The guests in this YouTube video discuss various aspects of artificial intelligence (AI), including its potential dangers, disruption in various industries, and the importance of re-skilling workers to stay relevant. The panelists also debate the usability of AI tools, the implementation of AI in healthcare, standardization in information distribution systems, the potential for wealth creation in AI, and the use of language models in healthcare and education. Additionally, they stressed the need for responsible deployment of AI models, transparency, and ethical considerations in governance. Lastly, the panelists briefly answer some audience questions on topics such as privacy in AI for healthcare and education.
00:00:00 The guests discuss the potential dangers of AI and the need for transparency and caution when it comes to this technology. They also touch on the disruption that AI is causing in various industries and the importance of re-skilling workers to stay relevant in the face of this disruption. The guests offer potential solutions, such as online education and partnering with governments, to help people adapt to the changes brought about by AI. Ultimately, they believe that AI has the potential to create wealth faster than anything we've ever seen and uplift everyone, but must be treated with care and responsibility.
00:05:00 The experts discuss the usability of AI tools in comparison to Google's user-friendly interface. They hope that AI tools could evolve to become easier to use without requiring much education. The generative AI is trained on large corpuses of an entire media set and is focused on natural language understanding. However, they agree that the policy and adoption of AI are relatively uncertain, and education courses and communication with policymakers could make it more accessible. The panel also talks about the challenges of defining concepts in AI programming, and the need for well-defined unique structural names alongside the growing use of prompts.
00:10:00 A physician from Chicago asks the panelists on how AI can be used most efficiently in healthcare in terms of point of care and patient evaluation. The panelists suggest finding concrete use cases and executing them to gain an advantage in the market, as getting to the market first is key. They also recommend building a data set through tools like euroscape.com and labeling and annotating the data to train a new model on top of it. They suggest partnering with other companies or bringing in a team to develop and implement AI, potentially starting small and expanding gradually.
00:15:00 The speakers discuss whether there is any commercial activity that AI will never be able to disrupt. While some physical tasks and industries may be further from being disrupted by AI than others, the speakers ultimately agree that there is no commercial activity that AI will never be able to disrupt. However, they do discuss the challenge of interpreting AI decisions, and the need for centralized repositories of trust and standards to curate information and combat the spread of false or misleading information on social networks.
00:20:00 The speakers discuss the need for standardization in information distribution systems to adapt to the increasing adoption of artificial intelligence (AI). They also touch upon the importance of ethical considerations and the implications of AI, as it is happening currently and will continue to shape the future. The conversation shifts towards the practical applications of AI in disaster recovery, where it can be used for fast response times and coordination of humanitarian efforts. The panel also discusses the role of a Chief AI Officer, who should have a technical understanding of the technology and a business-oriented mindset to identify valuable use cases for AI.
00:25:00 The speakers discuss the implementation and passion necessary to keep up with AI technology. They suggest creating an internal repository for companies to keep up with the latest trends in AI and recommend cataloging all existing data that can be uploaded into AI systems. They also discuss the potential for wealth creation in the AI industry and recommend investing in upskilling oneself or a company in this area. Although some may feel it's too late to jump in, the speakers suggest that it's actually still early days for AI and that significant growth is expected in the near future.
00:30:00 Peter discusses the importance of monitoring glucose levels and recommends Levels, a company that provides continuous monitoring of glucose levels to ensure that individuals are aware of how different foods affect them based on their physiology and genetics. The conversation then shifts to how technology can contribute to world peace, with an emphasis on how AI can function as a universal translator and provide context and understanding between different points of view. The panelists also touch on the topic of open AI and its dismissal of its Ethics Committee, with one member expressing admiration for the work done by open AI but also acknowledging concerns about the decision.
00:35:00 The speakers discuss the responsibility that comes with deploying large AI models and the potential trade-off of the benefits they bring versus the risks they pose. They touch on OpenAI's responsible deployment of the technology and acknowledge the efforts of ethical AI teams who are trying to mitigate the negative aspects of AI use. The conversation also covers the need for transparency and responsible governance when it comes to potentially dangerous technology. Finally, the speakers address the use of AI in investment decision-making, acknowledging the complexity of the process and the limitations of current technology.
00:40:00 The group discusses the use of language models in healthcare, specifically for building chatbots that support nursing or triaging staff. They mention using stable chat models like GPT-Neo and TF-Plan T5, but caution that as healthcare data is highly sensitive, creating an open-source model that can be controlled and owned is critical. The group also discusses the use of language models in education, specifically the controversy around using tools like Chad-GPT for writing essays or book reviews. They debate the merits of transparency and how to train students to use these tools effectively without limiting their growth. Lastly, the group grapples with the question of what defines cheating in an educational context.
00:45:00 The panelists briefly answer some questions from the audience in a speed round. The topics include content creation in music and arts, privacy in AI for healthcare, and whether a 15-year-old should continue taking Python and go to college. The panelists touch on the importance of data privacy and the need for auditable and interpretable AI in healthcare. They also mention that the ethics of AI and its potential misuse by countries like China will be discussed in the next session.
