4 つの主要なタイプの人工知能の詳細な調査
人工知能 (AI) を使用して環境、教育、医療などの重要な問題を前進させると、新たな可能性が開かれます。特定の状況下では、人工知能は人間よりも効率的または体系的にタスクを実行できます。
ロボットの場合、教育の重要性はやや不十分です。人間、ロボット、人工知能の間には、主に 4 つのタイプの違いを解消する必要があります。これらの違いには、自己認識、心の理論、反応メカニズム、短期記憶が含まれます
1、リアクティブ AI
書き換えられた内容: リアクティブ AI システムはメモリレスで、タスク指向です。同じ入力に対して常に同じ方法で応答するシステム。ほとんどの機械学習モデルは受動的であり、消費者の検索や購入履歴などの入力に基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供します。リアクティブ AI は、自動運転車などのテクノロジーにおいて信頼性が高く効率的であることがよく示されています。
これから何が起こるかを正確に予測するには、正確な事実を提供する必要があります。しかし、人間には記憶し学習する能力があるため、人間の行動のほとんどは復讐のためではありません
2. 限定記憶人工知能
限定記憶人工知能は開発の次のステップです。人工知能の段階。このアルゴリズムは、人間の脳のニューロンが連携する方法を模倣しているため、より多くのトレーニング データを受信すると学習します。ディープ ラーニングは、他の形式の強化学習と画像認識を強化します。
リアクティブ マシンとは異なり、メモリが限られた AI には、過去を洞察し、特定のオブジェクトや状況を追跡する機能があります。ただし、メモリの制限により、この情報は経験として人工知能のメモリに保存されません。
3. 心理的人工知能
次に、より複雑なクラスのマシンがあります。世界を作成したり、他のエージェントやエンティティの表現を作成したりできます。これらの機械は、人々がコミュニティを構築する方法に影響を与えるため、私たちが社会的交流に参加するために非常に重要です。しかし、私たちがお互いの目標や目的を理解しておらず、自分自身や私たちの環境について他人が知っていることを考慮に入れていない場合、協力することは困難になるか、不可能になる可能性さえあります
#4. 自己認識人工的Intelligence自己認識と意識的な認識を備えた人工知能システムを設計することは、人工知能開発の頂点となります。現時点では、このタイプの AI システムは達成されていません。これは、心理 AI や感情の理解にとどまらず、自己認識、状態認識、他者の感情を知覚または予測する能力にまで及びます。たとえば、「お腹が空いている」は、「お腹が空いているのはわかっています」や「ラザニアが好きな食べ物なので、ラザニアを食べたいです」などになる可能性があります。以上が4 つの主要なタイプの人工知能の詳細な調査の詳細内容です。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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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

7月5日のこのウェブサイトのニュースによると、グローバルファウンドリーズは今年7月1日にプレスリリースを発行し、自動車とインターネットでの市場シェア拡大を目指してタゴール・テクノロジーのパワー窒化ガリウム(GaN)技術と知的財産ポートフォリオを買収したことを発表した。モノと人工知能データセンターのアプリケーション分野で、より高い効率とより優れたパフォーマンスを探求します。生成 AI などのテクノロジーがデジタル世界で発展を続ける中、窒化ガリウム (GaN) は、特にデータセンターにおいて、持続可能で効率的な電力管理のための重要なソリューションとなっています。このウェブサイトは、この買収中にタゴール・テクノロジーのエンジニアリングチームがGLOBALFOUNDRIESに加わり、窒化ガリウム技術をさらに開発するという公式発表を引用した。 G
