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未来AI可以给人幸福感吗

Answer

未来 AI 有可能给人带来幸福感。在接下来的几十年里,我们将能够做到在祖辈看来如同魔法般的事情。人们的能力随着时间显著提升,如今能完成前人认为不可能的任务,这并非源于基因变化,而是得益于更智能、更强大的社会基础设施。AI 会为人们提供解决难题的工具,帮助我们为人类进步的架构增添新的支撑。例如,我们将很快能与帮助我们完成更多任务的 AI 合作,甚至拥有由不同领域虚拟专家组成的个人 AI 团队,创造几乎任何能想象的事物。孩子们会有能提供个性化教学的虚拟导师,在医疗保健、软件创造等方面也会有更多可能。有了这些新能力,我们能实现前所未有的共同繁荣,让每个人的生活都变得更好。虽然繁荣本身不一定使人快乐,但它会切实改善世界各地人们的生活。同时,也有人坚信,尽可能简单地试用 AI 本身就是让普通人在这场 AI 的发展中受益并获得幸福的最好方式。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

文章:Sam Altman|智能时代

In the next couple of decades,we will be able to do things that would have seemed like magic to our grandparents.This phenomenon is not new,but it will be newly accelerated.People have become dramatically more capable over time;we can already accomplish things now that our predecessors would have believed to be impossible.We are more capable not because of genetic change,but because we benefit from the infrastructure of society being way smarter and more capable than any one of us;in an important sense,society itself is a form of advanced intelligence.Our grandparents–and the generations that came before them–built and achieved great things.They contributed to the scaffolding of human progress that we all benefit from.AI will give people tools to solve hard problems and help us add new struts to that scaffolding that we couldn’t have figured out on our own.The story of progress will continue,and our children will be able to do things we can’t.It won’t happen all at once,but we’ll soon be able to work with AI that helps us accomplish much more than we ever could without AI;eventually we can each have a personal AI team,full of virtual experts in different areas,working together to create almost anything we can imagine.Our children will have virtual tutors who can provide personalized instruction in any subject,in any language,and at whatever pace they need.We can imagine similar ideas for better healthcare,the ability to create any kind of software someone can imagine,and much more.With these new abilities,we can have shared prosperity to a degree that seems unimaginable today;in the future,everyone’s lives can be better than anyone’s life is now.Prosperity alone doesn’t necessarily make people happy–there are plenty of miserable rich people–but it would meaningfully improve the lives of people around the world.

