デジタルヒューマンとは何か、そして未来はどうなるのか?
今日の技術的に進歩した世界では、本物のようなデジタル ヒューマンが大きな注目を集めている新興分野となっています。デジタルヒューマンは、コンピュータグラフィックス(CG)技術や人工知能技術をもとに作られた人間のイメージに近いデジタル仮想イメージとして、より便利で効率的かつパーソナライズされたサービスを人々に提供することができます。同時に、デジタル人材の出現は仮想経済の発展を促進し、デジタルコンテンツの革新とデジタル消費の機会を増やすこともできます。
International Data Corporation (IDC) が発表したレポートによると、世界のバーチャル デジタル ヒューマン市場は 2025 年に 270 億米ドルに達し、年平均成長率は 22.5% になると予想されています。デジタル ヒューマンには非常に幅広い応用の可能性と市場の可能性があることがわかります。
デジタルパーソンとは何ですか?
デジタルピープルとは、デジタル技術を用いて人間のイメージに近いデジタルキャラクターを作成したものです。狭い視点で見ると、デジタルヒューマンは情報科学と生命科学の融合の産物であり、情報科学の手法を用いて人体の形状や機能をさまざまなレベルで仮想的にシミュレーションするものです。広い観点から見ると、デジタル ヒューマンとは、人体解剖学、物理学、生理学、知能のあらゆるレベルと段階におけるデジタル テクノロジーの浸透を指します。
デジタルヒューマンのコアテクノロジーには、コンピュータグラフィックス、モーションキャプチャ、画像レンダリング、人工知能などが含まれます。
その中で、コンピューター グラフィックスは人間の外観、姿勢、表情などをシミュレートできるため、デジタル人間は現実的な視覚効果を得ることができます。
モーション キャプチャ テクノロジーは、現実の人物の動きや表情をデジタル信号に変換し、これらの信号によってデジタル ヒューマン モデルの動きや表情を駆動し、現実の人物と同様、またはより表現豊かにすることができます。
イメージ レンダリングとは、現実世界の視覚効果をデジタル環境で再現することであり、リアルなイメージを作成するには、光、色、材質などの正確な計算が必要です。
人工知能はデジタル ピープルに「魂」を与え、デジタル ピープルがインテリジェントに対話できるようにします。これは、ユーザーがよりパーソナライズされたデジタル ピープルを感じることを可能にする重要なテクノロジーでもあります。
デジタル担当者にはどのようなタイプがありますか?
テクノロジーの継続的な反復により、デジタル人材の生産効率と知能レベルも向上し続けており、その適用範囲は拡大し続けていますビジネスシナリオの分類によると、主に4つのタイプに分類されます:
まず、仮想エージェント
仮想エージェントは、自然言語処理や機械学習などのテクノロジーを通じて、自動化されたインテリジェントな情報コンサルティングとサービスを企業や顧客に提供できます。仮想エージェントは、顧客サービス、教育とトレーニング、財務コンサルティングなどのさまざまな分野で一般的に使用されています。
デジタル ヒューマンは、特に顧客サービスの分野において、一種の仮想エージェントとして機能します。デジタル テクノロジーを通じて、デジタル ヒューマンは 24 時間の顧客サービスを提供し、自然言語処理テクノロジーを通じて顧客の質問を理解して答えることができます。さらに、デジタルヒューマンは顧客データとフィードバックを分析することで、よりパーソナライズされたサービスを提供できます。
2 つ目、仮想アシスタント
仮想アシスタントは、より複雑な対話を会話形式で処理する高度な形式のチャットボットです。付加価値サービスの主な機能は、高度な人工知能、自然言語処理、機械学習を使用して音声コマンドを認識する機能です。 VAS は、たとえば、ユーザーのカレンダーや電子メールにアクセスして、会議のスケジュールを設定したり、電子メールを送信したり、コンサート チケットを購入したり、ホテルを予約したりすることで、他のプラットフォームを活用できます。
また、デジタル アシスタントの使用は、医療や小売などの業界でも大きな可能性を秘めています。医療専門家にとって、デジタル アシスタントはトレーニングと手順の改善に役立ちます。医師は現実的なシミュレーション環境で手術を行うことができ、実際に手術を行う前に何百ものシミュレーションを実行して最良の結果を確実にすることができます。小売業では、AI デジタル アシスタントがよりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供することで顧客サービスを強化できます。
これを行うには、デジタル アシスタントは口頭コミュニケーションをよく理解する必要があります。これは、人々がデジタル アシスタントとより適切に対話および会話し、必要なタスクを完了できるようにするための鍵となります。
第三に、バーチャル アイドル
バーチャル アイドルはデジタル ピープルの応用であり、通常はソーシャル メディア ネットワーク上で活動し、大衆に対する影響力とコミュニケーション力を持っています。バーチャル アイドルは、架空の仮想キャラクターまたは現実の人物のデジタル表現です。バーチャルアイドルは一般のデジタル人間に比べてイメージやパフォーマンスに気を配り、通常は専門の企画制作チームが制作を行う必要があります。
第四、仮想顧客サービス
仮想顧客サービスもデジタル技術によって作成された仮想キャラクターですが、主に顧客サービスの分野で使用されます。仮想顧客サービスは通常、企業の公式ウェブサイト、オンライン顧客サービスシステム、インテリジェント顧客サービス、その他のプラットフォームに展開され、テキスト、音声、ビデオなどを通じてリアルタイムでユーザーと対話し、ユーザーが問題を解決したり情報を取得したりできるように支援します。
5 番目、仮想コンパニオンシップ
仮想コンパニオンシップは、感情的なサポートを提供し、ユーザーとの個人的な関係を確立します。研究者らは、開発中のテクノロジーが孤独感を軽減し、人々がより長く家にいるのを助けることで、高齢者ケアに最大の影響を与えると考えている。薬を服用したり医師の診察を受ける必要があることを人々に思い出させるだけでなく、仮想コンパニオンは会話を続けて共感を示すことができます。
ただし、デジタル人材の育成にはいくつかの困難にも直面していることを指摘しておく必要があります。まず、デジタルヒューマンの作成には高額な費用と技術サポートが必要であり、研究開発に多額の資金と技術を投資できるのは少数の専門企業だけです。第二に、現実の人間の感情や意識が欠如していたり、現実の人間の行動や言語を完全にシミュレートできないなど、デジタルヒューマンの行動やパフォーマンスには依然として限界や欠陥が存在します。デジタル ピープルは一定の進歩を遂げてきましたが、デジタル ピープルをより自然で現実的で便利なものにするためには、さらなる技術的進歩と応用実践がまだ必要です。
したがって、デジタルピープルをより現実的なものにするためには、彼らの知能レベルと行動パフォーマンスを継続的に向上させるためのさらなる技術革新と研究が必要です。
最後に書きます:
つまり、デジタル人材は、新興分野としてチャンスと課題に満ちています。しかし確かなことは、テクノロジーの継続的な革新により、デジタル人材は今後も成熟し続け、人々の生活や仕事に欠かせない存在となるだろうということです。
以上がデジタルヒューマンとは何か、そして未来はどうなるのか?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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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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