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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このサイトは6月27日、JianyingはByteDanceの子会社であるFaceMeng Technologyによって開発されたビデオ編集ソフトウェアであり、Douyinプラットフォームに依存しており、基本的にプラットフォームのユーザー向けに短いビデオコンテンツを作成すると報告しました。 Windows、MacOS、その他のオペレーティング システム。 Jianyingは会員システムのアップグレードを正式に発表し、インテリジェント翻訳、インテリジェントハイライト、インテリジェントパッケージング、デジタルヒューマン合成などのさまざまなAIブラックテクノロジーを含む新しいSVIPを開始しました。価格的には、クリッピングSVIPの月額料金は79元、年会費は599元(当サイト注:月額49.9元に相当)、継続月額サブスクリプションは月額59元、継続年間サブスクリプションは、年間499元(月額41.6元に相当)です。さらに、カット担当者は、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために、オリジナルのVIPに登録している人は、

検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。

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。

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。

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
