論文の概要: From Google Gemini to OpenAI Q* (Q-Star): A Survey of Reshaping the Generative Artificial Intelligence (AI) Research Landscape

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10868v1
• Date: Mon, 18 Dec 2023 01:11:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 14:10:56.680435
• Title: From Google Gemini to OpenAI Q* (Q-Star): A Survey of Reshaping the Generative Artificial Intelligence (AI) Research Landscape
• Title（参考訳）: Google GeminiからOpenAI Q* (Q-Star): 生成人工知能(AI)研究景観の再構築に関する調査
• Authors: Timothy R. McIntosh, Teo Susnjak, Tong Liu, Paul Watters, Malka N. Halgamuge
• Abstract要約: 生成人工知能(AI)の現状と今後の動向について批判的考察 GoogleのGeminiや、予想されるOpenAI Q*プロジェクトといったイノベーションが、さまざまなドメインにわたる研究の優先順位とアプリケーションをどう変えているのかを調査した。 この研究は、倫理的および人間中心の手法をAI開発に取り入れることの重要性を強調し、社会規範と福祉の整合性を確保した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.852005817069381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This comprehensive survey explored the evolving landscape of generative Artificial Intelligence (AI), with a specific focus on the transformative impacts of Mixture of Experts (MoE), multimodal learning, and the speculated advancements towards Artificial General Intelligence (AGI). It critically examined the current state and future trajectory of generative Artificial Intelligence (AI), exploring how innovations like Google's Gemini and the anticipated OpenAI Q* project are reshaping research priorities and applications across various domains, including an impact analysis on the generative AI research taxonomy. It assessed the computational challenges, scalability, and real-world implications of these technologies while highlighting their potential in driving significant progress in fields like healthcare, finance, and education. It also addressed the emerging academic challenges posed by the proliferation of both AI-themed and AI-generated preprints, examining their impact on the peer-review process and scholarly communication. The study highlighted the importance of incorporating ethical and human-centric methods in AI development, ensuring alignment with societal norms and welfare, and outlined a strategy for future AI research that focuses on a balanced and conscientious use of MoE, multimodality, and AGI in generative AI.
• Abstract（参考訳）: この総合的な調査は、Mixture of Experts(MoE)の変革的影響、マルチモーダルラーニング、人工知能(AGI)への推察された進歩に焦点を当てて、生成的人工知能(AI)の進化する展望を調査した。 GoogleのGeminiや予想されるOpenAI Q*プロジェクトといったイノベーションが、生成AI研究の分類における影響分析など、さまざまな領域における研究の優先順位と応用をどう変えているのかを調査している。 医療、金融、教育といった分野で大きな進歩をもたらす可能性を強調しながら、これらの技術の計算能力の課題、スケーラビリティ、現実世界への影響を評価した。 また、AIテーマとAI生成の両方のプレプリントの急増によって生じる、新たな学術的課題にも対処し、ピアレビュープロセスと学術的コミュニケーションへの影響を調査した。 この研究は、AI開発に倫理的および人間中心の手法を取り入れることの重要性を強調し、社会規範と福祉の整合性を確保し、世代AIにおけるMoE、マルチモダリティ、AGIのバランスよく良質な使用に焦点を当てた将来のAI研究のための戦略を概説した。

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