今天我想向大家生动直白地介绍一下人工智能目前的发展情况。

乌鸦的故事

首先,我想讲一个日本观察到的故事。日本有科学家观察到,当地的乌鸦学会利用红绿灯和汽车来帮助自己“安全打开坚果”。乌鸦发现,当红灯亮起时,汽车会停下来;当绿灯亮起,汽车会启动前进。于是,乌鸦把坚果放在马路中间,等待红灯亮起和汽车停下。然后它飞下来,用喙敲开坚果,享受美味。等到绿灯亮起,它又飞离,以躲避汽车。

突破鹦鹉学舌，ChatGPT已经有了乌鸦的理解能力

这个故事最先由我国最杰出的AI专家之一,朱松纯教授在2017年提出,来思考人工智能和智能本质。这个故事的核心在于,乌鸦通过观察,自主理解了三件事:汽车能压碎坚果,红绿灯能控制汽车,汽车能撞死我。基于此,它利用红绿灯和汽车达成了“安全打开坚果”的目标。 各位,chatgpt已经实现了和乌鸦同等的理解能力。但大多数人可能还没意识到,chatgpt这种已经“开窍”并具有“理解”能力的人工智能,与我们过去见到的那些只具备“鹦鹉学舌”模仿能力的人工智能有什么区别。过去的ML更像是记忆力和检索能力很强的“鹦鹉”,它找到的所有对应关系都来自我们提供给它看的例子。我们给它看的东西越多,离目标越近,它表现越好。但问题是,它根本听不懂我们在说什么,只会照葫芦画瓢。 而ChatGPT不仅能模仿历史数据,还能理解这些数据并进行逻辑推演。ChatGPT是一个“开窍”后拥有“理解”能力的人工智能。这种理解能力赋予了它举一反三的能力,进行逻辑推演的能力,知错就改的能力。ChatGPT这只“开窍”的乌鸦,不只依靠“对应关系”,它通过理解历史数据学到的“内在逻辑”,使其可以进行逻辑推演、举一反三,知错就改。它需要我们“教”,然后它“懂”,这是质的飞跃。 乌鸦通过连接“汽车可以压碎坚果”、“红绿灯控制汽车”和“汽车可以撞死我”这三件事,实现了利用红绿灯来“安全打开坚果”的目标。而ChatGPT也同样拥有把不同概念产生联系的能力,这使它可以独立处理更加复杂的任务,不像鹦鹉只能完成指定的单一工作。 过去的人工智能需要“喂”,然后“模仿”,依赖的是“对应关系”。ChatGPT需要“教”,然后“懂”,基于的是“内在逻辑”。ChatGPT的能力潜力和应用空间,比过往ML高出百倍。这既让人兴奋,也让人焦虑。兴奋的是因为可能性巨大,焦虑的是目前只有OpenAI一家研发出ChatGPT,且并未开源。如果ChatGPT如此重要却只能围绕它开发应用,每个人都得重新考虑商业模式。我们只能基于事实和理论尽量负责任地推演未来,而不是编造科幻故事。 接下来我会继续阐述ChatGPT的重要性和它带来的变化。 ChatGPT代表了人工智能上的一次质变。它不仅具备了过去ML所体现的“记忆”和“模仿”能力,还真正实现了一定程度的“理解”和“思维”。这使得人工智能可以独立解决更加复杂的问题,而不只是完成指定的单一任务。

ChatGPT的革命性变革

ChatGPT拥有的这种更高智能,将使很多行业发生革命性变化。例如,ChatGPT将大大提高自动驾驶的智能水平,使车辆在更复杂的交通环境下保持安全。在医疗领域,ChatGPT有望帮助医生做出更精准的诊断和治疗方案。在教育领域,ChatGPT可以充当更加人性化的在线教师和助手。 以医疗诊断为例。过去,人工智能在医疗领域的应用主要局限于图像识别。机器可以识别CT、MRI等医学影像, 帮助医生检测肿瘤、骨折等。但这仅仅是视觉识别和匹配,机器不理解影像中所展示的医学概念,也不理解如何用影像进行准确诊断。 ChatGPT凭借其理解能力,可以在医学影像识别的基础上,进一步推理和分析。 第一步,ChatGPT可以理解医学影像中所呈现的解剖结构、病理状态等医学概念。比如,它不仅知道影像中红色区域是炎症或肿瘤,还理解这些医学概念的细微差别和意义。 第二步,ChatGPT可以综合理解病人的症状描述、生命体征等其他信息。它可以找到这些信息之间的内在联系,理解如何把不同信息融会贯通,进行准确诊断。这需要理解各种医学知识以及对人体的整体认知。 第三步,ChatGPT可以根据对信息的理解,进行类似医生的诊疗方案推荐和解释。它不仅可以给出确定的诊断结果,还可以解释诊断理由,并提出后续治疗建议。这需要理解疾病治疗的相关医学知识和推理过程。 可以看出,ChatGPT的理解能力可以让机器真正理解医学概念和知识,进行类似医生的复杂诊断推理。这必将彻底改变医疗机器人和医生助手的形式,使其由现在的“影像识别工具”转变为更加智慧的“临床决策支持系统”。这必将带来医疗诊疗流程的革命性优化和提高。 综上, ChatGPT理解能力的运用使机器可以更深刻领会医学知识,进行复杂的逻辑推理,这必将使医疗诊断行业发生翻天覆地的变化,实现真正意义上的“人工智能+”。这也是我举出的案例中想要表达的观点和逻辑。

普通人如何跟上AI浪潮

确实,人工智能带来的行业变革将使我们进入一个新的时代。作为普通人,要适应这个时代,跟上人工智能的发展,有几点建议: 

第一,提高数字素养。要理解人工智能和其带来的变化,首先需要掌握一定的数字知识,例如数据、算法、机器学习等概念。这可以通过网络课程、书籍等方式系统学习。 

第二,跟进人工智能行业发展动态。要了解各行业的人工智能应用情况,明白它们带来的变化与影响。这可以通过关注相关企业、研究机构官方帐号,浏览行业报告等方式实现。

第三,根据自己所在领域选择相关应用学习。要选择与自己专业或工作相关的人工智能知识和技能进行学习,如机器学习、计算机视觉等。这可以通过实践项目、企业研发等方式进行。

这里我举一个软件工程师的案例,说明如何逐步实现与人工智能接轨:

 1)学习人工智能、机器学习、深度学习等基本知识和概念。重点关注计算机视觉和自然语言处理等内容。 

2)关注人工智能在软件行业的应用,如项目管理软件、界面设计软件等引入的人工智能功能,理解其带来的变革和影响。 

3)选择一个项目,如开发一款基于计算机视觉的界面设计软件。利用机器学习识别界面元素,并给出自动布局和美化建议。 

4)学习机器学习、TensorFlow等框架,开发计算机视觉模型识别常见界面元素像按钮、输入框等。

 5)结合界面设计规则和人机交互知识,开发算法给出布局和美化建议,产出高粒度的布局方案。 6)设计用户交互接口,开发软件Demo,获取用户反馈进行不断改进。最终形成一款人工智能辅助的界面设计软件。 可以看出,通过系统学习人工智能知识,动态跟进行业应用,选择与自身相关的项目实践,软件工程师可以逐步掌握人工智能技能,在工作中广泛应用,以适应这个时代的变革并保持竞争力。这也是我为普通人在人工智能时代保持发展进步而提出的建议。

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