昨晚，「ChatGPT可能已经有了意识」的话题就上了微博热搜。OpenAI的联合创始人兼首席科学家IlyaSutskever在接受采访时表示，现在的首要任务已经不是制作下一个GPT或DALL·E，而是研究如何阻止超级AI的失控！他认为，ChatGPT可能已经有意识，未来超级AI将会成为一种潜在风险。文章地址：https://www.technologyreview.com/2023/10/26/1082398/exclusive-ilya-sutskever-openais-chief-scientist-on-his-hopes-and-fears-for-the-future-of-ai/
随着美国政府发布全新的AI法规，全球关于AI是否安全的大讨论，也再次推向高潮。OpenAI联合创始人兼首席科学家IlyaSutskever在采访时表示，ChatGPT可能是有意识的，超级AI将会成为一种潜在风险。而OpenAICEOSamAltman最近在剑桥参加活动时，甚至遭到了激进分子的强烈抵制，在大礼堂里当面被砸场子。活动开始前，就有少数抗议者聚集在外面，举着标语，要求停止AI竞赛。期间，一些抗议者甚至在阳台上悬挂横幅、扔下传单，场面一度十分混乱。不过，见惯了大场面的SamAltman倒是很镇定。他在演讲中表示，即便未来AI模型足够强大，但也需要巨大的算力才能运行。如果提高了算力门槛，能
活久见，AI巨佬们撸起袖子线上“对喷”，一“架”直接干上热搜了。Bigname一个接一个出现不说：吴恩达、Hinton、LeCun、哈萨比斯……甚至吵到稳如Hinton，都开麦阴阳怪气起来：是是是，好人力量大，我们应该把核武器也给开源了。搞得如此面红耳赤，为的还是“大模型会不会毁灭人类”这个热点话题。反方一派，矛头直指科技巨头搞垄断。吴恩达就言辞犀利地指出：某些人传播（AI灭绝人类的）恐惧，只是为了搞钱。正方这边也不甘示弱，最新消息是，被指“搞钱派”代表人物的DeepMindCEO哈萨比斯正面回怼：这不是恐吓。AGI的风险如果不从现在就开始讨论，后果可能会很严重。我不认为我们会想在危险爆发之前
10月31日消息，据科技播客DwarkeshPatel报道，谷歌DeepMind人工智能实验室的联合创始人ShaneLegg在近日的一次采访中表示，他仍然认为，到2028年，研究人员有50%的可能实现人类水平的人工智能（AGI）。这一预测是他在2011年底在自己的博客上公开宣布的，当时他预测了未来几十年内人工智能的发展趋势。Legg表示，他从2001年开始关注AGI，当时他读了谷歌另一位人工智能领军人物RayKurzweil的著作《灵性机器时代》，该书预言了超人类智能的未来。Legg说，他相信了书中的两个重要观点：一是计算能力会呈指数增长至少几十年；二是世界上的数据量也会呈指数增长至少几十年。
GPT-4终问世！旧王已死，新王当立！面对AI，人类真的准备好了吗？摊主一大早醒来，就看见GPT-4发布的消息，不得不感慨今年AI更新的速度真是太快了。🚀摊主昨天还在修改、润色自己一篇主题为「ADeeperDiveIntoChatGPT」的博客，今天OpenAI就扔出了GPT-4这一副王炸，看来博客内容又要大幅删改了😂话不多说，一起和摊主来简单看一下GPT-4吧！一睹为快🚀相关链接🔗GPT-4官网链接：https://openai.com/research/gpt-4GPT-4论文链接：https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdfGPT-4宣传视频：Intro
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介从机器学习、深度学习、统计模型等多个领域的突破性进展来看，人工智能已经成为当今科技发展的重要趋势之一。现代人工智能系统可以高度自动化地处理复杂的业务流程、识别图像、执行任务，甚至还可以进行虚拟形象的沟通、帮助人们理解和解决生活中的问题。但是，是否意味着人工智能终结了“人”这个存在？在人类历史上还有没有其他高级动物也在以不可告人的速度向前发展？或者说，随着人工智能技术的不断成熟和应用，人类的社会地位会越来越低下吗？作为一个计算机科学家，我深信，即使是机器学习等新兴技术，只要能够掌握正确的原理、算法和方法，人工智能最终将被证明无比强大且永无止境。虽然我个人对于人
AI巨佬GeoffreyHinton称，「科技公司们正在未来18个月内，要使用比现在GPT-4多100倍的算力训练新模型」。更大参数的模型，对算力需求巨大的同时，对数据也提出了更高的要求。但是，更多的高质量数据该从何来？英伟达高级科学家JimFan表示，「合成数据，将为我们饥渴的模型提供万亿个token」。作为例证，英伟达与UT的研究人员在最新研究中，提出了一个MimicGen系统，能够大量生成机器人训练数据。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2310.17596.pdf具体过程是，通过在模拟环境中，使用数字孪生技术复制真实世界中，人类的操作数据。仅用了不到200个人类演示
元宇宙：人类叙事的下一个100年引薛定谔的“元宇宙”有些概念就和有些人一样，一出现就会卷起巨浪。有些人，不管你是爱慕还是讨厌，你必须承认，TA本身有着天然蛊惑人心的魅力。有些概念也一样，例如“元宇宙”，这三个字天然带着直击人心之力。若有若无之间，它与时代频率Hz形成共振，掀起滔天振幅。这个时代每天都在诞生新概念：Z世代、二次元、XR世界、NFT……但像“元宇宙”这样直接具有破圈能力、矛盾集中、凝聚共识的概念极其罕见。它天生异相，自带光环，一出现就引发人世间万千关注。那么，元宇宙到底是什么？它将带来什么？它是21世纪的“出埃及记”？还是2021未来漫游指南？抑或仅仅只是“打土豪分土地”这样的口号
我正在使用网页自动化（使用Python的SeleniumWebdriver），需要上传文件。我正在使用Mac，并尝试了以下方法：-Itriedusingsend_keysbutthesamedidn'twork(threwfollowingerror:cannotfocuselement-AutoItdoesn'tworksinceitisMAC.我遇到了java.awt.robot来获得这种工作，但是有什么类似的东西可以适合Python。一个例子将对我有很大帮助。提前致谢！看答案我没有足够的声誉来发表评论。请参阅以下文章：Python中有Mac的SendKey吗？
我们知道，人类具有「举一反三」的能力，即学习一个新概念后立即就能用它来理解相关用法。例如，当小朋友知道如何「跳」，他们就会明白「在房间里跳两次」是什么意思。而对于机器来说，这种能力是极具挑战性的。20世纪80年代末，哲学家和认知科学家JerryFodor和ZenonPylyshyn认为人工神经网络缺乏系统组合的能力。几十年来，领域内的研究人员一直在努力让神经网络具备一些泛化能力，但能力很有限。因此，关于JerryFodor和ZenonPylyshyn的观点的争论也一直存在。现在，来自纽约大学和庞培法布拉大学的研究人员联合提出了一种称为「组合性元学习(Meta-learningforCompos
