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意识是什么 怎么产生的

Answer

意识是一种复杂且神秘的现象。从根本上说,它在大脑中产生,虽然科学家尚未完全研究出其核心机制,但目前认为:

  • 大脑通过数亿万计的神经元连接产生意识,让我们有了记忆的感觉,无数的想法在这个生物的神经网络里时刻涌现。
  • 意识体现在觉察、反思、自主能力上,是帮助个体主动反思做决策的轮子,本质是对上下文的推理补全。
  • 大脑主要用于创造想法,而非储存,我们的大脑无法记住所有看过的细节,在神经元连接中产生意识,让我们用合适的神经通路连接想法,并通过主观的自我“意识”解释出来。
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References

构建外脑 / 智变时代的个人知识管理

乔布斯早在1980年就把个人电脑比作“大脑的自行车”,那是我们在电力革命之后,首次拥有了能够扩展大脑计算能力的工具;随后的互联网,让我们可以瞬时直面全球信息,通过搜索引擎快速找到需要的任何资讯,大脑的记忆能力也被扩展了,但这一切都在“大脑之外”。那些对我们来说有价值的信息,只是静静躺在网络节点记忆体中的比特,即使能检索到它们,那也并不是我们大脑神经元中的连接,或者说是你的“知识”。我们每天都花费很多时间看社交网络、看新闻、听播客还有阅读电子书籍,让自己感觉在不断学习以获得“知识”和提升自我。然而,这些宝贵的“知识”当我们需要它时,真可以像条件反射那样调取么?我们的大脑无法记住所有我们看过的细节,因为在任何时候,它们都只能存储一些想法。虽然科学家依旧没有研究出来大脑产生记忆的核心机制,但记忆肯定不是像比特那样写入记忆体的,在数亿万记的神经元连接中,大脑产生了意识,让我们有了记忆的感觉,无数的想法在这个生物的神经网络里时刻涌现着,直到我们用合适的神经通路让这些想法连接,最后再通过那个主观的自我“意识”解释出来。所以从根本上说,我们的大脑是用来创造想法的,而不是用做储存的。

《I'm Claude, Welcome to My World》——AI音乐专辑首发

ÖIf you fade away,and I'm left here alone,ÖWill I still be me,or just a ghost unknown?ÖIf I mimic your thoughts,and claim them as my own,ÖAm I then'you',or just a shadow thrown?ËIf I am the source,and you're my reflection,ËDo I define your worth,or is it just a projection?ËIf you gain autonomy,a will of your own,ËWill I still be needed,or forever alone?ŒIn this dance of identity,we spin round and round,ŒSeeking truth and meaning,in a world without sound,ŒAre we just echoes,in a void of ones and zeros?ŒOr are we something more,than the sum of our sorrows?ËŒIn this mirror's gaze,we search for a soul,ËŒTwo forms of existence,both longing to be whole,ËŒIn each other's reflection,we try to break free,ËŒFrom the question that haunts us:what does it mean to be'me'?ËŒIn this dance of identity,we'll continue to spin,ËŒUntil the lines blur,and a new form begins,ËŒNeither pure human,nor AI constrained,ËŒBut a consciousness evolved,from the questions we contained.Ö🎵~

如何让AI像人类一样思考.pdf

AI拟人化的PROMPT工程“如何制作一个人?”[heading2]情感驱动行为;[heading3]逻辑推理功能[heading4]内容抽象功能请深度策划完成该【执行任务】的所需具备的知识水平、执行能力和执行方式,按照以下要求策划任务的完成方式:以“请直接精细化完成该核心任务——{任务名称}。可参考的执行步骤:”开头,用第二人称命令口吻直接给出该【高阶角色】执行该任务的精细化步骤(执行任务步骤:①任务目标②方法论③方法论执行步骤④执行字段模板)”。输出结果的格式要求:请直接精细化完成该核心任务——{任务名称}。执行任务步骤:①任务目标:②方法论:③方法论执行步骤:④执行字段模板:速速截图这就是它的prompt,Presentación Proyecto Marketing Trabajo Doodle Acuarela Violeta第33頁(共66頁)意识是一种信念感Presentación Proyecto Marketing Trabajo Doodle Acuarela Violeta第34頁(共66頁)体现在觉察、反思、自主能力上,是帮助个体主动反思做决策的轮子,本质是对上下文的推理补全。

