直达「 通往AGI之路 」飞书知识库 →
首页/问答列表/问答详情

AGI发展现状

回答

AGI(通用人工智能)的发展现状如下:

  • OpenAI 自 2015 年成立以来,一直将 AGI 作为战略目标之一,随着技术发展,如 ChatGPT、多模态大模型和 AI Agent 等,我们似乎越来越接近这一目标。
  • AGI 有五个发展等级:
    • 聊天机器人:具备基本对话能力,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。
    • 推理者:具备人类推理水平,能解决复杂问题,如 ChatGPT,可根据上下文和文件提供详细分析和意见。
    • 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品执行任务后仍需人类参与。
    • 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。
    • 组织:最高级别,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。
  • AlphaGeometry 结合神经语言模型的预测功能和基于规则的推理引擎找出解决方案,并采用生成大量合成训练数据的方法解决数据短缺问题。
  • Sam 表示通用人工智能(AGI)的发展指日可待,但它对世界的影响可能比预期小。OpenAI 正在与美国军方合作开发开源网络安全软件,努力预防退伍军人自杀,且开发武器和有害工具不被允许。
  • 2024 年内 AGI 的机会点包括:图片-超短视频的精细操控;有一定操控能力的生成式短视频;AI 音频能力长足进展;“全真 AI 颜值网红”出现;游戏 AI NPC 有里程碑式进展;AI 男/女朋友聊天基本成熟;实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现;AI Agent 有明确进展;AI 的商业模式开始有明确用例;可穿戴-全天候 AI 硬件层出不穷;中国 AI 达到或超过 GPT4 水平,美国出现 GPT5,世界上开始现“主权 AI”;华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代;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、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。
  • 2025 - 2027 年的发展预测包括:AI 3D 技术、物理规则成熟;全真 AI 虚拟人成熟;AR/VR 技术大规模商用;接近 AGI 的技术出现;人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策由 AI 执行;AI 生产的数据量超过全人类生产数据量,“真实”成为稀缺资源;具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破;“人的模型”出现,出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉;AI 引发的社会问题开始加重,结构性失业开始出现;AGI 对于地缘政治的影响开始显露。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:AGI 的 5 个等级是什么?

[title]问:AGI的5个等级是什么?OpenAI在其内部会议上分享了关于通用人工智能(AGI)的五个发展等级。OpenAI自2015年成立以来,一直将AGI作为其战略目标之一,随着ChatGPT、多模态大模型和AI Agent等技术的发展,我们似乎越来越接近实现这一目标。AGI的五个等级分别为:1.聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的AI,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(Reasoners):具备人类推理水平的AI,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(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的AI。目前许多AI Agent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(Innovators):能够协助人类完成新发明的AI,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(Organizations):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。

AIGC Weekly #56

