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AI能根据阶段性成果推断出最终结果吗

回答

在最简单的情形下,我们基本想用人工智能做归纳推理,输入一系列测量结果,让其预测尚未完成的测量结果。此时,我们把人工智能视作黑匣子,只关心其能否给出正确答案,可能认为能设置它“不做任何假设”而“遵循数据”,但人工智能不可避免存在一些底层结构,使其最终要假设某种数据模型。这是机器学习中常见的情况,比如训练神经网络来预测、分类等,若“向内看”很难明白其运作原理。应用图像识别神经网络会有最终结果,网络中约一半层产生的“中间想法”可能存在类似“猫性的最终标志”,但这不在当前科学词典中,无法用于构建解释图像的“科学叙述”。

综上,人工智能在一定程度上能根据阶段性成果进行推断,但存在诸多限制和不确定性。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

Can AI Predict What Will Happen?It’s not the only role of science—and in the sections that follow we’ll explore others.But historically what’s often been viewed as a defining feature of successful science is:can it predict what will happen?So now we can ask:does AI give us a dramatically better way to do this?这并不是科学的唯一作用,在接下来的部分中我们将探索其他作用。但从历史上看,通常被视为成功科学的一个决定性特征是:它能预测将会发生什么吗?所以现在我们可以问:人工智能是否为我们提供了一种更好的方法来做到这一点?In the simplest case we basically want to use AI to do inductive inference.We feed in the results of a bunch of measurements,then ask the AI to predict the results of measurements we haven’t yet done.At this level,we’re treating the AI as a black box; it doesn’t matter what’s happening inside; all we care about is whether the AI gives us the right answer.We might think that somehow we can set up the AI up so that it “isn’t making any assumptions”—and is just “following the data”.But it’s inevitable that there’ll be some underlying structure in the AI,that makes it ultimately assume some kind of model for the data.在最简单的情况下,我们基本上想用人工智能来做归纳推理。我们输入一系列测量结果,然后要求人工智能预测我们尚未完成的测量结果。在这个层面上,我们将人工智能视为一个黑匣子;里面发生什么并不重要;我们关心的只是人工智能是否给出了正确的答案。我们可能会认为,我们可以通过某种方式设置人工智能,使其“不做出任何假设”,而只是“遵循数据”。但人工智能中不可避免地会存在一些底层结构,这使得它最终假设某种数据模型。

沃尔夫勒姆:人工智能能解决科学问题吗?

It’s a ubiquitous story in machine learning.One trains a neural net to successfully predict,classify,or whatever.But if one “looks inside” it’s very hard to tell what’s going on.Here’s the final result of applying an image identification neural network:这是机器学习中无处不在的故事。人们训练神经网络来成功地进行预测、分类或进行其他操作。但如果一个人“向内看”,就很难说出到底发生了什么。这是应用图像识别神经网络的最终结果:And here are the “intermediate thoughts” generated after going through about half the layers in the network:以下是经过网络中大约一半层后产生的“中间想法”:Maybe something here is a “definitive signature of catness”.But it’s not part of our current scientific lexicon—so we can’t usefully use it to develop a “scientific narrative” that explains how the image should be interpreted.也许这里的东西是“猫性的最终标志”。但它不是我们当前科学词典的一部分,因此我们无法有效地使用它来开发解释图像应如何解释的“科学叙述”。

