人間と人工知能がどのように関係を築くのか
人間と人工知能を比べて、人間関係を築くのはどちらが得意ですか?実際、この革新的なテクノロジーは長い間存在していました。しかし、人類にとって人工知能の重要性が認識されるようになったのはつい最近のことです。アルゴリズムを使用して人間をシミュレートし、時間の経過とともに経験から学習する人工知能の能力により、テクノロジーが人間との関係を築く道が開かれます。
人間が人間関係を築く方法
人間として、私たちは少数の人々とのみ関係を築く傾向があります。私たちは、望ましくない無関係な人を私たちの生活から確実に排除しようとします。私たちは人間関係を少数の人に限定しながらも、本当に大切な人とは質の高い関係を築くように心がけます。ただし、同じアプローチはビジネスの観点からは理想的ではなく、逆効果になる可能性があります。それはわかっていても、お客様と常に友好的な関係を維持することは、私たちがどんなに望んでも不可能であるという事実に変わりはありません。これは通常、タイムゾーンの違い、言語の壁、人材不足など、いくつかの理由で発生します。
人工知能が人間関係を構築する方法
人工知能はユーザーと対話し始めており、ユーザーとの独自の関係を構築しています。人工知能は主に、人間の対話を簡単に置き換えることができる空間で顧客と対話するために使用されます。 AI が人間との関係を構築する好例は、自動化されたチャットボットです。これは、よくある質問に答えるなど、顧客とのコミュニケーションに多くの企業で使用されています。このようなシステムは人工知能テクノロジーを使用しており、絶対に必要な場合にのみ人間の専門家が関与します。
人間と人工知能はより良い関係を築くことができるか
感情知能の発明により、人工知能の分野は大きく発展しました。その結果、人間とのより質の高いインタラクションが実現します。 AI はロボットと人間の間の理解を深めるだけでなく、生活のあらゆる側面で人間の努力を補完するのにも役立ちます。人工知能 感情知能の助けを借りて、人工知能は以前は不可能だったことを実現できるようになりました。
人間とは異なり、AI は個人的な偏見に基づいて差別することはありません。これらは文書化されていますが、開発者はそれらを排除するために取り組んでいます。人工知能はあらゆる人との関係を構築し始めます。 AI の意思決定能力が操作されたり、AI が従うアルゴリズムが改ざんされたりする可能性はほとんどありません。
ただし、人工知能との関係を構築するには、独自の課題が伴います。現在の AI には良心が欠けているため、事実上正しい判断や反応が倫理的であるかどうかを判断できません。また、AI には自己認識という価値観が欠けており、最終的に人間が設計したアルゴリズムに基づいて意思決定を行わざるを得ません。
研究者によると、人工知能には人間に利益をもたらす可能性のある機能がまだいくつかあります。これらの研究者の中には、AI によって人と人とのつながりに対する人間の必要性が完全になくなるかもしれないと信じている人もいますが、AI の強化によって人間関係全体がより良く改善されるだけだと信じている人もいます。
以上が人間と人工知能がどのように関係を築くのかの詳細内容です。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。

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
