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AI的发展历程

回答

AI 的发展历程如下：

  1. 早期阶段（1950s - 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。
  2. 知识驱动时期（1970s - 1980s）：主要有专家系统、知识表示、自动推理。
  3. 统计学习时期（1990s - 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。
  4. 深度学习时期（2010s - 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。

当前 AI 前沿技术点包括：

  1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。
  2. 多模态 AI，如视觉 - 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。
  3. 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。
  4. 小样本学习，如元学习、一次学习、提示学习等。
  5. 可解释 AI，包括模型可解释性、因果推理、符号推理等。
  6. 机器人学，涵盖强化学习、运动规划、人机交互等。
  7. 量子 AI，如量子机器学习、量子神经网络等。
  8. AI 芯片和硬件加速。

AI 的起源最早可追溯到 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950 年，图灵最早提出了图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在美国达特茅斯学院召开的会议上，人工智能一词被正式提出，并作为一门学科被确立下来。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。

最初，符号推理流行，带来了专家系统等重要进展，但因方法的局限性，20 世纪 70 年代出现了“人工智能寒冬”。随着计算资源变便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能，过去十年中，“人工智能”一词常被用作“神经网络”的同义词。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

问：AI的技术历史和发展方向，目前最前沿的技术点有哪些

1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等[heading2]当前AI前沿技术点[content]1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速

走入AI的世界

[title]走入AI的世界[heading2]1智能起源：极简AI发展史和生成式AI的革命性突破2022年11月30日，OpenAI发布基于GPT 3.5的ChatGPT，自此开始，一股AI浪潮席卷全球，但AI（人工智能，Artificial Intelligence）并不是近几年才有的新鲜事，他的起源，最早可以追溯到上世纪的1943年。1943年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出了机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定了基础。1950年，伟大的计算机先驱图灵最早提出了图灵测试，做为判别机器是否具备智能的标准（即在一个对外不可见的房间内放置一台可以与外界沟通的机器，如果外界交互的人无法区分房间里到底是真人还是机器，那么我们就说房间里的机器具备了智能，通过了图灵测试）。1956年，在美国一个小镇的达特茅斯学院中，马文·明斯基和约翰·麦凯西拉着香农大佬站台背书，共同发起召开了著名的达特茅斯会议，在这次会议上，人工智能Artificial Intelligence一词被正式提出，并做为一门学科被确立下来。此后接近70年的漫长时间里，AI的发展起起落落，两次掀起人类对AI毁灭人类世界的恐慌，热度拉满，但又最终以“不过如此”冷却收场。图1 AI发展史

人工智能简介和历史

[title]人工智能简介和历史[heading1]人工智能简史人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理非常流行，也带来了一系列重要进展，例如专家系统——能够在某些有限问题的领域充当专家的计算机程序。然而，人们很快发现这种方法无法实现应用场景的大规模拓展。从专家那里提取知识，用计算机可读的形式表现出来，并保持知识库的准确性，是一项非常复杂的任务，而且因为成本太高，在很多情况下并不适用。这使得20世纪70年代出现了“人工智能寒冬”（[AI Winter](https://en.wikipedia.org/wiki/AI_winter)）。随着时间的推移，计算资源变得越来越便宜，可用的数据也越来越多，神经网络方法开始在计算机视觉、语音理解等领域展现出可与人类相媲美的卓越性能。在过去十年中，“人工智能”一词大多被用作“神经网络”的同义词，因为我们听到的大多数人工智能的成功案例都是基于神经网络的方法。我们可以观察一下这些方法是如何变化的，例如，在创建国际象棋计算机对弈程序时：

