ラウンドテーブル: 人間と人工知能
人工知能の開発以来、人工知能は新たな科学技術革命と産業変革の中核的な原動力となり、世界経済、社会の進歩、人々の生活に極めて大きな影響を与えています。中関村フォーラムパラレルフォーラムは2023年5月27日に開催され、学識者、専門家、企業代表者を招待して一緒に議論します。会議に参加したゲストは、首都の人工知能産業の質の高い発展を加速する方法、大型モデルの現状と将来の開発傾向、社会的責任感を持った横断的革新的な人工知能人材の育成について提案を行った。そして国際的な視点。参加者は、人工知能技術が全体的な経済発展パターンに大きな影響を与えると信じており、2025年までに北京は国際的な影響力を持つ人工知能産業全般の発展のための国家高地になると予想されている。
戴瓊海、中国工程院院士
戴瓊海、中国工程院院士
人工知能は全体的な経済発展パターンに大きな影響を与えます
人工知能テクノロジーの開発と応用は、産業の再編を生み出し、促進するだけでなく、全体的な経済発展パターン、社会組織構造、さらには人間の行動にまで大きな影響を与えます。人工知能の開発は新たな頂点に達しています。人工知能の課題に対処できる分野を超えた人材を育成するには、議論を体系的に組織し、仕様を改善する必要があります。
海淀区は人工知能企業と人材が高度に集中している場所であり、国立科学研究機関、大学、一流企業、ユニコーン企業、急成長企業が多数集積しており、人工知能に関する基礎研究をリードしている。研究開発と産業発展における自然な利点により、海淀区が人工知能開発の重要なノードを獲得し、人工知能教育の普及と専門化をさらに促進し、トップレベルの教育を強化することが期待されています。関連するポリシーの設計。
Deng Zhihua、国際ユーラシア科学アカデミー会員
鄧志華、国際ユーラシア科学アカデミー会員
北京は 2025 年に一般 AI 産業の発展の高地となる
私の国の人工知能産業システムは初期に確立されており、業界は順調に発展しています。例えば、オープンサービスプラットフォーム、共同研究室、人材採用の育成は目覚ましく、基本的には産業チェーン全体の協調的な発展によって産業クラスターをカバーしており、2025年までに北京は国際的な影響力を持つ普遍的な人工知能産業になると予想されている。インテリジェント産業発展の高地。
産業基盤の点では、海淀市や中関村などの中核地域には、ハイレベルな国際的な人工知能実証企業やプロジェクトが数多く集積しており、それらが建設した工業団地の影響力はますます大きくなり、北京は国内第1位となっている。既存の人工知能企業の数。北京の人工知能産業の進歩を高品質で加速する方法の問題については、既存の利点を最大限に活用し、目標を絞った方法で人材を導入する必要があり、トップレベルの設計と主要分野、特に実装の促進に焦点を当てなければなりません。技術革新の推進、基幹技術研究開発群の育成が必要 リーディング企業として、多くの伝統産業の変革と高度化を加速し、基盤となる基幹技術の障害点を打破していきます。
Zeng Yi、中国科学院オートメーション研究所研究員
Zeng Yi、中国科学院オートメーション研究所研究員
社会的責任と国際的なビジョンを備えたハイエンドの人工知能人材を育成します
ハイエンド人工知能人材を育成するためのキーワードは2つあり、1つ目は社会的責任、2つ目は国際的視野を持つこと、このようなハイエンド人工知能人材を育成することが必要です。将来的には、人工知能の人材が社会に対して責任を負うべきであり、人間は人工知能の科学、技術、サービス、アプリケーションの構築に責任を負わなければなりません、人工知能だけが人間と連携しなければならないのではなく、これは非常に重要です。
人工知能は科学的性質を持ち、科学体系を確立する必要がありますが、人工知能の科学体系は自然科学だけでなく、人文科学や社会とも密接に関係しています。将来的には、人工知能の人材の育成には、人工知能と人生哲学、人工知能の倫理とガバナンス、人工知能の法的規制に関するコースと実践を追加する必要があります。
Liu Miao、No.9 Co., Ltd. CTO
九号有限公司 CTO Liu Miao
人工知能を生活のあらゆる側面に徐々に浸透させましょう
重要なのは、人工知能技術を科学として扱うのではなく、いかに効果的に活用するかです。株式会社ナインが発売したスマートモバイルシェアスクーターを例に挙げると、指定した場所に人を送り届ける一方で、自動配車機能を備え、要所要所に戻って充電することができるスクーターです。いくつかの交通問題を解決します。
企業は、データやコンピューティング能力を含む人工知能アプリケーションのシナリオを提供し、学術界は魂を提供します。企業は、現在のテクノロジーを使用して製品を強化し、より良い製品を顧客に提供する方法を明確にするために、毎年 5 年間の戦略計画を立てることができます。この体験はユーザーに比較的明確な価値を提供し、現実と現実の組み合わせにより、人工知能技術が生活のあらゆる側面に徐々に浸透します。
黄鉄軍、北京知源人工知能研究所所長
黄鉄軍、北京知源人工知能研究所所長
純粋な自動運転は数十年以内に実現するかもしれない
現在の人工知能は実際には、人間が認識を言語で表現した後、ニューラル ネットワーク モデルによって訓練された大規模な超大型モデルです。言語モデルは非常に重要であり、将来の大きなモデルの基礎となるものと言えます。 「大型モデルの爆発的な増加は、情報ベースの知能から物理ベースの知能への発展です。人工知能の認識能力は大幅に向上します。製造業や家庭にロボットが参入するなど、これまで予想されていた純粋な無人運転が数十年以内に実現する可能性があります。」 。
人工知能は非常に効果的ですが、人間の脳信号を処理する方法は依然として人間とは大きく異なります。したがって、この方向への発展の余地は非常に大きく、今後3年間で言語から視覚、聴覚、身体性、行動、ロボット、自動運転へとモデルは確実に広がり、今後10年でモデルは確実に広がっていきます。間違いなくインテリジェンスの時代になるでしょう。
Huawei Ascend Computing Business CTO Zhou Bin
Huawei Ascend Computing Business CTO Zhou Bin
人工知能自体は複雑なエンジニアリング問題です
人工知能の使用により、産業効率が大幅に向上します。将来的には、オペレーターや金融分野など、より生産性の高い産業シナリオで大規模な人工知能の恩恵を受けることができます。通信事業者はネットワーク適格性評価操作とインテリジェントな顧客サービス システムを提供でき、金融分野はインテリジェントなリスク管理と定量的取引を提供できます。近い将来、人工知能は生産性を大幅に向上させ、生活の質を向上させ、社会全体の効率を促進すると予想されています。
人工知能の分野には、エンジニアリング上の大きな課題が数多くあり、複雑なエンジニアリング問題となっています。この点において、企業と学術界は非常に良い組み合わせを見つけることができます。優れたエンジニアリングシステムを学術研究のサポートに利用できる一方で、学術研究を業界全体に迅速に転換して好循環を形成することができ、これには非常に大きな協力の余地があります。
人工知能は多くのリソースを消費しますが、通常、これらのリソースは学術システム内で非常に限られているため、現時点では、企業は率先して学術コミュニティ全体での共有を支援する必要があります。
北京ビジネスデイリー記者 ソン・イートン
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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。

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

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
