


L'avenir de l'intelligence artificielle : à quoi s'attendre dans les cinq prochaines années
Quel est l’impact de l’intelligence artificielle sur les cinq prochaines années ? La vie humaine va s’accélérer, les comportements vont changer, les industries vont changer – c’est une prédiction certaine.
Dans la première moitié du 20e siècle, le concept d'intelligence artificielle avait un sens presque exclusivement pour les fans de science-fiction. Dans la littérature et le cinéma, les robots, les machines sensibles et d'autres formes d'intelligence artificielle sont devenus des éléments importants dans de nombreux romans de science-fiction - de "Metropolis" à "Moi, Robot". Cependant, dans la seconde moitié du siècle dernier, les scientifiques et les technologues ont commencé à tenter sérieusement de mettre en œuvre l'intelligence artificielle. Le co-animateur John McCarthy a introduit le terme d'intelligence artificielle et a contribué à l'incubation d'une communauté organisée de chercheurs en IA.
Le battage médiatique autour de l’intelligence artificielle dépasse souvent les capacités réelles de tout ce que ces chercheurs peuvent créer. Mais au cours des trois dernières décennies du XXe siècle, les progrès majeurs de l’intelligence artificielle ont commencé à perturber la société dans son ensemble. Lorsque Deep Blue d'IBM a battu le champion d'échecs en titre Gary Kasparov, l'événement a semblé marquer plus qu'une simple défaite historique dans l'histoire des échecs - la première fois qu'un ordinateur battait un joueur d'échecs de premier plan - et a également franchi un seuil. Les machines pensantes ont quitté le domaine de la science-fiction et sont entrées dans le monde réel.
Avec l'avènement de l'ère du big data et la croissance exponentielle de la puissance de calcul conformément à la loi de Moore, l'intelligence artificielle a été capable de passer au crible d'énormes quantités de données et d'apprendre des tâches qui ne pouvaient auparavant être effectuées que par des humains
L'impact de la renaissance des machines est déjà là. Imprégnant la société : les appareils de reconnaissance vocale comme Alexa, le moteur de recommandation utilisé par Netflix pour suggérer quel film regarder ensuite en fonction de l'historique de visionnage, et les modestes mesures prises par les voitures autonomes et les autres voitures autonomes ne sont que symboliques. Le développement de l'intelligence artificielle au cours des cinq prochaines années pourrait entraîner des changements sociaux importants au-delà de ce que nous avons vu jusqu'à présent
Comment l'intelligence artificielle affectera-t-elle l'avenir ?
La vitesse de la vie.
Le changement le plus évident ressenti par de nombreuses personnes dans la société est le rythme accéléré des contacts avec les grandes institutions. Toute organisation qui entre régulièrement en contact avec un grand nombre d’utilisateurs (entreprises, agences gouvernementales, organisations à but non lucratif) sera obligée de mettre en œuvre l’intelligence artificielle dans les processus décisionnels et dans les activités destinées au public et aux consommateurs. L’intelligence artificielle permettra à ces organisations de prendre la plupart des décisions plus rapidement. En conséquence, nous sentons tous que la vie s’accélère.La fin de la vie privée. La société verra également ses engagements éthiques, notamment en matière de confidentialité, mis à l’épreuve par de puissants systèmes d’IA. Les systèmes d’intelligence artificielle pourraient en arriver à mieux connaître chacun de nous que nous-mêmes. Au cours des 50 dernières années, notre engagement à protéger la vie privée a été mis à rude épreuve par les technologies émergentes. À mesure que le coût de l’accès à nos données personnelles diminue et que les algorithmes plus puissants capables d’évaluer de grandes quantités de données deviennent plus courants, nous pourrions constater qu’il s’agit d’un obstacle technique plutôt que d’un engagement éthique menant à une société respectueuse de la vie privée.
Jungle de l'intelligence artificielleLois
