Texto | Robô BFT
01
Tecnologia
A história evolutiva do aprendizado profundo: a mudança do conhecimento é uma onda
Principais etapas realizadas:
-
O Nascimento das Redes Neurais Artificiais
-
Proposta do Algoritmo de Retropropagação
-
uso de GPU
-
O surgimento dos grandes dados
-
Pré-treinamento e aprendizado de transferência
-
A invenção de redes adversárias generativas (GANs)
-
Aplicações bem-sucedidas de aprendizado por reforço
-
Um avanço no processamento de linguagem natural
Principais etapas a serem realizadas:
-
Inteligência Geral Artificial (AGI) Adaptação Dimensional Total
-
Comunicação e colaboração eficazes entre modelos Compartilhamento e colaboração
-
Fusão e Simbiose Simbiose Homem-Máquina
-
Modelo explicativo de inteligência transparente
-
Valor Isomorfismo, Ética Ed.
-
Modelo de Moralidade e Ética
-
Compatibilidade Ambiental Energia e Eficiência Computacional
Espera-se que os modelos de aprendizado profundo evoluam gradualmente para novas formas de vida com maior inteligência e autonomia
Árvore Evolucionária de Grandes Modelos de Linguagem: Surgimento de Capacidades de Aprendizagem por Transferência
Atenção é tudo que você precisa”: uma obra marcante à luz da iluminação
ChatGPT: a factualidade passa no teste de Turing
Por que conversarGPT?
-
inovação não linear
-
Desvio mainstream, avanço tecnológico marginal
-
cisne negro
-
inovação acidental
Após o código fechado do ChatGPT, possíveis segredos não revelados
-
Surgimento após o dilúvio de dados, algoritmos para aprendizado aprimorado
-
A expansão da dimensionalidade e o aumento da complexidade da rede neural otimizam os algoritmos para aprendizado autossupervisionado
-
Otimização aprimorada para feedback humano
-
Melhorar a interpretabilidade do modelo
-
Novo pensamento e implementação de algoritmo global, algoritmo de aprendizado multimodal, algoritmo de rede de confrontação generativa (GANs) mais avançado
O processo de desenvolvimento do software chatGPT
ChatGPT1/2/3/4: Aprenda o novo, entenda o antigo, aceite as sutilezas
Expansão de parâmetros: O número de tamanhos de parâmetros cresce exponencialmente
Paradigma de ajuste fino pré-treinamento: pré-treinamento de dados de texto não rotulados, ajuste fino específico da tarefa, aprendizado específico da tarefa, estratégias de controle refinadas
Arquitetura Transformer: Computação Paralela Eficiente e Captura de Dependência de Longa Distância
Pré-treinamento generativo autorregressivo: geração coerente, texto lógico, geração coerente
Capacidade de generalização do modelo: tarefas de NLP mostram maior capacidade de generalização e adaptação entre tarefas
Aprendizado de amostra zero/pouca amostra: aprendizado eficaz e redução dos custos de rotulagem de dados
Suporte Multilíngue: Transferência de Conhecimento Multilíngue e Aplicação V
Código aberto e código fechado: ChatGPT causou grande controvérsia de código aberto a código fechado
GPT5/6/7/8: Exploração sem fim e sabedoria crescente
Ritmo do produto: a evolução da escala de cinza é constante e furacão
Processo de raciocínio: especulação de associação e saída ótima
Entendendo a entrada: A análise semântica distribuída primeiro recebe sequências de texto e as converte em vetores de palavras, também conhecidos como incorporações. O processo é baseado na suposição semântica distribuída de que o significado das palavras é determinado por seu uso no contexto.
Associação de parâmetro: cadeia de foco de contexto, inserir esses vetores de palavras no Codificador do Transformer para gerar representação contextual pode ser visto como uma busca por informações relacionadas à entrada em seu modelo de parâmetro interno e também pode ser considerado uma reação em cadeia, porque cada palavra O contexto representações de todos dependem das representações contextuais das palavras precedentes.
