人工知能、自動運転についての考え方の始まり
自動運転の開発は、私たちの衣食住や移動に密接に関係する技術として、ここ数年で急速に発展し、注目を集めています。しかし、自動運転技術の実現には多くの技術の支援が必要であり、その一つが人工知能技術です。
01 人工知能の概要
人工知能 (AI) とは、人間の知能が必要とするタスクと同様のタスクを実行するコンピューター システムの能力。これは、アルゴリズムに大量のデータを入力して学習し、独自のアルゴリズムを常に調整および改善することでパフォーマンスを継続的に最適化する複雑なテクノロジーです。自然言語処理、画像認識、音声認識、機械翻訳、自動運転、スマートホーム、医療、金融、エネルギー、環境など、さまざまな分野への応用が可能です。
人工知能は、弱い人工知能と強い人工知能の 2 つのカテゴリに分類できます。弱い人工知能 (狭義の人工知能とも呼ばれる) は、特定のタスク領域でのみ人間のような知能を示すことができる人工知能システムを指します。例えば、音声認識システム、自動運転システムなど。強力な人工知能(汎用人工知能とも呼ばれます)とは、人間と同様にさまざまなタスク分野で人間と同様の知能を発揮できる人工知能システムを指します。現時点では、強力な人工知能はまだ実現されておらず、研究と探索の段階にあります。
人工知能テクノロジーの開発は、主にビッグデータ、機械学習、深層学習、自然言語処理などのテクノロジーに依存しています。大量のデータをアルゴリズムに入力することで、人工知能システムは自己学習と改善を通じてパフォーマンスと効率を継続的に向上させることができます。ディープラーニング技術は、人間の脳の神経ネットワーク構造を模倣したアルゴリズムで、人間の視覚と言語の処理方法をシミュレートすることで、画像、音声、テキストなどの情報の自動認識と分類を実現します。
人工知能技術は多くの成果を上げてきましたが、データプライバシー、アルゴリズムの不透明性、倫理問題、セキュリティ問題など、依然として多くの課題や障害が残っています。したがって、人工知能技術の開発は、これらの問題を徐々に解決し、その安全性、透明性、信頼性、責任を確保する必要があります。
02 人工知能が自動運転の開発を支援
自動運転技術は複数の分野が関わる複雑な技術です。はその重要な部分です。自動運転では、人工知能は主に自律的な意思決定とインテリジェントな認識の実現を担当します。このうち自律的意思決定とは、さまざまな運転状況においてさまざまな要因に基づいて最適な意思決定を行うことです。これらの要因には、道路状況、交通状況、気象状況、歩行者や他の車両の行動、その他のさまざまな要因が含まれます。インテリジェント知覚は、主に車両や歩行者の位置、速度、方向などの情報を取得・分析するなど、周囲環境の認識を実現し、自動運転車が最適な判断や行動を行えるようにサポートします。
自動運転技術において、人工知能技術は主にディープラーニング、コンピュータビジョン、自然言語処理技術で構成されます。
その中でも、自動運転技術における重要な技術の一つがディープラーニングであり、大量のデータを学習することでさまざまなタスクを実現する機械学習手法です。自動運転技術においては、主に画像認識、物体認識、行動予測などにディープラーニング技術が活用されています。たとえば、ディープラーニング技術は、画像やビデオデータから学習することでさまざまな種類の車両や歩行者を認識し、それらの位置や速度などの情報に基づいて最適な決定を下すことができます。
さらに、コンピューター ビジョン テクノロジーも自動運転技術の重要な部分です。コンピューター ビジョン テクノロジーは、主に画像やビデオ データの分析と処理に使用されます。自動運転技術では、主に車両周囲の環境の知覚・認識を実現するためにコンピュータビジョン技術が使用されます。たとえば、コンピューター ビジョン テクノロジーにより、道路、車線、道路標識、信号機などの要素の認識と分析が可能になるだけでなく、他の車両や歩行者の位置や動きの認識も可能になります。
自然言語処理技術も自動運転技術の重要な部分です。自然言語処理テクノロジーは、主に人間の言語を理解して分析するために使用されます。自動運転技術においては、自然言語処理技術を活用することで、音声指示の認識や実行など、車両とドライバーとの間のコミュニケーションや、ドライバーと車両との自然なインタラクションを実現することができます。スマートコックピットのインテリジェントなアップグレードが可能性をもたらします。
つまり、人工知能技術は自動運転技術において重要な役割を果たしており、自律的な意思決定とインテリジェントな認識を実現するための中核となる技術です。自動運転技術は、ディープラーニング、コンピュータービジョン、自然言語処理などのテクノロジーを使用することで、周囲の環境を認識して識別し、最適な意思決定と行動を行うことができます。
03 自動運転は人工知能の開発を加速します
自動運転技術の開発は人工知能の開発に大きな影響を与えます人工知能技術のこと。一方で、自動運転技術の急速な発展により、人工知能技術の開発も促進されています。自動運転技術の応用では、さまざまな種類のセンサーやデバイスが大量のデータを収集し、それらのデータを人工知能アルゴリズムのトレーニングと最適化に使用できます。例えば、大量の画像や映像データから学習することで、車両や歩行者の正確な識別や行動予測が可能となり、人工知能技術の知能化・高度化が図られ、人工知能技術の開発が促進されます。
