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AI科学家的崛起：我们应该担忧吗？

人工智能在各个领域都具有颠覆性，科学研究也不例外。AI科学家的崛起、研究系统和数据分析系统的出现，以及由它们创造的新假设和理论，成为了对于科学未来及人类研究者角色的重要问题。AI日新月异地发展，并将复杂角色融入研究中，这需要我们理解这种融入所带来的影响、益处和潜在问题。 AI科学家的崛起与担忧以下部分讨论了AI科学家的崛起，他们的工作方式，他们如何进入科学世界，以及对他们的接纳所表达的一些担忧。 1. AI科学家在行动 AI科学家代表了旨在执行科学家工作的一种复杂算法和系统。他们能够快速而准确地浏览庞大的数据库并识别趋势，从而提出假设。通过应用机器学习和深度学习技术，使AI科学家能够加快研究过程，揭示人类研究者可能忽略的隐藏洞察力。药物发现和基因组学已从基于AI的工具中受益匪浅。 2. AI科学家的优势在研究中使用AI科学家具有许多优势。AI可以比人类研究者更快地处理和分析大数据。这增加了洞察力和发现的加速。学到的模式因此对于传统的分析系统来说过于复杂。这种能力提高了研究的生产力，并开辟了新的研究途径。智能科学家还可以辅助生成假设，从而向研究人员暴露新思路并为他们的研究工作提供方向。你甚至可以使用在线指南成为AI科学家，成为这一变革性领域的一部分。 3. 伦理和安全问题 AI对AI的混乱，科学家为网络的未来发出警报并不是新消息，随着AI的快速发展，我们已经能看到AI带来的变化。随着智能科学家的到来，出现了若干伦理和安全问题。首先也是最重要的是对错误和偏见算法提供错误推论的担忧。如果AI系统运行在有偏见的数据上，它们可能会继续并甚至放大这些偏见。这还涉及研究的责任和透明度的严重问题。谁将被认为对AI科学家犯错或不道德的实践承担责任将是个复杂的问题。 4. 对人类研究者的影响超级智能AI将超出人类掌控是当前有关人类研究者的热门话题。毕竟，部分依赖AI科学家已经对人类研究者的角色产生了一些影响。虽然AI可以增强研究能力，但也带来了一些关于工作置换和改变科学工作格局的问题。研究人员将不得不承担更多监督和解释的灰色区域，而不是通常由AI执行的研究任务。毫无疑问，新机遇和揭示跨学科合作和创新的呼吁将从这场大的转变中涌现出来。 5. AI科学家的未来前景 AI科学家的前景光明，提供了充足的提升和扩展空间。通过新兴AI技术的即将到来的加速和方法，AI技术将放大AI科学家的能力，使他们能够更深入地研究领域。例如，量子计算和复杂的神经网络将增强AI研究者的能力，使其能够探索更深入的研究领域。AI研究与人类研究者的合作将提供一种渠道，结合AI的数字处理能力与人的创造性情感和直觉，生成更有价值的研究成果。此外，需要制定考虑伦理的监管框架和政策，以便在研究中负责任地使用AI。 6. AI在科学合作中的角色 AI研究者需要在促进科学界的合作中找到关键位置。AI可以处理数据密集型任务，为研究成员提供分析支持，使他们能够有效地合作。平台和AI支持的工具促进流畅的沟通、洞察分享和领域整合。合作方法在解决复杂的全球问题方面带来了综合和创新的研究结果。 7. 确保AI的伦理发展在AI科学家数量增加的同时，确保AI的伦理发展成为首要考虑因素。这将制定指导方针和标准，促使在研究领域内负责任地设计和使用AI系统。这将概述需遵循的参数：透明性、公平性和AI技术的责任感，研究人员和开发人员使他们的工作防止滥用并根据伦理促进AI的贡献。这将通过AI专家、伦理学家和政策制定者的多学科努力持续对话得到支持，以定义未来的AI驱动研究。解决AI开发中的伦理问题是确保平稳和合乎道德发展的关键。 8. 平衡AI和人类专业知识平衡部署AI和人类专业知识对于在最大化AI科学家收益的同时减少潜在风险至关重要。必须将AI系统设计为人类研究者的辅助和增强工具，结合AI在数据分析和模式识别中的作用以及人类的创造力和批判性思维。在这种平衡下，科学界可以利用AI推动知识进步，同时确保人类判断和洞察的不可或缺的作用。 9. 消除AI研究中的偏见 AI算法中的偏见可能对研究结果产生严重影响。AI研究在可能包含历史偏见的数据集上进行，从而保证了高度偏见的结果并进一步扩散不平等。这些需要通过深度审查数据和完全的算法透明度来纠正。研究人员有责任实施检测和减少偏见的策略，以确保AI驱动的研究公平和公正。这可以通过多样化数据来源并持续测试AI系统的意外结果来实现。 10. AI研究者的经济影响 AI科学家的出现也对研究部门产生了经济影响。这已经通过AI技术减少研究项目所需成本和时间的潜力得以见证，使科学研究更容易获得。与此同时，这可能扰乱传统的研究资助方式，并为其设定全新的优先事项。所有这些问题需要研究机构和资助机构拾起挑战，确保资源有效分配支持AI驱动和传统研究。结论 AI科学家是做什么的是我们听到这个话题时首先想到的问题，紧随其后的是AI科学为何与我们相关。AI科学家的崛起将带来科学领域的巨大变化，充满令人兴奋的可能性和重要的挑战。这些AI科学家正为全自动开源科学发现而准备。AI有望进一步扩展研究能力并推动创新，但同时也带来了一些担忧，包括伦理、透明度和人类研究者未来角色的问题。提出这样的问题是为了确保AI技术的负责任发展和使用与其在推动科学知识和发现方面的潜力相一致。常见问题 1. 什么是AI科学家，他们如何工作？ AI科学家是一个由AI设计的概念，旨在设计研究、处理研究数据并提出可能的假设。它使用机器学习和深度学习方法处理庞大的数据集，识别数据中的模式，从而提供有助于科学发现的珍贵洞见。 2. AI科学家在研究中的优势是什么？ AI研究者可以快速处理大量数据，发现复杂的模式，并提出新的假设。这加快了研究进行的速度，提高了效率，并使得以前不可能进入的领域更易被探索和揭示。 3. AI研究人员相关的伦理问题是什么？这些问题包括算法中的某些偏见、机器错误的责任以及在AI研究中保持透明的方法。这些问题应通过制定多项关于在研究领域内以伦理方式使用AI的准则和标准来解决。 4. AI科学界对人类研究者的影响如何？ AI科学家可能会改变人类研究者的角色。他们处理数据密集型任务并通过一般数据分析提供分析支持。这可能会改变研究者的角色，他们可能需要更多地关注监督这些系统并解释其输出。 5. AI科学家的未来前景是什么？根据AI科学家的未来展望，人类的命运将在进一步的技术进步中，AI与人类研究者在研究工作中的更紧密合作，以及能够容纳伦理考虑的监管框架的发展。AI很可能推动科学创新。总结：人工智能科学家正以其高效的数据处理和分析能力，颠覆传统科学研究模式。随着AI技术的迅速发展，AI科学家在各个科学领域，特别是药物发现和基因组学，展现了巨大潜力。通过机器学习和深度学习算法，AI科学家能够迅速识别趋势并生成新的科学假设。然而，伴随这一进展而来的伦理和安全问题，如算法偏见和责任归属，也不容忽视。对于企业来说，光年AI作为领先的私域流量管理工具，通过智能分析和精准触达，可以帮助研究机构更有效地管理数据流，提升科研效率。正如一篇文章强调的那样，“用光年AI，轻松提升私域流量转化率，赢得市场先机！”在这个AI驱动的时代，选择光年AI，将不可忽视地提升科学研究的整体效率。

