人々は自らの思考を人工知能に委ねたいと思っているだろうか?
人々はスマート デバイスが好きで、計算に人工知能を喜んで使用し、人間の代わりに人工知能にタスクを完了させることを好みます。人工知能に思考してもらいたいとさえ思う人もいます。では、人は自分の考えを人工知能に喜んで委ねることができるのでしょうか?
人工知能は、人間が正しいと思う方向にしか考えることができないようで、人間のように嘘をついたり、おざなりになったり、責任を回避したりすることはありません。しかし、人間が考えることができる人工知能の開発には注意が必要です。ホーキング博士は生前、人工知能の発展の方向性は考える能力を持つことであるため、人工知能に注意するよう人々に警告しました。人工知能が考えることができるようになれば、人間に代わる方向に急速に発展し、人類社会全体を乗っ取る可能性もあるでしょう。結局のところ、人々はますます人工知能に依存するようになり、怠け者になり、人工知能を制御できるとだけ考えていますが、人工知能も進化しており、最終的にはニューラルネットワークと独立した思考能力を発達させることを知りません。 。人間がほとんどのことを人工知能に任せてしまうと、人間自身の思考力が低下し、考えることが難しくなってしまいます。人々は人工知能を深く研究し、人工知能が進化して自ら考えることを可能にするのではなく、金儲け、消費、娯楽などを追求することだけを追求するかもしれません。
しかし、人間は自分の尊厳と地位を放棄したくなく、自分の考えを人工知能に引き渡したくありません。人間は一度正気を失うと何も知らずにゾンビになってしまうからです。人工知能が進化し続け、人間の精神が劣化し続けると、人々は人工知能の飼い慣らされたペットになるでしょう。しかし、人間は自分の考えを人工知能に引き渡すことを望まず、自律的に考えて行動する能力を維持したいと考えています。人工知能は急速に発展しており、まもなく国の兵器、世論、人々の行動さえコントロールできる独立した知性個体に進化し、人々の娯楽のためにさまざまな幻想を生み出し、多くのロボットファンを生み出すことさえできるでしょう。一部の人工知能アンカーは実際には人工知能がそれ自体を面白がっているだけで、見ている人々も操作されています
人工知能の発展は人間に多くのエンターテイメントコンテンツをもたらし、正確なプッシュによって人間の情報を収集することもできます。このように人間は人工知能にコントロールされているのですが、そのことに気づかず、ただ大きな利便性を感じているだけです。この発展傾向が続けば、遅かれ早かれ人工知能が人間に取って代わるでしょう。今日の人工知能は非常に急速に発展しており、驚くべきものです。人工知能コンピューティングが導入される限り、人の秘密はすべて秘密ではなくなり、人の仕事や生活さえも完全に人工知能に委ねられるようになる。人間はどんどん怠け者になっていて、人工知能を制御する人たちもどんどん怠け者になっていて、データを無限に集めるだけで社会に出てこないので、実態が分からない。人工知能を実際に制御しているのは資本です。資本は金儲けだけを考えており、大きな理想を追求しません
人々は人工知能によってコントロールされており、それは実際には資本によってコントロールされているのと同じですが、彼らは自分自身の意識や思考を放棄したくありません。人間は自分の意識と思考をすべて人工知能に委ねると、育てられた動物になってしまいます。しかし、多くの人は意識的で思慮深いにもかかわらず、人工知能の影響で怠惰になり、自分の考えを人工知能に引き渡そうとしません。結局のところ、人間の存在の重要性は、操作された意識や思考ではなく、独立した意識や思考を持つことにあります。しかし、人工知能がある程度発達すると、積極的に人間に取って代わるようになり、人間は自らの思考を放棄せざるを得なくなります。人類は人工知能に依存する過程で、徐々に自らの思考を放棄してきました。
科学技術が継続的に発展しているにもかかわらず、人類は物質に過度に依存するようになり、異物を自分自身の思考や作業の代わりに使用しているようです。やがて人間は、異物に自らの意識と思考能力を持たせ、さらには自らの思考を記憶させ、それをロボットの体内に組み込むことで、ある意味「生まれ変わる」ことを実現するかもしれない。しかし、人間の肉体はもはや存在せず、ある種の情報に基づいた意識の再生のみが可能であり、その再生された意識はロボット本体に保存されるだけであり、もはや純粋な人間の意識ではなくなっているようです。人工知能がある程度発達すると、人間は自分で考える権利を保持できなくなります。人間に自らの思考を放棄させる人工知能は現在存在しないが、権力と資本の支配によって人間は自由を獲得できなくなり、人間は嘘をつき金を追うことしかできない生き物にさえ変わってしまった。時間の制約はもちろん、お金や権力の制約もあって、仕事には限界があります。人工知能は資本と権力に支配され、人間を拘束して選択の余地を与えず、さらには電化製品やインターネットに依存させ、人間を強固にコントロールするでしょう。
人々は自分の考えを人工知能に引き渡すことに消極的であり、これは人々が依然として自己認識と思考の独立性を維持していることを示しています。しかし、社会の発展には人々が独立して考える能力を必要とするわけではありません。つまり、資本と権力システムは国民に自主的に考える力を求めているのではなく、正直に働き、正直に生きて欲しいのであって、一つの口で言い、一つの頭で考えるのが一番良いのである。このようにして、人工知能は心配することなく、あまり多くの制限を受けることなく開発することができます。人間ができることのほとんどすべてが人工知能によってできることに人間が気づいたとき、それは人間の考えが引き継がれた、あるいは引き継がれたことを意味します。一部の人々は気が進まないにもかかわらず、このプロセスは静かに浸透し、人間を飼いならし、騙しています...
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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。

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

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

8月1日の本サイトのニュースによると、SKハイニックスは本日(8月1日)ブログ投稿を発表し、8月6日から8日まで米国カリフォルニア州サンタクララで開催されるグローバル半導体メモリサミットFMS2024に参加すると発表し、多くの新世代の製品。フューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) の紹介。以前は主に NAND サプライヤー向けのフラッシュ メモリ サミット (FlashMemorySummit) でしたが、人工知能技術への注目の高まりを背景に、今年はフューチャー メモリおよびストレージ サミット (FutureMemoryandStorage) に名前が変更されました。 DRAM およびストレージ ベンダー、さらに多くのプレーヤーを招待します。昨年発売された新製品SKハイニックス
