人工知能ってどれくらい怖いの?
イエレン米財務長官は12月15日、米国の規制当局は人工知能とそれがもたらす可能性のある脅威を2024年に最優先課題とするだろうと述べた。彼女は、今年、米国金融安定監視評議会は、金融サービスにおける人工知能の使用が金融システムの弱点であると具体的に指摘しました。 この分野で責任あるイノベーションを支援することで、金融システムは効率性の向上などの恩恵を受けることができますが、既存のリスク管理の原則やルールも適用される必要があります。
以前は、人工知能の急速な発展に直面して、 人々が最も懸念していたのは、人工知能が雇用に与える新たな影響でした。人々は雇用の機会を失うことになるでしょう。 特に会社員の場合、職を失う可能性が高くなります。現在、人工知能の急速な発展と過剰な適用によって生じる可能性のあるリスクと課題は、想像よりもはるかに大きく、急速であるようです。
実際のところ、人工知能が技術革新のみをもたらし、労働生産性の向上と人員ニーズの削減だけに焦点を当てているのであれば、それほど大きな矛盾は生じないかもしれません。結局のところ、過去の産業革命の経験に基づいて、各国は人工知能の普及によって引き起こされる雇用への影響を補うために、人工知能の外に新しい雇用の場やチャネルを簡単に見つけることができます。例えば、高齢者介護産業や医療産業などは巨大な雇用の余地をもたらす可能性があり、人工知能の普及によって人間が大量の失業を引き起こすことはありません。 たとえ雇用されている人々の概念を変える必要があるとしても、外部からの圧力と内部の生存圧力の複合効果により、住民の雇用概念は変化するでしょう。
しかし、インターネットの普及が比較的深刻なネットワーク セキュリティを生み出したのと同様に、人工知能の普及はセキュリティのあらゆる側面、特に金融セキュリティと情報セキュリティに影響を与えることは避けられません。は、人工知能がもたらす可能性のある最大の影響と影響であり、注意を怠ると、多大なリスクを残し、金融業界の安定や住民生活の安全などに計り知れない損失をもたらし、さらには金融危機を引き起こす可能性があります。産業は完全に麻痺しており、住民はいつでも危険にさらされている。
米国が金融の安定と安全に対する人工知能の影響をこれほど重視する理由は、米国には発達した金融産業があり、金融産業は米国の経済とテクノロジーを支える重要な部分を占めているからです。 、社会、そして軍事さえも。ひとたび金融業界が深刻なリスクに直面すると、米国の経済構造、金融システム、社会構造に大きな影響を与えることになりますが、これは憂慮すべきことではなく、変えることのできない事実です
そして、この現象は人工知能に始まったものではありません。インターネットを皮切りに、他の分野の監視のペースがインターネットの発展スピードに追いつかず、その結果、情報漏洩、情報セキュリティ、さらには多くの分野で情報漏洩が発生しています。職員による売り買いなどの問題は、経済安全、社会安全、企業安全、住民の安全に重大な被害をもたらしています。 人工知能が業界に与えるプラスとマイナスの影響は、インターネットの影響よりも明白で、より区別されます。その効果は大きく、特に業務効率は人工知能の活用によって大幅に向上し、インターネットさえも人工知能によって制御されるようになるでしょう。同時に、人工知能は完全に独立して機能するのではなく、人間の制御下でも機能します。
人工知能は人によって制御されるため、どのような人によって制御されているのかという疑問が必ず出てきます。悪意や意図を持った人間によって人工知能が操作された場合、どのようなリスクや影響が生じるか予測することは不可能です。現代経済の血液である金融業は、安定・安全なシステムが保証されなければ、経済安全保障や社会保障に重大な影響を及ぼします。
明らかに、人工知能の問題に関しては、注意を払う必要があるのは米国だけではありません。
そうしないと、人工知能は本当に金融業界を完全に麻痺させ、経済、社会、企業、住民の生産と生活に致命的な影響を与える可能性があります。 人類は人工知能の時代に突入しました。これはテクノロジーの進歩の関数であり、テクノロジーが生活を変えることの現れであり、テクノロジーが市場と未来を勝ち取った結果です。しかし、人工知能や今日までの人類の発展に内在するリスク特性、貪欲や悪などは、科学技術の進歩とともに消えることなく、それどころか、一部の人々においてはより顕著になってきています。当然、彼らは人工知能も使用します 個人または利益団体に奉仕する特徴。 このような状況下で、さまざまな抜け穴をふさぐためのタイムリーな監視および安全保証システムが確立されなければ、人工知能の悪影響は無限に拡大し、人間の安全が危険にさらされることになります。 この観点から見ると、セキュリティは間違いなく人工知能時代において考慮すべき最重要課題であり、経済的なセキュリティだけではありません。あらゆる面でのセキュリティが確保され、強固で強固な「ファイアウォール」と「安全性」が必要となります。 net」を確立する必要があります。 、「スタビライザー」。
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この記事では、学習曲線を通じて機械学習モデルの過学習と過小学習を効果的に特定する方法を紹介します。過小適合と過適合 1. 過適合 モデルがデータからノイズを学習するためにデータ上で過学習されている場合、そのモデルは過適合していると言われます。過学習モデルはすべての例を完璧に学習するため、未確認の新しい例を誤って分類してしまいます。過適合モデルの場合、完璧/ほぼ完璧なトレーニング セット スコアとひどい検証セット/テスト スコアが得られます。若干修正: 「過学習の原因: 複雑なモデルを使用して単純な問題を解決し、データからノイズを抽出します。トレーニング セットとしての小さなデータ セットはすべてのデータを正しく表現できない可能性があるため、2. 過学習の Heru。」