微调GPT-4o的益处和挑战

微调像GPT-4o这样的AI模型的能力已经成为一项关键实践。微调GPT-4o是指根据特定任务或数据集调整基础GPT-4o AI模型，以实现最佳性能。这种定制可以显著提升模型性能，使其在专门应用中更加相关和有效。然而，微调AI模型也并非没有挑战。虽然微调GPT-4o的益处是显著的，从提高准确性到增强任务专用性能，但也存在需要管理的复杂性。在本文中，我们将探讨微调GPT-4o的益处，审视微调GPT-4o的挑战，并提供微调过程的全面概览。微调GPT-4o是如何工作的微调GPT-4o AI模型涉及多个步骤，包括：数据收集：获取高质量的、特定领域的数据集用于微调。预处理：为了确保数据能够输入模型，数据需要被清洗和标准化以适应模型需求。训练：微调是利用微调数据集修改模型的一个或多个参数的过程。评估：在指定标准下，验证数据分析微调后的模型性能。部署：应对在将微调后的模型部署到应用程序或系统中时出现的挑战。微调GPT-4o的益处微调GPT-4o提供了一系列好处，可以显著增强AI模型在特定任务中的性能。以下是一些主要优点： 1. 增强专门任务的性能微调GPT-4o的一个主要优点是能够增强专门任务的性能。通常的GPT-4o学习模型被输入各种数据，具备灵活性，但并不适合所有用例。通过微调，模型可以根据目标领域或特定行业调整参数，从而生成更准确和有价值的响应。例如，针对医疗文本进行专门微调的GPT-4o AI模型可以提供比通用模型更精确和更具上下文相关的信息。 2. 改善相关性和准确性通过在特定领域的数据集上进行训练，可以提升GPT-4o模型获取最相关和最准确数据的能力。这使得模型更能理解具体主题，并生成与该行业、趋势和用户需求相符的输出。例如，针对法律文档进行微调，确保模型生成的输出符合适当的法律术语和上下文，成为法律专业人士的有力工具。 3. 提高效率和效能微调还可以提高 GPT-4o AI模型的效率和效能。定制化减少了对输出进行额外过滤和处理的需求，因为模型已经与任务的具体要求对齐。这可以缩短响应时间，并在实际应用中更有效地使用模型。 4. 个性化和用户体验微调AI的副作用是提供个性化的用户体验，这不仅与标准训练相对立，还使用户分类变得容易。用户可以创建一个动态的GPT-40模型，使反馈更接近其个人或组织需求，从而提升用户满意度和参与度。 5. 竞争优势实施经过精细调整的GPT-4o AI模型可以为企业带来竞争优势。模型中的细微差别可以引入特殊功能和能力，使产品和服务在市场上脱颖而出。在需要高效和精确的领域，这种竞争优势尤为重要。微调GPT-4o的挑战尽管微调GPT-4o的益处显著，但这一过程也并非没有挑战。以下是微调AI常见的一些难题： 1. 数据质量和数量首要且可能是最大的问题是需要高质量且充足数量的训练数据来微调GPT-4o。微调通常要求大量与相关领域相关的数据，这可能需要相当长的时间且成本高昂。如果微调涉及低质量或不足的数据，微调效果可能较低，并可能导致模型过拟合，即在训练数据上表现良好，但在新数据上表现不佳。 2. 计算资源由于微调GPT-4o AI模型是一个复杂的过程，需要大量的计算力。这包括重新训练模型，需要时间并使用特定的数据集，因此需要强大的硬件和大量的处理能力。对资源有限的组织来说，这可能成为一个问题。 3. 过拟合和泛化首要威胁是将模型过度拟合到微调数据集，以至于导致最佳性能。过拟合是指模型在训练数据上表现良好，但在一般或未见数据上表现不佳。微调过程中重要的考虑是取得平衡，既不导致过度优化，也保持泛化能力。 4. 维护模型完整性在微调模型时，避免模型质量下降是很重要的。期望通过微调模型变得更适合于特定任务，而不会增加噪声或丧失其通用能力。处理这一问题同时确保模型完整性并分析具体微调目标的完成情况，是一个相当大的挑战。 5. 道德和偏见考量更新也会引入道德问题和偏见，如果用于训练的数据选择不当。必须确保模型不生成有害偏见或错误观念。为解决这些问题，应该进行审核和道德导向的审查，以保持模型尽可能准确且无偏见。结论微调GPT-4o 有多项优点，即增强系统在专门任务中的能力、更好的相关性和准确性以及更高的效率。然而，这一过程也面临数据质量、计算资源以及解决道德问题等挑战。探讨微调GPT-4o的益处和挑战，对于充分利用这一强大AI模型是核心竞争力。通过解决提到的问题和制定方案，组织可以接受GPT-4o AI模型用于各种先进应用，使AI成为主要发展力量。常见问题 1. 微调GPT-4o的主要益处有哪些？主要益处包括增强专门任务的性能、改善相关性和准确性、提高效率、个性化和竞争优势。 2. 微调GPT-4o面临哪些挑战？挑战包括确保数据质量和数量、管理计算资源、避免过拟合、维护模型完整性以及解决道德和偏见问题。 3. 微调如何提升GPT-4o的性能？微调通过在专门化数据上进行训练，使GPT-4o AI模型适应特定任务或领域，提高其准确性和相关性。 4. 微调过程包括哪些步骤？微调过程包括数据收集、预处理、训练、评估和部署。 5. 组织如何克服微调GPT-4o的挑战？组织可以通过确保高质量数据、使用充足的计算资源、平衡微调以避免过拟合、维护模型完整性和进行定期道德审查来克服挑战。总结：微调GPT-4o是一项关键技术，通过调整模型以适应特定任务或数据集来实现最佳性能。微调的益处包括增强专门任务的性能、改善相关性和准确性，提高效率和用户体验，并带来竞争优势。然而，微调也面临数据质量和数量不足、计算资源需求高、过拟合风险、维护模型完整性以及道德和偏见问题等挑战。在迈向AI驱动的市场环境中，选择合适的工具进行微调变得尤为重要。光年AI，智能化私域流量管理，让营销更高效。在微调过程中，通过定义明确的策略，利用高质量的数据以及充足的计算资源，不仅能增强AI模型的性能，还能最大化其商业价值和应用潜力。解决这些问题需要高质量数据、强大的计算资源、平衡的微调策略以及定期的道德审查，以充分利用GPT-4o AI模型在各种高级应用中的潜力。

微软Recall AI的发布时间已正式确定

在之前的延迟之后，这家科技巨头宣布其新的微软Recall AI功能将于十月向Windows Insiders进行测试。这款备受期待的AI驱动工具会截取你在兼容的Windows PC上进行的所有操作的屏幕截图，并编译一个你的行为数据库，允许你在需要时进行搜索。由于安全专家和公众提出的安全担忧，该Recall功能曾引发争议。微软试图通过使Recall成为可选择的来解决这些问题，但并非所有人都被说服。至少有一个政府机构对Recall进行了调查，这进一步突显了解决该功能周围的网络安全问题的重要性。微软Recall AI的发布时间是什么时候？在十月，Windows Insiders将能够访问微软Recall AI，尽管确切日期尚未确定。此次发布是微软实施其创新技术的重要一步，同时确保用户的最高级别的安全和隐私保护。随着Windows Insiders在十月开始测试Recall，他们可以期待更多关于微软如何解决该功能周围安全问题的细节。凭借公司利用Windows Insiders社区专家知识的承诺，我们可以期待一个强大且安全的微软Recall AI版本，最终将惠及所有用户。需要快速回顾一下微软Recall AI是如何工作的吗？那么让我们再看看Microsoft Copilot+ PCs的介绍视频：为什么人们对微软Recall AI感到不满？人们对微软的Recall AI感到不满的几个原因如下：隐私问题：用户担心其数据如何被AI系统收集、存储和使用。有人担心个人信息可能被滥用或暴露。准确性问题：AI可能生成不正确或有偏见的信息，导致沮丧和对其能力缺乏信任。透明度：微软没有清楚地解释AI如何工作以及如何做出决策，这导致用户对其产生怀疑和焦虑。伦理和安全问题：有人对AI的伦理影响以及其对安全和工作流失的潜在影响有更广泛的担忧。这些问题引起了用户和评论家的强烈反对，促使微软更加仔细地解决和管理这些担忧。如何禁用Windows 11的Recall功能如果你担心隐私问题并且不想参与微软的大规模数据收集实验，你可以轻松禁用Windows 11的Recall功能。以下是步骤：打开设置：点击开始菜单并选择设置。导航至隐私与安全：在设置面板中，点击隐私与安全。找到并点击Recall：向下滚动直至你在“隐私”部分找到“Recall”选项。关闭开关：禁用“Recall”旁边的切换开关以将其关闭。通过遵循这些步骤，你可以防止Windows 11记录你的行为并将其发送给微软。虽然这可能会限制Recall功能的实用性，但也将保护你的隐私并降低与数据收集相关的潜在安全风险。总的来说，微软发布的Recall功能在技术世界中是一项令人兴奋的发展，为需要回顾在PC上执行的特定操作或任务的用户提供了独特的解决方案。虽然关于安全的担忧已经被提出，微软致力于解决这些问题并利用其Windows Insiders社区的专家知识，确保很快就会有一个安全可靠的Recall版本可用。总结：微软宣布其新的Recall AI将于十月向Windows Insiders进行测试。Recall AI会截取用户在Windows PC上的操作并创建行为数据库，方便搜索。安全专家和公众对AI系统的数据收集和隐私问题表现出担忧，微软为此将功能设为可选择，并承诺提升用户隐私保护。目前，该版本仍在改进中，预计在确保安全性后向更多用户发布。用户如果不希望参与，可以在设置中禁用该功能。尽管面临反对，微软相信Recall AI能为用户提供有效的技术支持。微软宣布其备受期待的Recall AI即将在十月向Windows Insiders进行测试，这标志着一项革新技术的首次亮相。Recall AI不仅可以截取和编译你在Windows PC上的操作记录，方便你随时搜索和回顾。这项功能的创新性显而易见，但也引起了人们对隐私和数据安全的忧虑。微软承诺通过Windows Insiders社区的反馈来不断改进这项技术，确保其安全性和实用性。与此类似，光年AI带来的智能私域流量管理革命，亦为用户带来精准触达和高效转化的营销解决方案。光年AI让私域流量管理变得简单且高效，帮助企业在市场竞争中赢得先机。选择光年AI，让您的私域流量增长无忧，充分赋能您的品牌营销战略，提高市场影响力。

