Memahami AGI: Masa depan kecerdasan?
Bayangkan dunia di mana mesin boleh melakukan apa-apa tugas yang boleh dilakukan oleh manusia, daripada mendiagnosis penyakit kepada mengarang simfoni, daripada memandu kereta sehinggalah membuat keputusan moral. Realiti yang dibawa oleh kecerdasan am buatan (AGI) mungkin terdengar seperti mimpi fiksyen sains yang tidak dapat dicapai. Jadi, mari kita selami dunia yang menarik tentang apa sebenarnya AGI.
Apakah Kecerdasan Buatan Am
Pertama, mari kita pecahkan istilah tersebut. Kecerdasan Am Buatan (AGI) ialah sejenis kecerdasan buatan. Tetapi tidak seperti kecerdasan buatan yang mungkin anda kenali (Siri pada iPhone anda, cadangan pada Netflix, atau kereta pandu sendiri), AGI tidak hanya melaksanakan satu tugas tertentu. Sebaliknya, ia direka untuk menyelesaikan apa-apa tugas intelektual yang boleh dicapai oleh manusia.
Anda mungkin berfikir, “Tunggu sebentar, Siri saya boleh menetapkan pemasa, beritahu saya jenaka, malah memberi saya ramalan cuaca – bukankah itu banyak tugasan, tetapi kebolehan ini hanyalah contoh AI sempit. Setiap tugas ini telah dipraprogramkan dan berbeza, jadi Siri anda tidak boleh tiba-tiba mula mendiagnosis keadaan perubatan, contohnya. Ia tidak dibina untuk melakukan itu.
Sebaliknya, AGI tidak terhad dengan cara ini. "Tujuan umum" dalam AGI bermakna ia boleh menggunakan kecerdasan untuk sebarang masalah, dan bukannya hanya memfokuskan pada tugas yang sempit. Contohnya, jika AGI diperlukan untuk mendiagnosis keadaan perubatan, tidak perlu memprogramkan fungsi khusus tersebut. Sebaliknya, ia boleh menggunakan kecerdasannya untuk mengenal pasti simptom, penyakit dan diagnosis seperti doktor manusia.
Tetapi, perlu diingat bahawa AGI adalah lebih daripada sekadar serba boleh. Ia merangkumi bukan sahaja unsur-unsur konvensional kecerdasan manusia, seperti pemahaman, pembelajaran, dan penyesuaian, tetapi juga kreativiti. Bayangkan sebuah mesin yang bukan sahaja dapat mempelajari bahasa tetapi juga memahami nuansa halus warna tempatan, humor dan simpulan bahasanya. Inilah yang diharapkan oleh AGI.
Untuk masa hadapan
Ini semua sangat mengujakan, tetapi penting juga untuk diingat bahawa kecerdasan buatan am masih merupakan konsep dan bukan realiti, sekurang-kurangnya buat masa ini. Walaupun terdapat kemajuan yang ketara dalam kecerdasan buatan, kami masih jauh daripada mencipta mesin dengan rangkaian penuh kebolehan kognitif manusia, seperti kreativiti sebenar dan kesedaran emosi.
"Walaupun kemajuan yang ketara dalam kecerdasan buatan, kami masih jauh daripada mencipta mesin dengan rangkaian penuh keupayaan kognitif manusia, seperti kreativiti sebenar dan kesedaran emosi."
Robot pada TV Sci-Fi AGI sering digambarkan dalam novel sebagai mempunyai kesedaran manusia. Laluan ke kecerdasan buatan am mungkin lebih beransur-ansur dan kurang dramatik. Walaupun publisiti meluas, masih terdapat perdebatan besar dalam komuniti saintifik sama ada dan bila kecerdasan buatan am akan menjadi kenyataan.
Pada masa yang sama, pencarian kecerdasan buatan di mana-mana menimbulkan beberapa persoalan menarik: apakah kecerdasan itu, dan bagaimana kita boleh menirunya. Bagaimanakah kita boleh membina mesin yang bukan sahaja boleh mengikut arahan tetapi juga memahami dan belajar Apakah maksud mesin untuk memahami sesuatu soalan ini membawa kita dalam mengejar kecerdasan buatan umum, dan jawapannya mungkin mentakrifkan semula hubungan kita dengan teknologi perhubungan.
Kesimpulan
AGI ialah konsep menarik yang menjanjikan untuk membawa kecerdasan buatan ke tahap yang lebih tinggi. Ini tentang mencipta mesin yang bukan sahaja boleh melaksanakan tugas, tetapi juga memahami, belajar dan menyesuaikan diri dengan situasi baharu sama seperti manusia. Walaupun AGI sebahagian besarnya masih bersifat teori pada masa ini, kami tidak jauh dari mencapai matlamat ini. Penerokaannya membuka pintu kepada kemungkinan baharu dan mencabar pemahaman kita tentang kecerdasan. Dan, siapa tahu? Mungkin suatu hari nanti anda akan mempunyai pembantu AGI anda sendiri yang boleh membantu anda dengan segala-galanya daripada cukai hingga resipi makan malam, sambil membuat beberapa jenaka lucu dan berinteraksi dengan anda pada tahap "manusia".
Atas ialah kandungan terperinci Memahami AGI: Masa depan kecerdasan?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