1950 年代に人工知能 (AI) が誕生しました。そのとき、研究者たちは、機械が思考などの人間と同じようなタスクを実行できることを発見しました。その後、1960 年代に米国国防総省は人工知能に資金を提供し、さらなる開発のために研究所を設立しました。研究者たちは、宇宙探査や極限環境での生存など、多くの分野で人工知能の応用を見出しています。宇宙探査は、地球を超えた宇宙全体を対象とする宇宙の研究です。宇宙は地球とは条件が異なるため、極限環境に分類されます。宇宙で生き残るためには、多くの要素を考慮し、予防策を講じる必要があります。科学者や研究者は、宇宙を探索し、あらゆるものの現状を理解することが、宇宙の仕組みを理解し、潜在的な環境危機に備えるのに役立つと信じています。

C++ の機械学習アルゴリズムが直面する一般的な課題には、メモリ管理、マルチスレッド、パフォーマンスの最適化、保守性などがあります。解決策には、スマート ポインター、最新のスレッド ライブラリ、SIMD 命令、サードパーティ ライブラリの使用、コーディング スタイル ガイドラインの遵守、自動化ツールの使用が含まれます。実践的な事例では、Eigen ライブラリを使用して線形回帰アルゴリズムを実装し、メモリを効果的に管理し、高性能の行列演算を使用する方法を示します。

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MetaFAIR はハーバード大学と協力して、大規模な機械学習の実行時に生成されるデータの偏りを最適化するための新しい研究フレームワークを提供しました。大規模な言語モデルのトレーニングには数か月かかることが多く、数百、さらには数千の GPU を使用することが知られています。 LLaMA270B モデルを例にとると、そのトレーニングには合計 1,720,320 GPU 時間が必要です。大規模なモデルのトレーニングには、これらのワークロードの規模と複雑さにより、特有のシステム上の課題が生じます。最近、多くの機関が、SOTA 生成 AI モデルをトレーニングする際のトレーニング プロセスの不安定性を報告しています。これらは通常、損失スパイクの形で現れます。たとえば、Google の PaLM モデルでは、トレーニング プロセス中に最大 20 回の損失スパイクが発生しました。数値的なバイアスがこのトレーニングの不正確さの根本原因です。
