直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

AI发展到什么程度了

回答

目前,AI 正处于快速发展的阶段。在日常生活中,AI 已广泛应用于交通、天气预测以及电视节目推荐等方面,能够以过去难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。

AI 技术正在加速发展,且没有减缓的迹象。虽然媒体报道可能有所减少,但实际进展非常迅速。

在生物制药和医疗保健等领域,AI 正在促使其产业化,被应用于药物设计、诊断、医疗服务交付和后台运营等方方面面。例如,机器能够学习只有经过专业培训才能做到的事情,并且能够轻松复制和扩展专业知识,实现规模效应。生物技术也因 AI 得以大规模扩展。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

3. 负责任的AI简介

我们中的许多人已经与人工智能(或AI)进行日常互动,从交通和天气预测到您接下来可能想看的电视节目的推荐。随着AI变得越来越普遍,它正在以惊人的速度发展,使计算机能够以十年前难以想象的方式观察、理解世界并与之互动。

世界好像变难了,我们该如何应对?| 对谈绿洲资本张津剑之 AI、人与生命力

加速中的AI:张津剑认为AI技术正在加速发展,并且没有看到任何减缓的迹象。尽管媒体报道可能有所减少,但AI的实际进展非常迅速。

新工业革命:生物技术×人工智能

在所有这些领域(以及尚未出现的其他领域),生物制药和医疗保健的工业化都可以取得长足进展。例如,机器可以学习一个人经过徒弟式培训才能做到的事情。我们可以轻松地进行复制,这使我们可以像启动基于云的服务器一样扩展专业知识:立即、廉价(与专家劳动力相比)并具有巨大的规模。而且,这不仅限于计算:自动化和机器人技术同样实现了规模,同时进一步实现了以前不可能实现的真正的生物[可再现性](https://a16z.com/2018/11/12/how-to-engineer-biology/)——从而解决了“未工业化”的生物学的最大弱点。生物技术现在可以大规模地扩展。

