以下几种 AI 在思路分解方面具有一定的优势和特点:
需要注意的是,不同的 AI 在不同的场景和任务中表现各异,具体的效果还需根据实际需求和使用情况来评估。
[title]为了在医疗保健中产生真正的改变,AI需要像我们一样学习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(或学会学习)比我们预期的更快地获得知识,并带着我们人类一同进步。AI的性质让我们可以做一些我们无法对人做的事情;即将他们一部分一部分地拆解,并研究每一个小部分。通过构建系统以深入探索专家AI的内部工作机制,我们将创造一个学习的飞轮。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。
[title]健康:这个比ChatGPT情商还高的AI,我可以和它聊三天三夜[heading1]这或许是情商最高的AI所以,虽然Pi总是鼓励你、肯定你,以问句结尾让你继续说下去,擅长给你思路而不是答案,但有时它的回复和引导方式完全在意料之中,让人失去了谈话的兴致,不痛不痒的Pi式鸡汤尤其令人敬谢不敏。另外,Pi并非对写代码、解数学题等实用向话题一窍不通,只是发挥不如ChatGPT稳定,甚至戏台没搭好就已戏瘾大发。我让Pi帮我用Java实现一个冒泡排序,它先介绍了什么是冒泡排序,问我跟不跟得上它的思路,我冷漠回应直接给出示例就好,然后让ChatGPT点评Pi的生成结果。ChatGPT表示,这段代码实现了冒泡排序算法的核心思想,但存在一个可能的错误。至于数学能力,我考了Pi七八道入门水平的题,有时它压根不回答,说自己不会做算数和解方程式,甚至开始转移话题,有时它又能答出来,或者接受挑战却答错了,状态飘忽不定。类似地,写论文提纲之类的事最好也交给ChatGPT。简而言之,Pi对自己的认知很清楚:擅长引导话题、同理心强的聊天伙伴,主打你来我往的交互感。在MBTI体系下,如果不幸有个i人扎堆的房间,它应该是那个把场子炒热的e人。
[title]智变时代/全面理解机器智能与生成式AI加速的新工业革命[heading1]05选择-成长与投资[heading3]5.2自我提升但这也不意味着不用再培养基础认知了,我们可以利用大语言模型来加速认知的提升,用它们来指导学习,让生物大脑和机器智能一同进化,这样我们才有更多的时间来做高阶思维的锻炼,例如计划,评估,决策、抽象和创造,从而培养出达到更高理解水平所需的直觉。。要知道过去没有高阶认知我们没有任何代价,现在的代价是非创造级别的工作,对人类来说即将失去经济价值,因为AI的自动化会做得更好。提问与思考在许多事情都被自动化的情况下,什么是值得学习的呢?首先,学会提问,未来的教育应侧重于如何提出有价值的问题,而不仅仅是回答问题。好的思考才能带来好的问题,批判性思维和好奇心是思考的前提,也是人类文明能够向前的动力。其次,学会广泛而深入地思考——尽可能多地吸收各种知识和思维模式,重点培养结构化思维。调将复杂的问题分解成更小、更易管理的部分,并通过逻辑和有条理的步骤来解决这些部分,从而达到解决整体问题的目的。我们在上一章就提到了,目前AI模型都在练习如何根据长期目标来分解和执行计划,从而提升自己的智能,人类不是更应该这样吗?不然如何去评估和验证AI的执行结果呢?利用自然语言来表达和整理思维,形成清晰的“人类级别”叙述;所以AI不会减少编程的需求,而是让人人都能编程,这是通过算法和逻辑来解决问题的一种思维模式,可以帮助我们更好地结构化思考。通过广泛而深入的思考,我们才能定义真正对我们有价值的东西。成为超级个体