2024 年に注目すべき人工知能イノベーション トップ 10
人工知能 (AI) は、もはや単なるバズワードではなく、日常生活に不可欠な部分です。過去 1 年間、人工知能は社会のあらゆる分野で広く使用され、私たちの生活、仕事、テクノロジーとの関わり方を変えてきました。
2024 年に出現する可能性のある人工知能のイノベーションのトップ 10 について説明し、これらのイノベーションを受け入れ、将来に備えます。
人工知能のイノベーション
1. 人工知能による医療診断の強化
医療分野は大きな変化を遂げており、そのほとんどは人工知能技術によって推進されています。 2024 年までに、人工知能システムは複雑な医療データを非常に高い精度で分析し、より早期かつ正確な病気の診断を可能にし、より効果的な治療法を提案し、患者の予後を改善すると期待されています。
2. パーソナライズされた学習と人工知能
教育分野はパーソナライズに向けて発展しており、人工知能が重要な役割を果たしています。 2024 年までに、AI 主導の教育プラットフォームが生徒の独自の学習スタイルとニーズに合わせてカスタマイズされ、教育がより魅力的で効果的なものになるでしょう。このテクノロジーは、あらゆる年齢の生徒に大きな影響を与えるでしょう。
3. 高度な人工知能仮想アシスタント
2024 年までに、Siri や Alexa などの人工知能仮想アシスタントはより賢く、より直観的になるでしょう。彼らは人間のコマンドをより自然に理解して応答し、状況認識が向上するため、私たちの日常生活における役割が増大します。
4.自動運転車の台頭
2024 年までに自動運転車の人気が高まり、より安全で効率的な移動手段が提供されるでしょう。 AI アルゴリズムは今後も改善され、人的ミスによる事故を減らし、交通の流れを最適化します。
5. 人工知能による金融サービス
金融業界は人工知能テクノロジーを急速に導入しています。 2024 年までに、人工知能ベースの投資アドバイザーが一般的になり、より多くの人にパーソナライズされた投資アドバイスが提供されるようになるでしょう。
6. 人工知能を使用してネットワーク セキュリティを強化する
ネットワークの脅威が進化し続ける中、人工知能はネットワーク セキュリティの重要な柱になりつつあります。 2024 年までに、人工知能主導のセキュリティ システムはサイバー攻撃の検出と対応においてより効果的になり、デジタル資産とプライバシーを効果的に保護すると予想されています。
7. 人工知能が生成するコンテンツ
2024 年は、高品質の文章コンテンツ、アートワーク、音楽を生成できる AI 主導のツールにより、コンテンツ作成におけるパラダイム シフトが到来します。クリエイターに幅広いクリエイティブスペースを提供し、コンテンツ制作プロセスを簡素化します。
8. 人工知能による農業改革
人工知能のイノベーションは、食料安全保障などの世界的な重要な課題を解決しています。農業では、AI 主導のシステムにより作物管理が最適化され、収量が増加し、資源の使用が削減され、より持続可能な農業実践が推進されます。
9. 人工知能を使用してシームレスな言語翻訳を実現します
2024 年までに、人工知能は言語の壁を打ち破ります。人工知能を活用した翻訳ツールは、より正確かつ即時に機能し、よりスムーズな異言語コミュニケーションを可能にし、文化交流を促進し、グローバルなビジネス交流を促進します。
10. 人工知能によるメンタルヘルスのサポート
メンタルヘルスは十分な注目を集めており、人工知能はこの分野で重要な役割を果たすでしょう。 2024 年までに、AI を活用したチャットボットとアプリがメンタルヘルスのサポートと治療を提供し、ケアへのアクセスが向上するでしょう。
現実世界における人工知能の応用
- 自然言語処理 (NLP): GPT-3 などの AI 主導の NLP モデルは、人間のようなテキストを生成し、チャットボットを駆動し、実装することができます。言語翻訳サービス。感情分析やコンテンツの要約などにも使用されます。
- コンピューター ビジョン: 人工知能は画像とビデオの分析に革命をもたらしました。自動運転車はコンピューター ビジョンを使用して周囲を検知し、顔認識システムはスマートフォンを保護し、医療画像は AI 診断の恩恵を受けています。
- ヘルスケア: 人工知能は、医療専門家が病気を診断し、治療法を推奨し、大量の患者データを分析して傾向や洞察を特定するのに役立ちます。特に新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック下では、それが非常に貴重であることが証明されました。
- E コマース: オンライン小売業者は、人工知能を推奨エンジンとして使用し、ユーザーの行動や好みに基づいて製品を推奨することで、ショッピング エクスペリエンスを向上させ、売上を増加させます。
- 金融サービス: 人工知能アルゴリズムが金融データを分析して不正行為を検出し、取引戦略を最適化し、ロボアドバイザーを通じてパーソナライズされた金融アドバイスを提供します。
- 製造: 人工知能駆動のロボットと自動化システムは、生産プロセスを合理化し、効率と製品の品質を向上させます。
- エンターテインメント業界: ゲーム業界では、リアルなキャラクターを作成し、ゲーム体験を最適化するために人工知能が使用されています。また、ストリーミング プラットフォーム上のコンテンツ推奨アルゴリズムも推進します。
- 交通: 自動運転車はナビゲーションとリアルタイムの意思決定に人工知能を使用しており、人的ミスによる事故を減らす可能性があります。
概要
2024 年は、人工知能のイノベーションにとって特別な年となり、その進歩は私たちの生活のほぼすべての側面に影響を与えるでしょう。医療から教育、交通手段からコンテンツ作成に至るまで、人工知能は私たちの生活や働き方を完全に変えるでしょう。
今後の AI イノベーションを取り入れ、興奮と変化に満ちた未来に備えましょう。 2024 年に入ると、人工知能が私たちの前進に不可欠な要素となることは明らかです。
以上が2024 年に注目すべき人工知能イノベーション トップ 10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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Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
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。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
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。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
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
あなたが知らない機械学習の 5 つの流派
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
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。
SOTA パフォーマンス、厦門マルチモーダルタンパク質-リガンド親和性予測 AI 手法、初めて分子表面情報を結合
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
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
AIなどの市場を開拓するグローバルファウンドリーズがタゴール・テクノロジーの窒化ガリウム技術と関連チームを買収
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
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
