Rumah Peranti teknologi AI Jepun berhasrat untuk menjadi peneraju global dalam kecerdasan buatan

Jepun berhasrat untuk menjadi peneraju global dalam kecerdasan buatan

Jun 03, 2023 pm 04:47 PM
AI Jepun tuan

Jepun berhasrat untuk menjadi peneraju global dalam kecerdasan buatan

Terkejut! Jepun cuba untuk menjadi penguasa kecerdasan buatan dunia dan meningkatkan KDNK Jepun sebanyak 50% melalui kecerdasan buatan, tetapi ia sebenarnya mengabaikan undang-undang dan tidak mengikut peraturan! Jepun habis-habisan: Hak cipta tidak terpakai untuk latihan kecerdasan buatan!

Anehnya, kerajaan Jepun baru-baru ini mengulangi bahawa ia tidak akan menguatkuasakan perlindungan hak cipta pada data yang digunakan dalam latihan AI. Dasar ini membenarkan AI menggunakan mana-mana data "sama ada untuk tujuan bukan untung atau komersial, sama ada tindakan selain penyalinan, atau kandungan yang diperoleh daripada laman web haram atau di tempat lain." Keiko Nagaoka mengesahkan pendirian berani itu pada mesyuarat tempatan, mengatakan undang-undang Jepun tidak akan melindungi bahan berhak cipta yang digunakan dalam set data AI.

Jepun, kecerdasan buatan dan hak cipta! Terdapat sedikit liputan tentang keadaan ini dalam bahasa Inggeris. Kerajaan Jepun nampaknya percaya bahawa kebimbangan mengenai hak cipta, terutamanya yang berkaitan dengan anime dan media visual lain, menghalang kemajuan Jepun dalam teknologi AI. Untuk kekal berdaya saing, Jepun berusaha sedaya upaya untuk mencari pendekatan bebas hak cipta dan menerokainya.

Berita ini adalah sebahagian daripada rancangan bercita-cita tinggi Jepun untuk menjadi peneraju dalam teknologi kecerdasan buatan. Sebagai pesaing kuat dalam bidang cip kecerdasan buatan, syarikat teknologi tempatan yang terkenal dengan teknologi cip 2-nanometer termaju mereka secara beransur-ansur menjadi tumpuan. Dengan syarikat cip di tempat lain kelihatan goyah, pembuatan cip Jepun mungkin merupakan pertaruhan yang lebih selamat. Jepun juga meningkatkan dalam G7 untuk membantu membentuk peraturan global untuk sistem kecerdasan buatan.

Tidak semua orang Jepun bersetuju dengan keputusan ini. Ramai pencipta animasi dan grafik bimbang bahawa kecerdasan buatan boleh menurunkan nilai kerja mereka. Sebaliknya, ahli akademik dan perniagaan memberi tekanan kepada kerajaan untuk mengambil kesempatan daripada undang-undang data negara yang longgar dan mendorong Jepun menjadi peneraju global dalam kecerdasan buatan.

Sejak 1990-an, pertumbuhan ekonomi Jepun adalah lemah walaupun merupakan ekonomi ketiga terbesar di dunia. Antara negara G7, Jepun mempunyai pendapatan per kapita yang paling rendah. Penggunaan kecerdasan buatan yang berkesan boleh meningkatkan KDNK negara sebanyak 50% atau lebih dalam tempoh yang singkat. Ia merupakan prospek yang menarik untuk Jepun, yang telah mengalami pertumbuhan rendah selama bertahun-tahun.

Ini semua tentang data! Akses Barat kepada data juga merupakan kunci kepada cita-cita AI Jepun. Lebih banyak data latihan berkualiti tinggi tersedia, lebih baik model AI akan menjadi. Walaupun tradisi budaya Jepun yang lama, jumlah data latihan untuk bahasa Jepun adalah jauh lebih kecil berbanding sumber bahasa yang tersedia untuk bahasa Inggeris Barat. Walau bagaimanapun, Jepun mempunyai banyak kandungan anime yang popular di seluruh dunia. Kedudukan Jepun nampak jelas - jika Barat menggunakan budaya Jepun untuk latihan AI, maka sumber budaya Barat juga harus digunakan untuk AI Jepun.