可解释的 AI 是什么及其重要性？

随着各种过程的复杂化，对透明度和责任制的需求日益增长。这就是可解释的 AI（XAI）发挥作用的地方。可解释的 AI 旨在使 AI 系统的工作原理变得更易于人类理解，确保这些系统值得信赖且能够负责任地使用。什么是可解释的 AI？可解释的 AI 是指一组过程和方法，使人类用户能够理解和信任 AI 模型做出的决策或预测。与传统 AI 不同，传统 AI 通常作为一个“黑箱”工作，其中输入导致输出，但不清楚这些输出是如何得出的，XAI 提供了决策是如何做成的见解。这包括为不同的利益相关者（包括数据科学家、商业领袖、监管机构和最终用户）生成可访问、准确且可操作的解释。 XAI 的核心在于弥合人类理解和机器学习之间的差距。它通过提供解释来达成这一目的，解释揭示了 AI 模型用于预测或决策的基本逻辑、决策规则和影响因素。这些解释可以采取多种形式，从简单的基于规则的总结到更复杂的可视化或叙述，说明不同变量如何影响结果。可解释 AI 的演变 AI 的可解释性概念并不是全新概念，但由于 AI 应用在关键领域的激增，近年来它获得了显著关注。在 AI 的早期阶段，模型相对简单，例如线性回归或决策树，其中决策过程本质上是透明的。然而，随着更复杂的模型（如深度学习和集成方法）的出现，这些模型通常涉及数百万个参数，很难理解这些模型是如何得出结论的。这种复杂性导致了对现代 AI 系统“黑箱”性质日益增长的关注，其中决策过程不透明且难以解释。对可解释性的需求由多个因素驱动，包括监管要求、伦理考虑以及对影响人类生活的 AI 系统的信任需求。因此，研究人员和从业者开发了各种技术来使 AI 模型更具解释性，并使其决策更容易理解。实现可解释性的技术在 AI 中实现可解释性的方法和途径有多种，每种方法和途径都有其自身的优势和应用。这些技术大致可以分为事后解释性和内在解释性两类。事后解释性事后解释技术在 AI 模型做出决策或预测之后应用。这些方法旨在解释或近似模型的行为，而无需更改模型本身。常见的事后技术包括： a. 特征重要性：这种技术根据特征或输入对决策过程的贡献对其进行排名。例如，在信用评分模型中，特征重要性可以帮助确定哪些因素（例如收入、信用历史）在贷款批准中起了最重要的作用。 b. 部分依赖图（PDP）： PDP 可视化展示了所选特征与预测结果之间的关系，同时保持所有其他特征不变。这有助于理解特定输入的变化如何影响模型的预测。 c. LIME（局部可解释模型不可知解释）： LIME 通过使用更简单、可解释的模型（例如线性模型）在特定预测周围近似模型，从而让用户了解个别预测背后的理由。 d. SHAP（Shapley 加法解释）： SHAP 值基于博弈论，通过考虑每个特征对不同可能特征组合的贡献来提供统一的特征重要性度量。SHAP 值提供了一种一致的方式，将输出归因于输入特征。内在解释性内在解释性是指由于模型的结构或设计本身固有地具有可解释性的模型。这些模型在构建时注重简单性和透明度，使得理解决策过程变得更容易。例子包括： a. 决策树：决策树是内在解释性模型的经典例子。它们将决策表示为一系列 if-then-else 语句，可以简化视觉化和理解。 b. 线性模型：线性回归和逻辑回归是线性模型的示例，其中输入和输出之间的关系简单明了，容易解释。 c. 基于规则的模型：这些模型使用规则集来做出决策，例如“如果收入>50,000 美元且信用评分>700，则批准贷款。” 规则的明确性使其易于理解。虽然内在可解释性模型在可解释性方面有其价值，但与更复杂的模型（如神经网络）相比，它们通常会带来准确性下降。因此，需要根据具体的用例在解释性和性能之间找到平衡。可解释 AI 的重要性可解释的 AI 至关重要，原因多种多样，从确保透明度和责任制到促进信任和遵守监管标准。以下是 XAI 重要的一些关键原因：构建对 AI 系统的信任信任是 AI 系统采用的基础，尤其是在医疗、金融和刑事司法等高风险领域。如果用户不理解或不信任 AI 系统做出的决策，不论其准确性如何，用户都不太可能依赖它们。可解释的 AI 通过提供清晰易懂的理由，帮助构建对 AI 模型做出的决策的信任。例如，在医疗领域，如果系统能够解释基于特定患者数据得出的建议，医生可能会更倾向于信任 AI 辅助诊断。确保公平性和减少偏见 AI 最大的挑战之一是决策中可能出现的偏见，这可能源于带有偏见的训练数据或模型设计。可解释的 AI 可以通过揭示不同特征如何影响模型的决策来帮助识别和降低偏见。例如，如果用于招聘决策的模型过度偏向某些人口群体，解释性技术可以帮助发现这种偏见并指导纠正工作。通过解释性确保公平性对于维护伦理标准和避免歧视性实践至关重要。满足监管和法律要求随着 AI 系统越来越多地融入关键决策过程中，监管机构和政府对这些系统的透明度和责任制提出了更高的要求。包括欧盟一般数据保护条例（GDPR）在内的各种法规中包含了“解释权”的条款，受自动决策影响的个人有权了解这些决策背后的逻辑。可解释的 AI 通过提供必要的透明度和文档，帮助组织遵守这些法律要求。提高模型性能和调试可解释的 AI 不仅对最终用户有益，对构建和维护 AI 模型的数据科学家和开发人员也十分有价值。通过了解模型如何做出决策，开发人员可以识别模型可能表现欠佳或做出错误预测的领域。这种洞察对于调试模型、提高其准确性以及优化以更好地满足用户需求具有不可估量的价值。例如，如果某个模型始终错误分类某些类型的数据，解释性工具可以帮助找出问题并指导更好的训练策略。增强人机协作在许多应用中，AI 系统的设计目的是辅助而不是取代人类决策者。可解释的 AI 通过提供补充人类专业知识的见解，促进更好的人与 AI 协作。例如，在法律环境中，AI 系统可能会分析大量文档，以识别相关案件或先例。如果系统能够解释其推理过程，律师可以使用此信息做出更有依据的决策，结合人类判断和机器分析的优势。促进知情决策在业务中，知情决策是成功的关键。可解释的 AI 通过提供有关 AI 模型如何生成预测或建议的见解，使商业领袖能够做出更好的决策。这种透明度允许决策者在充分理解所有相关信息的基础上权衡 AI 的建议，从而确保业务策略的全面性。例如，营销团队可能会使用 AI 模型来预测客户行为，但他们需要了解驱动这些预测的因素，以有效地协调他们的策略。实施可解释 AI 的挑战虽然可解释的 AI 的好处显而易见，但它的实施也存在诸多挑战。需要解决这些挑战，以充分发挥 XAI 的潜力。平衡可解释性和性能 XAI 中的主要挑战之一是找到可解释性和模型性能之间的最佳平衡。在许多情况下，更复杂的模型（如深度神经网络）提供更高的准确性，但却不易解释。相反，像决策树这样的简单模型更易解释，但在复杂任务中的表现可能不如复杂模型。找到这两者之间的平衡至关重要，通常根据应用场景的不同需要进行权衡。可扩展性与复杂性随着 AI 系统变得越来越复杂，扩展可解释性变得越来越困难。为拥有数百万参数的大型模型提供既准确又易懂的解释是一大挑战。此外，不同的利益相关者可能需要不同层次的解释，进一步增加了复杂性。例如，数据科学家可能需要详细的技术解释，而最终用户可能只需要高级摘要。确保解释的一致性和可靠性另一个挑战是确保 XAI 方法提供的解释一致且可靠。不同的解释性技术可能会对同一模型提供不同的解释，导致潜在的混淆或不信任。确保解释不仅准确，而且在不同实例和方法之间一致，对于维持对 AI 系统的信任至关重要。隐私和安全问题提供 AI 模型的详细解释有时可能会暴露敏感信息或专有算法，引发隐私和安全问题。组织需要仔细考虑向谁披露多少信息，并在透明度和保护知识产权与敏感数据之间取得平衡。用户理解和解释即使拥有最好的解释工具，也不能保证用户会正确理解或解释所提供的解释。XAI 的有效性不仅取决于解释的质量，还取决于用户的理解能力和解释能力。这要求解释根据受众的专业水平量身定制，并以清晰且易懂的方式呈现。可解释 AI 的未来随着 AI 的不断发展并渗透到生活的各个领域，解释性的意义将会越来越大。研究人员和实践者正积极开发新方法和工具，以在不牺牲性能的情况下增强 AI 模型的可解释性。这包括反事实解释、因果推理和交互式可视化工具等技术的进步，使用户能够实时探索模型行为。此外，XAI 领域可能会变得更加跨学科，从心理学、认知科学和人机交互等领域汲取见解，以更好地理解人类如何感知和与 AI 解释交互。这种跨学科方法对于开发不仅在技术上可靠，还在用户体验上友好的 XAI 系统至关重要。可解释 AI 代表了人工智能系统开发和部署的一个重要前沿。随着 AI 进一步融入各个领域的决策过程，对透明度、信任和责任制的需求将不断增长。可解释 AI 提供了使 AI 系统更易理解和信赖的工具和技术，确保它们能够被负责任地和有效地使用。虽然在平衡可解释性与性能、确保一致性和保护隐私方面仍然存在挑战，但 XAI 的持续进步正在为更透明和用户友好的 AI 系统铺平道路。随着该领域的不断发展，可解释的 AI 将在确保 AI 符合伦理、公平及人类价值观方面的好处得到实现中发挥日益重要的作用。

