


Masa depan kecerdasan buatan: Apa yang diharapkan dalam lima tahun akan datang
Apakah kesan kecerdasan buatan pada lima tahun akan datang? Kehidupan manusia akan bertambah pantas, tingkah laku akan berubah, industri akan berubah - ini adalah ramalan tertentu.
Pada separuh pertama abad ke-20, konsep kecerdasan buatan masuk akal hampir secara eksklusif kepada peminat fiksyen sains. Dalam kesusasteraan dan filem, robot, mesin hidup dan bentuk kecerdasan buatan lain telah menjadi elemen penting dalam banyak novel fiksyen sains - daripada "Metropolis" kepada "I, Robot". Walau bagaimanapun, menjelang separuh kedua abad yang lalu, saintis dan ahli teknologi memulakan percubaan serius untuk melaksanakan kecerdasan buatan
Sejarah ringkas tentang kesan kecerdasan buatan terhadap masyarakat
Dalam Projek Penyelidikan Musim Panas Dartmouth 1956 mengenai Kepintaran Buatan , Hos bersama John McCarthy memperkenalkan istilah kecerdasan buatan dan membantu mengeram komuniti penyelidik AI yang teratur.
Gembar-gembur mengenai kecerdasan buatan selalunya melebihi keupayaan sebenar apa sahaja yang boleh dicipta oleh penyelidik ini. Tetapi dalam tiga dekad terakhir abad ke-20, kemajuan besar dalam kecerdasan buatan mula mengganggu masyarakat secara keseluruhan. Apabila Deep Blue dari IBM menewaskan juara catur Gary Kasparov, acara itu seolah-olah menandakan lebih daripada sekadar kekalahan bersejarah dan tunggal dalam sejarah catur - kali pertama komputer mengalahkan pemain catur peringkat tertinggi - dan juga melepasi ambang. Mesin berfikir telah meninggalkan alam fiksyen sains dan memasuki dunia nyata.
Dengan kemunculan era data besar dan pertumbuhan eksponen kuasa pengkomputeran selaras dengan Undang-undang Moore, kecerdasan buatan telah dapat menapis sejumlah besar data dan mempelajari tugas yang sebelum ini hanya boleh dilakukan oleh manusia
Impak kebangkitan mesin sudah ada di sini Meresapi masyarakat: Peranti pengecaman suara seperti Alexa, enjin pengesyoran yang digunakan oleh Netflix untuk mencadangkan filem mana yang akan ditonton seterusnya berdasarkan sejarah tontonan, dan langkah sederhana yang diambil oleh kereta pandu sendiri dan kereta pandu sendiri yang lain hanyalah simbolik. Perkembangan kecerdasan buatan dalam tempoh lima tahun akan datang mungkin membawa perubahan sosial yang ketara melebihi apa yang kita lihat setakat ini
Bagaimanakah kecerdasan buatan akan mempengaruhi masa depan?
Kelajuan hidup. Perubahan paling ketara yang dirasai oleh ramai orang di seluruh masyarakat ialah kadar perhubungan yang pantas dengan institusi besar. Mana-mana organisasi yang kerap berhubung dengan sejumlah besar pengguna (perniagaan, agensi kerajaan, organisasi bukan untung) akan dipaksa untuk melaksanakan kecerdasan buatan dalam proses membuat keputusan dan dalam aktiviti yang dihadapi oleh orang ramai dan pengguna. Kecerdasan buatan akan membolehkan organisasi ini membuat kebanyakan keputusan dengan lebih cepat. Akibatnya, kita semua merasakan kehidupan semakin pantas.
Tamatnya privasi. Masyarakat juga akan melihat komitmen etikanya, terutamanya privasi, diuji oleh sistem AI yang berkuasa. Sistem kecerdasan buatan mungkin lebih mengenali kita daripada kita sendiri. Sepanjang 50 tahun yang lalu, komitmen kami untuk melindungi privasi telah diuji dengan teruk oleh teknologi baru muncul. Memandangkan kos untuk mendapatkan cerapan tentang data peribadi kami semakin berkurangan, dan algoritma yang lebih berkuasa yang mampu menilai sejumlah besar data menjadi lebih biasa, kami mungkin mendapati bahawa ini adalah halangan teknikal dan bukannya komitmen etika yang membawa kepada masyarakat yang menghormati privasi.
Rimba Kepintaran BuatanUndang-undang. Kami juga boleh menjangkakan persekitaran kawal selia menjadi lebih rumit bagi organisasi yang menggunakan AI. Pada masa ini, kerajaan di semua peringkat di seluruh dunia, dari tempatan ke nasional kepada multinasional, sedang berusaha untuk mengawal selia penggunaan AI. Di Amerika Syarikat sahaja, kita boleh menjangkakan rimba undang-undang AI apabila unit kerajaan bandar, negeri dan persekutuan merangka, melaksanakan dan mula menguatkuasakan undang-undang AI baharu. Akibatnya, kerumitan undang-undang menjalankan perniagaan akan meningkat dengan ketara dalam tempoh lima tahun akan datang.