00:05:00 在本节中，Stuart Russell 博士承认，技术与创造技术的人的结合可能会给社会带来潜在危险。他指出，国防部属于开发人工智能的组织之一，因此，“对人友善”不一定是他们的首要任务。尽管人工智能有能力为社会带来巨大的好处，但政府和立法无法跟上技术进步的速度。为减轻与人工智能相关的风险，罗素博士鼓励更具创造力的科学家在国际范围内开展合作，以开发更强大的人工智能并找到控制它的方法。
关于 AI 的学习能力，Hinton 解释说，由于数字计算机和 AI 能够采用反向传播学习算法，因此它们比人类具有优势。计算机可以有效地将大量信息编码到一个紧凑的网络中，从而增强学习能力。他以GPT4为例，因为它已经展示了简单的推理并拥有丰富的常识知识。 Hinton 强调数字计算机的可扩展性，使同一模型的多个副本能够在不同的硬件上运行并相互学习。这种处理大量数据的能力使人工智能系统能够发现可能无法被人类观察到的结构模式，从而加速学习。
此外，Hinton 推测了人类与 AI 的未来。他断言，数字智能没有像人类那样经历进化过程，缺乏内在目标。这可能会导致寻求增强控制的 AI 系统创建子目标。欣顿认为，人工智能可以以前所未有的速度进化，吸收大量的人类知识，这可能会使人类成为智能进化的一个过渡阶段。虽然他承认停止人工智能开发背后的理由，但他认为这不太可能发生。
Hinton 还深入探讨了科技公司在创建和发布 AI 技术方面的责任。他强调了 OpenAI 在发布其 Transformers 模型以保护其声誉时所采取的谨慎态度，并将其与谷歌由于与微软的竞争而必须发布类似模型进行对比。 Hinton 强调了国际合作的重要性，尤其是美国和中国等国家之间的合作，以防止人工智能成为生存威胁。
此外，Hinton 还以国际象棋程序 Alpha Zero 为例讨论了人工智能在思想实验和推理方面的能力。尽管训练数据中的潜在不一致会阻碍推理能力，但他建议训练具有一致信念的 AI 模型可以弥合这一差距。 Hinton 驳斥了 AI 缺乏语义的观点，提供了一些任务的例子，例如房屋粉刷，它们在这些任务中展示了语义知识。他简要阐述了人工智能对社会和经济的影响，表达了对工作岗位流失和贫富差距扩大的担忧。他建议实施基本收入作为缓解这些问题的潜在解决方案。欣顿认为，政治制度必须为了所有人的利益而调整和利用技术，敦促个人大声疾呼并与那些负责塑造技术的人接触。
虽然 Hinton 承认对他的研究的潜在后果略感遗憾，但他坚持认为，鉴于当时无法预见危机，他在人工神经网络方面的工作是合理的。 Hinton 预测，随着 AI 继续提高某些工作的效率，生产率将显着提高。然而，他也对工作流离失所的潜在后果表示担忧，这可能导致贫富差距扩大，并可能导致更多的社会动荡和暴力。为了解决这一问题，Hinton 建议实施基本收入，以此作为减轻失业对个人的负面影响的一种手段。
关于 AI 带来的生存威胁，Hinton 强调了控制与合作的重要性，以防止 AI 脱离人类的监督而成为对人类的威胁。他认为政治制度需要适应和改变，以便利用技术的力量造福所有人。只有通过科学界、政策制定者和技术开发人员的协作和仔细考虑，才能妥善解决与人工智能相关的风险。
在反思他对 AI 的研究和贡献时，Hinton 承认没有完全预料到潜在的后果。然而，他坚持认为，考虑到当时的知识和理解水平，他在人工神经网络方面的工作，包括反向传播的发展，都是合理的。他鼓励对人工智能技术进行持续的对话和批判性评估，以确保其负责任和合乎道德的部署。
总之，Geoffrey Hinton 对大脑与数字智能之间关系的不断发展的观点突出了与人工智能相关的独特特征和潜在风险。在承认 AI 的积极应用和变革力量的同时，Hinton 呼吁谨慎、协作和负责任的开发，以利用其潜力，同时最大限度地减少潜在危害。通过解决人工智能操纵、工作岗位流失、财富不平等和生存威胁等问题，欣顿倡导一种平衡的方法，优先考虑人类福祉和社会的长期可持续性。
00:30:00 在本节中，Geoffrey Hinton 认为，尽管 AI 可能会受到我们教给它们的数据和模型的限制，但它们仍然可以进行思想实验和推理。他以国际象棋程序 Alpha Zero 为例，解释说人工智能有潜力推理和检查其信念的一致性。虽然训练数据的不一致阻碍了他们的推理能力，但他认为以一致的信念在意识形态上训练他们将有助于弥合这一差距。此外，他驳斥了人工智能缺乏语义的说法，并引用了房屋粉刷等任务的例子，暗示它们具有语义知识。当被问及 AI 的社会和经济影响时，Hinton 推迟了有关 AI 控制的存在威胁的问题，但评论了 AI 对创造和损失就业机会的影响。
Altman 提出了 AI 自我提升中“起飞”的概念，断言它不会突然或爆炸性地发生。他认为，在人工智能工具的协助下，人类将继续成为人工智能发展的推动力。 Altman 预计，随着更好更快的工具被开发出来，世界的变化速度将无限增加，但他警告说，这不会像科幻小说中描述的场景那样。他强调，建设新的基础设施需要大量时间，人工智能自我提升的革命不会一蹴而就。
Sam Altman 进一步深入探讨了 AI 开发及其影响的主题。他讨论了随着 AI 功能变得更加先进而提高安全标准的必要性，强调了严格的安全协议以及对模型进行彻底研究和审核的重要性。 Altman 认识到在开放性和潜在的不完美之间取得平衡的复杂性，但认为与世界共享 AI 系统以更深入地了解它们的优缺点至关重要。
在 AI 对工程性能的影响方面，Altman 强调了使用 LLMS（大型语言模型）进行代码生成。他承认它具有提高工程师生产力的潜力，但也认识到需要仔细评估和监控以确保生成代码的质量和可靠性。
Altman 对 AI 自我提升中的“起飞”概念提出了见解，强调它不会突然或一夜之间发生。相反，他设想了一个持续的进步，人类在利用人工智能工具开发更好更快的技术方面发挥着至关重要的作用。虽然世界变化的速度将无限增加，但奥特曼驳斥了类似科幻革命的概念，强调建设新基础设施的耗时性和稳步推进的必要性。
总之，Sam Altman 的观点阐明了 AI 发展的各个方面，从战略考虑到安全、定制以及 AI 发展的长期轨迹。他的见解为参与 AI 行业的个人和公司提供了宝贵的指导，强调了以用户为中心的方法、持续改进和负责任地部署 AI 技术的重要性。
00:00:00 在本节中，OpenAI 的首席执行官 Sam Altman 被要求就创办一家专注于 AI 的公司提出建议。奥特曼认为，建立一家具有长期复合战略优势的伟大公司是关键。他建议不要过度依赖平台的技术，而是强调打造人们喜爱的产品，满足用户的需求。 Altman 还讨论了新基础模型的灵活性，这些模型具有更强大的操作和定制模型的能力，而无需重新训练它们。最后，Altman 指出，OpenAI 愿意做很多事情来让开发人员开心，并且仍在弄清楚开发人员在模型定制方面的需求。
