人工知能を知り、理解する方法
人工知能の知識と理解は次のとおりです: 1. 多くの研究分野をカバーしている; 2. 深層学習、強化学習、自然言語処理への傾向; 3. 将来の幅広い応用分野; 3.新たな経済影響要因。
人工知能に関する知識と理解:
1950 年代以来、コンピューター科学者は研究開発に熱心に取り組んできました。人間の知能に似たプログラム。これらのプログラムが一定のレベルまで開発されると、特定のアプリケーション シナリオで人間に取って代わることができます。それらは人工知能 (AI) やコグニティブ コンピューティングと呼ばれます。
1980 年代、人々はこの概念を誇大宣伝しましたが、その後「人工知能の冬」が到来し、この良い願いの終焉が告げられました。最近まで、この分野におけるいくつかの画期的な成功により、人工知能は人間の力を解放するインテリジェントなマシンをもたらすだけでなく、新たなテクノロジーも生み出すだろうと学術界にようやく確信させてきました。
1. 多くの研究分野をカバーします: コンピュータ科学、心理学、哲学、神経科学、社会学、数学、生物学
コンピュータサイエンス、人工知能では、学際的な研究です。分野。研究の目的に応じて、数学、情報学、音声認識、コンピュータ ビジョン、ロボット工学などの分野のソリューションが含まれます。そして、研究者がコンピューターに同情、幸福、助けたいという欲求などの感情を理解できるように教え始めて以来、心理学的モデルや哲学的モデルも研究に組み込まれるようになりました。さらに、コンピュータ プログラムは自動運転や保険会社の管理などの業務でも意思決定を行う必要があるため、特に賠償請求に関する法的分野の質問に答えることもできなければなりません。
2. 人工知能の研究トレンド
トレンド 1: ディープ ラーニング
ディープ ラーニングとは、多層の人工ニューラル ネットワークによる学習を指します。このネットワーク モデルは人間の神経系に基づいています。人間の脳では、神経経路は使えば使うほど活性化します。これはソフトウェア ネットワークにも当てはまります。
トレンド 2: 強化学習
従来の機械学習モデルはデータ内の固定パターンを見つけることに重点を置いていますが、強化学習プログラムはさらに一歩進んでいます。彼らは特定の目標を可能な限り達成するために意思決定を行います。これは、予測分析からガイド付き分析への移行を反映しています。
トレンド 3: 自然言語処理
自然言語処理と自動言語認識は、どちらも最も広く使用されている人工知能テクノロジです。 Google の検索機能、Siri の音声コマンド、Amazon Alexa の家電制御など、それらはすべて音声認識と理解に基づいています。
3. 人工知能の将来の応用分野: 産業用およびサービスロボット、オフィスソフトウェア、相互接続された電気輸送、医療診断ソフトウェア
将来的には、人工知能 単純なプロセスを学習できるロボットは、工場、倉庫、病院、老人ホームなどで労働者をサポートするために使用されます。そして、自律的な意思決定が可能なプログラムは、アーカイブや標準化されたプログラム通信などの単純な管理タスクをすぐに処理できるようになるでしょう。コネクテッド e-モビリティでは、自動運転車両が相互に調整して道路交通を最適化します。これにより大都市を交通渋滞から救い、より住みやすくなる可能性がある。専門家はまた、スマート医療診断システムが人々に多大な利益をもたらす可能性があることを発見しました。これらのシステムをトレーニングすると、異常を検出し、予備的な分析を行うために使用できます。
4. 新たな経済影響要因
専門家は、人工知能技術が経済活動に根本的な変化をもたらしていると考えています。現在、経済成長の鍵となる要素はもはや資本や労働ではなく、先進国が人工知能技術によってもたらされる機会をいかに活用するかにかかっています。この新たな成長モデルの基盤となるのはデータです。将来的には、データは 1970 年代の鉱物油と同じくらいビジネスと職場にとって価値のあるものになるでしょう。同時に、データは機械学習の基礎です。プログラムが処理するデータが増えるほど、障害検出、予測、音声認識、動作などの操作をより正確に完了できるようになります。
関連する学習に関する推奨事項: プログラミング ビデオ、Web サイト構築チュートリアル
以上が人工知能を知り、理解する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A

機械学習は人工知能の重要な分野であり、明示的にプログラムしなくてもコンピューターにデータから学習して能力を向上させる機能を提供します。機械学習は、画像認識や自然言語処理から、レコメンデーションシステムや不正行為検出に至るまで、さまざまな分野で幅広く応用されており、私たちの生活様式を変えつつあります。機械学習の分野にはさまざまな手法や理論があり、その中で最も影響力のある 5 つの手法は「機械学習の 5 つの流派」と呼ばれています。 5 つの主要な学派は、象徴学派、コネクショニスト学派、進化学派、ベイジアン学派、およびアナロジー学派です。 1. 象徴主義は、象徴主義とも呼ばれ、論理的推論と知識の表現のためのシンボルの使用を強調します。この学派は、学習は既存の既存の要素を介した逆演繹のプロセスであると信じています。

編集者 | KX 医薬品の研究開発の分野では、タンパク質とリガンドの結合親和性を正確かつ効果的に予測することが、医薬品のスクリーニングと最適化にとって重要です。しかし、現在の研究では、タンパク質とリガンドの相互作用における分子表面情報の重要な役割が考慮されていません。これに基づいて、アモイ大学の研究者らは、初めてタンパク質の表面、3D 構造、配列に関する情報を組み合わせ、クロスアテンション メカニズムを使用して異なるモダリティの特徴を比較する、新しいマルチモーダル特徴抽出 (MFE) フレームワークを提案しました。アライメント。実験結果は、この方法がタンパク質-リガンド結合親和性の予測において最先端の性能を達成することを実証しています。さらに、アブレーション研究は、この枠組み内でのタンパク質表面情報と多峰性特徴の位置合わせの有効性と必要性を実証しています。 「S」で始まる関連研究

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G