AI是一个谎言 - 揭开神话的面纱
By Linus Tech Tips · 2024-06-25
人工智能(AI)无处不在,但大多数关于AI的讨论都是误导性的,甚至是欺骗性的。我们需要剖析AI的实际能力,揭露科技行业对AI的过度炒作。
AI:将人工智能现状解构
- AI无处不在,每个人都在谈论它,但事实证明,绝大多数他们所说的只是误导性的,最坏的情况下甚至是彻头彻尾的欺骗。当你的智能手表或新的辅助电脑上有一个被称为AI的功能时,它并不是你可能想到的那种人工智能。我们将对这种炒作机器进行现实性的打击,剖析AI能做什么、不能做什么,以及科技行业为什么如此急于在绝对一切上贴上AI的标签。这条兔子洞的尽头可不仅仅只是金钱,而金钱之路走过去,事实证明故意设计的非常令人困惑,这使得它非常有趣。
- AI人工智能的经典定义可能最好由虚构例子来阐述。在科幻作品中,AI是你在指挥官数据、赫尔9000和GLaDOS这些机器人或机器中看到的容许推理能力的表现。然而天真、扭曲或陌生,这对我们这些肉体袋来说可能看起来如何奇异,你可能会原谅认为这仍然是AI的定义,很多人似乎认为是如此。但实际上,词语的含义一直在不断变化,我们现在将这些角色称为具有AGI(人工通用智能)的 机器,你所指的AI实际上是窄AI,或者我已经开始称之为AI Ani,并不是一种独立的通用智能,而是完全有效系统的另一个组件,由专业算法和数据处理工具利用形成完整的人工智能系统。
AI:将人工智能现状解构
探索心智生成模型的未来
- 人工智能的发展日新月异,生成模型如 GPT 已经展现出独特的创新能力,但目前仍然无法生成图像、视频或音频。除了像 Sora、Sunno 或 Dolly 这样具有特殊技能的生成模型外,大多数生成模型仍然局限于各自的专业领域,并且都受其训练数据的限制。
- 受训练数据的限制,很多情况下生成模型给出的答案会倾向于与训练数据相似。而当生成模型面对无法理解的概念或者令牌耗尽时,它们可能会开始产生幻觉,随意编造内容。有时候甚至会出现令人毛骨悚然的产物。
- 这些局限并不意味着机器学习人工智能是一条死路。在诊断疾病等高度复杂场景中,专门设计的模型非常有用。简单的神经网络数十年来一直在使用,从手写识别到网络流量分析再到视频游戏等各个领域。
- 人工智能的未来或许是人工通用智能 (AGI)。AGI 需要能够处理各种任务,就像你的大脑可以将过去的经验转化为新创作。但不同于狭义人工智能,AGI 需要能够同时运行多个模型,并持续训练和迭代,而不是仅仅依赖固定的快照。
- 尽管我们目前尚无法在现代超级计算机甚至人工智能智能手机上运行 AGI,但人工智能的进步仍然令人振奋。略微调整一下,人工通用智能将会带来机器学习和机器意识之间的模糊界限,让 AI 更接近传统的定义,真正学习和适应新事物。
- 现在,虽然我们距离运行 AGI 的目标还很遥远,但对于人工智能的探索和发展,我们始终充满了无限的期待和憧憬。
探索心智生成模型的未来
机器人技术的现状与未来展望
- 随着科技的不断进步,机器人技术正逐渐渗透到人们生活的方方面面。特斯拉公司最近的自动驾驶技术就引起了广泛关注。马斯克先生声称,2019年以后生产的特斯拉汽车将实现完全自动驾驶。虽然展示看起来很酷,但这仅仅是个开始。
- 实际上,要想让机器人真正驾驭汽车,光靠训练识别交通信号和行人等元素是远远不够的。生活中随时会发生意外状况,机器人必须具 备强大的实时感知和处理能力。然而,特斯拉的硬件3.0每秒处理能力仅为144万亿次,相比之下,Windows 11的某项功能仅需40亿次处理能力。
- 这种情况引发了人们对机器人技术的怀疑。过度营销和虚假承诺已经让人们对人工智能变得心存疑虑。AI不再仅仅是一个科技名词,它背后的含义已经被过度使用而淡化。当真正的计算机认知出现时,我们可能需要给它取一个全新的名字,以区别于被过度营销的AI产品。
- 目前,机器人技术更多地表现为一种概括性的引擎和推测性机器,它们无法进行推理,也无法理解自己的错误。尽管它们在处理不同媒体形式方面表现良好,但却无法像人类一样学习和改进。这让人们开始怀疑机器人技术的真正意义和未来发展。
- 在过度营销和超高期望的背后,机器人技术的发展之路依然充满挑战。需要更清晰的定义和更务实的承诺,才能让人工智能走向更加稳健和可靠的发展道路。未来,我们期待看到更加智能和可靠的机器人技术,为人类创造更加便捷和安全的生活环境。
机器人技术的现状与未来展望
生成AI模型的未来:超越预期的可能性
- 近年来,生成AI模型的发展取得了巨大的进展,从最初的简单文本生成到如今可以生成逼真图像和艺术作品。然而,尽管如此,这些模型的局限性和挑战依然存在。尤其是面对新颖、复杂的情境时,这些AI模型往往难以给出准确的指导。
- 就像原文中提到的,一个超级智能的章鱼在面对一只熊的攻击时,并不能指导你如何用手头的材料进行自卫,因为它缺乏关于'熊'或'棍子'的概念。它只会根据之前观察到的通信模式重复模仿,而无法理解真实世界的情境。
- 不过,随着时间的推移,这些局限性会逐渐解除,AI模型也将变得更加智能。诚如Emily Bender和Alexander Caller合作撰写的论文所言,AI模型本质上是一个超级智能的章鱼,通过观察和学习预期的通信模式,并在时间推移中更加准确地重复呈现。这意味着,当我们迎接通用人工智能时,我们将看到这些AI模型变得越来越像真正的智能生命体。
- 未来,AI模型的发展将为人类带来前所未有的可能性。它们将越来越接近我们的期望,甚至能够创作出让人难以区分的真实照片和艺术作品。这将带来一个前所未有的疑惑时代,人们将难以区分现实与虚拟、真实与虚假。
- 然而,我们也需要警惕AI技术可能带来的负面影响。当前处理这些后果的机构往往经费有限,而致力于推广AI技术的团体却获得更多支持。因此,在享受AI技术带来的便利的同时,我们也需要保持警惕, 确保自身安全。
- 总的来说,生成AI模型的未来充满了无限可能性,但我们也需要谨慎看待其发展带来的影响。只有在充分了解和控制这些技术的同时,才能更好地应对未来带来的挑战和变革。
生成AI模型的未来:超越预期的可能性
Conclusion:
AI并非通用智能,而是专业算法和系统的组合。未来的挑战是实现人工通用智能,这需要更多的技术突破和持续创新。