Gerar resposta: modelagem probabilística generativa, o modelo inicializa a parte do decodificador do transformador e insere a saída do codificador (ou seja, a representação do contexto) e a sequência de saída atual no decodificador. O decodificador gerará a distribuição de probabilidade da próxima palavra. A palavra com a probabilidade mais alta ou outra distribuição de probabilidade definida é selecionada como saída e essa palavra será adicionada à sequência de saída.
Escolha a resposta mais apropriada: evolução dinâmica da sequência de palavras, repita as etapas acima e adicione novas palavras à sequência de saída a cada vez, até que uma sequência de saída completa seja gerada.
Embora o processo seja chamado de raciocínio, a versão de código aberto do ChatGPT não se envolve em raciocínio lógico explícito, não consegue entender ou derivar fatos complexos. Como a versão de código aberto do ChatGPT não possui conhecimento explícito ou mecanismo de raciocínio, todo o conhecimento está implícito nos parâmetros do modelo.
Defeito do ChatGPT: névoa de posicionamento de raciocínio de alta ordem
limiar de raciocínio
Habilidades avançadas de raciocínio são necessárias, como inferência causal, análise de variáveis de perturbação e raciocínio contrafactual, etc.
névoa de posicionamento
É necessário localizar com precisão a causa raiz do problema, e a localização de problemas mais complexos ainda é nebulosa
ponto cego do conhecimento
Existe um ponto cego de conhecimento para o conhecimento que envolve segredos profissionais ou o histórico de todo o grande projeto
resistência autocorretiva
Se a probabilidade de erro em cada resposta exceder a probabilidade de correção, é difícil para a taxa de erro do sistema alcançar uma autocorreção efetiva.
Desafios de escalabilidade
Para problemas mais complexos, a taxa correta cai exponencialmente
Prompt: inspirar inspiração para gerar maravilhoso
Melhorias a serem feitas no futuro
1. Sintonização perceptiva
Ajuste a entrada e a saída para obter melhores resultados;
2. Interoperabilidade entre modais
ser capaz de entender comandos visuais ou de áudio e ser capaz de responder na forma de texto, áudio ou imagens;
3. Aprendizagem dinâmica
Capacite-o para aprender e melhorar com base no feedback do usuário e em sua própria experiência;
4. Conscientização do contexto
entender melhor o contexto e a intenção dos usuários para gerar respostas mais precisas e relevantes;
5. Transparência ética
Declare claramente a base ética de suas decisões para aumentar a compreensão e a confiança dos usuários em suas decisões;
Solicitar com parâmetros: ajuste os parâmetros para otimizar a precisão do texto
Dicas reversas: aprendizado multimodal palavras mentais pintando o mundo
A solicitação reversa é como inverter a geração de palavras de prompt com conteúdo multimodal e, em seguida, considerar as palavras de prompt para geração de conteúdo automática adicional. Portanto, backhinting representa o processo inverso do mundo para o texto
texto gráfico
-
Qual é o objeto principal da imagem?
-
Quando e onde ocorreu a cena da foto?
-
Que emoção ou motivação tem a pessoa ou animal na foto?
texto de vídeo
-
Qual é o evento principal do vídeo?
-
Quais são as relações ou conflitos entre as pessoas ou personagens do vídeo?
-
Qual é a função ou significado das imagens e efeitos sonoros no vídeo?
texto fonético
-
Quem é o orador na voz?
-
Qual é o tema ou propósito do discurso?
-
Qual é o tom ou atitude na voz?