00:05:00 在本节中，Sam Altman 讨论了机器学习模型定制化程度降低的趋势，以及随着这些模型变得更好和更大，提示工程和代币变化的增长。虽然他承认巨型模型会在其他方面做出改进，但 Altman 表示，基础模型在培训过程中的投资超过 50-1 亿美元。在商业战略这个话题上，奥特曼声称自己不是一个伟大的商业战略家，他只能把长期的、资本密集的、技术的位作为战略来做。他还建议寻找做过这种实践的人并向他们学习，尤其是在建立像 Open AI 这样的快速发展的新公司时。
00:15:00 在视频的这一部分，Sam Altman 讨论了 Max Tegmark 等人写的公开信，要求停止 AI 开发六个月，表示他同意信中呼吁模型安全的主旨研究和审计。 Altman 解释说，随着能力变得越来越严格，必须增加安全栏。然而，他补充说，这封信缺乏必要的技术细微差别，谨慎行事和严格的安全协议是解决问题的最佳方法。 Altman 还谈到了开放和有时说错话之间的权衡，强调将这些系统推向世界是值得的，尽管不完美，但人们可以体验和理解它们的优缺点。最后，Altman 讨论了 LLMS 在代码生成中的使用及其对工程师绩效的影响。
00:20:00 在本节中，Sam Altman 讨论了 AI 自我改进中“起飞”的概念。他认为这不会突然爆发，而是在人工智能工具的帮助下，人类将继续成为人工智能发展的推动力。奥特曼指出，随着人类开发出更好更快的工具，世界的变化速度将无限增加，尽管它不会像科幻小说中那样发生。最后，他指出，构建新的基础设施需要大量时间，而且 AI 的自我完善不会一蹴而就。
展望未来，可以想象更高级版本的 Chat GPT 或不同的语言模型可以被训练成为全自动程序员。这样的人工智能可以与命令行交互、写入、读取、执行文件、调试，甚至与人类管理者交谈。已经存在用于自主编程任务的实验性 AI 代理，未来的模型可以进一步增强这些能力。
人工智能构建人工智能的想法很有趣。通过为 AI 程序提供自己的源代码，它可能会自我改进并迭代自己的版本。通过一个递归的自我改进过程，从一个半途而废的程序员开始，人工智能可以逐渐加速它的改进，随着时间的推移复合它的能力。在遥远的未来，自我完善的人工智能可能会超越人类智能，创造出我们可能无法完全理解的新算法、神经架构，甚至是编程语言。这可能会导致智能爆炸，人工智能的发展将以指数级的速度发展。
00:05:00 在本节中，解说员解释了语言曾经如何被认为是人类独有的，以及艾伦图灵的模仿游戏如何通过用自然语言进行无缝交流来挑战计算机通过图灵测试。虽然图灵测试还没有通过，但深度学习让人工神经网络在人造游戏中战胜了人类，并在自动驾驶汽车、人脸识别、蛋白质折叠等领域取得了进展。 AI 革命已经到来，每次技术飞跃之间的时间越来越短，速度越来越快。解说员还介绍了 ChatGPT，这是一种广泛使用的工具，它利用机器学习并为未来提供了既可怕又令人惊奇的可能性。
00:35:00 解释了数据科学和统计学之间的区别。尽管他们共享程序，但数据科学并不是统计学的一个子集，因为大多数数据科学家都没有接受过正式的统计学家培训。此外，机器学习和大数据是数据科学的重要领域，但大多数统计数据并不共享。与统计学家相比，他们的工作环境也有所不同，数据科学家通常在商业环境中工作。虽然他们共享数据分析，但他们有不同的利基和目标，这使得他们在概念上截然不同的领域，尽管有明显的重叠。商业智能或 BI 也与数据科学形成对比，因为 BI 非常实用并且不涉及编码。
00:40:00 讲师解释数据科学与商业智能 (BI) 之间的关系。 BI 主要侧重于简单有效的数据分析，重点是领域专业知识。但是，数据科学可以通过识别数据源和提供更复杂的数据分析来帮助建立和扩展 BI 系统。此外，数据科学从业者可以从 BI 应用程序中了解设计和可用性。讲师还涉及数据科学中的伦理问题，包括隐私、匿名和版权问题，强调维护数据隐私和机密性的重要性。
01:35:00 演讲者讨论了使用 RMarkdown 归档工作和支持协作。 R 分析可以显示为格式化的标题、文本和 R 输出，可以上传到 RPub 并与他人共享。为了让您的工作面向未来，重要的是要解释您的选择，展示您是如何做到的，并分享您的叙述，这样人们才能理解您的过程和结论。演讲者为观众建议了下一步，包括尝试使用 R 或 Python 编码、数据可视化、复习统计和数学、尝试机器学习、参与数据科学社区以及提供服务。演讲者最后强调了每个人学习智能和敏感地处理数据的重要性，因为数据科学从根本上讲是民主的。
02:00:00 演讲者讨论了使用数据代理作为数据源的优缺点。虽然个人级别的数据可以从数据代理处获得，从而更容易访问有关消费者的特定信息，但它可能很昂贵并且仍然需要验证。或者，API 提供了一种获取 Web 数据的数字方式，允许程序相互对话并以 JSON 格式检索数据。 REST API 与语言无关，允许轻松集成到各种编程语言中，视觉 API 和社交 API 是常见形式。演讲者演示了如何使用 RStudio 中的 API 从 Ergast.com 获取一级方程式赛车的历史数据。
02:05:00 演讲者讨论了使用 API 和抓取来获取数据科学的数据。 API 是处理来自网页的结构化数据的一种快速简便的方法，这些数据可以直接输入到软件程序中进行分析。另一方面，当数据不易以结构化格式提供时，抓取涉及从网页中提取信息。但是，演讲者提醒用户注意与网络抓取相关的版权和隐私问题。 import.io 和 ScraperWiki 等应用程序可用于网络抓取，但用户也可以使用 R、Python 或 Bash 等语言编写自己的抓取工具。在抓取 HTML 文本或表格时，HTML 标签用于识别重要信息。
02:15:00 重点是两种数据来源方法：访谈和调查。访谈对新情况或新受众很有效，因为它们提供了开放式信息而没有限制反应。结构化访谈涉及预定的问题集，而非结构化访谈类似于对话，其中问题是针对答案而出现的。访谈需要特殊的培训和分析来提取定性数据。另一方面，调查很容易设置并发送给大量人群，但需要很好地了解目标受众的答案范围、维度和类别。调查可以是封闭式的，有预先确定的选项，也可以是开放式的，有自由形式的回答。使用 SurveyMonkey 或 Google Forms 等软件可以简化流程。但是，模棱两可或内容丰富的问题可能会影响调查的可靠性。
03:15:00 讲师强调在处理网络数据时理解 HTML 的重要性。 HTML 构成了网页的结构和内容，在为数据科学项目提取数据时，能够浏览标签和结构至关重要。讲师提供了 HTML 标记的示例以及它们如何定义页面结构和内容。此外，讲师还介绍了 XML，它代表可扩展标记语言，用于定义数据以便计算机可以读取它。 XML 文件常用于网络数据，甚至用于创建 Microsoft Office 文件和 iTunes 库。
