选择邯郸网站制作,做网站台式还是笔记本,好看的ppt模板,大气网站后台界面来源#xff1a;硅发布13年前#xff0c;我采访Wolfram|Alpha的创始人、美国计算机科学家史蒂芬.沃尔弗拉姆时#xff0c;大吃一惊。当时Wolfram|Alpha刚推出#xff0c;使命是#xff1a;让每一个人都可以在搜索引擎里搜出计算机计算的结果。比如说#xff0c;输入硅发布13年前我采访Wolfram|Alpha的创始人、美国计算机科学家史蒂芬.沃尔弗拉姆时大吃一惊。当时Wolfram|Alpha刚推出使命是让每一个人都可以在搜索引擎里搜出计算机计算的结果。比如说输入How many people in China这个搜索引擎会直接跳出目前中国的总人口数、人口密度、平均年人口增长率、预期寿命及平均年龄等直观数据。当时我意识到如果说谷歌试图将人类智力活动的其中一维——记忆力趋向于完美那么Wolfram|Alpha在致力的其实是人类智力活动的另一个维度——逻辑。但是当时沃尔弗拉姆告诉我说他更加渴望的是最终能实现当用户向机器提问时机器也能自动去其它地方寻找可能存在的纯计算空间通过实时开发新的科学和方法去动态地发现新的答案。也就是说希望在逻辑的这个维度拓宽人脑目前能够达到的能力。最近在硅谷火热的生成式AI则涉及到了人类的“创造力”领域。刚刚红杉资本发表了他们对这一领域的分析我们一起来读一下红杉资本对生成式AI梳理出来的框架。如下生成式AI还很早期。平台层刚刚好而应用空间几乎还没开始。但预计AI的杀手级应用将出现比赛正在进行人类善于分析事物。机器甚至更好。机器可以分析一组数据并在其中找到模式将其用于多种用途无论是检测欺诈邮件或垃圾邮件、预测你快递的ETA还是预测下一步给你看哪个TikTok。机器在这些任务上越来越聪明这被称为是“分析式人工智能或者是传统人工智能。但是我们人类不仅擅长分析也擅长创造。我们写诗、设计产品、制作游戏和编写代码。直到最近机器还没有机会在创造性工作方面与人类竞争——它们被归为分析和死记硬背的认知劳动。但机器刚刚开始善于创造有意义和美丽的东西。这一新类别被称为是“生成式人工智能意思是机器正在生成新的东西而不是分析已经存在的东西。生成式 AI 正朝着不仅更快、更便宜的方向发展而且在某些情况下它还会比人类手工创造的东西更好。每一个需要人类创造原创作品的行业包括从社交媒体到游戏、从广告到建筑、从编码到平面设计、从产品设计到法律、从营销到销售我们认为都有可能被重新发明。某些功能可能会被生成性 AI 完全取代而其他功能则更可能是从人类和机器之间紧密的迭代创意周期中茁壮成长——但不管怎样生成式 AI 应该在广泛的终端市场中释放出更好、更快、更便宜的创作。我们的梦想是生成性 AI 将会把创造和知识工作的边际成本降至零以产生巨大的劳动生产率和经济价值以及相应的市场容量。生成性 AI 所涉及的领域——知识工作和创造性工作——包括了数十亿的工人。生成性 AI 可以使这些工人的效率和/或创造性至少提高 10%他们不仅会变得更快、更有效而且会比以前更有能力。因此生成性 AI 有可能产生数万亿美元的经济价值。为什么是现在生成式 AI 和更广泛的 AI 都有这个问题为什么是现在答案是更好的模型、更多的数据和更多的计算。由于这一类别的变化比我们能捕捉到的要快值得我们回顾最近 AI 发展的历史以便把当前时刻放置于上下文背景中。浪潮 1小模型至上时间为 2015 年以前5 年多以前小模型被认为是理解语言的最先进技术。这些小模型擅长分析任务并被部署在从预测交付时间到欺诈分类的工作中。然而对于通用的生成任务它们的表达能力还不够强。生成人类水平的写作或者代码仍只是一个梦想。浪潮 2规模竞赛时间为 2015 年到今天谷歌研究院的一篇里程碑式论文Attention is All You Need描述了一种用于自然语言理解的新神经网络架构称为 transformers可以生成质量上乘的语言模型同时具有更高的可并行性需要的训练时间也大大减少。这些模型是少数的学习者可以相对容易地针对特定领域进行定制。当然随着模型越来越大它们开始提供人类的水平然后是超人的结果。从 2015 年到 2020 年用于训练这些模型的计算量增加了 6 个数量级其结果在手写、语音和图像识别、阅读理解以及语言理解方面超过了人类性能的基准。其中OpenAI 的 GPT-3 脱颖而出该模型的性能比 GPT-2 有了巨大飞跃在从代码生成到冷笑话写作的任务上提供了诱人的 Twitter 演示。 尽管有所有基础研究领域的进展这些模型并不普遍。它们体积大、运行困难需要 GPU 协调不能广泛使用不可用或仅有封闭的测试版而且作为云服务使用的费用昂贵。但是尽管有这些限制最早的生成性 AI 应用开始进入战场。 浪潮 3更好、更快、更便宜2022 年开始计算变得更便宜。新的技术如扩散模型缩小了训练和运行推理所需要的成本。研究界继续开发更好的算法和更大的模型。开发者的权限从封闭测试版扩大到了开放测试版或者在某些情况下开放源代码。浪潮 4杀手级应用出现现在 随着平台层的稳固模型继续变得更好、更快、更便宜以及模型的访问趋向于免费和开源应用层的创造力爆发时机已经成熟。就像手机通过 GPS、相机和随身连接等新功能释放了新类型的应用一样我们期待这些大型模型能够激发新一波生成性 AI 应用。正如十年前移动通信的拐点为少数几个杀手级应用创造了一个市场缺口我们预计AI 领域的杀手级应用也将出现。比赛正在进行。市场格局 下面是一个我们制作的示意图描述了将为每一个类别提供动力的平台层以及将建立在这些平台层上的潜在应用类型。……本文剩余内容的主要摘要如下1红杉资本认为这些平台层上的生成式AI的潜在应用类型是什么哪一些是让红杉资本感到兴奋的应用2生成式AI的应用会有一些什么特点如在交互模式方面、形成因素方面、具有可持续性的品类领导者方面、障碍和风险方面等等。3目前我们正站在生成式AI的哪一个阶段时间表和进度条会如何发展未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
