人工知能の起源は何ですか
人工知能の起源は 1950 年代にまで遡ることができ、その発展は複数の分野における研究と技術の進歩によって推進されています。 1950年代には人工知能という概念が登場し始め、学界や技術界の注目を集め、この時期は「人工知能の夏」と呼ばれました。 1960 年代から 1970 年代にかけて、人工知能の研究は「人工知能の冬」として知られる比較的停滞した時期に入りました。コンピュータの処理能力と記憶容量が限られていることに加え、効果的なアルゴリズムや手法が不足していたため、人工知能の開発は停滞しました。人工知能の開発が制限されているなど。
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人工知能 (Artificial Intelligence、以下 AI) の起源は 1950 年代にまで遡ります。人工知能の開発は、複数の分野における研究と技術の進歩によって推進されています。ここでは人工知能の起源と発展過程について詳しく紹介していきます。
初期のコンピューター科学者や研究者は、人間の知能をシミュレートできるマシンの構築に強い関心を持っていました。 1950 年代に、人工知能の概念が出現し始め、学術界および技術界の注目を集めました。この時期は「人工知能の夏」として知られています。
1950年、イギリスの数学者アラン・チューリングは、機械の知能を測る基準となる有名な「チューリング・テスト」を提案しました。彼はまた、機械が思考し学習できる可能性を探る論文も発表しました。
この期間、人工知能の研究は主に推論と問題解決に焦点を当てていました。研究者たちは、人間の推論プロセスをシミュレートできるコンピューター プログラムの開発を試みています。 1956 年に米国ニューハンプシャー州のダートマス大学でダートマス会議が開催され、この会議は人工知能の分野における画期的な出来事と考えられ、独立した研究分野としての人工知能の誕生を示しました。
1960 年代から 1970 年代にかけて、人工知能の研究は「人工知能の冬」として知られる比較的停滞した時期に入りました。コンピュータの処理能力と記憶容量が限られていることに加え、効果的なアルゴリズムや手法が不足しているため、人工知能の開発は制限されてきました。
しかし、1980年代から1990年代にかけて、コンピューター技術の急速な発展とアルゴリズムの改良により、人工知能が再び活性化しました。エキスパート システム、機械学習、ニューラル ネットワークなどのテクノロジーが広く使用されています。
エキスパート システムは、知識と推論に基づく人工知能テクノロジーであり、専門家の知識と意思決定プロセスをシミュレートします。このテクノロジーは、診断、計画、意思決定支援などの分野で一定の成功を収めています。
機械学習は人工知能の重要な分野であり、コンピューターが自動的に学習して改善し、変化する環境やタスクに適応できるようにします。機械学習は、画像認識、音声認識、自然言語処理など、幅広い応用分野があります。
ニューラル ネットワークは、人間の脳のニューロン ネットワーク構造をシミュレートする人工知能テクノロジーです。ニューロン間の接続と情報伝達方法をシミュレートすることで、適応能力と学習能力を実現します。ニューラル ネットワークは、パターン認識、予測、最適化において顕著な成果を上げています。
インターネットとビッグデータの台頭により、人工知能は新たな開発段階に入りました。ディープラーニング、自然言語処理、コンピュータービジョンなどの最新の人工知能テクノロジーは、大きな進歩を遂げました。これらの技術はインターネット検索、インテリジェントアシスタント、自動運転、医療診断などの分野で広く使われており、人々の生活や仕事に大きな変化をもたらしています。
要約すると、人工知能の起源は、コンピュータ科学者や研究者が人間の知能をシミュレートできるマシンの構築に強い関心を持った 1950 年代にまで遡ることができます。数十年の開発を経て、人工知能技術は大幅な進歩を遂げ、さまざまな分野で広く使用されています。テクノロジーが進歩し続けるにつれて、人工知能の発展の見通しは依然として可能性に満ちています。
以上が人工知能の起源は何ですかの詳細内容です。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。

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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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