不正競争の疑いがあるため、人工知能はスポーツ界から禁止されるべきでしょうか?
ChatGPT は最近世界中で爆発的に人気が高まっています。誰もが人工知能の強力な機能に身を委ねています。これがはるか昔からスポーツ界で広く使用され、スポーツのレベルを効果的に向上させてきたことを彼らはほとんど知りませんでした。
SAOT テクノロジーが 2022 年カタール ワールドカップで競技の方向性をどのように変えたかには誰もが驚いています。実際、マルチカメラのカメラ ロックとセンサー位置決めのテクノロジーは、東京オリンピックの早い段階で適用されています。 2年前のオリンピック 。オメガは、ボールの位置を効果的に追跡し、イーグルアイテクノロジーのようにボールの軌道をシミュレートできる独自のAIビジョンシステムの開発に4年を費やしました。ボール内のセンサーと毎秒 250 フレームで撮影するマルチカメラ カメラを利用したこのシステムは、ビーチバレーボールで 99% 以上の精度を誇ります。これは、審判が肉眼とビデオに依存して判定を行っていたこれまでの歴史を変え、AI審判システムの先駆けとなった。
日本の情報通信技術企業である富士通は、AI スコアリング システムを開発しました。このシステムは、1秒間に200万回のレーザー光を選手の体に照射し、時間の経過に伴う距離を計算して選手の動きを捕捉し、選手の動きを初めて3次元画像に変換します。審査員は、システムが提供する画像をもとに、体操動作のデータベースと照合しました。偏り、間違い、死角はありません。すべての基準が非常に明確です。審査員の負担を軽減し、精度を高めながら、は、人間のバイアス要因の存在をある程度まで減らすこともできます。 上記の2点はあくまでスポーツをより良くするための補助ツールとしてのAIですが、AIの怖いところは、実際にアスリートの競技レベルを向上させることができるということです。
中国国家飛び込みチームは長い間「飛び込みドリームチーム」として知られてきましたが、その理由は伝統と国家保証だけでなく、強力な後方支援にもあります。前回のオリンピックサイクル以来、代表チームは「3D AI」ダイビングトレーニングシステムを導入しました。飛び込み動作時の角速度、高さ、体の角度、速度などを計算し、選手のトレーニング動作を入力し、選手の動作の欠陥を指摘し、選手が解決すべき問題を分析することができます。ほとんど。また、ヘッドコーチがさまざまなアスリートの具体的なデータに基づいて目標を絞った計画を立てるのを支援します。
現時点で、人工知能が私たちに役立つのは、スポーツをより高度なものにし、見るのをより楽しく、競争力を高めることです。しかし、それは推理小説を読むようなもので、犯人が誰であるかを事前にネタバレしてしまっては意味がありません。
人工知能は現在、そのような忌まわしい役割を果たしているかもしれません。
コーネル大学のインテリジェント システム制御研究所は、プレーヤーの動きを予測するための総合的なアプローチを採用し、視覚データ (コート上のプレーヤーの位置など) と、チーム内でのアスリートの特定の役割。試合中のバレーボール選手の行動を 80% 以上の精度で予測できます。
新しいアルゴリズムは、平均 85% 近くの精度でフィールド上のプレーヤーの役割 (ディフェンダーとブロッカーの区別など) を推測することもでき、スパイク、リフト、スパイクなどのシーケンスを最大 44 フレーム予測できます。ブロック、パディング、走る、しゃがむ、落ちる、立つ、ジャンプを含む複数のアクションの平均正解率は 80% 以上です。
恐ろしいのは、人間は功利主義、興奮、楽しみのためにゲームを観るかもしれないということですが、
人工知能の機械学習はゲームをさまざまなデータに切り分け、データを蓄積してゲームを予測します。
この新しいアルゴリズムは、科学技術界の権威あるジャーナル「ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology」(ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology) に掲載されただけでなく、特許も申請されています。将来的には、人間の行動はすべて、人工知能の目に遠慮なく、プライバシーが一切なくなることも考えられます。
。これは、別のトピックであるスポーツ倫理、つまりスポーツ倫理#につながります。 ##。
ご存知のとおり、オリンピックの精神は「より高く、より速く、より強く」人間の限界に挑戦するものであり、「X ファクター」を通じてアスリートに利益をもたらすあらゆる行為は、主要なスポーツ団体によって禁止されています。
たとえば、アスリートは、ヘモグロビンを増加させ、筋肉を急速に成長させ、持久力を向上させるさまざまな「興奮剤」の使用を禁止されています。検出されたら、厳しく罰せられます。たとえば、水中では抵抗を 3% 減らすことができます。自由形のタイムは 1 秒近く向上し、フェルプスは 1 年間で 43 の世界記録を破りました。
実際、それが禁止薬物であろうとスポーツ用品であろうと、これはハイテク競技です。テクノロジーのスピードは、主要なスポーツ団体のブラックリストよりもはるかに速いです。しかし、いずれにせよ、テクノロジーの追加はスポーツ競技における公正な競争の「人間本位」の原則に疑問を呈しており、人工知能の出現は間違いなく「ラクダの背中を折る最後の藁」となり、スポーツ競技を衰退させるだろう。 -現場でのテクノロジー競争により、アスリートのアイデンティティと参加意識がさらに曖昧になります。
好むと好まざるにかかわらず、人工知能の時代が到来しており、スポーツ分野の人工知能市場は今後 2 年間で数百億ドルに達するでしょう。 災難を心配するよりも、収入を増やし、源泉からの支出を削減し、テクノロジー使用の割合と境界をできるだけ早く明確にし、テクノロジーの適用が制限されている領域を明確にして、人工知能がより適切に活用できるようにする方が良いでしょう。ビッグデータの観点からスポーツ業界に貢献します。 新型コロナウイルスのように宿主を殺すものではありません。
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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。

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

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