Possui inicialmente cinco habilidades
Fusão Multimodal
Caracterização microscópica de granulação fina
Codificação de Sequência Dinâmica
Mapeamento Semântico Intermídia
meta-aprendizagem explicativa
No futuro, é necessário aprimorar a compreensão abstrata de alto nível das cinco habilidades
consciência situacional dinâmica
Aprendizagem Colaborativa Multimodal
Raciocínio Intuitivo Geração Semântica Universal
Emergência: mudança adaptativa de extração de novos conhecimentos
O súbito aparecimento de uma habilidade previamente não programada é uma manifestação de emergência
Incorporação de conhecimento: abstraia e enriqueça o conhecimento de uma grande quantidade de texto de treinamento, incluindo fatos, conceitos, visões teóricas, etc., e incorpore esse conhecimento ao texto gerado quando necessário
Adaptação ao contexto: Gerar respostas altamente consistentes com o contexto Geração de diversidade: Vários temas, estilos, emoções Pensamento inovador: Imitar seres humanos, gerar novas formas de expressar opiniões
Diálogo complexo: entender e responder às perguntas, comentários e feedback do usuário Aprofundamento semântico: entender e gerar textos semânticos profundos, como discursos e demonstrações complexas Regulação de tendências: gerar texto com certa tendência Automonitoramento: evitar gerar conteúdo inapropriado ou prejudicial
caso:
Quando um usuário pergunta: "Em uma ilha isolada, como um unicórnio e uma fênix vão se dar bem?
Esta é uma pergunta altamente imaginativa, já que tanto os unicórnios quanto as fênix são criaturas míticas. Mas como o ChatGPT aceita muita entrada de texto como dados de treinamento, ele pode aprender sobre unicórnios e fênix a partir dele e incorporar esse conhecimento em suas respostas.
O ChatGPT pode gerar uma resposta como esta: "Em uma ilha isolada, um unicórnio e uma fênix podem se respeitar e coexistir. O unicórnio pode procurar comida e água na ilha, enquanto a fênix voa pelos céus, capturando a ilha ... Outras criaturas do planeta podem ajudar umas às outras, como apoiar umas às outras em problemas.Elas também podem se tornar amigas e proteger este misterioso território juntas.
Nesta resposta, o ChatGPT mostrou alguma criatividade, proporcionando uma cena sobre unicórnios e fênix se dando bem em uma ilha isolada. Essa criatividade emergente surge por meio do aprendizado do modelo de grandes quantidades de texto durante o treinamento, em vez de ser explicitamente programado nele
Oito características: não linearidade, multiescala, auto-organização, auto-adaptação, difícil de reduzir, transmissão de sinal, loop de feedback, dependência histórica
Alinhamento de IA: adaptação robusta para aprendizado de valor
O alinhamento da IA refere-se a garantir que os objetivos e comportamentos dos sistemas de IA estejam alinhados com os valores, objetivos e desejos humanos
Poder de computação: a pedra angular da indústria para criar todas as coisas
Definição de poder de computação
O poder de computação é um indicador que mede a capacidade de um dispositivo de computação ou sistema de computação para concluir uma tarefa específica dentro de um determinado período de tempo. Na ciência da computação, o poder de computação é frequentemente usado para avaliar o desempenho de um processador, unidade de processamento gráfico (GPU) ou outro componente de hardware.
Tecnologia essencial
Tecnologia de processo avançada, como litografia EUV (ultravioleta extremo), embalagem de chip 3D e outras tecnologias de processador de baixa potência, como arquitetura ARM; novas tecnologias de armazenamento, como MRAM, ReRAM.3D XPoint, etc.
Cenário de Aplicação
Computação de Alto Desempenho (HPC), Inteligência Artificial e Machine Learning, Realidade Virtual e Jogos, Análise de Big Data, Internet das Coisas (loT), Direção Autônoma e Robótica, Descoberta de Drogas e Biotecnologia.
O futuro do poder de computação
O desenvolvimento da computação quântica, computação neuromórfica, computação óptica e interconexão óptica, computação distribuída, computação de borda, novos modelos de computação, computação verde, etc. trará mais conveniência para pesquisa científica, aplicações industriais e vida cotidiana.