其他人在问
如何系统全面地学习AI知识和了解各种AI工具
以下是系统全面学习 AI 知识和了解各种 AI 工具的方法: 对于中学生: 1. 从编程语言入手学习:可以选择 Python、JavaScript 等编程语言,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等,学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 对于新手: 1. 了解 AI 基本概念:阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,了解其主要分支及联系,浏览入门文章。 2. 开始 AI 学习之旅:在「」中找到为初学者设计的课程,通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)按照自己的节奏学习,推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习:AI 领域广泛,可根据兴趣选择特定模块深入学习,掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试:理论学习后通过实践巩固知识,尝试使用各种产品做出作品,在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品:与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动,了解其工作原理和交互方式。 入门工具推荐: Kimi 智能助手是 Chatgpt 的国产平替,实际上手体验最好,推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。它不用科学上网、不用付费、支持实时联网,是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI,也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品,能一次搜索几十个数据来源,无广告,能定向指定搜索源。 PC 端: 移动端 Android/ios:
2024-11-17
小说创作类型的ai
以下是关于小说创作类型的 AI 相关信息: 在写作方面,有多种 AI 产品可供选择。例如,ChatGPT 在领跑,同时像 Sudowrite 和 Verb.ai 这样的产品也出现了,用于更专业化的写作类型,比如小说。 如果您想用 AI 把小说做成视频,具体的制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 以下是一些可以利用的工具及网址: 1. Stable Diffusion(SD):一种 AI 图像生成模型,可以基于文本描述生成图像。 网址: 2. Midjourney(MJ):另一个 AI 图像生成工具,适用于创建小说中的场景和角色图像。 网址: 3. Adobe Firefly:Adobe 的 AI 创意工具,可以生成图像和设计模板。 网址: 4. Pika AI:文本生成视频的 AI 工具,适合动画制作。 网址: 5. Clipfly:一站式 AI 视频生成和剪辑平台。 网址: 6. VEED.IO:在线视频编辑工具,具有 AI 视频生成器功能。 网址: 7. 极虎漫剪:结合 Stable Diffusion 技术的小说推文视频创作提效工具。 网址: 8. 故事 AI 绘图:小说转视频的 AI 工具。 网址: 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。
2024-11-17
有什么竞品分析的AI工具
以下是一些常见的竞品分析的 AI 工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种图表创建,包括逻辑视图、功能视图和部署视图,用户可通过拖放界面轻松创建架构图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供创建各种架构视图的功能,如逻辑视图(类图、组件图)、功能视图(用例图)和部署视图(部署图)。 ArchiMate:开源的建模语言,专门用于企业架构,支持逻辑视图创建,可与 Archi 工具配合使用,该工具提供图形化界面创建模型。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持创建多种架构视图,包括逻辑、功能和部署视图。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,提供丰富模板用于创建逻辑视图、功能视图和部署视图等。 draw.io(现称为 diagrams.net):免费的在线图表软件,允许创建各种类型图表,包括软件架构图,支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML:文本到 UML 的转换工具,通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等,帮助创建逻辑视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,提供创建各种架构图的功能,包括逻辑视图和部署视图。