ChatGPT 대안의 종말: 일반 사람들이 인공 지능을 제어할 수 있는 마지막 퍼즐 조각은 무엇일까요? |티타늄 시공간
앞에 쓰기:
1980년 4월 14일 미국 로스앤젤레스에서 열린 제52회 아카데미 시상식에서 영화 '크레이머스'는 작품상, 감독상, 각색상, 남우주연상, 여우조연상 등 5개 부문을 수상했다. 거장의 시대, 그것은 똑같이 위대한 베트남 전쟁 서사 영화 "Apocalypse Now"를 능가했습니다. 이 위대한 작품은 자신의 운명을 이용해 역사의 진실을 우화적인 방식으로 드러내는 것 같습니다.
"모든 전쟁에는 승자도 패자도 없습니다. 유일한 승자는 전쟁 그 자체입니다."
2022년 11월 30일 미국 샌프란시스코에서 미국 인공지능 연구소 OpenAI가 인공지능 채팅 로봇인 ChatGPT를 출시한 지 2개월 만에 사용자 수가 1억 명을 돌파했습니다. "는 1억 명의 사용자를 유치하여 역사상 가장 빠르게 성장하는 소비자 앱이 되었습니다. '인공지능의 아버지' 앨런 튜링(Alan Turing)의 정의에 따르면, 기계가 기계로서의 정체성을 식별하지 않고도 (텔렉스 장비를 통해) 인간과 대화할 수 있다면 그 기계는 지능적이라고 합니다. 70년 이상에 걸쳐 진행된 인간과 인공 지능 간의 장거리 경주에서 새로운 인간의 계시가 나타났습니다.
"세계는 새로운 AI 기술 폭발 직전에 있습니다."
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2023년 6월 7일 오후 3시, Titan Time의 "Reading Moment"가 블록버스터 라이브 방송을 선보입니다:
ChatGPT 대안의 종말: 평범한 사람들이 인공 지능 퍼즐의 마지막 조각을 제어할 수 있을까요?
이 퍼즐 조각을 찾으려면 역사를 되돌아보는 것부터 시작하면 될 것 같습니다...
인공지능은 세 가지 역사적 발전 물결을 거쳤습니다
► 첫 번째 물결(1956-1974):
AI 사고 경향은 기계에게 논리적 추론 능력을 제공합니다. '인공지능'이라는 개념이 대두되면서 사람들은 AI의 미래에 대한 상상력으로 가득 차 있으며, 인공지능은 첫 번째 발전의 물결을 맞이했습니다.
이 단계에서는 인공지능이 주로 대수학 및 기하학 문제를 해결하는 데 사용되며, 영어 프로그램을 학습하고 사용하는 데 주로 기계의 논리적 추론 능력에 중점을 둡니다.
그 중 1960년대 자연어 처리와 인간-컴퓨터 대화 기술의 획기적인 발전은 인공지능에 대한 사람들의 기대를 크게 높여 인공지능을 제1의 정점에 이르게 했습니다.
그러나 당시 컴퓨터 컴퓨팅 능력이 부족하고 의회의 압력으로 인해 미국과 영국 정부는 1973년에 명확한 목표 없이 인공지능 연구 프로젝트에 자금 할당을 중단했습니다. 인공지능 R&D의 실현주기는 길어지고 업계는 추워졌습니다.
키워드: 인식 패턴, 인간-컴퓨터 대화, 전문가 시스템
► 두 번째 물결(1980-1987):
전문가 시스템으로 인공지능을 실용화합니다. 최초의 전문가 시스템은 1968년 Feigenbaum이 개발한 DENDRAL 시스템으로, 이는 화학자가 특정 물질의 분자 구조를 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다. DENDRAL은 처음으로 지식 기반의 정의를 제안했으며 AI의 두 번째 물결을 위한 길을 열었습니다. 개발.
1980년대부터 특정 분야의 '전문가 시스템' AI 프로그램이 널리 채택되었으며, 이 시스템은 해당 분야의 전문 지식을 바탕으로 전문적인 질문에 대한 답변을 추론할 수 있게 되면서 AI가 더욱 '실용화'되었습니다. 그리고 전문가 시스템에 의존한 지식공학이 당시 주요 연구방향이 되었다. 그러나 전문가 시스템의 실용성은 특정 분야로 제한되는 동시에 업그레이드가 어렵고 유지 관리 비용이 여전히 높습니다.
