原作者:ロッキー
転載:デイジー、マーズファイナンス
AIエージェントについて知りたい場合、この本（論文）は読まなければならないものです。Li Feifeiの『AGENT AI』は、今年私が読んだ中で最も刺激的で将来的な方向性を持つ本であり、全文を理解するのは難しくありません。専門的な用語やアルゴリズムの論理はありませんので、一般の人にも読んでみる価値があります。本文の最後には全文のリンクもあります。
私は責任を持って皆さんに伝えることができます：AI Agentは人工知能の後期で最も投資価値のある領域です（米国株式市場やWeb3領域に関係なく）、それはTo Cに最も近い方向であり、一般の人々にとっては、最も直接的に接触し、大規模に利用できる領域です。
それはその論文で説明されているように、AI Agentシステムの概要であり、このシステムはさまざまな領域やアプリケーションで知覚と行動が可能です。AI Agentは一般的な人工知能（AGI）への有望なアプローチとして位置付けられています。AI Agentのトレーニングは、物理的な世界での多モーダル理解の能力を証明しています。それは現実に関係のないトレーニングのためのフレームワークを提供し、生成型人工知能と複数の独立したデータソースを組み合わせることで実現しています。我々は、様々な領域やアプリケーションで知覚と行動が可能なエージェント型人工知能システムの全体的な概要を提案し、AGIへのアプローチとしています。
その中で、記事ではAIエージェントがマルチモーダルな人間とのインタラクション（HCI）における技術の現状、応用の展望、そして将来の展望について詳細に述べられており、いくつかの中核技術と革新的な方向性が示されています。これらは私たちが深く考え、探究すべき価値があります。AIエージェントが音声インタラクションにとどまらず、視覚インタラクションの領域にも広がりを持たせることは重要です。
多模HCIは、音声、テキスト、画像、触覚など、さまざまな情報モードを統合して、人間とコンピューターの間の自然で柔軟かつ効率的なインタラクションを実現します。この技術の中心的な目標は、
• 相互作用の自然さと没入感を向上させる。
• 人間と機械の相互作用シーンの適用性を拡大します。
• コンピューターが人間の多様な入力パターンを理解する能力を向上させる。
2.今後の方向性
記事では、5つの研究領域について体系的に整理されています：
1.ビッグデータの可視化インタラクション
概念：複雑なデータを理解しやすいグラフィカルな表現に変換し、多感覚チャンネル（視覚、触覚、聴覚など）を通じてユーザー体験を向上させます。
経過：
•仮想現実(VR)と拡張現実(AR)に基づくデータ視覚化の探索。
• 医療および研究分野では、触覚フィードバック（力覚や振動フィードバックなど）を通じて、ユーザーがデータの分布をより理解しやすくする。
アプリケーション：
• スマートシティ監視：ダイナミックなヒートマップで都市のトラフィックデータをリアルタイムに表示。
• 医疗データ分析：触覚フィードバックを組み合わせて多次元データを探求する。
概念：マイクロフォンアレイと機械学習アルゴリズムを利用して、環境中の音場の変化を分析し、視覚化されていない人間とのインタラクションを支援する。
•音源定位技術の精度の向上。
• 騒音環境下での頑健な音声インタラクション技術。
• スマートホーム：音声でデバイスを制御し、接触せずにタスクを完了します。
• 障害者支援技術：視覚障害のユーザーに音声ベースのインタラクションを提供します。
概念：現実の物体を使用して仮想環境を操作することができるよう、混合現実技術（MR）を使用して仮想情報と物理世界を融合させる。
• 物理触覚に基づく仮想物体のインタラクションの最適化；
• 高精度な物理-仮想オブジェクトマッピング技術。
• 教育トレーニング：没入型の学習を通じて現実的な環境をシミュレートします。
• インダストリアルデザイン：仮想プロトタイプを使用して製品を検証する。
4.ウェアラブルインタラクション
受胎：
スマートウォッチ、健康モニタリングデバイスなどのウェアラブルデバイスを使用し、ジェスチャー、タッチ、またはスキン電子技術を使用してインタラクションを実現します。
• マルチチャネル融合アルゴリズムにより、相互作用の正確性が向上しました。
アプリ：
• 健康モニタリング：心拍数、睡眠、運動状態のリアルタイム追跡；
• ゲームエンターテイメント：ウェアラブルデバイスを使用して仮想キャラクターを操作します。
音声認識、感情認識、音声合成などの技術を研究し、コンピュータがユーザーの言語入力をより良く理解し応答できるようにします。
• 大規模な言語モデル（GPTなど）の普及により、対話システムの自然さが大幅に向上しました；
• 音声感情認識技術の精度が向上しました。
•カスタマーサービスボット:多言語の音声対話をサポートします。
• スマートアシスタント：パーソナライズされた音声コマンド応答。
