


Ist menschliche Intelligenz im Zeitalter der künstlichen Intelligenz unverzichtbar?
Heutige Unternehmen unterliegen einem rasanten Wandel. Es reicht nicht aus, sich bei Entscheidungen ausschließlich auf die menschliche Weisheit zu verlassen. Infolgedessen erhöhen Unternehmensführer ihre Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) erheblich, um eine bessere Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Laut dem IBM Global AI Adoption Index 2022 wachsen KI-Anwendungen im Jahr 2022 weiterhin stetig, wobei mehr als ein Drittel (35 %) der Unternehmen den Einsatz von KI in ihren Betrieben angeben, was einem Anstieg von 4 % entspricht. ab 2021 Prozentpunkte.
Im Gegensatz zu Menschen ist KI in der Lage, Geschäftsprobleme mit beispielloser Effizienz und Genauigkeit zu analysieren, vorherzusagen und zu lösen. Dadurch werden repetitive Arbeiten obsolet. Dies führt zu einem entmutigenden Konzept: Ersetzt künstliche Intelligenz die menschliche Intelligenz? Die Antwort ist genau das Gegenteil.
Mit Hilfe künstlicher Intelligenz wurden einige menschliche Aufgaben automatisiert, wie zum Beispiel die Analyse riesiger Datensätze, die Bereitstellung von Kundenservice usw. Dadurch werden Humanressourcen freigesetzt, die sich auf kreativere Aspekte wie Forschung, Innovation und Wachstum konzentrieren können. Allerdings kann KI allein ohne menschliche Hilfe keine absolute Autonomie erreichen. Die Kombination effektiver KI-Systeme und menschlicher Intelligenz wird den Weg für zukünftigen Geschäftserfolg ebnen.
Erfolg wird die Kombination von menschlicher Intelligenz und künstlicher Intelligenz sein
Mit der Entwicklung künstlicher Intelligenz kann sie zu einer „Black Box“ werden, die schwer zu entschlüsseln ist. Daher haben Datenwissenschaftler begonnen, Frameworks zur Erklärung ihrer Modelle zu verwenden. Erklärbare KI ermöglicht es menschlichen Benutzern, die Absicht, Argumentation und Entscheidungsprozesse von Algorithmen für maschinelles Lernen zu verstehen und so das Vertrauen der Benutzer in das Modell und seine Entscheidungen zu stärken. Darüber hinaus fördert und gewährleistet es die Einhaltung klarer ethischer Grundsätze in Bezug auf Grundwerte wie Individualrechte, Privatsphäre, Nichtdiskriminierung und Nichtmanipulation.
Nehmen Sie als Beispiel die Betrugserkennung in Bankensystemen. Angenommen, ein betrügerisches System verweigert die Kreditkartentransaktion eines legitimen Kunden. „Black-Box“-KI-Modelle liefern lediglich eine Risikobewertung ohne Erklärung. Erklärbare KI wird Ermittlern helfen, zu verstehen, warum Fehlalarme auftreten, und dabei helfen, Modelle weiter zu verfeinern.
Eine weitere Schwachstelle besteht darin, dass es der KI an Emotionen und der Fähigkeit mangelt, menschliche Entscheidungen zu treffen. Da KI-gestützte Technologien in Zukunft weiter wachsen und sich weiterentwickeln, ist es von entscheidender Bedeutung, den Menschen in den Mittelpunkt allen Fortschritts zu stellen. Möglicherweise erreichen wir eine Zeit, in der künstliche Intelligenz selbstständig denken kann. Aber es wird weiterhin auf menschliches Engagement angewiesen sein, um bewusste Entscheidungen zu treffen.
Nehmen Sie als Beispiel selbstfahrende Autos, die mithilfe von Funkfrequenzen Objekte in der Umgebung des Autos bestimmen. Viele Faktoren könnten es stören, darunter auch Funkwellen eines anderen selbstfahrenden Autos, die einen Unfall verursachen könnten. Dies zeigt, dass künstliche Intelligenz ohne menschliche Beteiligung nur begrenzt möglich ist.
Daher ist es entscheidend, heute die richtige Grundlage zu schaffen. Als Gesellschaft, Regierung und Industrie müssen wir die richtige Ethik, Vorschriften und Schutzmaßnahmen rund um die KI entwickeln, um sicherzustellen, dass die Zukunft der KI in 100 Jahren der Menschheit nützt und nicht schadet.
Menschliche Intelligenz, ergänzt durch KI, kann zu einer Zukunft führen, in der KI eher ein Wegbereiter als ein Zerstörer ist. Der Fokus sollte mehr auf der Entwicklung „intelligenter“ Systeme als auf manuellen Systemen liegen, um Unternehmen zum Erfolg zu verhelfen.
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Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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