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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
什么是AGI？
AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同的领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识。目前还只是一个理论概念，还没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了关于 AGI 的五个发展等级： 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。
2024-10-31
在WaytoAGI如何从0开始学习AI
对于在 WaytoAGI 中从 0 开始学习 AI，以下是一些建议： 1. 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成就。 2. 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。 3. 为您推荐【野菩萨的 AIGC 资深课】，这门课程由工信部下属单位【人民邮电出版社】开设，是市面上为数不多的值得推荐的 AI 课程之一，也是全网技术更新最快的课程。课程内容涵盖 AI 绘画、视听语言和 ChatGPT 等多个体系的知识，无论您是 AI 初学者还是进阶者，都能满足您的学习需求。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多信息。 需要注意的是，开源社区资源丰富，适合自律的自主学习者，而知识付费课程能提供系统结构、专业指导、针对性计划和互动反馈，是一种高效的学习途径，您可以根据自身情况选择适合自己的学习方式。
2024-10-30
如何更好的掌握和学习AGI
以下是关于如何更好地掌握和学习 AGI 的一些建议： 学习前状态：可能存在不理解 AI、提示词工程等情况，比如个人是文科生、不懂代码、英语差，在学习前注册尝试各种 AI 工具走了不少弯路，对 ChatGPT 的认识也较浅。 学习后现状：能够创建多 Agent 智能体，进修 python 以实现更多功能，在营销文案、SQL 代码学习应用方面有所进展，创建了图像流智能体和 Agent 智能体玩具，在公司实践智能客服从创建到应用的过程，实现企业微信机器人问答基本功能，进行了学习 Dr.kown 的尝试实践和图像流的尝试。 学习路径：关键词为“少就是多”“先有个初识”“目录索引推荐”“兴趣最重要”“先动手”。学习路径类似主线加支线的游戏通关，学以致用，通过学习、分享不断填补知识缝隙来成长。 新手学习 AI 需记住这是长期过程，要有耐心和持续努力，不要怕犯错。完整学习路径建议参考「通往 AGI 之路」知识库首页的布鲁姆分类法来设计。 同时，「通往 AGI 之路」涵盖丰富内容，包括 AI 提示词、AI 绘画、AI 语音与数字人、学习路径规划、产品介绍、数据分析、研究报告与课程、论文和数据等，为不同类型同学规划不同学习路径，还有众多开源内容共建和丰富的应用案例、场景等。
2024-10-29
我可以通过waytoagi做些什么
通过 waytoAGI，您可以实现以下功能： 1. 自动问答：自动回答用户关于 AGI 知识库内涉及的问题，并对多文档进行总结、提炼。 2. 知识搜索：在内置的「waytoAGI」知识库中搜索特定的信息和数据，快速返回相关内容。 3. 文档引用：提供与用户查询相关的文档部分或引用，帮助用户获取更深入的理解。 4. 互动教学：通过互动式的问答，帮助群成员学习和理解 AI 相关的复杂概念。 5. 最新动态更新：分享有关 AGI 领域的最新研究成果、新闻和趋势。 6. 社区互动：促进群内讨论，提问和回答，增强社区的互动性和参与度。 7. 资源共享：提供访问和下载 AI 相关研究论文、书籍、课程和其他资源的链接。 8. 多语言支持：支持多语言问答，满足不同背景用户的需求。 此外，在 WaytoAGI 网站上，您还可以： 1. 和 AI 知识库对话，询问任何关于 AI 的问题。 2. 浏览集合的精选 AI 网站，按需求找到适合您的工具。 3. 查看集合的精选提示词，并复制到 AI 对话网站使用。 4. 了解知识库精选内容，获取每天知识库的精华。 总之，WaytoAGI 网站和 WaytoAGI 知识库各自独立又相互关联，旨在成为您学习 AI 路上的好助手。
2024-10-29
想了解WaytoAGI 是什么，能 做什么，
WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库。目前知识库的内容覆盖 AI 绘画、AI 视频、AI 智能体、AI 3D 等多个版块，包含赛事和活动促进大家动手实践，有 1000 万的访问量。 WaytoAGI 网站提供以下功能： 1. 和 AI 知识库对话：您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站：集合了精选的 AI 网站，按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词：集合了精选的提示词，可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选：将每天知识库的精华内容呈现给大家。 WaytoAGI 里还有个离谱村，这是由 WaytoAGI 孵化的千人共创项目，让大家学习和接触 AI 更容易、更感兴趣。参与者不分年龄层，一起脑洞和创意，都可以通过 AI 工具快速简单地创作出各种各样的作品。离谱村是一个没有被定义的地方，每个人心中都有自己想象中的离谱村，它不仅代表着一个物理空间，更是灵魂的避风港，激励着每一个生命体发挥其无限的想象力，创造属于自己的独特生活方式。
