ChatGPT 代替黙示録: 一般人が人工知能を制御するためのパズルの最後のピース? |チタン時空
前に書きます:
なぜ中国はシリコンバレーの反対側にあるChatGPTを「見逃した」のでしょうか?1980 年 4 月 14 日、米国ロサンゼルスで、映画「クレイマーズ」が作品賞、監督賞、脚色賞、主演男優賞、助演女優賞の 5 部門を受賞しました。数々の巨匠が活躍した時代に、同じく偉大なベトナム戦争大作映画「地獄の黙示録」を打ち負かした。この偉大な作品は、自らの運命を利用して、寓話的な方法で歴史の真実を明らかにしているようです:
「どんな戦争にも勝者も敗者もありません。。唯一の勝者は戦争そのものです。」
2022 年 11 月 30 日、米国サンフランシスコで、米国の人工知能研究所 OpenAI が人工知能チャット ロボット ChatGPT をリリースしました。2 か月以内にユーザー数は 1 億人を突破しました。この新世代の会話型 " 「人工知能」は世界中で熱狂しており、ユーザー数は 1 億人に達し、史上最も急速に成長しているコンシューマー アプリになりました。 「人工知能の父」アラン・チューリングの定義によれば、もし機械が機械としてのアイデンティティを識別できずに(テレックス機器を通じて)人間と会話できる場合、その機械はインテリジェントであると言われます。 70 年以上にわたる人間と人工知能の長距離競争において、人類による新たな啓示が明らかになりました。
「世界は、AI テクノロジーの新たな爆発の前夜にあります。」
人間はどうすればChatGPTによる排除を避けることができるでしょうか?
ChatGPT と人工知能の狂気とバブルはいつ崩壊するのでしょうか?
BAT 中国の人工知能の「ナンバーワンプレイヤー」は誰ですか?
人工知能の将来を導く道徳的義務は何ですか?
2023 年 6 月 7 日午後 3 時、Titan Time の「Reading Moment」で大ヒット ライブ ブロードキャストが行われます:
ChatGPT 代替黙示録: 一般人が人工知能を制御するためのパズルの最後のピース?
このパズルのピースを見つけるには、歴史を振り返ることから始めてみましょう...
人工知能は歴史的に 3 つの開発の波を経験しました
► 第一波 (1956 ~ 1974 年):
AI の思考傾向は、マシンに論理的な推論能力を与えます。 「人工知能」という新たな概念の台頭により、人々は AI の将来についての想像力に満ちており、人工知能は発展の第一波を迎えています。現段階では、人工知能は主に代数学や幾何の問題の解決、英語プログラムの学習と使用に使用されており、研究開発は主に機械の論理的推論能力に焦点を当てています。
中でも、1960 年代の自然言語処理と人間とコンピューターの対話技術の画期的な開発は、人工知能に対する人々の期待を大きく高め、人工知能は第一次絶頂期を迎えました。
しかし、当時のコンピューターの計算能力の不足と議会からの圧力により、米国と英国の政府は 1973 年に明確な目標のない人工知能研究プロジェクトへの資金配分を停止しました。 人工知能の研究開発の実現サイクル延長され、業界は冷え込んだ。
キーワード: 認識パターン、人間とコンピュータの対話、エキスパートシステム
► 第二波 (1980-1987):
エキスパート システムは人工知能を実用化します。最も初期のエキスパート システムは、1968 年にファイゲンバウムによって開発された DENDRAL システムで、化学者が特定の物質の分子構造を決定するのに役立ちます。DENDRAL は初めて知識ベースの定義を提案し、AI の第 2 波への道も開きました発達。1980年代以降、特定分野のAIプログラムである「エキスパートシステム」が広く採用されるようになりました。このシステムは、その分野の専門知識に基づいて専門的な質問に対する答えを導き出すことができ、AIはより「実用的」なものになりました。知識ベース システムとエキスパート システムが依存する知識工学が、当時の主な研究方向となりました。しかし、エキスパートシステムはその実用性が特定の分野に限定されていると同時に、バージョンアップが難しく、維持費が高額なままであり、業界の発展には再びネックとなっています。
1990 年の人工知能 DARPA プロジェクトの失敗は、AI の第 2 波が谷に入ったことを発表しました。しかし、BP ニューラル ネットワークの提案は同時に、その後の機械の認識および対話機能の基礎を築きました。
キーワード: フレーム理論、コンピュータビジョン、コンピュータ神経学、BPアルゴリズム、行動ロボット
► 第 3 の波 (1993 年から現在):
ディープラーニングは知覚知性の成熟に役立ちます。コンピューターのコンピューティング能力が向上し続けることで、人工知能テクノロジーの反復が加速され、知覚知能が成熟段階に押し上げられ、AI が複数のアプリケーション シナリオと組み合わされて、業界が活性化されています。2006 年の深層学習アルゴリズムの提案と、2012 年の ImageNet トレーニング セットにおける AlexNet の画像認識精度における大きな進歩は、人工知能開発の新たな波を直接促進しました。
