Inhaltsverzeichnis
Eine kurze Geschichte der Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Gesellschaft
Wie wird sich künstliche Intelligenz auf die Zukunft auswirken?
Auf welche Branchen wird künstliche Intelligenz einen erheblichen Einfluss haben?
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Die Zukunft der künstlichen Intelligenz: Was Sie in den nächsten fünf Jahren erwartet

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz: Was Sie in den nächsten fünf Jahren erwartet

Nov 27, 2023 pm 05:18 PM
人工智能

Die Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die nächsten fünf Jahre? Das menschliche Leben wird sich beschleunigen, Verhaltensweisen werden sich ändern, Industrien werden sich verändern – das ist eine sichere Vorhersage.

Die Zukunft der künstlichen Intelligenz: Was Sie in den nächsten fünf Jahren erwartet

In der ersten Hälfte des 20. Jahrhunderts machte das Konzept der künstlichen Intelligenz fast ausschließlich für Science-Fiction-Fans Sinn. In Literatur und Film sind Roboter, empfindungsfähige Maschinen und andere Formen künstlicher Intelligenz zu wichtigen Elementen in vielen Science-Fiction-Romanen geworden – von „Metropolis“ bis „I, Robot“. In der zweiten Hälfte des letzten Jahrhunderts begannen Wissenschaftler und Technologen jedoch ernsthafte Versuche, künstliche Intelligenz zu implementieren

Eine kurze Geschichte der Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Gesellschaft

Im Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence 1956 Co-Moderator John McCarthy führte den Begriff künstliche Intelligenz ein und half beim Aufbau einer organisierten Gemeinschaft von KI-Forschern.

Der Hype um künstliche Intelligenz übersteigt oft die tatsächlichen Fähigkeiten dessen, was diese Forscher schaffen können. Doch in den letzten drei Jahrzehnten des 20. Jahrhunderts begannen große Fortschritte in der künstlichen Intelligenz, die Gesellschaft insgesamt zu verunsichern. Als IBMs Deep Blue den amtierenden Schachmeister Gary Kasparov besiegte, schien das Ereignis mehr als nur eine historische und einzige Niederlage in der Schachgeschichte zu sein – das erste Mal, dass ein Computer einen hochrangigen Schachspieler besiegte – und überschritt auch eine Schwelle. Denkmaschinen haben den Bereich der Science-Fiction verlassen und sind in die reale Welt eingetreten.

Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters und dem exponentiellen Wachstum der Rechenleistung im Einklang mit dem Mooreschen Gesetz ist künstliche Intelligenz in der Lage, riesige Datenmengen zu sichten und Aufgaben zu erlernen, die zuvor nur von Menschen erledigt werden konnten

Die Auswirkungen der Maschinen-Renaissance sind bereits da und durchdringen die Gesellschaft: Spracherkennungsgeräte wie Alexa, die Empfehlungsmaschine von Netflix, die anhand des Sehverlaufs vorschlägt, welchen Film man als Nächstes ansehen sollte, und die bescheidenen Schritte, die selbstfahrende Autos und andere unternehmen Selbstfahrende Autos sind nur symbolisch. Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz könnte in den nächsten fünf Jahren bedeutende gesellschaftliche Veränderungen mit sich bringen, die über das hinausgehen, was wir bisher gesehen haben

Wie wird sich künstliche Intelligenz auf die Zukunft auswirken?

Die Geschwindigkeit des Lebens. Die offensichtlichste Veränderung, die viele Menschen in der gesamten Gesellschaft spüren, ist die Beschleunigung des Kontakts mit großen Institutionen. Jede Organisation, die regelmäßig mit einer großen Anzahl von Nutzern in Kontakt kommt (Unternehmen, Regierungsbehörden, Non-Profit-Organisationen), wird gezwungen sein, künstliche Intelligenz in Entscheidungsprozessen sowie bei Aktivitäten mit Öffentlichkeits- und Verbraucherkontakt einzusetzen. Künstliche Intelligenz wird es diesen Organisationen ermöglichen, die meisten Entscheidungen schneller zu treffen. Infolgedessen spüren wir alle, dass das Leben schneller wird.

Das Ende der Privatsphäre. Die Gesellschaft wird auch ihre ethischen Verpflichtungen, insbesondere den Datenschutz, durch leistungsstarke KI-Systeme auf die Probe stellen. Künstliche Intelligenzsysteme könnten jeden von uns besser kennen, als wir uns selbst kennen. In den letzten 50 Jahren wurde unser Engagement für den Schutz der Privatsphäre durch neue Technologien auf eine harte Probe gestellt. Da die Kosten für den Einblick in unsere persönlichen Daten sinken und leistungsfähigere Algorithmen, die in der Lage sind, große Datenmengen auszuwerten, immer häufiger zum Einsatz kommen, stellen wir möglicherweise fest, dass dies eher eine technische Hürde als eine ethische Verpflichtung ist, die zu einer Gesellschaft führt, die die Privatsphäre respektiert.

