评价ChatGPT与强人工智能的未来
在人工智能领域,ChatGPT的出现无疑是一个里程碑事件。它不仅展示了自然语言处理技术的巨大进步,也引发了人们对于强人工智能(AGI)的无限遐想。本文将从多个角度评价ChatGPT,并探讨强人工智能距离我们还有多远。

ChatGPT的评价
-
技术突破:ChatGPT基于GPT-3.5架构,通过人工微调,实现了接近人类水平的语言理解和文本生成能力。它能够理解并生成文字,完成多种文本生成式任务,如写邮件、编辑视频脚本等。
-
应用广泛:ChatGPT的应用场景广泛,从教育、医疗到娱乐、企业经营等多个领域,都能找到它的身影。它的出现,为各行业实现产品和流程革新提供了更加先进的工具和手段。
-
用户增长迅速:ChatGPT是历史上用户增长速度最快的应用程序之一,这表明了它在用户中的受欢迎程度和实际应用价值。
强人工智能的距离
-
定义与目标:强人工智能(AGI),也称为通用人工智能,是指在各方面都能和人类比肩的人工智能。它能够像人类一样进行学习、推理和规划。
-
当前状态:尽管ChatGPT在自然语言处理方面取得了显著成就,但它仍然属于弱人工智能的范畴。它擅长特定任务,但并不具备通用智能。
-
技术挑战:要实现强人工智能,需要克服包括但不限于算法创新、数据质量、计算能力等多方面的挑战。
-
伦理与安全:随着人工智能技术的发展,伦理和安全问题也日益凸显。如何确保人工智能的决策透明、公正,以及如何防范潜在的安全风险,都是实现强人工智能需要考虑的问题。
数据支持
- 据不完全统计,截至2023年10月,中国累计发布200余个人工智能大模型,科研院所和企业成为开发主力军。
- ChatGPT的数据集包括维基百科、书籍、期刊等,主要训练数据集大小为753GB,包含4990亿Token。
结论
ChatGPT的出现标志着人工智能技术的一个重要进步,它在自然语言处理和文本生成方面的能力令人印象深刻。然而,要实现强人工智能,我们还有很长的路要走。这不仅需要技术上的突破,还需要解决伦理、安全等方面的问题。随着技术的不断发展,我们有理由相信,强人工智能的时代终将到来,但在此之前,我们需要做好充分的准备。
相关文章:
评价ChatGPT与强人工智能的未来
在人工智能领域,ChatGPT的出现无疑是一个里程碑事件。它不仅展示了自然语言处理技术的巨大进步,也引发了人们对于强人工智能(AGI)的无限遐想。本文将从多个角度评价ChatGPT,并探讨强人工智能距离我们还有多远。 ChatGP…...
【web前端HTML+CSS+JS】--- CSS学习笔记02
一、CSS(层叠样式表)介绍 1.优势 2.定义解释 如果有多个选择器共同作用的话,只有优先级最高那层样式决定最终的效果 二、无语义化标签 div和span:只起到描述的作用,不带任何样式 三、标签选择器 1.标签/元素选择器…...
linux 安装 ImageMagick 及 php imagick扩展
安装imagick扩展前必须安装ImageMagick 一、安装ImageMagick wget http://www.imagemagick.org/download/ImageMagick.tar.gz 上面如果报错(cannot verify download.imagemagick.org’s certificate)执行 sudo yum install -y ca-certificates tar zxv…...
秋招突击——7/5——复习{}——新作{跳跃游戏II、划分字母区间、数组中的第K个大的元素(模板题,重要)、前K个高频元素}
文章目录 引言正文贪心——45 跳跃游戏II个人实现参考实现 划分字母区间个人实现参考实现 数组中的第K个最大元素个人实现参考做法 前K个高频元素个人实现参考实现 总结 引言 今天就开始的蛮早的,现在是九点多,刚好开始做算法,今天有希望能够…...
【Linux】信号的处理
你很自由 充满了无限可能 这是很棒的事 我衷心祈祷你可以相信自己 无悔地燃烧自己的人生 -- 东野圭吾 《解忧杂货店》 信号的处理 1 信号的处理2 内核态 VS 用户态3 键盘输入数据的过程4 如何理解OS如何正常的运行5 如何进行信号捕捉信号处理的总结6 可重入函数volatile关…...
