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昨天看了一本书，大约看了1/4，说说感想书的名字叫《生命 》就是实打实地讨论人工智能的，不过视角是站在对人工智能发展的预期以及可能对人类带来的影响，不是教科书，不设计技术细节接下来是笔记本书的开始讲述了一个人工智能改变世界的故事：一家公司制造出了一个可以自我迭代不断变得更强大的人工智能，并且用不让人工智能联网等方式对其加以控制，对外将其面目完全隐藏起来。然后他们开始积累财富：使用它创造高质量又低成本的电影，进军影视行业，开发量化投资程序在满世界的交易市场割韭菜。积累了大量财富后，他们开始想要统治世界：在科技上创立很多新兴企业，在很多应用科学领域不断突破，支持媒体控制舆论来宣扬和平和人道主义，尽力消除不同群体间的矛盾，在各个国家挑选扶持有利于自己的政党人士，最后以名叫“人道主义联盟”的组织面世，弱化各个国家政府的权利，实现权力的统一。作者提出了一个问题：我们希望世界变成这样吗？带着这个问题我们进入了下一个章节首先当前的人工智能专指现在的很多神经网络的模型作者开始介绍本世纪关于人工智能发展可能会带来影响的三个观点1.乐观派：认为通用人工智能在本世纪就会到来且一定会造福社会。2.技术怀疑派：认为通用人工智能本世纪绝不会到来，现在讨论为时尚早。3.谨慎派：认为通用人工智能在本世纪就会到来，但是我们要从现在开始就展开讨论和研究，确保它在未来能够造福人类作者讨论了各种我们在争论时会产生的误解和分歧，并且尽量使用特别宽泛的描述来定义一些概念，例如：智能是实现各种复杂任务的能力作者也例举了一些他认为没必要讨论的伪问题：让我印象很深的一句话是，“有一种观点认为人工智能是不会产生目标的，但是巡航导弹也有他的目标”接下来本书开始为下文做铺垫，具体阐述了智能到底是什么？1.存储：一个稳定的状态就能存储信息，存储信息的可以是不同的物质，比如泥巴坑里的一个小球，在某个坑里他不会乱滚，2.运算：将一个信息输入，能够根据固定的规则输出另外一个信息，就像把一个球扔到泥巴地里，最后它会沿着泥巴的斜坡滚到对应的坑3.学习：当小球滚过泥巴改变了丘壑的形状，这就是学习。我自己的思考：人工智能就是我们创造出的“n次元泥巴地”有正确答案的案例就仿佛有磁场的小球，会不顾沟壑滚到对应的位置，顺便也就为这片泥巴地犁了一道沟人工智能最需要的是“小球从这个点出发最终应该滚到哪里？”这个正确答案，如何制造泥巴地很难，泥巴地要柔软可塑性强，也要结实，不同的泥巴地对应不同的小球但哪里有那么多的小球呢？有足够多的小球，我们才能早出万能的泥巴地上述的比喻就是我对神经网络模型和带标注数据的理解我认为大语言模型很有可能未来的通用人工智能做铺垫，现在它所不擅长的一些细分领域和数学计算，我认为这也不是人类天生擅长的任务我认为现在大语言模型的局限在于1.这是一个预训练模型，无法通过新的数据去迭代自身，这可能是最重要的局限了无法接受更多模态数据，如果可以的话，基于第一点，通过现实世界获得无穷无尽的真实输入，可能就无敌了。前一阵很火热，但是GPT是语言模型，有些语言很难逻辑严密的对应具体操作和目标，所以“会说不代表会做”，我们很多浮现于意识层面的任务是依靠自言自语来一步步地完成，但是很多任务是不靠语言来衔接的，对于任务的统筹规划可能需要另一个模型以及数据来进行学习4.细分领域优质带标注的数据还是稀缺资源

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