Comprendre l'AGI : l'avenir de l'intelligence ?
Imaginez un monde où les machines peuvent accomplir toutes les tâches qu'un humain peut accomplir, du diagnostic d'une maladie à la composition d'une symphonie, de la conduite d'une voiture à la prise de décisions morales. La réalité apportée par l’intelligence artificielle générale (AGI) peut ressembler à un rêve de science-fiction inaccessible. Alors, plongeons dans le monde intéressant de ce qu’est réellement l’AGI.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle générale
Tout d'abord, décomposons le terme. L'intelligence générale artificielle (AGI) est un type d'intelligence artificielle. Mais contrairement à l’intelligence artificielle que vous connaissez peut-être (Siri sur votre iPhone, recommandations sur Netflix ou encore voitures autonomes), l’AGI n’effectue pas qu’une seule tâche spécifique. Il est plutôt conçu pour accomplir n’importe quelle tâche intellectuelle qu’un humain peut accomplir.
Vous pensez peut-être : "Attendez, mon Siri peut régler une minuterie, me raconter une blague et même me donner la météo - n'est-ce pas beaucoup de tâches ?" capacités Juste un exemple d’intelligence artificielle étroite. Chacune de ces tâches est préprogrammée et différente, de sorte que votre Siri ne peut pas soudainement commencer à diagnostiquer un problème médical, par exemple. Il n'est pas conçu pour faire ça.
D'un autre côté, AGI n'est pas limité de cette manière. Le terme « usage général » dans AGI signifie qu'il peut appliquer l'intelligence à n'importe quel problème, plutôt que de se concentrer uniquement sur une tâche précise. Par exemple, si l’AGI est nécessaire pour diagnostiquer une condition médicale, il n’est pas nécessaire de préprogrammer cette fonction spécifique. Au lieu de cela, il peut utiliser son intelligence pour identifier les symptômes, les maladies et les diagnostics, comme un médecin humain.
Mais il convient de noter que l’AGI ne se limite pas à la polyvalence. Elle englobe non seulement les éléments conventionnels de l’intelligence humaine, tels que la compréhension, l’apprentissage et l’adaptation, mais aussi la créativité. Imaginez une machine capable non seulement d'apprendre une langue, mais également de comprendre les différences subtiles entre sa couleur locale, son humour et ses idiomes. C’est exactement ce que l’AGI devrait être capable de faire. Tout cela est très excitant, mais il est également important de se rappeler que l’intelligence artificielle générale est encore un concept et non une réalité, du moins pour le moment. Malgré les progrès significatifs de l’intelligence artificielle, nous sommes encore loin de créer une machine dotée de toute la gamme des capacités cognitives humaines, telles que la véritable créativité et la conscience émotionnelle.
« Malgré les progrès significatifs de l'intelligence artificielle, nous sommes encore loin de créer une machine dotée de toute la gamme des capacités cognitives humaines, telles que la véritable créativité et la conscience émotionnelle. » 🎜#Les robots sont souvent représentés dans la science-fiction télévisée comme des AGI dotés d'une conscience humaine. Le chemin vers l’intelligence artificielle générale pourrait être plus progressif et moins dramatique. Malgré une large publicité, un débat considérable reste au sein de la communauté scientifique sur la question de savoir si et quand l’intelligence artificielle générale deviendra une réalité.
Dans le même temps, la recherche d'une intelligence artificielle omniprésente soulève des questions intéressantes : qu'est-ce que l'intelligence et comment pouvons-nous la reproduire. Comment pouvons-nous construire une machine capable non seulement de suivre des instructions, mais aussi de comprendre et d’apprendre ? relation.
Conclusion
AGI est un concept fascinant qui promet de propulser l'intelligence artificielle vers de nouveaux sommets. Il s’agit de créer des machines capables non seulement d’effectuer des tâches, mais aussi de comprendre, d’apprendre et de s’adapter à de nouvelles situations, tout comme les humains. Bien que l’AGI soit encore largement théorique à l’heure actuelle, nous ne sommes pas loin d’atteindre cet objectif. Son exploration ouvre les portes de nouvelles possibilités et remet en question notre compréhension de l’intelligence. Et qui sait ? Peut-être qu'un jour vous aurez votre propre assistant AGI qui pourra vous aider avec tout, des taxes aux recettes de dîner, tout en faisant des blagues amusantes et en interagissant avec vous à un niveau « humain ».
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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

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.

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

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.

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 Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
