記事ディレクトリ
1. あなたが人生で初めて出会った「人工知能」という概念と製品は何ですか？なぜ「人間が作ったものは確かに知性を持っている」と思うのでしょうか？
序文
私は六志市の 2 年生です。約 5 年間 IT 技術に触れ、学んできましたが、恥ずかしながら CSDN に登録してから長い間記事を投稿していませんでした。普段は大手のブログを閲覧しています。人生の波瀾万丈、今のところようやく毛皮も少し覚えてきて、やっとIT業界の扉が見えてきたところです。
2 日前「機会を得るために IT 専攻を学ぶ方法」という講義に参加できてとても幸運でした。この講義には、IT セッションとエンタープライズ セッションの重鎮ゲストである鄒新氏をお招きしました。講義の中で鄒氏は最初に説明しました。現在の IT 業界では、世界中で普及している大規模な言語モデルである chatgpt などの破壊的テクノロジーが日常的に適用されていますが、それをどのように見て使用すればよいでしょうか。次に、インターネット専攻の将来の技術的方向性と要件を分析します。質疑応答もあり、鄒先生は学生たちの質問に素早く的確に答え、専門的でありながら分かりやすく、出席者全員が同意する内容でした。講義終了後は、出席した先生方や学生たちから温かい拍手が送られ、私自身もとても勉強になったので、今日は宿題の中の問題点について、私自身の理解に基づいてお話しさせていただきます。
提示：以下是本篇文章正文内容，下面看法可供参考
1. あなたが人生で初めて出会った「人工知能」という概念と製品は何ですか？なぜ「人間が作ったものは確かに知性を持っている」と思うのでしょうか？
おそらく中学時代に友人の携帯電話に音声アシスタントが入っているのを見たときが最初の接触で、それはシャオアイの同級生だったはずだ。当時、私は知識も少なく、スマート製品についてもあまり知らなかったのですが、本当に衝撃を受けました。携帯電話ってどうしてこんなに賢いんだろう？話すと、アプリを開いたり、音楽を再生したり、話したり、チャットしたりするのに役立ちます...今考えてみると、これが初期段階の AI の最初のアプリケーションであるはずです。
2. 研究中に遭遇した最も先進的な AI は何ですか?
最先端の AI と言えば、OpenAI の chatgpt について触れなければなりません。私は今年 3 月から使い始めました。プロセスは比較的遅く、まだバージョン 3.5 ですが、AI の質疑応答効果は依然として非常に優れています。優れており、従来のチャット アシスタントよりも信頼性が高く、幅広い知識が必要です。
3. 最近の GPT、新しい bing、bard、AI ペイント、AI プログラミング ツールについて聞いたことがありますか? あなたを最も驚かせたテクノロジーはどれですか?
私はこれらすべてを知っているか経験しているので、GPT についてこれ以上言う必要はありません。自然言語テキスト生成に基づく深層学習モデルは、あらゆる業界の単純な質問と回答を満たすことができます。新しい bing は本質的に検索用のシェル GPT です。 - 最適化されたブラウジングデバイス;
Bard は GPT と競合するために Google が立ち上げたもう 1 つの大きなモデルです。Bard と GPT は同様の質問と回答機能を備えていると思いますが、その利点は Google のエコロジーが非常に優れているため、Bard は出力を他のソフトウェアにエクスポートできることです。これらの質問に対する回答は、ワンクリックで Gmail、Google ドキュメント、スプレッドシートにエクスポートでき、Bard は写真や文書などに注釈を付けるのに役立ちます。あるいは、描画ソフトで簡単なAI描画をしたり、テキストの説明を入力して画像を生成したりするなど、他のソフトウェアと直接連携することもできますが、まだ比較的一般的です。
AIプログラミングツールについて学びました。もともと体験したかったのです。AutoDevプラグインを使用しました。これはIDEAまたはvscodeでダウンロードして使用できますが、chatGPTキーなどのAIキーを入力する必要があります。ただし、GPT 秘密キー インターフェイスの使用にはトークンが必要であるため、クレジット カードにバインドされていないアカウントは一般にあまり役に立ちません。さらに、AutoDev プラグインが現在生成できるコードは Java のみであり、比較的大きな制限があります, しかし、プログラマにとっては、基本的なコードの量を減らすことができ、おそらくタイピストの属性を減らすことができ、プロジェクトの構築により多くの時間を費やすことができると言えます。