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型,支持逻辑视图创建。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图,包括逻辑视图和部署视图。 以下是一些做 PPT 的 AI 产品: Gamma:在线 PPT 制作网站,通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片,支持嵌入多媒体格式。 美图 AI PPT:由美图秀秀开发团队推出,通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计,包含丰富模板库和设计元素。 Mindshow:AI 驱动的 PPT 辅助工具,提供智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等。 讯飞智文:科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用语音识别和自然语言处理技术,提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。 以下是一些与思维导图相关的 AI 工具: GitMind:免费跨平台 AI 思维导图软件,支持多种模式,如提问、回答、自动生成等。 ProcessOn:国内思维导图+AIGC 工具,可利用 AI 生成思维导图。 AmyMind:轻量级在线 AI 思维导图工具,无需注册登录,支持自动生成节点。 Xmind Copilot:Xmind 推出的基于 GPT 的 AI 思维导图助手,可一键拓展思路,生成文章大纲。 TreeMind:“AI 人工智能”思维导图工具,输入需求由 AI 自动完成思维导图生成。 EdrawMind:提供一系列 AI 工具,包括 AI 驱动的头脑风暴功能,帮助提升生产力。
2024-11-17
我要用数字人AI做教学讲课
数字人 AI 用于教学讲课具有诸多优势: 1. 突破时空限制:可以让历史人物如牛顿亲自授课《牛顿运动定律》,白居易讲述《长恨歌》背后的故事,学生能与任何历史人物对话交流,不受时空约束。 2. 个性化教学:能根据学生的学习情况、兴趣和偏好提供定制化学习计划和资源,因材施教,提高学习效率和成果,缓解教育资源不平等问题。 3. 提高参与感:数字教师博学多能、善解人意且不受情绪左右,基本可实现一对一辅导,让学生参与感更高。 4. 丰富教学形式:如卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,包含 15 节视频课,持续更新并增加最新内容,还有课外社群辅导。课程回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件,如 AI 马斯克对谈 AI 乔布斯等。 5. 优化工作流:数字人的出现能在制作个人 IP 短视频、配音、直播、智能客服、虚拟偶像等领域完成赋能。 关于数字人课程的学习: 1. 推荐卡尔的 AI 沃茨的数字人课程,建立了完整的数字人学习体系。 2. 报名方式可通过扫码查看课程详细内容和介绍。 在与 AI 交互方面: 1. 对于提示词工程和学习提示词,有人持反对观点,认为像打字和写作一样,不断尝试和大模型交互是最佳方法。 2. 和大模型交互不一定需要遵循规则,未达成目的可锲而不舍地开新窗口再尝试,或更换模型。 3. 用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与大模型交流的效率和精确性,其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。
2024-11-17
给我推荐几个国内使用频率很高的前几位AI吧,可选择的工具太多导致我选择恐惧症犯了
以下为您推荐一些国内使用频率较高的 AI 工具: 1. 图像类: 可灵:由快手团队开发,可生成高质量的图像和视频,但价格相对较高,重度用户年费最高可达几千元,轻度用户有免费点数和较便宜的包月选项。 通义万相:在中文理解和处理方面表现出色,可选择多种艺术和图像风格,操作界面简洁直观,用户友好度高,目前免费,每天签到获取灵感值即可,但存在一定局限性,如某些类型图像无法生成等。 2. 其他类别: 百度 Chat:AI 聊天机器人。 360AI 搜索。 AIbot ai 工具集:导航网站。 创客贴 AI:设计工具。 MasterGo:设计工具。 美图设计室:图像编辑。 魔搭社区 阿里达摩院:AI 训练模型。 即时 AI 设计:设计工具。 Boardmix 博思 AI 白板:PPT。 百度飞桨 AI Studio:AI 学习。 字节扣子。 秘塔写作猫:通用写作。 xmind:思维导图。 标小智 LOGO 生成:图像生成。 liblib.art:图像生成。 稿定设计:设计工具。 千帆大模型平台:模型。 DeepSeek:AI 聊天机器人。 墨刀 AI:设计工具。 沉浸式翻译:翻译。 火山方舟:AI 训练模型。 bigjpgAI 图片无损放大:图片增强。 processon:思维导图。 Pika:图生视频。 千库网:资源。 无限画:图像生成。 autoDL 云服务租用。 同花顺问财:金融。