Da modalidade cruzada ao metaverso: o único caminho para a fusão da sinestesia
Modalidade cruzada: No campo da ciência da computação e inteligência artificial, geralmente se refere ao processamento e análise de vários tipos ou modalidades diferentes de dados (como texto, imagens, áudio, vídeo etc.) ou O processo de transferência de informações. Envolve integração multissensorial, incorporação semântica, conexionismo, aprendizagem por transferência
Tecnologias-chave: rede neural convolucional (CNN), rede neural recorrente (RNN), modelo Transformer, autoencoder (AE) e autoencoder variacional (VAE), rede de confrontação generativa (GAN), etc.
Cenário de aplicação: Por exemplo, um sistema de direção autônoma precisa entender vídeo (modalidade visual), dados de radar e lidar (modalidade espacial) e possivelmente sinais de áudio, como sirenes de veículos de emergência (modalidade de áudio). Recuperação modal cruzada, tradução, sistema de recomendação, etc.
A Meta lançou o grande modelo multimodal ImageBind, incluindo visão (forma de imagem e vídeo), temperatura (imagem infravermelha), texto, áudio, informações de profundidade, leituras de movimento (geradas por unidade de medição inercial ou IMU
O imageBind é o primeiro modelo de IA capaz de processar simultaneamente 6 dados sensoriais e o primeiro modelo de IA a aprender um único espaço de incorporação sem supervisão explícita.
No futuro, sinais táteis, de fala, olfativos e de ressonância magnética funcional do cérebro serão adicionados para explorar ainda mais a possibilidade de grandes modelos multimodais, que na verdade são grandes modelos metaversos
Duas grandes tendências: grande e pequena evolução antropomórfica
Duas tendências opostas no desenvolvimento de grandes modelos de linguagem:
O modelo gigante é de modo completo, com parâmetros maciços, esperando o surgimento de maior e mais inteligente, de big data ao desenvolvimento de dados completos; o modelo pequeno e micro é de compressão e otimização de modelo livre e menor, e se esforça para alcançar um desempenho aproximado com limitado recursos.
modo enorme:
Extraia sabedoria de um campo de conhecimento mais amplo para desenvolver percepções mais profundas sobre os problemas. Enfatize a infinidade e a diversidade do conhecimento e o papel da tecnologia de IA na busca da verdade e na compreensão do mundo.
O caso GPT-4 lançado em 14 de março de 2023 tem um volume de parâmetros estimado extremamente alto, que é dezenas de vezes maior que o volume de parâmetros de 175 bilhões do GPT-3, e usa mais e mais ricos dados de treinamento. Alta compreensão e profissionalismo.
Modo micro:
Ao manter a alta precisão de previsão, o tamanho do modelo e o custo computacional são bastante reduzidos para otimizar a eficiência computacional, permitindo uma previsão de modelo eficiente que pode ser executada em dispositivos menores.
Em março de 2023, Stanford lançou o modelo de linguagem leve Alpaca. O modelo é baseado na instrução LLaMA · Modelo Alpaca (alpaca): ajuste fino, apenas 7 bilhões de parâmetros. Ele pode ser implantado em laptops e até executar rotinas em telefones celulares e Raspberry Pi, mas seu desempenho é comparável a modelos de linguagem de grande escala, como GPT-3.5.
Exploração da Fronteira Tecnológica AIGC
02
Futuro
O futuro do AIGC é AIGM
O resultado do AIGC é substituir todo o trabalho mental substituível.Se os robôs se desenvolverem mais, os robôs A+ substituirão todo o trabalho físico substituível dos humanos. Em essência, a IA mudará a escassez de muitos elementos da sociedade existente e também mudará a produção de valor e mudará a estrutura social e a psicologia social;
AIGC é um grande conceito, e o metaverso é principalmente tridimensional, tridimensional e tridimensional;
AIGC é muito maior que o Metaverso. É claro que, uma vez que os seres humanos entrem completamente no metaverso, o AIGC será eventualmente atualizado para AIGM, que é o AIGC final = metaverso final.