03:20:00 该视频讨论了 XML（可扩展标记语言）及其如何用于半结构化数据。 XML 使用定义数据的标签，并且可以根据需要创建和定义这些标签。该视频还展示了一个来自 ergast.com API 的数据集示例，该数据集以 XML 格式显示，以及将 XML 转换为其他格式（例如 CSV 或 HTML）是多么容易，反之亦然。 JSON（JavaScript Object Notation）也作为一种类似于 XML 的半结构化数据格式被引入，其中每条信息都由自由变化的标签定义。
03:25:00 本教程讨论了 XML 和 JSON 格式之间的差异。两种格式都使用标签来指定信息，但 XML 用于数据存储，并且能够在标签中包含注释和元数据。相比之下，JSON 专为数据交换而设计，并使用表示对象和数组的结构。 JSON 正在取代 XML 作为网页数据的容器，因为它更紧凑，并且更容易在格式之间转换。本教程还指出，由于 R 具有免费和开源的特性，它是数据科学的主要编码语言，并且专门为矢量运算而开发。
03:30:00 演讲者讨论了在数据科学中使用 R 的优势，包括其强大的社区支持、扩展其功能的大量软件包选择，以及用于编码和获取结果的接口选择。尽管通过命令行编程最初可能令人生畏，但 R 的透明性和可访问性使其有利于可复制性。演讲者还提到了一个替代界面，Crantastic!，它链接到 CRAN 以显示受欢迎程度和最近的更新，使其成为获取最新和最好的数据科学包的一种方式。此外，演讲者还讨论了 Python，这是一种通用编程语言，可用于任何类型的应用程序，并且是数据挖掘专家使用的软件列表中唯一的通用语言。
04:00:00 强调了在数据科学中充分理解数学的重要性。首先，数学可以让人知道要使用哪些程序以及为什么要使用。其次，对数学的扎实理解有助于诊断问题并知道当事情不正常时该怎么做。最后，一些数学程序用手做起来更容易、更快捷。该视频涵盖了数据科学中重要的几个数学领域，包括初等代数、线性代数、线性方程组、微积分、大 O 或阶、概率论和贝叶斯定理。尽管有些人可能会觉得数学令人生畏，但它是一种必不可少的工具，可以帮助从数据中提取意义以做出明智的选择。
04:30:00 该视频讨论了大 O 符号的概念及其与操作速度的关系。 Big O 给出了事物随着元素数量的增加而增长的速度，并且增长率可能会有惊人的差异。该视频解释了几种类型的增长率，例如 O1、对数、线性、对数线性、二次、指数和阶乘，并提供了每种类型的示例。此外，该视频还指出，某些功能比其他功能更具可变性，这会影响操作速度。因此，了解 Big O 对于做出有关优化运营和提高效率的明智决策非常重要。
05:00:00 强调了数据科学中从图形开始的重要性。通过使用图形，人们可以感受数据、检查异常并分析变量。建议使用不同类型的图形，包括条形图、箱形图和散点图，可根据所分析的变量类型使用这些图形。此外，还讨论了多变量分布，并指出应谨慎使用 3D 图形。
05:05:00 演讲者讨论了 3D 图形的局限性以及使用图矩阵代替的好处。演讲者解释说，虽然 3D 图形可能有助于在 3 维中查找集群，但它们通常难以阅读且容易混淆。另一方面，图表矩阵提供了更易于阅读的图表，并允许进行多维显示。演讲者强调了数据图形探索的重要性，这是探索数据的关键第一步，并建议使用快速简便的方法，例如条形图和散点图。第二步涉及探索性统计或数据的数值探索，包括稳健统计、重采样数据和转换数据。
05:30:00 讲师解释假设检验的概念及其潜在的陷阱。假设检验涉及计算数据的 z 分数并决定是保留零假设还是拒绝它。但是，该过程可能会导致误报和漏报，分别以拒绝或不拒绝原假设为条件。讲师强调了根据测试框架的几个元素仔细计算假阴性的重要性。尽管存在对假设检验的批评，但它在许多领域仍然非常有用。讲师继续讨论估计，它旨在给出参数的估计，并且仍然是一个推理过程。置信区间是一种常见的估计方法，它侧重于总体值的可能值。
05:50:00 该视频讨论了特征选择以及如何使用它来选择最佳特征或变量、去除无信息或嘈杂的变量以及简化正在创建的统计模型以避免过度拟合。特征选择的主要问题是多重共线性，它是由预测变量和结果变量之间的重叠引起的。该视频解释了处理多重共线性的各种方法，例如概率值、标准化系数和顺序回归的变化。然而，依赖 p 值可能会有问题，因为它会增加误报，并且逐步过程会显着增加过度拟合的风险。为了处理这些问题，有更新的方法可用，例如共性分析、优势分析和相对重要性权重。
Should We Be Fearful of Artificial Intelligence? w/ Emad Mostaque, Alexandr Wang, and Andrew Ng | 39
Should We Be Fearful of Artificial Intelligence? w/ Emad Mostaque, Alexandr Wang, and Andrew Ng | 39
The guests in this YouTube video discuss various aspects of artificial intelligence (AI), including its potential dangers, disruption in various industries, and the importance of re-skilling workers to stay relevant. The panelists also debate the usability of AI tools, the implementation of AI in healthcare, standardization in information distribution systems, the potential for wealth creation in AI, and the use of language models in healthcare and education. Additionally, they stressed the need for responsible deployment of AI models, transparency, and ethical considerations in governance. Lastly, the panelists briefly answer some audience questions on topics such as privacy in AI for healthcare and education.
