ロビン・リー: 人工知能は人間の仕事に取って代わることはありません | 世界情報会議を直接見る
Baidu CEO、ロビン・リー。写真撮影:表紙記者Su Yu
カバーニュース記者スー・ユー天津レポート
「大規模なモデルが人間の雇用機会の減少につながることを私は心配していません。私たちが革新をやめ、発明、創造、進歩を行わず、惰性に従い続けると、それによってもたらされるさまざまな予測不可能なリスクが生じます。人類にとって最大のリスク、脅威だ」と百度最高経営責任者(CEO)のロビン・リー氏は語った。
国家発展改革委員会、科学技術省などの部門、天津市政府の共催により、第7回世界情報会議が5月18日に天津で開幕した。イノベーション開発サミットでのロビン・リー氏によると、人工知能は人間の仕事に取って代わるものではなく、代わりに世界経済に次の成長の奇跡をもたらす可能性があるとのこと。あらゆる技術革新は、同時に一部の雇用を排除し、より多くの新しい雇用の機会を生み出します。
ロビン・リーは、人工知能の発展の方向性は識別型から生成型へであると信じています。顔認識や検索エンジンなど、現在広く使用されている人工知能アプリケーションは、基本的に認識機能と分類機能に基づいています。 「これまで、人工知能は機械が学びたいと思うあらゆるスキルを機械に教えていました。教えられた人はそれができるかもしれませんが、教えられていない人はできないかもしれません。いわゆる知能の出現の後大規模なモデルでは、これまで教えられていないスキルを習得できるようになります。」
Robin Li 氏によると、情報産業の発展により、過去数十年間に人間とコンピューターの対話方法に 3 つの変化が起きました。彼が大学院に通っていたとき、人間とコンピューターのやり取りはコマンド ラインを介して行われていました。グラフィカル ユーザー インターフェイス (GUI) はコマンド ラインよりも使いやすいですが、依然として最も自然な対話方法ではありません。人工知能の誕生により、人々は自然言語を使用してコンピューターと対話できるようになりました。
彼は、ビッグ データ、ビッグ コンピューティング能力、ビッグ モデルがインテリジェンスの出現につながったと信じています。同時に、人工知能も識別型AIから生成型AIへと方向転換を遂げています。ビッグ モデルは人間とコンピューターのインタラクションを再定義し、マーケティングと顧客サービスを再定義します。顧客とのコミュニケーションに最適な方法を備えている企業には必ず顧客がいます。
人工知能が経験した大きな変化は、人工知能が適用されるシナリオの変化だけではなく、テクノロジースタックにおけるより根本的な変化でもあります。ロビン・リー氏は、現在のIT技術スタックは4層になっており、最下層は依然としてチップ層だが、メインチップはもはやCPUではなく、GPUに代表される新世代のチップであり、並列大規模な処理に適していると述べた。浮動小数点演算をスケールします。
ロビン・リー氏によると、多くの研究機関は、今後 10 年間で多くの仕事の効率が飛躍的に向上すると考えています。この効率化によって多くの人が職を失うのではないかという懸念もあります
「人工知能は産業革命をもたらしました。かつて御者が置き換えられたのと同じように、新しい職業が誕生しました。30 年前、タイピストの仕事は姿を消し、代わりにネットワーク エンジニアやゲーム開発などの仕事が台頭しました。ロビン・リー氏によると、自動車産業は今や世界最大の産業システムの一つとなり、数億の雇用を創出しており、中国だけでも 3,000 万人が自動車関連の仕事に従事しています。
同氏は、将来的には大規模なモデルに基づいて、あらゆる分野のさまざまなアプリケーションが適切なアプリケーション シナリオを見つけ、効率の大幅な向上を達成できるようになるだろうとの期待を表明しました。以上がロビン・リー: 人工知能は人間の仕事に取って代わることはありません | 世界情報会議を直接見るの詳細内容です。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。

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 |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

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

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
