「モデルルーム」のジレンマから抜け出すためにデジタル教育に人工知能が組み込まれる
(画像出典: Photo Network)
(陳毅記者)このほど、国家発展改革委員会、科学技術省、天津市政府の共催による第7回世界情報会議が天津で開幕した。教育省の淮金鵬氏は開会式で、教育省は人工知能技術(AI)と教育の徹底的な統合を積極的に推進し、教師と生徒の質を包括的に向上させ、教育改革、イノベーションを推進していると述べた。そして高品質な開発。教育は国家の活性化と社会の進歩の重要な基盤です。現在、人工知能はさまざまな経済・社会分野でデジタル化やネットワーク化からインテリジェンスへの移行を加速しており、我が国でも近年、人工知能と教育の深い統合を実現する方法を積極的に模索しており、AIを活用してデジタル化を支援したいと考えています。教育は「モデルルーム」のジレンマから抜け出す。
AI教育市場「風に舞う」
AI 教育は、教育分野における人工知能の革新的な応用のためのテクノロジー、モデル、実践の集合体であり、情報テクノロジーを通じて伝統的な教育と最新テクノロジーを有機的に組み合わせて、よりインテリジェントでパーソナライズされた教育モデルを生み出します。
私の国の AI 教育は政策トレンドの先駆けとなっています。昨年1月、国務院は「第14次デジタル経済発展5カ年計画」を発表し、スマート教育のさらなる推進、新たな教育インフラの建設促進、質の高い教育支援システムの構築、持続可能な教育の推進を提案した。そして「インターネット教育」の健全な発展。同年8月、我が国の「新世代人工知能開発計画」を実施するため、科学技術省は科学技術イノベーション2030の主要プロジェクト「新世代人工知能」を立ち上げ、今後の建設を承認した。スマート教育のための国家新世代人工知能オープンイノベーションプラットフォームの。
政策の後押しにより、AI は教育分野への浸透を加速し、我が国の AI 教育産業は急速な発展期に入りました。 FRB証券は調査報告書の中で、AI教育の市場規模は2022年に3000億に達し、将来の市場規模は7兆に達すると予想されていると指摘した。
AI 教育アプリケーションには大きな利点があります
「オンライン授業の普及後、子どもたちは携帯電話を通じて新疆ウイグル自治区外の教師によるさまざまな授業を選択できるようになりました。教育資源の地域格差はかなり縮まったと感じます。」と、ある児童の保護者は語った。沙湾第二小学校の生徒。
China Telecom Xinjiang Shawan Branch は、沙湾地域の教育リソース用のビデオ クラウド プラットフォームを構築し、PC、iTV、および eUHD 携帯電話上で教育リソースを実現することで、iTV クラウド プラットフォーム上でローカルの教育リソースを共有することに成功しました。 iTV プラットフォームの低コストの利点を利用して、質の高い教育リソースの提供範囲を拡大し、「壁のない学校」の実現を支援し、地域の教育リソースにおける都市と地方の格差を効果的に縮小し、人々が公平で質の高い教育を受けられるようにする。
広西チワン族自治区では、チャイナテレコムが 5G ビッグデータと人工知能をコア技術として使用し、柳州高等学校が 5G ビッグデータの精密教育教育研究プロジェクトを構築し、情報ベースのインテリジェントな学習環境を構築し、正常な学習環境を実現できるよう支援しています。精密なティーチングシステムの応用。学校の教師は、インテリジェントな評価、集中的な講義のコメント、複数の対話を通じて、より個別化された指導とコーチングを組織できます。 5G スマート紙と鉛筆の教室は、生徒の日々の学習プロセス中にデータを収集し、学習プロセスの欠陥をタイムリーに診断して発見し、学習方法を改善することで、生徒のパーソナライズされた成長とインテリジェントな発達を支援します。
スマート教育アプリケーションを「モデルルーム」から「商業住宅」に移行するにはどうすればよいですか?
中国共産党第20回党大会報告は、「科学と教育による国家の活性化戦略の実施と近代化のための人材支援の強化」に向けて大幅な取り決めを行い、「近代化に向けた人材支援の強化を推進する必要がある」と指摘した。教育のデジタル化を推進し、すべての人が生涯学習できる学習社会と学習国家を構築する」と我が国の教育デジタル化の発展方向を明記した。 「モデルルーム」から「商業住宅」へのスマート教育アプリケーションの変革を加速するために、今後は次の側面から努力することができます。 第一に、強力な政策保証を提供するために、AI 教育に対する政策支援を引き続き強化する必要があります。 AI教育市場の発展に向けて、企業や学校がAI教育の応用や研究を実施することを奨励します。第二に、企業と学校は教育分野におけるAI技術の研究開発とイノベーションを強化し、教育分野におけるAIの応用レベルを継続的に向上させ、5G教育アプリケーションのインテリジェントかつ大規模な開発を実現する必要がある。第三に、AI教育市場の人材ニーズを満たすために、AI技術と学歴を備えたより複合的な人材を育成するために、大学にAI教育関連専攻を開設するなど、AI教育人材の育成を強化する必要がある。
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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

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

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