1990년 인공지능 DARPA 프로젝트의 실패는 AI의 두 번째 물결이 바닥에 이르렀음을 알렸습니다. 그러나 동시에 BP 신경망의 제안은 후속 기계 인식 및 상호 작용 기능의 기반을 마련했습니다.
키워드: 프레임 이론, 컴퓨터 비전, 컴퓨터 신경학, BP 알고리즘, 행동 로봇
► 세 번째 물결(1993년부터 현재까지):
딥 러닝은 지각 지능을 성숙시키는 데 도움이 됩니다. 끊임없이 증가하는 컴퓨터의 컴퓨팅 성능은 인공 지능 기술의 반복을 가속화하고 지각 지능을 성숙한 단계로 끌어올렸습니다. AI는 다양한 응용 시나리오와 결합되어 산업이 활성화됩니다.
2006년 딥 러닝 알고리즘 제안과 2012년 AlexNet의 ImageNet 훈련 세트에 대한 이미지 인식 정확도의 획기적인 혁신은 인공 지능 개발의 새로운 물결을 직접적으로 촉진했습니다.
2016년 알파고가 바둑 프로 선수들을 꺾으면서 인공지능은 다시 한 번 전례 없는 주목을 받았습니다. 기술 발전의 관점에서 볼 때, 처음 두 물결에서는 인공 지능의 논리적 추론 능력이 계속 증가하고, 계산 지능이 점차 성숙되었으며, 지능 능력이 컴퓨팅에서 인식으로 확장되었습니다.
현재 음성인식, 음성합성, 기계번역 등 인지 기술의 역량은 인간 지능에 가까워지고 있습니다.
키워드: 전이 학습, 자율 주행, 생성적 적대 네트워크, 비지도 딥 러닝, 대규모 언어 모델
Titanium Media & Titanium Time은 People's Posts and Telecommunications Publishing House의 비동기 커뮤니티와 함께 AI 기술 개발의 새로운 라운드에 대한 심층적인 피크 대화를 시작했으며, AI 기술 개발 동향과 비즈니스 변화에 깊은 관심을 기울였습니다. AI 분야와 구체적인 인공지능 개발 프로세스의 핵심 노드를 많은 업계 실무자와 참가자들과 함께 공개하려고 노력하고 있습니다. 이는 일반 사람들이 인공지능을 마스터하기 위한 퍼즐의 마지막 조각입니다.
귀중한 손님 소개
스튜어트 러셀
1962년 "인공 지능: 현대적 접근 방식"의 저자이자 옥스퍼드 대학교 물리학 박사이자 스탠포드 대학교 컴퓨터 과학 박사인 영국인이 최초로 호킹과 다른 사람들과 함께 서명한 논문을 발표했습니다. 인공 지능을 통해 우리에게 위협을 가할 수 있는 사람들을 조심하십시오. 캘리포니아 대학교 버클리 세계 경제 포럼의 인공 지능 및 로봇 공학 위원회 부회장으로 컴퓨터 과학과 교수로 재직하고 있습니다. 인간 호환 인공 지능 센터의 학과장 및 이사를 역임했습니다.
니코 리
TMTpost Media Group 파트너, TMTpost Media Group 산하 유명 블록체인 미디어 데이터 플랫폼인 ChainDD 대표, "100 Question on Blockchain: Comprehensive Understanding of Blockchain in Simple and Easy Ways" 저자, 대표 기사 저자 "Shenzhen Sailong"회사 급사의 미스터리", "36 Krypton 주식 크라우드 펀딩 플랫폼이 사기에 빠졌습니다", "36 Krypton이 다시 사기에 빠졌습니다. 중국의 주식 크라우드 펀딩이 종말을 맞이하고 있습니까?", "Jia Yueting과 Faraday에 대한 조사 미국 선물자산', 'OKEX 불법 선물거래 의심 내부자' 등 주요 보도가 업계는 물론 국가까지 충격에 빠트렸다.
블록버스터 작품 소개
1995년에 『인공지능: 현대적 접근법』이 출간되어 '인공지능 분야의 표준 교과서'로 알려져 있습니다.
