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文化分野における人工知能の応用

Apr 09, 2023 pm 08:41 PM
AI 文化産業

文化分野における人工知能の応用

近年、我が国の文化産業は人工知能などのハイテク技術にますます注目を集めており、文化と技術が深く有機的に統合される発展傾向を示しています。今日非常に人気のある人工知能は、文化分野での幅広い応用によって証明されています。テクノロジーと文化の衝突がもたらす火花は、私たちに歴史表現のさらなる可能性を与えてくれます。これは高度な新技術を具体的に応用し継続的に導入するだけでなく、文化製品のデジタル化とインテリジェンスレベルを向上させ、それによって文化産業の付加価値を高める生きたプロセスでもある。絶えず進化し、アップグレードしている人工知能テクノロジーは、文学、映画、テレビ、音楽、デザイン、ゲーム、メディア、出版などの文化産業の多くの分野でさまざまな程度の推進的な役割を果たしており、さらには社会に革命的な変化をもたらしています。いくつかのフィールド。高度な創造性が求められる文学・芸術創作分野において、人工知能はユーザーを手続きや反復労働から解放し、創作、デザイン、企画、研究開発、創作などの活動により多くのエネルギーを注ぐことができ、文化の向上につながります。生産性とイノベーションのスピード。今日は、AI 人工知能が文化の分野にどのような新しい方法をもたらしたのかを見てみましょう。

1. コンテンツ配信

AIは、さまざまなコミュニケーションシナリオに基づいて配信を行うことができ、ユーザーの好みに基づいてパーソナライズされたカスタマイズ配信を実行できます。配信システムをトレーニングし、メディアからのユーザー行動データと組み合わせることで、さまざまなユーザー グループの特性を正確に分析して洞察を得ることができ、ユーザーの特定のニーズに適応するために、さまざまなニュース消費者向けにパーソナライズされたカスタマイズと推奨を実現できます。

2. メディア資産管理の観点から

インテリジェントなメディア管理システムは、利用可能なすべてのメディア リソースをより適切に管理できます。インテリジェントなコンテンツの保存と取得により、メディアで利用可能なすべてのコンテンツを簡単に使用できるようになり、時間を節約し、視聴者にとってより良いコンテンツを作成できます。たとえば、Douyin プラットフォームは人工知能を使用して大量のビデオ リソースを管理し、ユーザーの注意の割り当てとトラフィックの割り当てメカニズムを改善します。

3, 映画、テレビ、音楽、アートの分野で

人工知能は、編集、照明、ポストプロダクションなどの人々の作業効率を大幅に向上させることができます。私たちは皆、AI を活用してより感動的な芸術作品を生み出すことを模索しています。映画やテレビの分野では、光が少なすぎることによって生じる欠陥を自動的に補正して、十分な光で自然な画像を生成できます。音楽の分野では、人工知能がテーマ選定、事前生成、編曲、音声合成などさまざまな場面で関与できるようになってきました。芸術の分野でも、人工知能は文化や芸術の創造、保護、実現など多くの側面に関与しており、その文化がテクノロジーの発展を導き、刺激してきたのです。文化作品の論理と信頼性は常に向上しています。

4, ゲーム分野

人工知能の応用は主に 2 つの側面に分けられます。一方で、人工知能はゲーム コンテンツの開発に使用され、ゲーム制作などのモデル、テクスチャ、サウンド、ノンプレイヤーキャラクターなどの各種素材例えば、機械学習やニューラルネットワーク技術をベースに、写真から素材を自動生成したり、低画素画像を高精細に復元したりする機能など、さまざまなゲーム開発ツールが開発されているとジョージア工科大学の研究者らは述べた。米国は AI を使用してゲームビデオを視聴し、ゲームを再設計する方法を教えています。

5, 無形文化遺産の保護

人類の 5,000 年の歴史を通じて、歴史的場面から場面の概念に至るまで、人工知能を使用して、一つ一つ守り、達成する。人工知能はデータを収集し、3D イメージング技術を使用して必要なオブジェクトをスキャンして仮想現実シーンを形成し、数千年前の実際の歴史的シーンや登場人物を再現できます。知的チャットロボットは、無形文化遺産に触れる機会が少ないことを踏まえ、機械学習により自然言語を理解する能力を備え、ビッグデータの利点を活用して、ユーザーに効果的で役立つ情報を瞬時に提供します。従来の機械による一方通行の欠点を補い、ユーザーの知りたい無形文化遺産に関する情報を提供することで、ユーザーの無形文化遺産への理解を深め、無形文化遺産の普及効率を向上させます。さらに、人工知能は個人に合わせた優れた学習体験を生み出すことができ、ユーザーが情報を提供したり対話したりする必要がある場合、人工知能マシンは自らの理解に基づいて答えたり判断したりすることができ、ユーザーは無形文化遺産に関する優れた知識を得ることができます。

最後に記載

実際、文化産業と AI の組み合わせは、上記のメディア分野をはるかに超えており、映画やテレビの制作、ゲーム、文学など、幅広い応用が期待されています。創作などテクノロジーの進歩は、文化産業のさまざまな分野に巨大な市場機会を提供してきましたが、同時にさまざまなリスクや課題ももたらし、それが業界のあらゆる側面に対してより高い要求を突きつけています。デジタル文化産業の革新的な発展を促進するために人工知能を合理的に使用するには、問題を解決するためにすべての関係者が共同で努力する必要があります。

以上が文化分野における人工知能の応用の詳細内容です。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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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。

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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。

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