其他人在问
小白该从哪里开始学习AI
对于小白学习 AI，建议如下： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得自己的成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-11-03
搭建一个数据解读的ai工具，文字描述要有逻辑性，符合金字塔原则
很抱歉，目前知识库中没有关于搭建一个数据解读的 AI 工具且文字描述要符合金字塔原则的相关内容。但一般来说，搭建这样一个工具需要以下几个关键步骤： 1. 明确数据来源和类型：确定您要处理的数据是来自数据库、文件、网络等，以及数据的格式和特点，例如结构化数据、非结构化数据等。 2. 选择合适的技术框架：根据需求和技术能力，选择适合的 AI 框架和工具，如 TensorFlow、PyTorch 等。 3. 数据预处理：对原始数据进行清洗、转换、归一化等操作，以提高数据质量和模型的训练效果。 4. 特征工程：提取有意义的特征，以便模型能够更好地理解和处理数据。 5. 选择模型：根据数据特点和任务需求，选择合适的 AI 模型，如决策树、神经网络等。 6. 训练模型：使用预处理后的数据对模型进行训练，并不断调整参数以优化性能。 7. 评估模型：使用合适的指标对训练好的模型进行评估，如准确率、召回率等。 8. 优化和改进：根据评估结果对模型进行优化和改进。 9. 设计文字描述逻辑：按照金字塔原则，先给出结论或主要观点，然后逐步展开支持性的细节和论据。 需要注意的是，这只是一个大致的框架，实际搭建过程中可能会遇到各种技术和业务上的挑战，需要不断探索和优化。
2024-11-03
如何用ai工具构建某一课程的知识图谱
以下是用 AI 工具构建某一课程知识图谱的方法： 一键知识图谱方法： 用 kimichat 让 AI 拆解这本书的三级章节并按照 Markdown 产出内容： Prompt：帮我拆解《爱的五种语言》，生成全书内容的思维导图，要求每个章节后面有三级展开，下一级是主要知识点，下下一级是知识点的论述。先输出对应的 Markdown。 访问地址： 复制 AI 内容粘贴到在线思维导图 Markmap 中，一键生成思维导图，还可以自定义微调内容，并免费导出图片： 访问地址： 推导知识图谱方法（可以参考下面 prompt 自己构建）： 问题生成：使用大模型帮助生成一系列相关的、深入的问题。 探索性学习：将每个问题作为一个学习起点，利用 AI 搜索引擎和大模型进行深入探索。 知识图谱构建：随着学习的深入，使用大模型帮助构建和扩展知识图谱。 创造性应用：基于新获得的知识，尝试解决原问题或创造新的作品。 反思与迭代：定期反思学习过程，调整方向，并生成新的问题，形成持续学习和创作的循环。 此外，利用 AI 写课题的步骤和建议如下： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎和文献管理软件搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具帮助撰写文献综述部分，确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并进行语法和风格检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具检查课题逻辑性和一致性，并根据反馈修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具确保课题原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。
2024-11-03
AI的英文是
AI 的英文是 Artificial Intelligence 。人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学，例如做一些人类所擅长的事情。最初由查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按照明确程序运算，现代计算机仍遵循相同受控计算理念，但有些任务如根据照片判断人的年龄无法明确编程，这类任务正是人工智能感兴趣的。在健身领域，有 Keep、Fiture、Fitness AI、Planfit 等利用 AI 技术的产品。此外，2023 年 10 月 30 日，拜登签署了关于 AI 的行政命令，旨在确保美国在引领利用 AI 机遇和管理风险方面发挥主导作用，并建立了新的 AI 安全和保障标准等。
2024-11-03
怎么打造属于自己的AI
以下是打造属于自己的 AI 的方法： 对于新手，可通过 Coze 快速创建 AI Bot： 1. 访问官网首页 https://www.coze.cn/home 。 2. 在中间的对话框里直接和“Coze 扣子 AI”对话，按照提示操作。 3. 发出需求后，扣子 AI 会根据需求创建新的 AI Bot，创建成功后点击回答的链接进入配置页面。 4. 一个最简单的 AI Bot 就创建好了，可以在页面上进行对话测试，也能分享到微信、飞书等平台。 此外，还有更深入的设计步骤： 1. 确定功能范围，编写 prompt 提示词设定 Bot 的身份和目标。 2. 创建知识库，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系。创建路径为：个人空间 知识库 创建知识库。支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等类型，本次使用本地文档。上传文档时注意内容切分粒度，可添加特殊分割符如“”，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。 3. 创建工作流，告诉 AI 机器人处理信息的流程。创建路径为：个人空间 工作流 创建工作流。工作流设计好后先试运行，无误后发布。如果任务和逻辑复杂，可结合左边“节点”工具，如调用大模型、数据库、代码等。在设计 Bot 前确定目的和功能范围很重要。