したがって、私たちは多くのAIエージェントプロジェクトを見てきました。特にWeb3領域では、ほとんどが人間との対話インタラクションに留まっており、例えば24時間ツイートをする、千人千面のAI音声チャット、カップルのチャットなどです。しかし最近では、身体の健康データ領域での革新を提供するために、#Depin 项目+ #AIとの結合を行ういくつかの取り組みも見られます。例えば、リング（具体的な企業名は控えますが、自分で調べることができます）。これらの取り組みは、#SOL 链生态的)，比如手表，比如吊坠等。这里面的机会比传统只做单一的 #AIのブロックチェーンまたはアプリケーションと組み合わせることで、より価値のあるものになり、投資家もより好むでしょう。私たちも2つの企業に投資しましたが、ハードウェア+ソフトウェア+AIの組み合わせは、潜在的な方向性になるでしょう！
現在、技術企業が力を入れている領域
インタラクション方法の拡張：嗅覚や温度感覚などの新しいインタラクション手段を探求し、さらに多様なモードの融合を向上させます。
マルチモード組み合わせを最適化する：効率的で柔軟なマルチモード組み合わせ方法を設計し、異なるモード間で自然な協調を実現します。
デバイスの小型化:日常的に使用する、より軽量で低消費電力のデバイスを開発します。
デバイス間の相互運用性を向上し、シームレスなマルチデバイスインタラクションを実現する、分散型デバイス間相互作用。
アルゴリズムの頑強性の向上：特にオープンな環境で、多様なモードの知覚と統合アルゴリズムの安定性とリアルタイム性を向上させる。
投資に値するアプリケーションシナリオ
• 医疗リハビリ：音声、画像、触覚フィードバックを通じて、患者のリハビリトレーニングと心理カウンセリングを支援します。
• オフィス教育：スマートオフィスアシスタントとパーソナライズされた教育プラットフォームを提供し、効率と体験を向上させます。
・軍事シミュレーション：混合現実技術を活用した戦闘シミュレーションと戦術トレーニング。
・ 娯楽とゲーム：没入型のゲームとエンターテイメント体験を構築し、ユーザーと仮想環境の相互作用感を強化します。
まとめ：李博士のこの記事では、AIエージェントの将来の展開シーンを利用して、多モーダルHCIの核心技術を体系的に整理し、実際の応用と将来の研究方向を結び付け、AIの学習とAIの学習のために必要なものです。
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AIエージェントを使用して将来の財富をどのように計画しますか？この記事が答えを提供します
原作者:ロッキー
転載:デイジー、マーズファイナンス
AIエージェントについて知りたい場合、この本（論文）は読まなければならないものです。Li Feifeiの『AGENT AI』は、今年私が読んだ中で最も刺激的で将来的な方向性を持つ本であり、全文を理解するのは難しくありません。専門的な用語やアルゴリズムの論理はありませんので、一般の人にも読んでみる価値があります。本文の最後には全文のリンクもあります。
私は責任を持って皆さんに伝えることができます：AI Agentは人工知能の後期で最も投資価値のある領域です（米国株式市場やWeb3領域に関係なく）、それはTo Cに最も近い方向であり、一般の人々にとっては、最も直接的に接触し、大規模に利用できる領域です。
それはその論文で説明されているように、AI Agentシステムの概要であり、このシステムはさまざまな領域やアプリケーションで知覚と行動が可能です。AI Agentは一般的な人工知能（AGI）への有望なアプローチとして位置付けられています。AI Agentのトレーニングは、物理的な世界での多モーダル理解の能力を証明しています。それは現実に関係のないトレーニングのためのフレームワークを提供し、生成型人工知能と複数の独立したデータソースを組み合わせることで実現しています。我々は、様々な領域やアプリケーションで知覚と行動が可能なエージェント型人工知能システムの全体的な概要を提案し、AGIへのアプローチとしています。
その中で、記事ではAIエージェントがマルチモーダルな人間とのインタラクション（HCI）における技術の現状、応用の展望、そして将来の展望について詳細に述べられており、いくつかの中核技術と革新的な方向性が示されています。これらは私たちが深く考え、探究すべき価値があります。AIエージェントが音声インタラクションにとどまらず、視覚インタラクションの領域にも広がりを持たせることは重要です。
多模HCIは、音声、テキスト、画像、触覚など、さまざまな情報モードを統合して、人間とコンピューターの間の自然で柔軟かつ効率的なインタラクションを実現します。この技術の中心的な目標は、
• 相互作用の自然さと没入感を向上させる。
• 人間と機械の相互作用シーンの適用性を拡大します。
• コンピューターが人間の多様な入力パターンを理解する能力を向上させる。
2.今後の方向性
記事では、5つの研究領域について体系的に整理されています：
1.ビッグデータの可視化インタラクション