访谈:奥特曼|关于 GPT-5、Sora、Ilya、Q*、AGI、外星人等等一切

我好奇的是,AGI是否会更像是一个单独的大脑,或者它更像是联系我们每个人的社会基础设施,就像是一座脚手架?从你的高曾祖父母那里遗传下来,你的基因并没有多大变化,可是你的能力和知识却有了天壤之别。这不是因为生物学上的演变。我的意思是,你可能会更健康一些,也许有现代医学的帮助,饮食更加营养,等等。但重要的是,你拥有的是我们所有人共同构建的知识和技能的框架。没有一个人能够独立制造出iPhone。没有一个人能够独自发现所有的科学知识,但你可以利用这些知识。这给了你惊人的能力。所以从某种程度上说,这是我们大家共同创造的成果,这让我对未来充满希望。这真的是一项集体努力的成果。Lex Fridman是的,我们确实是站在巨人的肩膀上。你之前提到,当我们谈到那些充满戏剧性的AI风险时,有时候你会担心自己的生命安全。你有没有想过自己的死亡?这让你感到害怕吗?Sam Altman我是说,如果我知道自己明天会中枪,我今天的感受就会是,“哎呀,这太令人难过了。我多想看看后面会发生些什么呢。多么不可思议、多么有趣的时代啊。”不过,我最主要的感觉还是会非常感激我所拥有的生活。Lex Fridman能获得那些时刻,是啊,我也是。这是一段非常美妙的人生。我得以欣赏人类创造的杰作,我相信ChatGPT就是其中之一,OpenAI正在做的一切也是。Sam,能再次与你交流,真的是我的荣幸,也是一种乐趣。Sam Altman很高兴能和你聊天。感谢你的邀请。Lex Fridman

元子:小白30min快速体验AI工具

对于超出自己理解范围内的事情,最简单的方法就是试一试。学习一个新东西,百闻不如一练。在这次面向父母的“AI布道”活动中,我发现,恰好是因为“AI工具”太强大了,可以做无数的事情,反而让AI的工具和普通人之间有一面墙,一面没有办法轻松地一戳即破、随即走向自我需求的墙。AI是必然的未来方向,它的科普也有很长一段路要走,但是我坚信,尽可能简单地能试用它,本身就是让普通人更快在这场AI的路径和狂欢中受益的最好方式。不论是行业外的人、没有梯子的人、不愿初期付费的人;不论是我们的长辈、我们的平辈、还是我们的晚辈。我不好说我是哪个派系,只愿未来因科技而便利,因科技而幸福。最后的最后,如果想要跟我交个盆友、一起在AI路上探寻的小伙伴,欢迎戳这里:[元子:一份不太正经的使用说明书v0.1🚀](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/GYq4wOOJEiZpqUk4jsWcWPaZnCf?base_hp_from=larktab)

Others are asking
有什么三维图,cad图,bom表提效的ai工具
以下是一些可以提高三维图、CAD 图和 BOM 表效率的 AI 工具: 1. CADtools 12:这是一个 Adobe Illustrator(AI)插件,为 AI 添加了 92 个绘图和编辑工具,涵盖图形绘制、编辑、标注、尺寸标注、转换、创建和实用工具。 2. Autodesk Fusion 360:Autodesk 开发的一款集成了 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件,有助于创建复杂的几何形状和优化设计。 3. nTopology:基于 AI 的设计软件,可帮助创建复杂的 CAD 模型,包括拓扑优化、几何复杂度和轻量化设计等。 4. ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能根据用户输入的设计目标和约束条件自动生成 3D 模型,适用于拓扑优化、结构设计和材料分布等领域。 5. 生成设计工具:一些主流 CAD 软件,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等,提供了基于 AI 的生成设计工具,可根据用户输入的设计目标和约束条件自动产生多种设计方案。 需要注意的是,这些工具通常需要一定的 CAD 知识和技能才能有效使用。对于 CAD 初学者,建议先学习基本的 3D 建模技巧,然后尝试使用这些 AI 工具来提高设计效率。
2025-02-23
有什么工业设计的ai工具