2024-11-03
ai真的有那么厉害吗
AI 的能力具有两面性。一方面，2023 年大众对 AI 的看法经历了从好奇到认为没那么厉害再到觉得与自身关系不大的过程，但目前尚未发现阻止 AGI 出现的硬性限制，且距离 AGI 可能仅有几年之遥。大模型的“想象力”和“取悦能力”比“逻辑能力”更早成熟，多模态大爆发也证明了 AGI 相对“窄 AI”的代际优越性，深度压缩是大模型的核心能力，端上智能越来越近，中美 AI 生态各自发展，2023 年技术差距未缩小。 在应用方面，AI 可以用于写东西，如草拟初稿，包括博客文章、论文等，还能改进写作内容、提供不同风格的草稿、帮助完成任务等。例如，像实习生一样写邮件、创建销售模板等。 然而，尽管 GPT4 能在美国医学执照考试中超过及格分数 20 分，但 AI 仍存在不足，如在各方面表现优秀但未在特定方面极其出色。
2024-11-03
大语言模型发展历程
大语言模型的发展历程如下： 2017 年，发布了《Attention Is All You Need》论文，为后续发展奠定基础。 2018 年，Google 提出 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers），其创新性地采用双向预训练并行获取上下文语义信息，以及掩码语言建模（MLM）以更好地推断语义信息，参数规模在 110M 到 340M 之间。 2018 年，OpenAI 提出 GPT（Generative Pretrained Transformer），开创了仅使用自回归语言建模作为预训练目标而无需额外监督信号的方式，展示了强大的语言生成能力，参数规模达 1750 亿。 2021 年，Meta 提出 Large LAnguage Model Approach（LLAMA），这是首个开源模型，为构建更大规模、更通用的语言模型提供了方法与工具，参数规模在十亿到千亿之间。 此外，OpenAI 的 GPT3.5 是其大语言模型 GPT 系列中多年来最完善的一次迭代，并通过 ChatGPT 成功推向大众，在短时间内实现了用户的快速增长。 在语言模型的发展中，20 世纪 80 年代发明了递归神经网络（RNN）处理单词序列，但存在训练速度慢和遗忘问题。1997 年发明的长短期记忆（LSTM）网络解决了部分问题，但语言能力有限。 2020 年中期，Lewis 等人提出检索增强生成（RAG），它将外部数据检索整合到生成过程中，提高了模型提供准确和相关回答的能力。RAG 的演进轨迹在四个不同阶段展开，2017 年的创始阶段主要重点是通过预训练模型（PTM）来吸收额外的知识以增强语言模型。
2024-10-15
ai发展历程
AI 技术的发展历程大致可分为以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：主要有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。 当前 AI 的前沿技术点包括： 1. 大模型，如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI，例如视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习，如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习，包括元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI，涵盖模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学，涉及强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI，包含量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。
2024-09-30
详细介绍aigc技术发展历程
AIGC 技术的发展历程主要包括以下几个重要阶段： 1. 机器学习阶段： 根据卡耐基梅隆大学计算机学院教授汤姆·米切尔（Tom Michell）的定义，机器学习是指“计算机程序能从经验 E 中学习，以解决某一任务 T，并通过性能度量 P，能够测定在解决 T 时机器在学习经验 E 后的表现提升”。 数据获取：为机器提供用于学习的数据。 特征工程：提取出数据中的有效特征，并进行必要的转换。 模型训练：学习数据，并根据算法生成模型。 评估与应用：将训练好的模型应用在需要执行的任务上并评估其表现，如果取得了令人满意的效果就可以投入应用。 2. 图灵测试与起源阶段：1950 年，艾伦·图灵发表了一篇划时代的论文《计算机器与智能》，探讨了让机器具备人类一样智能的可能性。论文在开篇就抛出了一个有趣的问题：“机器能思考吗？” 3. 行为主义阶段： 行为主义起源于控制论，主要关注模拟人的智能行为和动作，而非内部认知过程。 与符号主义相比，行为主义不强调对智能的深层理解，而是通过观察和模仿行为来实现智能控制。 这一流派在智能机器人和自动化控制系统领域有广泛应用，21 世纪末随着相关技术的进步，行为主义开始受到更多关注，尽管它在智能模拟方面存在局限性，如缺乏对智能本质的深入理解。