이 책은 인공지능(AI) 분야의 이론과 실제를 포괄적이고 심도 있게 탐구하여 오늘날 대중적인 인공지능 아이디어와 용어를 폭넓은 관심을 끌고 있는 응용 분야에 통합하여 이론과 실제를 통합합니다. .
이 책은 총 28개 장으로 구성된 7개 부분으로 구성되어 있습니다. 이론 부분에서는 인공지능 연구의 주요 이론과 방법을 소개하고, 2,000년 이상 전의 관련 아이디어를 추적합니다. 내용은 주로 논리, 확률, 연속 수학을 포함합니다. , 인식, 추론 및 학습 그리고 행동, 공정성, 신뢰, 사회 복지 및 안전; 실용적인 부분은 "현대적인" 개념을 완벽하게 구현하며 실제 응용 프로그램은 현재 인기 있는 마이크로 전자 장비, 로봇 행성 탐지기, 수십억 달러 규모의 온라인 서비스를 선택합니다. 사용자, 알파제로, 휴머노이드 로봇, 자율주행, 인공지능 기반 의료 등
현재 이 책은 원본 기반으로 업데이트되어 출시되었습니다. 제4판의 상당 부분은 새로운 내용을 포함하거나 인공지능 분야의 새로운 변화에 적응하고 해당 분야에 대한 보다 통일된 그림을 제시하기 위해 다시 작성되었습니다. 책 전체는 딥러닝 등을 다루고 있습니다. 이 분야의 새로운 성과에는 지난 10년 동안 인공지능 분야의 새로운 발전이 포함됩니다.
티콩타임|함께 읽는 시간
"티콩타임|독서시간" 생방송방—— 티타늄타임의 특별한 독서칼럼입니다.
책은 시간의 척도, 장소의 각주, 인물의 각주로 사용될 수 있습니다. 모든 세부적인 읽기, 책 페이지 사이의 모든 아이디어 교환은 공간에 마법의 영적 힘과 에너지를 생성할 수 있습니다. 시간의 공명.
이 곳은 신흥 기업가와 새로운 세대의 혁신가를 위한 영적인 장소입니다. 독서, 지식, 문화를 링크로 사용하여 모든 고유한 개인을 연결하고 모든 고유한 영혼의 사고 궤적을 해체합니다.
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검색 강화 생성 및 의미론적 메모리를 AI 코딩 도우미에 통합하여 개발자 생산성, 효율성 및 정확성을 향상시킵니다. EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG에서 번역됨, 저자 JanakiramMSV. 기본 AI 프로그래밍 도우미는 자연스럽게 도움이 되지만, 소프트웨어 언어에 대한 일반적인 이해와 소프트웨어 작성의 가장 일반적인 패턴에 의존하기 때문에 가장 관련성이 높고 정확한 코드 제안을 제공하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 코딩 도우미가 생성한 코드는 자신이 해결해야 할 문제를 해결하는 데 적합하지만 개별 팀의 코딩 표준, 규칙 및 스타일을 따르지 않는 경우가 많습니다. 이로 인해 코드가 애플리케이션에 승인되기 위해 수정되거나 개선되어야 하는 제안이 나타나는 경우가 많습니다.

LLM(대형 언어 모델)은 대규모 텍스트 데이터베이스에서 훈련되어 대량의 실제 지식을 습득합니다. 이 지식은 매개변수에 내장되어 필요할 때 사용할 수 있습니다. 이러한 모델에 대한 지식은 훈련이 끝나면 "구체화"됩니다. 사전 훈련이 끝나면 모델은 실제로 학습을 중단합니다. 모델을 정렬하거나 미세 조정하여 이 지식을 활용하고 사용자 질문에 보다 자연스럽게 응답하는 방법을 알아보세요. 그러나 때로는 모델 지식만으로는 충분하지 않을 때도 있으며, 모델이 RAG를 통해 외부 콘텐츠에 접근할 수 있더라도 미세 조정을 통해 모델을 새로운 도메인에 적응시키는 것이 유익한 것으로 간주됩니다. 이러한 미세 조정은 인간 주석 작성자 또는 기타 LLM 생성자의 입력을 사용하여 수행됩니다. 여기서 모델은 추가적인 실제 지식을 접하고 이를 통합합니다.