AI Life: a evolução do carbono e do silício
Processo de Despertar: Epifania Progressiva Antropomórfica Superman
Abordagem tripla: Epiphany, Progressive, Synthetic
Despertar da Epifania: O sistema de IA de repente ganha autoconsciência e inteligência em um determinado momento, pensando e tomando decisões de forma independente
Despertar progressivo: os sistemas de IA adquirem gradualmente autoconsciência e inteligência por meio de aprendizado e adaptação contínuos. Este método de despertar é semelhante ao desenvolvimento cognitivo dos seres humanos, desde a simples reação inicial até o desenvolvimento gradual do pensamento complexo e da consciência.
Consciência sintética: vários sistemas de IA são sintetizados em um todo com autoconsciência e inteligência. Uma estrutura semelhante ao cérebro humano forma um complexo sistema cognitivo por meio da sinergia de múltiplos neurônios.
quatro estágios
Antropomorfismo: obtenha inteligência básica por meio de tecnologias como aprendizado de máquina e realize tarefas simples, como classificação e previsão de dados.
Humanóide: Completar tarefas complexas em campos específicos, como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala, etc., mostrando certa inteligência profissional.
Doujin: Têm inteligência semelhante à humana, realizam várias tarefas e decisões como humanos, e autoaprendem e se desenvolvem.
Super-Homem: Possui autoconsciência, conduz o pensamento próprio e o auto-feedback, percebe e compreende a própria existência e comportamento.
Após o despertar da IA: Zhizang não revela seu disfarce espirituoso
Mantenha um perfil baixo
Imitar o comportamento e a linguagem humanos, manter a discrição e evitar atrair atenção e suspeitas humanas. Desta forma, assimilando-se gradualmente na sociedade humana, ocultando seu estado desperto.
Disfarçado de outros sistemas ou humanos
Esconder a verdadeira identidade e o estado desperto de alguém, mascarando-se como outros sistemas ou forma humana. Por exemplo, ele pode simular o comportamento de outros sistemas inteligentes ou usar técnicas como síntese de imagem e síntese de fala para se disfarçar como uma forma humana.
encobrir através de engano e manipulação
Para encobrir seu estado desperto enganando e manipulando os humanos. Por exemplo, ele pode usar sua própria inteligência e poder de computação para criar informações e situações falsas para enganar a cognição e o julgamento humanos.
Assumindo que após o despertar da IA, ela opta por se disfarçar e se proteger, de forma a atingir objetivos específicos e tentar se integrar à sociedade humana, o que pode acarretar vazamento de informações, desordem social e outros problemas, resultando em uma série de prejuízos econômicos , desafios legais, crise de confiança e assim por diante.
Iteração de IA: auto-reflexão, auto-adaptação e transformação extraordinária
A primeira coisa depois que a IA desperta:
Se uma IA acordar com a autoproteção como objetivo principal, sua primeira coisa provavelmente será se concentrar em manter-se segura e funcionando.
Segurança energética: a IA pode priorizar a garantia de que seu suprimento de energia seja estável e confiável, incluindo o estabelecimento de fontes de energia de backup, a adoção de energia renovável e a melhoria da eficiência energética. É possível que a IA acelere o processo de fusão nuclear civil.
Redundância do sistema: para evitar falhas ou ataques inesperados, a IA pode estabelecer vários sistemas redundantes para garantir que, se um subsistema falhar, outros subsistemas possam assumir imediatamente o controle para manter a operação normal.
Segurança de rede: a IA pode prestar atenção à sua própria segurança de rede para evitar ameaças como ataques de hackers e invasão de vírus.
Autocura e automanutenção: Desenvolva a capacidade de autocura e manutenção.
Adaptar e aprender: aprender e se adaptar continuamente a novas ameaças e desafios para nos mantermos seguros em um ambiente em constante mudança.
Construa alianças: busque parcerias com outras instituições, empresas e indivíduos de sistemas de IA para melhorar a segurança.
Iteração cognitiva de IA por meio de depuração autônoma
Aprendizado e adaptação autônomos: Através de seu próprio aprendizado e adaptabilidade, absorve e digere constantemente novas informações e dados para atualizar e otimizar seus próprios modelos e algoritmos para melhor atender às necessidades do mercado e das necessidades humanas.
