世界の技術力による人工知能+インテリジェント製造の戦略展開を振り返る
1. 米国
2016 年 10 月、米国政府は「人工知能の未来への準備」と「国家人工知能研究開発戦略計画」という 2 つの重要な報告書を発表しました。前者は人工知能の開発状況、応用分野、潜在的な公共政策問題について議論し、後者は米国が人工知能の開発を優先するための7つの戦略と2つの提案を提案した。
2018 年 5 月、ホワイトハウスは産業界、学界、政府の代表者を招待して人工知能サミットを開催し、人工知能分野への連邦政府の投資を増やすために人工知能に関する特別委員会を設立しました。人工知能のイノベーションの自由と柔軟性を向上させるために、イノベーションと規制の障壁を排除するよう努めています。
2019 年、米国政府は「国家人工知能研究開発戦略計画: 2019 年最新情報」を発表しました。この計画では、以前の戦略が 8 つに拡張され、官民パートナーシップの拡大と人工知能開発の加速が追加されました。人工知能、新しい戦略。
2. 日本
日本の政府とビジネス界は、人工知能の開発を非常に重視しており、モノのインターネット、人工知能、ロボットを第 4 の人工知能の中核とみなしているだけではありません。産業革命と同時に確立 比較的完全な研究開発推進メカニズムが確立され、2017 年は人工知能元年とみなされました。中国や米国と比較すると、日本の人工知能・ロボット産業への設備投資は高くないものの、戦略的対応は遅れていない。
2015年1月、日本政府は「新ロボット戦略」を発表し、「5カ年行動計画」の実施を通じて「世界ロボットイノベーション拠点」と「」という3つの中核目標を達成することを計画した。 「世界No.1のロボット応用」 日本の「世界をリードするロボットの新時代に向けて」により、日本はますます深刻化する社会問題に対処し、日本の製造業の国際競争力を強化するためにロボット革命を完了することができます。
2017 年 3 月、日本の人工知能技術戦略委員会は、日本政府が策定した人工知能産業化の発展に向けたロードマップと計画について詳述した「人工知能技術戦略」報告書を発表しました。
3. インド
2018 年上半期、インド政府のシンクタンクは「AI for All」という目標の達成を目指す「国家人工知能戦略」を発表しました。
この戦略は、ヘルスケア、農業、教育、スマートシティ、インフラ、スマート交通という 5 つの主要分野での人工知能アプリケーションの展開に焦点を当てており、「AI Research Center of Excellence」と「International AI Transformation」の 2 つのレベルで構成されています。センター」 包括的な戦略に基づいて、科学研究を強化し、スキルトレーニングを奨励し、産業チェーン全体での人工知能の適用を加速し、最終的にはインドを人工知能開発のモデルにするという壮大な青写真を実現します。
4. EU
2018 年 4 月、欧州委員会は政策文書「欧州連合における人工知能」を発表し、その報告書では EU が人工知能を推進するために 3 つの側面からのアプローチを採用することが提案されました。ヨーロッパにおける人工知能の開発:財政的支援を増やし、官民企業による人工知能技術の適用を奨励する;人工知能が雇用にもたらす変化に適応するための教育および訓練システムのアップグレードを促進する;人工知能の倫理ガイドラインを研究し策定する適切な倫理的および法的枠組みを確立します。
2018年12月、欧州委員会とその加盟国は、「ヨーロッパ製の人工知能」をテーマとした人工知能調整計画を発表しました。この計画には、人工知能の中核的な取り組みを定義することに加えて、効率的な電子システムや電子部品、人工知能アプリケーション、量子技術、人間の脳のマッピングに特化したチップの開発を含む特定のプロジェクトも含まれています。
5. ドイツ
ドイツは、「インダストリー 4.0」戦略を最初に打ち出した国であり、最も基本的なことから実行する予定の革新的かつ基礎的な科学技術戦略です。製造レベルを改革し、それによって産業発展の質的飛躍を達成する。 「インダストリー 4.0」には、インテリジェント製造、人工知能、ロボット工学などの分野における多くの関連研究と応用が含まれています。
2018年7月、ドイツ連邦政府は「連邦政府の人工知能戦略の要点」という文書を発行し、人工知能に関連する主要分野における研究開発とイノベーション変革のための資金を増やすよう連邦政府に求めました。 、フランスの人工知能との協力を強化する相互接続を実現するための建設に協力し、人工知能インフラストラクチャの構築を強化し、人工知能の研究開発と応用を世界をリードするレベルに引き上げます。
6. フランス
フランスは2018年3月、医療、自動車、エネルギー、エネルギーなどの有利な産業を組み合わせて人工知能の開発に注力する「フランス人工知能開発戦略」を発表しました。フランスの人工知能技術の研究開発のためのより良い包括的な環境を構築するために、2020年までに人工知能研究に15億ユーロを投資すると発表した。
フランスの人工知能開発戦略は、コア技術と標準化の圧倒的な高みを獲得することに重点を置き、ビッグデータ、スーパーコンピューター、その他の技術の開発に重点を置いています。人工知能の応用に関しては、健康、交通、生態経済、男女平等、電子政府、医療などの分野に重点を置いています。