以下是一些工业设计相关的 AI 工具: 1. 绘图工具: Lucidchart:流行的在线绘图工具,支持多种视图创建,用户可拖放轻松创建架构图。 Visual Paradigm:全面的 UML 工具,提供多种架构视图创建功能。 ArchiMate:开源建模语言,与 Archi 工具配合可创建逻辑视图。 Enterprise Architect:强大的建模、设计和生成代码工具,支持多种视图创建。 Microsoft Visio:广泛使用的图表和矢量图形应用程序,有丰富模板。 draw.io(diagrams.net):免费在线图表软件,支持多种类型图表创建。 PlantUML:文本到 UML 转换工具,可通过描述文本生成相关视图。 Gliffy:基于云的绘图工具,支持创建架构图。 Archi:免费开源工具,用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型。 Rational Rose:IBM 的 UML 工具,支持创建多种视图。 2. CAD 图工具: CADtools 12:Adobe Illustrator 插件,添加绘图和编辑工具。 Autodesk Fusion 360:集成 AI 功能的云端 3D CAD/CAM 软件。 nTopology:基于 AI 的设计软件,可创建复杂 CAD 模型。 ParaMatters CogniCAD:基于 AI 的 CAD 软件,能自动生成 3D 模型。 主流 CAD 软件的生成设计工具,如 Autodesk 系列、SolidWorks 等。 3. 网站制作工具: Wix ADI(Artificial Design Intelligence):基于用户信息自动生成定制化网站,提供多种设计选项和布局,集成 SEO 工具和分析功能。 Bookmark:AIDA 通过询问问题快速生成网站,提供拖放编辑器和多种行业模板及自动化营销工具。 Firedrop:Sacha 作为 AI 设计助手可创建和修改网站设计,提供实时编辑和预览功能,包含多种现代设计风格和自定义选项。 The Grid:Molly 作为 AI 设计助手可自动调整网站设计和布局,基于内容和互动优化,支持多种内容类型。
2025-02-23
AI对课程研发的
以下是关于 AI 对课程研发的相关内容: 教师的 AI 减负指南生成式人工智能在教学中的应用: 个性化学习计划:分析学生表现并根据知识差距和个人学习风格创建定制的学习路径。 课程开发/学习沉浸:包括生成模型生成图像、文本和视频,转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通:与新的 AI 工具(如口语形式的 GPT4o)结合学习,为学生提供更好的准备工具,以应对依赖口语/展示沟通的高等教育和职场环境。 存在的问题:与优秀的人类教师相比仍有差距,如缺乏课时设计,且教学目标设计缺乏合理的梯度。但人机融合是大势所趋,AI 的高效率与人类教师的经验相结合。 相关工具:星火教师助手、知网备课助手。 课程示例: 关于《阿房宫赋》的课程,教学目标包括学生能理解并背诵课文、把握文章大意;了解创作背景,理解作者杜牧对秦朝暴政的批判和对人民疾苦的同情;掌握课文中的重点词汇和句式,提高文言文阅读能力。同时,了解骈文特点,通过诵读理解内容、体会思想感情,了解阿房宫的历史。 针对开发者的 AIGPT 提示工程课程,涵盖软件开发最佳实践的提示、常见用例(总结、推理、转换和扩展),并将使用 LLM 构建一个聊天机器人。 当 AI 走进小学课堂的全套课程设计,先和学生互动,听听他们口中的 AI,再引出概念,用学生能理解的语言激发兴趣、引起好奇心。
2025-02-23
请问如何创建AI智能体
创建 AI 智能体通常可以参考以下步骤: 1. 了解相关概念:AI 智能体是拥有各项能力的“打工人”,能帮助我们做特定的事情。它包含自己的知识库、工作流,还可以调用外部工具,结合大模型的自然语言理解能力完成复杂工作。 2. 选择平台:如字节的扣子(Coze),其是新一代一站式 AI Bot 开发平台,无论是否具备编程基础,都能在该平台上构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 3. 具体创建步骤: 起一个智能体的名称。 写一段智能体的简单介绍。 使用 AI 创建一个头像。 在创建过程中,还需注意一些事项,如在配置完成后进行测试,对于涉及消耗个人资源的工作流,不能直接发布,可将相关输入作为工作流的初始输入,让用户自行购买后输入再使用。 例如,像“写作助手”这样的 AI 智能体,只需在文本框输入文章的主题、风格和要求,它就能自动完成文章大纲处理、初稿撰写、修改润色和排版等全流程任务。
2025-02-23
怎样通过ai提升我的工作效率
