人工知能ができることを人々が知らない 10 のタスク
人間が人工知能テクノロジーを適用する方法を創造的に思いつくことができる限り、今日人工知能が達成できるタスクは無数にあります。これを念頭に置くと、人工知能が実行できるとは人々が決して期待しないかもしれないタスクがいくつかあります。
人々は、人工知能が自分たちが気づいていなかった方法で仕事や生活を改善できる具体的な方法を掘り下げることができます。
人工知能はどのように機能しますか?
基本的に、人工知能は特定のタスクを実行するために生のデータ ポイントを使用して単純にプログラムおよびトレーニングされます。
人工知能については、この単純な定義以外にも学ぶべきことがたくさんありますが、これは良い出発点です。これらの人工知能プログラムのトレーニングには、機械学習モデルと深層学習モデルという 2 つの主なタイプがあります。
機械学習は、明示的にプログラムすることなく、構造化データから学習するようにコンピューターをトレーニングする方法です。これには、アルゴリズムを使用してデータのパターンを分析および理解し、その理解を使用して予測や意思決定を行うことが含まれます。機械学習アルゴリズムに入力されるデータは、異常値が削除または制限され、不要なデータが省略され、逸脱が監視された、元の状態である必要があります。機械学習アルゴリズムと人工知能モデルはデータ サイエンスと分析に最適であり、ユーザーが数百万のデータ ポイントを迅速かつ効率的に解析できるようにします。
ディープ ラーニングは、人間の脳を模倣するニューラル ネットワークを使用してデータの複雑なパターンを分析および理解する機械学習のサブセットです。これらのネットワークは、相互接続された「ニューロン」層で構成されており、パターンを認識し、入力データに基づいて意思決定を行うことを学習できます。深層学習モデルへのデータ入力は構造化されていない場合もありますが、適切にするには強力なパラメーターと調整が必要です。これらの AI モデルは、データを取り込んで結果を生成するだけでなく、処理される大量のデータに基づいて新しい結果や予期しない結果も生成します。これは、コンピューター プログラムが、異なる著者による同じジャンルの 1,000 冊の小説を「読む」ことで、ブログ投稿や小説を書くなどの人工知能タスクを実行する様子を示しています。
人々が知らないかもしれない人工知能ができる 10 の驚くべきこと
人工知能についてさらに学び続けるために、人工知能が実行できるタスクのリストを次に示します。これらの人工知能のタスクに順序はありませんが、そのほとんどは人々の日常の仕事や生活に影響を与える可能性があります。
(1) 読み取りと理解
一部の人工知能プログラムは、人間に読み上げるだけでなく、人間が書かれたテキストやブログ投稿へのリンクを挿入することもでき、人工知能プログラムはそれを読み取ります。そして、記事が読まれると、テキストから最も重要な情報を集めた要約または簡単なメモを生成できます。
(2) 危険な状況に迅速に対応する
人工知能ができる素晴らしいことの 1 つは、人間の言語を聞いて理解することであることに疑いの余地はありませんが、人工知能プログラムは次のことも行うことができます。他の音のパターンを聞いて検出するように訓練されています。 ShotSpotter は、地域社会の安全を守り、警察が危険な状況に迅速に対応できるようにするためにこれを行っています。
(3) コンピューター コードの生成
人工知能はコードを使用してコンピューターをトレーニングすることもでき、オンライン コミュニティから提供される大量のコードに基づいてトレーニングされたコードの書き方を学習できるようになります。 AI が現実世界の問題を解決する本格的なプロジェクトを可能にするまでにはまだ長い道のりですが、プログラマーは AI を使用してコードを作成し、特定の問題を解決する方法に関するアイデアやインスピレーションを得ることができます。 ChatGPT は、基本的なコードの作成に役立つ人工知能チャット モデルです。
(4) 非常に複雑なゲームをプレイできる
OpenAIが開発したAlphaGoは囲碁で世界チャンピオンのイ・セドルを破った。 OpenAI は、Dota 2 や StarCraft などのゲームで競争レベルで世界チャンピオンに勝つことができる人工知能システムも開発しました。たとえば、MuZero は、チェス、将棋、および多数の Atari アーケード ゲームをゼロから (介入なしで) 学習してプレイするもう 1 つの AI システムです。
(5) コンピューター ビジョン
コンピューター ビジョンと呼ばれる特別なタイプの機械学習モデルにより、人工知能テクノロジーが「監視」できるようになります。これには、農業モニタリング、がん細胞の検出、機械の操作など、さまざまな多段階タスクが含まれます。