“AI 教父”Geoffrey Hinton 警告 AI 存在“生存威胁” |阿曼普公司
“AI 教父”Geoffrey Hinton 警告 AI 存在“生存威胁” |阿曼普公司
被誉为“人工智能教父”的杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 深入探讨了快速发展的数字智能的含义及其超越人类学习能力的潜力。他对这些人工智能系统构成的生存威胁表示担忧，并警告说它们可能在各个方面都胜过人脑。尽管存储容量比大脑少得多，但数字智能拥有丰富的常识知识，超过人类数千倍。此外，它们表现出更快的学习和交流能力，与大脑相比使用更高级的算法。
Hinton 分享了他使用 Google 的 Palm 系统时的一个有趣发现，在该系统中，AI 能够解释为什么笑话很有趣，这表明与人类相比，AI 对某些概念有更深入的理解。这突出了他们建立联系和获取信息的非凡能力。他强调，人类的直觉和偏见植根于我们的神经活动中，使我们能够将性别特征归因于动物。然而，这些思考过程也揭示了人工智能在未来带来的潜在威胁。
在解决对 AI 感知力的担忧时，Hinton 承认围绕其定义的模棱两可及其发展的不确定性。他提出了人工智能带来的几个挑战，包括失业、辨别真相的困难以及加剧社会经济不平等的可能性。为了减轻这些风险，Hinton 建议实施类似于管理假币的严格法规，将 AI 生成的假视频和图像的制作定为犯罪。
Hinton 强调国际合作的重要性，强调中国、美国人和欧洲人在防止出现无法控制的人工智能方面都有共同的既得利益。他承认谷歌对人工智能开发的负责任态度，但强调需要进行广泛的实验，使研究人员能够保持对这些智能系统的控制。
虽然认识到数字智能在医学、灾害预测和气候变化理解等领域的宝贵贡献，但 Hinton 不同意完全停止人工智能开发的想法。相反，他提倡分配资源来理解和减轻人工智能的潜在负面影响。 Hinton 承认围绕超级智能 AI 发展的不确定性，并强调人类集体努力的必要性，以塑造一个为改善社会而优化的未来。
“人工智能教父”讨论了发展中的技术对社会构成的危险
“人工智能教父”讨论了发展中的技术对社会构成的危险
AI 领域的权威 Jeffrey Hinton 博士对超级智能 AI 系统带来的潜在风险提出了重要担忧。他对这些系统可能会控制人类并为自己的议程操纵他们表示担忧。 Hinton 区分了人类智能和机器智能，强调了赋予 AI 创建子目标的能力相关的危险，这可能会导致人们渴望增强权力和控制人类。
尽管存在这些风险，但 Hinton 认识到人工智能的众多积极应用，尤其是在医学领域，它拥有巨大的进步潜力。他强调，虽然谨慎是必要的，但重要的是不要完全停止人工智能发展的进程。
Hinton 还谈到了技术创造者的角色以及他们的工作可能对社会产生的潜在影响。他指出，参与人工智能开发的组织，包括国防部门，可能会优先考虑仁慈以外的目标。这引发了人们对使用人工智能技术背后的意图和动机的担忧。 Hinton 表示，虽然人工智能有能力为社会带来巨大利益，但技术进步的快速步伐往往超过了政府和立法有效监管其使用的能力。
为了解决与人工智能相关的风险，欣顿提倡在国际范围内加强创新科学家之间的合作。通过合作，这些专家可以开发更强大的人工智能系统，同时探索确保控制和防止潜在危害的方法。正是通过这种协作努力，Hinton 相信社会可以在利用 AI 的潜在好处和防范其潜在风险之间取得平衡。
人工智能可能终结人类？ Geoffrey Hinton 在麻省理工科技评论的 EmTech Digital
人工智能可能终结人类？ Geoffrey Hinton 在麻省理工科技评论的 EmTech Digital
人工智能和深度学习领域的杰出人物杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 回顾了他在谷歌的任期，以及他对大脑与数字智能之间关系的看法是如何随着时间的推移而演变的。最初，欣顿认为计算机模型旨在理解大脑，但他现在认识到它们的运作方式不同。他强调了他开创性贡献的重要性，即反向传播，它是当今大部分深度学习的基础。 Hinton 提供了一个简单的解释，说明反向传播如何使神经网络能够检测图像中的鸟类等物体。
展望未来，Hinton 惊叹于由反向传播等技术驱动的大型语言模型的成功，以及它们对图像检测产生的变革性影响。然而，他的重点在于它们彻底改变自然语言处理的潜力。这些模型超出了他的预期，彻底改变了他对机器学习的理解。
关于 AI 的学习能力，Hinton 解释说，由于数字计算机和 AI 能够采用反向传播学习算法，因此它们比人类具有优势。计算机可以有效地将大量信息编码到一个紧凑的网络中，从而增强学习能力。他以GPT4为例，因为它已经展示了简单的推理并拥有丰富的常识知识。 Hinton 强调数字计算机的可扩展性，使同一模型的多个副本能够在不同的硬件上运行并相互学习。这种处理大量数据的能力使人工智能系统能够发现可能无法被人类观察到的结构模式，从而加速学习。
