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步骤5:名媛直播第三個進化,ChatGPT的GPT能力沒有打開。它用同樣一個模型,或者叫編碼了人類的文本知識,這是基礎。你再想象一下,它同樣處理音頻、視頻和圖片呢,這個能力對它來說已經不是問題了。這是我講的第三種可能。第四種可能,它今天還沒有手跟腳,沒有行動力,有人說做個物理機器人,這個想法就太狹隘了。ChatGPT今天需要的手跟腳是什麼?API(應用程序接口)。《中國企業家》:有API接口就行了?周鴻禕:Web service(Web服務),比如你今天能夠在美團訂餐,通過滴滴叫車,在淘寶、京東上購物,都是網站提供了這樣的按鈕可以下單。今天ChatGPT輸出的是一段語言代碼,明天它輸出的可以是一段指令,這段指令可以是格式化電腦,這段指令可以是把一個文件送到哪裏去,也可以是下單,當它有了這種能力之後,ChatGPT無所不能了。OpenAI今天沒有讓它自動去扒全網網頁,不是OpenAI不能,是不願意。為什麼?《中國企業家》:沒有讓它主動搜索。周鴻禕:最近微軟把它跟主動搜索結合起來,弄出很多問題,原因有兩個,有個原因是因為所有的網頁需要清洗數據和定期來進行訓練。一旦它學了摩爾定律,當訓練的成本急劇降低,算力每18個月又提高可能好幾倍,它能索引全世界網頁之後,它可以自己閱讀,我覺得這件事就有可能會失控。為什麼很多機器人一放出來就被人教壞了呢?因為網頁裏充滿了大量正確、不正確的東西,也充滿了很多新的東西。這樣訓練出來的人工智能,就不知道學出來什麼樣的價值觀了。《中國企業家》:所有科幻電影當中的預言都實現了。周鴻禕:對,在我的想法中,可能大部分都是錯的,我也希望我的想法是錯的,可能我本身並不是人工智能專家,但因為不是專家,使得我們沒有用顯微鏡看它,沒有用放大鏡去看它,而是說用一個整體的外部視角去看它。我提的這些觀點不一定都對,供大家拍磚。真正可怕的是什麼《中國企業家》:大家都在爭先恐後地要搭上ChatGPT這個車,我記得您也說過類似這樣的話,上不了這趟車,你會錯過很多東西,而且有可能會被淘汰,你怎麼看這種熱潮?周鴻禕:我剛才給你論調ChatGPT,因為它實現了通用智能,它實現了對人類知識基本的理解和編碼。第二,它也實現了有能力隨時更新和學習各種推理和計算的技能,也顛覆掉了很多傳統的垂直人工智能領域。它巨大的進步,使得它有可能成為各個行業的水跟電的支撐。我還是那一句話,你把它看成雲服務,把它看成API,它對消費者是聊天機器人的界麵,那隻是一個連接端,聊天機器人之所以強大,不是聊天機器人強大,是聊天機器人背後的雲端,智能大腦非常牛。你可以想象一下,今天如果把智能大腦通過API的方式,相當於把雲服務的方式連到目前各個業務係統裏,今天所有的產業,所有的行業是不是都可以被它賦能之後,都被它提升一下?我覺得它的發明,如埃隆·馬斯克說不亞於iPhone,比爾·蓋茨說不亞於重新發明互聯網,我覺得這些溢美之詞都不為過,我更願意說它可能會帶來一場新的工業革命,有點像蒸汽機和電力的發明。很多人忽視了一個概念,大家都把ChatGPT當作一個to C的應用,其實它做to C,僅僅是牛刀小試。它真正野心在哪裏呢?微軟今天是一家做to B的公司,微軟有Bing,有Edge,但市場份額都很小,微軟在Bing和Edge裏加這種東西,我認為叫柔道戰略,以小博大,去對付穀歌。穀歌占據了全球92%的搜索市場,微軟隻有5%。這有點像當年麵臨免費殺毒的窘境一樣,穀歌要不要引刀自宮?最後可能即使自宮也未必成功,因為Chrome的市場份額也比Edge大很多。今天微軟真正的價值在於雲服務。換句話說,微軟可能將來要在自己to B領域真正地把這些能力用上。據說ChatGPT已經找了100家左右的垂直類的創業小公司跟他們來合作,他們在ChatGPT的雲服務的基礎之上,來孵化100個垂直應用。我認為這才是ChatGPT可怕的。《中國企業家》:培養它的生態。周鴻禕:實際上我認為是叫SaaS的生態。我早就鼓吹SaaS應用是對企業數字化最好。ChatGPT本身就是SaaS服務,部署容易,有瀏覽器就能用,門檻極低,會聊天就能用。當然價格也很便宜了。ChatGPT一個月收費,一個賬號也就幾十美金,將來一年可能199美元或者幾百美元。所以它要扶植的一定是垂直應用。如果沒有App Store,蘋果不可能成為一個平台,蘋果就是一個觸摸屏的諾基亞。所以這是一種非常去中心化,市場化的思想,就是群體智慧。ChatGPT它做的是通用人工智能,在通用的人工智能上搭建垂類,我覺得是非常聰明,也是非常省力的方法。數字化浪潮來的時候,我說所有的行業值得重做一遍。這句話叫正確的廢話,肯定是要重做,很多傳統企業問我怎麼重做?我還回答不出來。但現在很多企業如果用ChatGPT重塑一遍就比較容易,你買個SaaS服務就好了,把SaaS服務跟你現在已有的業務流程對接起來。。