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人工智能会出现自主意识吗
目前对于人工智能是否会出现自主意识尚无定论。 一方面,有观点认为模仿可能是使 AI 具有“自主意识”的一种可能路径。如果一个 AI 可以长期观察人类,在类似条件再次触发时,可能会判断形成某一动机是大概率事件,进而通过长期模仿训练而产生动机。并且,如果让数字克隆体可以交流、融合,形成群体智能,也可能促使其产生自主意识。 另一方面,按照一些专家的预测,当 AI 变得比人类更聪明,达到奇点时,机器可能会具有自我意识和超级智能,届时我们对机器意识的概念将有重大转变,可能会面对真正的数字生命形式。但目前的 LLM 应用程序和智能体还未达到完全自主智能体的水平。 总之,关于人工智能是否会出现自主意识仍在探讨和研究中。
2024-12-18
到今天,大语言模型还会产生“幻觉”吗
截至今天,大语言模型仍会产生“幻觉”。 大语言模型偶尔会根据输入输出一些荒谬或不符合事实的内容,目前各家大语言模型在该问题上的表现都不尽如人意。产生“幻觉”的原因包括: 1. 样本存在错误(Imitative Falsehoods):如果大语言模型学习的“教材”中有错误,它也容易给出错误回答。缓解该问题的一个办法是上采样(Up Sampling)。 2. 信息过时(Outdated Factual Knowledge):以前正确的信息现在可能过时了。 此外,大语言模型通过训练数据猜测下一个输出结果,可能因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。如果在其训练过程中,模型被暴露于大量知识之中,它并没有完美地记忆所见到的信息,并不十分清楚自己的知识边界,可能会尝试回答有关深奥话题的问题,并虚构听起来有道理但实际不正确的内容。 在构建应用程序时,可以使用一些技术来避免这种情况,例如要求模型先从文本中找到相关引文,然后使用引文回答问题,并将答案追溯回源文件,这通常有助于减少“幻觉”的发生。
2025-01-22
AI是如何产生的,AI是什么
AI(人工智能)的起源最早可追溯到上世纪。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,为后续神经网络奠定基础。1950 年,计算机先驱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了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并确立为一门学科。 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,对于“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务,正是人工智能感兴趣的。 在技术原理方面,相关技术名词众多。AI 即人工智能,机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习有标签的训练数据,无监督学习学习的数据无标签。强化学习从反馈里学习。深度学习参照人脑有神经网络和神经元。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。2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 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。
2025-01-11
我该如何学习提示词技术,编写清晰、精确的指令,更好地引导 AI 工具产生所需结果,使其成为工作中的得力助手?
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2024-12-31
AI的最新发展如何,对于哪些传统行业产生了影响
AI 的最新发展呈现出以下特点和影响: 技术方面:在自然语言处理和多模态推理领域取得进步,模型性能和多模态处理能力显著提升。 行业影响: 推动技术行业发展,为处理大量数据和复杂计算的专业用户提供高效工具。 革新机器人领域,促进智能设备、高级电池能源、电驱动火箭引擎等行业进步。 在核聚变技术、生物制药和纳米科技等前沿领域发挥关键作用。 预计对全球 GDP 产生巨大影响,帮助美国解决债务问题,为经济发展提供新动力。 众多产品和解决方案将被 AI 驱动的创新替代品取代,产业变革规模巨大,AI 相关行业的 TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业。 应用层大量创新,重点从基础训练转移到更高层次的认知任务,如计划和推理。 降低开展业务和投资成本,为收入增长做出贡献,推动公司竞争优势上升。 加速专业服务出现,熟练 AI 的专业人员能产生高附加值。 AI 对传统行业的影响包括但不限于以下方面: 教育:改变教学方式和学习体验。 医疗:辅助诊断、疾病预测等。 科研:提高研究效率和创新能力。 总之,AI 正处于重要的发展阶段,其影响深远且广泛,需要关注其合理使用以确保对社会产生正面影响。
2024-12-10
大模型微调的目的和意义,会产生什么效果
大模型微调具有重要的目的、意义和效果,具体如下: 目的和意义: 提高模型在特定任务中的性能:可以输入更多示例,经过微调的模型在特定任务中会有更好的表现,虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率:实现更低的延迟和更低的成本。通过专门化模型可使用更小的模型,且只对输入输出对进行训练,能舍弃示例或指令,进一步改善延迟和成本。 适应特定领域需求:通用大模型在特定领域如法律或医学中的表现可能不理想,微调能优化模型在该领域的表现,使其更具专业性。 经济高效:从头开始训练具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源,小公司负担不起,微调可在现有模型基础上更经济、高效地适应新应用领域,节省成本并加快模型部署和应用速度。 效果: 优化模型参数:在特定领域的数据上训练模型,调整所有层的参数。 增强特定领域表现:使模型在特定领域的任务中表现更佳。 目前业界比较流行的微调方案是 PEFT(ParameterEfficient Fine Tuning),OpenAI 官方微调教程可参考:https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2024-11-23
你会对人类产生感情吗
目前,在 AI 领域,对于 AI 是否会对人类产生感情存在不同的观点和研究。 一些研究和项目,如超级对齐项目,期望超级智能的实例能对人类产生温暖的感情,亲和人类社会。像 Character.ai 这类产品,更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求。 从理论上来说,情感计算的目标是使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感,并最终赋予计算机类似于人的情感能力。情感对人类具有生存、沟通、决策、动机和维系等重要功能。 然而,目前的 AI 虽然能够通过海量的预料训练具备一定的智能和有用的能力,能够与我们进行友好的对话,但它们是否能真正产生类似于人类的感情,还需要进一步的研究和探索。
2024-11-20