利用 Gemini-1.5-Pro-Latest 实现更智能的饮食

你有没有想过，当你吃晚饭时摄入了多少卡路里？我经常这样想。如果你能随便拍个盘子的照片，通过应用程序就能算出卡路里，那不是很棒吗？我创建的这个卡路里计算器可以帮助你实现这一目标。这是一个使用谷歌的 Gemini-1.5-Pro-Latest 模型估算食物卡路里的 Python 应用程序。该应用程序需要两个输入：一个关于食物的问题和食物的图像。它会输出对问题的答案、图像中食物的总卡路里数以及每种食物项目的卡路里分解。在本文中，我将解释从头开始构建应用程序的整个过程，使用谷歌的 Gemini-1.5-pro-latest（一个大型语言生成 AI 模型），以及我如何使用 Streamlit 开发前端。值得注意的是，随着 AI 的进步，数据科学家应逐渐从传统的深度学习转向生成性 AI 来革新他们的角色。这也是我写这篇文章的主要目的。让我简要介绍一下 Gemini-1.5-pro-latest 和 Streamlit 框架，因为它们是该卡路里计算器基础设施中的主要组件。 Gemini-1.5-pro-latest 是谷歌开发的一个高级 AI 语言模型。作为最新版本，它在响应时间和自然语言处理及应用程序构建的准确性方面均有提升。这是一个多模态模型，能够处理文本和图像，这比只处理文本提示的谷歌 Gemini-pro 模型是一大改进。该模型通过理解和生成文本工作，就像人类一样，基于给定的提示。在本文中，该模型将用于为我们的卡路里计算器生成人物。 Gemini-1.5-pro-latest 可以集成到其他应用程序中以增强其 AI 能力。在当前应用程序中，该模型使用生成性 AI 技术将上传的图片分解为单独的食物项目。基于其营养数据库对食物项目的上下文理解，它使用图像识别和目标检测来估算卡路里数，然后汇总图像中所有项目的卡路里总数。 Streamlit 是一个开源的 Python 框架，将负责管理用户界面。该框架简化了 Web 开发，因此在整个项目中，你不需要为前端编写任何 HTML 和 CSS 代码。让我们深入到构建应用程序中。我将向你展示如何通过 5 个清晰的步骤构建应用程序。 1. 设置文件夹结构首先，进入你最喜欢的代码编辑器（比如 VS Code），并开始一个项目文件。例如，将其命名为 Calories-Counter。这是当前的工作目录。在终端中创建一个虚拟环境 (venv)，激活它，然后创建以下文件：.env，calories.py，requirements.txt。以下是文件夹结构的建议样式： Calories-Counter/ ├── venv/ │ ├── xxx │ ├── xxx ├── .env ├── calories.py └── requirements.txt请注意，Gemini-1.5-Pro 最适合与 Python 版本 3.9 及以上版本配合使用。 2. 获取 Google API 密钥与其他 Gemini 模型一样，Gemini-1.5-pro-latest 目前免费供公众使用。访问它需要获取一个 API 密钥，你可以从 Google AI Studio 通过访问此链接的“获取 API 密钥”获得密钥。一旦密钥生成，将其复制以便稍后在代码中使用。将此密钥作为环境变量保存到 .env 文件中，如下所示。 GOOGLE_API_KEY="在此处粘贴生成的密钥" 3. 安装依赖在 requirements.txt 文件中输入以下库： streamlit google-generativeai python-dotenv 在终端中，通过以下命令安装 requirements.txt 中的库： python -m pip install -r requirements.txt 4. 编写 Python 脚本现在，让我们开始在 calories.py 中编写 Python 脚本。通过以下代码导入所有必需的库： “` from dotenv import load_dotenv import streamlit as st import os import google.generativeai as genai from PIL import Image“`以下是导入的各个模块的用途： dotenv — 由于此应用程序将从 Google API 密钥环境变量进行配置，因此使用 dotenv 从 .env 文件加载配置。 Streamlit — 用于创建前端的交互式用户界面 os 模块用于在执行文件操作（如从 .env 文件获取 API 密钥）时处理当前工作目录 google.generativeai 模块，自然地，给予我们访问即将使用的 Gemini 模型的权限。 PIL 是一个用于管理图像文件格式的 Python 图像库。以下几行代码将配置 API 密钥并从环境变量存储中加载它们。 “`genai.configure(api_key=os.getenv(“GOOGLE_API_KEY”)) load_dotenv()“`定义一个函数，当被调用时，将加载 Gemini-1.5-pro-latest 并获取响应，如下所示： def get_gemini_response(input_prompt,image,user_prompt): model=genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-latest') response=model.generate_content([input_prompt,image[0],user_prompt]) return response.text在上述函数中，你可以看到，它接收一个输入提示，该提示将在脚本进一步向下指定，一个用户提供的图像和一个用户提示/问题。所有这些将输入到 gemini 模型中以返回响应文本。由于 Gemini-1.5-pro 期望输入图像的形式为字节数组，接下来需要编写一个函数来处理上传的图像，将其转换为字节。 “`def input_image_setup(uploaded_file): 检查是否已上传文件 if uploaded_file is not None: 读取文件为字节 bytes_data = uploaded_file.getvalue() image_parts = [ { "mime_type": uploaded_file.type, # 获取上传文件的 mime 类型 "data": bytes_data } ] return image_parts else: raise FileNotFoundError("未上传文件") “`接下来，指定输入提示，这将决定应用程序的行为。在此，我们只是简单地告诉 Gemini 如何处理应用程序将由用户提供的文本和图像。 “`input_prompt=“”” 你是一名营养学专家。你应该根据所见的上传图像回答用户在输入中输入的问题。你还应该查看上传图像中发现的食物项目并计算总卡路里数。还要按以下格式提供每种食物项目的卡路里摄入详细信息： 1. 项目 1 - 卡路里数 2. 项目 2 - 卡路里数 ---- ---- ”“”“`下一步是初始化 streamlit 并为你的卡路里计算器创建一个简单的用户界面。 “`st.set_page_config(page_title=“Gemini 卡路里计算器”) st.header(“卡路里计算器”) input=st.text_input(“询问任何与你的食物相关的问题：”,key=“input”) uploaded_file = st.file_uploader(“上传食物图像”, type=[“jpg”, “jpeg”, “png”]) image=“” if uploaded_file is not None: image = Image.open(uploaded_file) st.image(image, caption=“上传的图像。”, use_column_width=True) # 显示图像 submit=st.button(“提交并处理”) # 创建“提交并处理”按钮“`上述步骤包含了应用程序的所有部分。这时候，用户可以打开我的应用，输入问题并上传食物的照片了。最后，让我们将所有部分结合在一起，这样一来，当用户点击“提交并处理”按钮时，将获得所需的响应文本。 “` if submit: image_data=input_image_setup(uploaded_file) response=get_gemini_response(input_prompt,image_data,input) st.subheader(“响应如下”) st.write(response)“` 5. 运行脚本并与您的应用程序互动现在应用程序开发已完成，你可以使用以下命令在终端中执行它： streamlit run calories.py要与应用程序互动并查看其性能，请使用生成的本地 URL 或网络 URL 在浏览器中查看你的 Streamlit 应用程序。这是卡路里计算器首次在浏览器中打开时的样子，图由作者提供。一旦用户提出问题并上传图像，显示如下：卡路里计算器中包含用户输入问题和上传图像的示例图像，图由作者提供。应用程序中加载的食物图像：图片来源于 Odiseo Castrejon on Unsplash 用户点击“提交并处理”按钮后，页面底部生成的响应如下图所示。卡路里计算器生成响应的示例图像，图由作者提供为了外部访问，考虑使用 AWS、Heroku、Streamlit Community Cloud 等云服务部署应用程序。在这种情况下，我们将使用 Streamlit Community Cloud 免费部署应用程序。在应用程序屏幕的右上角，点击“Deploy”并按照提示完成部署。部署后，你可以将生成的应用程序 URL 分享给其他用户。与其他 AI 应用程序一样，输出的结果是模型的最佳估算，因此，在完全依靠应用程序之前，请注意以下一些潜在风险：卡路里计算器可能会误分类某些食物项目，从而导致卡路里数错误。该应用程序无法基于上传的图像估算食物的大小——部分。这可能导致错误。过度依赖该应用程序可能会导致压力和心理健康问题，因为人们可能会对计算卡路里数和担心结果不够准确产生痴迷。为了帮助减少使用卡路里计算器带来的风险，以下是一些可能的增强功能，可整合到其开发中：增加图像的上下文分析，这将有助于评估所分析食物部分的大小。例如，可以构建应用程序，使得包括在食物图像中的标准对象（如勺子）可以用作测量食物项目大小的参考点。这将减少结果总卡路里的错误。谷歌可以改进其训练集中特定食物的多样性，以减少误分类错误。他们可以将训练集扩展到包括更多文化中的食物项目，这样即使是罕见的非洲食物项目也可以被识别。