2024-11-17
如何用ai练习日语口语
以下是用 AI 练习日语口语的方法和推荐的工具: 1. 语言学习应用: Duolingo:使用 AI 个性化学习体验,根据进度和错误调整练习内容,通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择日语,按课程指引学习。 Babbel:结合 AI 技术,提供个性化课程和练习,重点在于实际交流所需语言技能。注册账户,选择日语课程,按学习计划学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析学习进度,提供适合的练习和反馈。注册并选择日语,使用多种练习模式(听力、口语、阅读和写作)学习。 2. 语言学习平台: FluentU:使用真实世界的视频,通过 AI 生成个性化的词汇和听力练习。选择日语,观看视频并完成相关练习,积累词汇和提升听力理解能力。 Memrise:结合 AI 技术,根据学习者的记忆曲线提供复习和练习,增强记忆效果。选择日语,使用应用提供的词汇卡和练习进行学习。 3. 发音和语法检查: Speechling:提供口语练习和发音反馈,帮助改进口音和发音准确性。录制语音,提交给 AI 系统或人类教练,获取反馈和改进建议。 Grammarly:可以提高写作的语法和词汇准确性,支持多种语言,包括日语。将写作内容粘贴到 Grammarly 编辑器中,获取语法和词汇改进建议。 4. 实时翻译和词典工具: Google Translate:提供实时翻译、语音输入和图像翻译功能,适合快速查找和学习新词汇。输入或语音输入需要翻译的内容,查看翻译结果和示例句子。 Reverso Context:提供单词和短语的翻译及上下文例句,帮助理解和学习用法。输入单词或短语,查看翻译和例句,学习实际使用场景。 5. AI 对话助手: ChatGPT:可用来模拟对话练习,帮助提高语言交流能力。在聊天界面选择日语,与 AI 进行对话练习,询问语法、词汇等问题,模拟实际交流场景。 Google Assistant:支持多种语言,包括日语,可以进行日常对话练习和词汇学习。设置日语,通过语音命令或文本输入与助手互动,练习日常用语。
2024-11-17
如何用ai提升电脑刺绣的自动化程度
以下是一些可以辅助提升电脑刺绣自动化程度的 AI 相关方法和工具: 1. 图像识别技术:利用 AI 的图像识别能力,对刺绣图案进行精准识别和分析,为自动化刺绣提供准确的图案信息。 2. 智能设计软件:一些具备 AI 功能的设计软件,能够根据用户需求和设定的参数,自动生成刺绣图案的设计方案。 3. 自动化控制算法:通过 AI 算法优化刺绣设备的控制流程,提高刺绣的速度和精度。 4. 质量检测系统:借助 AI 的视觉检测技术,对刺绣成品进行自动质量检测,及时发现并纠正问题。 需要注意的是,在应用这些 AI 技术时,可能需要一定的专业知识和技能,同时要根据实际情况进行调整和优化,以达到最佳的自动化效果。
2024-11-05
如果想学习ai,作为ai产品经理,需要ai底层的算法掌握到什么程度
作为 AI 产品经理,对 AI 底层算法的掌握程度需要达到以下几个方面: 1. 理解产品核心技术:了解基本的机器学习算法原理,以便做出更合理的产品决策。 2. 与技术团队有效沟通:掌握一定的算法知识,减少信息不对称带来的误解。 3. 评估技术可行性:在产品规划阶段,能够准确判断某些功能的技术可行性。 4. 把握产品发展方向:了解算法前沿,更好地把握产品未来的发展趋势。 5. 提升产品竞争力:发现产品的独特优势,提出创新的产品特性。 6. 数据分析能力:掌握相关算法知识,提升数据分析能力。 同时,如果希望在 AI 领域继续精进,还需要了解以下基础内容: AI 背景知识: 基础理论:清楚人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等基本概念。 概率论:掌握基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:了解其基本概念。 评估和调优: 性能评估:知道如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学会使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础: 网络结构:理解包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等的基本结构。 激活函数:熟悉常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。
2024-11-05
中国的AI发展到什么程度了?
目前中国的 AI 发展呈现出强势崛起的态势。中国的模型在面对制裁时展现出坚韧和战略智慧,在一些方面取得了显著成果: 达到或超过了 GPT4 水平。 华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代稍晚)。 模型凭借自身优势正在“屠榜”,证明在 AI 领域仍占据重要地位。 同时,AI 在中国的发展也带来了一些新的现象和挑战,如 AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野,并引发担忧;AI 立法、伦理讨论仍然大规模落后于技术进展。