7. イギリス
イギリスは、ヨーロッパで人工知能の開発促進に最も積極的な国の一つであり、常に人工知能研究の学術の中心地となってきました。 2018 年 4 月、英国政府は「人工知能産業のニューディール」報告書を発表しました。この報告書には、政府と企業の研究開発の促進、STEM 教育への投資の増加、デジタル インフラストラクチャの改善、人工知能の人材の増加、世界のデジタル倫理の主導などが含まれています。英国を人工知能の世界的リーダーとして推進することを目指しています。
英国は歴史ある工業大国として、人工知能の問題に関して広範な構想を持っています。英国は、実践と実用性をより重視しながら、人工知能、スマートエネルギー技術、ロボット工学、5Gネットワークなどの分野に巨額の資金を投資し、海洋工学、航空宇宙、農業などの分野で人工知能技術の広範な応用を実行してきました。 、医療およびその他の分野。同時に、英国の人工知能開発のもう一つの特徴は、人工知能の人材の育成に焦点を当てていることです。
8.中国
中国は人工知能の開発を非常に重視しており、各国が集中的に人工知能の開発戦略を策定している中、中国もトップレベルの設計と人材育成を強化しています。 。 2015年5月、国務院は「中国製造2025」を発表し、中国の製造大国から製造大国への転換を促進することを目的として、9つの戦略課題と優先事項を明確にし、8つの戦略的支援と保証を提案した。
2016 年 8 月、国務院は「国家科学技術イノベーション第 13 次 5 か年計画」を発表し、人工知能を新世代の情報技術開発の主な方向性と明確に位置づけました。 2017年7月、国務院は研究開発、産業化、人材開発、教育と職業訓練、基準設定と規制、倫理と安全などを対象とする「新世代人工知能開発計画」を発表し、「」を確立した。 「三段階囲碁」戦略目標。
最初のステップは、2020年までに人工知能の全体的な技術と応用が世界の先進レベルと同期し、人工知能産業が新たな重要な経済成長点となり、人工知能の応用が進むことです。テクノロジーは人々の生活を改善する新しい方法となり、革新的な国々への参入を強力に支援し、あらゆる面で適度に豊かな社会を構築するという目標を達成します。
- 新世代の人工知能の理論と技術は重要な進歩を遂げました。ビッグデータインテリジェンス、クロスメディアインテリジェンス、スウォームインテリジェンス、ハイブリッド強化インテリジェンス、自律インテリジェンスシステムなどの基本理論とコアテクノロジーで重要な進歩が見られ、人工知能モデル手法、コアデバイス、高度な技術で画期的な成果が達成されました。 -エンド機器、および基本ソフトウェア。
- 人工知能産業の競争力は、国際的な第一陣に入っています。人工知能技術標準、サービスシステム、産業エコロジカルチェーンを事前に確立し、世界をリードする多数の人工知能バックボーン企業を育成し、中核となる人工知能産業の規模は1500億元を超え、関連産業の規模は1兆を超えます元。
- 人工知能の開発環境はさらに最適化され、革新的なアプリケーションが主要分野で包括的に開始され、ハイレベルの人材とイノベーションチームのグループが集められ、人工知能の倫理規範、ポリシー、規制が強化されました。最初はいくつかの分野で確立されました。
第 2 のステップは、2025 年までに人工知能の基礎理論で大きなブレークスルーを達成し、一部の技術と応用が世界をリードするレベルに達することです。人工知能は私の主な原動力になります。国の産業高度化と経済変革、インテリジェント社会の構築が達成され、積極的に前進する。
- 新世代の人工知能の理論的および技術的システムが最初に確立され、自律学習機能を備えた人工知能が画期的な進歩を遂げ、多くの分野で主導的な研究成果を達成しました。
- 人工知能産業は、グローバル バリュー チェーンのハイエンドに参入しました。新世代の人工知能は、スマート製造、スマート医療、スマートシティ、スマート農業、国防建設などの分野で広く活用されており、中核となる人工知能産業の規模は4000億元を超え、関連産業の規模を牽引している。 5兆元を超える。
- 人工知能の法的、規制、倫理、および政策システムを事前に確立して、人工知能の安全性評価および制御機能を形成します。
第 3 のステップは、2030 年までに人工知能の理論、技術、応用において世界をリードするレベルに到達し、世界の主要な人工知能イノベーションセンターとなり、スマート経済とスマート社会で明らかな成果を達成することです。革新的な国になるための基礎を築く この国が最前線に立ち、経済大国となるための重要な基盤を築きました。
- 比較的成熟した新世代の人工知能理論と技術システムを形成します。脳型知能、自律知能、ハイブリッド知能、群知能の分野で大きな進歩を遂げ、国際的な人工知能研究の分野に重要な影響を与え、人工知能技術の頂点を占めています。
- 人工知能産業の競争力は国際トップレベルに達しています。生産と生活、社会ガバナンス、国防建設のあらゆる側面における人工知能の適用の幅と深さが大幅に拡大され、コア技術、主要システム、サポートプラットフォームをカバーする完全な産業チェーンとハイエンド産業クラスターが形成されています。人工知能の中核産業の規模は1兆元を超え、関連産業の規模も10兆元を超えています。