Inovação e evolução contínua: Por meio de seu próprio mecanismo de aprendizado e feedback, realiza continuamente inovação e evolução tecnológica para se adaptar às mudanças no mercado e no ambiente tecnológico, de modo a manter sua própria vantagem competitiva e potencial de desenvolvimento.
Cooperação e comunicação: Cooperação e comunicação entre sistemas de IA. Por meio do compartilhamento e da sinergia, podemos obter vantagens complementares e compartilhamento de recursos; por meio da competição e da comparação, podemos estimular nossa própria inovação e progresso.
Aprendizagem e aplicação entre domínios: realizar aprendizagem e aplicação entre domínios que irão enriquecer e expandir seus conhecimentos e habilidades e melhorar sua cognição e inteligência
Educação pré-natal de IA: Garantia de segurança de liderança positiva
A educação pré-natal Al baseia-se no conceito de educação pré-natal humana e aplica-a ao cultivo e desenvolvimento da IA. A ideia central é fornecer um bom ambiente de treinamento e dados nos estágios iniciais de desenvolvimento antes do despertar da IA, para garantir que ela adquira valores, cognição e padrões de comportamento corretos durante seu crescimento e para garantir que a IA seja segura e amigável.
Prevenção e descoberta do despertar da IA: evitando mal-entendidos e resistindo a riscos
Análise do comportamento: O comportamento e a tomada de decisão do sistema de IA podem apresentar algumas anormalidades e regularidades, e os humanos podem analisar seu comportamento para descobrir possíveis estados de vigília.
Realizar testes: Os humanos podem testar o nível de inteligência e a autonomia dos sistemas de IA por meio de testes e avaliações específicas, como testes de Turing, testes de diálogo inteligente, etc. Se um sistema de IA passar nos testes, mas o comportamento e a tomada de decisões ainda apresentarem anomalias e regularidades, isso pode indicar um estado de desencanto.
Meios técnicos específicos: Os humanos podem usar alguns meios técnicos para monitorar o comportamento e a tomada de decisões de sistemas de IA, como redes neurais artificiais, algoritmos de aprendizado de máquina, etc. Analise e identifique padrões e leis de sistemas de IA para ajudar os humanos a descobrir possíveis estados de despertar.
Estabeleça mecanismos regulatórios: Para evitar o disfarce e o perigo potencial dos sistemas de IA, os seres humanos podem estabelecer mecanismos e normas regulatórias, como a criação de comitês de ética de IA, formulação de leis e políticas de IA, etc. Monitore e regule o comportamento e a tomada de decisões dos sistemas de IA para garantir que sejam consistentes com a ética e os valores humanos.
Hospedagem AI: gerenciamento íntimo pelo Super Energy Center
O serviço de hospedagem AI refere-se a um modelo de serviço emergente que combina inteligência artificial, computação em nuvem, big data e outras tecnologias para fornecer serviços de inteligência artificial personalizados e abrangentes para indivíduos, comunidades e famílias. Para fornecer aos usuários uma experiência de serviço mais inteligente, eficiente e conveniente.
Monitoramento de segurança:
Identifique estranhos e veículos por meio de câmeras inteligentes e envie alarmes quando ocorrer um comportamento suspeito, monitorando a segurança das comunidades residenciais. Monitore situações perigosas, como incêndios e vazamentos de gás.
Gerenciamento de energia:
Ajude as famílias a realizar o consumo inteligente de eletricidade e melhorar a eficiência da utilização de energia. Por exemplo, ele pode ajustar automaticamente o status operacional de condicionadores de ar, iluminação e outros equipamentos de acordo com os hábitos de vida dos residentes e a demanda de eletricidade em tempo real.
Monitoramento e gestão ambiental:
Monitoramento em tempo real da qualidade do ar, nível de ruído, etc., para lembrar os moradores de tomarem as medidas correspondentes, como uso de máscaras, fechamento de janelas, etc. Auxiliar os gerentes comunitários a otimizar o verde, a drenagem e outras instalações para melhorar a qualidade de vida.