Python数据分析的数据导入和导出
在Python数据分析中,数据的导入和导出是非常关键的步骤。这些步骤通常涉及到将数据从外部文件(如CSV、Excel、数据库等)读入到Python程序中,以及将处理后的数据导出回外部文件或数据库。以下是一些常用的库和方法来实现这些操作。…...
【JAVA多线程】线程池概论
目录 1.概述 2.ThreadPoolExector 2.1.参数 2.2.新任务提交流程 2.3.拒绝策略 2.4.代码示例 1.概述 线程池的核心: 线程池的实现原理是个标准的生产消费者模型,调用方不停向线程池中写数据,线程池中的线程组不停从队列中取任务。 实现…...
java双亲委派机制
Java中的双亲委派机制(Parent Delegation Model)是一种类加载机制,它确保了类加载的安全性和一致性。该机制规定了类加载器在加载类时的顺序和方式,从而避免了重复加载和类冲突问题。 以下是一个简单的自定义类加载器的示例&#…...
记录第一次使用air热更新golang项目
下载 go install github.com/cosmtrek/airlatest 下载时提示: module declares its path as: github.com/air-verse/air but was required as: github.com/cosmtrek/air 此时,需要在go.mod中加上这么一句: replace github.com/cosmtrek/air &…...
Leetcode 3213. Construct String with Minimum Cost
Leetcode 3213. Construct String with Minimum Cost 1. 解题思路2. 代码实现 题目链接:3213. Construct String with Minimum Cost 1. 解题思路 这一题的话思路上还是比较直接的,就是一个trie树加一个动态规划,通过trie树来快速寻找每一个…...
python操作SQLite3数据库进行增删改查
python操作SQLite3数据库进行增删改查 1、创建SQLite3数据库 可以通过Navicat图形化软件来创建: 2、创建表 利用Navicat图形化软件来创建: 存储在 SQLite 数据库中的每个值(或是由数据库引擎所操作的值)都有一个以下的存储类型: NULL. 值是空值。 INTEGER. 值是有符…...
【电控笔记6.7】非最小相位系统
全通滤波器 [...
Day05-04-持续集成总结
Day05-04-持续集成总结 1. 持续集成2. 代码上线目标项目 1. 持续集成 git 基本使用, 拉取代码,上传代码,分支操作,tag标签 gitlab 用户 用户组 项目 , 备份,https,优化. jenkins 工具平台,运维核心, 自由风格工程,maven风格项目,流水线项目, 流水线(pipeline) mavenpom.xmlta…...
PyQt5动态热力图清空画布关闭ColorBar
PyQt5生成正弦波动态热力图清空画布关闭ColorBar 1、简介 生成随机正弦波,使用pyqtgraph展示出来,并且使用热力图展示不同频率的正弦波,使用不同的画布颜色显示热力图的变化。 使用python3.8 导入库: pip install matplotlib==3.7.5 pip install numpy==1.24.4 pip in…...
python爬虫入门(一)之HTTP请求和响应
一、爬虫的三个步骤(要学习的内容) 1、获取网页内容 (HTTP请求、Requests库) 2、解析网页内容 (HTML网页结构、Beautiful Soup库) 3、存储或分析数据 b站学习链接: 【【Python爬虫】爆肝两…...
华为OD机考题(HJ41 称砝码)
前言 经过前期的数据结构和算法学习,开始以OD机考题作为练习题,继续加强下熟练程度。有需要的可以同步练习下。 描述 现有n种砝码,重量互不相等,分别为 m1,m2,m3…mn ; 每种砝码对应的数量为 x1,x2,x3...xn 。现在要…...
Qt涂鸦板
Qt版本:Qt6 具体代码: 头文件 dialog.h #ifndef DIALOG_H #define DIALOG_H#include <QDialog>QT_BEGIN_NAMESPACE namespace Ui { class Dialog; } QT_END_NAMESPACEclass Dialog : public QDialog {Q_OBJECTpublic:Dialog(QWidget *parent n…...
C++_03
1、构造函数 1.1 什么是构造函数 类的构造函数是类的一种特殊的成员函数,它会在每次创建类的新对象时执行。 每次构造的是构造成员变量的初始化值,内存空间等。 构造函数的名称与类的名称是完全相同的,并且不会返回任何类型,也不…...