然而，Hinton 承认与人工智能超越人类智能相关的潜在风险。他表达了对人工智能操纵个人的潜力的担忧，将其与一个两岁的孩子被迫做出选择相提并论。 Hinton 警告说，即使没有直接干预，AI 也可能被用来操纵并可能伤害人们，并引用了最近在华盛顿特区发生的事件。虽然他没有提出具体的技术解决方案，但他呼吁科学界共同努力，以确保人工智能的安全和有益运行。
此外，Hinton 推测了人类与 AI 的未来。他断言，数字智能没有像人类那样经历进化过程，缺乏内在目标。这可能会导致寻求增强控制的 AI 系统创建子目标。欣顿认为，人工智能可以以前所未有的速度进化，吸收大量的人类知识，这可能会使人类成为智能进化的一个过渡阶段。虽然他承认停止人工智能开发背后的理由，但他认为这不太可能发生。
Hinton 还深入探讨了科技公司在创建和发布 AI 技术方面的责任。他强调了 OpenAI 在发布其 Transformers 模型以保护其声誉时所采取的谨慎态度，并将其与谷歌由于与微软的竞争而必须发布类似模型进行对比。 Hinton 强调了国际合作的重要性，尤其是美国和中国等国家之间的合作，以防止人工智能成为生存威胁。
此外，Hinton 还以国际象棋程序 Alpha Zero 为例讨论了人工智能在思想实验和推理方面的能力。尽管训练数据中的潜在不一致会阻碍推理能力，但他建议训练具有一致信念的 AI 模型可以弥合这一差距。 Hinton 驳斥了 AI 缺乏语义的观点，提供了一些任务的例子，例如房屋粉刷，它们在这些任务中展示了语义知识。他简要阐述了人工智能对社会和经济的影响，表达了对工作岗位流失和贫富差距扩大的担忧。他建议实施基本收入作为缓解这些问题的潜在解决方案。欣顿认为，政治制度必须为了所有人的利益而调整和利用技术，敦促个人大声疾呼并与那些负责塑造技术的人接触。
虽然 Hinton 承认对他的研究的潜在后果略感遗憾，但他坚持认为，鉴于当时无法预见危机，他在人工神经网络方面的工作是合理的。 Hinton 预测，随着 AI 继续提高某些工作的效率，生产率将显着提高。然而，他也对工作流离失所的潜在后果表示担忧，这可能导致贫富差距扩大，并可能导致更多的社会动荡和暴力。为了解决这一问题，Hinton 建议实施基本收入，以此作为减轻失业对个人的负面影响的一种手段。
关于 AI 带来的生存威胁，Hinton 强调了控制与合作的重要性，以防止 AI 脱离人类的监督而成为对人类的威胁。他认为政治制度需要适应和改变，以便利用技术的力量造福所有人。只有通过科学界、政策制定者和技术开发人员的协作和仔细考虑，才能妥善解决与人工智能相关的风险。
在反思他对 AI 的研究和贡献时，Hinton 承认没有完全预料到潜在的后果。然而，他坚持认为，考虑到当时的知识和理解水平，他在人工神经网络方面的工作，包括反向传播的发展，都是合理的。他鼓励对人工智能技术进行持续的对话和批判性评估，以确保其负责任和合乎道德的部署。
总之，Geoffrey Hinton 对大脑与数字智能之间关系的不断发展的观点突出了与人工智能相关的独特特征和潜在风险。在承认 AI 的积极应用和变革力量的同时，Hinton 呼吁谨慎、协作和负责任的开发，以利用其潜力，同时最大限度地减少潜在危害。通过解决人工智能操纵、工作岗位流失、财富不平等和生存威胁等问题，欣顿倡导一种平衡的方法，优先考虑人类福祉和社会的长期可持续性。
人工智能的突破潜力 |山姆奥特曼 |麻省理工学院 2023
人工智能的突破潜力 |山姆奥特曼 |麻省理工学院 2023
OpenAI 的首席执行官 Sam Altman 就人工智能发展和战略的各个方面提供了宝贵的见解和建议。 Altman 强调建立具有长期战略优势的伟大公司的重要性，而不是仅仅依靠平台的技术。他建议专注于创造人们喜爱的产品并满足用户的需求，因为这是成功的关键。
Altman 强调了新基础模型的灵活性，这些模型无需大量重新训练即可操纵和定制模型。他还提到，OpenAI 致力于让开发者开心，并在模型定制方面积极探索满足他们需求的方法。在讨论机器学习模型的趋势时，Altman 指出了向较少定制化的转变以及提示工程和令牌更改的日益突出。虽然他承认在其他领域有改进的潜力，但他提到投资基础模型涉及大量成本，在培训过程中通常超过数千万或数亿美元。
Altman 反思了自己作为商业战略家的优势和局限，强调他专注于长期、资本密集型和技术驱动的战略。他鼓励有抱负的企业家向经验丰富的人学习，这些人已经成功地建立了像 OpenAI 这样快速发展且经得起考验的公司。 Altman 批评了 AI 中对参数计数的固定，并将其比作过去几十年芯片开发中的千兆赫兹竞赛。他建议，重点应该放在快速提高 AI 模型的能力上，并向世界提供最有能力、最有用和最安全的模型。 Altman 相信这些算法拥有强大的动力，可以完成以前不可能完成的事情。
对于呼吁停止人工智能开发的公开信，奥特曼认同有必要研究和审计模型的安全性。然而，他指出了技术细微差别的重要性，并提倡谨慎和严格的安全规程，而不是完全停止。 Altman 承认开放性和说错话的风险之间的权衡，但他认为值得与世界分享不完美的系统，让人们体验和理解他们的好处和缺点。
