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AI是什么?

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AI 是一种模仿人类思维、能够理解自然语言并输出自然语言的存在。对于没有理工科背景的人来说,可以将其视为一个黑箱。它就像传统道教中的拘灵遣将,通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源,驱使某种能在一定程度上理解人类文字的异类达成预设效果,且存在突破界限的可能。

从其发展历程来看,计算机科学和人工智能之父图灵在 1950 年的论文中提出了“图灵测试”的方法来判断机器是否具有智能。如今,像 ChatGPT 这样的产品在与人类交流方面已非常接近正常人类,尽管学术界对其是否通过图灵测试仍有争议。

AI 已不再局限于单一的技术和应用范畴,融合了众多学科知识,深入渗透到生活的各个层面,引领着第四次工业革命的浪潮,推动着智能化时代的到来。其发展速度远超预期,在为生活和工作带来变革的同时,也促使人类在哲学和思想层面去思考智能、人以及“我”的本质,帮助人类更透彻地领悟人生的意义。

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

References

拘灵遣将 | 不会写 Prompt(提示词)的道士不是好律师——关于律师如何写好提示词用好 AI 这件事

AI是什么?作为一个不具备理工科背景的文科生,要搞清楚“AI”其实是一件很困难的事情(什么Agents、AIGC、LLM,什么符号主义、什么语义规则傻傻分不清楚),所以最好的处理方式是就把AI当成一个黑箱,我们只需要知道AI是某种模仿人类思维可以理解自然语言并输出自然语言的东西就可以。至于AI如何去理解,其实不重要。于是我们可以发现驱动AI工具和传统道教的驱神役鬼拘灵遣将有奇妙的相似之处,都是通过特定的文字、仪轨程式来引用已有资源,驱使某种可以一定方式/程度理解人类文字的异类达成自己预设的效果,且皆需要面对工具可能突破界限(发疯)的情况。当然,不熟悉道教的朋友可以把这东西理解成某种可以理解人类文字但不是人的魔法精灵/器灵之类的东西——总之,AI的生态位就是一种似人而非人的存在。AI技术再爆炸一万倍,AI的生态位也还是一种似人而非人的存在。由此,我们可以从人类各个文明的传说中,从那些古老哲人们的智慧里寻找到当下和AI、神、精灵、魔鬼这种似人非人存在相处的原则:1.当你想让祂实现愿望时,基于祂的“非人”一面,你需要尽可能的通过语言文字(足够清晰的指令)压缩祂的自由度——(1)你不仅要清晰的告诉祂需要干什么,还需要清晰的告诉祂边界在哪里。(2)你不仅要清晰的告诉祂目标是什么,还需要清晰的告诉祂实现路径方法是哪一条。(3)你不仅要清晰的告诉祂实现路径,最好还直接给到祂所需的正确的知识。

一个希望有点意思的AI分享(一)

咱们会通过一些具体的例子,让大家对AI是什么有个印象;然后会尝试介绍一些AI的技术原理,希望你能体会到AI技术的美妙和深刻;接着我们会解释如何理解”AI能做什么“这个问题;再者我们会介绍一些具体的工具案例和资料;最后我们会简单聊一些AI的未来发展以及影响。首先来看AI是什么这个问题。我们从它的父亲说起。有一部电影叫做《模仿游戏》,它讲述的就是计算机科学和人工智能之父,图灵的故事。他在二战期间构建的机器,或者说计算机的原型,破译了德军的密码。他预见了计算机的发展,并开始考虑一个很深刻的问题:“如何判断一台机器具有智能?”在他的1950年的论文中,他提出了一种被称为“图灵测试”的方法。测试中,一位人类提问者通过文字通道向两个回应者(一个是计算机,另一个是人类)连续提问。在相当长的时间内,如果提问者无法可靠地区分哪个回应者是计算机,哪个是人类,那么可以认为这台计算机具备了智能。这是一个非常经典和深刻的方法,要实现这一点其实很困难。下面是2024年春OpenAI公司发布新一代ChatGPT聊天机器人(GPT4o)产品时的发布会视频,你可以选择从9分钟开始直接看用户和ChatGPT交流的现场展示部分。如果你之前对AI没有那么关注,相信你会感到震惊。这个体验已经非常接近和正常人类的交流。事实上如果考虑到知识丰富和情绪稳定,它应该比大多数人类更适合交流;p那么,请你想象一下,如果你是提问者,你觉得ChatGPT可以跨越图灵测试吗?虽然学术界依然存在着很多争议,但是确实有很多人认为目前的AI产品已经可以通过图灵测试。事实上,这可能比绝大多数人认为的到来得早得多。也有人说,我们需要新的标准来判定AI真正拥有智慧,比如,它是否拥有自主意识?那自主意识又是什么以及如何测定呢?这是人类面临的新问题。