以下是通过 AI 提升工作效率的一些方法和相关研究结论: 1. 哈佛商学院的研究表明,在工作中使用 AI 能显著改善工作效率。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务,完成速度提高 25.1%,结果质量提高 40%。 2. GPT4 等模型有能力边界,在边界内表现良好,边界外则可能不佳,但具体边界未知。 3. 分组测试显示,使用 AI 且接受培训的两组任务完成效率和质量远高于未使用组,且 AI 对工作能力差的被测试者提升更大,高级人才提升较小。 4. 过于依赖 AI 可能适得其反,降低效率和质量,因为人们难以区分其能力边界。 5. 人类和 AI 协作有两种方式: 半人马模式:强调人与 AI 紧密结合但各司其职,人类主导流程,根据任务性质调配资源,充分利用人类智慧与判断力及 AI 的计算与生成能力。 机械人模式:人与 AI 高度融合,在细节上循环迭代优化,最终实现人机一体化,充分发挥人类灵活性和 AI 生成能力。 6. Inhai 的 Agentic Workflow 分为短期记忆和长期记忆,短期记忆将上下文学习视为利用模型短期记忆学习,长期记忆提供长期存储和召回信息能力。 工具方面:学会调用外部不同类型 API 获取模型缺少的额外信息、代码执行能力、访问专有信息源等。 动作方面:大模型结合问句、上下文规划、各类工具决策最终执行动作。 Agentic Workflow 可从提升效率、提高质量、节省时间角度思考,通过将复杂任务分解成小步骤,融入更多人类参与规划与定义,减少对 Prompt Engineering 和模型推理能力的依赖,提高 LLM 应用面向复杂任务的性能。 7. 从法律法规角度看,AI 已在众多领域带来重大进步和效率提升,具有巨大潜力推动增长和创造就业,支持人们现有工作,改善劳动力效率和工作场所安全。大型语言模型等技术进步预示着更多变革性发展。
2025-02-23
有没有做AI工作流的方法
以下是一些做 AI 工作流的方法: 1. 起床时,让 AI 如“马云”“马化腾”为您排 TODO 优先级,并做私董会的脑暴。 2. 工作中,设置一个傲娇的 AI 小助理为您加油,给她的 Prompt 是要阳光、会撒娇/卖萌。 3. 对于重点事项,如内容创作,拆成一个 bot 团队组:工作分成选题、标题、框架、扩写,然后分 A/B 组两个 AIbot 互相改。其中要点是提供反常识、梗,学习喜欢的 UP 创作方法论,如导演小策、影视飓风 TIM 总结的 HKRR(快乐/知识/共鸣/节奏)。 4. 优化的 bot 包括内容选题 bot、短视频脚本 bot、数据分析 bot(GPT4)、网页 Perplexity 的资料库 bot 等。 5. 优化方面:使用 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身,基于自身知识库的 bot;将上述知识库、Prompt 资产,全部放入飞书的知识库+多维表单中维护,等待飞书的 AI 进化。 6. 备选:筛选过的 50 多个生产力 AI,放在工具库里,待命输出。 7. 未来:把整个公司业务全部搬入飞书中,外接 MJ、ChatBot 分身,以及咨询日程预约。 8. 可能:让所有流量口 bot 也介入飞书,给予飞书做数据分析和内容引擎(目前需手动)。 9. 告诉自己,关注 AI 的同时,更要关注打交道的人、利益、状态和情绪。 此外,还可以: 1. 打开 Comfyui 界面后,右键点击界面,找到 Comfyui LLM party 的目录,学习手动连接节点实现最简单的 AI 女友工作流,或者直接将工作流文件拖拽到 Comfyui 界面中一键复刻提示词工程实验。 2. 从 ollama 的 github 仓库找到对应版本并下载,启动 ollama 后,在 cmd 中输入 ollama run gemma2 将自动下载 gemma2 模型到本地并启动。将 ollama 的默认 base URL=http://127.0.0.1:11434/v1/以及 api_key=ollama 填入 LLM 加载器节点即可调用 ollama 中的模型进行实验。若 ollama 连接不上,很可能是代理服务器的问题,需将 127.0.0.1:11434 添加到不使用代理服务器的列表中。 搭建 AI 工作流的步骤: 1. 找到一个熟悉的工作场景,比如写文章、做 PPT 等。 2. 拆解工作流程,如写文章可拆成选题、写稿、改稿、写标题等步骤。 3. 针对每个步骤嵌入合适的 AI 工具,灵活选择最优解,不要为了用 AI 而用 AI,通过局部最优解达到全局最优解,以提高工作效率。
2025-02-23
如何用AI提升幸福感
使用人工智能(AI)提升幸福感是一个多维度的过程,涉及到健康、社交、个人成长和日常生活的各个方面。以下是一些方法和途径: 1. 健康监测与管理: 使用AI健康应用监测身体活动、睡眠质量和饮食习惯,提供个性化的健康建议。 2. 心理健康支持: 利用AI聊天机器人提供心理支持和压力管理,帮助用户缓解焦虑和抑郁。 3. 个性化学习: 通过AI辅助的个性化学习平台,提升学习效率和兴趣,增加成就感。 4. 智能助手: 使用AI助手自动化日常任务,如日程管理、提醒事项,减少压力。 5. 个性化推荐: 利用AI推荐系统发现新的兴趣点、音乐、电影或书籍,丰富个人生活。 6. 社交连接: AI可以帮助分析社交网络,提供社交建议,增强人际关系。 7. 环境优化: 使用AI控制智能家居设备,创造一个更舒适和节能的居住环境。 8. 职业发展: AI职业规划工具可以帮助用户发现职业机会,提供职业发展建议。 9. 艺术创作: AI艺术工具可以帮助用户进行音乐、绘画或写作创作,提升创造力和表达能力。 10. 旅行规划: AI旅行助手可以根据个人喜好推荐旅行目的地,规划行程。 11. 