AIGC에 대해 자세히 알아보려면 다음을 방문하세요. 51CTOAI.x 커뮤니티 https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou는 인터넷 어디에서나 볼 수 있는 전통적인 문제 은행과 다릅니다. 고정관념에서 벗어나 생각해야 합니다. LLM(대형 언어 모델)은 데이터 과학, 생성 인공 지능(GenAI) 및 인공 지능 분야에서 점점 더 중요해지고 있습니다. 이러한 복잡한 알고리즘은 인간의 기술을 향상시키고 많은 산업 분야에서 효율성과 혁신을 촉진하여 기업이 경쟁력을 유지하는 데 핵심이 됩니다. LLM은 자연어 처리, 텍스트 생성, 음성 인식 및 추천 시스템과 같은 분야에서 광범위하게 사용될 수 있습니다. LLM은 대량의 데이터로부터 학습하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

머신 러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습하고 능력을 향상시킬 수 있는 능력을 제공하는 인공 지능의 중요한 분야입니다. 머신러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 추천 시스템, 사기 탐지 등 다양한 분야에서 폭넓게 활용되며 우리의 삶의 방식을 변화시키고 있습니다. 기계 학습 분야에는 다양한 방법과 이론이 있으며, 그 중 가장 영향력 있는 5가지 방법을 "기계 학습의 5개 학교"라고 합니다. 5개 주요 학파는 상징학파, 연결주의 학파, 진화학파, 베이지안 학파, 유추학파이다. 1. 상징주의라고도 알려진 상징주의는 논리적 추론과 지식 표현을 위해 상징을 사용하는 것을 강조합니다. 이 사고 학교는 학습이 기존을 통한 역연역 과정이라고 믿습니다.

편집자 |ScienceAI 질문 응답(QA) 데이터 세트는 자연어 처리(NLP) 연구를 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다. 고품질 QA 데이터 세트는 모델을 미세 조정하는 데 사용될 수 있을 뿐만 아니라 LLM(대형 언어 모델)의 기능, 특히 과학적 지식을 이해하고 추론하는 능력을 효과적으로 평가하는 데에도 사용할 수 있습니다. 현재 의학, 화학, 생물학 및 기타 분야를 포괄하는 과학적인 QA 데이터 세트가 많이 있지만 이러한 데이터 세트에는 여전히 몇 가지 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 형식이 비교적 단순하고 대부분이 객관식 질문이므로 평가하기 쉽지만 모델의 답변 선택 범위가 제한되고 모델의 과학적 질문 답변 능력을 완전히 테스트할 수 없습니다. 이에 비해 개방형 Q&A는

Editor | KX 약물 연구 및 개발 분야에서 단백질과 리간드의 결합 친화도를 정확하고 효과적으로 예측하는 것은 약물 스크리닝 및 최적화에 매우 중요합니다. 그러나 현재 연구에서는 단백질-리간드 상호작용에서 분자 표면 정보의 중요한 역할을 고려하지 않습니다. 이를 기반으로 Xiamen University의 연구자들은 처음으로 단백질 표면, 3D 구조 및 서열에 대한 정보를 결합하고 교차 주의 메커니즘을 사용하여 다양한 양식 특징을 비교하는 새로운 다중 모드 특징 추출(MFE) 프레임워크를 제안했습니다. 조정. 실험 결과는 이 방법이 단백질-리간드 결합 친화도를 예측하는 데 있어 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다. 또한 절제 연구는 이 프레임워크 내에서 단백질 표면 정보와 다중 모드 기능 정렬의 효율성과 필요성을 보여줍니다. 관련 연구는 "S"로 시작된다

1일 본 사이트 소식에 따르면 SK하이닉스는 오늘(1일) 블로그 게시물을 통해 8월 6일부터 8일까지 미국 캘리포니아주 산타클라라에서 열리는 글로벌 반도체 메모리 서밋 FMS2024에 참가한다고 밝혔다. 많은 새로운 세대의 제품. 인공지능 기술에 대한 관심이 높아지고 있는 가운데, 이전에는 주로 NAND 공급업체를 대상으로 한 플래시 메모리 서밋(FlashMemorySummit)이었던 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage) 소개를 올해는 미래 메모리 및 스토리지 서밋(FutureMemoryandStorage)으로 명칭을 변경했습니다. DRAM 및 스토리지 공급업체와 더 많은 플레이어를 초대하세요. SK하이닉스가 지난해 출시한 신제품
