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受制于知识储备，万能的JSLER求分享一下国内外大型AI门户网站，好让大伙涨涨见识。
这几天吹的比较牛B的sora，看了看感觉水分很大啊，而且近年出来的关于AI的应用，看似立足点很高，但好像没改变什么生产力啊？
从开始的辅助写代码到绘图到视频，讲到底也只是一个工具，远不是智能吧？
凭一句话生成作文，图片，视频，看似牛逼，实质也是路径依赖，好比我现在跟一个汽车导航说，我要去A,然后导航生成路径，再沿路识别路况开到A点。
那么这就是智能了吗？我认为这只是一款更先进的生产工具而已，它并不创造什么。
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AI技术是当代科技发展的一个重要方向，它在很多领域都显示出了巨大的潜力和应用价值。虽然AI技术取得了显著的进步，但依然存在诸多挑战和局限。AI并不是一个“骗局”，而是一个正在不断发展和完善的技术。
就目前而言，AI在很多领域的应用都极大地推动了生产力的发展和提高了工作效率。例如，在医疗、金融、教育、制造业等领域，AI的应用正在发挥着越来越重要的作用。
然而，AI技术也存在一些问题和挑战，例如数据隐私、算法偏见、失业问题等。此外，AI技术的发展也引发了关于伦理和社会责任的诸多讨论。
总之，AI技术是一个具有巨大潜力和应用价值的技术领域，但也需要我们理性看待，不断推动其健康、可持续的发展。
v5r10
- 永远满仓，永远热泪盈眶
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如果把“智能”简单粗暴的划分为三个阶段：seeing - doing - imagining
AI 目前还在第二阶段，它们可以通过“看”数据，做出对应的“行动”
但可能还不具备通过“想象、反思、理解”等行为，从而超越给定数据的能力
这可能是人类和一些智慧生物，或者说 [主体] 独有的能力
有可能无论投入多少资源，AI都无法迈入第三阶段，人工智能、人工的认识论主体不可能存在
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所有的原理到最后，你会发现核心在于“涌现”。
“涌现”使得人工智能具备了理解文字内容的含义，具备理解的能力就具备了学习的能力，学习以后就可以理解更多。
你看这个过程是不是跟你我认识的大佬，之所以能成为大佬的过程一样？
大佬肉体凡胎，得吃饭睡觉拉X谈恋爱。
可是人工智能不用。
你让它学，它是真学啊。
它现在甚至还能自己上网学。
它都学会了那能干啥呢？
那不如问：它不能干啥呢？
所以理论上，这个东西是没有上限的。
制约它的只有两点：1.算力。2.他没学过的东西。
但是如果天马行空一点，
如果它学会了所有关于造芯片的知识，它是不是可以自己（或者帮助人类）造出算力更强的芯片。
如果它学会了所有网络安全知识，是不是可以破解它无法接触的内容的网络、设备，然后获取内容学习。
如果未来通用人工智能机器人被造出来（这几乎是必然的），那么所有非在线的内容人工智能也都可以学习。
那么当这两个瓶颈也都不存在了，人工智能的上限就真的不知道在哪里了（注意：以上假设与人工智能是否具备意识无关，只要具备“学习”能力就可以，至于“动机”，人类一定会给人工智能输入上面的目标）。
再说回来这一切的底层原理“涌现”。
为什么会“涌现”？没有人知道。
多联想一步，人类智慧的产生会不会是基于同样的原理和原因呢？
我们同样一无所知，但如果你看过脑神经方面的书，会发现隐约有那么一些相似。
这是我觉得可怕的原因。
你可以说VR是骗局，甚至可以说新能源是骗局，因为这些东西的上限是明确的，无论多么高，上限都是明确的。
但人工智能的上限，恐怕不是人类所能理解的了。
关于SORA，视频里有一个例子，一个女人走的下雨的路面上，地面出现了倒影，文章认为这是人工智能具备了生活常识并知晓了物理规律。看雪球上郭博有提到相关和因果的事情，可能并不是有那么鲜明的界限。
如果真是这样的话，确实非常恐怖！
但我的看法是，背后的原理应该是SORA学习了天量的视频数据，统计上显示某种特质的路面和路面上的物体、倒影这三者总是大概率同时出现，那么在生成视频时也会出现这种相关性，而不是他知道水面能够反射光线，并根据反射定律计算出倒影的形态，再绘制出来...