2024-10-31
最新的AI可以做到什么程度的智能
目前最新的 AI 能够达到以下程度的智能: 1. 聊天机器人:具备基本对话能力,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多 AI 智能体产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织:最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 例如 GPT3 及其半步后继者 GPT3.5(在 2023 年 3 月升级为 GPT4 之前,它驱动了现在著名的 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步,而早期的模型像 GPT2 等实际上没有真正连贯回应的能力。
2024-10-30
现在的ai+宠物,发展到什么程度了?
目前,AI 与宠物的结合已经取得了一定的发展,主要体现在以下几个方面: 1. AI 宠物助手:基于自然语言处理和计算机视觉,能帮助主人更好地照顾宠物,比如自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测宠物健康状况等。 2. AI 宠物互动玩具:利用 AI 技术开发的智能互动玩具,可增强宠物的娱乐体验,例如会自主移动并引起宠物注意的智能玩具、会发出声音和互动的智能宠物玩具等。 3. AI 宠物图像生成:使用生成式 AI 模型,能根据文字描述生成各种宠物形象的图像,帮助宠物主人定制个性化的宠物形象。 4. AI 宠物医疗诊断:利用计算机视觉和机器学习技术,开发 AI 辅助的宠物医疗诊断系统,通过分析宠物的症状图像和病历数据,提供初步诊断建议。 5. AI 宠物行为分析:基于传感器数据和计算机视觉,利用 AI 技术分析宠物的行为模式,帮助主人更好地了解宠物的需求和习性。 学习路径建议: 1. 掌握基础的机器学习、计算机视觉、自然语言处理等 AI 技术。 2. 了解宠物行为学、宠物医疗等相关领域知识。 3. 关注业内先进的 AI+宠物应用案例,学习其技术实现。 4. 尝试开发简单的 AI 宠物应用原型,并不断迭代优化。 总的来说,AI+宠物是一个充满想象空间的新兴赛道,结合 AI 技术和宠物行业需求,可以开发出各种有趣有用的应用。
2024-10-10
现在ai发展到什么程度了
目前 AI 的发展呈现出以下情况: 1. 企业大模型市场崛起,通用大模型遇到算力瓶颈,英伟达在算力方面获利颇丰,但背后存在能源问题。同时,大模型还面临知识不够的问题,需要将饱含人类智慧的高含量知识训练进去,例如从百度贴吧的“弱智吧”获取知识。 2. AI 技术正在加速发展,且没有减缓的迹象,尽管媒体报道可能减少,但实际进展非常迅速。 3. 在专利审查领域,AI 得到广泛应用,通过自动化和智能化手段帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。
2024-09-22
马斯克脑机接口最新发展
马斯克脑机接口的最新发展包括以下方面: 脑虎科技创始人彭雷指出脑机接口是人类脑计划的核心底层工具,能长期稳定读取大规模神经元活动信号。脑机接口是交叉领域,存在侵入式解决方案,如马斯克采用的柔性脑机结构,其柔性丝比头发细很多,通道无上限,可通过脑机信号控制物体。 2024 年 8 月 4 日,《马斯克最新 6 万字访谈!8.5 小时详解脑机接口、机器人、外星人,以及 AI 与人类的未来(一)》发布,这是马斯克第 5 次参加 Lex Fridman 播客,也是有史以来时间最长、最完整、信息量最大的一次,全球首位 Neuralink 脑机接口植入者 Noland 也参与了对话。 2024 年 1 月 30 日,马斯克宣布首例人类大脑芯片植入手术成功。
2024-11-16
撰写内容概要:以ai换脸诈骗和声音合成诈骗为蓝本查阅网站、文献期刊等专家在相关方面的研究进展及其成果,并进行汇总评述。(1)表述收集资料的来源情况、收集资料的数量情况;(2)将所收集的资料进行分类,按照几个分类方面逐一进行表述,表述涵盖专家的观点、结论、思路、方案等;(3)小组综合性的对所收集到的资料进行评述,描述当前的进展情况、优劣点、未来发展等。)
以下是根据您提供的资料进行的汇总评述: 一、收集资料的情况 1. 来源情况:资料来源于陶力文律师的相关论述、关于 AI 音乐的论文、质朴发言的研究报告等。 2. 数量情况:共收集到 3 份相关资料。 二、资料分类及专家观点 1. 关于律师如何写好提示词用好 AI 观点:强调结构化内容组织、规定概述内容解读结语结构、案例和挑战结合、结合法规和实际操作、使用商业术语等。 结论:通过多种方式提升文章的专业性和针对性。 思路:从标题、文章结构等方面进行规划。 方案:按照特定的结构和要求进行写作。 2. 基于频谱图的音乐录音中自动调谐人声检测 观点:聚焦音乐中人声音高的自动调音检测,提出数据驱动的检测方法。 结论:所提方法在检测上表现出较高的精确度和准确率。 思路:包括音频预处理、特征提取和分类等步骤。 方案:创建新数据集,进行全面评估。 3. 文生图/文生视频技术发展路径与应用场景 观点:从横向和纵向梳理文生图技术发展脉络,分析主流路径和模型核心原理。 结论:揭示技术的优势、局限性和未来发展方向。 思路:探讨技术在实际应用中的潜力和挑战。 方案:预测未来发展趋势,提供全面深入的视角。 三、综合性评述 当前在这些领域的研究取得了一定的进展,如在音乐自动调音检测方面提出了新的方法和数据集,在文生图/文生视频技术方面梳理了发展路径和应用场景。 优点在于研究具有创新性和实用性,为相关领域的发展提供了有价值的参考。但也存在一些不足,如音乐检测研究中缺乏专业自动调音样本,部分技术在实际应用中可能面临一些挑战。 未来发展方面,有望在数据样本的丰富性、技术的优化和多模态整合等方面取得进一步突破,拓展更多的应用场景。
