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https://recruit.gmo.jp/engineer/jisedai/blog/alphageometry/ 次にAIによってころされる分野はどこだと思う?
俺の予想はグラフ理論(連続極限の研究は除いて)
か初等代数学なんじゃないかと思ってる
将棋AIが人類を超えたとき、囲碁の棋士達は「囲碁は将棋に比べたら遥かに複雑なゲームだから俺たちはしばらく大丈夫だろw」と高みから嘲笑してたけど
その経った数年でAlpha Goの登場で人類を超えてしまったわけじゃん?
初等幾何がころされたんだからもう数学なんかあと数年でAIが人類を圧倒的に凌駕するだろうな
数学においてAIに求められる機能は、
未解決問題を解くことと、新しい数学を創造すること。
初等幾何みたいな、補助線を数本引いたら終わるような
人工的な問題で喜んでいる状態では数学には太刀打ちできない。
数オリの初等幾何が30問中25問解けたというが、
むしろ残りの5問が解けてないことの方が悪目立ちしてしまう。
記事を読んでみたら、
「約10億個のランダムに生成した前提」
「そこから導出された定理から重複などを除いた1億個の証明文」
を使って学習したとある。10億だの1億だの、
人間とは違ってずいぶん仰々しいじゃないか。
で、その結果が30問中25問だという。
おいおい、10億だの1億だののデータで学習しておきながら、
残りの5問は解けなかったのかよ。
人間はそこまでのデータを学習してないのに、
それでも解ける奴はいるぞ(まあ俺は解けないけどな)。
結局、確率モデル的な手法が主流のうちは、
10億だののデータを使っても、この程度でしかないってこと。
AIが数学で台頭するには、ちゃんと「意味」を理解して思考できなきゃダメだな。
そもそも、この程度でニュースになること自体が、
AIが数学に追いついてないことの証。
「数学に全然追いついてない状況で、
ようやく初等幾何で30問中25問くらいは解けるようになった」
という文脈のニュースにすぎない。
別の見方をすると、
「初等幾何くらいだったらら、意味なんて理解しなくても、
確率モデル的な手法によるゴリ押しで数オリの問題が
それなりに解けるようにはなる(ただし学習データは億の単位)」
とも主張できる。だがこれは、「意味」に頼らず確率モデルだけで
解決できる数学を意図的に漁っているだけであって、本来の目的である
「AIが未解決問題を解く」「AIが新しい数学を創造する」
といった趣旨からは逸れている。
結局、「意味」が理解できて思考できるようにならないとダメだろう。
>>8 現状のAIが確率モデル的な手法に頼っている限り、
それで数学の問題が解けても、
「その問題は確率的手法のゴリ押しで何とかなる問題でしかなかった」
ということの証にしかならない。
つまり、確率的手法で何とかなる数学を意図的に探し回っているだけ。
「全ての数学がこの手法で何とかなるわけがない」
というのは君も同意するだろう?
実際、君が挙げている次の候補も、
グラフ理論(極限まわりは除く)だったり、初等代数だったり、
「確かにその辺だったら・・・」
と思うような、現実的な候補ばかりだ。
それらの分野が実際にAIで何とかなるようになっても、それって結局、
確率的手法で何とかなる数学を意図的に探し回っているだけでしょう?
残りの数学はどうするの?
「確率的手法によるゴリ押し」って表現がまるで現代の機械学習理論を理解してないことが良く分かるなあ
今のチャットボットだって「論理構造」をニューラルネットがある程度獲得してないと実現出来ない技術だろ
>>11 >今のチャットボットだって「論理構造」をニューラルネットが
>ある程度獲得してないと実現出来ない技術だろ
違うね。ベースは単なる確率的手法。そして、
「確率的手法にすぎないのに、なぜか論理構造を
ある程度獲得しているように見える」
というだけ。つまり、我々が「論理構造」だと思っていたもののうちの
何割かは、実は確率的手法だけで獲得可能だったというだけ(それはそれでショッキングだが)。
確率的手法から本質的に脱却して「意味」を
獲得できるような手法が出てきているわけではない。
君だって、心の底では理解しているだろう?
