


CopilotDéfendeur, IA autonome LeCun, AlphaFold ont découvert toutes les protéines... Une actualité passionnante sur l'IA en 2022
2022 est une année de montagnes russes pour l’intelligence artificielle.
De l'art à la vidéo, en passant par la médecine... l'intelligence artificielle a un impact sur le grand public, et le public parle de plus en plus d'IA.
Que va-t-il se passer en 2023 ? Alors que nous regardons vers l’avenir, regardons vers le passé.
Voici quelques-unes des grandes nouveautés de l'IA en 2022.
Les programmeurs poursuivent Copilot
Le mois dernier, le programmeur et écrivain Matthew Butterick a déposé un recours collectif contre Microsoft et certains de ses partenaires, GitHub et OpenAI.
Tout cela est dû à Copilot, un programme d'intelligence artificielle unique en son genre capable de générer du code.
Le but de Copilot est d'assister les équipes de développement en créant du code simple, économisant ainsi des heures de travail pour d'autres tâches.
Le programme ne reconnaît pas comment il a appris du code existant sur l'ensemble de données d'entraînement.
Ce sera un procès décisif pour ceux qui se soucient de l'intelligence artificielle, des ensembles de formation et des créateurs originaux qui trouvent leur travail utilisé dans des programmes de formation.
Comment résoudre ce problème pourrait avoir un impact durable sur ce domaine pendant de nombreuses années à venir.
L'application IA Lensa fait sensation dans le monde de l'art
Lensa est une application alimentée par l'IA qui a récemment pris d'assaut Internet.
Sur presque toutes les plateformes de médias sociaux, vous pouvez voir des photos générées par les internautes utilisant Lensa.
Tant que les utilisateurs téléchargent leurs propres images, Lensa transformera les photos en œuvres d'art stylisées.
Cela peut paraître anodin, mais de nombreuses personnes dans le monde de l'art sont mécontentes parce que Lensa et d'autres programmes sont formés à partir de données provenant de photos et d'œuvres d'art facilement disponibles.
Apprendre à partir d’images créées par des humains améliore certainement les capacités de l’IA. Mais pour beaucoup dans le monde de l’art, il s’agit d’un plagiat.
Sur Twitter, les internautes ont éclaté dans des discussions animées, se demandant si Lensa et les programmes d'IA similaires sont bénéfiques ou nuisibles à l'art.
Il est indéniable que l’IA est susceptible de continuer à exister.
La question est : quel impact l’IA aura-t-elle sur le monde de l’art à long terme ?
Les algorithmes d'IA dirigent Washington
Imaginez une ville dirigée par des machines et des programmes.
Bien que cela ressemble à de la science-fiction, c'est proche de la réalité.
Un rapport montre que Washington, D.C. et d'autres zones métropolitaines exploitent des programmes d'apprentissage automatique et d'autres outils d'intelligence artificielle pour gérer l'ensemble de leurs villes.
Qu'il s'agisse de la sélection de logements, de la détermination des peines, de l'éducation et de la budgétisation, les villes semblent appliquer discrètement des algorithmes pour rendre leurs opérations plus efficaces.
Cependant, certains remettent en question l’efficacité des plans actuels d’IA pour responsabiliser les bureaucraties et les problèmes éthiques qui pourraient survenir.
Le dernier allié pour aider les humains à lutter contre les cafards est... l'intelligence artificielle laser ?
Toutes les nouvelles liées à l’IA cette année ne sont pas inquiétantes.
Cette année, des scientifiques ont créé un nouvel outil d'intelligence artificielle open source pour nous aider à nous débarrasser des cafards.
Ildar Rakhmatulin, chercheur à l'Université Heriot-Watt, et ses collègues ont combiné l'apprentissage automatique et la vision industrielle pour mener une série d'expériences sur les cafards.
Au cours de l'expérience, l'intelligence artificielle a pu détecter des cafards et les tuer à une distance de 1,2 mètre.
Si Rakhmatulin et son équipe réussissent, l'humanité bénéficiera non seulement d'un merveilleux spectacle laser, mais aussi d'un spectacle tueur de cafards !
La Chambre des Lords britannique a reçu le robot d'intelligence artificielle Ai-Da
Dès octobre, l'histoire de l'IA a été créée à la Chambre des Lords britannique.
Pour la toute première fois, un robot à intelligence artificielle appelé Ai-Da s'est assis sur le banc et a répondu aux questions de la Chambre haute du Parlement.
De la créativité à la technologie, Ai-Da est à votre portée C'est un moment glorieux de l'histoire de l'intelligence artificielle.
Auparavant, Ai-Da était célèbre pour ses magnifiques portraits de Billie Eilish, de feu la reine Elizabeth et de Paul McCartney.