Altman 提出了 AI 自我提升中“起飞”的概念，断言它不会突然或爆炸性地发生。他认为，在人工智能工具的协助下，人类将继续成为人工智能发展的推动力。 Altman 预计，随着更好更快的工具被开发出来，世界的变化速度将无限增加，但他警告说，这不会像科幻小说中描述的场景那样。他强调，建设新的基础设施需要大量时间，人工智能自我提升的革命不会一蹴而就。
Sam Altman 进一步深入探讨了 AI 开发及其影响的主题。他讨论了随着 AI 功能变得更加先进而提高安全标准的必要性，强调了严格的安全协议以及对模型进行彻底研究和审核的重要性。 Altman 认识到在开放性和潜在的不完美之间取得平衡的复杂性，但认为与世界共享 AI 系统以更深入地了解它们的优缺点至关重要。
在 AI 对工程性能的影响方面，Altman 强调了使用 LLMS（大型语言模型）进行代码生成。他承认它具有提高工程师生产力的潜力，但也认识到需要仔细评估和监控以确保生成代码的质量和可靠性。
Altman 对 AI 自我提升中的“起飞”概念提出了见解，强调它不会突然或一夜之间发生。相反，他设想了一个持续的进步，人类在利用人工智能工具开发更好更快的技术方面发挥着至关重要的作用。虽然世界变化的速度将无限增加，但奥特曼驳斥了类似科幻革命的概念，强调建设新基础设施的耗时性和稳步推进的必要性。
总之，Sam Altman 的观点阐明了 AI 发展的各个方面，从战略考虑到安全、定制以及 AI 发展的长期轨迹。他的见解为参与 AI 行业的个人和公司提供了宝贵的指导，强调了以用户为中心的方法、持续改进和负责任地部署 AI 技术的重要性。
ChatGPT 和智能爆炸
ChatGPT 和智能爆炸
这个动画是使用一个简短的 Python 代码创建的，该代码利用了三蓝一棕的数学动画库“manim”。该代码生成一个方形分形，这是一种递归模式，其中正方形相互嵌套。动画完全由可以生成程序的 AI 程序 Chat GPT 编写。这是它第一次尝试使用 manim 创建动画。
虽然 Chat GPT 有局限性，偶尔会遇到错误或产生意想不到的结果，但它仍然是调试和结对编程的有用工具。在许多情况下，Chat GPT 编写大部分代码，包括样板代码，而人类程序员则专注于视觉方面和微调。
Chat GPT 的创造潜力超越了动画。它已被用于各种创意编码挑战，包括在没有任何人工修改的情况下生成自画像。虽然 Chat GPT 的编程技能令人印象深刻，但它不能替代人类程序员，并且在与他们协作时效果最佳。
除了动画之外，Chat GPT 还被用于实现一个名为 biomorphs 的旧 Evolution 模拟器的升级版本。 AI 程序使用 3.js（一个用于浏览器的 3D 库）创造性地扩展了最初的想法。 biomorphs 3D 的最终版本是双方共同努力的成果，大部分代码由 Chat GPT 编写。
Chat GPT 是一款出色的软件，可以编写其他软件程序。它是一个编程程序，能够智能地结合它接受过训练的语言、方法和思想。虽然它有其局限性，但它仍然可以成为编程、调试和生成创造性解决方案的宝贵工具。
展望未来，可以想象更高级版本的 Chat GPT 或不同的语言模型可以被训练成为全自动程序员。这样的人工智能可以与命令行交互、写入、读取、执行文件、调试，甚至与人类管理者交谈。已经存在用于自主编程任务的实验性 AI 代理，未来的模型可以进一步增强这些能力。
人工智能构建人工智能的想法很有趣。通过为 AI 程序提供自己的源代码，它可能会自我改进并迭代自己的版本。通过一个递归的自我改进过程，从一个半途而废的程序员开始，人工智能可以逐渐加速它的改进，随着时间的推移复合它的能力。在遥远的未来，自我完善的人工智能可能会超越人类智能，创造出我们可能无法完全理解的新算法、神经架构，甚至是编程语言。这可能会导致智能爆炸，人工智能的发展将以指数级的速度发展。
ChatGPT 和 AI 革命：你准备好了吗？
ChatGPT 和 AI 革命：你准备好了吗？
人工智能 (AI) 有可能成为我们文明史上最伟大的事件，但它也带来了重大风险。如果我们不学习如何应对这些风险，这可能是人类的最后一件事。这场技术革命的工具，包括人工智能，可能会为工业化造成的一些损害提供解决方案，但前提是我们要谨慎和有远见地对待它们。
史蒂芬·霍金 (Stephen Hawking) 曾就与 AI 相关的风险提出过著名的警告，强调需要谨慎行事。在当今的数字时代，将信用卡详细信息或身份证件等敏感信息托付给计算机已成为不可避免。然而，如果计算机不仅能处理这些数据，还能开始制作新闻、电视节目，甚至诊断疾病呢？这种前景引发了对机器的信任和依赖的问题。
每个工作领域都处于被 AI 的力量所改变的边缘，而聊天 GPT 只是一个开始。对技术的恐惧并不新鲜。一个多世纪以来，它一直在科幻小说中被描绘。但现在，这些警告似乎比以往任何时候都更有道理。我们已经接受了 Uber、TikTok 和 Netflix 等技术，所有这些技术都由预测和迎合我们偏好的算法提供支持。然而，聊天 GPT 通过在写作、艺术、编码和会计等领域挑战人类霸权，将其提升到一个全新的水平。
长期以来一直被认为是人类独有的语言，现在正在被机器复制。艾伦·图灵 (Alan Turing) 著名的图灵测试挑战计算机展现出类人智能，在当时看来有些牵强。但随着深度学习的进步，机器已经在各个领域超越了人类，从下棋到驾驶汽车。语言，曾经被认为是人类的专属领域，现在已经在人工智能的掌控之中。