Kolaborasi antara manusia dan kecerdasan buatan. Sebilangan besar masyarakat mahu perniagaan dan kerajaan menggunakan AI sebagai penambahan kecerdasan dan kepakaran manusia, atau sebagai rakan kongsi kepada satu atau lebih manusia yang berusaha mencapai matlamat, dan bukannya menggunakannya untuk menggantikan pekerja manusia. Salah satu kesan kelahiran AI sebagai idea dalam fiksyen sains berabad-abad ialah kiasan genre, yang sebahagian besarnya menampilkan gambaran dramatik AI sebagai ancaman eksistensi kepada manusia, telah menjadi sangat tertanam dalam jiwa kolektif kita. Kerjasama manusia dengan AI, atau melibatkan manusia dalam sebarang proses yang terjejas secara material oleh AI, akan menjadi kunci untuk menguruskan ketakutan yang terhasil daripada AI yang meresap dalam masyarakat.
Industri yang manakah akan memberi kesan yang ketara kepada kecerdasan buatan?
Pendidikan. Di semua peringkat pendidikan, kecerdasan buatan berpotensi untuk menjadi transformatif. Pelajar akan menerima kandungan pendidikan dan latihan yang disesuaikan dengan keperluan khusus mereka. AI juga akan menentukan strategi pendidikan terbaik berdasarkan gaya pembelajaran individu pelajar. Menjelang 2028, sistem pendidikan hampir tidak dapat dikenali.
Perubatan. Kecerdasan buatan boleh menjadi alat standard untuk doktor dan pembantu doktor yang bertanggungjawab untuk diagnosis. Masyarakat harus mengharapkan peningkatan dalam kadar diagnosis perubatan yang tepat. Walau bagaimanapun, sensitiviti data pesakit dan kerumitan menavigasi undang-undang yang melindungi mereka juga boleh membawa kepada persekitaran undang-undang perubatan yang lebih kompleks dan peningkatan kos operasi.
Kewangan. Pemprosesan bahasa semula jadi yang digabungkan dengan pembelajaran mesin akan membolehkan bank dan penasihat kewangan serta bot sembang canggih untuk berinteraksi dengan pelanggan secara berkesan melalui pelbagai interaksi biasa: pemantauan skor kredit, pengesanan penipuan, perancangan kewangan, hal polisi insurans dan perkhidmatan pelanggan . Sistem AI juga akan digunakan untuk membangunkan strategi pelaburan yang lebih kompleks dan lebih pantas untuk pelabur besar.
Undang-undang. Kita boleh menjangkakan bilangan firma kecil dan sederhana akan berkurangan dalam tempoh lima tahun akan datang, kerana pasukan kecil yang terdiri daripada satu hingga tiga orang yang menggunakan sistem AI boleh melakukan kerja yang dahulunya memerlukan 10-20 peguam, dan melakukannya dengan lebih pantas dan lebih cekap Kos efektif. Dengan gesaan yang sesuai, chatbots telah dapat memberikan ringkasan asas undang-undang yang terpakai dan draf bahasa kontrak. Berdasarkan perkembangan kecerdasan buatan sejak beberapa tahun lalu, dan dengan mengandaikan ia terus maju dengan pesat, bilangan peguam manusia di Amerika Syarikat mungkin dikurangkan sebanyak 25% atau lebih menjelang 2028.
Penghantaran. Dalam masa terdekat, kita akan melihat lebih banyak kereta pandu sendiri untuk kegunaan persendirian dan komersial. Daripada kereta yang kebanyakan kita pandu ke tempat kerja, kepada trak yang mengangkut barangan di sepanjang lebuh raya, kepada kapal angkasa yang membawa manusia dan barangan ke bulan, pengangkutan kenderaan pandu sendiri mungkin merupakan kemasukan kita yang paling dramatik ke era kecerdasan buatan.
Atas ialah kandungan terperinci Masa depan kecerdasan buatan: Apa yang diharapkan dalam lima tahun akan datang. 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



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

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

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

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
