AlphaZen（アルファゼン） は CNN 生成 AI です。

技術的に言えば、Syncbotはプロペラのないドローンであり、実際には飛行しながらビデオを撮影するために設計されたものではなく、視聴中のビデオに基づいて人のペニスをマッサージするために設計された特殊なドローンです。このドローンは、Syncplayerで再生されるビデオで俳優が感じていることをそのまま感じることができます。

Syncbotは特殊なドローンなので、ハードウェアもソフトウェアも通常のドローンやロボットとは異なります。私たちのソフトウェア・プログラムには、ビデオ・プレーヤー（SyncPlayer）が含まれていることは明らかですが、より深い違いは、SyncPlayerが独創的な革新的畳み込みニューラルネットワーク（AlphaZen）で構成されていることです。

ドローンの基本的なPID基盤はSyncbotと大差ありませんが、これらのソフトウェアの起源は全く異なります。ドローンのソフトウェアのコアアルゴリズムは、PPZ、APM、CC3D、NAZAなどの適応飛行制御アルゴリズムシステムです。しかし、Syncbotのコアアルゴリズムは、ニューラルネットワークに基づくNVP（自然視覚処理）AIシステムであるAlphaZenで構成されています。

Syncbotは、性別、好み、社会的・経済的・政治的地位に関係なく、ほとんどの非特異的な人々に奉仕するように設計されているので、AIの汎用性が要求されます。

AlphaZenは、RTX2080Ti、RTX3090、I7、I9など、様々なリインフォースメントで、自作セックステープ、プロのポルノ、JAV、エボニー、異人種間、ゲイ、ストレート、mp4、wmv、RMVBなど、様々なPC上の非特異的なビデオコンテンツを処理し、少なくとも90％は正しく処理できなければならない。そして、これらの要因の唯一の共通点は、それらがすべてビジュアルに関する可能性があるということです。だからこそ、AlphaZenが最終的にシーンで何が起こっているのかを理解するためには、ナチュラルビジュアルが鍵となるのです。

5年前、AlphaZenの研究を始めた頃は、まるで未知の水を発見したようなものです。

私たちの要求には、まだ開発されていない多くのサブ機能が含まれています。主流の学界やハイテク大手がまったく開拓していない分野もあります。

これまでの研究では、人間の臓器（主に顔）や手足を識別する研究は多く行われており、これらの研究に基づいて、ハイテク企業は写真で人をより魅力的に見せたり、モニターで犯罪行為を発見したりすることができます。しかし、主に特定のセックスシーンに焦点を当てたAI研究機関はほとんどありません。例えば、俳優の実際の動きは、10秒間のクローズアップでも劇的に変化する可能性があります。 このようなシーンでは、それぞれの挿入が深くなったり、浅くなったりすることがあります。両方の被写体が動いていることもあれば、ペニスは動いているのにマンコは静止していることもあられば、その逆もあります。 もしSyncbotがそのシーンの深さと同じ深さにしたいのであれば、AlphaZenは「不規則なピストン運動の深さ推定」のサブモジュールを起動し、ズームインやズームアウトによる干渉を避ける必要があります。

AI 視覚シーンにおける不規則なピストン運動の深さ推定は、研究ギャップです。 これまでのアルゴリズムは、顔の鼻のように、あるものと別のものを認識し、区別することができますが、ピストン運動の深さを推定するためには、あるものが別のものに入り込む状況を理解できる新しい方法が必要です。これはいくつかのサブモジュールに分けることができ、コンピューターはいくつかの概念を別々に教える必要がります：

• 画面上で視覚的にペニスとは何ですか?
• 画面上で視覚的にマンコや肛門は何ですか?
• 全体の露出部分とは何ですか？
• 全体の保護された部分とは何ですか?
• 前のフレームに基づいて、保護された部分の長さまたは深さを推定する方法は?

その後、シーンの類型もカスケード・ネットワークに入れる必要があり、この類型は、性的体位、肌の色、乱交などに関するものでなければなりません。オーラルセックスに関しては、AlphaZenはさらに、舌、唇、顔の表面を分析し、フェラなどの行動を識別するモジュールを備えています。

しかし、性的区分が直接観察できない画面も多く見られ、このような状況は通常の状況でも交互に発生します。 明らかに性的区分が観察できない場合、私たちのNVPは主に2つのサブモジュールに依存しています。1つは推定された骨格構造の位置の動きに焦点を当てたもので、もう1つはCAPと呼ばれる包括的な雰囲気知覚システムです。CAPは常に監督が見せたい性的快楽のレベルを把握しようとしています。 面白いですよね？俳優や女優が見せたいのではなく、監督が見せたいのです。CAPは、画面の中の人々の表情を観察したり、性的な喘ぎ声を聞いたりするだけでなく、カメラの位置や撮影アングルの変化、あるいは言語など、他の事実も総合的に考慮するからです。人類は、AIが端末で具体的にどのような作業をしているのか、その詳細を完全に把握しているわけではありません。今後、この部分をどのように改善していけばいいのかはわかりません。

これらすべてを実用的な分野に応用するためには、研究者だけでなく、ニューラルネットワークに機械学習をさせるためにメタデータにタグ付けする何百人ものAIアノテーターが必要です。 この仕事は単純ですが簡単ではありません。 限られた予算と高いコストのため、香港でこの仕事を請け負うことはできません。 私たちは、この仕事を国境を越えて、いくつかの発展途上地域（ゴールデントライアングルLAOSの一部を含む）に組織化するよう努力しなければなりません。この数年間、私たちは外注注釈業者を探し続け、信頼できる業者を選びました。私たちは、彼らがアノテーターの軍団を育てるのを手伝いました。 そして、長年の仕事と膨大な出費の末、私たちは破産寸前まで追い込まれましたが、ついにAlphaZenを実用的なレベルにまで引き上げました。どんなアダルトビデオでも選んで同期させ、簡単に落とすことができるようになりました。正直なところ、私たちのAIは世界最高のAIの一つだと思います。しかし、私たちのアノテーション・コーディネート・チームは、世界最高のチームです。

既存のデータによると、2022年9月現在まで、AlphaZenは絶えずに約382万時間蓄積されたビデオを研究しています！そして、 アノテーションと機械学習のビデオとデータで埋め尽くされたポータブルハードディスク（ポータブルHDD）は、すでに2つの部屋を埋め尽くしています。

CAPもNVPもAlphaZenも、すべて進行中のコンセプトであり、コンピュータ・サイエンスのAI研究は前進を続けています。AlphaZenは今日でも独自の限界と欠点を持っています：

• 同性愛者のビデオを扱う場合、ストレート ビデオほどパフォーマンスが高くないです。
• オーラルクローズアップを扱う場合、ほとんどのセックスシーンほどうまく機能しません（ただし、すでに世界でフェラを行う最高の製品ですが）。

• たまに間違った計算をすることがあります（まれに）。

しかし、私たちは前進し続け、AlphaZenは週ごとに良くなっていき、次のバージョンで飛躍を遂げることが期待されます。

 インドのアノテーターであろうと、香港のPHDであろうと、米国のドナーであろうと、AIの新しい領域をより優れた学習分野とし、より優れた革新的産業とするのは皆さんの貢献です。私たちは、AIのこれまでの活動から得た基礎とインスピレーションなしには、何も成し遂げられないことを知っています。しかし、皆さんの助け、Valor & Toughnessによって、AIがますます人類を助け、テクノロジーが個人を解放しますように。