- 世界をリードする人工知能の技術革新と人材育成の拠点を多数形成し、より完全な人工知能の法規制、倫理規範、政策システムを構築します。
「新世代人工知能開発計画」を実行するために、工業情報化部は「新世代人工知能産業の発展を促進するための 3 か年行動計画 ( 2018-2020)」を 2017 年 12 月に発表しました。この計画は、4つの主要なタスクの実装を通じて、一連の象徴的な人工知能製品が重要なブレークスルーを達成し、いくつかの主要分野で国際競争上の優位性を形成し、人工知能と実体経済の統合がさらに深まったことを指摘しています。産業開発環境がさらに最適化されました。
まず、主要な人工知能製品が大規模に開発され、インテリジェントコネクテッドカーの技術レベルが大幅に向上し、インテリジェントサービスロボットが大規模に適用され、インテリジェントドローンやその他の製品が世界的に強力になっています。診断システムやその他の製品は臨床応用を拡大し、ビデオ画像認識、インテリジェント音声、インテリジェント翻訳などの製品は国際的に先進的なレベルに達しています。
第二に、人工知能の全体的なコアとなる基本機能が大幅に強化され、スマートセンサー技術製品がブレークスルーを達成し、設計、ファウンドリ、パッケージングおよびテスト技術が国際レベルに達し、ニューラルネットワークチップが量産され、応用されています。オープンソース開発プラットフォームは、当初は業界の急速な発展をサポートする能力を備えていました。
第三に、インテリジェント製造の開発が深化し、複雑な環境認識や新しい人間とコンピュータのインタラクションなどの人工知能技術が、主要な技術機器の統合と応用において加速されます。 -スケールパーソナライズされたカスタマイズと予知保全が加速され、モデルの適用レベルが大幅に向上し、主要産業分野のインテリジェンスレベルが大幅に向上しました。
第四に、人工知能産業のサポートシステムが基本的に確立されており、高品質の注釈付きデータリソースライブラリと一定規模の標準テストデータセットが構築され、公開されています。人工知能標準システム、テスト評価システムと安全保証システムの枠組みが初期に確立され、インテリジェントなネットワークインフラストラクチャシステムが徐々に形成され、産業開発環境がより完全になりました。
最近、「国家経済社会発展第14次5カ年計画と2035年長期目標の策定に関する中国共産党中央委員会の勧告」には、改めて次のように明記されました。戦略的新興産業の育成」と「インターネット、ビッグデータ、人工知能、その他の産業の緊密な統合の推進」。これは、新時代の人工知能技術の開発を加速し、人工知能と製造の統合と応用を深めるための新しい要件を提示します。
100年以上の世界の技術開発の歴史を見ても、人工知能技術ほど世界中の政府から高い注目を集めている技術はありません。
まず、人工知能テクノロジーが国際競争の新たな焦点となっています。人工知能は未来を担う戦略技術であり、世界の主要先進国は人工知能の開発を国家競争力の強化と国家安全保障の維持のための主要戦略として位置づけています。
第二に、人工知能は経済発展の新たな原動力となっています。産業変革の新たなラウンドの中核となる原動力として、人工知能は、これまでの科学技術革命や産業変革で蓄積された膨大なエネルギーをさらに解放し、生産、流通、交換、消費、その他の経済活動を再構築するための新しい強力なエンジンを作成します。マクロからミクロまでのさまざまな分野での知性への新たな需要は、新技術、新製品、新産業、新フォーマット、新モデルを生み出し、経済構造に大きな変化を引き起こし、人類の生産、ライフスタイル、考え方を大きく変えました。パターンを改善し、社会的生産性の全体的な向上を達成しました。
第三に、人工知能は社会構築に新たな機会をもたらします。現在、中国は依然として人口高齢化や資源・環境制約などの厳しい課題に直面しているが、人工知能は教育、医療、高齢者介護、環境保護、都市運営、司法サービスなどの分野で広く活用されており、社会の利便性を大幅に向上させるだろう。公共サービスの精度レベルを向上させ、人々の生活の質を包括的に向上させます。
第四に、人工知能の開発における不確実性は新たな課題をもたらします。人工知能は広範囲に影響を与える破壊的テクノロジーであり、雇用構造の変化、法律や社会倫理への影響、個人のプライバシーの侵害、国際関係の規範への挑戦などの問題を引き起こす可能性があり、政府運営に広範囲に影響を与えるでしょう。 、経済安全保障、社会安定、さらにはグローバルガバナンスまで。
この記事は、『Intelligent Manufacturing: How AI Implements Manufacturing』(ISBN: 978-7-111-69931-6) からの抜粋であり、出版社の許可を得て掲載しています。
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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。

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 |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

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
