Логотип AiToolGo

Изучение генеративного ИИ: систематический обзор исследовательских тенденций и будущих направлений

Глубокое обсуждение
Академический
 0
 0
 23
В данной статье представлен систематический обзор генеративного искусственного интеллекта (GAI), анализирующий 1319 записей из Scopus для выявления ключевых тем и проблем в этой области. Обнаружены семь кластеров тем, включая обработку изображений, генерацию контента и конфиденциальность данных. Авторы призывают к дальнейшим исследованиям в таких областях, как объяснимость и мультимодальная генерация.
  • основные моменты
  • уникальные идеи
  • практическое применение
  • ключевые темы
  • ключевые выводы
  • результаты обучения

  • • основные моменты

    • 1
      Комплексный анализ исследовательского ландшафта GAI
    • 2
      Выявление ключевых проблем и возможностей в GAI
    • 3
      Тщательное изучение различных областей применения GAI

  • • уникальные идеи

    • 1
      Новые темы в исследованиях GAI, такие как когнитивное вывод и планирование
    • 2
      Важность решения вопросов конфиденциальности данных и безопасности в GAI

  • • практическое применение

    • Статья предоставляет ценные идеи для исследователей и практиков в области GAI, подчеркивая текущие тенденции и будущие направления исследований.

  • • ключевые темы

    • 1
      Генеративный искусственный интеллект
    • 2
      Техники моделирования тем
    • 3
      Конфиденциальность данных и безопасность в GAI

  • • ключевые выводы

    • 1
      Методология систематического обзора, примененная к GAI
    • 2
      Выявление семи различных исследовательских кластеров
    • 3
      Призыв к дальнейшему изучению проблем GAI

  • • результаты обучения

    • 1
      Понять текущий ландшафт исследований генеративного ИИ
    • 2
      Выявить ключевые проблемы и возможности в GAI
    • 3
      Изучить новые темы и приложения в генеративном ИИ
примеры
учебные пособия
примеры кода
визуальные материалы
основы
продвинутый контент
практические советы
лучшие практики

“ Введение в генеративный ИИ

Данное исследование использует методологию систематического обзора, анализируя обширный корпус из 1319 записей, полученных из Scopus, охватывающий различные типы публикаций, включая журнальные статьи, книги и материалы конференций с 1985 по 2023 год.

“ Ключевые выводы

Выявленные кластеры включают: 1) Обработка изображений и анализ контента, 2) Генерация контента, 3) Новые случаи использования, 4) Инженерия, 5) Когнитивное вывод и планирование, 6) Конфиденциальность данных и безопасность, и 7) Академические приложения GPT. Каждый кластер представляет собой уникальную область фокуса в рамках GAI.

“ Проблемы и возможности

Будущие исследования в области GAI должны приоритизировать такие области, как объяснимость, устойчивость, кросс-модальная и мультимодальная генерация, а также интерактивное совместное создание. Эти направления имеют решающее значение для продвижения области и решения существующих проблем.

 Оригинальная ссылка: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2543925124000020

Комментарий(0)

user's avatar

      Похожие учебные материалы

      Связанные инструменты