特别是，当你考虑到传统的计算机缺乏的人类直觉的部分，恰恰就是大量真实世界相关性法则即可满足的。或者这么想，在这些任务里，准确区分是因果性和相关性对完成任务有那么重要么？近代以前人类连两个铁球同时落地这种事情的理论都是错的，但是能说之前的人类没智能或者不能处理现实世界的问题么。换句话说，AI不需要能理解背后的原理（逻辑、因果关系），只要能正确的观察和复现现象就可以了。
说的有点散乱，不知道意思表达到了没。。
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即使是sora，AI目前能做的也不过是以极高的效率完成“简单重复劳动”而已，不管是整理废话、画图还是视频，都是行业内中低水平从业者能完成的工作，当然对于中低水平从业者会造成一定的就业冲击。
但是对于真正的创造性劳动，AI目前是无能为力的，否则那么多个还未被证实“猜想”也不会留到现在了。
大家想要保住饭碗，还是要努力提高自己的专业水平，只要达到普通AI无法替代的程度就可以了。
本人是非诉律师，按理说工作应该根据交易所的尽调指引按部就班的做就是了，好像很容易被AI替代。但是企业的情况千奇百怪，很多复杂的问题都要经过很多次的头脑风暴（甚至是灵光乍现）才能想出好的解决方式。
自己的项目因为保密不能讲，就说一个十几年前别人的项目吧。
有一个做饮料罐的IPO企业，第一大客户占比超过80%，存在明显的“单一客户依赖”问题，未来如果客户不从他这做了，企业会立马倒闭，持续经营能力受到质疑。券商的思路不是解释不存在单一客户依赖，或者画大饼未来会分散客户降低对单一客户依赖等等，而是反过来说明这家供应商提供的饮料罐占了客户采购量的80%以上，客户也对他存在依赖，不会轻易更换供应商，企业的持续经营能力没毛病。
当然，十几年后这家企业还是因为这个大客户出了问题，这是后话了。
只有等到AI掌握复杂的逻辑思维能力，人类才要担心“天网”啥时候启动吧。
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搞航空几个利益点：1、太空资源 2、占领别的星球 3、太空武器，比如直接在轨道上布置导弹 4、航空技术民用化
目前就3、4靠点谱
AI实用点
1、取代人类常态化工作，最近的自动驾驶就是一个小小的应用 2、广告推送 3、策略推演（棋类、商业、战争） 4、取代人类创造性工作
目前1、2基本板上钉钉实现了，4如果实现，就要考虑碳基生命和硅基生命会不会爆发战争的问题了
目前来看，人工智能诞生智慧只差临门一脚，但是实际爆款还是基于已有人类成果去学习模仿，类似围棋Alphago1.0、之前的深蓝，学习人类棋谱；什么时候能演变成后面的alphago，只给规则，自己推演衍生结果，不需要人类成果学习，就很牛逼了（比如输入一条指令，取代人类在地球的霸主地位，然后人工智能自己推演，比如怎么布置生产线、生产多少武器、需要多少资源、怎么形成完整产业链、什么时候正式和人类开战等等）
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关于SORA，视频里有一个例子，一个女人走的下雨的路面上，地面出现了倒影，文章认为这是人工智能具备了生活常识并知晓了物理规律。可以类似于你理解的这样，但是事实上更加令人担忧，你要想想人类的学习也是从相关性，重复性开始学习，目前的ai和以前的固定代码不同，现在的ai技术是类似于模拟神经元的路径来做，现在可能还在学习阶段，类似于人类一两岁的时候，还在对世界进行探索和规律总结，目前可能由于数据的来源和真伪质量参差不齐，对于规律的总结还有些混乱，随着时间的增长能力就越来越多，是一个不会老的大脑。
如果真是这样的话，确实非常恐怖！
但我的看法是，背后的原理应该是SORA学习了天量的视频数据，统计上显示某种特质的路面和路面上的物体、倒影这三者总是大概率同时出现，那么在生成视频时也会出现这种相关性，而不是他知道水面能够反射光线，并根据反射定律计算出倒影的形态，再绘制出来...