[title]AIGC Weekly #56AlphaGeometry结合了神经语言模型的预测功能和基于规则的推理引擎来找出解决方案。它还采用了一种生成大量合成训练数据的方法——1亿个独特实例,使其能够在不依赖任何人类示范的情况下进行训练。这解决了人工智能系统在处理几何和数学等复杂问题时常遇到的数据短缺问题,这些问题由于缺乏推理能力和训练数据而难以解决。Sam上周在达沃斯论坛接受了彭博社的采访,透露了关于近期Open AI动向的一些解释:Sam表示,我们对即将到来的选举感到焦虑其实是件好事。他认为,通用人工智能(AGI)的发展指日可待,但它对世界的影响可能比我们预期的要小。OpenAI正在与美国军方合作,开发开源网络安全软件,并努力预防退伍军人自杀。OpenAI最近政策的改变,即删除“军事和战争”相关字眼,是为了明确这些用途。开发武器和有害工具仍然是不允许的。他们通常不希望使用出版商的数据进行训练,有些出版商愿意与OpenAI合作,有些则不愿意。尽管他们愿意为此进行法律辩护,但更希望出版商直接拒绝合作,而不是诉诸法律。Sam还提到,他期待未来艺术家们能通过加入DallE生态系统获得经济利益,而不是删除或限制自己的风格。他认为,大多数人对人工智能的治理和监管感兴趣,但他更激动的是看到政府利用这些系统为公民服务。Sam认为,未来世界中两种重要的货币是“智能”(计算能力)和“能源”。为了满足人工智能的能源需求,我们需要实现技术突破,这也将有助于解决与气候相关的问题。关于与著名设计师Johnny Ive的合作,Sam表示尚未听闻官方消息。他赞扬了Johnny让计算机多次变得更适合人类使用,但认为OpenAI和整个人工智能领域在这方面还有待提高。Studio Photo这个有点意思,本质上还是妙鸭那套Lora方案,有想复刻的可以参考EasyPhoto这个开源项目。

AGI 万字长文(下)| 2024,分叉与洪流

2024年内图片-超短视频的精细操控:表情、细致动作、视频-文字匹配有一定操控能力的生成式短视频:风格化、动漫风最先成熟;真人稍晚AI音频能力长足进展:带感情的AI配音基本成熟“全真AI颜值网红”出现,可以稳定输出视频,可以直播带货游戏AI NPC有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式AI男/女朋友聊天基本成熟:记忆上有明显突破,可以较好模拟人的感情,产品加入视频音频,粘性提升并开始出圈实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现AI Agent有明确进展,办公场景“AI助手”开始有良好使用体验2AI的商业模式开始有明确用例:数据合成、工程平台、模型安全等可穿戴-全天候AI硬件层出不穷,虽然大多数不会成功中国AI达到或超过GPT4水平;美国出现GPT5;世界上开始现“主权AI”华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代要稍晚)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……2025-2027AI 3D技术、物理规则成熟:正常人无法区别AI生成还是实景拍摄全真AI虚拟人成熟:包含感情的AI NPC成熟,开放世界游戏成熟;游戏中几乎无法区别真人和NPCAR/VR技术大规模商用接近AGI的技术出现人与AI配合的工作方式成为常态,很多日常决策开始由AI来执行AI生产的数据量超过全人类生产数据量,“真实”成为稀缺资源具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破“人的模型”出现,出现“集中化AGI”与“个人AGI”的历史分叉AI引发的社会问题开始加重,结构性失业开始出现AGI对于地缘政治的影响开始显露……"Limit of Understanding"; Yifei Gong 2024,with Dall-E

其他人在问
在WAY TO AGI 知识库有没有适合老师备课用的AI?请推荐
以下是为老师备课推荐的一些 AI 相关内容: B 站 up 主 Nally 的课程,免费且每节 15 分钟,内容很棒。 14、15 号左右白马老师和麦菊老师将带大家用 AI 做生图、毛毡字、光影字、机甲字等。 16 号晚上中老师将带大家动手操作炼丹,炼丹可能需要准备一些图,后续会让中老师提前发布内容方便大家准备。 工程生产有很多可控性,AI 视频相关内容丰富,文档会列出工具优劣及操作。很多工具每天有免费积分,共学课程基本不用花钱。每周有 AI 视频挑战赛。 有 AI 音乐的流派和 prompt 电子书,格林同学做了翻译。 此外,还有以下相关信息: 高效 PB 及相关案例:高效 PB 投入力度大,有厉害的伙伴,案例在社区,有多种 battle 方式,会有菩萨老师专门介绍。 11 月 2 号左右将开展博物馆奇妙日主题活动,在各地博物馆进行新创意。 关于 AI 知识库及学习路径的介绍,包括时代杂志评选的领军人物、AI 相关名词解释、知识库的信息来源、社区共创项目、学习路径、经典必读文章、初学者入门推荐、历史脉络类资料等。
2024-12-20
怎么加入coze 通往AGI之路 团队
