人工知能の未来: 今後 5 年間に何が予想されるか
人工知能が今後 5 年間に与える影響は?人間の生活は加速し、行動は変化し、産業は変化する – これは確実な予測です。
20 世紀前半、人工知能の概念はほぼ SF ファンのみに理解されていました。文学や映画では、ロボット、知覚機械、その他の形式の人工知能が、『メトロポリス』から『アイ、ロボット』に至るまで、多くの SF 小説の重要な要素となっています。しかし、前世紀の後半までに、科学者や技術者は人工知能を実現するために真剣な試みを始めました
人工知能が社会に与える影響の簡単な歴史
1956 年の人工知能に関するダートマス夏季研究プログラムで、共同主催者のジョン マッカーシーは人工知能という用語を紹介し、AI 研究者の組織化されたコミュニティの育成に貢献しました。
人工知能に関する誇大宣伝は、研究者が作成できるあらゆるものの実際の能力を超えることがよくあります。しかし、20 世紀の最後の 30 年間に、人工知能の大きな進歩が社会全体を不安にさせ始めました。 IBMのディープ・ブルーがチェスの現チャンピオン、ゲイリー・カスパロフを破ったとき、このイベントは単にチェス史上の歴史的かつ単一の敗北以上のこと、つまりコンピュータがトップランクのチェスプレイヤーを破ったのは初めてであることを示しているように見えた。思考機械は SF の領域を離れ、現実の世界に進出しました。
ビッグデータ時代の到来と、ムーアの法則に沿ったコンピューティング能力の急激な成長により、人工知能は大量のデータを選別し、可能性のあるタスクを学習できるようになりました。以前は人間によってのみ完成されていました
マシン ルネッサンスの影響はすでに社会に浸透しています。Alexa などの音声認識デバイス、視聴状況に基づいて次に見るべき映画を提案するために Netflix が使用するレコメンデーション エンジン歴史、そして自動運転車や自動運転車に向けたその他のささやかな一歩は象徴的なものにすぎません。今後 5 年間の人工知能の発展は、これまでに見られたものを超える重大な社会変化をもたらす可能性があります
人工知能は未来にどのような影響を与えるでしょうか?
人生のスピード。 社会全体の多くの人が感じている最も明白な変化は、大規模な機関との関わりが加速していることです。多数のユーザーと定期的に接触する組織 (企業、政府機関、非営利団体) は、意思決定プロセスや公共および消費者に向けた活動に人工知能を導入することが余儀なくされるでしょう。人工知能により、これらの組織はほとんどの意思決定をより迅速に行うことができるようになります。その結果、私たちは皆、人生が加速しているのを感じます。
プライバシーの終わり。 社会はまた、その倫理的取り組み、特にプライバシーが強力な AI システムによってテストされることになります。人工知能システムは、私たち自身以上に私たち一人ひとりのことを知るようになるかもしれません。過去 50 年にわたり、プライバシー保護に対する私たちの取り組みは、新興テクノロジーによって厳しくテストされてきました。個人データに関する洞察を得るコストが下がり、大量のデータを評価できるより強力なアルゴリズムがより一般的になるにつれて、これはプライバシーを尊重する社会につながる倫理的な取り組みではなく、技術的なハードルであることがわかるかもしれません。
人工知能のジャングル法律。 AI を使用する組織にとって、規制環境はさらに困難になることが予想されます。現在、地方政府から国家、多国籍企業に至るまで、世界中のあらゆるレベルの政府が AI の導入を規制しようとしています。米国だけでも、市、州、連邦政府の各部門が新しい AI 法の起草、施行、執行を開始するにつれて、AI 法のジャングルが乱立することが予想されます。その結果、ビジネスを行う際の法的な複雑さは今後 5 年間で大幅に増加するでしょう。
人間と人工知能のコラボレーション。 社会の多くは、企業や政府が AI を人間の労働者の代わりに使用するのではなく、人間の知性や専門知識を強化するものとして、または目標に向かって作業する 1 人以上の人間のパートナーとして使用することを望んでいます。何世紀にもわたる SF における概念としての AI の誕生の影響の 1 つは、人類に対する存続の脅威としての AI の劇的な描写を主な特徴とするこのジャンルの比喩が、私たちの集団心理に深く埋め込まれていることです。人間と AI のコラボレーション、または AI によって重大な影響を受けるプロセスに人間が関与することは、社会に浸透する AI に対する恐怖を管理する鍵となります。
人工知能はどの業界に大きな影響を与えるでしょうか?
教育する。 あらゆる教育レベルにおいて、人工知能は変革をもたらす可能性を秘めています。学生は、特定のニーズに合わせた教育コンテンツとトレーニングを受けます。 AI はまた、生徒の個別の学習スタイルに基づいて最適な教育戦略を決定します。 2028年までに、教育制度はほとんど認識されなくなるでしょう。
醫療。 人工智慧可能會成為負責診斷工作的醫生和醫師助理的標準工具。社會應該期待準確醫學診斷率的提高。但是,患者資料的敏感性以及瀏覽保護他們的法律的複雜性也可能導致更複雜的醫療法律環境和增加的營運成本。
金融。 自然語言處理與機器學習相結合,將使銀行和財務顧問以及複雜的聊天機器人能夠透過一系列典型的互動有效地與客戶互動:信用評分監控、詐欺偵測、財務規劃、保險政策事宜和客戶服務。人工智慧系統也將用於為大型投資者制定更複雜、執行更快速的投資策略。
法律。 我們可以預期,在未來五年內,中小型公司的數量將下降,因為使用人工智慧系統的一到三個人的小型團隊可以完成過去需要10-20名律師的工作,並且做得更快,更具成本效益。在適當的提示下,聊天機器人已經能夠提供適用法律和合約條款語言草案的基本摘要。根據過去幾年人工智慧的發展,並假設它繼續快速發展,到2028年,美國人類律師的數量可能會減少25%或更多。
運輸。 在不久的將來,將看到更多的自動駕駛汽車用於私人和商業用途。從我們許多人開車上班的汽車,到沿著高速公路運送貨物的卡車,再到將人類和貨物運送到月球的太空船,自動駕駛汽車的運輸可能是我們進入人工智慧時代的最引人注目的例子。
以上が人工知能の未来: 今後 5 年間に何が予想されるかの詳細内容です。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

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
