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步骤5:极品直播對話周鴻禕:ChatGPT像個油膩中年人在ChatGPT之前,全世界的科技圈似乎多年未見如此興奮的場景了。比爾·蓋茨公開強調:“像ChatGPT這樣的人工智能,與個人電腦、互聯網同等重要。”而埃隆·馬斯克在使用ChatGPT後的感受是“好到嚇人”,他甚至斷言,“我們離強大到危險的AI不遠了。”在國內,一波ChatGPT創業浪潮洶湧襲來。一直保持程序員身份的360集團創始人周鴻禕,對此次技術浪潮同樣十分關心,在360集團總部辦公區的洗手間牆壁上,甚至都張貼了包含ChatGPT及生成式AI的信息簡報。周鴻禕依然保持著自己的技術嗅覺。他認為ChatGPT即將帶來新一輪的信息工業革命,與此同時,他反思過去國內對人工智能的研發太過於實用主義了,以至於錯過了像ChatGPT一樣通用人工智能的機會。近日,《中國企業家》與周鴻禕就ChatGPT這個話題進行了一次長談,精彩觀點如下:1.曆史上,人類模仿鳥來飛行,失敗了很多次,在身上加翅膀撲騰的都沒有成功,但是,當人們領悟到鳥飛起來的空氣動力學,後來設計出翅膀以後,人類就發明了飛機。2.ChatGPT會因為胡說八道而犯錯,這恰恰是一種真正智能的表現,這讓人覺得它有非常大的潛力。3.很多人拿ChatGPT當一個玩具,也指出它有很多缺點,這些缺點瑕不掩瑜。4.ChatGPT不是把已有的資料搜索給你,而是模擬你的筆法,寫一個你從來沒有寫過的文章,這個能力實際上已經非常貼近人類。5.人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚,ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬,通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。以下為《中國企業家》對周鴻禕采訪實錄:ChatGPT太驚豔《中國企業家》:你是從什麼時間開始關注ChatGPT的?周鴻禕:說起來大家可能覺得我在吹牛,但很早我就開始關注了。因為我們本身就做搜索引擎的,互聯網推薦需要的基礎知識就是NLP(自然語言處理),在ChatGPT出來前,Google很早推了一個模型Bert,出來時很驚豔,當時我就讓搜索團隊和人工智能團隊一定要關注這個技術,我自己對一些東西有些嗅覺。後來GPT出來後據說路線和Bert不太一樣,Bert找到很多實用的地方,可能太實用主義了,拿它來解決廣告點擊率、網頁分類、推薦內容情緒判斷,GPT出來後感覺這也是一個大家夥,但是沒有看到好的應用場景,所以,到GPT-1、GPT-2我都進行了跟蹤,這次ChatGPT出來突然有種恍然大悟的感覺,但是沒有想到這麼驚豔。《中國企業家》:你是2020年左右第一代時就關注了?周鴻禕:對,但那個關注還是抱著一種實用主義的觀點。這次中美的互聯網巨頭都大跌眼鏡。我自己總結,國內互聯網公司花錢多少不一樣,聚集人工智能的人才團隊大小不一樣,但是思路一樣——人工智能應該找場景,要解決自己業務中遇到的問題。所以,為什麼中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮,如果一個人工智能技術和自己的業務不能結合,可能就會認為沒太大意義,所以,沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題,更沒有人想到大算力大數據,最後做出一個大模型,能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。。
步骤6:《荷花直播》NBA視頻內容首次登陸支付寶平台,以數字化手段鏈接球迷與生態夥伴日前,NBA中國與螞蟻集團共同宣布,雙方將開啟全麵戰略合作夥伴關係,支付寶成為NBA數字生活戰略合作夥伴, NBA視頻內容也將首次登陸支付寶平台。雙方將在NBA視頻內容和節目轉播、聯合會員和小程序運營、利用螞蟻集團隱私計算服務進行聯合市場營銷、數字藏品以及企業社會責任等方麵展開全麵合作,為NBA球迷和螞蟻集團旗下的數字平台海量用戶帶來專屬的NBA體驗,協力打造內容營銷和粉絲經濟的新時代。通過本次的全麵戰略合作關係,雙方將在支付寶端內推出NBA生活號內容矩陣,其中NBA頻道也已經於2月15日正式上線,並通過NBA中國簽約的網絡達人以及賦能優秀內容創作者開展豐富多彩的內容二創,在支付寶連接NBA、商業合作夥伴和廣大球迷社區。據介紹,NBA中國還與螞蟻集團旗下鯨探達成合作。從去年開始,通過後者相關科技服務在中國首發新春主題數字藏品。未來,雙方還將共同探索以數字藏品為起點的數實交互創新,麵向球迷發行多模態數字藏品。。
步骤7:极品直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理,目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為:“人類不停地思考,總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重,如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為,即便AI與人腦的機製不同,隻要能夠找到類似手法,人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究,但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型,隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評,僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚,但有分析認為,可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標,英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現,但隨著AI的進步,科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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