Quelle est la forme d'intelligence artificielle la plus avancée du futur ?
Vous souvenez-vous encore du puissant « Moss » dans le film « The Wandering Earth » ? C'est une caméra géante avec « un seul œil », et c'est aussi une intelligence artificielle qui peut communiquer avec Liu Peiqiang sans aucune barrière, et peut même prendre des décisions basées sur des règles. Alors, qu’est-ce qui fait de Moss une intelligence artificielle si puissante ?
La réponse est la technologie de l'intelligence cognitive. Si l'ensemble de l'intelligence artificielle simule les humains, alors l'intelligence cognitive simule le « cerveau » humain. Le traitement, la compréhension et la rétroaction en profondeur des informations doivent être complétés par cette technologie. (Apprentissage recommandé : Tutoriel vidéo Web front-end)
En tant que pionnier de l'innovation en recherche et développement en intelligence artificielle, Xiaoi Robot continue de se concentrer sur le développement et l'application de l'intelligence cognitive , et en mars Le 25, le « Laboratoire commun d'apprentissage automatique et de raisonnement cognitif » a été créé conjointement avec l'Université des sciences et technologies de Hong Kong.
Avec le développement économique et le progrès technologique, l'intelligence artificielle, en tant que technologie et industrie de pointe, disruptive et stratégique, est devenue la principale force motrice d'un nouveau cycle de transformation industrielle dans mon pays. À l'heure actuelle, Shanghai met tout en œuvre pour promouvoir la construction d'un centre d'innovation scientifique et technologique, affirmant clairement qu'il doit se concentrer sur des domaines clés tels que les circuits intégrés, l'intelligence artificielle et la biomédecine, renforcer l'intégration des ressources, accroître la collecte de talents et s'efforcer créer un pôle industriel émergent de classe mondiale. Il est donc particulièrement important de saisir le point de rupture dans le développement de l’intelligence artificielle.
Pour la technologie de l'intelligence artificielle, l'intelligence perceptuelle résout les problèmes de « écouter, parler et voir », tandis que l'intelligence cognitive résout les problèmes de « penser et réagir ». Des universitaires concernés ont souligné que les applications intelligentes ont mis en avant des exigences sans précédent en matière de niveau cognitif des machines. La révolution industrielle et l'ère de l'information ont libéré la force physique humaine, tandis que l'intelligence artificielle et l'intelligence cognitive ont libéré le cerveau humain. À ce stade, le développement technologique de l'intelligence perceptuelle est relativement mature, mais il est encore difficile de réaliser le passage de l'intelligence perceptuelle à l'intelligence cognitive. Google étranger, IBM, iFlytek national, Leyan, etc. ont également fait des efforts, mais là. il y a encore de nombreux problèmes à résoudre.
Dans ce contexte, le « Laboratoire commun d'apprentissage automatique et de raisonnement cognitif » de Xiaoi Robot a vu le jour. Il est entendu qu'il s'agit du premier projet de recherche scientifique mené conjointement par Xiaoi Robot et les institutions universitaires de Hong Kong. Il constitue une partie importante du système mondial de R&D de Xiaoi Robot.
Il est rapporté que les deux parties coopéreront sur des recherches théoriques et techniques connexes sur les systèmes de raisonnement cognitif d'ordre élevé, l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel. Le Dr Zhu Pinpin, fondateur et PDG de Xiaoi Robot, a déclaré : Ce que fait actuellement Xiaoi, c'est d'abord laisser l'intelligence cognitive exercer une valeur commerciale dans des domaines et des industries possibles. Nous nous efforçons également de coopérer avec les principales institutions de recherche scientifique pour soutenir l'innovation technologique et applicative. avec des percées dans les théories et les universitaires pertinents dans ce domaine. ”
Le développement de l'intelligence cognitive est divisé en trois niveaux : le premier niveau est la compréhension du langage ; le deuxième niveau est l'analyse et le raisonnement ; le troisième niveau est la personnalité et l'émotion. au troisième niveau, Xiaoi Robot a déjà de nombreuses applications, et au troisième niveau, Xiaoi Robot développe et dirige activement le premier standard d'informatique émotionnelle au monde
Il est entendu que pour attirer plus de gens Des talents sont engagés dans le domaine de l'intelligence cognitive pour promouvoir le développement de l'intelligence artificielle dans mon pays. Cette année, Xiaoi Robot lancera également pour la première fois un programme de formation en gestion pour offrir des opportunités aux jeunes intéressés à rejoindre l'IA. À l'avenir, Xiaoi Robot continuera à faire des efforts en matière de produits multilingues et d'autres solutions commerciales pour les marchés internationaux
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Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
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Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
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