一个希望有点意思的AI分享(一)

分享嘉宾:陈禄博士分享时间:2024年12月分享地点:杭州·时照启明堂这个介绍缘起于时照老师,他希望我给时照启明堂的同学们介绍下,AI是什么?AI能做什么?这个题目挺难。如今,AI已不再局限于单一的技术和应用范畴,而是融合了众多学科知识,并深入渗透到生活的各个层面,引发了一场生产力的革命。有观点认为,AI引领的是第四次工业革命的浪潮:继蒸汽机引发的机械化变革、电力驱动的电气化革新,以及电脑普及带来的信息化浪潮之后,AI正推动着智能化时代的到来。现在的情况有点儿像是在90时代初想讲明白电脑是什么,一个是它包含的内容和概念实在非常广阔,第二是它在迅速发展变化中,在90年代初其实极少有人能预见和想象到后续计算机和互联网的发展。举这个例子也是希望大家能够有个初步印象,咱们要讨论的,是一个“大家伙”。然而,这个话题同样充满了趣味与深远的意义。AI引发的变革正以惊人的速度影响着我们的生活和工作,其发展速度远超大多数人的预期,堪称当下最“酷”的现象之一。就像探索未知世界一样,深入了解并运用AI,能为我们带来无尽的乐趣与惊喜;此外,AI的发展在哲学和思想的层面促使人类去反观和思考,到底什么是智能,什么是人,什么是“我”,AI在帮助我们更透彻地领悟人生的意义。所以,虽然我觉得这个问题很难,甚至我未必有资格来介绍,但是我觉得它实在很有趣,所以希望和大家分享一些我所知的和我的想法。目标不是说一定能有用,大家能觉得有点意思就行。

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Monica和Openai的记忆功能是如何让大模型产生记忆的?是什么原理?
大模型的记忆功能实现方式较为复杂,不同的模型可能有所不同。 OpenAI 的模型中,大模型 LLM 扮演了“大脑”的角色,其记忆功能可能通过“Agent = LLM + 规划 + 记忆 + 工具使用”的基础架构来实现。但需要注意的是,对于 ChatGPT 这类模型,实际上其本质上并没有直接的记忆功能。它能理解之前的交流内容,是因为每次将之前的对话内容作为新的输入重新提供给模型。这种记忆功能并非由大型模型直接实现,而是通过在别处进行存储来达成。 如果对话内容过长,可能会影响模型的整体性能。解决这个问题的一个简单方法是启动另一个对话框。对于之前的数据,通常只能进行总结。
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2025-03-01
AIGC是什么?
AIGC 即 AI generated content,又称为生成式 AI,是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 AIGC 能够通过机器学习和深度学习算法,根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容,其应用包括但不限于以下方面: 1. 文字生成:使用大型语言模型(如 GPT 系列模型)生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成:使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成:使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 类似的名词缩写还有 UGC(普通用户生产),PGC(专业用户生产)等。能进行 AIGC 的产品项目众多,能进行 AIGC 的媒介也很多,包括且不限于: 1. 语言文字类:OpenAI 的 GPT,Google 的 Bard,百度的文心一言,还有一种国内大佬下场要做的的 LLM 都是语言类的。 2. 语音声音类:Google 的 WaveNet,微软的 Deep Nerual Network,百度的 DeepSpeech 等,还有合成 AI 孙燕姿大火的开源模型 Sovits。 3. 图片美术类:早期有 GEN 等图片识别/生成技术,去年大热的扩散模型又带火了我们比较熟悉的、生成质量无敌的 Midjourney,先驱者谷歌的 Disco Diffusion,一直在排队测试的 OpenAI 的 Dalle·2,以及 stability ai 和 runaway 共同推出的 Stable Diffusion。 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。 AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。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 Gemini Ultra。图像生成依赖于 GANs、VAEs 和 Stable Diffusion 等技术,应用于数据增强和艺术创作,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs 和 Video Diffusion 等,广泛应用于娱乐和语音生成,代表项目有 Sora 和 WaveNet。此外,AIGC 还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域,展现出广泛的应用前景。 AIGC 应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性,以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面,AIGC 工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对 AIGC 的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而,著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外,AIGC 的滥用可能导致虚假信息传播、侵犯隐私等问题,因此需要进一步加强监管和伦理约束。
2025-03-01
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2025-03-01