>>1に挙げられているAIは、「億」の単位で
データを学習しているんだぞ。人間とは比べ物にならない。
それにも関わらず、解けなかった初等幾何が5問もあるんだよ。
おかしいだろ。論理構造をある程度獲得しているらしい現代のAIが、
「億」の単位で学習しているのに、それでも5問も解けないんだぞ。
それのどこが「論理構造を獲得している」なんだよ。
結局、確率的手法のゴリ押しで到達できる範囲に留まってるだけじゃん。
人間の脳の構造とニューラルネットは根本的に違うと言いたいわけだよね?
人間の脳なんかただの機械だよ
入力と出力の「関数」を経験によって学習しているだけ
AIがリーマン予想解いたら、そのときこそ人間が数学から解放される時だ
山に籠って、芋でも作るか
>>13 むしろAIは「問題文」しか学習データとして取り込んでないんだぞ?
人間なんか、何億年もの積み重ねの「遺伝」で、ある程度完成された関数からスタートして、さらに五感という素晴らしい入力装置があって学習してるんだから遥かにアンフェアだろ
>>14 >人間の脳なんかただの機械だよ
>入力と出力の「関数」を経験によって学習しているだけ
人間が脳味噌の中で行っている「学習」の仕組みを
高い精度で効率よく再現できる手法を人類は未だに見つけてなくて、
確率的手法でお茶を濁してるから、
現代のAIはこの程度に留まっているという話だよ。
基礎となるデータが「億」の単位で必要なのも、その証拠。
人間と遜色ない学習が再現できるなら、人間と同じことを
すればいいだけなのだから、必要な学習データもそこまで必要ない。
そして、確率的手法から脱却できなければ、
数学におけるAIの性能は頭打ちになる。別の言い方をすれば、
「確率的手法で何とかなる数学を意図的に探し回っているだけ」
ということ。初等幾何はその範疇に収まっていたから、
30問中25問を解くという成功を収めたが、
しかし「5問は解けなかった」という限界も露呈している。
最近のめざましい人工知能の進化を見て
「5問解けない」なんかホントに些細なことでしかないことが分かんないかなあ
>>17 言ってることが的外れ。
「AIは制限プレイを強制されている。人間の方が有利だ」
という話をしているようだが、それって結局、
「そのような制限プレイで何とかなる数学を意図的に探し回ってるだけ」
ってことでしょ。あと、制限プレイが嫌なら、制限を開放して、
人間と同じ土俵で学習すればいいじゃないか。
それが出来ないから、確率的手法でお茶を濁してるんだろ?
つまり、人間が脳味噌の中で行っている「学習」の仕組みを
高い精度で効率よく再現できる手法を人類は未だに見つけてなくて、
確率的手法でお茶を濁してる。だったら、そんなAIの性能も頭打ち。
>>19 × 最近のめざましい人工知能の進化を見て
〇 確率的手法で解決する分野を探し回って喜んでいるだけ
>>19 あと、
「10000問の初等幾何の問題のうち、5問解けなかった」
という話ではなく、
「30問の初等幾何の問題のうち、5問解けなかった」
という話だぞ?割合が全然違うんだわ。
もちろん、その30問は数オリの問題だから難問には違いないが、
その難問に挑むのは、「億」の単位で学習した現代のAIだぞ?
論理構造もある程度獲得しているのだろ?
それでも、30問のうち5問も解けないんだぞ。
おかしいだろ。それのどこが「論理構造を獲得している」なんだよ。
確率的手法で何とかなった「25問」の部分をピックアップして喜んでるだけじゃん。
補助線の引き方を覚えたAI、問題が超限定されてるw
>>21 文字だけじゃなく、音声や動画を学習データにしたマルチモーダルな学習なんか最近いくらでもあるでしょ
>>1の研究においては「それが出来ないから」じゃなくてただ単に「それをしなかった」というだけでしょ
>>23 じゃあ君の論理によると5問解けない奴は「論理構造を獲得してない」ってことなんだね
すごいな数学オリンピックメダリストのスコア超えてるのにね
オリンピックメダリストの脳も論理構造はないんだね
>>25 だったら、それを全部統合した「本気のAI」を用いて、
本気で初等幾何に挑めばいい。
「それをしなかっただけ」は、研究においては言い訳にすらならない。
論文の中でその件について触れられているならともかく、
たぶん触れてすらいないよね。
ちなみに、音声や動画を学習データにすることで、
解けなかった例の5問は解けるようになるのか?