2024-11-15
你觉得ai+健康 会如何发展 ,优势和挑战分别是什么
AI 在健康领域的发展具有巨大潜力,同时也面临着一些优势和挑战。 优势方面: 有助于推进医疗保健中负责任地使用 AI,促进开发价格合理且能拯救生命的药物。 能够为教育者提供支持,例如在学校中提供个性化辅导,从而变革教育模式。 挑战方面: 存在工作场所监视、偏见和岗位替代等风险,可能影响劳动者权益。 可能会出现对劳动者补偿不足、不公平评估工作申请以及妨碍劳动者组织的情况。 对于医疗保健中 AI 应用的安全性需要建立相应的程序来接收和处理相关报告,并采取补救措施。 总之,AI 在健康领域的发展前景广阔,但需要妥善应对潜在的挑战,以实现其最大的价值和效益。
2024-11-14
国内AI行业最新发展状况
以下是关于国内 AI 行业最新发展状况的介绍: OpenAI 的 o1 模型主导:OpenAI 最新推出的 o1 模型正在重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限,使竞争对手困惑甚至“破产”。 中国的 AI 崛起:无视制裁,中国的模型凭借坚韧和战略智慧正在“屠榜”,证明他们仍在牌桌之上。 生成式 AI 的数十亿繁荣:AI 初创公司正赚得盆满钵满,但可持续性难以捉摸。 AI 产业链中的机会分析: 1. 基础设施层:布局投入确定性强,但资金投入量大,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”负责,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 2. 技术层:技术迭代迅速,小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 3. 应用层:是广阔蓝海,当前成熟应用产品不多,“杀手级”应用凤毛麟角,普通个体和小团队推荐重点布局,发展空间巨大。 AI 产品发展的未来展望: 1. 更深度的行业整合:AI 技术将与各行各业更紧密结合。 2. 用户体验的持续优化:易用性和稳定性将进一步提升。 3. 新兴应用场景的出现:可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新突破口。 相关报告及解读链接: (报告 212 页)
2024-11-14
2023年大模型发展有什么重要技术
2023 年大模型发展的重要技术包括以下方面: 模型发布:百川智能发布 Baichuan2—Turbo,字节云雀大模型等。 涉及领域:涵盖通用、医疗、汽车、教育、金融、工业、文化/零售/交通等多个行业。 关键进展:从 22 年 11 月 ChatGPT 的惊艳面世,到 23 年 3 月 GPT4 作为“与 AGI(通用人工智能)的第一次接触”,再到 23 年末多模态大模型的全面爆发。 多模态大模型的应用: 优点:适应性极好,方便适应各种奇葩需求;对算法要求降低,大部分功能由大模型提供,特别是非结构化信息处理;API 访问方式简化了边缘设备要求,方便在多种设备适配。 缺点:推理时长是最大障碍,传统目标检测或人脸识别优化后能达到 100 300ms,而大模型动则需要 10 秒的延时,限制了许多场景;模型的幻象和错误率较高,在多链路复杂应用中迅速变得不可行;在大多数生产模式下,仍需使用云服务数据中心,存在隐私问题;商业私有化部署是刚需,当下开源模型与 GPT4 有代差。
2024-11-14
AI 图像识别的发展历程
AI 图像识别的发展历程如下: 早期处理印刷体图片的方法是将图片变成黑白、调整为固定尺寸,与数据库对比得出结论,但这种方法存在多种字体、拍摄角度等例外情况,且本质上是通过不断添加规则来解决问题,不可行。 神经网络专门处理未知规则的情况,如手写体识别。其发展得益于生物学研究的支持,并在数学上提供了方向。 CNN(卷积神经网络)的结构基于大脑中两类细胞的级联模型,在计算上更高效、快速,在自然语言处理和图像识别等应用中表现出色。 ImageNet 数据集变得越来越有名,为年度 DL 竞赛提供了基准,在短短七年内使获胜算法对图像中物体分类的准确率从 72%提高到 98%,超过人类平均能力,引领了 DL 革命,并开创了新数据集的先例。 2012 年以来,在 Deep Learning 理论和数据集的支持下,深度神经网络算法大爆发,如卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)等,每种都有不同特性。例如,递归神经网络是较高层神经元直接连接到较低层神经元;福岛邦彦创建的人工神经网络模型基于人脑中视觉的运作方式,架构基于初级视觉皮层中的简单细胞和复杂细胞,简单细胞检测局部特征,复杂细胞汇总信息。
2024-11-14