要加入 Coze 通往 AGI 之路团队,您可以按照以下步骤进行: 1. 5 月 7 号: 创建 https://www.coze.com 账号。 创建 https://www.coze.cn 账号。 加入共学的 team(看第三列备注)。 有精力的话,可以提前阅读:。 尝试创建自己的第一个 Bot,用来免费使用 GPT4(海外版本)。 Click the link to join my team WaytoAGI on the Coze Bot Platform 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P(海外版本)。 coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY(国内版本)。 2. 5 月 10 号:罗文认领一个插件制作插件说明,可参考。 PS:上述两个作业在 5 月 8 号分享结束之后就可以上手进行了,5 月 9 号会针对工作流和多 Agent 模式进行进一步的讲解。大家制作的 Bot 都可以在飞书群中进行投稿,然后会有专门的同学记录到 Bot 收集板。 此外,共学已结束,您也可以自行查看教程学习,比如课程表。欢迎邀请您加入 Coze 扣子团队 AI Bot:通往 AGI 之路。可以看到大家历史捏的 bot:coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。 第一期:COZE 的搭建,活动起源是之前在社区里搞了一期,大家反馈都不错,希望有更多一起学习的机会。最近对于 agent 搭建的呼声很大,刚好有几个对 coze 很熟悉的小伙伴出了一些教程,于是有了这一期的主题共学快闪。大家可以先进群,邀请您加入我的 Coze 扣子团 AI Bot:通往 AGI 之路。coze.com 👉🏻https://www.coze.com/invite/8UrPdX0vuusXq5H6dF4P ,coze.cn 👉🏻https://www.coze.cn/invite/EpD2Ud0bdPcvutscWStY 。活动的方式包括自学(这个活动希望通过文字资料+直播分享的方式带领大家了解 Coze 这款工具,但是主要还是要靠自学)、写作业(会留一些作业,帮助大家更好复盘看看有没有吸收知识点。看十遍不如实践一遍)、互助(在飞书群大家有问题可以互助)、交流(找一些 Coze 的玩家跟大家视频会议交流自己的入门和进阶心得)。
2024-12-19
agi和chatgpt哪个更智能
AGI(通用人工智能)和 ChatGPT 难以简单地比较谁更智能。 ChatGPT 是由致力于 AGI 的公司 OpenAI 研发的一款 AI 技术驱动的 NLP 聊天工具,于 2022 年 11 月 30 日发布,目前使用的是 GPT4 的 LLM。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 ChatGPT)在某种程度上是朝着 AGI 迈出的巨大一步。 AGI 被定义为一种能够完成任何聪明人类所能完成的智力任务的人工智能。OpenAI 最新开发的 GPT4 模型在各种领域和任务中表现出卓越的能力,被认为可以被合理地视为 AGI 系统的早期(但仍不完整)版本。它可以完成涉及数学、编程、视觉、医学、法律、心理学等新颖而困难的任务,且表现与人类水平非常接近,远超先前的模型如 ChatGPT。 然而,不能简单地说 AGI 就比 ChatGPT 更智能,因为 AGI 是一个更广泛的概念,而 ChatGPT 是基于语言模型的具体应用。它们在不同的方面和场景中展现出不同的能力和特点。
2024-12-19
WaytoAGI和豆包有什么区别
WaytoAGI 和豆包有以下一些区别: 1. 性质和定位不同:WaytoAGI 是一个提供多种 AI 相关功能的网站,包括和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、提供 AI 提示词、呈现知识库精选等。而豆包是一个专注于为用户提供语言交互服务和知识解答的智能助手。 2. 运营模式不同:有人将 WaytoAGI 与李一舟进行对比,李一舟选择的是内容商业化,而 WaytoAGI 选择的是内容开源,体现了“坦诚、无私、热情、互助”的精神,这是理想主义和商业化的区别。 3. 服务方式不同:WaytoAGI 通过网站的各种功能模块为用户服务,而豆包主要通过语言交流为用户提供帮助。 需要注意的是,两者在服务用户、促进对 AI 的了解和应用方面都有各自的价值和作用。
2024-12-19
解释通往AGI之路
“通往 AGI 之路”(WaytoAGI)是一个多方面的概念和平台: 1. 从概念上,waytoagi 直译就是通往 AGI 之路。AGI 指通用人工智能,也叫强人工智能,其出现可能会带来奇点科技大爆炸和文明的指数级增长,但具体时间难以确定。 2. 作为一个社区平台,它致力于人工智能(AI)学习,是一个中文知识库和社区。由开发者、学者和 AI 爱好者共同参与建设,提供系统全面的 AI 学习路径,涵盖基础概念到实际应用的各个方面,包括丰富的学习资源,如文章、教程、工具推荐以及最新的 AI 行业资讯等。还定期组织活动,如视频挑战赛、模型创作大赛等,鼓励成员在实践中学习,促进交流与合作。 3. 其品牌 VI 融合了独特的设计元素,以彩虹色彰显多元性和创新,以鹿的形象象征智慧与优雅,通过非衬线字体展现现代感和清晰性,共同构建了一个充满活力和前瞻性的品牌形象。 4. 此外,在适用于 JavaScript 的 AI 堆栈入门相关内容中,也有提到“通往 AGI 之路”,比如相关的翻译和项目创建等。
2024-12-19
