


'Indeks AI 2023' Universiti Stanford mentafsirkan prospek kecerdasan buatan
Institut Kepintaran Buatan (HAI) Berpusatkan Manusia Universiti Stanford telah mengeluarkan Indeks Kepintaran Buatan 2023, yang menganalisis kesan dan kemajuan kecerdasan buatan. Laporan dipacu data ini menyelidiki topik hangat yang berkaitan dengan kecerdasan buatan, seperti penyelidikan, etika, dasar, pendapat umum dan ekonomi.
Penemuan utama daripada kajian ini termasuk cara penyelidikan AI boleh berkembang ke dalam bidang khusus seperti pengecaman corak, pembelajaran mesin dan penglihatan komputer. Laporan itu menyatakan bahawa bilangan penerbitan AI meningkat lebih daripada dua kali ganda sejak 2010. Pada masa yang sama, aplikasi industri AI mengatasi akademia, memetik 32 model pembelajaran mesin penting yang dihasilkan oleh industri, manakala akademia hanya menghasilkan 3. Penyelidikan mengaitkan ini dengan sumber besar yang diperlukan untuk melatih model besar ini.
Tanda aras kecerdasan buatan tradisional, seperti penanda aras klasifikasi imej ImageNet dan ujian pemahaman bacaan SQuAD, tidak lagi mencukupi untuk mengukur kemajuan pesat teknologi, yang membawa kepada kemunculan penanda aras baharu seperti bangku BESAR dan HELM . Vanessa Parli, timbalan pengarah HAI dan ahli Jawatankuasa Pemandu Indeks AI, menjelaskan dalam artikel di Universiti Stanford bahawa banyak penanda aras AI telah mencapai titik tepu dengan sedikit peningkatan, dan penyelidik mesti menyesuaikan diri dengan cara masyarakat mahu berinteraksi dengan AI untuk membangunkan penanda aras baharu. Dia memberi contoh ChatGPT dan bagaimana ia melepasi banyak penanda aras tetapi masih sering memberikan maklumat yang salah.
Isu etika seperti berat sebelah dan maklumat salah adalah satu lagi aspek AI yang diperiksa dalam laporan. Dengan kemunculan model AI generatif yang popular seperti DALL-E 2, Stable Diffusion dan sudah tentu ChatGPT, penyalahgunaan etika AI semakin meningkat. Laporan itu menyatakan bahawa bilangan insiden dan kontroversi AI telah meningkat 26 kali ganda sejak 2012, menurut AIAAIC, pangkalan data bebas yang menyimpan penyalahgunaan AI. Selain itu, kebimbangan tentang etika AI berkembang dengan pesat, kerana penyelidikan mendapati bahawa bilangan penyerahan kepada persidangan Etika AI FAccT meningkat lebih daripada dua kali ganda sejak 2021, dan bilangan penyerahan telah meningkat sepuluh kali ganda sejak 2018.
Model bahasa berskala besar semakin besar dan kosnya setinggi langit. Laporan itu mengambil model Google PaLM yang dikeluarkan pada tahun 2022 sebagai contoh, menunjukkan bahawa kos model ini adalah 160 kali lebih tinggi dan skalanya adalah 360 kali lebih besar daripada OpenAI GPT-2 pada tahun 2019. Secara umum, lebih besar model, lebih tinggi kos latihan. Kajian itu menganggarkan kos latihan untuk model Chinchilla Deepmind dan BLOOM HuggingFace masing-masing berjumlah $2.1 juta dan $2.3 juta.
Secara global, pelaburan swasta dalam AI pada masa ini turun 26.7% berbanding 2021-2022, dan pembiayaan AI untuk syarikat baru juga semakin perlahan. Walau bagaimanapun, sepanjang dekad yang lalu, pelaburan dalam AI telah meningkat dengan ketara. Laporan itu menunjukkan bahawa berbanding dengan 2013, pelaburan swasta dalam kecerdasan buatan akan meningkat 18 kali ganda pada 2022. Terdapat juga dataran tinggi dalam bilangan syarikat yang mengguna pakai inisiatif AI baharu. Laporan itu mengatakan bahawa perkadaran syarikat yang menggunakan kecerdasan buatan meningkat dua kali ganda antara 2017 dan 2022, tetapi baru-baru ini mendatar pada kira-kira 50-60%.
Satu lagi topik yang menarik ialah tumpuan kerajaan yang semakin meningkat pada kecerdasan buatan. Indeks Kepintaran Buatan menganalisis rekod perundangan 127 negara dan mendapati bahawa 37 rang undang-undang yang mengandungi "kecerdasan buatan" menjadi undang-undang pada 2022, berbanding dengan hanya satu pada 2016. Kajian itu mendapati bahawa kerajaan A.S. telah meningkatkan perbelanjaan untuk kontrak berkaitan AI sebanyak 2.5 kali ganda sejak 2017. Mahkamah juga melihat lonjakan dalam kes undang-undang berkaitan AI: pada tahun 2022, terdapat 110 kes sedemikian berkaitan dengan undang-undang sivil, harta intelek dan kontrak.
Indeks AI juga menyelidiki tinjauan Pusat Penyelidikan Pew tentang pandangan orang Amerika tentang kecerdasan buatan. Dalam tinjauan terhadap lebih 10,000 ahli panel, 45% mengatakan mereka mempunyai perasaan bercampur-campur tentang penggunaan kecerdasan buatan dalam kehidupan seharian mereka, dan 37% mengatakan mereka lebih prihatin daripada teruja. Hanya 18% berasa teruja dan bukannya bimbang. Antara keraguan utama, 74% mengatakan mereka sangat atau agak bimbang tentang AI digunakan untuk membuat keputusan penting bagi manusia, dan 75% tidak selesa dengan AI digunakan untuk memahami pemikiran dan tingkah laku orang.
Atas ialah kandungan terperinci 'Indeks AI 2023' Universiti Stanford mentafsirkan prospek kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



DALL-E 3 telah diperkenalkan secara rasmi pada September 2023 sebagai model yang jauh lebih baik daripada pendahulunya. Ia dianggap sebagai salah satu penjana imej AI terbaik setakat ini, mampu mencipta imej dengan perincian yang rumit. Walau bagaimanapun, semasa pelancaran, ia adalah tidak termasuk

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
