AGI を理解する: インテリジェンスの未来?
病気の診断から交響曲の作曲、車の運転から道徳的な判断に至るまで、人間ができるあらゆるタスクを機械が実行できる世界を想像してみてください。汎用人工知能 (AGI) によってもたらされる現実は、手の届かない SF の夢のように聞こえるかもしれません。それでは、AGI が実際に何であるかという興味深い世界に飛び込んでみましょう。
汎用人工知能とは
まず、この用語を詳しく見てみましょう。汎用人工知能 (AGI) は人工知能の一種です。しかし、あなたがよく知っている人工知能 (iPhone の Siri、Netflix のおすすめ、自動運転車など) とは異なり、AGI は 1 つの特定のタスクを実行するだけではありません。むしろ、人間が達成できるあらゆる知的作業を達成できるように設計されています。
あなたはこう思うかもしれません。「ちょっと待って、私の Siri はタイマーをセットしたり、ジョークを言ったり、天気予報を教えてくれたりすることもできます。それはタスクがたくさんありませんか?」機能は狭く定義されているだけです。人工知能の例。これらのタスクはそれぞれ事前にプログラムされており、異なるため、たとえば、Siri が突然病状の診断を開始することはできません。それをするように作られていません。一方、
AGI にはこのような制限はありません。 AGI における「汎用」とは、狭いタスクだけに焦点を当てるのではなく、あらゆる問題にインテリジェンスを適用できることを意味します。たとえば、病状を診断するために AGI が必要な場合、その特定の機能を事前にプログラムする必要はありません。その代わりに、人間の医師のように、その知能を利用して症状、病気、診断を特定することができます。
しかし、AGI は単なる汎用性以上のものであることは注目に値します。これには、理解、学習、適応といった人間の知性の従来の要素だけでなく、創造性も含まれます。言語を学習できるだけでなく、その地域の色彩、ユーモア、慣用句の微妙なニュアンスも理解できる機械を想像してみてください。これはまさに AGI に期待される機能です。
未来に向けて
これはすべて非常に興味深いことですが、少なくとも現時点では、汎用人工知能はまだ現実ではなく概念であることを覚えておくことも重要です。人工知能の大幅な進歩にも関わらず、真の創造性や感情認識など、人間のあらゆる認知能力を備えたマシンを開発するには、まだ遠い道のりです。
「人工知能は大幅に進歩しているにもかかわらず、真の創造性や感情認識など、人間のあらゆる認知能力を備えた機械を開発するにはまだ程遠いです。」
ロボットはテレビの SF では、人間の意識を持つ AGI としてよく描かれます。一般的な人工知能への道は、より緩やかで、劇的ではないかもしれません。広く知られているにもかかわらず、一般的な人工知能が現実になるかどうか、そしていつ実現するかについては、科学界で依然としてかなりの議論が続いています。
同時に、ユビキタスな人工知能の探求は、知能とは何なのか、そしてそれをどのように再現できるのかといういくつかの興味深い疑問を引き起こします。指示に従うだけでなく、理解して学習できるマシンを構築するにはどうすればよいでしょうか? マシンが何かを理解するとはどういう意味ですか? これらの質問は、一般的な人工知能の追求の指針となり、その答えはテクノロジーとの関係を再定義する可能性があります。
結論
AGI は、人工知能を新たな高みに引き上げることを約束する魅力的な概念です。それは、タスクを実行するだけでなく、人間と同じように新しい状況を理解し、学習し、適応できるマシンを作成することです。 AGI は現時点ではまだほとんど理論的なものですが、この目標の達成はそう遠くありません。その探求は新たな可能性への扉を開き、知能についての私たちの理解に挑戦します。そして、それは誰にもわかりません? もしかしたら、いつかあなた自身の AGI アシスタントができて、税金から夕食のレシピまで、面白いジョークを言いながら、「人間」レベルであなたと対話しながら、あらゆることを手伝ってくれるかもしれません。
以上がAGI を理解する: インテリジェンスの未来?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。

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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