人工知能は高齢化と出生率の低下に対処する有効な手段である
現在、人工知能は中国の経済変革と産業高度化の中核的な原動力となっています。生産、流通、交換、消費などの経済活動を再構築し、新たな知的需要を形成し、新技術、新製品、新産業、新モデルを生み出す強力なエンジンを創出し、生産効率を向上させ、経済社会全体を促進します。 . 高品質な開発を実現します。
人工知能の継続的な普及と深い発展により、人工知能は人間の生活のさまざまな分野に適用され、人々の生活のあらゆる側面に浸透しています。社会の発展と人々の福祉の促進に大きく貢献します。
ロボット工学と人工知能 (AI) は私たちの生活を変えました。このテクノロジーは現在、さまざまな日常サービスで広く使用されています。人工知能はまだ初期段階にありますが、すでに私たちに多くの恩恵をもたらしています。
人口高齢化と低出生率の傾向を逆転させるのは難しい
現在中国の経済社会発展を悩ませている大きな問題は、人口高齢化と低出生率の問題である。国家統計局のデータによると、我が国の60歳以上の高齢者の数は2億4,100万人に達しており、2050年頃までに高齢者人口はピークの4億8,700万人に達し、高齢者人口の34.9%を占めると予想されています。我が国は急速な高齢化段階に突入しており、これにどう対処するかが最優先課題となっています。
一方、我が国の出生率は近年低下傾向にあり、2021年の出生数は14億1,260万人で、前年より48万人増加するとのデータもあります。この年の出生数は1,062万人、出生率は7.52%、死亡数は1,014万人、死亡率は7.18%、人口の自然増加率は0.34%であった。
国家統計局が発表したデータによると、我が国の出生人口は、2020年の1,200万人から2021年には1,062万人に減少すると予想されています。2022年も出生人口は引き続き減少すると予想されており、 900万を下回る可能性が高い。
関連データによると、近年出生率は低下し続けており、さまざまな理由により、たとえ国が3人の子どもを受け入れるようになったとしても、この傾向は緩和されません。さらに、今年は流行が再発し、あらゆる場所で蔓延しており、失業者の数が増加し、経済不況により人々が将来に対する自信を失い、子供を産むペースが遅くなったり、一時停止したりしています。私の国の出生率の低下傾向は不可逆的であることがわかります。
人工知能は高齢化と低出生率に対処する最も効果的な手段となるでしょう
1. 人工知能技術は、事実上の高齢化段階で生じるいくつかの問題を解決できます
1. 人工知能は医療スタッフの仕事の一部を代替できる可能性があります
AI テクノロジーの継続的な発展に伴い、AI テクノロジーと組み合わせたハードウェア施設が徐々にさまざまな看護ユニットに導入されるようになります。現在、日本の介護施設では、介護スタッフ不足を補うために、ロボットや各種センサー、一部のソフトウェアなど、AIを活用したさまざまなツールを活用し始めている。
これらのテクノロジーの応用は介護業界に大きな変化をもたらし、介護スタッフだけでなく入居者や家族の日常業務も人工知能テクノロジーの普及によって恩恵を受けることができます。ロボット介護者は疲れ知らずで、ある程度の活動を組織できるため、忙しい医療スタッフにとって大きな助けとなります。
2. 人工知能による情報収集・分析技術は、医療従事者の業務効率化とより正確な診断に貢献します
AIによる情報収集・分析技術により、医療従事者の業務効率化が可能になります。医療スタッフや高齢者の家族が高齢者の健康状態に関するデータを収集し、音声認識機能を備えたインテリジェントなソフトウェアにより業務が効率化されます。 AIセンサーなどの健康機器を活用することで、医療従事者は高齢者の健康状態をより深く理解し、データを収集することでより正確な診断が可能になります。
特に高齢者が放置されている場合、転倒に誰も気づかないと自発的に助けを求めることができず、容易に死に至る可能性があります。すでにこの問題の解決策を開発しているテクノロジー企業があります。
オプション 1 はウェアラブル デバイスで、高齢者の姿勢変化を事前に分析し、安定状態か不安定状態かを正確に判断することができますが、装着が不便であるという欠点があります。
オプション 2 は、レーダーセンシングシステムを使用して、機器を装着せずに高齢者の 3D 画像を生成し、正確な予測も取得できますが、プライバシーが大幅に低下し、個人のプライバシーがなくなるという欠点があります。全然。
3. AI テクノロジーはアルツハイマー病を事前に予測できます
アルツハイマー病としても知られるアルツハイマー病は、世界の認知症の主な原因です。65 歳以上の人の中で 1/ 10人がアルツハイマー病を患っている。
現在、研究者らは、脳の MRI 画像、認知障害などの検査、年齢や性別のデータを使用して、認知症患者を正確に予測および診断できる人工知能ベースのコンピューター アルゴリズムを開発しました。
2. 人工知能は労働力に取って代わり、一部の職業の雇用率を変えるでしょう
ケンブリッジ大学のマイケル・オズボーン教授とカール・フレイ教授が共同で発表した研究によると、報告書は人工知能が労働力に取って代わり、一部の職業の雇用率を変えると予測しています。将来、インテリジェンスは次の職業の仕事を置き換えるでしょう:
1. ホテルのマネージャー、代替率は 0.4%; 2. 教師、機械に関連するため、代替率は 0.4% 比較すると、人々の間のコミュニケーションと相互作用により、人々は学習プロセスを楽しむことができます; 3. 心理カウンセラー、代替率、0.7%. 人工知能による感情と心理の理解はまだ初期段階にあり、短期間ですぐに代替されるでしょう。大きなブレークスルーを達成することは困難です。
4. 広報、代替率、1.4%。ロボットは広報原稿を書くことができますが、人工知能は世論のバランスをうまく取る方法を知りません; 5. 建築家、代替率、1.8%。 AIにとって図面を描くことは難しくありませんが、難しいのは人工知能の及ばない抽象的な空間理解です。
6. 医師、代替率、2.1%。正確な診断と治療は依然として人間と切り離せない; 7. 弁護士と裁判官の代替率は 3.5% 人工知能は要件を満たす訴状を作成できるかもしれないが、社会的公正に基づいて量刑を課すことは困難である正義と法律、
8、芸術家、音楽家、科学者の代替率はそれぞれ 3.8%、4.5%、6.2% です。芸術と思想の美しさは人類の最後の砦であり、創造性、思考力、美的能力を表します。
9. フィットネス コーチ、代替率、7.5%。ロボットはデータや提案を提供しますが、具体的な操作に関しては、人間のコーチがより詳細な指導を提供します。 10.ナニー、代替率、8.0%。感情的な投資を必要とする仕事は、ロボットに置き換えることが困難です。
11. ジャーナリスト、代替率、8.4%。 12. 警察、代替率、22.4%。 13. プログラマー、代替率、8.5%。 14. 代替率、8.4%。ロボットは人間よりも背が高く、速く、強いため、アスリートの代わりにはなりませんが、スパーリングパートナーとしての機能は十分です。
15. 理容師、代替率、32.7%。 16. 翻訳、置換率、32.7%。 17. メイクアップアーティスト、代替率、36.9%。 18. 俳優、代替率、37.4%。 19. 写真家、代替率、50.3%。 20. 図書館員、代替率、51.9%。 21. ITプロジェクト管理エンジニア、代替率、58.3%。
22. シェフ、交代率、73.4%。 23. 不動産業者、代替率、86%。 24. 労働者だけでなく、レンガ職人、庭師、清掃員、運転手、大工、配管工なども 80% ~ 60% の割合で置き換えられています。 25. 警備員、交代率、89.3%。 26. 人事、89.7%。 27. 顧客サービス、交換率、91.0%。
28. フロント、交代率95.6%。 29. オペレーター、代替率、96.5%。 30. 公務員、代替率、96.8%。 31. 銀行員、代替率、96.8%。 32. 保険外交員、代替率、97.0%。 33. 会計、代替率、97.6%。 34. タイピスト、代替率、98.5%。 35. 電話勧誘員、代替率、99%。
3. 人工知能は経済に対するマイナスの人口増加の影響をある程度相殺できる
全体として、マイナスの人口増加は世界人口の重大な傾向になるでしょう高齢化の進行と出生率の低下がこの傾向の主な原動力と考えられています。国連の最新の「世界人口見通し」によると、2050年までに世界人口の平均寿命は77.1歳に伸び、世界の出生率は2.2%に低下し、人口増加が見込まれると予測されています。今後 10 年間は全体的に減速傾向にあると考えられます。
我が国の経済基盤は世界の一部の先進国に比べて相対的に弱く、国民の暮らしや福祉にはまだ改善の余地があり、「富む前に老いる」の典型的な例です。 」。現在、私たちは労働人口の減少に直面していますが、マイナスの人口増加によって引き起こされる労働力供給の減少は、技術の進歩と促進を強制することにもつながります。
このような状況の下、我が国は、経済変革と産業高度化における人工知能の重要な役割を十分に発揮し、人口動態の変化に適応した中国の特色ある発展の道を探るべきである。現在の人口高齢化とマイナスの人口増加がもたらす課題。
人工知能の将来の応用の可能性は非常に広く、日常生活の中で最も退屈なタスクや危険なタスクも実行できます。消火活動などの任務を遂行できるロボットシステムはすでに存在しており、それによって市民が直面する危険を軽減できます。
マッキンゼー コンサルティングの調査予測によると、2030 年までに人工知能による労働者の代替割合は世界全体で平均 15% に達し、米国とドイツではこの割合が 23% と 24% に達する可能性があります。
2013 年以来、我が国は世界最大のロボット消費国となりました。同時に、家庭用ロボットの生産量も爆発的な増加を示しました。しかし、家庭用ロボットは常に世界の中下位に位置しています。ハイエンドロボットは依然として輸入が必要です。
要約すると、人工知能は我が国にとって高齢化と少子化に対処する最も効果的な手段となるでしょう。また、知能ロボットの大規模な使用は、人類社会の発展において避けられない傾向でもあります。未来。
以上が人工知能は高齢化と出生率の低下に対処する有効な手段であるの詳細内容です。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。

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

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