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中国の研究者らは「情報に基づいた機械学習」を通じて「本物のAI科学者」を生み出すことを望んでいる

この作品は、物事の先進的でリアルな描写が広く賞賛されており、世界にとって大きな前進であると称賛されています。 生成AIしかし同社は、現実世界のいくつかの側面をシミュレートするのにまだ苦労しており、「ガラスの粉砕など、多くの基本的な相互作用の物理を正確にモデル化」できないことを認めた。Sora は大量の視覚データを使用してトレーニングされており、パターンを検出して現実を模倣した画像やビデオを生成できます。 しかし、重力などの物理法則を理解するように訓練されていません。「世界の基本的な理解がなければ、モデルは本質的にシミュレーションではなくアニメーションになってしまいます」と、研究著者であり東方工科大学教授のチェン・ユンティアン氏は言う。中国のAIにおける米国との格差は拡大中：「我々全員が非常に不安を感じている」論文によると、ディープラーニングモデルは通常、事前知識ではなくデータを使用してトレーニングされるが、事前知識には物理法則や数理論理学などが含まれる可能性がある。しかし、北京大学とEITの科学者らは、モデルをトレーニングする際、事前の知識をデータとともに使用してモデルをより正確にし、この知識を出力に組み込むことができる「情報に基づく機械学習」モデルを作成できると書いている。関数関係、方程式、ロジックなどの事前知識をモデルに組み込んで「事前学習」するかどうかを決定することは困難であり、複数のルールを組み込むとモデルの崩壊につながる可能性もあるとチームは書いています。「大量の知識とルールに直面すると、これはよくあることですが、情報に基づいた現在の機械学習モデルは苦戦するか、失敗する傾向があります」とチェン氏は言います。この問題に対処するために、研究者らはルールの価値を評価し、どの組み合わせが最も予測性の高いモデルをもたらすかを判断するためのフレームワークを作成しました。「人間の知識を AI モデルに組み込むことで、AI の効率と推論能力が向上する可能性がありますが、問題はデータと知識の影響のバランスをどう取るかです」と、筆頭著者であり北京大学の研究者である Xu Hao 氏は Cell で述べています。報道陣の声明。 03:48中国の若い独身者はAIが生成したパートナーに頼る中国の若い独身者はAIが生成したパートナーに頼る「私たちのフレームワークを使用して、さまざまな知識とルールを評価し、深層学習モデルの予測能力を強化できます。」論文によると、このフレームワークは「ルールの重要性」を計算し、特定のルールやルールの組み合わせがモデルの予測精度にどのような影響を与えるかを調べます。EITのチェン氏は声明の中で、AIモデルにそのような規則（例えば物理法則）を教えれば、モデルが「現実世界をより反映するようになり、科学や工学でより役立つようになる」可能性があると述べた。研究者らは、多変量方程式を解くためのモデルを最適化するために使用するフレームワークと、化学実験の結果を予測するために使用する別のフレームワークをテストしました。チェン氏は、短期的にはこのフレームワークは「潜在的に悲惨な結果を避けるためにモデルと物理法則の間の一貫性が重要である」科学モデルにおいて最も役立つだろうと述べた。AIからEVに至るまで、主要ハイテク分野における米中対立はどうなっているのか？チームはフレームワークをさらに進めて、AIが人間の介入なしにデータから直接自身の知識とルールを特定できるようにしたいと考えている。「モデルを本物のAI科学者にすることで、それをクローズドループにしたいと考えています」とチェン氏は声明で述べた。 チームは、これを実現できる AI 開発者向けのオープンソースのプラグイン ツールを開発しています。ただし、チームはすでに少なくとも 1 つの問題を特定しています。 05:03中国の AI は ChatGPT に対してどのように立ち向かうのでしょうか?中国の AI は ChatGPT に対してどのように立ち向かうのでしょうか?研究中にチームは、より多くのデータがモデルに追加されると、一般規則が特定のローカル規則よりも重要になることを発見しました。しかし、これは生物学や化学などの分野では役に立ちません。なぜなら、これらの分野には「類似のすぐに利用できる一般規則が欠けていることが多いからです」支配方程式」。 #中国の研究者らは情報に基づいた機械学習を通じて本物のAI科学者を生み出すことを望んでいる