


Was ist die nächste Grenze in der künstlichen Intelligenz und Robotik?
Von menschenzentriertem Design bis hin zu Roboterphantasie: Entdecken Sie die Ideen und Innovationen, die heute künstliche Intelligenz und Robotik vorantreiben.
Wir haben die Wachstumschancen und den Mehrwert untersucht, die künstliche Intelligenz und Robotik in das Leben der Menschen bringen können, sei es zu Hause oder am Arbeitsplatz. Obwohl es ein enormes Wachstum gegeben hat, welche weiteren Durchbrüche brauchen wir, um eine echte Massenakzeptanz voranzutreiben?
Hier sind die wichtigsten Trends in der Branche und wohin sich die Branche entwickelt:
Menschzentriertes Design
Obwohl es Computer bereits in den 1930er Jahren gab, 50 Jahre später, mit dem Aufkommen grafischer Benutzeroberflächen, Computer Es wurde zugänglich und begründete die Multi-Billionen-Dollar-Industrie, die wir heute kennen. Ebenso ist die Fokussierung auf die Verfügbarkeit von KI und Robotik der Schlüssel zur Förderung der Akzeptanz.
In industriellen Umgebungen liegt der Fokus zunehmend auf benutzerfreundlichen Robotern, für deren Bedienung kein hohes Maß an Fachwissen erforderlich ist. Viele Softwareunternehmen lösen dieses Problem beispielsweise mit ihren Plattformen, die es einfach machen, autonome Roboteranwendungen mit minimaler Positionierung und wenig bis gar keiner manuellen Programmierung einzurichten. Gleichzeitig integriert es Hunderte von Industrierobotermarken und ermöglicht den Bedienern deren Verwaltung über eine einfache visuelle Programmierschnittstelle im Flussdiagrammstil.
Der Einsatz dieser Technologien nimmt zu und der weltweite Umsatz mit Software für künstliche Intelligenz wird im Jahr 2022 voraussichtlich um 21,3 % wachsen und eine Marktgröße von 62,5 Milliarden US-Dollar erreichen.
Universelle intelligente Roboter
Aktuelle Techniken des maschinellen Lernens werden verwendet, um Robotern bestimmte Aufgaben beizubringen, aber sie sind starr und können mit Änderungen nicht gut umgehen. Für eine Zukunft, in der intelligente Roboter mehr Aufgaben erledigen können, müssen Roboter ihre Umgebung und Umwelt verstehen.
Lebende Roboter müssen in der Lage sein, die Fähigkeiten und das Potenzial des Menschen zu erweitern, indem sie in der Lage sind, das, was sie bereits wissen, zu erforschen, zu bewerten, zu experimentieren und zu erweitern, wenn wir auf unbekannte Probleme stoßen.
Auf der AIBotics-Konferenz 2022 stellten Forscher der National University of Singapore und der Johns Hopkins University ein neues Framework vor, das Robotern hilft, die Erschwinglichkeit von Dingen und nicht ihr Aussehen zu verstehen.
Sie brachten dem Roboter erfolgreich bei, wie man Stühle für mehr Komfort nutzt und wie man einen Stuhl so vorbereitet, dass eine Person bequem darin sitzen kann. Dieser als „Roboterphantasie“ bezeichnete Ansatz könnte Heimroboter intelligenter und besser in der Lage machen, Probleme autonom zu lösen.
Roboter für ältere Menschen
Viele Gesellschaften auf der ganzen Welt sind mit einer raschen Bevölkerungsalterung konfrontiert, die Bedenken hinsichtlich einer Verlangsamung des Wirtschaftswachstums sowie sozialer Probleme wie Mobilität und gesellschaftlicher Teilhabe aufkommen lässt. Einige Regierungen setzen auf Technologie, um diese Probleme zu lösen, und arbeiten mit privaten Unternehmen und Wissenschaftlern zusammen, um Städte und Gesellschaften der Zukunft neu zu gestalten.
Zum Beispiel zielt Japans Vision „Society 5.0“ darauf ab, der alternden Bevölkerung durch die Digitalisierung der gesamten Gesellschaft entgegenzuwirken und Remote-Technologie zu nutzen, um es der Bevölkerung zu ermöglichen, länger zu arbeiten, während tägliche Aufgaben der künstlichen Intelligenz überlassen werden.
Die Regierung arbeitet mit dem japanischen Automobilhersteller Toyota zusammen, um WeavingCity zu bauen, eine experimentelle Stadt mit 360 Einwohnern, von denen die meisten ältere Menschen sind. Das Projekt wird automatisierte Mobilitätsinnovationen und Smart-Home-Entwicklungen testen, darunter unterirdische Paketzustellungs- und Abfallentsorgungssysteme.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWas ist die nächste Grenze in der künstlichen Intelligenz und Robotik?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen

Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

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

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

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

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

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

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

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
