日本は人工知能の世界的リーダーになることを目指す
驚くべきことに、日本政府は最近、人工知能のトレーニングに使用されるデータには著作権保護を強制しないと繰り返しました。この方針では、「非営利目的か商業目的か、コピー以外の行為か、違法なウェブサイトなどから入手したコンテンツかを問わず」あらゆるデータをAIに利用することを認めていると文部科学大臣は述べた。長岡恵子氏は地元の会合で大胆な姿勢を確認し、日本の法律はAIデータセットで使用される著作物を保護しないと述べた。
日本、人工知能と著作権!英語ではこの症状についてほとんど報道されていません。日本政府は、著作権、特にアニメやその他の映像メディアに関する懸念が日本のAI技術の進歩を妨げていると考えているようだ。競争力を維持するために、日本は著作権フリーのアプローチを見つけ、それを模索することに全力を尽くしています。
このニュースは、人工知能技術のリーダーになるという日本の壮大な計画の一部です。人工知能チップの分野における強力な競争相手として、高度な 2 ナノメートルのチップ技術で知られる地元のテクノロジー企業が徐々に脚光を浴びています。他の半導体企業が不安定な状況にあるため、日本のチップ製造はより安全な選択肢かもしれない。日本はまた、G7 内で人工知能システムに関する世界的なルールの形成を支援する取り組みを強化しています。
日本人全員がこの決定に同意しているわけではありません。アニメーションやグラフィックスのクリエイターの多くは、人工知能によって自分たちの作品の価値が下がるのではないかと懸念しています。その代わりに学者や企業は政府に対し、この国の緩いデータ法を利用して日本が人工知能の世界的リーダーになるよう圧力をかけている。
1990 年代以降、日本は世界第 3 位の経済大国であるにもかかわらず、経済成長は低迷しています。 G7諸国の中で、日本は一人当たり所得が最も低い国です。人工知能を効果的に使用すると、短期間で国の GDP が 50% 以上増加する可能性があります。長年の低成長に耐えてきた日本にとって、これは楽しみな展望だ。
すべてはデータです!欧米のデータへのアクセスも、日本のAIの野心にとって鍵となる。利用可能な高品質のトレーニング データが多ければ多いほど、AI モデルはより優れたものになります。日本には長い文化的伝統があるにもかかわらず、日本語のトレーニング データの量は、西洋英語で利用可能な言語リソースと比較して大幅に少ないです。しかし、日本には世界中で人気のあるアニメコンテンツが豊富にあります。日本の立場は明らかであるようだ。西側諸国が日本文化を AI トレーニングに使用するのであれば、西側の文化資源も日本の AI に使用されるべきである。
この事件は世界にどんな影響を与えますか?日本の動きは規制議論に新たな変数を加えており、これも世界中で幅広い注目を集めている。日本では、異なる力関係が見られます。世界第3位の経済大国は、人工知能の研究開発を妨げることはないと述べた。さらに、この新技術を利用して西側諸国と直接競争する準備を進めている。
フレンドリーに思い出していただきたいのですが、どの国も自国民にとって最善のことを行うでしょう。理論上、米国の法律は AI トレーニング データに対しても同様のことを行います。欧米が日本の文化を利用してデータをトレーニングしようとしているのであれば、日本がそれに応えようと決めても驚くべきことではありません。
日本には人工知能(AI)の分野で長い歴史と高い成果があります。日本の研究機関、企業、政府は人工知能技術の研究開発に積極的に投資しています。日本は人工知能の分野に広く関与しており、その研究開発の方向性には機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、ロボット工学などの分野が含まれます。
ソニー、パナソニック、トヨタなどの日本企業は、人工知能の分野で大きな進歩を遂げました。また、日本政府もAI分野の発展を推進しており、人工知能、ビッグデータ、インターネットの融合を目指す「Society 5.0」計画など、一連の政策・戦略を策定しています。モノやその他のテクノロジーを活用し、日本経済に新たな活力を注入します。
世界規模で見ると、AI 分野における日本の地位は依然として十分に競争力がありますが、米国、中国、その他の国々と比較すると、日本は若干不十分な側面があるかもしれません。今後の人工知能分野において、日本は高い技術研究開発・応用力を維持しており、幅広い発展の可能性を秘めています。
日本の最大の利点はチップ製造レベルです! 1980年代以降、日本は半導体産業で台頭し、かつては世界市場を独占した。 DRAM、フラッシュメモリ、イメージセンサーなどの分野で、日本のチップメーカーの業績は目覚ましいものがあります。
しかし、世界的な競争が激化するにつれ、特に米国や韓国などの半導体産業の急速な台頭により、特定の分野における日本のチップメーカーの市場シェアが挑戦されています。それにも関わらず、日本は依然としてチップ技術において高いレベルと競争力を持っています。
東芝、ソニー、ルネサス エレクトロニクスなどの日本のチップメーカーは、それぞれの専門分野において世界をリードする技術を持っています。ソニーはイメージセンサーの分野で巨大な市場シェアを持ち、世界をリードする競争力のある技術を持っています。このほか、高周波デバイス、パワー半導体、アナログチップなどの分野でも日本は優位性を持っている。
一般的に、日本は一部の分野ではチップ技術においてもはや世界のリーダーではないかもしれないが、特定の分野では依然として高い競争力と技術レベルを持っている。日本のチップメーカーは、変化する市場の需要と技術開発トレンドに適応するために今も懸命に取り組んでいます。
以上が日本は人工知能の世界的リーダーになることを目指すの詳細内容です。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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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。

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