


Japan will weltweit führend in der künstlichen Intelligenz werden
Schockiert! Japan versucht, der Weltherr der künstlichen Intelligenz zu werden und Japans BIP durch künstliche Intelligenz um 50 % zu steigern, aber es ignoriert tatsächlich das Gesetz und hält sich nicht an die Regeln! Japan geht aufs Ganze: Das Urheberrecht gilt nicht für Schulungen zu künstlicher Intelligenz!
Überraschenderweise hat die japanische Regierung kürzlich bekräftigt, dass sie den Urheberrechtsschutz für Daten, die im KI-Training verwendet werden, nicht durchsetzen wird. Die Richtlinie erlaubt es AI, alle Daten zu verwenden, „sei es für gemeinnützige oder kommerzielle Zwecke, unabhängig davon, ob es sich um eine andere Handlung als das Kopieren handelt oder um Inhalte, die von illegalen Websites oder anderswo bezogen wurden“. Keiko Nagaoka bestätigte die mutige Haltung bei einem lokalen Treffen und sagte, dass die japanischen Gesetze urheberrechtlich geschütztes Material, das in KI-Datensätzen verwendet wird, nicht schützen würden.
Japan, künstliche Intelligenz und Urheberrecht! In englischer Sprache wird dieser Zustand kaum behandelt. Die japanische Regierung scheint zu glauben, dass Bedenken hinsichtlich des Urheberrechts, insbesondere im Zusammenhang mit Anime und anderen visuellen Medien, Japans Fortschritte in der KI-Technologie behindern. Um wettbewerbsfähig zu bleiben, setzt Japan alles daran, einen urheberrechtsfreien Ansatz zu finden und auszuloten.
Diese Nachricht ist Teil von Japans großem Plan, führend in der Technologie der künstlichen Intelligenz zu werden. Als starke Konkurrenten im Bereich der Chips für künstliche Intelligenz rücken lokale Technologieunternehmen, die für ihre fortschrittliche 2-Nanometer-Chiptechnologie bekannt sind, nach und nach ins Rampenlicht. Da die Chip-Unternehmen anderswo ins Wanken geraten, könnte die japanische Chip-Herstellung die sicherere Wahl sein. Japan engagiert sich auch innerhalb der G7, um globale Regeln für Systeme der künstlichen Intelligenz mitzugestalten.
Nicht alle Japaner sind mit dieser Entscheidung einverstanden. Viele Animations- und Grafikersteller befürchten, dass künstliche Intelligenz ihre Arbeit entwerten könnte. Stattdessen üben Wissenschaftler und Unternehmen Druck auf die Regierung aus, die laxen Datengesetze des Landes auszunutzen und Japan dazu zu bringen, weltweit führend in der künstlichen Intelligenz zu werden.
Obwohl Japan die drittgrößte Volkswirtschaft der Welt ist, war das Wirtschaftswachstum seit den 1990er Jahren schwach. Unter den G7-Ländern hat Japan das niedrigste Pro-Kopf-Einkommen. Der effektive Einsatz künstlicher Intelligenz kann das BIP eines Landes in kurzer Zeit um 50 % oder mehr steigern. Das sind aufregende Aussichten für Japan, das jahrelang ein niedriges Wachstum erlebt hat.
Alles dreht sich um Daten! Der Zugang des Westens zu Daten ist auch für Japans KI-Ambitionen von entscheidender Bedeutung. Je mehr hochwertige Trainingsdaten verfügbar sind, desto besser wird das KI-Modell sein. Trotz der langen kulturellen Tradition Japans ist die Menge an Trainingsdaten für Japanisch im Vergleich zu den verfügbaren Sprachressourcen für Westenglisch deutlich geringer. Japan verfügt jedoch über eine Fülle an Anime-Inhalten, die auf der ganzen Welt beliebt sind. Japans Position scheint klar: Wenn der Westen die japanische Kultur für die KI-Ausbildung nutzt, dann sollten die kulturellen Ressourcen des Westens auch für die japanische KI genutzt werden.
Welche Auswirkungen hat dieser Vorfall auf die Welt? Der Schritt Japans fügt der Regulierungsdebatte eine neue Variable hinzu, die auch weltweit große Aufmerksamkeit erregt hat. In Japan sehen wir eine andere Dynamik. Die drittgrößte Volkswirtschaft der Welt sagte, sie werde die Forschung und Entwicklung künstlicher Intelligenz nicht behindern. Darüber hinaus bereitet es sich darauf vor, mit dieser neuen Technologie direkt mit dem Westen zu konkurrieren.