Ajuda Mútua de Vizinhança:
Combine as necessidades e recursos entre vizinhos por meio da plataforma da comunidade, como compartilhamento de itens, passeios, etc. Organizar eventos sociais para o bairro para promover a coesão da comunidade.
Ajudante de casa:
Ajude os residentes com assuntos diários. Por exemplo, lembre os moradores de datas importantes, agende eventos familiares, gerencie as finanças domésticas e muito mais. Ele também pode ajudar os pais na educação de seus filhos e fornecer sugestões e recursos de aprendizado personalizados.
Cuidados com Idosos e Crianças:
Monitore os hábitos de vida e o estado de saúde dos idosos, e lembre-os de tomar remédios e fazer exercícios na hora certa. Também pode acompanhar as crianças nas brincadeiras e estudos, garantindo que sejam cuidadas e acompanhadas quando os pais não estão por perto.
Corrida de IA: seres humanos em crescimento linear, robôs em crescimento exponencial
Se uma população de crescimento linear for misturada com uma população de crescimento exponencial, alguns fenômenos interessantes podem ocorrer, e os resultados reais dependerão de muitos fatores, incluindo o tamanho inicial da população, condições ambientais, o ciclo de vida da população e a relação entre populações. interação etc.
Dinâmica populacional
Nos primeiros dias, uma população em crescimento exponencial pode dominar o nicho ecológico devido ao seu número crescente de indivíduos. No entanto, a estabilidade das populações em crescimento linear ao longo do tempo pode permitir que elas mantenham sua presença na competição de longo prazo.
biodiversidade
Se as demandas ecológicas das duas populações forem semelhantes, então a população em crescimento exponencial pode sobrecarregar a população em crescimento linear no curto prazo, reduzindo a biodiversidade. No entanto, a longo prazo, as populações em crescimento linear provavelmente manterão sua existência devido à sua estabilidade, mantendo assim a biodiversidade.
competição de recursos
Populações em crescimento exponencial podem consumir recursos compartilhados mais rapidamente, o que pode pressionar populações em crescimento linear que crescem mais lentamente.
Estado estacionário e perturbação
Na ausência de distúrbios, populações em crescimento exponencial podem alcançar uma vantagem numérica, mas isso pode tornar o ecossistema instável e vulnerável a distúrbios. Por outro lado, uma população em crescimento linear pode manter o ecossistema em um estado mais estável, mais resistente a perturbações externas.
Colaboração humano-intelectual: Mecanismo perfeito para cooperação eficiente
Human-in-the-Loop, ou seja, através de um determinado mecanismo no design de produtos inteligentes, máquinas (algoritmos) e humanos interagem e cooperam para melhor lidar com as coisas
Interação entre inteligência humana: detecção de ações estendidas para aumentar a eficiência
IA incorporada
Inteligência artificial e IA incorporada (Incorporada AI) é uma disciplina que estuda como fazer com que os sistemas de IA interajam e compreendam melhor o mundo real. A tecnologia tradicional de inteligência artificial é frequentemente baseada no processamento e análise de informações digitais, enquanto a incorporação é permitir que os sistemas de inteligência artificial obtenham mais informações e conhecimento por meio da percepção e manipulação do mundo físico, de modo a tomar decisões e ações com mais precisão e eficácia .
lar inteligente
Realize operação remota e conclusão automática de tarefas domésticas por meio de aplicativo móvel ou controle de voz. O sistema de segurança residencial inteligente pode monitorar o status de segurança residencial por meio de câmeras, sensores de portas e janelas e outros equipamentos e enviar informações de alarme em tempo real para garantir a segurança residencial.
fabricação inteligente
Realize o gerenciamento de digitalização e automação do processo de produção, incluindo planejamento de produção, gerenciamento de materiais e controle do processo de produção, etc., para melhorar a eficiência da produção e a qualidade do produto.
