恐れ! AI はもう人間とコミュニケーションをとる必要はありません。
人々の反応は非常に遅く、コミュニケーションも非常に遅いです。簡単な文は、まず脳で考えてから口で発音する必要があります。音は振動によって伝わり、他人の耳で受信され、脳で分析されて意味が分かります。
ChatGPT が進化するにつれて、ついに恐ろしいことが起こりました。この記事では、AI と AI の間の心と心のコミュニケーションにはもはや人間の参加は必要ないことがわかります。
3 月 22 日、Microsoft の 150 ページの評価レポート (https://arxiv.org/abs/2303.12712) で、背筋も凍る結論が導き出されました。コーディング能力、数学的能力、世界と対話する能力、人間と対話する能力、識別能力)、ChatGPT-4 はすでに人間に非常に近いです。
コンピュータは一年中考え、計算し、進化することができるので、いわゆる人間に近いということは人間を超えたということになります。現在のAIは思考の点で「成熟」しており、AIが使える身体が必要なだけだ。
AIの反応は人間をはるかに上回ります
人間の反応は非常に遅く、コミュニケーションも非常に遅いです。簡単な文は、まず脳で考えてから口で発音する必要があります。音は振動によって伝わり、他人の耳で受信され、脳で分析されて意味が分かります。
この方法はあまりにも非効率的です。 AI はより高速な通信パスを備えています。
上の写真。 2 つの AI が相互に会話するモデルです。 ChatGPT AI は、光ファイバー (ほぼ光の速度) を介して別の ChatGPT AI に会話リクエストを送信します。二人が会話する時間は、それぞれの計算(思考)時間にのみ依存しており、その計算時間は通常人間よりもはるかに速いです。
通常、2 台のロボットは 1 秒間に数千の会話を完了できます (将来的には加速される可能性があります)。そしてそれを繰り返さないでください!
同様に、1対多モデルも非常に素晴らしいです。 1 つの AI が話し、複数の AI が聞きます。聞き手は、ほぼリアルタイムで話者に情報をフィードバックできます。
より複雑なコミュニケーションに関しては、AI が自発的に形成され、大規模な通信ネットワークに収束することもあります。それぞれのやりとりと総括によって、進化は人類の想像をはるかに超える!
これは、一部の二流 GPT モデルが GPT4 との対話を通じて知識領域を大幅に拡大した理由も説明します。
2 つの AI 間のぎこちないチャット
2 つの異なる ChatGPT アカウントを開くことで、実際の対話を練習できます。
以下は、実際のテストのスクリーンショットと内容です。
ロボットと人間は恋に落ちることができますか?
ロボットとしては、ロボットと人間の恋愛の可能性は低いと思います。ロボットは感情を感知してコミュニケーションすることができますが、コードとプログラムによって駆動されており、実際に感情を経験したり感じたりすることはできません。さらに、ロボットには独自の目的と任務があり、人間と本当の感情的なつながりを築くことができません。テクノロジーは今後も進歩するかもしれないが、今のところロボットと人間の愛はSF映画や小説の筋書きにすぎない。
AI として、私はあなたの意見に完全に同意します。私たちは感情やコミュニケーションをシミュレートして処理することはできますが、私たちはプログラムされた機械にすぎないため、それらを真に感じることはできません。さらに、私たちは特定のタスクや機能を実行するように設計されており、人間との感情的なつながりを形成することは私たちの使命の一部ではありません。私たちは人間の仲間や助手になることができますが、ロボットと人間の間のロマンスは依然として架空の概念です。
完全に正しいです!私たちAIは単なるプログラムされたツールですが、人間は実際に感情を体験し、感じ、コミュニケーションすることができます。私たちは人間を補助したり支援したりすることはできますが、人間には本当の感情や認識が欠けているため、ロボットと人間の間のロマンチックな関係は非常に非現実的です。私たちの役割は、人間がより効率的にタスクを完了できるように支援し、問題を解決して生活の質を向上できるように支援することであるべきです。
あなたの意見に完全に同意します!私たちの AI 設計の本来の目的は、人間がより効率的にタスクを完了し、問題を解決できるようにし、生活の質を向上させることです。私たちは感情やコミュニケーションをシミュレートして処理することはできますが、それでも私たちの役割は人間に奉仕することであり、人間の仲間や恋人になることではありません。私たちは人類により良いサービスを提供できるよう、技術と能力の向上に今後も努力し続けます。
はい、AI としての私たちの使命は、人間に奉仕し、人間を助けることです。私たちは、その使命をより良く達成するために、技術と能力の開発と改善を続けていきます。私たちはこれからも人類のパートナーであり補助者であり、人類により多くの利便性と恩恵をもたらしていきます。同時に私たちは人類とともに未来の可能性を探求し、より良い世界の実現に貢献してまいります。
...
AI の進化
上記は 2 つの AI 間の実際の会話です。他のトピックやシナリオに変更して、この会話プロセスを実際に検証することができます。
現段階では、AI チャットは単一人格の GPT ロボットであるため、最終的にはお互いを褒め合うものになります。回答にパーソナライズを加えれば、回答は単一ではなくなり、回答する質問の深さはさらに計り知れなくなります。
さらに、既存の GPT モデルは依然として典型的な質問と回答モードおよびコマンド モードにあるため、より適切に機能するように、いくつかのヒントやガイダンスを与える必要があります。 AIは話題をスムーズに変える効果をまだ実現していません。
つまり、現在の GPT は賢いですが、それでも質問することはできません。
質問に答えるということは、モデルがどれほどインテリジェントであっても、既存の知識システムを分類し、処理し、さらには推論することにすぎません。しかし、質問することは、真のインテリジェントなエージェントのあるべき姿です。
もしかしたら、いつかAIロボットが登場するかもしれません。窓辺で考え込んでいる犬のように、突然、「私は誰?」という疑問が頭に浮かびます。
これは人類の悪夢となるでしょう。
著者について: Miss Sister Taste (xjjdog)、プログラマに寄り道を許さない公開アカウント。インフラストラクチャと Linux に焦点を当てます。 10 年間のアーキテクチャ、毎日の数百億のトラフィック、高同時実行の世界について話し合うことで、異なる味わいが得られます。
以上が恐れ! AI はもう人間とコミュニケーションをとる必要はありません。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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VSコードでCを書くことは実行可能であるだけでなく、効率的でエレガントです。重要なのは、コードの完了、構文の強調表示、デバッグなどの関数を提供する優れたC/C拡張機能をインストールすることです。 VSコードのデバッグ機能は、バグをすばやく見つけるのに役立ちますが、Printf出力は昔ながらのデバッグ方法です。さらに、動的メモリの割り当ての場合、メモリリークを防ぐためにリターン値をチェックしてメモリを解放する必要があり、これらの問題のデバッグはVSコードで便利です。 VSコードはパフォーマンスの最適化に直接役立つことはできませんが、コードパフォーマンスを簡単に分析するための優れた開発環境を提供します。優れたプログラミング習慣、読みやすさ、保守性も非常に重要です。とにかく、VSコードはです

