aticoolo(アーティクーロ)「人工知能エンジン」で文章生成

articoolo(アーティクーロ)という。AI(人工知能)で日本語文章を生成して見ました。

AI(人工知能)ライティングのarticoolo(アーティクーロ)で日本語で文章生成を依頼して見ました。
「人工知能エンジン」で作成してもらいました。

「人工知能エンジン」ついての文章ができました。

articoolo(アーティクーロ)日本語B版で生成した文章です。

軍事情報コミュニティは、機械学習と先進コンピューティング技術を利用して小麦を籾殻から分離しています。国防総省は、毎年何十万時間ものビデオ映像を収集する11,000人以上の無人機を運用しています。

諜報機関は、1つの戦闘劇場で1つのセンサーで毎日3つ以上のNFLシーズンの高精細画像データをキャプチャしているという。知性、監視、偵察、またはISRに関しては、防衛省の歴史の中でいつもよりも多くのプラットフォームとセンサーを持っていると空軍中将のジャック・シャナハンは述べています。情報のための防衛の次官。カリフォルニア州サンタクララの人工知能コンピューティング企業、Nvidiaが主催しています。

例えば、ペンタゴンは都市全体を見ることができる広域モーションイメージセンサを配備している。しかし、収集されたデータのわずか6〜12%を利用するには、約20人のアナリストが24時間体制で作業する必要がある、とShanahan氏は述べた。残りは消え、おそらくインディアナジョーンズのボールトのようなフォレンジックデータベースに行くことができます。 ISRの流れが増え続けるにつれて、挑戦はますます激化しています。私たちは問題を抱え続けている人がまだいないと彼は言った。インテリジェンス・コミュニティには多くのアナリストが雇用されていても、National Geospatial-Intelligence Agencyの報告によると、利用可能なコンテンツの量を人間だけで処理することは物理的に不可能である.CIAは同様の苦境に直面している。

spy agencys科学技術部のCTO(最高技術責任者)Matthijs Broerは述べています。私たちのためにそのデータを分析するために必要な分析機能は、近年著しく挑戦されていると、防衛庁が主催するワシントンD.の技術サミットで述べました。すべてのビデオ映像とその他の着信を調べるのに十分なアナリストはいません関係者が取り組んでいる唯一の問題ではない。

知性情報をタイムリーに活用できることも課題です。ペンタゴンには、フルモーションビデオを一度に12時間まで分析するアナリストがいる。彼らは彼らが見ているものを消化しなければならない。重要な出来事が起こってから数時間が経過するまで、時には簡単な意思決定者がいなくなる、とシャナハンは言った。 NGAは、GEOINT CONOPS 2022報告書に、限定された自動化の欠点を指摘した。情報の生成、特性評価、調達戦略、ソースオーケストレーションのための人間のプロセスを利用することは、実行のスピードを左右し、本質的に個人がタスクを実行できるスピードに制限されています。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です