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🎨 作者:mikigo 📔 阅读量:

生成式AI:人工智能的未来

这本书勾起我兴趣的是竟然号称是一个AI写的,就很好奇AI这玩意儿能写出什么来;

实际看下来,是作者写本书的时候使用AI辅助写作,5天就写完这本书,效率确实炸裂啊。

为什么让AI自己写一本关于AI的书?

首先,AI本身很适合编写AI领域的书,因为它可以在几秒钟内处理、分析大量信息。

其次,AI本身能从独特的视角来描述AI,特别地,它能够以人类难以做到的方式分析与理解复杂的概念和想法

再次,让AI来创作一本关于AI的书,将有助于消除这个先进领域的神秘感,使AI更易被大众接受。

最后,让AI描述AI,可以为这个领域开辟全新的可能性。

简史

人类自古渴望构建智能思维的机器,从最早的算盘 --> 计算机 --> 机器学习 --> 人工智能 --> 未来可能超越人类

理解AI

用一系列测试来确定机器是否具有智能,如一些比较著名的测试:

  • 图灵测试,如果一台机器能够与人类进行对话,而人类又无法将机器与人类彻底区分开来,那么这台机器就可以被认为具备智能。
  • 勒布纳奖(基于图灵测试的年度竞赛)
  • 中文房间测试
  • King-Kong测试
  • AI箱实验

尚没有一个计算机系统以被科学界普遍接受的方式通过图灵测试,但该测试仍被认为是机器展示智能行为能力的基准。

AI的原理

AI系统分为两类:基于规则的学习系统、机器学习系统

基于规则的学习系统

通过一些条件判断,然后做出相应的响应。

机器学习系统

从数据中学习,并且会随着时间的推移而改进性能。


人类无法理解AI,因为AI是从数据中学习,建立自己的模式和关系并不断调整,而不是明确地用一套规则来编程。

工程师想要了解他们的AI究竟在做什么,可以查看权重、偏差和激活函数,但这并不一定就是直接且清晰的。

在某些情况下,LIME、SHAP等可解释性工具可以用来帮助理解AI的决策过程。

但它仍然需要对模型和数据集有很好理解,最终可能无法完全掌握AI生成的规则。

AI学习的类型

监督学习中,机器学习系统是在一个标记的数据集上训练的,这意味着每一个输入都会提供期望的输出;

  • 计算机视觉
  • 自然语言处理
  • 语音识别
  • 推荐系统
  • 机器人

无监督学习中,机器学习系统必须自己在数据中找到模式和结构。

半监督学习是监督学习和无监督学习的结合。在半监督学习中,机器学习系统被提供一些标记的数据,但不是所有数据。然后,系统必须使用标记数据来对未标记的数据进行预测。

机器学习有一种方法叫作“强化学习”。在这种方法中,数据集并不像监督学习中那样被事先标记。相反,机器被要求做出预测或决策,正确的答案会得到奖励,不正确的答案会受到惩罚。

ChatGPT

ChatGPT主要是基于从数据中学习到的模式,还不是通用人工智能,但它是个强大的工具,能够以较高的准确性,执行广泛的自然语言处理任务,也就是说ChatGPT还不属于传统意义上的“智能”。但它肯定是一个“超级有用”的工具,可以在语言翻译、文本总结、问题回答等许多应用中大放异彩。

属于弱人工智能

AI的真相和虚妄

大势不可逆

没有应用AI技术的企业很快就会落后,而成功实施AI战略的企业将会具备显著的竞争优势,通过技术实现运营自动化,降低成本,开发新产品和服务,建立新的商业模式和抓住新的盈利点。

没有任何工作能够在AI时代独善其身,所有的一切都清晰地摆上台面。如果你觉得自己的工作不会被替代,那只能是一种幻觉。

AI的局限

莫得感情,AI可以识别情绪,但它们无法真正体验和理解情绪。

莫得创造力,AI能够生成新想法与解决方案,通常被称为“创造力”。然而,AI的创造力与人类的创造力不同,无法提出真正原创和独特的概念,只能生成在其被训练范围内的想法,缺乏跳出框架思考并提出真正新颖想法的能力。

莫得道德,对错、善恶直接干蒙圈;

未来

AI很可能彻底改变人类的生活和工作方式,同时也会给社会带来重大风险。随着AI系统变得更加先进、自主,它可能开始以法律系统无法处理的方式犯罪,对人类造成伤害。

以下情况阁下何如应对?

  • 执法系统是AI
  • AI本身就是犯罪分子

最大的问题是缺乏问责制。谁对AI的行为负责,无法知道谁是真正的控制者。

AI带来的问题:

  • 它可能直接取代大量工作岗位,扰乱劳动力市场。

  • AI对隐私和安全的影响。

  • AI对社会造成的潜在风险。

  • 要确保AI系统是透明的,要具备可解释性和公平性。

  • 必须确保AI系统的开发和应用能够促进人类福祉,而不会威胁人类生存,我们必须保持警惕,确保AI系统的开发应用与人类价值观相一致。

人类教育如何应对

1.技术能力。理解AI和机器学习的基础知识,并且有能力在新技术涌现时迅速学习。

2.创造力。具备提出创意和解决方案的能力,有能力跳出传统思维框架。

3.适应性。能够迅速适应新技术与就业市场的变化。

4.解决问题。具备分析和解决复杂问题的能力,能够进行批判性思考,做出明智决策。

5.情绪管理。具备理解和管理自己和他人情绪的能力,包括良好的工作能力。

6.沟通能力。具备沟通复杂思想和信息的能力(口语和文字能力)。

7.领导力。鼓舞、激励和领导他人以实现共同目标的能力。

8.道德与社会责任。能够负责任地理解和驾驭AI带来的道德和社会影响。

9.持续学习。在科技和就业市场不断发展的情况下,具备持续学习和适应的能力。

10.以人为本。设计、开发对人的需求和福祉具备包容性和响应性的AI方案。