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Explorez la définition et les caractéristiques de la super intelligence artificielle
Explorez la définition et les caractéristiques de la super intelligence artificielle
L'émergence de la super intelligence artificielle (super AI) a suscité de grandes inquiétudes et réflexions dans un domaine technologique en constante évolution. Ce concept est à la fois fascinant et inquiétant
Le but de cet article est d'approfondir la connotation de la super intelligence artificielle en comprenant ses origines, ses capacités, ses considérations éthiques et son impact potentiel sur la société
L'évolution de l'intelligence artificielle
Dans Pour comprendre la super intelligence artificielle, il faut remonter à l’origine de l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle traditionnelle vise à imiter l’intelligence humaine dans des tâches spécifiques, en s’appuyant sur des systèmes basés sur des règles et des algorithmes prédéfinis. Cependant, à mesure que la technologie progresse, l'émergence de l'apprentissage automatique permet aux systèmes d'intelligence artificielle d'apprendre à partir des données et d'améliorer leurs performances au fil du temps.
Contenu réécrit : l'émergence des réseaux de neurones et de l'apprentissage profond marque une avancée majeure, permettant aux modèles d'intelligence artificielle d'imiter des processus cognitifs humains. Le passage de l'intelligence artificielle étroite ou faible à l'intelligence artificielle générale ou forte ouvre la voie au concept de super intelligence artificielle, qui aspire à surpasser l'intelligence humaine dans un large éventail de tâches cognitives
Qu'est-ce que la super intelligence artificielle ?
Contenu réécrit : La super intelligence artificielle, souvent appelée intelligence générale artificielle (AGI), a des capacités qui dépassent l'intelligence artificielle étroite. Alors que l’IA étroite excelle dans des domaines spécifiques, la super IA a la capacité de surpasser les humains dans presque toutes les tâches intellectuelles. Il a la capacité de comprendre, d'apprendre et d'appliquer des connaissances dans différents domaines, démontrant une plus grande capacité d'adaptation et de résolution de problèmes que les humains.
La différence entre l'AGI et la super intelligence artificielle est que cette dernière a non seulement le potentiel d'égaler, voire de surpasser, l'humain intelligence . La super intelligence artificielle est considérée comme une entité capable d'apprendre de manière autonome, de s'améliorer et de prendre des décisions indépendantes, ce qui soulève de profondes questions quant à son impact sur la société.
Les capacités de la super intelligence artificielle
- 1. Capacités cognitives : La super intelligence artificielle vise à démontrer des capacités cognitives similaires à l'intelligence humaine. Cela inclut la compréhension du langage naturel, la reconnaissance de modèles et la résolution de problèmes complexes.
- 2. Apprentissage et adaptation : Contrairement à l'IA traditionnelle, la super IA ne se limite pas à des règles préprogrammées. Il peut apprendre de l’expérience, s’adapter aux nouvelles informations et améliorer ses performances au fil du temps.
- 3. Prise de décision autonome : L'une des caractéristiques déterminantes de la super intelligence artificielle est l'autonomie de prise de décision. Elle peut évaluer des situations, analyser des données et prendre des décisions de manière indépendante, atteignant ainsi un niveau d'autonomie jamais vu dans les itérations précédentes de l'intelligence artificielle.
- 4. Créativité et innovation : La super intelligence artificielle devrait posséder des capacités de pensée créative, lui permettant de générer de nouvelles idées, solutions et innovations. Cela laisse entrevoir la possibilité que l’intelligence artificielle apporte une contribution significative au progrès scientifique et aux efforts artistiques.
Considérations éthiques et défis de la super intelligence artificielle
La montée en puissance de la super intelligence artificielle nous a apporté de nombreux problèmes et défis éthiques que nous devons examiner attentivement et adopter des stratégies d'atténuation
- 1. Biais et équité : Les systèmes d'intelligence artificielle, y compris les super IA, peuvent hériter et perpétuer les préjugés présents dans leurs données d'entraînement. Garantir l’équité et lutter contre les préjugés sont essentiels pour prévenir les résultats discriminatoires.