健康饮食: AI营养助手提供个性化的饮食建议,帮助用户保持健康的生活方式。 12. 运动指导: AI健身应用提供定制化的运动计划和指导,帮助用户保持活力。 13. 正念和冥想: AI辅助的正念和冥想应用引导用户进行放松和自我反思。 14. 安全监护: AI安全系统提供家庭和个人安全监护,增加安全感。 15. 娱乐互动: AI游戏和互动应用提供娱乐体验,增加生活乐趣。 16. 个性化新闻: AI新闻聚合器提供用户感兴趣的新闻,保持信息更新。 17. 交通出行: AI交通助手提供最优出行路线和时间,减少通勤压力。 18. 财务规划: AI财务顾问帮助用户进行投资和储蓄规划,实现财务目标。 19. 生活记录: AI日记应用帮助用户记录生活中的美好时刻,回顾和珍惜。 20. 虚拟社交: 在虚拟现实中与他人互动,拓宽社交圈,体验不同的社交环境。 使用AI提升幸福感的关键在于找到合适的工具和应用,以及如何将它们融入日常生活中,以支持个人的健康、成长和幸福。同时,也要注意保持技术的合理使用,避免过度依赖。
2024-07-15
未来5年AI的发展方向
未来 5 年 AI 的发展方向可能包括以下几个方面: 1. 模型发展:从小模型阶段向更强大的模型演进,如 GPT 的出现标志着 AGI 的拐点,Sora 的出现打开了 AGI 的大门,未来可能加大算力和训练,与具身机器人结合,加速智能提升。 2. 能力提升:从能与人类交流到具备对世界力量的感知和与物理世界互动的能力,逐步发展到强人工智能。 3. 应用拓展:在关键领域改变成本结构和提高生产力,如降低医疗、教育等领域的成本,使服务更易获得和负担得起。AI 涉及的领域不断扩大,应用范围更加广泛。 4. 社会影响:可能带来更好的教育、更健康的人口和更有生产力的人,解放人力去解决更重要的问题,创造更美好的社会。但也需要政府和民营企业共同努力,进行人员再培训和能力增强,以应对可能的就业机会变化。 5. 技术突破:如没有编码能力的人独自创建的应用程序或网站走红,OpenAl o1 的开源替代品在推理基准测试中超越它,苹果设备上的研究成果加速个人设备上 AI 的发展等。同时,在一些领域也存在挑战,如对人形机器人的投资水平可能下降,挑战者难以对 NVIDIA 的市场地位造成重大打击等。此外,还可能面临国家安全审查、立法实施等方面的问题。
2025-02-20
AI全称是什么 和传统搜索引擎有什么不同,为什么说AI未来会取代人类
AI 的全称是“Artificial Intelligence”,即人工智能。 AI 搜索引擎与传统搜索引擎的不同主要体现在以下方面: 1. 信息处理方式:AI 搜索引擎能够更高效地处理信息,例如智能摘要功能,可辅助快速筛选信息,实现信息降噪。 2. 信息表达:用自然语言描述就能生成美观可用的图片,降低了创作门槛和周期,使信息表达更简便。 3. 工作流重塑:AI 可以重新构建工作流,如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。 4. 协同关系:生成式 AI 的人机协同分为 Embedding(嵌入式)、Copilot(副驾驶)、Agent(智能代理)3 种产品设计模式,协作流程有所差异。 5. 知识传播与管理:正在发生的生成式 AI 革命正在吞噬搜索与社交网络时代的全部数字信息,未来知识可能由机器通过 AI 拥有和管理。 关于“AI 未来会取代人类”这种说法是不准确的。虽然 AI 在某些方面表现出强大的能力,但人类具有独特的创造力、情感、判断力和复杂问题解决能力等,AI 更多是辅助和增强人类的能力,而非完全取代。
2025-02-08
未来类似deepseek这种推理大模型普及,结构化提示词是不是会成为过时的知识
未来类似 DeepSeek 这种推理大模型普及,结构化提示词不会成为过时的知识。 虽然未来模型可能在某些情况下无需提示词,仅通过简单对话就能理解用户意图,但基础的如何与模型对话的认知仍需具备,这就涉及提示词。例如李继刚老师的结构化提示词能让模型给出更优质、完整的答案。操作过程中有很多有意思的提示词,如“酷老师”“抬杠高手”等,近期提示词有升级,李继刚老师将其玩到新高度,cloud 等大语言模型可直接显示编译结果内容。输入特定提示词可生成卡片,小创业项目可利用并改变提示词形成独到见解或小应用。 从工程视角看,AI 提示词在游戏创作及优化中也有应用。此外,提示工程的本质是提供足够的信息来明确指定要求,即使模型在理解上下文方面变得更好,能够清晰地陈述目标始终很重要,仍需要明确预期结果的能力和技巧。未来可能会更多地利用提示工程来让模型为我们生成、调整提示词,对于没有太多提示工程经验的人来说,提示词生成器可以帮助他们。未来的提示可能更像是一种自省,模型会尝试理解用户真正在思考什么、需要什么。 在 R1 时代,使用 AI 提示词的关键在于提供足够的背景信息,而非复杂的结构。简单大白话仍然有效,但信息量不足则难以得到理想结果。示例和框架可帮助理清思路,但最终影响在于用户的思考和表达。利用乔哈里视窗分析信息需求,避免过度指令化,让 AI 自由思考,从而激发更高的创意和效果。“有用的不是技巧,而是你的思考!”