概念：複雑なデータを理解しやすいグラフィカルな表現に変換し、多感覚チャンネル（視覚、触覚、聴覚など）を通じてユーザー体験を向上させます。
経過：
•仮想現実(VR)と拡張現実(AR)に基づくデータ視覚化の探索。
• 医療および研究分野では、触覚フィードバック（力覚や振動フィードバックなど）を通じて、ユーザーがデータの分布をより理解しやすくする。
アプリケーション：
• スマートシティ監視：ダイナミックなヒートマップで都市のトラフィックデータをリアルタイムに表示。
• 医疗データ分析：触覚フィードバックを組み合わせて多次元データを探求する。
概念：マイクロフォンアレイと機械学習アルゴリズムを利用して、環境中の音場の変化を分析し、視覚化されていない人間とのインタラクションを支援する。
経過：
•音源定位技術の精度の向上。
• 騒音環境下での頑健な音声インタラクション技術。
アプリケーション：
• スマートホーム：音声でデバイスを制御し、接触せずにタスクを完了します。
• 障害者支援技術：視覚障害のユーザーに音声ベースのインタラクションを提供します。
概念：現実の物体を使用して仮想環境を操作することができるよう、混合現実技術（MR）を使用して仮想情報と物理世界を融合させる。
経過：
• 物理触覚に基づく仮想物体のインタラクションの最適化；
• 高精度な物理-仮想オブジェクトマッピング技術。
アプリケーション：
• 教育トレーニング：没入型の学習を通じて現実的な環境をシミュレートします。
• インダストリアルデザイン：仮想プロトタイプを使用して製品を検証する。
4.ウェアラブルインタラクション
受胎：
スマートウォッチ、健康モニタリングデバイスなどのウェアラブルデバイスを使用し、ジェスチャー、タッチ、またはスキン電子技術を使用してインタラクションを実現します。
経過：
• マルチチャネル融合アルゴリズムにより、相互作用の正確性が向上しました。
アプリ：
• 健康モニタリング：心拍数、睡眠、運動状態のリアルタイム追跡；
• ゲームエンターテイメント：ウェアラブルデバイスを使用して仮想キャラクターを操作します。
受胎：
音声認識、感情認識、音声合成などの技術を研究し、コンピュータがユーザーの言語入力をより良く理解し応答できるようにします。
経過：
• 大規模な言語モデル（GPTなど）の普及により、対話システムの自然さが大幅に向上しました；
• 音声感情認識技術の精度が向上しました。
アプリケーション：
•カスタマーサービスボット:多言語の音声対話をサポートします。
• スマートアシスタント：パーソナライズされた音声コマンド応答。
したがって、私たちは多くのAIエージェントプロジェクトを見てきました。特にWeb3領域では、ほとんどが人間との対話インタラクションに留まっており、例えば24時間ツイートをする、千人千面のAI音声チャット、カップルのチャットなどです。しかし最近では、身体の健康データ領域での革新を提供するために、#Depin 项目+ #AIとの結合を行ういくつかの取り組みも見られます。例えば、リング（具体的な企業名は控えますが、自分で調べることができます）。これらの取り組みは、#SOL 链生态的)，比如手表，比如吊坠等。这里面的机会比传统只做单一的 #AIのブロックチェーンまたはアプリケーションと組み合わせることで、より価値のあるものになり、投資家もより好むでしょう。私たちも2つの企業に投資しましたが、ハードウェア+ソフトウェア+AIの組み合わせは、潜在的な方向性になるでしょう！
現在、技術企業が力を入れている領域
インタラクション方法の拡張：嗅覚や温度感覚などの新しいインタラクション手段を探求し、さらに多様なモードの融合を向上させます。
マルチモード組み合わせを最適化する：効率的で柔軟なマルチモード組み合わせ方法を設計し、異なるモード間で自然な協調を実現します。
デバイスの小型化:日常的に使用する、より軽量で低消費電力のデバイスを開発します。
デバイス間の相互運用性を向上し、シームレスなマルチデバイスインタラクションを実現する、分散型デバイス間相互作用。
アルゴリズムの頑強性の向上：特にオープンな環境で、多様なモードの知覚と統合アルゴリズムの安定性とリアルタイム性を向上させる。
投資に値するアプリケーションシナリオ
• 医疗リハビリ：音声、画像、触覚フィードバックを通じて、患者のリハビリトレーニングと心理カウンセリングを支援します。
• オフィス教育：スマートオフィスアシスタントとパーソナライズされた教育プラットフォームを提供し、効率と体験を向上させます。
・軍事シミュレーション：混合現実技術を活用した戦闘シミュレーションと戦術トレーニング。
・ 娯楽とゲーム：没入型のゲームとエンターテイメント体験を構築し、ユーザーと仮想環境の相互作用感を強化します。
まとめ：李博士のこの記事では、AIエージェントの将来の展開シーンを利用して、多モーダルHCIの核心技術を体系的に整理し、実際の応用と将来の研究方向を結び付け、AIの学習とAIの学習のために必要なものです。