- 2. Transparence et responsabilité : À mesure que la super intelligence artificielle prend des décisions de manière autonome, il devient crucial d'assurer la transparence dans le processus décisionnel. La mise en place de mécanismes de responsabilisation est essentielle pour comprendre et corriger les mauvais résultats.
- 3. Pertes d'emplois et impact économique : L'adoption généralisée de la super intelligence artificielle a le potentiel d'automatiser une variété de tâches, entraînant des pertes d'emplois dans certains secteurs. Il est impératif de se préparer à l’impact économique, notamment en recyclant la main-d’œuvre.
- 4. Problèmes de sécurité : La super intelligence artificielle soulève des problèmes de sécurité, notamment une utilisation malveillante potentielle. Des garanties doivent être mises en œuvre pour empêcher l’accès, la manipulation ou l’exploitation non autorisés des systèmes de super intelligence artificielle.
L'impact social de la super intelligence artificielle
- 1. Transformer les industries : L'intégration de la super intelligence artificielle dans toutes les industries devrait transformer les processus, améliorer l'efficacité et stimuler l'innovation. Des soins de santé à la finance, la super intelligence artificielle a le potentiel d’être transformatrice.
- 2. Éducation et développement des compétences : L'émergence de la super intelligence artificielle nécessite un changement de paradigme en matière d'éducation et de développement des compétences. Il est essentiel de mettre l’accent sur des compétences telles que la pensée critique, la créativité et l’intelligence émotionnelle pour préparer les individus à une main-d’œuvre améliorée par l’IA.
- 3. Collaboration homme-machine : La super intelligence artificielle n'est pas un substitut aux humains, mais un collaborateur. L’établissement d’un cadre de collaboration humain-IA efficace est essentiel pour tirer parti des atouts des deux entités et obtenir des résultats optimaux.
La voie à suivre : défis et opportunités de la super intelligence artificielle
- 1. Recherche et développement : La recherche et le développement continus sont essentiels pour libérer tout le potentiel de la super intelligence artificielle et résoudre les défis existants. Les efforts de collaboration entre le monde universitaire, l’industrie et les décideurs politiques sont essentiels pour façonner un avenir responsable et bénéfique pour l’IA.
- 2. Cadre réglementaire : Avec le développement de la super intelligence artificielle, l'établissement d'un cadre réglementaire solide devient impératif pour gérer son développement, son déploiement et son utilisation. Ces cadres devraient donner la priorité aux considérations éthiques, à la transparence et à la responsabilité.
- 3. Coopération internationale : Compte tenu du caractère mondial du développement de l'intelligence artificielle, promouvoir la coopération internationale est crucial. Le partage de normes, de bonnes pratiques et de principes éthiques peut promouvoir le développement responsable de la super intelligence artificielle à l’échelle mondiale.
- 4. Engagement et sensibilisation du public : Impliquer le public dans les discussions sur la super intelligence artificielle sera essentiel pour garantir que les différents points de vue soient pris en compte. Les campagnes de sensibilisation du public peuvent démystifier l’IA, dissiper les idées fausses et favoriser un sentiment de responsabilité collective.
La super intelligence artificielle présente d’énormes avantages potentiels et peut conduire à des découvertes scientifiques et à des changements révolutionnaires dans l’industrie. Cependant, un grand pouvoir implique une plus grande responsabilité. Aborder les questions éthiques, garantir la transparence et canaliser l’impact social sont des étapes importantes pour exploiter pleinement le potentiel de la super intelligence artificielle pour améliorer la vie humaine. Alors que nous naviguons dans les eaux inexplorées de l’évolution de l’IA, les chercheurs, les décideurs politiques et la société dans son ensemble ont la responsabilité de façonner un avenir dans lequel l’intelligence super-artificielle deviendra une force pour le bien
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Jun 28, 2024 am 03:51 AM
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.
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
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.
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
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
