社会的な観点から人工知能を理解する
社会的観点から人工知能を理解する
ウー・ジュン/文
「人工知能の時代と人類の未来」の紹介記事を書くことができてとても光栄です。著者の言葉を使えば、その本で何が最も重要なのか、そしてそれが私たちにどのような影響を与えるのかを読み解くことができます。この本は、社会的な観点から人工知能を理解するのに非常に役立ちます。
人類の数千年の歴史の中で、天才たちは数え切れないほどの驚くべきアイデアを生み出してきました。彼らは人類哲学の基礎を築き、科学の進歩に貢献しました。古代文明の時代から啓蒙時代に至るまで、歴史の各時代はそれぞれの歴史的業績を残してきました。今日、子供たちでさえ、孔子、仏陀、イエス、アリストテレス、ホラズム、シェイクスピア、ニュートン、ベートーベン、アインシュタインなどの偉大な思想家の名前をよく知っています。
しかし、今日、発明と創造の新しいグループが存在しており、彼らは人間ではありません。人工知能は、さまざまなゲームなど、さまざまな点で人間を超え、人々の想像力を超えてきました。何千年にもわたる人間の囲碁に対する理解は、AlphaG によって変わりました。間違いであると伝えるこのレベルの深さは、後者に代表される人間の囲碁理解の深さに比べれば、明らかに手が届かない。もちろん、より現実的なのは、ディープ ニューラル ネットワークを使用してテクスチャのある画像を生成し、滑らかで美しい記事を作成し、薬物の分子構造を設計することです。このアルゴリズムは戦闘機の自律運転と制御に使用でき、商用車の運転手の代わりとなるだけでなく、軍用機の運用も可能にします。全体として、私たちはこれほど興奮しながらも、これほど脅威を感じたことはありません。それは、仕事が脅かされるだけでなく、まったく未知の力によって操作されるのではないかという恐怖からです。
さらに、さまざまなアルゴリズムのトレーニングには数百万回の反復が必要となるため、現在の人工知能アルゴリズムではトレーニング中のエラーが増幅され続けるでしょう。たとえば、医療分野では、人工知能技術は、異なる人々の遺伝子遺伝子によって生み出される同じ治療法(または薬)の異なる結果を研究するために使用されてきましたが、人工知能に基づく個別化医療の研究は過剰適合を引き起こしました。現象として、一部の人には非常に効果がありますが、他の人にはまったく効果がありません。これは、人工知能のトレーニング データが
から取得されているためです。一部の人は、他の人のために結果を調整する方法を知りません。
これらの「中途半端な」人工知能は完璧ではありませんが、すでに世界を変え始めており、私たちを以前とは異なる人間に変えつつあります。たとえば、毎日数十億ドルを消費する Google の検索エンジンや Facebook のソーシャル ネットワークは、人工知能を使用してさまざまなコンテンツを検閲し、結果をフィルタリングし、完全な社会ではなく、彼らが私たちに見せたい社会を私たちに提供します。これが良いことなのか悪いことなのか、まだ判断するのは難しいです。いずれにせよ、私たちは彼らの影響を受けて変化してきました。
今日、人工知能に対する人々の態度は、好意と両義性の両方を伴いながら、ほぼ 1 世紀前の原子力技術に対する態度と似ています。一方で、原子力技術は人類のエネルギー問題を解決するだけでなく、医療などの分野でも活用され、多くの分野で人々に希望を与えています。人々は核技術を利用して、人類の生存を直接脅かす破壊や核による脅迫を行うこともあります。かつて私たちが核技術をどのように見ていたのと同じように、私たちは今、人工知能技術の賛否を判断することができません。テクノロジーの設計者とユーザーは善と悪の境界を決定しますが、彼らの道徳的行動を測定するために統一された基準を使用することは困難です。私たちが知っているのは、科学の進歩は私たちが気に入らないからといって止まらないということだけであり、AI テクノロジーの発見を遅らせようとするのは愚かな行為であるということです。私たちにできることは、社会の主体として、リーダーとして、人工知能技術をどのような分野で活用できるのか、どこに制限すべきなのかを見極めることです。
現在、この程度の「中途半端」な人工知能でもすでにかなり強力ですが、将来的にはほぼ全能の存在となるでしょう。たとえば、このテクノロジーは医薬品の研究や新薬の発見に使用されるべきですが、サイバー攻撃や戦争での使用は厳しく制限される必要があります。私たちは、人工知能の開発が人間の理想や幸福と一致していることを確認しなければなりません。このため、今後は人工知能技術を効果的に管理する必要があります。人工知能技術は世界中で普及しており、原子力技術よりも学習の敷居が低い。私たちはもはや、誰かが人工知能を悪用するのを防ぐための核兵器不拡散条約のような規範を策定することはできませんが、人工知能の合理的な使用に関する基準を設定することは依然として非常に重要です。世界。
私たちは、このテクノロジーを利用して人類の福祉を増進し、公共の利益に貢献できるよう、次世代を確実に教育する必要があります。私たちの一見素朴な考えを嘲笑する人もいるかもしれませんが、最初の一歩を踏み出すことが重要です。
今日、人類は技術革命の波の頂点に立っています。私たちの世代は幸運にもインテリジェント時代の到来を迎えていますが、インテリジェントテクノロジーの健全な発展を導く責任も負わなければなりません。
(著者はコンピュータ科学者であり、シリコンバレーの投資家です。この記事は、『人工知能の時代と人類の未来』という本の紹介です。著者はヘンリー・キッシンジャー、エリック・シュミット、ダニエル・ハッテンロー・ハルです)
以上が社会的な観点から人工知能を理解するの詳細内容です。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

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