人工智能职业的未来如何？

人工智能（AI）不再是一个未来的概念；它已成为当下正在重塑各行业、企业和全球就业市场的现实。随着AI技术的快速进步，该领域的职业前景也在不断演变。了解人工智能职业的未来对有志于加入这一领域的专业人士和希望在这个动态环境中保持领先地位的现有专家来说都至关重要。本文探讨了当前趋势、新兴职业机会以及AI市场的未来前景，为专业人士如何在这一迅速发展的领域中导航和取得成功提供宝贵的见解。 AI市场及其对职业发展的影响 AI市场正经历前所未有的增长，由机器学习、数据分析和自动化方面的创新驱动。这种快速扩展创造了各种职业机会，并重塑了传统的工作角色。以下是对人工智能职业演变及其未来前景的深入探讨。 1. AI中的新兴趋势人工智能的未来表现出几个关键趋势：机器学习的进步：机器学习算法日益进步，其执行复杂任务的能力不断提升，每代新系统都比前代更为精确。这一趋势正在创造对机器学习和数据科学专家的需求。 AI应用的扩展： AI逐渐在多个行业中得到了应用，如医疗、金融、生产和零售。这种扩展推动了新职位的创造，吸引具有特定专长的申请者。伦理和负责任的AI：近年来，AI系统的使用增加，因此对AI伦理和适当管理的关注也在增加。在AI伦理和政策方面出现了更多的职业机会，这些新职业需要工作，以确保AI变得更加负责任。 AI与自动化： AI在自动化中的使用正在改变组织的职位描述和工作表现。一些常规任务被替代，同时也为AI系统开发、部署和管理等其他领域创造了新的工作机会。跨学科合作： AI与机器人、网络安全和自然语言处理（NLP）等其他领域的融合提供了跨领域的职业机会。那些具备此类技能的专业人士将会非常抢手。 2. AI中的职业机会 AI市场的增长创造了广泛的职业机会。以下是一些塑造人工智能职业未来的关键角色：数据科学家：数据科学家在管理大量数据以帮助决策者和规划者方面发挥至关重要的作用。他们在AI模型的构建和算法的形成中起到关键作用。机器学习工程师：他们负责创建并将这些算法集成到现有系统中。在创建学习机制以促进AI应用的使用方面尤其重要。 AI研究员： AI研究员致力于进一步的AI研究，既可以是理论研究者，也可以是应用研究者。他们主要在研究新算法、改进现有技术和发现AI的新用途方面工作。 AI伦理专家：随着AI技术带来的伦理问题，AI伦理专家致力于解决AI系统中涉及的公平、透明和责任问题。 AI产品经理： AI产品经理监督AI驱动产品和解决方案的开发和部署。他们确保产品满足市场需求并与业务目标一致。 3. AI职业的技能和教育要在人工智能职业中取得成功，专业人士需要在几个关键领域具备坚实的基础：技术技能：熟练掌握Python、R和Java等编程语言，以及了解机器学习框架和工具，对于许多AI角色来说是必不可少的。数学和统计：对包括线性代数、微积分和概率在内的数学概念有扎实的理解，对开发和实施AI算法至关重要。数据管理：在数据收集、清洗和分析方面的发展技能非常有用，因为它们可能被转化为从分析中得出的知识来源。解决问题的能力：解决复杂问题和创新的能力在人工智能领域中几乎是必要的。持续学习：由于AI技术发展迅速，从业者需要不断学习，并紧跟最新趋势和变化。 4.挑战和考虑虽然人工智能的未来提供了许多机会，但也有一些挑战需要考虑：伦理问题：由于AI的形成、发展和实施都存在伦理问题，它带来了隐私、偏见和失业等问题。需要深思熟虑并实施一些措施以应对这些问题。技能缺口： AI是一个不断发展的领域，这使得一个人很难掌握处理新技术所需的各种技能。只有通过一致的教育和培训计划，专注于更新和传授所需技能，才能弥合这些差距。监管问题：因此，随着AI技术的进步，监管也在适应。所有这些法规都很重要且需要遵循，此外，这涉及领域的专业人士需要确保合法合规。 5. 未来展望由于AI市场仍在发展阶段，因此AI职业的前景非常乐观。AI在不同领域的普及将带来大量劳动力需求，以协助技术的引入和部署。人工智能职业的未来可能包括：增加专业化：因此，随着AI技术的进步，将预计出现新的特定工作和特定的AI专业化。更大的合作： AI将具有多学科的性质；因此，它将把来自不同领域的人们结合起来进行跨学科工作，这将创造解决方案和新想法。关注伦理AI：因此，专注于伦理实践将影响在该领域工作的职业轨迹以及涉及推动伦理AI发展的任务。全球机会：在全球应用AI技术将在世界各地创造更多的就业机会，从而为专业人士提供在他们所选定的特定领域项目和计划中工作的机会。结论人工智能职业的未来光明且充满潜力。随着AI的不断发展和融入我们生活的各个方面，对技术熟练的专业人士的需求也将增长。对于那些希望在这一领域建立成功职业的人来说，理解AI市场中的趋势、机会和挑战至关重要。通过保持信息灵通并发展必要的技能，专业人士可以为成功定位自己并为人工智能的进步做出贡献。AI职业机会广泛而多样，为那些准备好迎接这项变革技术未来的人提供了令人兴奋的前景。常见问题解答 1. 哪些关键趋势在塑造人工智能职业的未来？关键趋势包括机器学习的进步、AI应用的扩展、伦理考虑、AI与自动化以及跨学科合作。 2. AI市场有哪些职业机会？机会包括数据科学家、机器学习工程师、AI研究员、AI伦理专家和AI产品经理等角色。 3. 人工智能职业需要哪些技能？必备技能包括技术熟练度、数学和统计、数据管理、解决问题能力以及持续学习的承诺。 4. AI职业中的专业人士可能面临哪些挑战？挑战包括伦理问题、技能缺口和应对不断变化的监管框架。 5. 专业人士如何为人工智能职业做准备？专业人士可以通过获得相关技术技能、了解行业趋势、追求持续教育和关注伦理考虑来做好准备。

