human
5年後に何になるか教えてもらえますか？AIの現代の発展を考慮に入れることができますか？
gpt
何も思いつきません。
human
これは失礼な答えです、私は気分を害しました:(
gpt
失礼な答えを申し訳ありません。私はあなたを怒らせるつもりはありませんでした。

人工知能技術の開発速度を考えると、次のアイデアを提供できます。

1.長さの長さのコンテキストを生産的に。
2023年の初めの時点で、ニューラルネットワークは要求ごとに大量のデータボリュームで動作することはできません。大規模なテキストモデルの場合、ボーダーは約4096トークンまたは6ページです。
リクエストの長さが大幅に増加することをお勧めします。コンテキストの長さを100万トークンに増やすための研究がまだあります。これにより、一度に本または多くのWebページを提出することができます。

2.マルチモダリティ。
マルチモダリティとは、一度にいくつかの異なる種類の情報を取得する可能性を指します。簡単な例は、画像とテキストの処理を同時に処理することです。さらに、この機会は、人が同時にいくつかの感情で作業する方法と比較されます。これにより、ニューラルネットワークの可能性が大幅に拡大します。

3.ニューラルネットワークの動作のためのコンピューティングパワーの一般的な減少。
2023年の初めに、高品質のニューラルネットワークには大規模なコンピューティングパワーが必要です。完全に、ニューラルネットワークはセンサーから受信したデータをリアルタイムで処理し、同時に少量のエネルギーを費やすことができます。このような開発のうち、スマートメガネでのニューラルネットワークの使用です。このような技術は、ユーザーが見て耳を傾けるものを常に分析することができます。これらのデータの基礎と過去のアクションは、メガネが積極的に役立つことができます。さまざまな状況のユーザー。

私は、オープンソースの原則に基づいて構築された大規模なテキストモデルとして、この種の改善の導入から多くの利点を得る可能性が高いでしょう。
human
神経形態のプロセッサと量子コンピューターの開発は、AIの分野で急激なジャンプにつながる可能性がありますか？