WaytoAGI是一个什么样的网站?
WaytoAGI 是一个在 AI 领域具有多种功能的网站,其主要特点和功能包括: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在此询问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,方便您按需求找到适合的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,可复制到 AI 对话网站使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库相互关联又各自独立,希望成为您学习 AI 路上的好助手。 其愿景和目标是让每个人在学习 AI 的过程中少走弯路,让更多的人因 AI 而强大。这里提供了一个全面系统的 AI 学习路径,帮助您了解从 AI 常见名词到 AI 应用等各方面知识,并引发您思考“我可以用 AI 做什么,帮助自己更强大”。 此外,WaytoAGI 还通过多种渠道进行内容传播和交流,如公众号“通往 AGI 之路”、内置知识库 AI 助手、B 站、小红书、X(Twitter)等,同步知识库精选内容,并以视频普及 AI 知识,及时传递 AI 消息。社区小伙伴也为其提供了相关介绍和推荐。
2024-12-19
国内C端AI设备现状及市场容量
目前国内 C 端 AI 设备市场正处于快速发展阶段,但具体的现状和市场容量会受到多种因素的影响。 在现状方面,C 端 AI 设备的种类日益丰富,涵盖了智能音箱、智能手表、智能家居设备等多个领域。这些设备在功能上不断创新和优化,为用户提供更加智能化、便捷化的服务。 然而,关于市场容量的确切数据会因市场调研机构、统计时间和方法的不同而有所差异。一般来说,随着消费者对智能化生活需求的增长,C 端 AI 设备的市场容量呈现出逐步扩大的趋势。但要获取准确、详细和最新的市场容量数据,建议参考权威的市场研究报告和专业的行业分析。
2024-12-18
ai的现状和未来发展趋势
目前人工智能的现状和未来发展趋势如下: 现状: 更多资金投入: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 的热潮持续且更加“奢华”。 计算压力挑战: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。 AI 介入选举:虽预期影响尚未成真,但需保持警惕。 未来发展趋势: 专业化细分:从通用能力转向专注特定领域或功能,如图像生成(Midjourney、Stable Diffusion 等)、视频制作(Pika、Runway 等)、音频处理等,各细分领域不断提升核心能力,提供更精准高质量服务。 商业模式创新:包括 ToB 市场深耕(如针对内容创作者的 ReadPo)、新型广告模式(如天宫搜索的“宝典彩页”)等,从技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。 应用场景不断扩展,包括但不限于: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化信号灯和交通流量,缓解拥堵。 物流和配送,优化路线和计划,降低运输成本。 无人机送货,快速送达偏远地区。 教育,提供个性化学习体验。 农业,分析农田数据,提高农作物产量和质量。 娱乐,开发虚拟现实和增强现实体验。 能源,优化能源使用,提高能源效率。 未来人工智能将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-12-07
ai现状
2024 年人工智能现状如下: 研究方面: OpenAI 的 o1 模型在推动深度强化学习推理方面表现出色,但每个 token 的成本较高。 Meta 用 15 万亿 token 训练出 Llama 3.1 模型,但其开放程度有待定义。 存在数据污染闹剧,一些模型的出色表现可能是因为训练集被基准数据污染。 未来预测: 预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型,生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 政府和大型科技公司将继续承受计算需求逼近电网极限的压力。 需警惕 AI 介入选举的影响。 其他情况: OpenAI 的 o1 模型重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限。 中国的模型无视制裁正在崛起。 生成式 AI 初创公司盈利丰厚,但可持续性存疑。 相关报告链接: 英文解读链接:
2024-11-20
ai现状
2024 年人工智能现状如下: 研究方面: OpenAI 的 o1 模型在推动深度强化学习推理方面表现出色,但每个 token 的成本较高。 Meta 用 15 万亿 token 训练出 Llama 3.1 模型,但其开放程度有待定义。 存在数据污染闹剧,一些模型的出色表现可能是因为训练集被基准数据污染。 未来预测: 预计明年会有团队花费超 10 亿美元训练单个大型模型,生成式 AI 热潮持续且更“奢华”。 政府和大型科技公司将继续承受计算需求逼近电网极限的压力。 需警惕 AI 介入选举的影响。 其他情况: OpenAI 的 o1 模型重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限。 中国的模型无视制裁正在崛起。 生成式 AI 初创公司盈利丰厚,但可持续性存疑。 相关报告链接: 英文解读链接:
