昨天看了一本書，大約看了1/4，說(shuō)說(shuō)感想
書的名字叫《生命3.0 》
就是實(shí)打?qū)嵉赜懻撊斯ぶ悄艿?，不過視角是站在對(duì)人工智能發(fā)展的預(yù)期以及可能對(duì)人類帶來(lái)的影響，不是教科書，不設(shè)計(jì)技術(shù)細(xì)節(jié)

接下來(lái)是筆記

本書的開始講述了一個(gè)人工智能改變世界的故事：
一家公司制造出了一個(gè)可以自我迭代不斷變得更強(qiáng)大的人工智能，并且用不讓人工智能聯(lián)網(wǎng)等方式對(duì)其加以控制，對(duì)外將其面目完全隱藏起來(lái)。
然后他們開始積累財(cái)富：使用它創(chuàng)造高質(zhì)量又低成本的電影，進(jìn)軍影視行業(yè)，開發(fā)量化投資程序在滿世界的交易市場(chǎng)割韭菜。
積累了大量財(cái)富后，他們開始想要統(tǒng)治世界：在科技上創(chuàng)立很多新興企業(yè)，在很多應(yīng)用科學(xué)領(lǐng)域不斷突破，支持媒體控制輿論來(lái)宣揚(yáng)和平和人道主義，盡力消除不同群體間的矛盾，在各個(gè)國(guó)家挑選扶持有利于自己的政黨人士，最后以名叫“人道主義聯(lián)盟”的組織面世，弱化各個(gè)國(guó)家政府的權(quán)利，實(shí)現(xiàn)權(quán)力的統(tǒng)一。

作者提出了一個(gè)問題：我們希望世界變成這樣嗎？

帶著這個(gè)問題我們進(jìn)入了下一個(gè)章節(jié)
首先當(dāng)前的人工智能專指現(xiàn)在的很多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型

作者開始介紹本世紀(jì)關(guān)于人工智能發(fā)展可能會(huì)帶來(lái)影響的三個(gè)觀點(diǎn)
1.樂觀派：認(rèn)為通用人工智能在本世紀(jì)就會(huì)到來(lái)且一定會(huì)造福社會(huì)。
2.技術(shù)懷疑派：認(rèn)為通用人工智能本世紀(jì)絕不會(huì)到來(lái)，現(xiàn)在討論為時(shí)尚早。
3.謹(jǐn)慎派：認(rèn)為通用人工智能在本世紀(jì)就會(huì)到來(lái)，但是我們要從現(xiàn)在開始就展開討論和研究，確保它在未來(lái)能夠造福人類

作者討論了各種我們?cè)跔?zhēng)論時(shí)會(huì)產(chǎn)生的誤解和分歧，并且盡量使用特別寬泛的描述來(lái)定義一些概念，例如：智能是實(shí)現(xiàn)各種復(fù)雜任務(wù)的能力
作者也例舉了一些他認(rèn)為沒必要討論的偽問題：讓我印象很深的一句話是，“有一種觀點(diǎn)認(rèn)為人工智能是不會(huì)產(chǎn)生目標(biāo)的，但是巡航導(dǎo)彈也有他的目標(biāo)”

接下來(lái)本書開始為下文做鋪墊，具體闡述了智能到底是什么？
1.存儲(chǔ)：一個(gè)穩(wěn)定的狀態(tài)就能存儲(chǔ)信息，存儲(chǔ)信息的可以是不同的物質(zhì)，比如泥巴坑里的一個(gè)小球，在某個(gè)坑里他不會(huì)亂滾，
2.運(yùn)算：將一個(gè)信息輸入，能夠根據(jù)固定的規(guī)則輸出另外一個(gè)信息，就像把一個(gè)球扔到泥巴地里，最后它會(huì)沿著泥巴的斜坡滾到對(duì)應(yīng)的坑
3.學(xué)習(xí)：當(dāng)小球滾過泥巴改變了丘壑的形狀，這就是學(xué)習(xí)。





我自己的思考：
人工智能就是我們創(chuàng)造出的“n次元泥巴地”
有正確答案的案例就仿佛有磁場(chǎng)的小球，會(huì)不顧溝壑滾到對(duì)應(yīng)的位置，順便也就為這片泥巴地犁了一道溝
人工智能最需要的是“小球從這個(gè)點(diǎn)出發(fā)最終應(yīng)該滾到哪里？”這個(gè)正確答案，

如何制造泥巴地很難，泥巴地要柔軟可塑性強(qiáng)，也要結(jié)實(shí)，不同的泥巴地對(duì)應(yīng)不同的小球
但哪里有那么多的小球呢？有足夠多的小球，我們才能早出萬(wàn)能的泥巴地

上述的比喻就是我對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和帶標(biāo)注數(shù)據(jù)的理解

我認(rèn)為大語(yǔ)言模型很有可能未來(lái)的通用人工智能做鋪墊，現(xiàn)在它所不擅長(zhǎng)的一些細(xì)分領(lǐng)域和數(shù)學(xué)計(jì)算，我認(rèn)為這也不是人類天生擅長(zhǎng)的任務(wù)
我認(rèn)為現(xiàn)在大語(yǔ)言模型的局限在于
1.這是一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型，無(wú)法通過新的數(shù)據(jù)去迭代自身，這可能是最重要的局限了
2.GPT無(wú)法接受更多模態(tài)數(shù)據(jù)，如果可以的話，基于第一點(diǎn)，通過現(xiàn)實(shí)世界獲得無(wú)窮無(wú)盡的真實(shí)輸入，可能就無(wú)敵了。
3.AutoGPT前一陣很火熱，但是GPT是語(yǔ)言模型，有些語(yǔ)言很難邏輯嚴(yán)密的對(duì)應(yīng)具體操作和目標(biāo)，所以“會(huì)說(shuō)不代表會(huì)做”，我們很多浮現(xiàn)于意識(shí)層面的任務(wù)是依靠自言自語(yǔ)來(lái)一步步地完成，但是很多任務(wù)是不靠語(yǔ)言來(lái)銜接的，對(duì)于任務(wù)的統(tǒng)籌規(guī)劃可能需要另一個(gè)模型以及數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)
4.細(xì)分領(lǐng)域優(yōu)質(zhì)帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)還是稀缺資源