一方、自動運転技術の発展により、人工知能技術のさらなる研究と改良も促進されています。例えば、自動運転技術の研究においては、車両周囲の環境をどのように認識・識別するか、最適な判断や行動をどのように行うか、ドライバーとどのようにコミュニケーションするかといった一連の問題を人工知能技術で解決する必要があります。および他の車両。これらの問題には、人工知能技術による徹底的な研究と解決策が必要であるため、人工知能技術の開発が促進されます。
自動運転技術の開発は、人工知能技術のさらなる発展を促進します。自動運転技術は、交通の安全性と利便性を効果的に向上させることができ、交通業界および関連職業に多大な影響を及ぼし、自動運転の発展は人工知能技術の恩恵と切り離すことができません。自動運転技術への応用を通じて、人工知能技術をより広範に検証および応用できるようになり、人工知能技術のさらなる開発と最適化が促進されます。
つまり、自動運転技術は交通業界と社会全体に大きな影響を与え、利便性と効率性をもたらすだけでなく、新たな課題と機会ももたらします。自動運転技術の開発を推進するには、引き続き人工知能技術の研究開発を強化する必要があります。
04 人工知能による自動運転開発の展望
人工知能は自動運転の開発に大きな影響を与えますこれは主に次のいくつかの側面に反映されます:
自動運転技術の精度と信頼性の向上
人工知能技術は自動運転の技術的精度と信頼性を向上させることができます。たとえば、マシンビジョン技術とディープラーニング技術は、車両の周囲の環境の認識と理解を実現し、それによって車両の運転の安全性を向上させることができます。さらに、人工知能技術により車両周囲の環境を予測し、車両の運転効率と快適性を向上させます。
自動運転技術のコスト削減
人工知能技術により、自動運転技術のコストを削減できます。自動運転技術には多数のセンサー、コンピューターのハードウェアやソフトウェアなどの機器やリソースが必要ですが、人工知能技術はディープラーニング技術を通じてこれらの機器やリソースの最適化とインテリジェントな管理を実現し、自動運転技術のコストを削減します。
#自動運転技術の商用応用を加速する
##人工知能技術は、自動運転技術の商用応用を加速できます。自動運転技術は、数多くの法律や規制、道路基準、ユーザーの習慣などの問題に直面する必要があり、人工知能技術は、これらの問題の分析と予測を通じて、自動運転技術が市場のニーズやユーザーのニーズによりよく適応するのに役立ちます。自動運転の商用応用は、さらなる問題も引き起こすでしょう:
#新たなセキュリティとプライバシーの問題を引き起こす 自動運転技術の商用応用は、セキュリティとプライバシーに関する新たな問題も引き起こすでしょう。たとえば、自動運転車のセンサーやコンピュータ システムが攻撃され、車両の制御や安全性が失われる可能性があります。問題。さらに、自動運転車のセンサーはユーザーの個人情報や位置情報を収集する可能性があるため、プライバシーの問題が生じます。 変化する都市計画と道路基準 自動運転技術の商業応用は都市計画と道路基準を変える。自動運転車には、車両を制御および管理するためのより完全な道路基準と交通規則が必要です。さらに、自動運転車の使用は都市交通や交通の流れにも影響を与えるため、都市計画や道路基準の調整と最適化が必要になります。 変わる雇用と人間社会 自動運転技術の実用化は雇用と人間社会を変える。自動運転技術は人間のドライバーの仕事の一部を代替し、失業問題や社会変化につながる可能性があります。また、自動運転技術の実用化は、人間の信頼や自動運転技術への適応性など、新たな社会課題や人間の行動パターンももたらすと考えられます。 新たな技術と産業の発展をもたらす 自動運転技術の実用化は新たな技術と産業の発展をもたらします。例えば、自動運転技術には、センサー技術、コンピューターのハードウェアおよびソフトウェア技術、通信技術など、さまざまな技術的課題と解決策に直面する必要があります。さらに、自動運転技術の商業応用は、自動運転車の製造と販売、データの収集と処理、車両のインターネットサービスなどの新しい産業チェーンとビジネスモデルももたらします。 自動運転技術は将来の交通産業の重要な発展方向であり、人工知能技術はそれを実現する鍵となる技術です自動運転技術その1。人工知能技術は、自動運転車の知覚および理解能力を向上させ、自動運転技術のコストを削減し、自動運転技術の商業応用を加速することができます。 しかし、自動運転技術の商業応用には、依然として多くの技術的、法的、道路基準、ユーザーの習慣などに直面する必要があります。したがって、自動運転を促進するには、さまざまな要素を総合的に考慮する必要があります。運転、技術の開発。将来の発展において、自動運転技術は多大な経済的および社会的影響をもたらすため、自動運転技術の持続可能な発展と人類社会の進歩を達成するためには、政策指導と社会教育を強化する必要があります。 05 結論
以上が人工知能、自動運転についての考え方の始まりの詳細内容です。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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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。

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

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