


Ministerium für Wissenschaft und Technologie: Künstliche Intelligenz als strategische aufstrebende Industrie nachdrücklich unterstützen
Heute Morgen hielt das Informationsbüro des Staatsrates die vierte Pressekonferenz in der Reihe „Behörden beginnen zu reden“ ab. In einem Interview mit Reuters analysierte Chen Jiachang, Direktor der High-Tech-Abteilung des Ministeriums für Wissenschaft und Technologie, Themen im Zusammenhang mit ChatGPT und künstlicher Intelligenz.
Direktor Chen Jiachang wies darauf hin, dass künstliche Intelligenz als strategische aufstrebende Technologie zunehmend zu einer wichtigen treibenden Kraft für technologische Innovation, industrielle Modernisierung und Produktivitätssteigerung geworden sei. Der Mensch-Computer-Dialog auf der Grundlage des Verständnisses natürlicher Sprache ist eine wichtige Richtung in der Entwicklung der künstlichen Intelligenz. ChatGPT hat kürzlich eine Anwendung auf Phänomenebene entwickelt, die ein hohes Maß an Mensch-Computer-Interaktion zeigt und zeigt, dass große Modelle natürlicher Sprache entstanden sind Universell ausgerichtet Einige Eigenschaften der künstlichen Intelligenz haben ein breites Anwendungspotenzial in vielen Branchen.
Es gibt zwei offensichtliche Entwicklungstrends in der künstlichen Intelligenz. Erstens hat künstliche Intelligenz eine durchdringende, diffundierende und störende Wirkung auf die soziale und wirtschaftliche Entwicklung. Insbesondere im Bereich der wissenschaftlichen Forschung hat künstliche Intelligenz neue Methoden und neue Ansätze für einige Forschungen in den Biowissenschaften, Materialwissenschaften und Energiewissenschaften bereitgestellt und ist führend bei der Transformation wissenschaftlicher Forschungsparadigmen. Zweitens hat der Bereich der künstlichen Intelligenz, angetrieben durch das Internet, Big Data, Supercomputing, intelligentes Computing sowie Gehirn- und kognitive Technologien, seine Entwicklung beschleunigt und weist zunehmend einen Trend auf Gruppendurchbrüche. Insbesondere das „Smart+“-Paradigma wurde in der Fertigung, im Transportwesen, in der Medizin und in anderen Bereichen weit verbreitet. Einige Schwarzlichtfabriken verfügen über hochautomatisierte und intelligente Prozesse, die die Energieeffizienz der Produktion erheblich verbessern. Im medizinischen Bereich decken künstliche Intelligenz-gestützte Diagnose- und Behandlungssysteme mehr als 3.000 häufige Krankheiten ab und werden in mehr als 27.000 primärmedizinischen Einrichtungen eingesetzt, was die große Verbreitung künstlicher Intelligenz zeigt.
Unser Land legt großen Wert auf künstliche Intelligenz. Im Jahr 2017 hat der Staatsrat den „Entwicklungsplan für künstliche Intelligenz der neuen Generation“ formuliert. Unter der Leitung dieses Plans richtete das Ministerium für Wissenschaft und Technologie das Büro für Planung und Förderung künstlicher Intelligenz, den strategischen Beratungsausschuss und den Berufsausschuss für künstliche Intelligenz ein. In den letzten zwei Jahren formulierte es auch die „Governance für künstliche Intelligenz der neuen Generation“. „Grundsätze“ und „Ethischer Kodex“ und Einführung der künstlichen Intelligenz. Für große wissenschaftliche und technologische Projekte wurde ein Forschungs- und Entwicklungslayout „ein Körper und zwei Flügel“ mit „grundlegender Software und Hardware“ als Hauptteil und „grundlegender Theorie“ festgelegt. und „innovative Anwendung“ als die beiden Flügel. Gleichzeitig haben wir unter Berufung auf führende Unternehmen einige offene Innovationsplattformen für künstliche Intelligenz eingerichtet, die einerseits die Entwicklung kleiner und mittlerer Unternehmen fördern und andererseits die Geschwindigkeit des gesamten technologischen Fortschritts erhöhen Industrie.
Das Ministerium für Wissenschaft und Technologie hat außerdem 18 nationale Pilotzonen für Innovation und Entwicklung eingerichtet, um verschiedene Regionen zu ermutigen, Anwendungsszenarien mit lokalen Besonderheiten entsprechend den örtlichen Gegebenheiten zu entwickeln. Aus der Perspektive des Fortschritts haben inländische Wissenschaftler die Theorie der „neuromorphen Vollständigkeit“ vorgeschlagen und heterogene Fusiongehirnähnliche Chips entwickelt. Gleichzeitig haben inländische wissenschaftliche Forschungseinrichtungen chinesische Multi-Chips entwickelt. Modale Vorschulungsmodelle und große dreimodale Modelle mit Bildern, Texten und Tönen haben auch technisch das internationale Fortgeschrittenenniveau erreicht.
Direktor Chen Jiachang sagte, dass das Ministerium für Wissenschaft und Technologie im nächsten Schritt künstliche Intelligenz als strategische aufstrebende Industrie und neuen Wachstumsmotor betrachten und weiterhin starke Unterstützung leisten werde. Die erste besteht darin, den Aufbau eines offenen und kollaborativen Innovationssystems für künstliche Intelligenz zu fördern und die theoretische Grundlagenforschung sowie die große technische Forschung zu beschleunigen. Die zweite besteht darin, die tiefe Integration künstlicher Intelligenz in Wirtschaft und Gesellschaft zu fördern, die Technologie in wichtigen Anwendungsszenarien zu verfeinern, zu aktualisieren und zu iterieren sowie den Markt zu kultivieren. Die dritte besteht darin, die Einrichtung eines sicheren und kontrollierbaren Governance-Systems für künstliche Intelligenz zu fördern. Die vierte besteht darin, die offene Zusammenarbeit in der künstlichen Intelligenz umfassend zu fördern.
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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

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

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