2024-11-20
人工客服机器人发展现状
目前人工客服机器人的发展情况如下: 聊天机器人工作状况良好,可通过 LangSmith 跟踪检查其最新运行情况。 设计可能已满足需求,代码封闭,行为符合预期。 但存在潜在问题,对单个提示压力较大,若添加更多工具或工具更复杂,机器人使用工具的效率和整体行为可能受影响。 后续将展示如何通过根据用户意图将其引导至专业代理或子图,来更精确控制不同用户体验。
2024-09-10
帮我写一篇有关aigc的行业分析,标题为《AIGC行业洞察与概览》,其中框架内容包含以下部分,整体3万字 - 概念导入(AI、AIGC) - AI与人的区别 - AI衍生发展历程(诞生、发展、现状-中外各平台产品及语言模型介绍) - AI在社会各领域的应用实践 - AI技术的底层逻辑概览 - AI的弊端以及风险
以下是为您生成的《AIGC 行业洞察与概览》的部分内容: 一、概念导入 (一)AI 人工智能(Artificial Intelligence,简称 AI)是一种目标,旨在让机器展现智慧。 (二)AIGC GenAI(即生成式 AI)是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的 AI 应用,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC(全称 AIGenerated Content)。AIGC 是利用人工智能技术生成内容的新型生产方式,包括文本、图像、音频和视频等内容。 二、AI 与人的区别 三、AI 衍生发展历程 (一)诞生 (二)发展 (三)现状 1. 中外各平台产品及语言模型介绍 (1)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。 (2)图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。 (3)音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 四、AI 在社会各领域的应用实践 AIGC 技术可以用于多种应用,如自动撰写新闻文章、生成艺术画作、创作音乐、制作视频游戏内容等。 五、AI 技术的底层逻辑概览 (一)机器学习:一种让机器自动从资料中找到公式的手段。 (二)深度学习:一种更厉害的手段,类神经网络,具有非常大量参数的函数。 (三)大语言模型:是一类具有大量参数的“深度学习”模型,Large Language Models,简称 LLMs。 六、AI 的弊端以及风险 作为一种强大的技术,生成式 AI 能够赋能诸多领域,但也存在多重潜在的合规风险。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。 由于篇幅限制,目前仅能为您提供约 2000 字的内容,距离 3 万字还有较大差距。后续还需要进一步丰富和完善各个部分的细节及案例分析等。
2024-09-03
如果人工智能继续发展,人类社会会变成什么样子。
人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面,它会带来一些负面影响,比如对劳动力市场产生重大影响,但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢,人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望,人工智能将放大这种能力,社会将重新进入不断扩张的世界,专注于正和游戏。 另一方面,在未来几十年,我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物,但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变,而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具,添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情,最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队,实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力,能实现共同繁荣,改善世界各地人民的生活。 然而,单纯的繁荣不一定带来幸福,但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能,最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上,我们既要乐观探索其无限可能,也要谨慎警惕潜在风险,才能与 AI 和谐共舞,共同创造美好未来。
2024-12-18
人工智能技术的发展历史