(6) オリジナルアートの作成
前述したように、人工知能がブログ投稿や小説の作成などのタスクを完了することは十分に可能です。さらに一歩進んで、一部の AI プログラムは独自のアートワークを作成することもできます。テキスト プロンプトが魅力的な画像表現を生成する OpenAI の dale-2 については、誰もが聞いたことがあるはずです。
(7) 証券ブローカーになる
人工知能システムをトレーニングして、財務データを分析し、株価についてかなり自信を持って予測できるようにすることができます。資産がリスクになった場合に保有または売却すべき銘柄を特定できます。
(8) 地域の天気を正確に予測する
現在、天気予報はほぼ完全にコンピューター プログラムによって行われていますが、それは広い意味でのみです。これらの結果が何を意味するのかを定義するには、依然として人間による多くの解釈が必要です。しかし、人工知能コンピューター ビジョンを使用することで、研究者は地域の天気の突然の変化をより高い精度で予測できるようになりました。これは非常に正確であるため、天気予報やシミュレーションが進歩して気候変動を視覚化し、気候変動に対抗するために、地球をシミュレートするプロジェクトが実装される可能性があります。
(9) 既存薬の新たな用途を発見する
製薬メーカーは、既存薬の考えられるすべての用途を評価し、他の既存薬と比較するための人工知能タスクを実行できる人工知能プログラムを開発しました。ある薬剤が別の薬剤と同じであるか、またはより効果的であるかどうかの重複を判断するために比較されます。これにより、医師は患者の特定のニーズと生物学的構成に基づいて患者を治療するためのより多くの方法を得ることができます。人工知能は医薬品開発において大きな役割を果たしています。分子動力学には高性能コンピューティングが必要であるため、医薬品研究者は高性能コンピューティング ソリューションを活用して人工知能モデルをトレーニングおよび展開し、潜在的な薬剤標的を評価しています。
(10) 恐ろしい精度で製品を推奨する
人工知能テクノロジーの複数の層を組み合わせることで、人工知能ができる最も驚くべきことの 1 つは、新製品を推奨することです。 Netflix のおすすめシステムは革新的です。テレビ シリーズを見終わると、非常に魅力的な番組をおすすめしたり、もう一度見る価値のある映画を何千本もおすすめしたりできます。自動おすすめにより、ユーザー エクスペリエンスがシンプルかつスムーズになります。それは、人々がそれを好きになるという一定の割合の自信さえも与えます。現在、多くの企業が高度に洗練されたレコメンデーション システムを導入して、オンライン ショッピング、ターゲット広告、音楽ストリーミング サービスなどの売上を拡大しています。
結論
人工知能は、人間があらゆることを行う方法を形作っているため、21 世紀の最も決定的な発展の 1 つです。人工知能ができるこれら 10 の驚くべきことによって、常に変化する人工知能の世界への関心が高まることを願っています。人工知能はさらに新しいテクノロジーの開発を加速しており、人間の日常生活を改善できる新しい反復や新しいアイデアの市場は巨大です。
以上が人工知能ができることを人々が知らない 10 のタスクの詳細内容です。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。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック









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、

7月29日、AITO Wenjieの40万台目の新車のロールオフ式典に、ファーウェイの常務取締役、ターミナルBG会長、スマートカーソリューションBU会長のYu Chengdong氏が出席し、スピーチを行い、Wenjieシリーズモデルの発売を発表した。 8月にHuawei Qiankun ADS 3.0バージョンが発売され、8月から9月にかけて順次アップグレードが行われる予定です。 8月6日に発売されるXiangjie S9には、ファーウェイのADS3.0インテリジェント運転システムが初搭載される。 LiDARの支援により、Huawei Qiankun ADS3.0バージョンはインテリジェント運転機能を大幅に向上させ、エンドツーエンドの統合機能を備え、GOD(一般障害物識別)/PDP(予測)の新しいエンドツーエンドアーキテクチャを採用します。意思決定と制御)、駐車スペースから駐車スペースまでのスマート運転のNCA機能の提供、CAS3.0のアップグレード

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
