博客没有什么想写的内容，以我这个大学生的视角谈一谈我了解到的人工智能。
1956年，一批有远见卓识的年轻科学家相聚在达特茅斯会议，提出了“人工智能”的概念，梦想着用当时刚刚出现的计算机来构造复杂的、拥有与人类智慧同样本质特性的机器。
愿景是让具备抽象思考能力的程序解释合成的物质如何能够拥有人类心智。
理想的人工智能应该是具备抽象意义上的学习、推理与归纳能力，其通用性将远远强于解决国际象棋或者围棋这些具体问题的算法。
主要原因有两个，一个是大规模的数据累计，另一个是计算能力的提升，同时达到了拐点。
目前，在人工智能对经济影响这一领域，相关研究已有一定的成果，但目前仍处于初步探索阶段，尚未形成成熟的理论和实证分析框架。尽管如此，学界已有一些基本的共识已达成：从短期来看，人工智能的发展对我国经济会有显著的促进作用；从长远看，它的路径和速度是很难预测的。所以，我们需要继续关注人工智能加速发展所带来的世界经济发展模式变革。
首先，人工智能将成为未来经济增长的主要驱动力。应用人工智能技术可以提高生产力，进而推动经济增长。很多企业研究机构都在预测人工智能对经济的影响，主要预测指标包括GDP增长率、市场规模、劳动生产率、产业增长率等。大多数大型商业研究机构认为，总体而言，世界各国将从人工智能中获益，实现经济的显著增长。下一个十年(到2030年)，人工智能将推动全球生产总值增长12%左右。与此同时，人工智能将催生数千亿美元甚至万亿美元规模的行业。AI在全球经济中的推动力可能会表现为三种形式和方式。第一，它创造了一种新型的虚拟劳动力，能够完成需要适应性和灵活性的复杂任务——“智能自动化”；第二，它能对现有劳动力和实体资产进行强有力的补充和提升；人力资源开发能力的提升，资金使用效率的提高，人工智能的推广将促进相关的多行业创新，提高全要素生产率，开拓新的经济增长空间。
另外，人工智能替代劳动的速度、广度和深度都是空前的。很多经济学家相信，人工智能使机器开始具有人脑功能，并将用一种全新的方式取代人的劳动，对以前受技术进步影响不大的许多行业产生冲击，其替代劳动的速度、广度和深度将大大超过以前的技术进步。但是，他们同时也指出，科技应用面临着社会、法律、经济等诸多障碍，进步比较慢，劳动力替代技术很难尽快实现；劳动者可以转变技能；需要新技术也会创造新的就业机会。
AI作为一种新兴的破坏性技术，正释放出巨大的科技革命和产业变革能量，深刻地改变着人类的生产生活方式和思维方式，对经济发展、社会进步等各个方面都产生了重大而深远的影响。
（这里引用一段知乎上的文章）
（1）.人工智能掌握真正学习能力是非常困难的
作为一个计算机专业人士，我要给大家普及一个科普知识，人工智能如果要达到自己通过学习成长的目的，其先觉条件就是，可以自己更新自己的代码程序，也就是说，可以自己编写程序，然后把编写出来的程序，代替自己运行的程序。现阶段所有的所谓人工智能、机器学习等应用通通不具备这样的功能，现阶段所谓的，机器学习、深度学习、人工智能等，他们所谓的学习只是通过大量数据，来修改自己的行为模式，例如通过用户的一些特征行为，判定用户的喜好，通过天气的数据收集判定未来的天气，通过以往的棋局来判断现在应该走哪一步棋。也就是说，现在所谓的学习只能在他程序限定的范围内，修改他们的行为，更直白的说，也就是下棋的程序，他只会下棋，推荐新文的程序，他只会推荐新闻，预测天气的程序，只能预测天气。所以这个所谓的学习并不是真正的学习。
要想拥有真正的学习能力，就必须拥有可以改写自己运行程序的能力，这样才能根据外界情况的需要，来增加、修改自己程序的功能让自己适应这个世界，才能获得真正的成长。那人工智能有可能有一天达到这样的状态吗？或许有，或许没有，但无论怎样达到这个状态都是非常难的。
这要求我们计算机科学家要写出一个可以开发程序的代码，而这个可以开发程序的代码呢，他开发的程序也需要能开发程序，这个逻辑还要不断的，无限的往下说下去，就是他开发出来的程序，依然有能力开发程序……。这个要求是极其困难的。
具体来说，如果要开发一个根据具体需求来产生具体行为的程序，是非常容易的；而要开发一个可以根据不同需求来自行开发不同程序的程序，虽然比较困难也是可以的；但现在的要求是，这个程序可以无限循环层级下去的开发程序，这几乎是不可能的，至少现阶段是不可能完成。这个有点像代码开发里面的递归，但计算机里面的递归可以通过堆栈、队列、循环等方式解决的，而这个是现实世界的业务逻辑，虽然是程序开发，但不是程序开发内部的事，而是程序开发外部的业务逻辑，所以是不能通过递归的方式解决的。而且貌似是无限循环，但实际上它永远是有限循环，不然他会超出计算机堆栈限制，会崩溃。开发能开发程序的程序却是无限循环，真正的无限循环。
逻辑虽然非常绕，但是道理很简单就是人工智能要掌握真正的学习能力，是非常非常困难的。