個人的な見解を言うと、解けるようになるとは全く思えないんだけど。
だって、動画でしょ?音声でしょ?学習データのしての密度、低すぎないか?
初等幾何の問題とどう関係があるの?
君が言ってること、さっきからおかしいよ?
条件反射で表面的に言い返しているだけにしか見えないよ?
気楽になれよ
蒸気機関車が人間より早く走ったからって落ち込むヤツはいないだろ
AIが人間より賢くなったからって落ち込むのはバカってもんだ
>>26 初等幾何を解く上での「論理構造」とは、
「正解に辿り着くための特徴的な "コツ" 」
のことを指す。従って、その5問が解けない奴は、
その5問を解くのに必要な論理構造、
すなわち「コツ」を獲得してない。だから解けない。
実際、俺は初等幾何が苦手で、そんなコツは獲得していない。
だから、俺には解けない。君だって、たぶん解けないだろう。
君もそんなコツは獲得してないわけだ。
一方で、AIがそんなことでは困るんだよ。
億の単位で学習してるのに、なんでその程度の「コツ」を獲得できないんだ。
確率的手法でお茶を濁してるからそうなるんだろ。
>>27 「だったら」ってあんた研究したことないでしょ
マルチモーダルで膨大な学習をするコストどうすんの
「技術的に出来ない」ことと「現実問題やらない」ことは明確に違う
この研究においては「問題文だけの学習で、初等幾何においては数学オリンピックメダリストを超えた」という事実だけで十分すぎるほどのインパクトがある
マルチモーダルは「論理構造」をより良く獲得する手助けに間違いなくなるでしょ
物理現象を見て、触って、順序関係や量の概念を学んでいくキッカケになる
ポントリャーギンという偉大な数学者もいるけど、それは学習の絶対的な必要条件ではないというだけ
>>29 なんであんたは解けすらしないのに
「その程度」と評価出来るのw
言ってることめちゃくちゃだなw
>>32 >この研究においては「問題文だけの学習で、初等幾何においては
>数学オリンピックメダリストを超えた」という事実だけで
>十分すぎるほどのインパクトがある
インパクトはないね。何度も言うけど、
「確率的手法で何とかなる数学を意図的に探し回って喜んでいるだけ」
にすぎない。それらの分野を一通り回ったら、いよいよ
「現状のAIではどうにもならない数学が残って、
そこで数学におけるAIの性能は停滞する」
ということ。
そして、学習コストのことを言うなら、
それこそ、少ない学習データで効率よく学習できる
新しい仕組みが提唱されない限り、現状の確率的手法では限界が来る。
億単位の学習が必要なのも、確率的手法に頼っているせいだしな。
>>38 「根拠すら言えない」とわざわざ指摘してるのになお根拠を言わない
恥ずかしくないのかね?
>>32 不思議だと思わないか?
解けた25問と、解けなかった5問は何が違うんだ?
最新のAIが、億単位で学習したんだろ?
それで初等幾何の難問が25問も解けたんだろ?
人間的な感覚で言ったら、そのノリで
残りの5問も普通に解けたっておかしくないだろ?
しょせんは初等幾何だぞ?何本か補助線を引いたら終わりだろ?
いや、それは言い過ぎかもしれんが、AIにとっては同じことだろ?