其他人在问
自学AI
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2024-11-14
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
给我推荐一款免费的数字人AI软件
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2024-11-14
请给我推荐一个AIPPT工具
以下为您推荐一些 AI PPT 工具: Gamma:在文本多级排列方面有一定优势。 AiPPT:便于摒弃呆板单调的表现形式,可一键切换多元模版。 iSlide:能辅助完成 PPT 制作。 创客贴:有助于提升制作效果。 WPS:也是常用的工具之一。 熟练使用这些工具,有助于提高效率,具体的呈现效果您可以根据自己的需求和操作来决定。
2024-11-14
使用ai工具教程
以下是一些常见的 AI 工具使用教程: AI 画示意图: 假设您需要创建一个项目管理流程图,可以按照以下步骤使用 Lucidchart: 1. 注册并登录: 2. 选择模板:在模板库中搜索“项目管理流程图”。 3. 编辑图表:根据您的项目需求添加和编辑图形和流程步骤。 4. 优化布局:利用 AI 自动布局功能,优化图表的外观。 5. 保存和分享:保存图表并与团队成员分享,或导出为 PDF、PNG 等格式。 利用这些 AI 工具,您可以快速、高效地创建专业的示意图,满足各种工作和项目需求。 AI 视频相关: 以下是一些 AI 视频软件的教程链接: AI 线上绘画: 如果您在工作中需要用到大量图片,又想使用能够商用且具有较强艺术美感的图片,AI 生图是高效的解决办法。不论是人像、动物、自然风景或是人造景观的图,都可以用 AI 完成。 但主流的两款工具 midjourney(MJ)付费成本较高,stable diffusion(SD)硬件门槛不低。不过,还有像这样的免费在线 SD 工具网站。 本教程适用于入门玩家,计划让您在半个小时内自由上手创作绘图。如果半个小时内您无法理解工具如何使用,可通过评论区或加微信 designurlife1st(记得备注来意:ai 绘图交流)与作者联系。教程内容会持续更新,欢迎关注和催更。
2024-11-14
AI 配音
以下是一些给视频配音效的 AI 工具: Vidnoz AI:支持 23 多种语言的配音,音质高保真,支持文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和背景音乐添加工具,有面向个人和企业的经济实惠的定价方案。 Wavel Studio:支持 30 多种语言的配音,音质自然流畅,能自动去除背景噪音和杂音,提供添加字幕和文本叠加层的工具,界面友好且有多种自定义选项。 Elai.io:支持 65 多种语言的配音,音色和语调真实,能自动将唇形与语音同步,生成字幕以提高视频的可访问性,支持多位配音者,适合复杂对话场景。 Rask AI:支持 130 多种语言的配音,包括稀有和濒危语言,采用先进语音合成技术,音质高保真,提供语音参数自定义和音效添加工具,与多种视频编辑平台和工作流程整合。 Notta:提供快速实惠的多语言配音解决方案,能保留原声说话风格和细微差别,提供调整语音速度和音调的工具,支持批量处理,高效完成多视频配音。 Dubverse:支持 60 多种语言的配音,音质接近真人,提供文本转语音和语音克隆功能,提供语音参数自定义和情感添加工具,与多种视频平台和社交媒体渠道整合。 此外,魔音工坊(moyin.com)也是一款短视频达人联袂推荐的 AI 配音神器,能高效、高品质地将文本一键转换为音频,可为多种类型的作品完成专业配音,并已与多位配音演员和大咖进行深度合作,推出众多配音员和配音风格。注册并输入 CDK 兑换码:WaytoAGI,即可获得 2 天 SVIP 全场声音的使用体验。
2024-11-14
我是一名企业任用岗人,需要作一版关于AI在任用管理(包括员工入职管理,员工异动管理,员工转正管理,员工离职管理,员工合同续签管理)工作中的成果展示,进行简易的分享;我不知道如何分享,且分享的表述如何简洁而不失重点。
以下是一些 AI 在不同工作场景中的应用案例,可作为您在任用管理工作成果展示中的参考: 营销:定制营销报告,涵盖汇报对象身份、销售数据、财务报告、市场分析、客户反馈、营销效果评估等方面。 办公:高效做 PPT,利用 ChatGPT 生成 Markdown 语法内容,再借助 MindShow 转换为精美 PPT;编写 Excel 公式,通过交互和迭代获取准确公式;写邮件,满足特定需求。 办公:会议总结,包括会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点等要素。 项目管理:通过创建和维护跨团队项目协作计划,明确员工角色和职责。 销售:话术总结优缺点,考虑产品特点、服务优势、目标客户需求等因素;定制销售解决方案,综合企业产品和服务等内容。 客服:定制客服话术,涵盖产品知识、售后服务等 13 个关键词库。 HR:团队绩效管理,根据往期数据分析员工绩效排名并给出考评和改进建议;面试工具,如使用 GPT4 技术的实时转录工具辅助求职者。 科学:研制采摘机器人,如荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院科学家的探索;设计航天器零部件,提高设计效率和创新度。
2024-10-16
生成式人工智能如何进行检验散文学习成果