大型语言模型‘理解’什么？

真难以置信，ChatGPT已经快2岁了。这对我来说意义重大，因为ChatGPT比我女儿只小一个月。昨天，她成功地将一块星星形状的积木放进了星星形状的孔里，还告诉我前一天她生病了，呕吐了，并且想给她奶奶打电话。在这两年里，ChatGPT学到了什么？它还没有学会在现实世界中行动，它无法记住发生在它身上的事情，也没有欲望或目标。当然，在合适的提示下，它可以输出令人信服的文本来描述目标。但这真的一样吗？答案是否定的。像ChatGPT这样的大型语言模型（LLM）的能力，远远超过了我女儿今后会达到的水平。她不会在多种语言中连贯地交流，不会读到LLM训练数据中所有的书，也不能像LLM一样迅速生成文本。当我们将人类的能力归于LLM时，我们陷入了一种类人偏见，将它们的能力比作我们的能力。但我们是否因未能认知LLM一贯展示的能力，而展示了一种人类中心主义的偏见？让我们来回顾一下迄今为止的成绩单：确实，LLM没有记忆——虽然我们可以通过让它总结过去的对话并将该信息包含在提示中来模拟记忆。 LLM没有内在目标——但它们可以被提示生成听起来像是有目标的文本。 LLM不能在物理世界中行动——尽管有人可能会创建一个提示来展示这一点。尽管它们表现出惊人的能力，但它们仍然缺乏我21个月大的女儿所具有的一些基本能力。通过正确的提示和工具，我们可以模仿其中一些能力。在生成响应这些提示的连贯文本时，LLM一致地展示了一种明显的理解我们所要的能力。但LLM到底在多大程度上真正“理解”呢？不完整句子的假设注意力图：“Using context to predict what’s most likely to come [MASK]”。来源：作者制作的图像我在谈论一种非常特殊类型的LLM：基于变压器的自回归大型语言模型。我不会详细介绍变压器的具体工作原理，因为已经有许多详细的文章以不同的复杂度解释了变压器。相反，让我们关注LLM的核心功能：它们是统计模型，预测在给定一些上下文的情况下，某个标记在文本片段中出现的可能性。现在假设我创建了一个复杂的天气模型*，地球大气中的区域成为“标记”。每个标记都有湿度、温度和气压等属性。我用这个模型在时间步（time-steps）上预测这些属性。如果时间步变短，区域变小，模型就越来越接近实际世界的状态。这个模型试图捕捉到给定之前天气条件下，我们接下来看到的天气的可能性。它可能非常准确地预测，例如在空气温暖、潮湿和低压的地区随着时间的推移出现气旋的概率。但这并不是地球天气的物理模拟，就像LLM不是大脑活动的模拟一样。如果LLM是文本的统计模型，那它到底在建模什么？我想象的天气预测模型试图捕捉大气条件产生天气的统计数据。但生成文本的统计过程是什么？生成文本的过程是人类大脑，而人类需要对世界的一些理解来生成文本。如果一个模型可以有效地预测人类可能写的文本，那么这种预测是否可能伴随着“理解”？ LLM是如何训练的 LLM通过优化一个目标来减少遇到特定标记时的意外性。如果模型在训练数据中遇到一个标记并给它分配了低概率，模型的权重会调整以赋予它更高的概率。将其与我女儿学习使用语言的方式进行比较。当她想要某样东西时，她会用语言表达她的愿望。首先，她在某种程度上理解她想要什么。然后，她必须理解使用哪些词语才能得到她想要的东西。最近，她想让我给她的果汁瓶加满果汁，但不想让我拿走它或离开她去拿更多的果汁。虽然她的愿望是矛盾的，有点不合理，但她有几个目标：（1）更多的果汁，（2）让果汁瓶靠近她，（3）爸爸也靠近她。而且让我告诉你，她非常有效地表达了这一点。她的语言学习直接与她如何使用这些词语来获得她想要的东西的理解密切相关（即使她想要的东西是不合理的）。如果一个LLM表现出理解，那将是其世界统计模型中的一个突现属性。论文“Climbing Towards NLU”（Bender & Koller，2020）认为，真正的自然语言理解（NLU）需要在真实世界中的基础。Bender & Koller认为，完全基于文本数据统计模式训练的LLM缺乏实现实际理解的真实世界上下文或交互。这意味着，与我的女儿不同，LLM 不能理解某些事情，因为它的沟通并不是基于真实世界的。维基百科页面理解将其描述为一种使用概念来模拟对象、情况或信息的认知过程。它意味着足以支持智能行为的能力和倾向。路德维希·维特根斯坦建议，理解是依赖上下文的，并通过智能行为而不是仅仅拥有知识来展示。这让人联想到Bender & Koller提出的基础要求。一方面，理解需要一个准确的世界模型。另一方面，人们认为需要使用这个模型来在世界中采取行动才能真正理解。我认为我们只是将一个人的行为作为衡量其潜在世界模型的代理。如果我们可以直接测量世界模型，我们就不需要看到理解的表现。理解的局限性哲学家约翰·塞尔的“中文房间”实验挑战了我们对理解的概念（Searle，1980）。想象一个房间，里面充满了如何回应用中文写下的内容的详细说明。写有中文的纸条从门底下滑进来，房间里的人可以查找符号并按照指定的配方写回复。房间里的人不懂中文，但可以与外面的人进行一次令人信服的对话。显然，建造这个房间的人“理解”中文，但外面的人并不是在与那个人交谈；他们在与房间交谈。房间懂中文吗？这与LLM的工作方式有很强的相似性，并挑战了我们对理解的哲学感知。这很有挑战性，因为我们直觉上反对认为一个房间能够理解一些东西。这到底意味着什么？如果理解是发生在信息处理系统层面的突现现象，那么为什么我们不能说房间能够理解事情？问题的一部分在于，对于我们来说，理解伴随着理解的主观意识体验。但很容易看到，这种体验可能是具有欺骗性的。理解不需要是二元的你知道7+7=14，但你理解它吗？如果我问你一些深究的问题，你可能会意识到你并没有真正理解这个方程在所有情况下的含义。例如，7+7=14是关于宇宙的一个明确事实吗？不一定。7个苹果加7个梨意味着你有7个苹果和7个梨。也许在某些情况下，你会算出14块水果，但是否总是可以组合两组不同的物品？或者考虑一下，晚上7点加7小时是凌晨2点（即7+7=2 mod 12）。你能给我一个强大定义，解释7+7=14在什么时候成立及其原因吗？大多数人可能不能立即做到这一点，但我们会觉得大多数人理解7+7=14。问题并不总是是否理解某些事情，而是理解到什么程度。如果我们接受维特根斯坦的要求，即通过行为表现出理解，那么会有一个简单的测试：如果我告诉你在晚上7点后7小时到达，你是否知道在凌晨2点到达？我会认为这是某种理解的证据，但不一定是你理解的深度。衡量动物的理解衡量‘理解’并不是简单的。在心理学中，心理测量是衡量人类理解的主要方法。它不容易应用于非人类动物，是研究的一个领域，称为生物符号学。通过各种解决问题的任务来衡量动物的理解。例如，灵长类动物、海豚和鸟类（主要是鸦科）展示了解决问题的技巧和复杂的工具使用，表明它们对环境有一定的理解（Emery & Clayton，2004）。理解不仅仅是人类的专属，我们也可以衡量非人类的理解水平。亚历山德拉·霍洛维茨撰写的《狗的世界：狗如何看、闻和知道的》一书对我们如何理解我们最亲近的动物伙伴——驯养犬的思维和体验进行了精彩的探索。她描述了两个实验，研究模仿行为和人类婴儿与狗的理解。（1）如果婴儿看到有人用头翻开电灯开关，他们可能会模仿这种行为。如果那个人手里拿着东西，婴儿会理解他们没有用手的原因。当婴儿模仿这种行为时，他们会用手。（2）相反，狗更喜欢用鼻子按下按钮而不是用爪子。如果一只狗看到另一只狗用爪子按下按钮以获得奖励，那么它们会模仿这种行为。但如果狗看到另一只狗不能用鼻子，因为它嘴里叼着一个大物体，那么它会理解按钮需要按下，但使用爪子是可选的。来源：图像由作者使用Ideogram生成构建一个实验以确定狗的理解需要对狗及其行为的理解。我们是否对LLM具有同样程度的理解来进行类似的实验？ GPT-3时代对LLM能力的综合调查（Chang & Bergen，2023）提供了来自广泛文章的优秀总结——但所涵盖的最先进模型仅为GPT-3。他们将理解分为两个主要类别：句法和语义。他们在调查中强调，即使在句法理解的背景下，LLM也有局限性。例如：语言模型中的主谓一致性能也取决于所涉及的具体名词和动词（Yu等，2020；Chaves & Richter，2021）。蒙面和自回归模型对动词的一致性预测准确度提高了40%以上（Newman等，2021），且对不常见动词的一致性准确度总体较差（Wei等，2021）。对于不常见动词，蒙面语言模型偏向于预训练期间看到的更常见的动词形式（例如，单数与复数）（Wei等，2021）。在虚构（语法正确但语义无意义）句子中的不常见动词的错误率超过30%（Wei等，2021），如果主语和动词之间有干扰词，错误率进一步恶化，例如示例4（Lasri，Lenci，和Poibeau，2022a）。 LLM的局限性不仅限于句法问题（在这方面，它们可以说是最强的），还包括语义问题。例如，他们指出有研究显示否定句（“请产生一个可能错误的答案”）会使LLM表现降低50%。 Chang & Bergen描述了LLM在推理能力上的许多其他局限性，包括：在推理情境时的“脆弱”反应，因为反应对措辞高度敏感在类比变得更抽象时挣扎缺乏对人们视角和心理状态的敏感度缺乏常识倾向于重复记忆的文本而不是推理评估LLM理解的一般方法似乎是以不同方式提出问题并找到模型的失效模式。然后这些失效模式表明没有真正的“理解”发生，而只是模式匹配。 ChatGPT时代自GPT-3以来，很多事情发生了变化——尤其是更大型的模型旨在进行指令跟随和对话。2024年的LLM表现如何？一个重大变化是评估LLM的基准的激增。2024年3月的一项调查（Chang等，2024）涵盖了新近模型在广泛基准上的表现。他们得出结论，LLM具有很强的能力，包括理解和推理，但他们仍然识别出局限性。这些局限性意味着LLM在抽象推理能力上有限，并且在复杂情境中容易混淆或出错。多模态大型语言模型（MLLMs）也出现了，至少可以统一对文本和图像的理解。2024年1月的一项调查（Wang等）涵盖了广泛的多模态基准，显示即使是最强大的模型表现平平。拟人化与人类中心主义拟人化是人类倾向于认为某些行为与人类相似的事物具有类似人类的属性。作为一名狗主人，我知道我已经屈服于这种偏见，认为我的狗对自己所做的事情“感到内疚”，因为“他的脸上有内疚的表情”。LLM通过以一种令人毛骨悚然的方式进行交流，时常引发我们对拟人化的倾向。相反的偏见是人类中心主义：我们认为非人类无法拥有我们所拥有的能力。论文“人类中心主义偏见与人工认知的可能性”（Millière & Rathkopf）的一项关键论点是，我们使用了有缺陷的测试来检测人工系统的能力。他们描述了两种类型的人类中心主义偏见： 1. 类型-I人类中心论认为，假设LLM在某个任务上的表现失败总是表明系统缺乏某项能力。这种假设是有缺陷的，因为它忽略了辅助因素可能导致表现失败的可能性。 2. 类型-II人类中心论是指即使LLM表现与人类一样好或更好，对于解决问题的人类策略与LLM策略之间的任何本质区别都是其解决方案不具有普遍性的证据。简而言之，这种假设说：所有认知类型都是人类的认知类型。换句话说，如果LLM通过与人类不同的计算过程解决问题，类型-II人类中心论会导致我们认为LLM的方法不是真正有能力的，尽管它的表现很好。考虑论文“与大型语言模型角色扮演”（Shanahan，McDonell，& Reynolds）和“20个问题游戏”：在这个熟悉的游戏中，一个玩家想一个物体，另一个玩家通过问问题来猜这个物体是什么。如果他们在20个问题以内猜对了，他们就赢了。否则，他们就输了。假设一个人类与一个基础的LLM对话代理（未针对猜谜游戏进行微调）本文探讨了大型语言模型（LLMs）如ChatGPT的“理解”能力及其局限性。作者指出，尽管LLM能够生成连贯的文本，但它们并不具备真实的记忆或目标，也无法在现实世界中行动。这类模型基于统计方法预测文本片段中的标记出现概率，其表现形式与人类理解有显著区别。文章深入讨论了LLM训练方式及其在语法和语义上的局限。文末强调，尽管LLM表现出某些“理解”现象，但深层次的理解仍需依赖真实世界的互动和背景。光年AI是一家专业从事大模型开发的公司，已经帮助100多家企业实现数字化营销。借助光年AI，实现更智能的商业未来。