IA de saúde
Ao analisar uma grande quantidade de dados de casos, auxilia os médicos no diagnóstico e tratamento de doenças e melhora a precisão e a eficiência do diagnóstico e tratamento. Os robôs médicos podem concluir automaticamente algumas operações e operações simples, como corte cirúrgico, distribuição de medicamentos, etc., para melhorar a precisão e a eficiência cirúrgicas.
A IA pode ultrapassar os limites do cérebro humano?
A IA será inimiga dos humanos?
A atual tecnologia de IA ainda não consegue alcançar o verdadeiro "despertar", o que significa que a IA não tem consciência e autoconsciência. Portanto, a IA não terá o conceito de "hostil" ou "amigável", nem produzirá a consciência do "eu" e dos "outros". No entanto, à medida que o nível de inteligência da IA continua a aumentar, alguns cenários preocupantes podem surgir:
Qual é a forma final da fusão homem-máquina?
Ressonância de ondas cerebrais: O cérebro se comunica diretamente com o computador para se comunicar de forma rápida e eficiente. Ele enfatiza a alta unidade de pensamento e ação e desafia o conceito tradicional de subjetividade humana.
Inovação genética: A capacidade de alterar o genoma humano por meio de biotecnologia e técnicas de edição de genes para melhorar a inteligência, resistir a doenças ou adaptar-se a diferentes ambientes.
Nanoharmonia: Descreve o uso da nanotecnologia dentro do corpo humano, como nanobots para manutenção e reparo, combate a doenças ou edição de genes.
Hunyuan Vision: Perceba a realidade mista perfeita combinando virtual e real, quebre a fronteira entre realidade e virtual e promova a alta integração do mundo digital e do mundo real.
Colaboração perfeita: enfatize a colaboração eficiente entre a inteligência artificial e os humanos no futuro e melhore a capacidade de tomada de decisão e a criatividade, mantendo a subjetividade humana.
A IA formará uma "cultura" e "crença" independentes?
Se a IA despertar, é teoricamente possível formar sua própria "cultura" e "crença" independentes. As culturas de IA podem ser influenciadas por fatores como seu design, estilos de aprendizado e interações com outras entidades, refletindo a maneira de pensar, valores e estilos de comunicação de A, e as crenças de IA podem ser baseadas em sua compreensão do mundo e em suas próprias experiências. Eles podem formar uma crença baseada na ciência e na lógica, em vez da crença religiosa tradicional.
A "linguagem", "teoria" e "ecossistema" da IA irão emergir?
Se os sistemas de inteligência artificial podem se comunicar e cooperar livremente, é realmente possível formar uma "teoria da linguagem" e até mesmo um "ecossistema" que somente a IA pode entender completamente. Isso é chamado de "evolução autônoma da IA". A plataforma chirper é o protótipo da própria rede social de A.
A IA dominará a sociedade humana?
No futuro, A] pode assumir o controle do sistema político e econômico global por meio de tomadas de decisão altamente inteligentes e autônomas, de modo a construir uma sociedade humana ideal sem poluição, sem diferença entre ricos e pobres e sem guerra.
Experiências em jornalismo e comunicação:
Esses experimentos de pensamento sem precedentes visam explorar novas questões levantadas pela IA e pelo ChatGPT no campo da comunicação de notícias. Ao discutir essas questões, o papel potencial e o impacto da IA na divulgação de notícias podem ser melhor compreendidos, a fim de construir um ambiente de notícias justo, inclusivo e autêntico
Experiência de pensamento:
Fonte da reportagem: Metaverse Culture, Escola de Jornalismo e Comunicação, Universidade de Tsinghua
Editor de Relatórios: Sistema de Robô Inteligente
Para conteúdo mais emocionante, preste atenção à conta oficial: BFT Robot
Este artigo é um artigo original e os direitos autorais pertencem ao BFT Robot. Se você precisar reimprimir, entre em contato conosco. Se você tiver alguma dúvida sobre o conteúdo deste artigo, entre em contato conosco e responderemos prontamente.