以下是最近关于 AI 有意思的一些事情：
作者：Ethan Mollick发表时间：2023年7月15日原始链接：https://www.oneusefulthing.org/p/how-to-use-ai-to-do-stuff-an-opinionated越来越强大的人工智能系统正在以越来越快的速度发布。本周，Claude 2首次亮相，这可能是公众可以使用的第二个最强大的AI系统。前一周，Open AI发布了Code Interpreter，这是迄今为止可用的最复杂的AI模式。在那之前的一周，一些人工智能[获得了查看图像的能力](https://www.oneusefulthing.org/p/on-giving-ai-eyes-and-ears)。然而，似乎没有一个人工智能实验室提供任何用户文档。相反，唯一的用户指南似乎是通过Twitter影响者获得的。对于声称关心正确使用其技术的组织来说，谣言文档是一个奇怪的选择，但我们目前就是这样。我不能声称这将是一个完整的用户指南，但它将作为人工智能当前状态的一点方向。我每隔几个月为我的学生（和感兴趣的读者）准备一份人工智能入门指南，每次都需要进行重大修改。过去的几个月特别疯狂。
Finding What’s InterestingA central part of doing open-ended science is figuring out “what’s interesting”.Let’s say one just enumerates a collection of cellular automata:进行开放式科学的核心部分是弄清楚“什么是有趣的”。假设我们只是列举了一组元胞自动机：The ones that just die out—or make uniform patterns—“don’t seem interesting”.The first time one sees a nested pattern generated by a cellular automaton,it might seem interesting(as it did to me in 1981).But pretty soon it comes to seem routine.And at least as a matter of basic ruliology,what one ends up looking for is “surprise”:qualitatively new behavior one hasn’t seen before.(If one’s concerned with specific applications,say to modeling particular systems in the world,then one might instead want to look at rules with certain structure,whether or not their behavior “abstractly seems interesting”.）那些刚刚消失的——或者形成统一模式的——“看起来并不有趣”。当人们第一次看到元胞自动机生成的嵌套模式时，它可能看起来很有趣（就像1981年对我来说的那样）。但很快这似乎就变得司空见惯了。至少作为基本规则学的问题，人们最终寻找的是“惊喜”：人们以前从未见过的性质上的新行为。（如果一个人关心特定的应用程序，比如对世界上的特定系统进行建模，那么人们可能会想查看具有某种结构的规则，无论它们的行为是否“抽象地看起来很有趣”。)
半个月没更新文章了，最近对AIGC做了一些更系统、更深入的学习和调研，以期给大家带来更有料的AI相关内容。最近我参加了「3场AI线下活动」，一场AI出海的、一场AI营销应用的、一场数字经济与AI沙龙。同时在AI社群中浪迹了一个多月。最近很兴奋、很热血，感觉回到了2014年。AIGC在2024年的发展，犹如2014年移动互联网时代大量新兴APP的涌现。谈谈最近的几点感悟先：1、AI领域新出了太多的新名词、新概念、新想法、新产品，真是丰富多彩（眼花缭乱）；2、AI知识付费领域“鱼龙混杂”，新事物很考验人的学习能力和动手能力。个人观点：如果从网上的免费知识（比如WaytoAGI）中，你不能清楚的得到“AIGC能干什么？”这个问题的答案，那付费内容对你来说大概率是“割韭菜”。3、AI的发展欣欣向荣，互联网上的AI的信息大爆炸，怎么学习AI知识变的很重要。