善于思考的人可能会反驳，人类本身的创造力、学习力，好像并不需要通过自己生产自己才能实现，那为什么人工智能需要这样做？其实你错了，人类的学习过程其实就是在不断更新自己大脑的过程，人们每产生一点进步，每学习一样新技能，他的大脑都会产生相应的新变化，因为大脑的执行代码会发生变化，他们自己更新了自己，只是你没有意识到而已。这是我们大脑天然的机制，也是我们人类真正与众不同的地方，也就是只有我们人类才可以通过不断的学习来主动的进化自己。
而计算机执行的代码是死的，一旦开始运行就是固定不变的，他不可能在运行的过程中，不断的更新自己的代码，所以他要实现自我进化，就必须能自己开发程序来代替、更新自己，这就产生了上面提到的循环依赖限制。
（2）.认知限制
到底是什么造成一种高等生命对其它低等生命的压制，也就是什么造成这个所谓的高等。要弄清这个问题，可以通过两个方面比较来推测这个结论。
先看人类跟动物的区别，物理上的脑容量差异是明显的，由此造成的智商差距也是必然的，虽然脑容量跟智商不成严格正比关系，但总体上的相关性却是很强的。但这是唯一的差别吗，仅仅是智商造成了你的高等吗？那几个被狼、被猴子养大的孩子(注：此类案例多次被报道过，有兴趣可以搜索)，脑容量跟人类完全相同，但是却没有人类的所有的基本能力，他们比动物更高等吗？
你可以说他们因为没有正确的培养，所以不具备正常人的智商。其实你错了，他们只是因为错过了，语言关键期导致无法正常的沟通，并不是完全没有智商，进行系统的培训后，他们依然可以拥有比正常人低些，但肯定比动物高的智商。这样的人跟正常人类的区别如果不是智商，那是什么？
那些认知水平相对较高的人群是不是也就能理解了。那人工智能的认知水平在提高的同时，人类的文明也在前进，人类的平均认知也在前进。
这种状态下，人工智能如何能发展成为一种完全碾压、无视我们的高等生命体？
总结下来，如果人类自己开发出一个全新的生命形式，可以自己通过学习提高自己的智商和认知水平，那么因为它是基于人类的文明而进步而提升的，所以它是不可能超越人类现有的文明程度进化成一个超高等的生命体。
去年人工智能领域最「出圈」的科研成果是 ，这个由 OpenAI 开发的自然语言处理模型，身上有着太多话题点。
GPT-3 模型达到千亿级参数；一个语言模型却还能算术、编程，相比专用 AI，GPT-3 更「通用」；这样「一位科科都是高分的全才」，在学习过程中居然是无监督、完全自主驱动的；以及，它猛灌数据量的极端做法，系统有上万个 CPU/GPU 在 24 小时不间断地吞食互联网文本，运算一次要花 450 万美元。
ChatGPT是一种基于人工神经网络和自然语言处理技术的大型语言模型，由OpenAI公司开发。它的目标是模拟人类的对话方式，并能够生成准确、流畅、自然的文本响应。ChatGPT是建立在Transformer模型上的，它通过处理大量的自然语言数据，学习自然语言的规则和模式，并能够生成与给定输入相匹配的响应。
ChatGPT可以用于各种应用场景，包括自动问答系统、聊天机器人、语言翻译、文本摘要等。它可以从各种来源中获取知识，并能够根据输入的问题或请求提供相关的答案或响应。ChatGPT的训练数据包括互联网上的大量文本，如新闻文章、社交媒体帖子、电子邮件等。这些数据的广泛性和多样性，为ChatGPT提供了广泛的语言知识和语言使用场景。
对于开发者和用户来说，使用ChatGPT非常简单。只需输入问题或请求，ChatGPT就可以提供自然、流畅、准确的响应。ChatGPT的优点是它可以处理大量的自然语言，可以轻松处理各种语言的输入和输出，并且可以在各种应用程序和平台上运行。
ChatGPT是一个基于自然语言处理技术的大型语言模型，可以模拟人类的对话方式，并且可以在各种应用程序和平台上使用。它为开发者和用户提供了一个简单、流畅、准确的自然语言处理工具，可以用于各种语言应用场景。
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（1）大规模语言培训: ChatGPT是一个大型的语言模型，通过OpenAI进行了大量的训练，因此它能够理解和回答各种类型的问题。
（2）实时回答：ChatGPT可以立即回答您的问题，没有延迟。
（3）准确性高：ChatGPT通过大量的训练，使得它能够提供准确的答案。
（4）智能语言生成：ChatGPT不仅可以回答问题，还可以生成文本，如对话、故事等。
（5）自然语言处理能力强：ChatGPT可以理解人类语言，并回答相应的问题。
（6）多种语言支持：ChatGPT可以支持多种语言，包括英语、法语、德语等。
（7）数据隔离：ChatGPT每次会话都是独立的，不会将您的数据与其他人共享。
（8）可扩展性：ChatGPT可以根据您的需求进行定制和扩展。
（9）可信性：ChatGPT是由OpenAI开发的，是一个可靠的AI技术。
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