2016 年、AlphaGo がプロの囲碁棋士を破った後、人工知能は再び前例のない注目を集めました。技術開発の観点から見ると、最初の 2 つの波では、人工知能の論理的推論能力が増加し続け、計算知能が徐々に成熟し、インテリジェント機能がコンピューティングから知覚まで拡大しました。
現在、音声認識、音声合成、機械翻訳などの認識技術の能力は人間の知能に近づきつつあります。
キーワード: 転移学習、自動運転、敵対的生成ネットワーク、教師なし深層学習、大規模言語モデル
Titanium Media と Titanium Time は、People's Posts and Telecommunications Press の非同期コミュニティと協力して、AI テクノロジー開発の新ラウンドに関する詳細なピーク対話を開始し、開発動向と開発動向に細心の注意を払いました。 AI 分野におけるビジネスの変化、具体的には、多くの業界関係者や参加者とともに、人工知能の開発プロセスにおける重要なノード、つまり一般の人が人工知能を習得するためのパズルの最後のピースを明らかにしようとしています。
重要なゲストのご紹介
スチュアート・ラッセル
1962年、オックスフォード大学物理学とスタンフォード大学でコンピューターサイエンスの博士号を取得し、『人工知能:現代的なアプローチ』の著者であるイギリス人男性が、ホーキング博士らとの署名入り論文を初めて出版し、次のように呼びかけた。人工知能を通じて私たちへの脅威を認識する可能性のある人々に誰もが警戒する必要があります。カリフォルニア大学バークレー校、世界経済フォーラムの人工知能およびロボット工学委員会の副委員長であり、コンピューター サイエンス学部の教授を務めています。そして、人間互換人工知能センターの部門長および所長を務めました。
ニコ・リー
TMTpost Media Group のパートナー、TMTpost Media Group 傘下の有名なブロックチェーン メディア データ プラットフォームである ChainDD の社長、「ブロックチェーンに関する 100 の質問: シンプルで簡単な方法でブロックチェーンを理解する」の著者、および代表的な記事の著者「深セン、サイロン社急死の謎」、「36クリプトン株式クラウドファンディングプラットフォームが詐欺に陥った」、「36クリプトンが再び詐欺に陥った、中国の株式クラウドファンディングは終わりに近づいているのか?」、「賈岳廷とファラデーの調査」米国におけるフューチャーの資産」、「OKEX の違法先物取引インサイダーの疑い」などの主要な報道は業界、さらには国に衝撃を与えました。
重要な作品の紹介
1995 年に『人工知能: 現代的なアプローチ』が作成され、「人工知能分野の標準教科書」として知られています。
この本は、人工知能 (AI) の分野における理論と実践を包括的かつ詳細に調査しており、統一されたスタイルで、今日人気のある人工知能のアイデアと用語を、広く注目を集めているアプリケーションに統合し、理論を真に統合しています。練習して組み合わせてください。
この本は 7 部に分かれており、合計 28 章で構成されています。理論部では、人工知能研究の主要な理論と手法を紹介し、2,000 年以上前の関連するアイデアを追跡します。内容には主に論理、確率、および理論が含まれます。継続的な数学、知覚、推論、学習と行動、公平性、信頼、社会福祉と安全性、実践的な部分は「現代的な」コンセプトを完全に実装し、実践的な応用では現在人気のあるマイクロエレクトロニクス機器、ロボット惑星探知機、およびオンラインを選択します。数十億のユーザーを持つプラットフォーム サービス、AlphaZero、人型ロボット、自動運転、人工知能支援医療など
現在、この本はオリジナルに基づいて更新され、リリースされています。第 4 版の大部分には、新しい内容が含まれているか、人工知能の分野における新しい変化に適応してより統一された全体像を提示するために書き直されています。この本全体は、過去 10 年間の人工知能分野の新たな発展だけでなく、学習やその他の側面における新たな成果を詳細にカバーしています。
ティコンタイム|読書タイム
「Ti Kong Time|読書の時間」生放送室——は、Titanium Timeの特別読書コラムです。
本は、時間の尺度として、場所の記録として、登場人物の脚注として使用できます。本のページを通した詳細な読書や考えのやり取りは、魔法のような精神を生み出すことができます。チタン空間、パワーと共鳴。
ここは、新興起業家や新世代のイノベーターにとっての精神的な場所です。読書、知識、文化は、それぞれのユニークな個人を結び付け、それぞれのユニークな魂の思考の軌跡を解体するためのリンクとして使用されます。
新しい本を一緒に読むと、未来の世界をあらゆる角度から垣間見ることができます
古い本を一緒に読むと、どんなに時間がかかっても、人類の歴史の美しさに気づくことができます
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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。

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

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