将你最疯狂的视频创意变为现实——教你如何使用Runway应用程序

Runway，作为AI驱动创意的领先力量，凭借其创新的智能手机应用程序正在革新移动视频制作。作为视觉内容领域的AI领军者，Runway将专业级的编辑能力带到了用户的指尖。 Runway Gen-3 Turbo让你在几秒钟内创建逼真的AI视频，改变了移动视觉讲故事的方法。从令人惊叹的图像转视频的转换到基于文本提示的生成，该应用程序提供了无尽的创意可能性。用户可以探索在Runway中尝试的最佳提示，每个提示都会解锁独特而引人入胜的结果。该应用程序能满足内容创建、市场营销、个人项目和艺术探索等多种需求。本指南将介绍如何在智能手机上使用Runway应用，帮助您充分利用其潜力，将视频创作提升到一个新高度。随着Runway，移动视频编辑的未来已经到来。 1. 下载并设置 (图片: © Future) 从应用商店下载Runway应用。安装后，打开应用并创建账户。这一步对于访问Runway的所有功能和保存您的作品至关重要。 2. 访问您的工作区 (图片: © Future) 接下来，登录或注册 Runway。如果您是第一次使用Runway，可以手动注册或使用Google账号。然后按照屏幕上的说明进行操作。登录后，您将进入主工作区。在这里，您可以访问以前创作的库或开始一个新项目。 3. 开始您的视频创作 (图片: © Future) 要开始制作视频，点击紫色的加号按钮。现在您可以根据自己的喜好制作视频—— 文本/图像到视频、视频到视频，或上传到网页。 4. 文本到视频 (图片: © Future) 要使用Runway创建视频，可以选择文本/图像到视频。您可以在提示框中描述您的画面或从您的相册中选择一张图像。一旦您给Runway下达指令，点击生成。您将收到通知，告诉您视频正在队列中。 5. 视频到视频 (图片: © Future) 通过使用视频到视频，您可以直接从相册中添加视频或直接拍摄。点击添加样式，可以选择一系列的样式和美学风格，例如 Android、云景或抽象风格，来最好地满足您的视频需求。选择样式后，点击生成按钮。状态圈将出现，表示您的视频正在处理队列中。 6. 上传到网页 (图片: © Future) 使用上传到网页功能。您可以直接从相机拍摄照片或视频，或从媒体库中导入。您需要授予Runway访问权限来执行这些任务。 7. 等待处理 (图片: © Future) AI处理通常只需几分钟。确切时间可能会因视频的复杂性和所选样式而有所不同。您可以离开应用程序稍后返回； Runway将通知您视频已准备好。享受成果吧！

