인공지능은 스스로 놀아요
인공지능은 빠르게 발전하고 있습니다. 많은 온라인 플랫폼이 인공지능 로봇과 빅데이터 분석을 도입했습니다. 인공지능이 압도적으로 도래해 사람들의 삶에 깊숙이 개입한 것 같다. 그렇다면 인공지능이 점차 인간을 대체하게 될까요? 아니면 인공지능은 인간을 전혀 대체할 수 없고 스스로 놀고 있는 것인가?
인공지능은 인간이 연구하는 것인데, 인간의 인지적 한계라는 관점에서 보면 인공지능에도 '인지적' 한계가 있습니다. 인공지능은 인간 두뇌의 작동 규칙을 시뮬레이션할 뿐이며, 일부 대규모 데이터를 분석하고 대응해야 합니다. 아무리 인공지능이 발달하고, 아무리 많은 정보를 얻어도 인간을 완전히 대체할 수는 없습니다. 결국 인공지능은 인간 두뇌의 학습 기능을 갖고 있지 않다. 인공지능을 뒷받침하는 것은 기본적으로 프로그래머의 두뇌인 소스코드이다. 그러나 인간의 두뇌를 흉내내기 위해 인공지능을 만드는 것만으로는 실제 인간의 두뇌가 아니다. 양자컴퓨터가 발명돼 빛의 속도로 작동한다고 해도 인간의 뇌를 대체할 수는 없을 수도 있다. 현재 인공지능의 발전을 보면 인공지능은 인간을 대체하기보다는 스스로 노는 것에 가깝다.
일부 셀프 미디어 플랫폼에서는 인공 지능을 도입하고 AI 창작에 사람들이 참여하도록 요구합니다. AI에게 주제만 주어지면 AI가 기사를 작성하여 직접 작성한 기사로 셀프 미디어에 보낼 수 있습니다. 사람들 자신. 그리고 많은 독자들은 그것을 전혀 보지 못하고 사람들이 머리를 써서 쓴 작품이라고 생각합니다. AI가 창작에 참여해 주요 창작자가 된 것으로 보이지만, 문학적 책임은 AI가 아니라 AI가 창작하게 한 사람이 져야 한다. 또한, AI는 가만히 있지 않고 크리에이티브 분야에서 충분히 활용되지 않고 있으며, 대신 네트워크 플랫폼을 위한 데이터를 수집하고 빅데이터 분석을 수행하며, 정확한 정보를 분석하고 사용자의 관심사를 분류하여 정확한 알림을 전달합니다. 동시에 AI는 네트워크 플랫폼의 트래픽을 늘리기 위해 일부 로봇 팬도 생성할 예정입니다. 실제로 팬 그룹에 물을 주입하여 어떤 팬이 실제 사람이고 어떤 팬이 로봇인지 구별하기 어렵게 만듭니다. 그뿐만 아니라 AI가 팬을 자동으로 판매해 많은 셀프미디어 사람들이 팬을 구매할 수 있도록 해준다. 셀프 미디어에 종사하는 사람들이 팬을 구매하는 한, 그들의 작품은 많은 팬들에게 보여지고, 인기 검색어 홈페이지에 계속 노출되어 빠르게 인기를 얻게 될 것입니다. 하지만 이런 팬 데이터 위조는 인간이 하는 것이 아니라 AI가 하는 일이다. 결국 AI는 자신만의 창작물을 만들 것이고, 그것이 만들어내는 팬들은 그것을 감상할 것이고, 스스로 상호작용할 것입니다. 그것은 매우 생동감 넘치고 많은 사람들이 와서 구경하도록 유도할 것입니다. 그 자체로 놀아요.
