在之前我们可以将工智能视为一种决策式。 这种过分析和评估可的决策过程从而做出最优决策。它并不自行创造全新的逻辑和内容而是基于现有数据进行优化。 然而随着和特别是 的出现情况发生了变化。 在围棋领域取得了巨大突破打败了世界围棋冠军。尽管它学习了类历史上的各种棋谱但其认知和能力并未超越类总和。然而 则
完全不同它不再学习
类的棋谱而是基于简单的规则让机器自行生成不同的棋谱并与自己对战。 经过一段时间的训练 以的成绩打败了这标志着一种全新类型的——生成式的诞生。 生成式不仅限于特定领域而是具有更广泛的应用范围。例如年至年间出
现的和等生成式系统它们能够像类一样进行 用任务智能的处理。 与决策式 瑞典电报数据 不同生成式能够自行创造全新的逻辑和内容这使得它们在许多领域都能发挥出色的作用。 为代表的生成式 第一什么是生成式？ 生成式工智能()是一种工智能它能够基于输的数据自行创建生成新的数据或内容。 与传统的分析型不同生成式不仅仅能够理解数据还能够利用学到的
信息创造出全新的未曾存在的数据实例。 第生成式 与 Philip Voulgaris 一起学习优雅地淘汰产品 的核心能力。 生成式的核心能力具体如下图所示 它具有敢于质疑连续对话能力承认不知道用户意图有效捕捉提升准确度上下文理解等能力同时拥有逻辑判断推理各种能力。 第三思维的转变大力出奇迹-生成式的胜利。 整个生成式的胜利有一个基本思想这是我们强化学习之父萨顿的理论。 理查德·萨顿在《苦涩的教训》中指出历史上研究的关键错误在于过分依赖类的直觉和经验试图通过精心设计的规则和算法模
拟智能过去我们犯了
个错误即工智能必须按照我们的规则 CZ 领先 教给他们。然而今天我们看到利用大规模算力和数据通过学习算法自主发现解决问题的方法。 通过自主学习和大规模算力发现和提炼知识而非直接依赖类的显式规则。 当模型足够大时通过让系统自主学习物理世界的运作原理尝试构建一个能够超越类直观理解的通用物理世界模拟器。通过它自己学习创建新规则实现超越类。 私域数据是企业最核心资产而非模型和技术 接下来我们来看第部分数据是
智能之母。 . 工智能的原理 类大脑树突和轴突 工智能的原理可追溯至年卡哈尔因其关于树突棘在神经信号传递中重要作用的推测而获得诺贝尔奖。 此前们普遍认为类在认识事物时能够立即全面把握然而通过对大脑神经的显影分析发现这一过程实际上是逐层传递的类似于公路交通中必须按照特定路径逐步前行如先至南京再至徐州。 这一发现为我们理解大脑
的认知过程提供了新的视角。 如上图所示可以观察到右侧图片展示了树突的存在。 每个大脑神经细胞都拥有约个不同的连接点而整个脑则包含了大约亿个这样的神经细胞。这些神经细胞通过庞大的神经网络相互连接和传递信息通过电信号的激活形成了类独特的工智能。 卡尔尔的研究正是基于这一领域探索计算机模拟是否能够学习并模仿类大脑的工作方式。 工智能神