步骤6:《晚夏直播》人工智能或使科研發生重大變化人工智能(AI)技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖,能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓,通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣,AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀:“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高,就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名,在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次,找到了更優的相乘次數,相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年,深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作,該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示:“以與計算機的適配度作為對象,巧妙地利用了AI,這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度,僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出:“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家,每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性,道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係,也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說:“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段,我想總有一天會想出好辦法的。”。
步骤7:诺珏直播那如何才能控製咖啡的萃取呢?科學家們已推導出程序模型來實現萃取率的調節,輔助製作出美味的咖啡。咖啡萃取用數學模型輔助製作美味咖啡由數學家、化學家、材料科學家和咖啡師組成的研究團隊建立了一個數學模型來模擬真實的衝泡咖啡條件。他們製作了特定的研磨咖啡裝置模型,其中包含成千上萬咖啡顆粒與衝泡咖啡的水。由於咖啡顆粒數量多,且排列方式複雜,因此研究者通過數學運算將模擬方程重複了數百萬次,並在此過程中不斷灌入水來模擬真實的衝煮咖啡條件。通過數學模型來預測有多少固體咖啡最終會溶解在水裏,即咖啡的萃取率。濃縮咖啡籃幾何形狀示意圖通過求解一係列方程發現,構建的模型能準確預測在現實生活中咖啡的萃取率。他們設想,當咖啡粒足夠大時,水會快速地流過咖啡粒;當咖啡磨得細一些時,較小顆粒的比表麵積會更大,更大的比表麵積意味著與水的接觸麵積就會更多,因此可以迅速萃取物質。但是事實上當咖啡粒磨得過於細小時,與設想恰恰相反,過於細小的顆粒會堵塞水流動的縫隙,從而阻礙了萃取,而不是幫助萃取。咖啡師的目標不僅僅是製作美味的咖啡,這樣美味的咖啡還必須是可重複製作的。所以研究者通過測定不同條件下咖啡萃取率的重現性來評價製備咖啡口感的重現性。數學模擬理論結果顯示,當咖啡質量較少時,水在較淺的咖啡床中流動得更快;同時,咖啡粗磨時形成的顆粒更均勻,萃取咖啡的重現性更好,在構建的模擬方程中更易實現對咖啡萃取率的預測。。

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