2024-09-28
AIGC技术发展历程
AIGC 技术的发展历程如下： 起源：1950 年，艾伦·图灵发表了划时代的论文《计算机器与智能》，探讨了让机器具备人类一样智能的可能性，提出了“机器能思考吗？”这一问题，开启了 AIGC 技术的探索。 行为主义：行为主义起源于控制论，主要关注模拟人的智能行为和动作，而非内部认知过程。21 世纪末随着相关技术的进步，行为主义在智能机器人和自动化控制系统领域受到更多关注，尽管存在对智能本质缺乏深入理解等局限性。 发展现状：GenAI（生成式 AI）作为一种强大的技术，能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容，利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs 和 Transformer 等模型生成文本，如 GPT4 和 GeminiUltra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外，AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。目前，我国对 AIGC 的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。
2024-09-28
AI的发展历程
AI 的发展历程主要分为以下几个阶段： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：出现了专家系统、博弈论以及机器学习的初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示和自动推理得到发展。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等兴起。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术成为主流。 AI 绘画的发展历程显示，从早期的机械臂机器人到当前的大语言模型，技术的进步使得 AI 绘画在创作质量和速度上取得了新的突破。这种技术进步不仅为艺术家提供了新的工具和可能性，也推动了传统艺术的数字化和普及化。 关于大模型，随着其技术愈发成熟、规模增大，为 AI Agent 提供了强大能力。Agent + 大模型有望构建具备自主思考、决策和执行能力的智能体，进一步提升大模型的应用能力，并广泛应用于多个行业和领域。
2024-09-13
请选择一个产业，比如手机、汽车、石油化工等产业，围绕行业传感器的技术原理和应用，进行背景概况、传感器分类、发展历程、智能传感器、产业链结构、应用领域、发展趋势和展望等要点完成调研分析报告和PPT。
很抱歉，目前知识库中没有您所需的关于特定产业（如手机、汽车、石油化工等）中行业传感器的完整调研分析报告和 PPT 内容。但以下为您提供一个大致的框架和思路，您可以据此进行进一步的资料收集和研究： 一、背景概况 介绍所选产业的发展现状和重要性，阐述传感器在该产业中的关键作用。 二、传感器分类 列举该产业中常见的传感器类型，如压力传感器、温度传感器、位置传感器等，并说明其特点和适用场景。 三、发展历程 回顾传感器在该产业中的发展阶段，从早期的简单传感器到如今的高精度、智能化传感器的演变过程。 四、智能传感器 着重介绍智能传感器的特点和优势，如具备自诊断、自校准、自适应等功能。 五、产业链结构 分析传感器产业链的各个环节，包括原材料供应商、传感器制造商、系统集成商、终端用户等。 六、应用领域 详细阐述传感器在该产业的具体应用领域，如生产过程监控、质量检测、设备故障诊断等。 七、发展趋势和展望 探讨未来传感器在该产业的发展趋势，如微型化、集成化、智能化、无线化等，并对其前景进行展望。 希望以上框架对您有所帮助，祝您顺利完成调研分析报告和 PPT。
2024-09-06
对AI未来发展的洞察
以下是对 AI 未来发展的洞察： 在 2024 年，人工智能领域呈现出以下特点和趋势： 1. 资金投入：预计会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮持续且更加“奢华”。 2. 计算压力：政府和大型科技公司承受着逼近电网极限的计算需求压力。 3. 对选举的影响：虽尚未成真，但仍需警惕。 4. 引领新服务模式：如“智能即服务”，重塑工作和生活，为芯片和云计算行业带来新机遇，GPU 需求预计持续增长。 5. 投资领域：企业软件、AI 驱动的金融服务、AI 健康技术吸引投资，机器人行业投资额超过企业软件，有望成为重要爆发点。 6. 资本趋势：科技巨头通过资本控制 AI 模型公司，加速行业发展。 7. 企业竞争策略：分化为迅速成长为大型模型公司并寻找背书，或保持小规模专注盈利并灵活应对。 8. 大模型争霸：OpenAI、Gemini、Anthropic、LLama 以及来自法国的 Mistral 等公司在技术和标准设定上相互竞争。 未来展望： 1. 提示词工程重要性凸显，带来新挑战和责任。 2. AI 能力持续提升，为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。 总之，人工智能领域充满惊喜、伦理挑战和巨大的商业价值，未来发展前景激动人心，同时也复杂多元。