. Nous pouvons également nous attendre à ce que l’environnement réglementaire devienne plus délicat pour les organisations utilisant l’IA. Actuellement, les gouvernements à tous les niveaux du monde, du local au national en passant par le multinational, cherchent à réglementer le déploiement de l’IA. Rien qu’aux États-Unis, nous pouvons nous attendre à une jungle de lois sur l’IA alors que les unités municipales, étatiques et fédérales élaborent, mettent en œuvre et commencent à appliquer de nouvelles lois sur l’IA. En conséquence, la complexité juridique des affaires va augmenter considérablement au cours des cinq prochaines années. Collaboration entre humains et intelligence artificielle. Une grande partie de la société souhaite que les entreprises et les gouvernements utilisent l'IA comme une augmentation de l'intelligence et de l'expertise humaines, ou comme partenaire d'un ou plusieurs humains travaillant vers un objectif, plutôt que de l'utiliser pour remplacer les travailleurs humains. L’un des effets de la naissance de l’IA en tant qu’idée au cours des siècles de science-fiction est que les tropes du genre, qui présentent en grande partie des représentations dramatiques de l’IA comme une menace existentielle pour l’humanité, sont devenus profondément ancrés dans notre psyché collective. La collaboration humaine avec l’IA, ou l’implication des humains dans tout processus matériellement affecté par l’IA, sera essentielle pour gérer la peur qui en résultera de voir l’IA imprégner la société.
Sur quelles industries l’intelligence artificielle aura-t-elle un impact significatif ?Éducation.
À tous les niveaux d’éducation, l’intelligence artificielle a le potentiel d’être transformatrice. Les étudiants recevront un contenu pédagogique et une formation adaptée à leurs besoins spécifiques. L’IA déterminera également les meilleures stratégies éducatives en fonction des styles d’apprentissage individuels des élèves. D’ici 2028, le système éducatif sera presque méconnaissable.Médical. L’intelligence artificielle pourrait devenir un outil standard pour les médecins et assistants médicaux chargés du diagnostic. La société devrait s’attendre à une augmentation du taux de diagnostics médicaux précis. Cependant, la sensibilité des données des patients et la complexité de s’y retrouver dans les lois qui les protègent peuvent également conduire à un environnement médico-légal plus complexe et à une augmentation des coûts d’exploitation.
Finances. Le traitement du langage naturel combiné à l'apprentissage automatique permettra aux banques et aux conseillers financiers ainsi qu'aux chatbots sophistiqués d'interagir efficacement avec les clients à travers une gamme d'interactions typiques : surveillance du score de crédit, détection des fraudes, planification financière, questions de politique d'assurance et service client. Les systèmes d’IA seront également utilisés pour développer des stratégies d’investissement plus complexes et à exécution plus rapide pour les grands investisseurs.
Droit. Nous pouvons nous attendre à ce que le nombre de petites et moyennes entreprises diminue au cours des cinq prochaines années, car de petites équipes d'une à trois personnes utilisant des systèmes d'IA peuvent effectuer le travail qui nécessitait auparavant 10 à 20 avocats, et ce, plus rapidement et plus rapidement. plus efficacement Rentable. Avec des invites appropriées, les chatbots ont été en mesure de fournir un résumé de base de la loi applicable et du projet de texte du contrat. Sur la base du développement de l’intelligence artificielle au cours des dernières années, et en supposant qu’elle continue de progresser rapidement, le nombre d’avocats humains aux États-Unis pourrait être réduit de 25 % ou plus d’ici 2028.
Expédition. Dans un avenir proche, nous verrons davantage de voitures autonomes à usage privé et commercial. Des voitures que beaucoup d’entre nous conduisons pour nous rendre au travail, aux camions transportant des marchandises sur les autoroutes, en passant par les vaisseaux spatiaux transportant des personnes et des marchandises vers la Lune, le transport par véhicules autonomes pourrait être notre exemple le plus spectaculaire dans l’ère de l’intelligence artificielle.
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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

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

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