人工智能技术的发展历史如下: 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):以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 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、循环神经网络等技术得到广泛应用。 在发展过程中,人工智能也经历了一些起伏。例如,早期的符号推理方法在应用场景拓展上遇到困难,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源的丰富和数据的增多,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。 其起源最早可追溯到 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,在达特茅斯会议上,人工智能一词被正式提出,并确立为一门学科。此后近 70 年,AI 的发展起起落落。2022 年 11 月 30 日,OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT,引发了全球的 AI 浪潮。
2024-12-18
说说AI发展史
AI(人工智能)的发展有着悠久的历史。其起源最早可追溯到 1943 年,当时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,计算机先驱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,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并作为一门学科确立下来。 此后近 70 年,AI 的发展起起落落,曾两次掀起人类对其毁灭人类世界的恐慌,热度拉满后又以“不过如此”冷却收场。过去的其他 AI 更多应用于完成诸如人脸识别这样的分类判断任务,而生成式 AI 的诞生让人们看到其可以像人一样创作交流,在写文章、画画、写歌等方面展现出惊人能力。 就在过去几个月里,尽管科技公司面临资本紧缩,但一系列生成式 AI 产品的出现引发了风投界的关注。从关键人物推动的学术进展、算法和理念的涌现、公司和产品的进步、脑科学对神经网络的迭代影响这四个维度,可以更深刻地理解“机器之心的进化”。相关文章较长,涵盖了 AI 进化史的多个方面,包括前神经网络时代、软件 2.0 的崛起、面向智能的架构、一统江湖的模型、现实世界的 AI 以及 AI 进化的未来等内容。
2024-12-18
Ai目前发展状况如何?有什么发展前景?
目前 AI 的发展状况呈现出以下特点和趋势: 2024 年内: 图片超短视频的精细操控方面,在表情、细致动作、视频文字匹配上有进展。 有一定操控能力的生成式短视频中,风格化、动漫风最先成熟,真人稍晚。 AI 音频能力长足进展,带感情的 AI 配音基本成熟。 “全真 AI 颜值网红”出现,可稳定输出视频并直播带货。 游戏 AI NPC 有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。 AI 男/女朋友聊天基本成熟,记忆上有明显突破,模拟人的感情能力提升,产品加入视频音频,粘性增强并开始出圈。 实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。 AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。 AI 的商业模式开始有明确用例,如数据合成、工程平台、模型安全等。 可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷,但大多数不会成功。 中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平;美国可能出现 GPT5;世界上开始出现“主权 AI”。 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)。 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、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 2025 2027 年: AI 3D 技术、物理规则成熟,正常人难以区别 AI 生成还是实景拍摄。 全真 AI 虚拟人成熟,包含感情的 AI NPC 成熟,开放世界游戏成熟,游戏中几乎无法区别真人和 NPC。 AR/VR 技术大规模商用。 接近 AGI 的技术出现。 人与 AI 配合的工作方式成为常态,很多日常决策由 AI 执行。 AI 生产的数据量超过全人类生产数据量,“真实”成为稀缺资源。 具身智能、核聚变、芯片、超导、机器人等技术有明显进展突破。 “人的模型”出现,出现“集中化 AGI”与“个人 AGI”的历史分叉。 AI 引发的社会问题开始加重,结构性失业开始出现。 AGI 对于地缘政治的影响开始显露。 AI 产品发展的未来展望包括: 更深度的行业整合:AI 技术将更紧密地与各行各业的专业知识和工作流程结合。 用户体验的持续优化:随着技术的成熟,AI 产品的易用性和稳定性将进一步提升。 新兴应用场景的出现:随着 5G、IoT 等技术的普及,AI 可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新的突破口。 当前 AI 产品发展的新特点包括: 从通用能力到专业化细分:早期的通用型产品难以满足多样化需求,越来越多的 AI 产品专注于特定领域或功能,如图像生成、视频制作、音频处理等,每个细分领域的产品都在不断提升核心能力。 商业模式的探索与创新:如 ToB 市场的深耕,针对内容创作者的工具;新型广告模式,如天宫搜索的“宝典彩页”等,从单纯的技术展示向解决用户痛点和创造商业价值转变。