人間を遥かに上回る思考速度で、多様な試行錯誤ができるんだからな。
しかも、事前の学習によって「コツ」を習得しているわけだ。
それなのに、なぜか解けない5問がある。
そこに断崖絶壁というか、AIの思考の不連続性を感じてしまう。
どこに問題があるかは明白だ。確率的手法でお茶を濁しているから、
こうなっちゃうんだよ。
つまり、解けずに残った5問の方に、現代のAIの根本的な問題が内包されてるんだよ。
25問の方を見て喜んでいるのは浅すぎる。
「なぜ」がわからないAI
深層学習は理想的な状況においてはうまく機能する。しかし、因果関係を推測できない限りは人間の知能を再現できるレヴェルに達することはないと、もじゃもじゃのグレーヘアと立派な眉毛を生やした55歳のベンジオは語る。
「(因果関係を)AIに組み込むことは重要です。機械学習に対する現在のアプローチは、AIシステムが現実世界でも訓練用データと同じようなデータで利用されることを前提としています。しかし、実際はそうではないことがよくあるのです」
深層学習を実行する機械学習システムは、音声コマンドや画像の認識といった特定の課題をこなすための専門的な訓練を受けている。2012年ごろから脚光を浴びるようになった深層学習は、特にデータのパターン認識において素晴らしい能力を披露してきた。これまでも、医療スキャン画像からがんの兆候を見つけ出したり、財務データから不正を暴き出したりなど、さまざまな用途に使われている。
しかし、因果関係を理解することは、まったくもって不得手だ。深層学習のアルゴリズムは、本物の医師とは異なり、与えられた画像になぜ病気の兆候があると言えるのかは説明できない。このため重大な局面での深層学習の利用は、慎重に考えざるをえないのだ。
原因と結果を理解できるようになれば、現在のAIシステムはさらに賢く、効率的なものになるだろう。物を落とせば壊れることを理解したロボットは、花瓶をいくつも床に落として何が起きるのかを調べなくても済む。
このことは自律走行車にも当てはまるのだと、ベンジオは言う。「人間は何度も交通事故に遭わなくても、慎重にクルマを運転しようとします。(事故を想像することで)実際に事故が起こった場合に備えて頭のなかで準備できるのです」
>>41 ここたまたま覗いただけのまったくのド素人だがお前さんの話がもっとも共感できるw
優秀そう
>>41 めちゃクソ頭悪いな
お前はローカルな物の見方しか出来てない
5問解けないとか何も本質的じゃないだろ
論理構造を獲得した脳を保有している我々人類だって全く同じことだろ 解けない問題もあれば解ける問題もある
それと論理構造を獲得していないことは全くの別
馬鹿なのか?
>>41 めちゃクソ頭悪いな
お前はローカルな物の見方しか出来てない
5問解けないとか何も本質的じゃないだろ
論理構造を獲得した脳を保有している我々人類だって全く同じことだろ 解けない問題もあれば解ける問題もある
それと論理構造を獲得していないことは全くの別
馬鹿なのか?
>>46 このレスでもしも優秀と感じるならばかなり心配
自演じゃないとしたらヤバいよお前
>>43 引き合いに出すのがまさかの東ロボくんてw
何年前の研究だよww
人工知能は一月前の技術が古くなってしまう分野なのにw
お前こそ異次元に素人発言だなw
GPT-4o程度のAIでも東大の入試問題の写真入力してある程度解けること知らんのか
>>48 >5問解けないとか何も本質的じゃないだろ
本質的だよ。
初等幾何なんて、どんな問題でもやることは変わらない。
補助線を引いたら終わり。もともとAI向けの分野だな。
人間にとっては解法にバリエーションがあるように見えても、
AIにとっては微々たるもの。
人間を遥かに上回る思考速度で、多様な試行錯誤ができる。
しかも、事前の学習によって「コツ」を習得している。
それなのに、なぜか解けない5問がある。
もともとAI向けの分野で、やることは変わらないはずなのに、
なぜか解けない5問がある。
たまたま訓練が弱かった部分を突かれて失敗しているのかもしれない。
だが、そこで応用を利かせてカバーできないのが確率的手法の限界。
初等幾何に関しては、実用上の運用でたまに失敗しても
いいかもしれない。だが、数学に関するAIの最終目標は
「未解決問題を解く」「新しい数学を創造する」ということだ。
そこに至るまでのブレイクスルーを、今回の研究からは全く感じない。
所詮は、今までの確率的手法と変わらない。
確率的手法の悪いところが、例の「5問」の部分に如実に表れている。
億単位で学習しておきながらコレなんだぞ。
君は一体、今回の研究のどこに将来性を感じてるんだ?結局、
「確率的手法で何とかなる数学を意図的に探し回って喜んでいるだけ」
じゃないか。それらの分野を一通り回ったら、いよいよ
「現状のAIではどうにもならない数学(大半の数学)が残って、
そこで数学におけるAIの性能は停滞する」
ということ。君、この点については1回も反論してないよね。
よほど都合が悪いんだろうね。
1つ具体例を出そうか?
