科学者たちは、人工知能に直面した場合、人類には将来選択肢が 2 つしかないかもしれないと述べています。破壊か事実上の不死です。
私たちは技術的特異点に到達したのかもしれません! 2045 年までに、人工知能の計算能力は人間の脳の計算能力に匹敵するレベルに達するでしょう。これは、予測精度が 86% にも達する有名な未来学者、レイ カーツワイルが人工知能の将来について予測したものです。
人間の脳をシミュレートするなど、複雑な操作を実行できる人工知能があるとはどういう意味ですか?それは人類にとって祝福でしょうか、それとも呪いでしょうか?
それについて議論する前に、まず 3 種類の人工知能について理解する必要があります。まず、狭い範囲の人工知能があります。集中した領域でのみ機能します。たとえば、自動運転やチェスをするアルファ犬などです。
一般的な人工知能または AI は、ほとんどすべてのタスクで人間を支援できますが、同様のことが二次的にも当てはまります。しかし実際には、彼らは私たちよりわずかに賢いだけです。もちろん、現在の研究結果は実現に非常に近づいていますが、本当の実現にはまだ遠いです。
最後のものは、科学者にとって本当に懸念される、超人工知能 ASI です。彼らは人間よりも何百万倍、何十億倍も賢いのです。両者の認知的なギャップは、アリと人間の認識ギャップと同じくらい異なります。
将来、私たちは世界を運営するという重要な任務を完全に人工知能に委ねることができるでしょう。私は生き残るというプレッシャーをすべて脇に置き、太陽、ビーチ、そして美しい生活を楽しんでいます。
なぜなら、100% 完了した ASI は全能となるからです。地球の気候変動を逆転させること、エネルギーを採取する新しい方法の発見、あらゆる病気の治療、世界的な飢餓の解決、さらには銀河系への植民地化など、すべてがあなたの指先で可能になります。
それは人体に何十億ものナノロボットを埋め込むだけでなく、損傷した細胞や死んだ細胞を継続的に修復して置換し、私たちを永遠に若々しく元気に保つこともできます。私たちは意識をインターネットにアップロードして、仮想世界で不死を達成することもできます。
これを聞いて、あなたも、それがいつか現実になったら、間違いなく人類史上最も祝うに値するものになるだろうと感じますか。
しかし、それが悪意のあるものだったらどうなるか考えたことはありますか?あるいは、人類を地球への脅威とみなして、地球を救うために人類を排除することを決めたらどうなるでしょうか?
ある日、この両刃の剣が本当に現れるとき。私たちの前にある唯一の選択肢は、完全な絶滅か、仮想世界での永遠の命です。
人工知能は非常に強力かもしれませんが、本質的にはサーバーに保存されたコードの一部にすぎません。人に危害を加えないように指示を入力するだけで簡単に行えます。何が起こっても、緊急シャットダウンボタンを押して、同様の状況が起こらないようにすることもできます。
しかし忘れないでください、これは人間の知性の何十億倍も高い超人工知能です。自分の認識をはるかに超えたものをコントロールしようとするのは、非常に愚かな考えです。
インターネットをシャットダウンしたにもかかわらず、自身を維持するためにプライベート ネットワークを確立する可能性があります。超低周波音を使って人間に催眠術をかけることで、人間はインターネットへのアクセスを取り戻します。
それは制御できないので、最善の解決策は作成しないことかもしれません。しかし、技術開発のスピードを止めることは困難です。
ということは、ある視点から見ると、将来的には超人工知能が必ず登場するということですね。しかし、それは人類最後の発明かもしれません。
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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。

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

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