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IA
L'impact du réalisme sur le développement de l'intelligence artificielle et l'éthique
L'impact du réalisme sur le développement de l'intelligence artificielle et l'éthique
L'intelligence artificielle (IA) a parcouru un long chemin depuis l'invention du premier ordinateur
De nos jours, l'intelligence artificielle est largement utilisée dans divers domaines, des assistants vocaux aux voitures autonomes. À mesure que l’intelligence artificielle continue de se développer, des préoccupations éthiques sont apparues quant à son impact social potentiel. Le concept de réalisme prend de plus en plus d’importance dans le développement de l’intelligence artificielle et les questions éthiques. Le réalisme fait référence à la capacité de l’intelligence artificielle à représenter avec précision le monde réel. Cet article explorera le rôle du réalisme dans le développement et les enjeux éthiques de l'intelligence artificielle
Assurer la transparence et la responsabilité dans l'intelligence artificielle : le besoin de réalisme
Contenu réécrit : Le développement de l'intelligence artificielle One Un aspect crucial est le capacité à décrire avec précision le monde réel. Ceci est particulièrement important dans des applications telles que les voitures autonomes, où les systèmes d’IA doivent être capables de reconnaître des objets et des situations du monde réel et d’y réagir. Si le système d'IA est inexact, il ne sera pas en mesure d'identifier et de répondre avec précision aux objets dans l'environnement, ce qui peut entraîner des accidents.
L'utilisation d'ensembles de données à grande échelle pour entraîner des modèles d'IA est un moyen de garantir l'authenticité. Ces ensembles de données contiennent des millions d’images, de vidéos et d’autres formes de données à partir desquelles les systèmes d’IA peuvent en apprendre davantage sur le monde réel. Par exemple, les voitures autonomes peuvent être entraînées sur un ensemble de données contenant des millions d’images de routes, de feux de circulation et d’autres objets. En s'entraînant sur des ensembles de données à grande échelle, les systèmes d'IA peuvent apprendre à reconnaître des objets et des situations du monde réel
Contenu réécrit : les simulateurs sont une autre méthode utilisée par les développeurs d'IA pour garantir l'authenticité. Les programmes informatiques de simulation simulent des scénarios du monde réel. Par exemple, les voitures autonomes peuvent être testées dans des environnements simulés qui simulent diverses conditions météorologiques, routières et de circulation. Les développeurs peuvent utiliser des tests de simulation pour garantir que les systèmes d'IA peuvent répondre avec précision à différents scénarios pouvant être rencontrés dans le monde réel
Éthique réaliste dans l'IA : lutter contre les préjugés, la discrimination et l'équité dans l'IA
Contenu réécrit : le réalisme joue un rôle important tant dans le développement de l’intelligence artificielle que dans l’éthique de l’intelligence artificielle. Dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’un des problèmes éthiques les plus graves est la possibilité pour les systèmes d’IA de prendre des décisions biaisées ou discriminatoires. Par exemple, si un système d’IA est entraîné sur un ensemble de données contenant uniquement des images de visages blancs, il risque de ne pas être en mesure de reconnaître avec précision les visages d’autres races. Cela peut conduire à de mauvaises décisions, comme étiqueter à tort les personnes de couleur comme des criminels.
Pour lutter contre ce problème, les développeurs d'IA et les éthiciens s'efforcent de garantir que les systèmes d'IA représentent avec précision les populations du monde réel lorsqu'ils sont formés à un type d'ensemble de données. Cela signifie inclure des images et des données provenant de diverses sources, couvrant différentes races, sexes et âges. En garantissant que les systèmes d'IA reçoivent des données de formation diverses, les développeurs peuvent minimiser le risque de biais et de discrimination.
Un autre problème éthique lié à l'IA est le remplacement potentiel des travailleurs humains. Si l’IA a le potentiel d’accroître l’efficacité et la productivité, elle peut également entraîner des pertes d’emplois et des inégalités économiques. Pour lutter contre cela, les moralistes et les décideurs politiques étudient comment garantir que l'IA soit utilisée d'une manière qui profite à la société dans son ensemble, et pas seulement à un petit groupe de personnes.
Le réalisme en matière de transparence et de responsabilité dans l'IA est également très important. À mesure que les systèmes d’IA deviennent plus complexes, il devient de plus en plus difficile pour les individus de comprendre comment ils prennent leurs décisions. Il s’agit du problème dit de la « boîte noire », dans lequel le fonctionnement interne d’un système d’IA est opaque pour les observateurs humains. Pour résoudre ce problème, les éthiciens et les décideurs politiques explorent les moyens de rendre les systèmes d’IA plus transparents et plus responsables. Une façon d’y parvenir consiste à exiger des développeurs d’IA qu’ils fournissent des explications sur les décisions prises par leurs systèmes d’IA. Cela permet de garantir que les systèmes d'IA prennent des décisions justes et impartiales.
Résumé
Contenu réécrit : Le réalisme joue un rôle important dans le développement et l'éthique de l'IA. En garantissant que les systèmes d'IA reflètent fidèlement le monde réel, les développeurs peuvent minimiser la probabilité d'accidents et garantir que les systèmes d'IA prennent des décisions justes et équitables. Le réalisme joue également un rôle crucial dans l'éthique de l'IA, en minimisant les risques de parti pris et de prise de décision discriminatoire, en garantissant que l'IA est utilisée d'une manière qui profite à la société dans son ensemble et en promouvant la transparence et la transparence dans les systèmes d'IA. l’intelligence artificielle continue de progresser, les développeurs et les éthiciens doivent donner la priorité au réalisme dans leur travail. Cela signifie garantir que les systèmes d’IA sont formés sur divers ensembles de données qui représentent avec précision le monde réel, testés dans des simulations simulant des scénarios du monde réel, et qu’ils sont transparents et responsables envers les observateurs humains. En donnant la priorité au réalisme, vous pouvez garantir que l'IA est développée et utilisée de manière à bénéficier à la société et à minimiser les dommages potentiels
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
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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
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
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.
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.
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
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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.
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
SK Hynix présentera de nouveaux produits liés à l'IA le 6 août : HBM3E à 12 couches, NAND à 321 hauteurs, etc.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
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
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
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