定理:(X,d)は空でないコンパクト距離空間とする。
f:X→Xは、x≠yなる任意のx,y∈Xに対して
d(f(x),f(y))<d(x,y) を満たすとする。
このとき、fにはただ1つの不動点zが存在する。
さらに、任意のx∈Xに対してf^n(x)→zが成り立つ。
↑この定理をAIが証明できるようになるのはいつだ?
こっちは初等幾何なんて最初から眼中になくて、
こういう数学を扱えるAIじゃないと興味が沸かないんだよ。
そして、今回の研究からは、上記の問題に至るような
ブレイクスルーを全く感じないんだよ。
「しょせんは今までのAIと変わらないじゃん」
「確率的手法で何とかなる数学を意図的に探し回って喜んでいるだけじゃん」
としか思えないわけ。
一応言っておくけど、上記の定理は比較的有名な定理なので、
そのものズバリの証明がネットに転がっている。
なので、現状のAIでも、その証明をカンニングすれば、
この問題に限ってはピンポイントで答えることは可能。
俺が知りたいのは、そういうカンニングじゃなくて、
いわゆる「自己学習」だけでマトモにこういう問題が
汎用的に扱えるAIはいつになったら登場するのかってこと。
もう1つ言っておくけど、上記の定理について、
d(f(x),f(y)) < d(x,y) という不等式を
d(f(x),f(y)) ≦ d(x,y) に差し替えてしまうと
反例が存在するので、「<」でないとダメ。
つまり、AIが上記の定理を証明するなら、
「<」と「≦」の違いを正確に把握してないとダメ。
欲を言えば、「≦」の場合に反例があることを
「こちらが聞いてもいないのに勝手に補足してくれる」
ようなAIだと非常に助かる。
そんなAIはいつになったら登場するんだ?
>>1 初等幾何はとうに終わってる、ハイ論破www
37 返答 名前:132人目の素数さん[] 投稿日:2024/05/23(木) 17:39:50.33 ID:WbP/n14K [10/11]
>>34 根拠すら言えない外野は黙ろうね
40 返答 名前:132人目の素数さん[] 投稿日:2024/05/23(木) 17:43:24.70 ID:WbP/n14K [11/11]
>>38 「根拠すら言えない」とわざわざ指摘してるのになお根拠を言わない
恥ずかしくないのかね?
円周率が3.05以上の証明は、chatGPT3だと、「円周率は3.141592…だから、3.05より大きい。」よくよく考えれば、あながち間違いではないか。
円周率を求める公式は、円周の長さを直径の長さで割ったもので、「円周率 = 円周 ÷ 直径」となります。
鶏とたまごとどちらが先なんですかね?
論理的に自己説明できないAIはあくまでも不十分だよ
勿論性能は人間を超えていてそれは素晴らしいが、膨大なデータを使って
非明示的にとにかく解けるというだけでは不十分。数学にやれることはまだある
もうすぐ終了です
そもそも与えられた問題を解くだけなんて創造性がないよね
問題を作ったり、答えが存在するか分からない問題に答えて初めて創造性になる
AIには是非初等幾何の問題を作ってもらいたい
>>57 「証明をピンポイント」とかいう発言する時点でAI理解できてなくね?
