Kürzlich fand in Peking das Thementreffen des Weltforums für Wissenschaft, Technologie und Entwicklung 2024 „Künstliche Intelligenz-Governance-Innovation baut eine internationale Vertrauensstiftung zur Kultivierung eines Wissenschafts- und Technologie-Governance-Ökosystems auf“ statt Akademiker der Chinesischen Akademie der Wissenschaften veröffentlichte auf dem Treffen den Top Ten Frontier Technology Trend Outlook 2024.
„Sie stecken voller unendlicher Möglichkeiten und Potenziale. Sie werden nicht nur einen bequemeren und effizienteren Lebensstil ermöglichen, sondern auch Innovation und Entwicklung in allen Lebensbereichen fördern, sagte Qiao Hong und hoffte, dass diese Veröffentlichung jeden zum Nachdenken anregen kann.“ wie man die Entwicklungsrichtung der künstlichen Intelligenz versteht, wie man technologische Innovation und industrielle Modernisierung fördert und wie man die nachhaltige Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz gewährleistet.“
Diese zehn hochmodernen Technologietrends sind:
Gemeinsame KI-Technologie
1. Kleine Datenmengen und hochwertige Daten
Eine große Menge ungültiger Daten verbraucht nicht nur Rechenressourcen, sondern stellt auch das zuverlässige Training von Modellen vor Herausforderungen. In diesem Zusammenhang wird der Wert kleiner Datenmengen und hochwertiger Daten immer wichtiger. Small Data legt mehr Wert auf die Genauigkeit und Relevanz von Daten, wodurch die Abhängigkeit und Unsicherheit von Algorithmen der künstlichen Intelligenz von Daten wesentlich verringert und die Netzwerkzuverlässigkeit verbessert wird. Der Aufbau vielfältiger Datensätze kann nicht nur theoretisch die Entwicklung von KI mit unterschiedlichen technischen Wegen unterstützen, sondern auch neue Möglichkeiten zur Lösung des Engpassproblems allgemeiner künstlicher Intelligenz bieten.
2. Mensch-Maschine-Ausrichtung
Nur wenn die Ausgabeergebnisse der KI mit den menschlichen Werten übereinstimmen, können wir sicherstellen, dass die Fähigkeiten und das Verhalten des KI-Modells mit den menschlichen Absichten übereinstimmen. Sich allein auf Daten und Algorithmen zu verlassen, reicht nicht aus, um eine Mensch-Maschine-Anpassung zu erreichen. Das bedeutet, dass Sie bei der Gestaltung eines Belohnungsmechanismus nicht nur die Effizienz, Effektivität und Effektivität der Aufgabe berücksichtigen müssen, sondern auch, ob das Verhalten der menschlichen Ethik entspricht Standards.
3. KI-Nutzungsgrenzen und ethisches Überwachungsmodell
Gegenwärtig rücken Compliance-, Sicherheits- und ethische Fragen von KI-Systemen immer mehr in den Vordergrund, und es ist insbesondere erforderlich, einen Rahmen für ein KI-Überwachungsmodell zu etablieren. Sein Hauptzweck besteht darin, durch die Formulierung klarer Standards und Spezifikationen sicherzustellen, dass alle KI-Systeme bei der Entwicklung und Nutzung etablierten Grundsätzen folgen und so das Risiko einer übermäßigen Nutzung von KI ohne definiertes System verringern.
4. Interpretierbarkeitsmodell
Unter der Prämisse, die Wirksamkeit sicherzustellen, wird die Verbesserung der Erklärbarkeit dazu beitragen, den Verbrauch öffentlicher Ressourcen zu reduzieren, das Vertrauen der Benutzer in KI-Systeme zu stärken und deren Anwendung in Schlüsselbereichen zu fördern. Im Medizin- und Gesundheitsbereich beispielsweise kann ein gut interpretierbares KI-Diagnosesystem es Ärzten erleichtern, die Grundlage ihrer Beurteilung zu verstehen und unnötige Untersuchungen und Behandlungsverfahren zu reduzieren.
