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Agentic AI – GenAI 的新前沿Agentic AI – GenAI 的新前沿
生成式人工智能 (GenAI) 被公认为该地区创新的游戏规则改变者，它通过自动化日常任务、增强客户体验和协助关键决策过程来增强企业能力。我们第 27 次年度 CEO 调查：中东调查结果显示，73% 的中东 CEO 认为 GenAI 将在未来三年内显著改变其公司创造、交付和获取价值的方式 1 。GenAI 有望产生重大的经济影响，据估计，到 2030 年，它每年可为各个行业的全球 GDP 贡献 2.6 万亿至 4.4 万亿美元。在能源等特定领域，对 GenAI 的投资预计将增加两倍，从 2023 年的 400 亿美元增加到本世纪末的 1400 多亿美元。投资激增反映了 GenAI 的变革潜力，特别是在提高生产力、简化业务流程和重塑跨行业价值链方面 2 。
人工智能：外科手术的新前沿
生产能力的增长，现在已经应用于医学科学，使用诊断推理中常见的算法，使过程可编程并普遍可用。现代医疗保健非常适合人工智能，因为在过去十年中，它已经通过使用数字信息存储而发生了转变，数字信息存储广泛应用于患者的电子病历、医学研究和高级图像存储和检索，例如图片归档和通信系统（PACS）。可以针对个别患者进行这些数据的详细分析，并将其与以前记录中的大量数据进行比较，以便同时进行即时决策、管理计划和长期预测。这种能力超出了人类观察者的技能。驱动人工智能的智能技术基于机器学习（ML）、深度学习（DL）、人工神经网络（NL）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）。
多模式 AI 前沿评论
预训练技术使基础模型（如 BERT、T5、GPT）在自然语言处理 (NLP) 和涉及文本、音频和视觉内容的多模态任务中取得了显著成功。一些最新的多模态生成模型，如 DALL·E 和 Stable Diffusion，可以从文本或视频输入中合成新颖的视觉内容，从而大大增强了内容创作者的创造力和生产力。然而，多模态 AI 也面临一些挑战，例如添加新模态或处理需要超出其理解范围的信号的多样化任务。因此，多模态 AI 的一个新趋势是构建一个将现有基础模型与外部模块和工具连接起来的组合 AI 系统。这样，系统可以通过利用不同的模态和信号来执行更多样化的任务。在本文中，我们将简要概述最先进的多模态 AI 技术以及构建组合 AI 系统的方向。我们还将讨论多模态 AI 中潜在的未来研究主题。
前沿人工智能的能力与风险
前沿人工智能的最新进展延续了长期趋势：自 2012 年以来，深度学习在计算机视觉、游戏和语言建模等领域取得了快速进展。70 2014 年，人工智能只能生成简单、模糊的图像。然而，到 2022 年，DALL-E 2 和 Imagen 等模型可以根据文本提示生成高质量、富有创意的图像（见图 4a）。从 GPT-3.5 到 GPT-4 的转变取得了重大进展，这两个版本的发布时间仅相隔几个月。例如，在微积分问题上，GPT-3.5 的得分低于大多数人类，但 GPT-4 的得分显着提高，与人类的中位水平相当。
机器人与人工智能前沿领域
- 从不同传感器领域（光学摄像机、激光雷达、声纳、多波束、事件摄像机、高光谱传感）的低质量和/或稀缺数据中进行稳健识别。- 在高度动态环境或长期部署机器人系统中进行稳健识别。- 图像/视频恢复和增强，以消除由于低照度、色彩失真、恶劣天气、能见度差而导致的退化。- 新型传感器开发或传感器融合和校准技术，实现稳健的视觉感知。- 模拟环境和持续系统集成，即合成数据生成、模拟到现实世界的转换、硬件在环。- 视觉系统的低质量和稀缺数据挖掘、增强和处理方法。- 上述任何主题中的深度学习实践和机器学习管道。- 经过现场试验和部署及数据管理最佳实践的大量测试系统。- 对抗性和挑战性环境下计算机视觉算法和应用调查。- 上述任何一项在基于视觉的定位、配准、映射、建模、姿势估计和其他领域的应用。
基因组编辑前沿发展计划
广岛大学在基因组编辑研究领域的成绩在全日本名列前茅，数名顶尖研究人员是日本基因组编辑学会的核心成员。此外，在日本科学技术振兴机构（JST）牵头的产学研合作创新平台（简称COI-NEXT）计划下，广岛大学正在推动以“生物×数字化转型（BioDX）”为理念的产学研合作。此次合作旨在最大限度地发挥生物功能，以解决新型传染病、粮食供应问题以及难以实现二氧化碳零排放等社会问题。除了通过产学研合作促进研发（包括人力资源开发和职业道路形成）外，广岛大学还旨在与当地产业界合作，实现生物经济导向型社会，为实现广岛的可持续发展目标（SDG）做出贡献。