私が最も驚いたのは AI ペイントです。数日かけて勉強しました。市場で最も人気のある AI ペイント製品は、 Stable Diffusion、 Midjourney、および DALL・E 2です。これらの共通点は、AI をトレーニングできることです。テキストの説明: 画像の生成では、一部の単純な AI 描画ソフトウェアとは異なり、テキストの説明はパーソナライズされたカスタマイズされた出力のための入力パラメーターに似ています。たとえば、通常の描画ソフトウェアに「犬が日没で走っている」と入力すると、ソフトウェアは犬が走っている画像を生成しますが、詳細を完全に制御する方法はなく、描画はユーザーの完全なニーズを満たすことができます。 ; 安定拡散を例に挙げると、ユーザーは生成された画像を制御するためにプロンプトワード( ) を入力できます。プロンプト ワードは肯定的なプロンプト ワード ( ) と逆のプロンプト ワード ( )promptに分けられ、AI に必要なことを伝えるために使用され、何が不要なのか、黄緑色の毛をした犬を描画するなど、レンダリング処理での動作を指定できます。パラメーターを入力することで、毛を40％黄色にレンダリングするときに緑色を描画するように指定できます。 「これは本当にすごいです。画像は数千のピクセルで構成されています。AI は命令を理解し、色を付けるためにピクセルの位置を正確に分割できます。また、パラメーターの重みに従って複数の反復を実行することもできます。使用されているアルゴリズムと数学的原理は本当に信じられないほどです。」AI 描画に関する詳細記事へのリンクを添付します:クリックしてくださいpositive promptnegative prompt
4. AI ペイントでは、AI ツールに影響を与えるために多くの「プロンプト」プロンプトが必要になりますが、1 年後の AI テクノロジーの発展においても、これらのプロンプト ワードは引き続き必要になると思いますか? なぜ？
個人的には、プロンプトワードの存在はまだ必要だと思います。たとえば、バージョンを生成するためのキーがあり、ユーザーが説明を入力してさまざまなスタイルの画像を生成したり、ユーザーが以前に選択した画像に応じて、ユーザーが好むスタイルタイプとビッグデータが正確で、短いビデオをプッシュするのと同じです。ただし、各要素の詳細を指定するには、ユーザーにより大きな創造的スペースとユーザーエクスペリエンスを提供できるプロンプトワードが依然として不可欠です。一般の人々の楽しみだけでなく、業界のクリエイティブなニーズにも応えます。
5. IT/コンピュータ/ソフトウェア専攻として、AI が人間のプログラミングを迅速に支援できるようになったら、卒業生のキャリア開発はより良くなりますか、それともより大きな課題が生じるでしょうか? あなたの見解を教えてください。
個人的にはその方が良いと考えています。まず、既存の AI プログラミングはまだ初期段階にあります。生成されるコードは難しくなく、複雑なビジネス ニーズに対応できません。たとえ AI が将来的に完全で実行可能なプロジェクトを生成できるとしても、詳細な最適化とビジネス ロジックは依然として手動で設定および変更する必要があります。しかし、実際に家を建てる場合、作業員がレンガを所定の場所に移動させたり、ハウスメーカーが図面通りにレンガを積み上げたりするなど、IT業界ではより個人の業務能力が求められます。設計要件を完了します。しかし、将来的には、AI が「レンガを動かす」、つまり基本的な簡単なコードを生成するのに役立つようになるでしょう。私たち IT プロフェッショナルがまだ最下位の段階で、レンガを動かすだけであれば、間違いなく AI に排除されますが、もっと使いこなせれば、AI は確実に排除されます。より優れたビジネス能力を備えた知識があれば、簡単に家を建て、設計とイノベーションに時間とエネルギーを費やすことができるため、私は AI プログラミングについてはまだ楽観的であり、AI はインターネット上のあらゆる階層に参入し、根底にある生産性を解放するでしょう。はすでに避けられない傾向です。
風変わりな
私もまだまだ知識が浅く、上記はいくつかの事柄についての私の謙虚な意見の一部であり、参考程度に留めてください。ご容赦ください。
鄒先生が宿題で言っていたように、新しい時代の若者は疑問と好奇心でいっぱいでなければなりません、私たちは未知のものを見るといつも無知で陽気な質問をします、肝心なときには本来の好奇心や遊び心が失われますたとえば、10 代の頃、空に浮かぶ飛行機を見て、どうやってあんな大きな鉄の塊が空を飛び、これほど多くの人を乗せることができるのか、本当にすごいと思いました。大人になって物理や機械を理解すると、それはさまざまな部分の相互協力であり、そこには数学や物理などの知識が含まれており、完全に科学的であり、何の魔法もないことがわかります...
GPTが誕生したことで、さまざまな質問に答えられるだけでなく、オフィス内で共同作業ができるようになり、すごいなと衝撃と好奇心を感じています。鄒氏が言ったように、AI は今では自分自身を訓練することさえできますし、おそらく将来的には AI の訓練に人間が介入することはますます少なくなるでしょう。以前の西洋のものと組み合わせると、私は無知で陽気な質問をせずにはいられません：AIのトレーニングがネットワークに接続された後、人間が出した命令を完了するときに、人間が知らない何かをするのでしょうか？データ量が急増するAIの発展スピードは想像を絶するものですが、膨大なデータを吸い込んだAIはSFのように自らの意識を生み出すのでしょうか？