强化学习中的Double DQN、Dueling DQN和PER DQN算法详解及实战
1. 深度Q网络(DQN)回顾 DQN通过神经网络近似状态-动作值函数(Q函数),在训练过程中使用经验回放(Experience Replay)和固定目标网络(Fixed Target Network)来稳定训练过程…...
前端八股文 说一说样式优先级的规则是什么?
标准的回答 CSS样式的优先级应该分成四大类 第一类 !important: 😄无论引入方式是什么,选择器是什么,它的优先级都是最高的。 第二类 引入方式: 😄行内样式的优先级要高于嵌入和外链,嵌入和外链…...
大数据学习栈记——Neo4j的安装与使用
本文介绍图数据库Neofj的安装与使用,操作系统:Ubuntu24.04,Neofj版本:2025.04.0。 Apt安装 Neofj可以进行官网安装:Neo4j Deployment Center - Graph Database & Analytics 我这里安装是添加软件源的方法 最新版…...
C++_核心编程_多态案例二-制作饮品
#include <iostream> #include <string> using namespace std;/*制作饮品的大致流程为:煮水 - 冲泡 - 倒入杯中 - 加入辅料 利用多态技术实现本案例,提供抽象制作饮品基类,提供子类制作咖啡和茶叶*//*基类*/ class AbstractDr…...
突破不可导策略的训练难题:零阶优化与强化学习的深度嵌合
强化学习(Reinforcement Learning, RL)是工业领域智能控制的重要方法。它的基本原理是将最优控制问题建模为马尔可夫决策过程,然后使用强化学习的Actor-Critic机制(中文译作“知行互动”机制),逐步迭代求解…...
《从零掌握MIPI CSI-2: 协议精解与FPGA摄像头开发实战》-- CSI-2 协议详细解析 (一)
CSI-2 协议详细解析 (一) 1. CSI-2层定义(CSI-2 Layer Definitions) 分层结构 :CSI-2协议分为6层: 物理层(PHY Layer) : 定义电气特性、时钟机制和传输介质(导线&#…...
unix/linux,sudo,其发展历程详细时间线、由来、历史背景
sudo 的诞生和演化,本身就是一部 Unix/Linux 系统管理哲学变迁的微缩史。来,让我们拨开时间的迷雾,一同探寻 sudo 那波澜壮阔(也颇为实用主义)的发展历程。 历史背景:su的时代与困境 ( 20 世纪 70 年代 - 80 年代初) 在 sudo 出现之前,Unix 系统管理员和需要特权操作的…...
相机Camera日志分析之三十一:高通Camx HAL十种流程基础分析关键字汇总(后续持续更新中)
【关注我,后续持续新增专题博文,谢谢!!!】 上一篇我们讲了:有对最普通的场景进行各个日志注释讲解,但相机场景太多,日志差异也巨大。后面将展示各种场景下的日志。 通过notepad++打开场景下的日志,通过下列分类关键字搜索,即可清晰的分析不同场景的相机运行流程差异…...
C# SqlSugar:依赖注入与仓储模式实践
C# SqlSugar:依赖注入与仓储模式实践 在 C# 的应用开发中,数据库操作是必不可少的环节。为了让数据访问层更加简洁、高效且易于维护,许多开发者会选择成熟的 ORM(对象关系映射)框架,SqlSugar 就是其中备受…...
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I
3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 题目链接:3403. 从盒子中找出字典序最大的字符串 I 代码如下: class Solution { public:string answerString(string word, int numFriends) {if (numFriends 1) {return word;}string res;for (int i 0;i &…...
【开发技术】.Net使用FFmpeg视频特定帧上绘制内容
目录 一、目的 二、解决方案 2.1 什么是FFmpeg 2.2 FFmpeg主要功能 2.3 使用Xabe.FFmpeg调用FFmpeg功能 2.4 使用 FFmpeg 的 drawbox 滤镜来绘制 ROI 三、总结 一、目的 当前市场上有很多目标检测智能识别的相关算法,当前调用一个医疗行业的AI识别算法后返回…...
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列,以便知晓哪些列包含有价值的数据,…...
