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Besprechen Sie die Entwicklungstrends der künstlichen Intelligenz im Jahr 2030
Besprechen Sie die Entwicklungstrends der künstlichen Intelligenz im Jahr 2030
1. Künstliche Intelligenz auf menschlicher Ebene
Bis 2030 wird künstliche Intelligenz voraussichtlich das Niveau menschlicher Intelligenz erreichen, was einen großen Sprung auf diesem Gebiet darstellt. Dieser Meilenstein wird beispiellose Möglichkeiten für Systeme der künstlichen Intelligenz mit sich bringen, Aufgaben auf einem kognitiven Niveau auszuführen, das mit dem des Menschen vergleichbar ist. Branchen werden KI-gesteuerte Entscheidungsfindung, Problemlösung und Kreativität demonstrieren, was zu erheblichen Verbesserungen der Produktivität und Effizienz führt.
2. Zusammenarbeit zwischen künstlicher Intelligenz und Menschen
Bis 2030 wird die Synergie zwischen künstlicher Intelligenz und Menschen voraussichtlich neue Höhen erreichen und die Art und Weise verändern, wie wir mit Technologie arbeiten und interagieren. Künstliche Intelligenz wird über bloße Werkzeuge hinausgehen und zu persönlichen Assistenten, Mentoren, Therapeuten und sogar Vertretern werden. Diese Zusammenarbeit wird die menschlichen Fähigkeiten verbessern, Innovationen fördern und die Kreativität in allen Bereichen vorantreiben, vom Gesundheitswesen und der Bildung bis hin zu Unterhaltung und Kundenservice.
3. Intelligente eingebettete Geräte
Bis 2030 wird die Popularisierung künstlicher Intelligenz zur Integration von Intelligenz in alltägliche Geräte führen. Von Smart Homes und Wearables bis hin zu autonomen Robotern und Drohnen wird Intelligenz nahtlos in unser Leben integriert. Geräte werden Gesichter erkennen, Befehle in natürlicher Sprache verstehen und sich an Benutzerpräferenzen anpassen und so eine neue Ära der Bequemlichkeit und Effizienz einläuten.
4. Fortschritte bei selbstfahrenden Autos
Die Entwicklung der künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich selbstfahrender Autos, wird den Transport im Jahr 2030 neu definieren. Unternehmen wie Tesla sind führend bei der Entwicklung vollständig autonomer Fahrzeuge und versprechen sicherere Straßen, weniger Verkehrsstaus und mehr Mobilität für alle. Die weit verbreitete Einführung autonomer Fahrzeuge wird die Stadtplanung, die Logistik und die Lieferdienste auf der letzten Meile revolutionieren und den Weg für ein nachhaltigeres und effizienteres Transportökosystem ebnen.
5. Verbesserung der medizinischen Behandlung
Der Einfluss künstlicher Intelligenz auf das Gesundheitswesen wird weiter zunehmen, wobei im Jahr 2030 erhebliche Fortschritte erwartet werden. Durch den Einsatz künstlicher Intelligenz zur Analyse großer Mengen medizinischer Daten können Gesundheitsdienstleister maßgeschneiderte, personalisierte Behandlungen für einzelne Patienten anbieten. Von der Früherkennung von Krankheiten bis hin zur Präzisionsmedizin und Arzneimittelentwicklung werden KI-gestützte Lösungen die Gesundheitsversorgung revolutionieren, die Patientenergebnisse verbessern und gleichzeitig die Gesundheitskosten senken.
6. Auswirkungen auf die Beschäftigung
Bis 2030 könnte der Aufstieg der künstlichen Intelligenz zu erheblichen Störungen auf dem Arbeitsmarkt führen, da die Automatisierung bestimmte Rollen und Aufgaben ersetzt. Regierungen und Organisationen müssen proaktiv auf die Herausforderung arbeitsloser Arbeitskräfte reagieren, indem sie Umschulungsinitiativen umsetzen und eine Kultur des lebenslangen Lernens fördern. Die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI wird neue Beschäftigungsmöglichkeiten in aufstrebenden Bereichen wie KI-Ethik, Datenschutz und Mensch-Computer-Interaktion schaffen.
7. Herausforderungen von Deepfakes
Die Verbreitung von Deepfakes stellt dringende gesellschaftliche Herausforderungen dar und unterstreicht die Bedeutung der Bekämpfung von Fehlinformationen und Manipulation im digitalen Zeitalter. Bis 2030 wird die Prüfung der Authentizität digitaler Inhalte von entscheidender Bedeutung sein und erfordert robuste Strategien und technische Lösungen zur Erkennung und Reduzierung der Verbreitung von Deepfakes. Ethische Überlegungen und regulatorische Rahmenbedingungen werden eine entscheidende Rolle beim Schutz der Integrität digitaler Informationen spielen.
Im Jahr 2030 wird die Zukunft der künstlichen Intelligenz eine transformative Reise einläuten. Innovation und Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen werden Industrien, Gesellschaft und tägliche Interaktionen neu definieren. Diese Trends zu berücksichtigen und gleichzeitig die ethischen, sozialen und wirtschaftlichen Auswirkungen der Fortschritte in der KI zu berücksichtigen, wird von entscheidender Bedeutung sein, um eine fortschrittliche Zukunft in einer sich schnell entwickelnden Welt voranzutreiben. Während wir uns mit der Komplexität des KI-Bereichs auseinandersetzen, ist es von entscheidender Bedeutung, der ethischen KI-Entwicklung Priorität einzuräumen und sicherzustellen, dass die KI-Technologie dem Wohl der Menschheit dient.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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
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
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
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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 ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
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
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