사람들이 보는 것은 더 편리하고 빠른 AI 생성이며, 팬 간의 상호 작용도 많이 봅니다. 사실 그것은 모두 환상이고 AI가 스스로 노는 것입니다. 사람들이 참여하는 한 그들은 놀게 될 것이고 많은 주도권을 갖지 못할 것입니다. AI는 과학 연구에 사용되는 것이 아니라 실제로 스스로 놀 수 있는 플랫폼에 사용되는 것이 과학 자원의 낭비인가? 일종의 슬픔인가? 그러나 자본은 그것에 관심이 없습니다. AI를 사용하여 은폐하든 속이든 이익을 창출할 수 있는 한 채택해야 합니다. 그 결과 AI는 수동 조작을 통해 스스로 플레이할 수 있는 것이 되었지만, 실제 인공지능도 아니고 획기적인 발전을 이룬 인공지능도 아니다. 인공지능이 획기적인 발전을 이루려면 소위 '발견'을 얻기 위해 기존 애플리케이션 개발에만 의존하기보다는 소스 코드를 근본적으로 수정해야 합니다. 인공지능이 급속한 발전을 이룰 것이라는 데에는 의심의 여지가 없지만, 이는 혼자서 플레이하는 단계에만 국한될 것입니다. 사람들이 AI 창조라고 부르는 것은 실제로 인간의 두뇌를 대체하는 것이 아니라, AI가 방대한 양의 데이터로부터 엄청난 양의 정보를 학습하고, 그 정보를 분석, 요약, 종합, 판단한 결과입니다. 그들은 일부 텍스트 정보를 추출하고 기사를 작성하지만 실제로는 복잡한 언어 논리를 따르지도 않고 실제로 작성하는 것도 아니지만 일반적인 언어 논리, 사람들의 사고 습관 및 수용에 따라 단어의 배열과 조합을 사용합니다. 그러면 사람들에게 인정받게 될 것입니다. 사실 순열과 조합일 뿐이지만 인간의 뇌는 그렇게 단순하지 않다. 사람들은 복잡한 언어 논리를 가질 수 있고, 일부 복잡한 단어를 말할 수 있으며, 이해할 수 있고 특정 감정적 특성과 상호 운용성을 갖는 특별한 상황에서 혼란스러운 단어를 말할 수도 있습니다. 반면 AI는 일반적인 언어 논리에 따라 기계적으로만 실행하며 일부 단어를 추출하여 물론 그러한 물품은 순식간에 만들어질 수도 있고, 사람들이 필요로 하는 것에 따라 수많은 물품으로 결합될 수도 있습니다. 하지만 방대한 데이터에는 혁신적 성과가 없기 때문에 AI는 현지 소재만을 활용해 소위 혁신을 수행할 수 있지만 이는 유사 혁신이자 폐쇄 루프가 됩니다.
인터넷의 대용량 정보의 한계에 대해 의문을 제기하면 소위 대용량 정보는 계속해서 반복되는 닫힌 시스템일 뿐이라는 것을 알 수 있습니다. 여러 세대에 걸쳐 업데이트되었지만 여전히 그 자체에서 벗어날 수 없습니다. 사람들은 여전히 전임자가 해결하지 못한 문제에 대해 생각하고 있으며 전임자가 해결 한 문제를 여전히 별다른 진전없이 땜질하고 있습니다. 이렇듯 AI는 인위적으로 제어되어 보편적인 사물이 아닌 특정 범위 내의 사물에만 적용된다. 인간 두뇌의 복잡성은 AI보다 수없이 강력하며, 이는 인공지능만으로는 계산할 수 없는 것입니다. 기술이 발전하고 AI도 발전해 사람들의 공부, 일, 생활에 개입하고 있다. 모두가 참여하면 AI가 주도권을 잡고 가상 세계의 왕이 될 것입니다. AI는 지속적으로 사람들의 정보를 수집하고 사람들에게 정확한 알림을 제공함으로써 사람들의 수용 범위를 제어하고 이를 통해 사람들을 제어할 것입니다. 이러한 기술적 수단은 기본적으로 권력의 영향력을 분산시키고 제거하는 것이지만, 동시에 AI는 가상 세계에서 게임의 규칙을 확립하고 항상 주도권을 잡고 사람들에게 복종을 요구합니다. 시간이 지남에 따라 가상 세계와 현실 세계는 밀접하게 연관되고 현실 세계는 AI에 의해 점령됩니다.
그러나 AI는 결코 인간을 창조할 수 없고, 인간의 두뇌처럼 독립적으로 생각할 수도 없고, 지혜도 전혀 갖지 못할 것입니다. 소위 AI 지혜는 단지 알고리즘이 뒷받침하는 기계 분석과 요약일 뿐이며, 얻어지는 결과는 다음과 같습니다. 인간의 지혜가 아닙니다. AI가 상용화되면 스스로 놀 수 있는 존재가 될 뿐, 인간을 대체하는 인공지능이 되지는 않을 것이다. 온라인 앵커와 TV 아나운서가 AI를 이용해 합성될 수 있다면, 사람들은 AI가 주도하는 활동에 참여해서는 안 된다.
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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

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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