Vorab trainierte Großmodelle
5. Das Skalengesetz
Groß angelegte Pre-Training-Modelle, die auf umfangreichen Parametern und Trainingsdaten basieren, können die Mensch-Computer-Interaktion und die Denkfähigkeit effektiv verbessern und die Vielfalt und Fülle der Aufgaben, die erledigt werden können, erhöhen. Derzeit ist das Skalengesetz noch gültig und spiegelt sich nicht nur in Sprachmodellen wider, sondern wird auch in vielen Bereichen wie Bildverarbeitung und Spracherkennung überprüft.
6. Vollmodales großes Modell
Das vollmodale große Modell kann verschiedene Arten von Dateneingaben wie Text, Bilder, Audio, Datentabellen usw. verarbeiten und verstehen und je nach Aufgabenanforderungen verschiedene Arten von Ausgaben generieren. Beispielsweise ist die Einführung der 3D-Punktwolkendatenmodalität, die normalerweise zur Erfassung dreidimensionaler Rauminformationen verwendet wird, für die Roboternavigation und Hindernisvermeidung besonders wichtig.
7. KI-gesteuerte wissenschaftliche Forschung
Verwenden Sie große Modelle, generative Technologien usw., um die Effizienz und Genauigkeit des Hypothesenvorschlags, des experimentellen Designs, der Datenanalyse und anderer Phasen der wissenschaftlichen Forschung zu verbessern. Wissenschaftler können KI-Technologie zur experimentellen Überwachung und Anpassung in Echtzeit, für schnelles Feedback zu experimentellen Ergebnissen und zur dynamischen Optimierung von experimentellen Designs und Annahmen nutzen.
verkörperte Intelligenz
8. Verkörpertes Kleinhirnmodell
Herkömmliche große Modelle können Roboter bei langsamen Reaktionsaufgaben wie Entscheidungsfindung, Aufgabenzerlegung und gesundem Menschenverstand unterstützen, sind jedoch nicht für schnelle Reaktionsaufgaben wie Roboterplanung und -steuerung mit starker Echtzeit und hoher Geschwindigkeit geeignet Stabilität. Verkörperte Intelligenz (eine weitere Erweiterung der künstlichen Intelligenz in der physischen Welt, bezieht sich im Allgemeinen auf ein intelligentes System, das die physische Welt wahrnehmen, verstehen und mit ihr interagieren kann. Das Kleinhirnmodell kann integrierte Lernmethoden wie Multi-Modell-Voting verwenden.) Die Auswahl der Roboterontologiestruktur und der Umgebungseigenschaften stellt sicher, dass Roboter hochdynamische, hochfrequente und robuste geplante Steuerungsaktionen unter der Voraussetzung durchführen können, dass sie ihre eigenen Ontologiebeschränkungen verstehen, wodurch intelligente Roboter besser in der Lage sind, die präzisen Anforderungen zu erfüllen Betriebs- und Echtzeitsteuerungsanforderungen der realen Welt.
9. Physisches künstliches Intelligenzsystem
Das physische künstliche Intelligenzsystem verleiht physischen Objekten in der physischen Welt verkörperte Intelligenz und ermöglicht es herkömmlichen Geräten, ihre ursprünglichen funktionalen Einschränkungen zu durchbrechen und ein höheres Maß an intelligentem Betrieb zu erreichen. Humanoide Roboter sind die ultimative Form physischer künstlicher Intelligenzsysteme. Sie verfügen nicht nur über multimodale Wahrnehmungs- und Verständnisfähigkeiten, können auf natürliche Weise mit Menschen interagieren, sondern können auch in komplexen Umgebungen Entscheidungen treffen und autonom handeln und werden voraussichtlich auf mehr angewendet komplexe Aufgaben in der Zukunft.
generative künstliche Intelligenz
10. Weltsimulator
Der Weltsimulator kann ein immersives High-Simulation-Erlebnis bieten und den Benutzern eine reichhaltigere und vielfältigere Spielwelt bieten. Er kann in den Bereichen Bildung, Unterhaltung und anderen Bereichen eingesetzt werden und kann auch superdigitale Szenen erstellen. Im Bereich der Robotik kann diese Technologie auch zum Erstellen umfangreicher, standardisierter multimodaler Roboterverhaltensdatensätze verwendet werden, wodurch die Fähigkeiten des Roboterontologiedesigns, des Simulationstrainings und der Algorithmenmigration verbessert werden.