生成式人工智能检验散文学习成果可以从以下几个方面进行: 1. 让语言模型(LLM)检查散文中的文本错误,并对长句进行总结。 2. 利用 LLM 进行语义分析,将散文中的信息传递给相关部门。 3. 对于散文的情感分析,可让模型将其进行正负判断,并展示结果。 此外,还需了解一些相关的知识: 1. 生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词包括: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习(有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归)、无监督学习(学习的数据没有标签,算法自主发现规律,如聚类)、强化学习(从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失)。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型可用于语义理解(不擅长文本生成),如上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑方面,2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-13
生成式人工智能如何进行评价散文学习成果
评价生成式人工智能在散文学习成果方面,可以从以下几个方面考虑: 1. 监督学习构建餐厅评价鉴别系统的过程: 获得标签数据(可能需要 1 个月)。 寻找人工智能团队帮助,训练数据上的模型,让人工智能模型学习如何根据输入来输出正负评价(可能需要 3 个月)。 找到云服务来部署和运行模型(可能需要 3 个月)。 2. 生成式 AI 项目的生命周期: 建立人工智能的过程中,首先评估项目,建立系统/优化系统,内部测试,外部部署与监控。 当内部测试出现问题时,可能要检查系统内的提示词或者提升系统。当外部使用出现问题,需要检查内部评估环节,甚至检查系统内部。 建造人工智能软件是一个高度实验性的过程,需要不断实验操作,尝试,调整再尝试,再调整。 3. 相关技术概念: 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习是基于有标签的训练数据,学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务包括聚类。 强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。 深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 Transformer 模型完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。 这些方面的知识和实践经验可以帮助您更全面地评价生成式人工智能在散文学习成果方面的表现。
2024-10-13
AI 领域的前沿研究成果
以下是 AI 领域的一些前沿研究成果: 在现代 AI 理解方面,有“AI 典藏”资源列表,包含对 Transformer 和 Latent Diffusion 模型的介绍,以及技术学习资源、构建大型语言模型的实用指南和 AI 市场分析等。其中,2017 年谷歌发布的“Attention is All You Need”论文向世界介绍了 Transformer 模型,开启了生成 AI 的时代。 在医疗领域,ChatGPT 和 Google Bard 等技术加速了医疗健康生物制药的研究。例如,AI 提前三年诊断胰腺癌;两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因;AI 帮助筛选抗衰老的高效药物候选物;利用 AI 寻找阿尔兹海默症的治疗方法等。 在其他数据模态方面,如 DreamFusion:Textto3D using 2D diffusion(2022),是来自 Google 和加州大学伯克利分校的研究人员基于 NeRF 从 2D 输入生成 3D 图像的工作。
2024-08-21
具身智能的最新发展成果
具身智能的最新发展成果包括以下方面: 在机器人领域,特别是服务机器人、工业自动化和辅助技术等方面有重要应用,能让机器人更好地理解和适应人类生活环境,提供更自然有效的人机交互。 在虚拟现实、增强现实和游戏设计等领域广泛应用,创造更具沉浸感和交互性的体验。 2003 年,日本工业技术研究院推出 HRP 系列的 4C 和 5P,5P 可替代人类完成重力作业。 2009 年,双足机器人 PETMAN 亮相,用于检测化学防护衣。 2013 2017 年,波士顿动力 Atlas 运动能力逐步增长,实现复杂运动动作。 2024 年,波士顿动力宣布液压人形机器人 Atlas 退役,推出全电动人形机器人 Atlas。 2021 年,特斯拉正式入局人形机器人行业;优必选发布 WalkerX,具备多种功能。 2023 年,智元机器人发布远征 A1,接入人工智能大模型。 2024 年,NVIDIA 于 GTC 大会上发布 Project GR00T,这是一款多模态人形机器人通用基础模型,能理解自然语言并模仿人类动作,实现快速学习与技能适应。 人形化是未来趋势之一,人形机器人外形向人类细部特征靠拢,功能具备真实人类运动、灵活和环境判断能力。 然而,具身智能仍面临诸多挑战,如智能体身体设计以最大化智能表现、在复杂多变环境中有效学习、处理与人类社会的伦理和安全问题等。从目前技术发展和数据积累速度看,2024 年可能不会出现能用的“人的模型”或“具身智能”,但作为技术/应用的主线,重大进展有望看到。
2024-08-08