将来AIのトピックを見ようとするすべての人が実際に最初から地球の平坦性に関する記事を書くことができるという警告から、見通しを始めたいと思います。
あなたの考えを実行するためにどれだけの努力をしても、あなたは実際に最終的に正しいことになる可能性がありません。しかし、たとえそれが信頼性を提供していなくても、ガラスのボールを少し見るのはまだエキサイティングです。これはまさにこの記事で私たちがしていることです。
一般的にAIトピックがエキサイティングであるが、読む代わりに聴くことを好む場合は、現在のポッドキャストをお勧めします。
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音声モデルのブーム
ChatGptは現在、あらゆる種類の波、たとえばWebサイトを介して行っています。多かれ少なかれニュース記事を生成します。たとえば、多くの学校や大学が宿題の意味があることを心配しているほどの高品質のテキストを作成できます。また、法律試験の合格もそこにあります。
ただし、実用的なアプリケーションの邪魔になる弱点もますます増えています。特に、ChatGptには新しい情報を記録する方法がありません。それが訓練されたデータは、もちろん毎日古くなり、モデルが公開された時点ではもはやバプテスマを受けませんでした。たとえば、ドイツの首相が誰であるかを尋ねると、「アンジェラ・メルケル」でまだ答えます。
インターネットを検索できるモデルのアプローチがすでにあります。ただし、チャットの厚さのモデルと組み合わせて、まだありません。 ChatGptが適切に学習できないという事実にも同じ方向があります。それはあなた自身の答えのみを読んで、新しい答えを作成することができます。ただし、ネットワーク自体は決して学ぶことはなく、新しい会話ごとに同じように賢い（または愚かな）ものです。
救済策は、少なくともチャットを作る間違いのいくつかについては、GPT-4を作るかもしれません。これは、chattgptの基礎となる音声モデルの後継者の疑いのあるものです。 GPT-4には約100兆の学習値が必要です。これは、人間の脳の接続の数について推定される推定値が低い場合があります。 ChatGptと比較して、100倍以上の大きさです。
ただし、そのサイズを利用するほぼ同じくらい大きなモデルについて話すソースもあります。 GTP-4が今年後半よりも早く表示されると想定されています。
写真を作成 - ツールとしてAI
2022年には写真生成の分野に大きなジャンプがあり、何よりも幅広いユーザーが最初に大規模なネットワークを利用できました。特に、テキストの説明から画像を作成する拡散モデルは、アーティスト側の無数の抗議をもたらすだけでなく、デザイナーによって生産的にも使用されています。
これらのモデルが記事でどのように機能するかを正確に確認できますシンプルなツールを備えた印象的なAIの写真：それはどのように機能し、未来は何をもたらしますか？
。これらのモデルを作るジャンプはおそらく小さくなります。したがって、テクノロジーはおそらく最初に機能しますのみ
高品質で、写真の間違いがそれほど明白ではありません。
ここでは、テクノロジーの新しい分野がよりエキサイティングです。たとえば、私たち自身のお気に入りの曲に基づいて、AIによって完全に新しい作品が私たちを生成する音楽プロバイダーの場合。一方では、潜在的に印象的であり、他方では、たわごとの嵐の目でおそらく速くても速いでしょう。ただし、2023年には、完成したソフトウェアで使用する代わりに、最初のテスト実行のみが表示される必要があります。
おそらく、テクノロジー自体の進捗よりもアプリケーションです。 Unityエンジンのテキスト説明からシーンを持っている人は誰でも、多くの時間とお金を節約します。これが完璧でなくても、プロトタイプの構築はますます簡単になりつつあります。同様に、Photoshopは将来、より多くのAIに依存して、レイパーソンの写真を編集することができます。
2023年には、いくつかの基本的な決定も予想されます。AIは単に写真で訓練されているため、これらの画像がインターネットで利用可能である場合、その一部を再利用できますか？安定した拡散の一般的なアプローチは、そのような訴訟にさらされています。イメージの勝利の行進はブレーキされるかもしれません。
コンピューターの現実の世界
SO -Calledの「ニューラル放射輝度」（NERFS）の実際の使用も刺激的である可能性があります。これは、画像に基づいて3次元空間を提示することのみを学ぶだけです。以前の使用がそれほど印象的ではないと思われたとしても、nerfsは視覚効果の新しい機会を提供することができます。
同じように、彼らは非常に簡単に作成できるので、彼らは休日や住宅市場に進出することができます。ブローカーは携帯電話でいくつかの写真を撮る必要があり、残りはコンピューターを計算します。
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AI自体がそれについて言っていること
2023年にAIの地域で何が起こるかを尋ねられたとき、ChatGptは最初に免責事項で返信します。これに続いて、ほとんど退屈で技術的なテーマの徐々に改善されたブロックのリストが続きます。
対照的に、AIの説明可能性、より透明性、より興味深い点についてのポイント、ニューロンネットワークが特定の結果をもたらす理由。些細なことは、ここでは些細な問題です。たとえば、ネットワークが患者のデータを見ると、患者が苦しんでいることを言うなど、タスクを解決できますが、医師にとって正確すぎる理由を正当化することはできません。この決定が来ます。
より理解される可能性に加えて、CHATGPTは、将来的には携帯電話やスマートモームなどの小さなデバイスのためにより多くのAIがあると「疑う」。したがって、研究は、そうでなければ巨大なニューラルネットワークを蒸発させようとします。スマートホームといえば、2023年の地域で起こっていることは、次の記事で読むことができます。
たとえば、CHATGPTがローカルに実行したい携帯電話では、テキストを書くために1750億個のモジュールを使用する必要はありません。それはすぐに20ギガバイトを超えることになりますが、そのようなモデルをまったく保存するだけでなく、使用することはできません。
最終的には、2023年には多くの小さな進歩が期待できると言えますが、それは実際にはその周辺のアプリケーションではクールです。しかし、数週間でOpenaiまたはGoogleが次の「大きなもの」を帽子から引き出し、私の予測が完全に灰に崩壊するのを楽しみにしています。
今年のAIの開発をどのように評価しますか？大きな飛躍がありますか、すべてが同じままですか、それともその間のどこかに疑わしい真実ですか？コメントに自由に書いてください！