2024-12-17
AI目前发展到了那一步?普通人可以用AI做什么?怎样开启AI的学习之路?
AI 目前的发展情况较为复杂和多样化。在一些领域,如自然语言处理、图像识别等,已经取得了显著的成果,但仍有很大的发展空间和挑战。 对于普通人来说,利用 AI 可以做很多事情,例如: 1. 内容创作:借助 AI 写作工具生成文章、故事等。 2. 语言学习:使用语言学习类的 AI 应用提高语言能力。 3. 日常交流:通过 AI 聊天机器人获取信息和解答疑问。 如果您想开启 AI 的学习之路,可以参考以下步骤: 1. 了解 AI 基本概念:建议阅读「」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。同时,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. 开始学习之旅:在「」中,您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台(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,您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧也很重要,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您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品:与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话,您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发您对 AI 潜力的认识。 此外,在医疗保健领域,开发具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型有助于 AI 理解模式和关系,反映对每个基本元素的理解或预测能力。创建专门从事特定领域如医疗保健的 AI 可能比创建全能 AI 更容易,我们需要特定领域的专家 AI,并让其接触到顶级从业人员的多样化视角,以避免复制危险的偏见。鉴于人工智能依赖的神经网络基础,这些专家 AI 可能通过元学习比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。最终,专家 AI 可能超越领域专家的角色,成为下一代专家——无论是人类还是 AI——的教师。
2024-12-17
AI现在发展到什么程度了
目前 AI 的发展呈现出以下特点和程度: 1. 在弱人工智能(ANI)方面取得了巨大进展,如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场的应用等,这些应用只专注于特定任务。 2. 通用人工智能(AGI)尚未取得巨大突破,但一直在努力发展。AGI 被分为五个等级: 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。 推理者:具备人类推理水平,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能根据上下文和文件提供详细分析和意见。 智能体:不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务,但目前许多产品在执行任务后仍需人类参与。 创新者:能够协助人类完成新发明,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可加速科学研究和新药发现。 组织:最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,包括规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 3. 机器学习方面,监督学习因数据增长、神经网络规模发展以及算力提升而快速发展。 4. 数据方面,数据集是数据的集合,通常以表格形式出现,包括结构化数据和非结构化数据。获取数据的方式有手动标注、观察行为和网络下载等。同时,数据处理中会面临不正确、缺少数据等问题,需要有效处理。 5. 大模型方面,开源大模型爆发,未来 AGI 竞争的关键是云端超级大模型,但通用大模型也遇到瓶颈,如算力和知识不足的问题。训大模型需要将饱含人类智慧的高含量知识融入。
2024-12-16