未来を変える: 2025 年の第 4 次産業革命
第 4 次産業革命が 2025 年の未来をどのように変えるかは次のとおりです。
テクノロジーの進歩のペースは加速しています。これは予想外であり、驚きでした。世界経済フォーラムは、「雇用の未来」レポートの中で、第4次産業革命が進行中であると指摘しています。遺伝学とバイオテクノロジー、3Dプリンティングロボット工学、ナノテクノロジー、そして人工知能や機械学習など、これまで無関係だった分野の技術進歩はすべて相互に影響し合っています。 . 推進し、拡大する。 2025 年の第 4 次産業革命までに、ほとんどの仕事で期待されるコア スキル セットには、通常、その仕事に現在必須とは考えられていない人材が 3 分の 1 以上含まれるようになります。
次の産業革命を主導することは、生き残るために不可欠です。アジャイルな企業を実現するには、破壊的テクノロジーに関する知識と、これらのテクノロジーを効果的に活用するための個人戦略の開発という 2 つの重要な要素が必要です。
2025 年までに世界の経済と産業を変革する 10 のテクノロジーを紹介します:
非常に多くの分野で、非常に多くの新しいテクノロジーを追い続けるのは困難です。あらゆる画期的な出来事は「次の大きな出来事」として宣伝されます。マッキンゼーの調査と Pluralsight の対象分野の専門家の知識に基づいて、2025 年までに第 4 次産業革命を推進する 10 のテクノロジーのリストを作成しました。
モバイル インターネット
モバイル コンピューティング デバイスがインターネット接続をますます引き継ぐにつれて、インターフェイス、フォーマット、センサー、アプリケーションはすべて変革を遂げることになります。 2025 年までに、さらに 43 億人がモバイル接続を使用する可能性があります。
仮想現実と拡張現実
ゴールドマン サックスは、現在 70 億ドルと評価されている仮想現実と拡張現実の市場が、2025 年までに 9,000 億ドルに増加すると予測しています。テクノロジーインフラストラクチャに大きな変化が起ころうとしており、コンシューマーアプリケーションとエンタープライズアプリケーションのエコシステムは新たな時代を迎えます。
人工知能
機械学習と、音声やジェスチャー認識テクノロジーなどのユーザー インターフェイスの進歩により、生産性が向上するか、一部の知識労働が完全に置き換えられます。
3D プリンティング
2025 年までに、3D プリンティングはより高いレベルの大規模カスタマイズを実現し、サプライ チェーンのコストを大幅に削減し、年間 2,300 ~ 5,500 億ドルの経済効果が得られると推定されています。
クラウド テクノロジー
過去 10 年間で最も人気のあるキーワードの 1 つは、今後 10 年も引き続き関連性を持ち続けるでしょう。ネットワーク セキュリティ テクノロジの発展に伴い、ほぼすべての IT サービスとオンライン アプリケーションを提供するためにパブリック クラウドに依存することを選択する企業が増えています。
モノのインターネット
現在、90 億台を超えるデバイスがインターネットに接続されています。今後 10 年間で、この数は 500 億増加して約 1 兆になると予想されます。人、システム、機器、さらには商品を監視し保護することは、組織にとって課題となるでしょう。
高度なロボット工学
商品やサービスの提供方法は、人工知能、マシンビジョン、モーター、センサー、油圧、材料の継続的な進歩により変化します。複雑なロボットの作成、管理、保守に必要な IT の専門知識は増加します。
ゲノミクス
遺伝子工学の発展は、コンピュータの処理速度の進歩を伴います。高度な DNA 分析および配列決定技術により、農業生産の増加が可能になり、化石燃料への依存が軽減され、人類の平均寿命が延長されます。
ブロックチェーン
ブロックチェーンはデジタル通貨ビットコインとの関連で最も有名ですが、最近の分析では、200の企業のうち64がブロックチェーンを使用していることが示されました。シンプルで安全な契約と取引により、ビジネスでの利用が促進されます。
生体認証テクノロジー
セキュリティ専門家に対する最近の世論調査によると、72% の企業が 2025 年までに従来のパスワードを廃止する予定です。これにより、顔、音声、目、手、署名の認識のための新しい認証サービスが実現します。
ワイルドカード: 量子コンピューティング
量子コンピューティングの適用可能性と受け入れられ方はまだ不明ですが、このテクノロジーは誇大広告を超えて進んでいます。 Google の量子人工知能研究所によると、小規模な量子技術が 5 年以内に商用化され、企業は収益を増やし、経費を削減し、インフラストラクチャのニーズを最小限に抑えることができるようになるでしょう。
2025 年の労働力:企業が学ぶべきこと
これらのテクノロジーは、多くの企業に多大な利益をもたらす可能性を秘めていますが、同時に重大な障害も生み出します。マッキンゼーのレポートでは、従業員トレーニングを通じて将来のニーズを予測することに重点を置き、これらの困難に対処するためのいくつかの推奨事項を示しています。「仕事の性質は進化し続けるため、強力な教育と再トレーニングプログラムが必要です。」
テクノロジーとその他の変化は、ほぼすべての業界において、従業員の既存のスキルセットの寿命が短くなる、これが世界経済フォーラムの見解です。人材を創出するための措置を直ちに講じなければ、起こっている変化を管理し、形成し、主導するために利用できる人材は限られたものになってしまいます。
以上が未来を変える: 2025 年の第 4 次産業革命の詳細内容です。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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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。

本サイトの7月31日のニュースによると、テクノロジー大手アマゾンは火曜日、クラウドコンピューティング技術に関連するアマゾンの十数件の特許を侵害しているとして、フィンランドの通信会社ノキアをデラウェア州連邦裁判所に告訴した。 1. Amazon は訴訟の中で、Nokia が自社のクラウド サービス製品を強化するために、クラウド コンピューティング インフラストラクチャ、セキュリティおよびパフォーマンス テクノロジを含む Amazon クラウド コンピューティング サービス (AWS) 関連テクノロジを悪用したと述べました。訴状によると、アマゾンは2006年にAWSを立ち上げ、その画期的なクラウドコンピューティング技術は2000年代初頭から開発されていたという。訴状には「アマゾンはクラウドコンピューティングのパイオニアだが、現在ノキアはアマゾンの特許取得済みのクラウドコンピューティング技術革新を許可なく使用している」と書かれている。アマゾン、ブロック差し止めを裁判所に求める

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
