のエンジニア でログイン 今日、彼らは世界に関連するあらゆる種類のソフトウェアを飛躍的に発展させる鍵を持っているようです。 人工知能。 これは、彼らがすでに蓄積した長年の経験だけでなく、今日彼らが利用できる莫大な資本とリソース、数週間前に議論したように、彼ら自身が設計したハードウェアさえ含むリソースのためにも当てはまるかもしれません。このタイプの新しい技術の使用を促進するため。
これのおかげで、彼らは現在の人工知能アルゴリズムに取り組み、あらゆる種類の分野で進歩するという贅沢をする余裕があります。 このおかげで、文字通り口を開けたままにしておくことができる特定の進歩を知っています。このタイプのプログラムはオンラインビデオゲームやボードゲームをプレイできる可能性があり、今では、今までと同じように容量さえあります。グーグル以来公式に ウィキペディアに完全に自律的に記事を書く.
このGoogleプラットフォームは、記事の品質を高めるためにさらに多くのトレーニング時間を必要とします
続行する前に、自律的な能力の話があるという事実にもかかわらず、真実は、今のところ、Googleのエンジニアによって開発された人工知能プラットフォームです 現時点では、完全に独立して記事を書くことはできません ウィキペディアのためにいっぱい。
このシステムが独自のエントリを書き込んで公開できるようにするために従う方法は次のとおりです。最初にシステムは トピックに関してGoogleに表示される上位XNUMXページ 具体的には、 機械学習アルゴリズム このタスクを実行できるように特別に開発されており、このすべての作業が完了すると、 新しいエントリを書き込んで投稿する、おそらくプロセス全体で最も重要なポイント。
Googleは、高度な学習システムの改善に引き続き取り組むことをすでに発表しています。
詳細として、真実は、少なくとも今のところ、このすべてのプロセスの結果は、使用される表現、リンク、および品質の点で、誰かが書いたページと比較できないということですが、一方で、私たちは、プロトタイプについて話しているだけであることを認識しなければなりません。 書くことができます 'アルゴ'これは完全に読みやすい.
この人工知能システムはまだかなり入っていないことは明らかですが 期待はかなり高い特に、ソフトウェアがまだ非常に初期の開発段階にあることを考慮に入れると。 個人的には、トレーニングがほとんどなくても、結果が非常に印象的だったという事実に非常に感銘を受けたことを認めなければなりません。特に、論文で説明されているように、プラットフォームが数千の単語を同化できた場合はなおさらです。ほんの数分。
ご存知のように、今日はこの膨大な量の単語を処理して学習するのにかかる時間を参照します。 人間がこの品質の記事を生成できるようにするには、何年もの研究が必要です。 これにより、Googleが開発したようなシステムが、時が来たときに、ほんの数分で言語を学習し、このトレーニング時間の後に、さまざまなトピックで書かれたコンテンツを書き始める方法を正確に知ることができます。
今のところ、おそらく、このアルゴリズムを使用することの欠点は、既存のアルゴリズムからしかコンテンツを作成できないことです。
一部の専門家によると、このタイプのテクノロジーのマイナス面は、 既存のものからのみ情報を生成できますつまり、今日では、オリジナルのWikipediaエントリを作成することができないため、このプロジェクトの開発を担当するエンジニアのチーム自体が、完全に自律的ではないと述べています。
ご覧のとおり、人工知能の世界では、ジャーナリズムの世界など、市場の別の大きなセクターを揺るがす可能性のある新しいステップに直面しています。このようなプラットフォームでは、 どのメディアでも、完全に自動化された方法でコンテンツを作成できます さまざまなトピックに特化したジャーナリストのチームを用意する必要はありません。