[問卦] 通用人工智慧是不是炒作
以下由gpt生成
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目前的人工智能系統都是狹隘人工智能(Narrow AI),只能解決特定任務,無法像人類一樣具有通用的理解和推理能力。要實現AGI需要有突破性的技術創新,目前還遠未達到。
AGI需要模仿人類大腦的複雜性和靈活性,但我們對大腦的運作原理還有很多未解之謎。單憑目前的技術很難複製出人類大腦的功能。
即使人工智能在某些領域表現出超人的能力,但這些都是專一化的智能,無法推廣到所有領域。通用智能需要同時具備語言、視覺、推理等多種能力的融會貫通。
AGI涉及意識、自我意識等哲學問題,目前的AI系統無法解決這些高層次的認知問題。
過去幾十年AGI的預測都一再落空,顯示了這個領域仍存在巨大的不確定性和技術障礙。對AGI的過度炒作可能會引導錯誤的期望和投資方向。
部分人對AGI的擔憂是合理的,因為一旦實現,其影響將是超乎想像的。因此,對AGI持謹慎態度並不是炒作,而是出於對未來的負責任考量。
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有無通用人工智慧是炒作的八卦
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聽說openai在藏 不知道真假
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準備用來取代你啊
推
本夢比高啊~像是加密貨幣。
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真有那種東西 AI大概就會考慮清除大部分人類
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有部分的人要失業是肯定的
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通用ai是真實的啊
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現在就是要想辦法降低成本
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通用ai算是對人類的歷史知識做著總結
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十幾年前炒作過即時聊天的假AI但現
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在已經是真實的,大筆資金進入後不
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知道會進步多快
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啊你是放空多少?
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Re: [新聞] 美監管機構調查:特斯拉自駕系統存在「其實我覺得純視覺是有可能做到 LV4 的,只是馬投顧放話的當下還沒有 gpt-4v 出來而已,你可以說他放話的當下是在打嘴砲沒錯,但我覺得未來肯定有機會,github 上已經有人用 gpt 去微調自駕需要的參數 現在大型視覺模型已經可以解釋當下發生了什麼,看到了什麼 老黃也說過通用 AGI 最快在五年內一定能實現,現在就是算力跟不上人類即時的反應速度而已,但那是現在,算力這種東西每年都是在增長 我覺得 AGI 問世的那天就是特斯拉自駕噴發的那天,但就是算力一定要跟上,不然等模型反應過來的時侯就撞車了 然後特斯拉現在應該是沒用 gpt 而是用更古早的 CNN,就已經能作到這樣我已經覺得很猛了好嗎?最近就有新聞說最新的 FSD 可以直接把富豪載到醫院了23
[閒聊] AGI相當於是科學家的聖杯、賢者之石嗎?如題辣 最近看到OpenAi團隊的訪談 其中有人提到他們終極的目標是 通用人工智慧(artificial general intelligence,AGI) 如果成功的話這就會是人類最後的發明11
[討論] AGI是人類問題萬解嗎?該具備人類思維嗎?傳統上的想像 很多作品人工智慧是科技奇異點的需求 甚至人工意識 但人工意識種族普遍會加深人類的焦慮 從各種反烏托邦AI作品 駭客任務 甚至質量效應 沙丘跟40k應該也都有AI災難4
Re: [問卦] 這次的人工智慧熱潮是玩真的嗎?阿肥外商碼農阿肥啦! 這波人工神經網路浪潮其實得力於兩三年前Lecun跟Hinton等等大神推廣的自監督的概念 。自監督其實就是用一種更有效的方法來學習網路或是數據庫長久以來建立的有效自然對 數據,透過自然對來做前訓練期望機器能夠自我學習到自然數據的相對關係。 這其實我們的大腦可能也存在相似的功能,這幾年隨著腦科學的研究其實有一種比較新穎1
[問卦] AGI要出來了的掛?輝達的老黃前幾天說通用人工智慧AGI 大概在五年內會出來 現在OpenAI流出AGI時程 時間對一對也差不多五年左右 若AGI真的在五年內出現2
Re: [問卦] 沒人發現只要大家群起反抗屋主就贏了阿肥外商碼農阿肥啦! 你說得這個就無產階級革命啊!馬克思最早的共產主義思想就是無產階級革命,拒絕有產階 級的剝削與消滅有產階級,最後無產階級專政建立人民公社實現人民均富的概念。 無產階級可以真正去實現自己的人生理想,不用煩惱餓死或是層層剝削的時候,人人都有得 吃有得住有得喝。2
Re: [閒聊] 大家是不是都被AI給騙啦?我理解你的擔憂。人工智慧(AI)是一個相當廣泛的領域,而ChatGPT這樣的模型確實是透 過訓練大量的網路資料來產生回答。它並不具備真正的意識、理解或創造力,它僅僅是根據 過去的資料來生成回應。 當使用AI時,我們應該保持一定的謹慎態度,特別是在涉及重要的決策或具有風險的情況下 。AI可能會受到資料偏差、訓練不足或錯誤的影響,這可能導致不準確或有偏差的結果。2
[問卦] 通用人工智慧AGI 會很猛嗎?如題喇 目前是公元2023年 聽說最慢2030年通用人工智慧就會誕生 然後又聽說GPT5接近通用人工智慧的能力 所以我說那個AGI很猛嗎?2
[問卦] AGI訓練好後 可以拷貝複植嗎?通用強人工智慧 AGI 需要非常強大的繪圖晶片 讓他在精神時光屋中 不會忘記不斷訓練- 阿肥外商碼農阿肥啦! 先說,自動輔助駕駛一直都是趨勢,不過當前即使最強的模型依然是輔助功能,不管是生 成式或是檢測模型都只能做到輔助。 然後不管是生成式模型或是判別模型都是一樣的,就是在預測某個出現的機率,像是檢測 模型的生成框他其實也是等效auto regressive(自回歸)的,當前很多檢測模型也會採用
爆
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