Chat GPT由openAI开发，代表着AI能力的重大飞跃。它是一个聊天机器人，利用人工神经网络、海量数据和自然语言处理来产生类似人类的反应。随着每次迭代，系统变得更加强大，拥有数十亿个参数来增强其理解和输出。它能够创造出与人类思维非常相似的精心设计和深思熟虑的反应。
聊天 GPT 的应用广泛而多样。它可以充当虚拟助手，帮助客户、集思广益、总结文本以及生成个性化内容。企业可以从降低的劳动力成本和改善的客户体验中受益。然而，聊天 GPT 有其局限性。它无法访问互联网，导致其响应有时不准确。它还面临着验证信息和处理复杂逻辑问题的挑战。
虽然聊天 GPT 有可能彻底改变各个领域，但它的部署引发了道德问题。例如，学生可以用它来偷工减料，这给依赖剽窃检测软件的教育工作者带来了挑战。此外，人工智能的力量呈指数级增长，将我们推向了难以控制的技术奇点。
总之，以聊天 GPT 为例的 AI 的出现既令人惊叹又令人担忧。它有可能改变我们的世界，但我们必须谨慎和负责任地对待它。人工智能的能力正在迅速扩展，当我们拥抱这个新领域时，我们必须解决伦理、社会和实际影响，以确保人类和机器和谐共处的未来。
Sam Altman 谈论 AI、Elon Musk、ChatGPT、谷歌……
Sam Altman 谈论 AI、Elon Musk、ChatGPT、谷歌……
大多数声称对人工智能安全深感担忧的人似乎都把时间花在推特上表达他们的担忧，而不是采取切实的行动。作者想知道为什么没有更多像埃隆马斯克这样的人物，在这方面是一个独特而有影响力的人物。在由 Stripe 的联合创始人兼首席执行官帕特里克科里森主持的对 OpenAI 首席执行官萨姆奥特曼的采访中，讨论了几个重要的要点。
数据科学教程 - 学习数据科学完整课程 [2020]
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第1部分
第2部分
第 3 部分
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第 6 部分
深度学习中的卷积 - 交互式演示应用程序
深度学习中的卷积 - 交互式演示应用程序
欢迎来到 Mandy 的 Steeplezer 演示。在这一集中，我们将探索 deeplister.com 上的交互式卷积演示应用程序，以加深我们对神经网络中使用的卷积运算的理解。
卷积运算是卷积神经网络中的重要组成部分，用于使用过滤器和滑动窗口将输入映射到输出。我们有专门的一集来解释卷积运算及其在神经网络中的作用，以获得更基本的理解。现在，让我们关注如何利用 deeplister.com 上的交互式卷积演示应用程序来加深对此操作的理解。在应用程序页面上，我们最初看到的是顶部，稍后我们将向下滚动以查看底部。演示应用程序允许我们见证卷积运算对给定输入的作用，并观察输出是如何得出的。我们有几个选项可以在演示中使用。首先，我们可以在全屏模式之间切换。其次，我们可以选择数据集并选择我们想要处理的数字，范围从 0 到 9，因为我们使用的是 MNIST。
在神经网络的卷积层中，滤波器值是在训练过程中学习的，用于检测各种模式，例如边缘、形状或纹理。在此演示中，我们可以从不同的滤波器组（例如边缘滤波器）中进行选择，以观察示例卷积。对于我们的第一个示例，我们将选择左边缘过滤器以将其应用于来自 MNIST 数据集的数字 9 的图像。通过配置这些选项，我们准备好继续进行演示。显示数字 9 的输入图像，每个小方块代表一个像素及其值。我们专注于 3x3 像素块和选定的左边缘过滤器。卷积运算涉及输入和过滤器值的逐元素乘法，然后求和以获得最终输出。
通过将鼠标悬停在每个像素上，我们可以观察到输入值和过滤器值之间发生的乘法运算。将所有乘积求和后，我们将结果输出存储在底部，代表卷积后的整个图像。通过单击步进按钮，我们将输入块向右移动一个像素（步幅为 1）并再次执行卷积操作。这个过程一直持续到我们达到最终输出。我们还可以播放演示以自动执行这些操作并暂停它以检查特定像素。
输出将正激活表示为橙色或红色像素，表示过滤器检测到的左边缘。负激活显示为蓝色像素，代表右边缘。值激活函数通常应用于卷积输出，保持正值并将负值设置为零。通过将鼠标悬停在输出值上，我们可以将它们与相应的输入和过滤器值相关联。结果输出是代表左边缘的正激活集合。我们可以播放演示的其余部分以查看最终输出。为了演示相反的效果，我们切换到右边缘过滤器，这会导致正负像素互换的相同输出。
作为另一个示例，我们切换到 Fashion MNIST 数据集并选择 T 恤图像。应用“顶部”边缘过滤器，我们可以观察到顶部和底部边缘的检测。
请随意探索 deeplister.com 上演示中的各种示例，以加深您对卷积运算的理解。感谢您的收看，并考虑在 YouTube 上查看我们的第二个频道“暴雪 Vlog”以了解更多内容。不要忘记访问 beeplezer.com 以获取相应的博客文章，并考虑加入 Deep Blizzard Hive Mind 以获得独家津贴和奖励。