2024-11-01
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
未来AI的发展趋势是什么？
未来 AI 的发展趋势主要包括以下几个方面： 1. 技术模型方面：o1 preview 模型升级迅速，将很快达到 GPT4 水平。 2. 发展阶段方面：AI 会经历从聊天机器人到推理系统、智能体、创新者，最终到完整组织的五个阶段。 3. 研究方向方面：OpenAI 坚持专注于深度学习，并实现 AGI 且持续调整策略。 4. 应用领域方面：看好 AI 在医疗、教育和科学领域的应用，有可能降低这些关键领域的成本，使人们更容易获得和负担得起相关服务。AI 可以通过抽象出琐碎的工作，让人们把注意力集中在更重要的问题上，并为未来提供更好的工具。 5. 资金投入方面：预计明年会有团队花费超过 10 亿美元来训练单个大型模型，生成式 AI 的热潮不会消退，只会变得更加“奢华”。 6. 计算压力方面：政府和大型科技公司将继续承受计算需求的压力，这些需求已经逼近电网的极限。 7. 社会影响方面：虽然预期的 AI 对选举和就业的影响尚未成真，但仍需警惕。AI 的影响如同潘多拉魔盒，一旦打开，将会在未来长期存在。 8. 领域拓展方面：从 2024 年 AI50 强榜单中可以看出，AI 涉及的领域有扩大的趋势，预计在未来几年，这份榜单的深度和广度都将不断扩大。
2024-10-30
AI 未来的发展趋势是什么？
AI 未来的发展趋势主要包括以下几个方面： 1. 模型升级：o1 preview 模型升级迅速，将很快达到 GPT4 水平。 2. 发展阶段：从聊天机器人到推理系统、智能体、创新者，最终到完整组织。 3. 技术专注：OpenAI 坚持专注方向，实现 AGI 并持续调整策略。 4. 应用领域：看好在医疗、教育和科学领域的应用。 5. 企业赋能：提示词工程作为人机交互关键接口，重要性日益凸显。AI 能力持续提升，为企业带来超级个性化、预测性决策、自动创新、智能流程优化等新机遇。 6. 成本与生产力：AI 革命促使成本下降，有可能降低医疗、教育等关键领域成本，改变成本结构并提高生产力。 7. 领域扩展：从 AI50 强榜单可看出，AI 涉及领域有扩大趋势，预计未来榜单的深度和广度将不断扩大。
2024-10-30
人工智能发展历史
人工智能的发展历史如下： 起源阶段： 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。 1950 年，图灵最早提出图灵测试，作为判别机器是否具备智能的标准。 1956 年，在美国达特茅斯学院，马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开达特茅斯会议，“人工智能”一词被正式提出，并确立为一门学科。 发展历程： 二十世纪中叶，符号推理流行，带来专家系统等重要进展，但因方法局限性，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源变便宜，数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出色性能，过去十年中，“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词。 早期阶段（1950s 1960s）：有专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 知识驱动时期（1970s 1980s）：专家系统、知识表示、自动推理。 统计学习时期（1990s 2000s）：机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。 前沿技术点： 大模型：如 GPT、PaLM 等。 多模态 AI：视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 自监督学习：自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 小样本学习：元学习、一次学习、提示学习等。 可解释 AI：模型可解释性、因果推理、符号推理等。 机器人学：强化学习、运动规划、人机交互等。 量子 AI：量子机器学习、量子神经网络等。 AI 芯片和硬件加速。
2024-10-30
根据数智经济你觉得它的发展是怎样的
数智经济在过去十年中已极大地改变了经济和社会，影响了所有活动领域和日常生活。数据处于这一变革的核心，数据驱动的创新为欧盟公民和经济带来了巨大利益，例如改善和个性化医疗、提供新的出行方式，并有助于实现欧洲绿色协议。为使数据驱动经济惠及所有欧盟公民，必须特别关注缩小数字鸿沟、促进女性参与数据经济以及培养欧洲在技术领域的前沿专业知识。 发展需要一个强大且更协调的数据保护框架，以增强自然人和相关机构的法律及实际确定性。同时，要改善内部市场的数据共享条件，创建统一框架，制定数据治理的基本要求，特别关注促进成员国之间的合作。特定行业的欧盟法律可根据行业特点进一步发展、调整并提出新的补充元素。某些经济部门已受特定的欧盟法律监管，包括与跨境或跨欧盟的数据共享或访问相关的规则。 总之，数智经济的发展前景广阔，但也需要在法律、政策和技术等多方面不断完善和协调，以实现可持续和包容性的增长。
2024-10-29