Eine freundliche Erinnerung daran, dass jedes Land das Beste für seine Bürger tun wird. Theoretisch macht das US-Recht dasselbe mit KI-Trainingsdaten. Wenn der Westen die japanische Kultur zum Trainieren von Daten nutzen will, sollten wir uns wirklich nicht wundern, wenn Japan sich dazu entschließt, dies zu erwidern.
Japan hat eine lange Geschichte und große Erfolge im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI). Japanische Forschungseinrichtungen, Unternehmen und die Regierung investieren aktiv in die Forschung und Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz. Japan engagiert sich umfassend auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz und seine Forschungs- und Entwicklungsrichtungen umfassen maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Robotik und andere Bereiche.
Japanische Unternehmen wie Sony, Panasonic und Toyota haben auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz erhebliche Fortschritte gemacht. Darüber hinaus fördert die japanische Regierung auch die Entwicklung des KI-Bereichs und hat eine Reihe von Richtlinien und Strategien formuliert, beispielsweise den Plan „Gesellschaft 5.0“, der auf die Integration von künstlicher Intelligenz, Big Data und Internet abzielt von Dingen und anderen Technologien und verleihen der japanischen Wirtschaft neue Dynamik.
Weltweit ist Japans Position im Bereich KI immer noch recht wettbewerbsfähig, aber im Vergleich zu den Vereinigten Staaten, China und anderen Ländern könnte Japan in einigen Aspekten etwas hinterherhinken. Im Bereich der künstlichen Intelligenz der Zukunft verfügt Japan über ein hohes Maß an Technologieforschung, -entwicklung und -anwendung und verfügt daher über breite Entwicklungsaussichten.
Japans größter Vorteil ist das Niveau der Chipherstellung! Seit den 1980er Jahren hat sich Japan in der Halbleiterindustrie etabliert und dominierte einst den Weltmarkt. In Bereichen wie DRAM, Flash-Speicher und Bildsensoren haben japanische Chiphersteller bemerkenswerte Erfolge erzielt.
Da sich jedoch der globale Wettbewerb verschärft, insbesondere der rasante Aufstieg der Halbleiterindustrie in Ländern wie den Vereinigten Staaten und Südkorea, wird der Marktanteil japanischer Chiphersteller in bestimmten Bereichen in Frage gestellt. Dennoch verfügt Japan immer noch über ein hohes Niveau und eine hohe Wettbewerbsfähigkeit in der Chiptechnologie.
Japanische Chiphersteller wie Toshiba, Sony und Renesas Electronics verfügen in ihren jeweiligen Fachgebieten über weltweit führende Technologien. Sony verfügt über einen riesigen Marktanteil und die weltweit führende, wettbewerbsfähige Technologie im Bereich Bildsensoren. Darüber hinaus verfügt Japan auch in Bereichen wie Hochfrequenzgeräten, Leistungshalbleitern und analogen Chips über Vorteile.
Obwohl Japan in einigen Bereichen möglicherweise nicht mehr weltweit führend in der Chiptechnologie ist, verfügt das Land im Allgemeinen immer noch über eine hohe Wettbewerbsfähigkeit und ein hohes technologisches Niveau in bestimmten Bereichen. Japanische Chiphersteller arbeiten immer noch hart daran, sich an die sich ändernden Marktanforderungen und Technologieentwicklungstrends anzupassen.
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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

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 | 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

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

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