2025-02-07
到目前为止,人工只能已经发展到什么样的一个程度了,未来前景怎么样?普通人如何通过人工智能挣到钱
目前人工智能的发展呈现出复杂的态势: 预计明年会有团体花费超过 10 亿美元训练单个大规模模型,通用人工智能的热潮仍在持续,但其成本也在不断增加。 政府和大型科技公司都面临着计算需求超出电网支持能力的问题。 人工智能对选举的影响尚未完全显现,但仍需关注。 以 OpenAI、Meta 以及中国实验室为代表,竞争激烈。 未来前景方面: 深度学习被证明有效,且随着规模扩大预期会改善,能帮助解决更多难题,对全球人民生活产生有意义的改善。 人工智能模型将作为个人助理执行特定任务,帮助构建更好的下一代系统,并推动各领域科学进展。 对于普通人如何通过人工智能挣钱,以下是一些可能的途径: 学习相关技能,如编程、数据分析等,参与人工智能项目的开发和维护。 利用人工智能工具进行内容创作,如写作、绘画等,并通过相关平台实现盈利。 关注人工智能领域的新兴应用,寻找创业机会。
2025-02-05
你觉得作为一个普通不懂得程序的人来说,在面对未来的AI时代,需要学习编程的基础知识吗?系统性的学习Python或者你觉得学习Python哪些主要知识注音对了。
对于普通不懂得程序的人来说,在面对未来的 AI 时代,学习编程的基础知识是有一定必要的。如果想系统性地学习 Python,以下是一些需要重点关注的主要知识: 1. Python 基础: 基本语法:了解 Python 的基本语法规则,如变量命名、缩进等。 数据类型:熟悉字符串(String)、整数(Integer)、浮点数(Float)、列表(List)、元组(Tuple)、字典(Dictionary)等基本数据类型。 控制流:学会使用条件语句(if)、循环语句(for 和 while)来控制程序执行流程。 2. 函数: 定义和调用函数:学习如何定义自己的函数以及调用现有的函数。 参数和返回值:理解函数接收参数和返回结果的方式。 作用域和命名空间:了解局部变量和全局变量的概念及工作方式。 3. 模块和包: 导入模块:学习如何导入 Python 标准库中的模块或第三方库。 使用包:理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序功能。 4. 面向对象编程(OOP): 类和对象:了解类的定义和实例化等基本概念。 属性和方法:学习为类定义属性和方法,并通过对象调用。 继承和多态:了解类之间的继承关系及实现多态的方法。 5. 异常处理: 理解异常:了解异常的概念及在 Python 中的工作原理。 异常处理:学会使用 try 和 except 语句处理程序中可能出现的错误。 6. 文件操作: 文件读写:学习如何打开文件、读取文件内容和写入文件。 文件与路径操作:理解如何使用 Python 处理文件路径及列举目录下的文件。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习:可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 尝试使用 AI 工具和平台:使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具体验应用场景,探索如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等面向中学生的教育平台。 3. 学习 AI 基础知识:了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术(如机器学习、深度学习),学习其在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目:参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动,尝试利用 AI 技术解决实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态:关注权威媒体和学者,了解最新进展,思考 AI 技术对未来社会的影响,培养思考和判断能力。 总之,中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多方面入手,全面系统地学习 AI 知识和技能,为未来的 AI 发展做好准备。但需注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-01-24
Al在未来会发展出自己的灵魂吗
目前关于 AI 在未来是否会发展出自己的灵魂,尚无明确的定论。 从一些研究和观点来看,多模型机制的新皮层由数以万计的皮质柱组成,每根柱子都会学习物体的模型,智能机器的“大脑”也应如此。大脑中的知识被储存在参考框架中,机器也需要学会一个世界的模型。 另外,AI 将从专用方案过渡到更多的通用方案,通用电脑因成效比好而占据主导,未来一些重要应用也需要通用方案的灵活性。但同时,AI 运营的公司会面临更高的极端风险,存在实际问题需要解决。 总之,对于 AI 是否会发展出灵魂,还需要更多的研究和探讨。
2025-01-09