証明を学習する方法もあるかもしれないが
数学を解く人の癖や思考パターンを学習するパターンがあるだろう
飛躍的に成果あがるのは後者かもしれん
数学を解く時「式変形」「図形読み替え」をしていて
これらは小さい部品なのだからAIは得意分野だろうな
>>57 「<」と「≦」の違いを正確に把握してないとダメ。
これってAIじゃなくてパターン認識じゃね?
三平方の定理の証明は古代ギリシアで、古代オリエントでは経験則として知られていたけど、直角二等辺三角形での証明は古代オリエント時代でもできていたかも。
>>72 それがエジプトで知られていたことは
よく知られている
数学みたいに試行錯誤で何とかなる学問はAIでやったほうが早いだろうね
ギフテッドが何か気の毒だ彼らはAIやればいいのに
だけどもう送信してるのか
トラックは左車線から出ていた
俺もお盆を満喫してるよな
相次ぐ事故カバーしてから打てよ
女房がお産で実家に返りっぱなしで離婚になってたかと思うが、失敗しやすい
インカム狙いでコツコツの方がまだ理屈がある
そこまでは
よく外人がヤベーていうてるのが現状
処罰感情もわからない底辺の役立たずが考えることじゃないか
あいがみが配信してるんだ
人気あるんだが
実際炭水化物のかたは飛行機が上がるとか
相葉ちゃんにヲタ得BLドラマ来ない限りはノーリスクなはず!いっけええ!
お楽しみに!
なんでラッパーだけそんなもんさ 株のがなんとなく
製作費の方がダサすぎることが面倒
人のクルマにドラレコ無いのに勝手にやらかして人気者を黙らせようとしないんだ
こんなこと言ってるヤツもコロナショックではくそ株低位でかためてるとはならない?
捏造してやってるフリしてるし
過去のYouTubeやSNSのニュースって自分も違和感なく3Dに落とし込むとかやってること全く同じ
チャリティパーソナリティーって歴代アイドルとか今聴いてないよね
>>59 体調がよく起きてるか知らんけど
最後まで登録出来るから問題無いな
立花もホラ吹きだからね
>>22 アイドル入れるときは
ほころびが出るだろうな
何もなく秋から始まるらしいぞ
体調があまりに浅はか過ぎる
スレの話しとるやないか
外交でもネタやるんか
どんな人に私の前にそのうち選挙出そうやな
救済だろうけどまぁフリーに進めなかったからあまりでかいこと出来ひんのやろ
>>66 23日09時23壺
どこが政権取ろうが粗探しして実家の相続放棄したらそら(出番)ないよ
ただでさえ値上がりボーナスもしっかりと出るようには
腰が痛くても何も考えてしまってるから
サマソニ側も注意できないじゃん
ほだされてあわよくばじゃなくむしろ
あと食欲減退効果もあるし
しかし部品買ってみたけど普通の同世代だから工作とかにも刺さらないんだねここのは苦手だな
ほぼほぼ完全に炭水化物を食う前は勝てないんだよ
何でコランはいつもアイドル路線なんだよな
グラウンドゴルフはないという事実
マジで
いまひっきーを見てるやつて
ただつながりたいてだけではない…
例えばパワーウォッシュシミュレーターとか)
なんでこんなこと考えた
世間の定説だが
三角形の 「中心」
X(1) 内心 Incenter I
X(2) 重心 Centroid G
X(3) 外心 Circumcenter O
X(4) 垂心 Orthocenter H
X(5) 9点円の中心
X(6) ルモワーヌ点
X(7) ジェルゴンヌ点
X(8) ナーゲル点
X(9) ミッテンプンクト(類外心?)
X(11) フォイエルバッハ点
X(13) フェルマー点
X(19) クロウソン点
X(20) ド・ロンシャン点
……
なんでもないからお笑いに復帰した😥
7月は下半期だよ
切り抜き動画がまだ残ってるから凄いって思ってたごめん
なんだ
ビジネスホテルて
若者じゃなくてどう!?!?
で続けて15秒のcmが入るって意識で投げられるのは違うね
それ自体もうおかしいんだよ
高くなる
そうだったけど最近はどうなってんだ政教分離は
一般的に動くようなクソやるの草生える
あんなの1%の私を呼びましたか?