Alors que les gouvernements du monde entier sont confrontés à l’essor rapide de l’intelligence artificielle, les enquêtes publiques comme celles-ci sont susceptibles de se multiplier. "Boston Dynamics et d'autres sociétés ont promis de ne pas transformer les robots en armes" la planète dont le maître.
Au moins pour l’instant, ils n’ont pas à s’inquiéter.
Boston Dynamics et d’autres grandes entreprises de robotique ont promis de ne pas transformer les robots en armes.
Ils ont annoncé une nouvelle surprenante cette année, une décennie après que les drones et autres armes aient dominé le champ de bataille moderne.
Dans une lettre à Axios, le PDG de Boston Dynamics, Robert Playter, a déclaré : "Nous sommes préoccupés par les récents efforts visant à militariser les robots commerciaux."
Cette décision de ces entreprises privées est gratifiante. Mais combien de temps cette unité peut-elle durer ? Le temps nous donnera la réponse.
LeCun, responsable de Meta AI, a publié un article sur l'IA autonome
La différence entre l'intelligence artificielle dans les romans de science-fiction et l'IA dans le monde réel semble devenir de plus en plus petite.
LeCun, responsable de Meta AI, a publié un article proposant un moyen de mieux former l'architecture de l'IA pour lui apprendre à prédire ou planifier les changements dans l'environnement réel.
En bref, c'est une IA qui peut apprendre comme les humains et les animaux.
Si cela devient une réalité, cela changera toute la donne.
La relation entre l'IA et les humains va une fois de plus susciter le débat.
La Maison Blanche dévoile la Charte des droits en matière d'intelligence artificielle
Alors que l'ampleur de la technologie continue de croître, de plus en plus de gens commencent à discuter d'IA responsable.
En octobre dernier, la Maison Blanche avait anticipé cela et dévoilé la Déclaration des droits de l'IA.
Le but de ce projet de loi est de protéger les données personnelles des individus et de limiter la surveillance. Cependant, le projet de loi ne prévoit pas de mécanismes opérationnels ou d'application.
Au contraire, le but est de faire le premier pas pour que le département fédéral américain commence à déterminer comment réagir aux technologies émergentes.
Le projet de loi encourage également les entreprises à développer un ensemble de « principes fondamentaux » pour étendre le contrôle des utilisateurs sur les données et éviter les préjugés.
AlphaFold de DeepMind découvre presque toutes les protéines connues
À la fin de l'été, DeepMind a découvert presque toutes les protéines actuellement connues de la science.
Ce programme open source est basé sur AlphaFold, développé en 2018, et utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire la structure tridimensionnelle des protéines.
Le cardiologue Eric Topol du Scripps Research Translational Institute explique : « Auparavant, la détermination de la structure 3D d'une protéine prenait des mois ou des années, mais maintenant cela ne prend que quelques secondes… Ces nouvelles structures ajoutées peuvent éclairer presque tout le monde des protéines, et nous Nous avons des raisons de nous attendre à ce que davantage de mystères biologiques soient résolus chaque jour. "
C'est une énorme percée que l'IA a apportée aux communautés de la microbiologie et de la médecine. Quel est l'ampleur du changement, seul le temps nous le dira. .
Blake Lemoine, ingénieur en IA de Google, affirme que LaMDA est sensible
L'un des sujets les plus brûlants dans le cercle de l'IA l'été dernier était l'histoire de l'ancien ingénieur en IA de Google, Blake Lemoine.
Il affirme que le chatbot LaMDA de Google a développé la sensibilité.
Il était très sûr de cette conclusion. "J'ai étudié la philosophie de l'esprit à l'université. J'ai dit à des gens de Harvard, Stanford et Berkeley que LaMDA est consciente.
Bien que Google nie cette affirmation, les scientifiques y prêtent attention depuis des années. La capacité de perception de L’IA, avec les progrès de l’IA, est encore plus vraie aujourd’hui.
Est-ce vrai ou faux ? Nous ne pouvons pas encore le savoir.
D'accord, ce sont les actualités les plus chaudes sur l'IA de 2022.
Selon vous, quelles grandes choses vont se produire dans le domaine de l’IA en 2023 ?
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

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.

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

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.

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

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

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