Dschungel der künstlichen IntelligenzGesetze. Wir können auch damit rechnen, dass das regulatorische Umfeld für Unternehmen, die KI einsetzen, schwieriger wird. Derzeit versuchen Regierungen auf allen Ebenen auf der ganzen Welt, von lokal über national bis multinational, den Einsatz von KI zu regulieren. Allein in den Vereinigten Staaten können wir mit einem Dschungel von KI-Gesetzen rechnen, da städtische, bundesstaatliche und bundesstaatliche Einheiten neue KI-Gesetze entwerfen, umsetzen und mit der Durchsetzung beginnen. Dadurch wird die rechtliche Komplexität der Geschäftstätigkeit in den nächsten fünf Jahren deutlich zunehmen.

Zusammenarbeit zwischen Menschen und künstlicher Intelligenz. Ein Großteil der Gesellschaft möchte, dass Unternehmen und Regierungen KI als Erweiterung der menschlichen Intelligenz und Fachkompetenz oder als Partner eines oder mehrerer Menschen bei der Erreichung eines Ziels nutzen, anstatt sie als Ersatz für menschliche Arbeitskräfte einzusetzen. Eine der Auswirkungen der Geburt von KI als Idee in Jahrhunderten der Science-Fiction besteht darin, dass die Tropen des Genres, die größtenteils dramatische Darstellungen von KI als existentielle Bedrohung für die Menschheit beinhalten, in unserer kollektiven Psyche verankert sind. Die menschliche Zusammenarbeit mit KI oder die Einbeziehung von Menschen in Prozesse, die wesentlich von KI beeinflusst werden, wird der Schlüssel zur Bewältigung der daraus resultierenden Angst vor der Durchdringung der Gesellschaft durch KI sein.

Auf welche Branchen wird künstliche Intelligenz einen erheblichen Einfluss haben?

Bildung. Auf allen Bildungsebenen hat künstliche Intelligenz das Potenzial, transformativ zu sein. Die Studierenden erhalten Bildungsinhalte und Schulungen, die auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnitten sind. KI ermittelt auch die besten Bildungsstrategien basierend auf dem individuellen Lernstil eines Schülers. Bis 2028 wird das Bildungssystem nahezu nicht mehr wiederzuerkennen sein.

Medizinisch. Künstliche Intelligenz könnte zu einem Standardwerkzeug für Ärzte und Arzthelferinnen werden, die für die Diagnose verantwortlich sind. Die Gesellschaft sollte mit einem Anstieg der Rate genauer medizinischer Diagnosen rechnen. Allerdings können die Sensibilität von Patientendaten und die Komplexität des Umgangs mit den Gesetzen, die sie schützen, auch zu einem komplexeren medizinisch-rechtlichen Umfeld und höheren Betriebskosten führen.

Finanzen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache in Kombination mit maschinellem Lernen wird es Banken und Finanzberatern sowie hochentwickelten Chatbots ermöglichen, über eine Reihe typischer Interaktionen effektiv mit Kunden in Kontakt zu treten: Bonitätsüberwachung, Betrugserkennung, Finanzplanung, Versicherungsangelegenheiten und Kundenservice. Mithilfe von KI-Systemen sollen zudem komplexere und schneller umsetzbare Anlagestrategien für Großanleger entwickelt werden.

Recht. Wir können davon ausgehen, dass die Zahl kleiner und mittlerer Unternehmen in den nächsten fünf Jahren zurückgehen wird, da kleine Teams von ein bis drei Personen mithilfe von KI-Systemen die Arbeit erledigen können, für die früher 10 bis 20 Anwälte erforderlich waren, und zwar schneller und schneller effizienter und kostengünstiger. Mit entsprechenden Aufforderungen konnten Chatbots eine grundlegende Zusammenfassung des geltenden Rechts und Vertragsentwurfs liefern. Basierend auf der Entwicklung der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren und unter der Annahme, dass sie sich weiterhin schnell entwickelt, könnte die Zahl menschlicher Anwälte in den Vereinigten Staaten bis 2028 um 25 % oder mehr sinken.

Versand. In naher Zukunft werden wir mehr selbstfahrende Autos für den privaten und gewerblichen Gebrauch sehen. Von den Autos, mit denen viele von uns zur Arbeit fahren, über die Lastwagen, die Güter über die Autobahnen transportieren, bis hin zu den Raumfahrzeugen, die Menschen und Güter zum Mond befördern, könnte der autonome Fahrzeugtransport unser dramatischster Einstieg in das Zeitalter der künstlichen Intelligenz sein.


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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

Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

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

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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

Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

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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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

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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

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