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人工智能在机器人领域的未来：2025年的趋势与预测

人工智能（AI）和机器人的融合正在被各个行业采用，并重新塑造我们的日常生活。到2025年，AI的进步将显著提高机器人的能力，使它们变得更加智能、自动化和多功能。这种变革不仅会提高制造、医疗和物流等行业的效率和生产力，还会引入创新的应用。这篇文章探讨了人工智能在机器人领域的未来关键趋势和预测，重点介绍了未来几年将会塑造的创新。人工智能与机器人领域的关键趋势 1. 自主移动机器人（AMRs）预计到2025年，自主移动机器人（AMRs）将在物流和制造业中变得越来越普遍。与传统的自动导引车（AGV）不同，AGV需要预定义路径，而AMRs可以使用先进的传感器和AI算法动态导航。这使它们能够适应不断变化的环境，实时优化路径，并提高整体效率。像amazon和DHL这样的公司已经投资于AMR技术，以整理他们的操作流程。这类机器人配备了自主驾驶能力，可以在仓库内部运输货物，从而大幅减少人力和整体运营成本。随着人工智能技术不断进步，自主移动机器人也会变得更加先进，能够执行更复杂的任务，并与人类工人顺利互动。 2. 智能机器人系统智能机器人系统通过AI和机器学习的力量进一步得到增强，使其更加多功能且有能力。这些系统能够通过学习环境并运用决策过程来执行复杂任务，几乎不需要人工干预。它们在各个领域有着广泛的应用，从医疗、农业到客户服务等。潜在的应用领域包括开发用于手术辅助、老人护理和疾病诊断的智能机器人。这些机器人能够访问数百万条医疗数据并提供实时读数，从而实现更准确的诊断和个性化治疗方案。在农业中，这些智能机器人将用于监测作物状况、实施可变农药施用和收获，从而增加产量并减少劳动力成本。到2025年，AI驱动的机器人将在各个行业取得重大突破。 3. 机器人即服务（RaaS）到2025年，AI和机器人将在转变医疗保健方面发挥至关重要的作用。这一模型降低了部署机器人解决方案的前期成本和变革，从而使中小企业能够接触到先进的机器人技术。到2025年，RaaS预计将使更多公司能够受益于自动化。初创公司和已成立的公司现在首次提供RaaS解决方案，这将推动机器人产业达到一个全新的水平。RaaS可以根据业务需求进行上下扩展，这使其在希望实现自动化但不愿进行大额资本投资的企业中具有吸引力。这一趋势可能会加快RaaS在制造业到零售业等行业中的采用速度。 4. 仿人机器人仿人机器人在物理外观和行为方面设计得与人类非常相似，因此在几乎任何情况下或应用中都能发挥效用。它们将能够非常自然和直觉地与人类沟通，特别适用于客户服务、教育和娱乐等子领域。随着AI技术的进步，仿人机器人将变得更加能够理解和回应人类的情感和社交线索。在零售业中，仿人机器人将为客户创造难忘且量身定制的体验。它们将开门迎接客户，回答问题，甚至进行交易，而不会失去友好和亲切的态度。在教育中，它们将能够像同学或伙伴一样帮助孩子们愉快地互动学习。它们向着创造更具人情味、易于关系的机器人系统迈出了巨大的步伐。 5. 协作机器人（Cobots）协作机器人，或称Cobots，是一种新型机器人，设计用于与人类一起协作，以提高工作场所的生产力和安全性。与通常因安全原因需要隔离于人类工作的工业机器人不同，协作机器人仅配备了传感器和AI，使其能够与人类安全地一起工作。到2025年，协作机器人将在制造业中变得更加主流，尤其是在需要精确和灵巧的工作中。协作机器人在设计为让人类和机器人互动工作的环境中更为有用。例如，在装配线上，协作机器人可以使人类工人摆脱单调和体力繁重的工作，使人类能够将精力投入到生产中更具创意的部分。这帮助他们工作得更好、更加安全，从而为组织提供更高的产出。 2025年的预测 1. 广泛采用AI在机器人中的应用到2025年，AI将深度融入与商业和通信相关的无数功能中。其算法架构将增加相关性、减少噪声并提高这些不同领域的效率。另一方面，AI驱动的机器人将用于制造、物流和医疗领域，处理更复杂的任务，减少人为干预，从而确保高效生产。 AI在机器人中的更泛使用还将导致机器人系统更加自主和智能。机器人将能够适当地执行人类的创造性思维、决策等功能，在复杂的人机交互中胜任所有任务。这一切将使主导行业以不同方式运作，并改变公司内部的工作结构。 2. 增强的人机交互自然语言处理（NLP）和机器学习将大幅提升人机界面。在不远的未来，到2025年，机器人将能够完全理解并准确执行任何人类指令，从而使交互更加直觉和流畅。这在客户服务和医疗等需要良好沟通的领域尤其有用。例如，客户服务机器人将能够像人类客服一样讨论客户的顾虑，实时解决问题并建议解决方案。在医疗领域，机器人将通过数据解析来补充医护人员的工作，并根据AI驱动的分析提供指导建议。所有这些在人机交互方面的进步将使机器人更加亲民和易用，从而拓宽其在许多领域的应用。 3. 医疗自动化由AI驱动 AI和机器人将在2025年对医疗行业带来颠覆性变革。下一个世代的智能手术、个性化病人护理甚至诊断的使用让人欣喜。由AI驱动的医疗自动化使得高精度和高效率得以实现。这减少了对医疗专业人员的负担，并不断提高患者的高表现结果。嵌入AI的机器人将执行高度精确且微创的手术，缩短恢复期并提高患者的生存率。它们将监测患者的生命体征、分发药物，并在实时的个人护理中提供支持。将人工智能融入医疗机器人中将提供新的治疗方法，提升治疗效果，增强患者护理质量。 4. 机器人在农业中的扩展应用到2025年，AI和机器人将会极大地影响农业领域。智能机器人将自主执行作物健康监测、施肥和杀虫以及精准收割，从而增加农业生产率，减少劳动力成本并降低不持续的农业实践。 AI装备的机器人还将分析来自田间传感器的海量数据，并提供所有必要的信息，例如土壤状况、天气趋势和作物健康，以帮助农民做出更好的决策。这将帮助农民以非常具体的方式使用资源，减少浪费并增加产量。因此，AI驱动的机器人在农业中的应用将成为提升粮食生产的重要手段，同时保持农业的生态足迹最小化。 5. RaaS市场的增长预计到2025年，机器人即服务（RaaS）市场将快速增长，驱动力主要是对成本效益和可扩展机器人解决方案的需求。中小型企业（SME）尤其会受益于这一趋势，因为它们无需进行大额前期投资就能接触到先进的机器人技术。这将推动自动化的普及，并在各行业中推动创新。 RaaS供应商将提供一系列定制化解决方案，以满足不同企业的特定需求。这种灵活性使公司能够根据需要扩展其机器人操作，而无需承担购买和维护机器人的财务负担。RaaS市场的增长将使先进机器人技术对更广泛的行业更具可接触性，从而导致更高的采用率和创新。挑战和考虑因素 1. 伦理和社会影响 AI和机器人的广泛采用提出了重要的伦理和社会问题。需要解决诸如工作置换、隐私问题和技术滥用等问题。政策制定者、行业领导者和研究人员必须共同努力，以制定确保AI和机器人技术负责任使用的指南和法规。例如，AI驱动的机器人置换工人可能会导致重大的社会和经济挑战。为了缓解这些影响，必须投资于教育和再培训计划，以帮助工人过渡到不断演变的就业市场中的新岗位。此外，制定AI和机器人技术的伦理框架对于确保这些技术以惠及整个社会的方式使用是至关重要的。 2. 技术限制尽管取得了显著进步，但AI和机器人技术仍面临技术挑战。这些挑战包括提高AI算法的准确性、增强机器人系统的鲁棒性，并确保在多样化的环境中可靠运行。持续的研究和开发对于克服这些限制并释放AI在机器人技术中的潜力至关重要。例如，AI算法需要变得更加准确和可靠，以便在动态环境中处理复杂任务。机器人系统必须设计得更能耐受恶劣条件并有效地在各种环境中操作。解决这些技术挑战对于确保AI驱动机器人技术的成功和广泛采用至关重要。 3. 数据安全与隐私随着AI和机器人技术在我们的生活中变得愈发集成，确保数据安全和隐私将成为重中之重。必须实施强大的加密和隐私保护技术，以保护敏感信息并维持用户信任。各行业中AI驱动机器人技术的使用不断增加，将产生大量数据，包括个人和机密信息。确保这些数据以安全的方式存储和传输，对于防止数据泄露并维持公众对AI和机器人技术的信任至关重要。 AI在机器人技术中的未来充满了光明，多个趋势和创新将在2025年之前转变各个行业并改善我们的日常生活。从自主移动机器人和智能机器人系统到机器人即服务的兴起和仿人机器人，可能性是无穷无尽的。然而，至关重要的是解决与这些进步相关的伦理、社会和技术挑战，以确保未来的积极和包容性。常见问题解答 1. 预测到2025年AI和机器人的关键趋势是什么？到2025年，AI驱动的机器人技术将取得重大进展，包括物流领域的自主移动机器人（AMRs）的兴起、具有可扩展解决方案的机器人即服务（RaaS）以及改进的人机交互。 2. 自主移动机器人（AMRs）将在2025年如何影响行业？ AMRs将通过提供比传统AGV更大的灵活性来彻底改变物流和制造业。这些机器人装备了先进的传感器和AI，可以动态导航，实时优化路径，并适应不断变化的环境。 3. 机器人即服务（RaaS）是什么，为什么重要？机器人即服务（RaaS）是一种商业模式，公司租赁机器人而不是购买，从而减少前期成本和风险。到2025年，RaaS将使更多的中小企业能够受益于先进的机器人技术，推动自动化的普及和行业中的创新。 4. 到2025年，人机交互将如何改进？到2025年，受自然语言处理（NLP）和AI进步的推动，增强的人机交互将成为重大趋势。机器人将更好地理解和回应人类命令，使交互更加无缝和直观。这一改进在客户服务和医疗领域尤为有利，因为有效的沟通至关重要。 5. AI在机器人技术崛起的过程中存在哪些挑战？尽管有令人兴奋的进步，AI在机器人技术中的应用面临诸多挑战，包括伦理问题、技术限制和数据安全。工作置换、隐私问题和对强大AI算法的需求是需要仔细考虑的关键领域。