2024-10-25
我想快速的了解 AGI的概念
AGI 即通用人工智能（Artificial General Intelligence），是指能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级： 1. 聊天机器人（Chatbots）：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（Reasoners）：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。 3. 智能体（Agents）：不仅具备推理能力，还能执行全自动化业务，但目前许多 AI Agent 产品执行任务后仍需人类参与，尚未达到完全智能体水平。 4. 创新者（Innovators）：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。 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。 在人工智能领域，存在弱人工智能与强人工智能的区分。弱人工智能指针对特定任务或范围较小的任务设计和训练的 AI 系统，如 Siri 或 Alexa 等虚拟助手、流媒体服务的推荐算法、特定客服任务的对话机器人等。这些系统高度专业化，不具备像人类一样的认知能力，无法超出设定范围解决一般问题。强人工智能，即 AGI，是具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统，有能力完成任何人类可以完成的智力任务，适用于不同领域，同时拥有某种形式的意识或自我意识，但目前还只是一个理论概念，尚未有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 更多信息请见（AGI）。
2024-10-25
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
生成一份人工智能技术与产业发展现状的ppt
以下是一份关于人工智能技术与产业发展现状的 PPT 大纲： 幻灯片 1：封面 标题：人工智能技术与产业发展现状 幻灯片 2：引言 人工智能是引领科技革命和产业变革的重要技术 对实体经济的深度融合和重要支撑作用 幻灯片 3：人工智能产业链 基础层：包括算力、算法和数据 框架层：深度学习框架和工具 模型层：大模型等技术和产品 应用层：在行业场景的应用 幻灯片 4：产业发展现状 我国人工智能产业在技术创新、产品创造和行业应用方面快速发展 形成庞大市场规模 幻灯片 5：新特点 创新技术群体突破 行业应用融合发展 国际合作深度协同 幻灯片 6：面临的问题 亟需完善人工智能产业标准体系 幻灯片 7：生成式人工智能对技术就业市场的影响 带来根本性变革 提高工作效率，挑战传统工作模式 幻灯片 8：机遇与挑战 前所未有的机遇 对技术专业人士未来的严峻挑战 幻灯片 9：结语 生成式人工智能重塑技术就业市场未来 关键在于理解适应变化，发展不可替代技能，找准位置 进入更加智能化、高效的未来，注重人类创造力和创新能力
2024-08-16
了解AIGC行业介绍、市场现状、前景趋势等情况
AIGC行业介绍： AIGC（AIGenerated Content，人工智能生产内容），狭义概念是利用AI自动生产内容的生产方式，但广义上AIGC已在实现人工智能从感知理解世界到生成创造世界的进击，AIGC代表AI技术发展的新趋势，过去传统人工智能偏向分析能力，而现在人工智能正在生成新内容，通过大量的训练数据和生成算法模型，自动生成文本、图片、音乐、视频、3D交互内容等各种形式的内容，换言之，AIGC正在加速成为AI领域的商业新边界；AIGC也会带来内容创作的变革，如智能数字内容孪生能力、智能数字内容编辑能力、智能数字内容创作能力。 AIGC市场现状： 随着人工智能技术的不断发展，AIGC技术也日益成熟，广泛应用于更多领域，其广阔的应用前景将推动AIGC市场规模快速增长。 AIGC前景趋势： 总体来看，AIGC行业作为新兴产业的代表，具有广阔的发展前景和巨大的市场潜力。在未来发展中，AIGC行业将继续发挥技术创新和应用场景拓展的优势，推动各行业的智能化升级和数字化转型。同时，也需要关注行业发展中存在的问题和挑战，加强技术研发和人才培养，提升行业核心竞争力和可持续发展能力。展望未来，我们期待AIGC行业能够在技术创新、应用拓展、产业链完善等方面取得更加显著的进展。同时，也希望政府、企业和社会各界能够共同关注和支持AIGC行业的发展，为其提供更加良好的发展环境和政策支持，共同推动AIGC行业为人类社会的进步和发展作出更大的贡献。
2024-04-21
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
根据数智经济、银发经济、低空经济、单身经济其中有什么痛点和创新发展内容
数智经济的痛点可能包括数据安全与隐私保护问题、数字鸿沟导致的发展不平衡、技术更新换代快带来的高投入成本等。创新发展方面，可以加强数据治理和安全防护技术，推动数字技术与传统产业深度融合，拓展数字经济新场景。 银发经济的痛点或许有产品和服务针对性不足、市场标准和规范不完善、养老服务专业人才短缺等。创新发展可着眼于开发个性化的老年产品和服务，建立健全行业标准，加强养老服务人才培养。 低空经济的痛点可能存在政策法规不完善、基础设施建设不足、技术创新能力有待提高等。创新发展可以从完善政策法规、加大基础设施投资、推动技术研发和应用等方面入手。 单身经济的痛点也许是消费市场细分不够精准、社交需求满足不足、部分产品和服务质量参差不齐等。创新发展能够在精准定位消费需求、创新社交模式、提升产品和服务品质上下功夫。
2024-10-29