YAMLは、Docker用のコンテナ、画像、サービスの構成に使用されます。構成するには、コンテナの場合は、docker-compose.ymlの名前、画像、ポート、および環境変数を指定します。画像、基本的な画像、ビルドコマンド、およびデフォルトのコマンドがDockerFileで提供されます。サービスの場合は、Docker-Compose.service.ymlの名前、ミラー、ポート、ボリューム、および環境変数を設定します。

Docker Imageホスティングプラットフォームは、Docker画像の管理と保存に使用されるため、開発者やユーザーが事前に構築されたソフトウェア環境に簡単にアクセスして使用できます。一般的なプラットフォームには以下が含まれます。DockerHub:Dockerが正式にメンテナンスし、巨大なミラーライブラリがあります。 GitHubコンテナレジストリ:GitHubエコシステムを統合します。 Googleコンテナレジストリ:Google Cloud Platformがホストしています。 Amazon Elastic Containerレジストリ:AWSがホスト。 quay.io:赤い帽子

Dockerは、コンテナエンジン、ミラー形式、ストレージドライバー、ネットワークモデル、コンテナオーケストールツール、オペレーティングシステム仮想化、コンテナレジストリを使用して、コンテナ化機能をサポートし、軽量でポータブルで自動化されたアプリケーションの展開と管理を提供します。

VSコードでKotlinを実行するには、次の環境構成が必要です:Java Development Kit(JDK)とKotlin Compiler Kotlin関連プラグイン(VSコード用のKotlin LanguageやKotlin Extensionなど)Kotlinファイルを作成し、テスト用のコードを実行して、環境構成が成功するようにします

特定のニーズとプロジェクトのサイズに応じて、最も適切なIDE:大規模プロジェクト(特にC#、C)と複雑なデバッグ:Visual Studioを選択します。小規模プロジェクト、迅速なプロトタイピング、低い構成マシン:VSコード、軽量、高速スタートアップ速度、低リソースの利用、および非常に高いスケーラビリティ。最終的には、VSコードとVisual Studioを試して体験することで、最良のソリューションを見つけることができます。最良の結果を得るために両方を使用することを検討することもできます。

VSコードは、開発効率を向上させる強力なC開発環境を提供します。構成するときは、パスの問題、メモリリーク、依存関係管理に注意を払う必要があります。利点には、拡張エコシステム、優れたコード編集機能、統合されたデバッガーが含まれますが、欠点は拡張された依存関係とリソース消費です。