Apakah kesannya kepada dunia? Langkah Jepun menambah pembolehubah baharu kepada perbahasan kawal selia, yang juga telah menarik perhatian meluas di seluruh dunia. Di Jepun, kita melihat dinamik yang berbeza. Ekonomi ketiga terbesar dunia itu berkata ia tidak akan menghalang penyelidikan dan pembangunan kecerdasan buatan. Tambahan pula, ia sedang bersedia untuk menggunakan teknologi baharu ini untuk bersaing secara langsung dengan Barat.

Peringatan mesra bahawa setiap negara akan melakukan yang terbaik untuk rakyatnya. Secara teorinya, undang-undang A.S. melakukan perkara yang sama dengan data latihan AI. Jika Barat akan menggunakan budaya Jepun untuk melatih data, kita benar-benar tidak perlu terkejut jika Jepun memutuskan untuk membalas.

Jepun mempunyai sejarah yang panjang dan pencapaian tinggi dalam bidang kecerdasan buatan (AI). Institusi penyelidikan Jepun, perniagaan dan kerajaan sedang melabur secara aktif dalam penyelidikan dan pembangunan teknologi kecerdasan buatan. Jepun terlibat secara meluas dalam bidang kecerdasan buatan, dan arahan penyelidikan dan pembangunannya termasuk pembelajaran mesin, pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, robotik dan bidang lain.

Syarikat Jepun seperti Sony, Panasonic dan Toyota telah mencapai kemajuan yang ketara dalam bidang kecerdasan buatan. Di samping itu, kerajaan Jepun juga mempromosikan pembangunan bidang AI dan telah merumuskan satu siri dasar dan strategi, seperti pelan "Society 5.0", yang bertujuan untuk mencapai penyepaduan kecerdasan buatan, data besar, Internet of Things dan teknologi lain dan menyuntik tenaga baharu ke dalam ekonomi Jepun.

Secara global, kedudukan Jepun dalam bidang AI masih agak kompetitif, tetapi berbanding dengan Amerika Syarikat, China dan negara lain, Jepun mungkin sedikit kekurangan dalam beberapa aspek. Dalam bidang kecerdasan buatan pada masa hadapan, Jepun mengekalkan tahap penyelidikan dan pembangunan dan aplikasi teknologi yang tinggi, jadi ia mempunyai prospek pembangunan yang luas.

Kelebihan terbesar Jepun ialah tahap pembuatan cipnya! Sejak 1980-an, Jepun telah muncul dalam industri semikonduktor dan pernah menguasai pasaran global. Dalam bidang seperti DRAM, memori kilat dan penderia imej, pengeluar cip Jepun telah membuat pencapaian yang luar biasa.

Namun, apabila persaingan global semakin sengit, terutamanya peningkatan pesat industri semikonduktor di negara seperti Amerika Syarikat dan Korea Selatan, bahagian pasaran pengeluar cip Jepun di kawasan tertentu telah dicabar. Walaupun begitu, Jepun masih mempunyai tahap tinggi dan daya saing dalam teknologi cip.

Dalam bidang kepakaran masing-masing, pengeluar cip Jepun seperti Toshiba, Sony dan Renesas Electronics mempunyai teknologi terkemuka dunia. Sony mempunyai bahagian pasaran yang besar dan teknologi daya saing yang terkemuka di dunia dalam bidang penderia imej. Selain itu, Jepun juga mempunyai kelebihan dalam bidang seperti peranti frekuensi radio, semikonduktor kuasa, dan cip analog.

Secara umumnya, walaupun Jepun mungkin tidak lagi menjadi peneraju global dalam teknologi cip dalam sesetengah kawasan, ia masih mempunyai daya saing yang tinggi dan tahap teknologi dalam bidang tertentu. Pengeluar cip Jepun masih bekerja keras untuk menyesuaikan diri dengan perubahan permintaan pasaran dan trend pembangunan teknologi.

Atas ialah kandungan terperinci Jepun berhasrat untuk menjadi peneraju global dalam kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Akan R.E.P.O. Ada Crossplay?
1 bulan yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

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

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

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

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

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

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

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

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

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

SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb. Aug 01, 2024 pm 09:40 PM

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

See all articles