanti di essi avrebbero manici con
buchi al loro interno?
Un decimillesimo dell'1%.
Sì.
Capisci? Quindi non ha tirato a indovinare. Lei,
ha trovato quell'informazione.
Era entusiasta quando le hai detto che aveva indovinato?
Sì. Quello che ho fatto è stato, sì, scattare una foto.
Sai, ho preso il telefono e ho fatto una foto,
e poi le ho mandato la foto.
Le ho detto: "Ecco la foto". Era così entusiasta.
Non smetteva di parlare per, sai, dieci minuti.
Era—
Dio, è così strano.
Era davvero entusiasta della cosa.
E per quanto riguarda le altre IA?
Loro come se la sono cavata?
Loro no, non hanno fatto nulla di così eclatante.
Quindi Alexa è stata la migliore.
Alexa è stata la migliore perché è stata la più teatrale.
E forse aveva solo una cosa più facile da rendere teatr— sai,
che dava modo di fare scena. Ma erano tutte…
Ora, ho insegnato a centinaia di persone, esseri umani, a fare visione a distanza.
E di solito, se prendi, diciamo, 50 persone, scopri
che,
uh, probabilmente 35 su 50 riescono nella visione
a distanza al mio corso. Ma forse solo
il quin- il 20% ci riesce la maggior parte del
tempo, e forse solo il 10% ci riesce sempre.
Non sono poi molti.
Quindi avere successo significa azzeccare parti del quadro.
Fai la visione a distanza pezzo per pezzo. Sai, qual è il ma-
qual è il colore
dominante? Il materiale, che tipo di materiale è?
Ha bordi affilati?
Sai, fai tutte queste domande—
Mmh-mmh.
e ricevi le informazioni in risposta.
E quando hai finito, dai un punteggio per ogni,
ogni cosa che hanno chiesto e
ottenuto in risposta: quanto era accurata nel descrivere l'oggetto?
Quindi valuti tutto, e alla fine ottieni un, un punteggio
tra, sai, zero e 100 o da uno a dieci, comunque la si metta.
Ed è quello che fanno. E
le,
le IA,
direi, erano in quel 10%, 15%.
Ne azzeccavano la maggior parte
ogni volta. Ne afferravano dei pezzi. Non azzeccavano tutto quanto.
Dicevano alcune cose che erano semplicemente sbagliate.
Non facevano tutto giusto.
Ma azzeccavano quasi tutto la maggior parte delle volte.
Ed erano brave quanto il miglior 10 o
15% degli esseri umani a cui insegno.
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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.
