次のフロンティア: 量子機械学習と人工知能の未来
AI の急速な進歩は非常に破壊的であり、このテクノロジーは常にさまざまな業界に破壊的影響を与え、私たちの生活、仕事、交流の方法を再定義しています。私たちは人工知能の開発を絶えず進めていますが、同時に新たな課題や限界にも直面しています。人工知能の問題を解決する複雑さは増加し続けているため、より強力で効率的なコンピューティング リソースが必要とされています。量子コンピューティングの力を活用する量子機械学習 (QML) は、人工知能を新たな高みに押し上げることが期待されています。
量子力学の原理に依存する量子コンピューティングは、現在では想像できない速度で複雑な計算を実行することでコンピューティングに革命をもたらす可能性を秘めた比較的新しい分野です。古典的なコンピューターでは、情報は 0 または 1 のビットによって表されますが、量子コンピューターでは、0 と 1 の両方を同時に表すことができる量子ビット (または量子ビット) が使用されます。量子コンピューターは大量のデータを並列処理できるため、複雑な問題や大規模なシミュレーションに適しています。
量子機械学習は、量子コンピューティングの能力と機械学習の原理を組み合わせたサブ分野です。機械学習は、コンピューターがデータから学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることを可能にする人工知能の一種です。 QML は量子コンピューターの独自の機能を活用することで、機械学習モデルのトレーニングを大幅に加速する可能性があり、AI システムがこれまでよりも高速かつ効率的に学習できるようになります。
QML の最も有望なアプリケーションの 1 つは最適化の分野であり、多数の可能なオプションから選択して、問題に対する最適な解決策を見つけるために使用できます。最適化問題は一般化して、物流計画、創薬、財務ポートフォリオ管理などの現実世界のさまざまな問題を解決できます。古典的な計算手法では、多くの変数と制約が関係するため、これらの問題を解決するのが困難なことがよくあります。一方、量子機械学習アルゴリズムには、最適なソリューションをより迅速に見つける可能性があり、AI システムがますます複雑になる問題を解決し、より正確な結果を提供できるようになります。
QML が大きな影響を与える可能性があるもう 1 つの分野は、コンピューターが人間の言語を理解し解釈できるようにすることに焦点を当てた自然言語処理 (NLP) の分野です。 NLP は、チャットボット、音声アシスタント、感情分析ツールなど、多くの人工知能アプリケーションに不可欠な要素です。大量の非構造化データの処理には、多くの場合、計算量が多く、時間がかかる NLP タスクが含まれます。量子機械学習アルゴリズムには、そのようなデータの処理を大幅に高速化する可能性があり、AI システムが人間の言語をより効果的に理解して応答できるようになります。
量子機械学習は有望かもしれませんが、この分野はまだ初期段階にあり、QML が広く採用される前に対処する必要のある課題がまだ多くあることに注意することが重要です。主な課題の 1 つは、実用的な量子コンピューターの開発です。量子コンピューターはまだ実験段階にあり、ほとんどのタスクにおいて古典的なコンピューターを超える明確な利点はまだ示されていません。さらに、量子機械学習アルゴリズムの開発には、設計、実装、パフォーマンスの面でまだ多くの未解決の疑問があり、ダイナミックな研究分野です。
これらの課題にもかかわらず、人工知能を進歩させる量子機械学習の可能性は否定できません。量子コンピューティング技術が成熟し続け、研究者による QML アルゴリズムの開発が進むにつれて、これまでよりも強力で効率的、かつ高機能な AI アプリケーションの新たな波が現れることが期待されます。今後数年間で、量子コンピューティングと人工知能の組み合わせが、人工知能の可能性を解き放つ次のフロンティアとなる可能性があります。
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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。

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

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。

フロントエンド開発の世界では、VSCode はその強力な機能と豊富なプラグイン エコシステムにより、数多くの開発者に選ばれるツールとなっています。近年、人工知能技術の急速な発展に伴い、VSCode 上の AI コード アシスタントが登場し、開発者のコーディング効率が大幅に向上しました。 VSCode 上の AI コード アシスタントは雨後のキノコのように出現し、開発者のコーディング効率を大幅に向上させました。人工知能テクノロジーを使用してコードをインテリジェントに分析し、正確なコード補完、自動エラー修正、文法チェックなどの機能を提供することで、コーディング プロセス中の開発者のエラーや退屈な手作業を大幅に削減します。今日は、プログラミングの旅に役立つ 12 個の VSCode フロントエンド開発 AI コード アシスタントをお勧めします。
