


Discutez des tendances de développement de l'intelligence artificielle en 2030
1. Capacités de l'intelligence artificielle au niveau humain
D'ici 2030, l'intelligence artificielle devrait atteindre le niveau de l'intelligence humaine, ce qui constitue un énorme pas en avant dans le domaine. Cette étape importante offrira aux systèmes d’intelligence artificielle des opportunités sans précédent d’effectuer des tâches à des niveaux cognitifs comparables à ceux des humains. Les industries feront preuve de prise de décision, de résolution de problèmes et de créativité basées sur l’IA, ce qui se traduira par des améliorations significatives en termes de productivité et d’efficacité.
2. Coopération entre l'intelligence artificielle et les humains
D'ici 2030, la synergie entre l'intelligence artificielle et les humains devrait atteindre de nouveaux sommets, modifiant notre façon de travailler et d'interagir avec la technologie. L’intelligence artificielle transcendera les simples outils et deviendra des assistants personnels, des mentors, des thérapeutes et même des représentants. Cette collaboration améliorera les capacités humaines, favorisera l'innovation et stimulera la créativité dans tous les domaines, des soins de santé et de l'éducation au divertissement et au service client.
3. Appareils intelligents embarqués
D'ici 2030, la vulgarisation de l'intelligence artificielle conduira à l'intégration de l'intelligence dans les appareils quotidiens. Des maisons intelligentes aux appareils portables en passant par les robots et drones autonomes, l’intelligence sera parfaitement intégrée dans nos vies. Les appareils reconnaîtront les visages, comprendront les commandes en langage naturel et s'adapteront aux préférences de l'utilisateur, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle ère de commodité et d'efficacité.
4. Les progrès des voitures autonomes
Le développement de l'intelligence artificielle, notamment dans le domaine des voitures autonomes, redéfinira les transports en 2030. Des entreprises comme Tesla sont à la pointe du développement de véhicules entièrement autonomes, promettant des routes plus sûres, une réduction des embouteillages et une mobilité accrue pour tous. L’adoption généralisée des véhicules autonomes révolutionnera la planification urbaine, la logistique et les services de livraison du dernier kilomètre, ouvrant la voie à un écosystème de transport plus durable et plus efficace.
5. Améliorer les traitements médicaux
L'impact de l'intelligence artificielle sur les soins de santé continuera de croître, avec des progrès significatifs attendus en 2030. En tirant parti de l’intelligence artificielle pour analyser de grandes quantités de données médicales, les prestataires de soins de santé peuvent proposer des traitements sur mesure et personnalisés à chaque patient. De la détection précoce des maladies à la médecine de précision et à la découverte de médicaments, les solutions basées sur l’IA révolutionneront la prestation des soins de santé, en améliorant les résultats pour les patients tout en réduisant les coûts des soins de santé.
6. Impact sur l'emploi
D'ici 2030, l'essor de l'intelligence artificielle pourrait provoquer des perturbations importantes sur le marché du travail, car l'automatisation remplacera certains rôles et tâches. Les gouvernements et les organisations doivent répondre de manière proactive au défi de la main-d’œuvre au chômage en mettant en œuvre des initiatives de reconversion professionnelle et en favorisant une culture d’apprentissage tout au long de la vie. La collaboration entre les humains et l’IA créera de nouvelles opportunités d’emploi dans des domaines émergents tels que l’éthique de l’IA, la confidentialité des données et l’interaction homme-machine.
7. Les défis des Deepfakes
La prolifération des deepfakes pose des défis sociaux urgents, soulignant l'importance de lutter contre la désinformation et la manipulation à l'ère numérique. D’ici 2030, il sera essentiel de garantir l’authenticité du contenu numérique, ce qui nécessitera des stratégies et des solutions techniques robustes pour détecter et réduire la propagation des deepfakes. Les considérations éthiques et les cadres réglementaires joueront un rôle essentiel dans la protection de l’intégrité des informations numériques.
En 2030, l'avenir de l'intelligence artificielle marquera le début d'un voyage transformationnel. L'innovation et la collaboration entre les humains et les machines redéfiniront les industries, la société et les interactions quotidiennes. Adopter ces tendances tout en abordant les implications éthiques, sociales et économiques des progrès de l’IA sera essentiel pour construire un avenir progressiste dans un monde en évolution rapide. Alors que nous sommes aux prises avec les complexités du domaine de l’IA, il est essentiel de donner la priorité au développement éthique de l’IA et de garantir que la technologie de l’IA sert le plus grand bien de l’humanité.
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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.

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
