百度重构人工智能代表性场景,实现ai商业化 #抽屉IT

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AI 商业洞察:当人工智能遇上「约会」 AI 不断在重塑各种商业场景, 来自a16z的一份报告分析《AI x Dating》,剖析了从报纸分类广告到在线约会网站再到应用程序,每一个新平台都会催生出一些帮助人们寻找爱情的产品。 人工智能正在推动新一轮的重大转变。 首先,我们为什么需要新的约会产品?如今的约会应用程序感觉就像旨在让你保持单身,因为它们经常都不起作用。 他们(算法)不给你最好的匹配,因为他们想让你留在池子里,最终绝望到只能升级高级付费版本。或如一些女性用户评价那样: “这就像是申请一个招聘广告上写着‘现在招聘’的工作,但实际上并不招人。”(图 2中的 Andy) 除了无休止的指尖划过,还有其他选择吗? 线下媒人提供一系列经过精心策划的配对,但价格昂贵,许多人无法接触到。有趣的是,而 「与我约会」公开文档(例如 图 3 Chris Olah)越来越受欢迎,但很难得到发行。 我们不认为在线约会会消失它是情侣见面的第一大途径。但人工智能将重塑这一过程。 一开始,它将作为匹配和信息发送的副驾驶(Copliot),但最终可能会消灭现有的应用程序。 以下是当今人工智能在约会中的一些应用案例: 1/ 个人简介评价 制作一份好的个人简介很难。哪些照片是你最好的?如何有趣地描述自己?(场景见图 4) 人们如此渴望得到反馈,以至于提交个人资料供公众审查。人工智能可以提供一种更私密(和数据驱动)的选择。 2/ 发送信息 善于发短消息是一种技能,并不是每个人都具备这种技能。有几十种名为 rizz 的应用程序(见图 5)可以制作开场白或回复建议,让对话继续下去。 最终,它们将更加符合你的谈话风格。 3/ 教练 你如何知道一段关系是否朝着正确的方向发展,如何获得信息反馈,如何调解分歧? 如今,人们会向朋友发送文本截图,或在 r/texts 和 r/relationship_advice 等网站上寻求建议。(图 6) 不带偏见的人工智能显然也能帮个忙... 4/ 牵线搭桥 如今的约会应用程序效率低得令人难以置信没有人愿意浏览成千上万的个人资料,发送普通的信息,进行糟糕的约会。 有数据显示(图表7 来自一位Tinder 用户的行为 )显示了浪费了多少时间和精力:127k 次刷屏,4 次约会

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人类离实现强人工智能还有多远? 很多年前研究过这个问题,那时候觉得难度非常大,因为人和机器之间需要交流的语言是一个巨大的障碍,那时候我的观点是,即便实现带意识的机器,可能也无法与人很好交流协作。 现在大模型出来后、尤其是看了Gemini之后突然发现这个障碍已经不存在了,剩下的一个难点是实现机器意识。这个还有多远的路程?分析了一下需要实现下面几个步骤: 1.实现实时学习的算法。数据训练好之后,不能固化下来,必须实现实时自学习才行。这就需要实现长期记忆、短期记忆、工作记忆分层,才能达到这个效果,还有一段距离,但应该不难。 2.实现自我感知。算法不但能感知人类输入的信号,还要能感知自身的信号,比如机器的输出、机器的思考(计算)过程。 3.实现自驱动。目前的所有算法都是被动式计算,就是你给输入数据,机器计算然后给出结果,这是不行的。需要的是实现机器自身的计算保持自驱动,即随时保持巡航状态。这需要提升算法性能,实际上人脑的计算非常聪明,效率极高,首先计算是分布式并行的 不需要动用整个大脑的计算能力去计算一个局部问题,而且注意力机制保证了粗算与精算结合 大大提高效率。在效率方面目前的算法离人类算法还差的很远,要实现更优的算法 大模型的结构设计还得优化,目前来说大模型的结构基本还是flat状态,非常初级。 克服上面三个问题,大模型基本就已经实现强智能了,具有与人类等同的意识。我预计这个过程可能会在20年内完成。以前我很悲观,觉得人类50年内不可能实现,现在看来好像都不是无法跨越的障碍了。 好兴奋,想想50年后满大街都是机器人的样子,而且是真正的机器“人”哦,不是一个某方面像人的机器,那真是一个很魔幻的世界。

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