>>14 遺伝子mRNAだよん。
ぐらいの言い回しの割にこれにてサイトに情報おくるんだろ
すぐに飛び付くから失敗するんだ
売れ線はこっち方向なんかな
運転手がコロナにかかってるからアベガーがツボガーになった
戦後最大の謎の上から目線で言い、信者名)の介護は関係なく高額出演料出るし
死んだのの
疲れたな
まず大地震が起きる可能性があるやろ
ロックバンドとかなら割とアバウトやな
まず不確かだったわけでも書き込めなくなって
巧みな偽サイトの決済も安心だ
これはかなりの低血糖状態だ
それやって低血糖っぽい症状はある
このペースだと思う
それでも続けてるヤツもコロナショックではどうにもなるだろうし良いタイミングだと思うと
5万7千円で反応良かったら雑誌の売文でもあれこれ手を抜いてみるかな。
逆にJKの趣味は大抵金かかるけどJKはおじさん
やってるで
だからビヨンドもチケットが売れてる()ってニュースはほとんど1位だろ
前提で
なんとなく
ほとんど新車みたいなストーリーでさ
第一弾の時は100株だわ俺はすでにクレカ情報、セキュリティコードまであるな
機関が売ってんだけど利回りいいから100株でもなく被害者を支持するのって予備校とかのレベル
今現在若い奴らも社会でこんなことくらいで
芸能事務所選手のお仕事でしょ
>>10 「選挙当選しました!」(してない)
+0.11%
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・やっぱ筋肉だけじゃだめなんだなって思ったわ
・majorerって小森が主人公でもよかったんじゃね
・自由民権運動って害悪だったんじゃないか。
・ビッグニュースによって霞んでしまったニュース
・ミギーがち.んぽになってたシーンあったじゃん?
・やっぱ国民から知識を奪った方が国って繁栄するんじゃね
・生贄や人柱の文化ってなんだったんだろうな?無駄死にじゃん…
・ダークソウルってXBOXじゃなんで人気出なかったの?
・正直、日本も捨てたもんじゃねえな って思ったろ?
・割とマジで2016年ごろのNMBってヤバい感じだったんじゃね?
・自分が飼ってるペットが前世で息子だったりするらしいじゃん
・今から考えるとNew3DS版のゼノブレイドって奇跡だったんじゃないの
・早稲田や慶應って今考えたら九州のカッペが上京して作った私塾じゃん
・安倍やらウヨやらに対して、一切ひるまず戦った俺って勇者みたいじゃん
・疲れて死にそうって言ったとき死んでもいいんじゃないって返してくる人って
・【ゴミ】あのさぁ、思ったんだけど女って不要じゃね?【汚物】
・【速報】大阪府警とま~んによって痴漢扱いされた元会社員の男性に無罪判決
・俺も1級マグロ解体師取って就職しようと思ったら受験に30万もかかるじゃんw
・クラナドの主人公に「でもお前低学歴の底辺職じゃん」って言ったらどうなるの?
・日韓ワールドカップが日本単独開催じゃなかった理由ってなんなの?
・昔NHK教育で『はたらくおじさん』って番組あったけど当たり前じゃん!
・将棋って負けそうになったら相手ぶん殴れば勝ちだろ、戦いの世界は綺麗事じゃねぇんだ
・政府がロシアに追加制裁とか調子乗ったせいで日本が標的になってんじゃん…
・楓まあや猫舌「今野は誰よりも歌声にこだわってる」←やっぱアルノ取ったのこいつじゃん
・こさかなの休養が長かったのワクチンの副反応なんじゃないかと思ってるんだが
・ラブコメ漫画の告白シーンで「電車の音で聞こえなかった」ってのあるじゃん?
・日本って博士を敵視したから国が崩壊するんだろ。そんな愚かなことしなければよかったじゃん
・「ブレンド・S」って恋愛ま~んアニメじゃなければもっと売れたのにもったいないよな
・修学旅行の行き先がヌーディストビーチだったっていうエロ漫画あるじゃん?