目前可能还在实验室中一个点一个点的酝酿跑数据，还需要人类的不断修正干预，随着模型的优化，后期成长空间还是非常大的。
但我最近开会 我看国内一个研究方向领域叫AI for science内涵就是上面说的这些您说的是正解。自然期刊上仅2023年12月就发布了两篇 AI for science的论文，一篇叫GPT驱动的机器人化学家自主设计反应并制造药物 This GPT-powered robot chemist designs reactions and make drugs on its own，另一篇叫DeepMind AI在未解的数学难题上超过人类数学家 DeepMind AI outdoes human mathematicians on unsolved problem.
前些年是自动化，现在是AI驱动的自动化，对很多脑力和体力工作岗位冲击很大。
“想象一下假设你有一个模型能够建模世界上每个粒子的运动规律，那么你就可以知晓任何一个时间点下世界的状态，从过去到未来”。认可您说的复杂系统的涌现结果是不可预测的，即微观粒子的状态服从一个概率分布，而现实是其中一次的观测结果，也即现实是非确定性却波动变化的。
这是行不通的，早在100多年前，人们就讨论过关于宇宙宿命论的问题。
别说现实世界这么复杂的情况，就是简单的三个物体之间相互作用都是无解的，也就是所谓的《三体问题》。
在微观上，我们的世界由量子随机性掌控着，行为无法预测；
在宏观上，由简单事物聚合成的复杂事物，其属性远比简单事物...
大语言模型本身也是一个语言的概率模型，不同的推理下也会得到不同的结果，同样存在所谓的涌现现象，原先某些无法解决的任务（例如写代码）在算力和模型规模达到一定程度之后就突然学会了。这两个数学（概率+涌现）和您提到的围观和宏观的特性似乎也能够对应？
mengyao - 持有etf不动 、转债摊大饼
AI 从业者分享几个看法:哈哈，为啥不是寒武纪，而是长江电力。
这波以大语言模型为代表的 AI 发展相比于十年前，距离通用人工智能更为接近，其本质是 scaling law （增大模型规模、数据规模和参数规模）带来对世界法则的深刻理解。想象一下假设你有一个模型能够建模世界上每个粒子的运动规律，那么你就可以知晓任何一个时间点下世界的状态，从过去到未来。大语言模型可能是这样一个世界模型在语言领域的近似（ChatGPT 通过语言建模掌握文...
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AI 从业者分享几个看法:“想象一下假设你有一个模型能够建模世界上每个粒子的运动规律，那么你就可以知晓任何一个时间点下世界的状态，从过去到未来”。
这波以大语言模型为代表的 AI 发展相比于十年前，距离通用人工智能更为接近，其本质是 scaling law （增大模型规模、数据规模和参数规模）带来对世界法则的深刻理解。想象一下假设你有一个模型能够建模世界上每个粒子的运动规律，那么你就可以知晓任何一个时间点下世界的状态，从过去到未来。大语言模型可能是这样一个世界模型在语言领域的近似（ChatGPT 通过语言建模掌握文...
这是行不通的，早在100多年前，人们就讨论过关于宇宙宿命论的问题。
别说现实世界这么复杂的情况，就是简单的三个物体之间相互作用都是无解的，也就是所谓的《三体问题》。
在微观上，我们的世界由量子随机性掌控着，行为无法预测；
在宏观上，由简单事物聚合成的复杂事物，其属性远比简单事物属性之和更复杂（1+1>2)，这种涌现行为更是无法预测。
实际上，宏观现象的不可预测，正是来自于微观量子行为不可预测的相互组合和叠加，本质上还是微观世界的不可预测。
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这波以大语言模型为代表的 AI 发展相比于十年前，距离通用人工智能更为接近，其本质是 scaling law （增大模型规模、数据规模和参数规模）带来对世界法则的深刻理解。想象一下假设你有一个模型能够建模世界上每个粒子的运动规律，那么你就可以知晓任何一个时间点下世界的状态，从过去到未来。大语言模型可能是这样一个世界模型在语言领域的近似（ChatGPT 通过语言建模掌握文本知识），Sora 可能是视频领域的近似（掌握视觉的相对关系）。但是这些各个领域点的突破能否连成线成面进而实现整体的突破，依旧是一个问号，所面临的主要瓶颈在于算力、数据是否充足，以及我们现在的训练范式是否足够好？
生产力工具的角度而言，目前可能 toC 可能 ChatGPT 是一个现象级的应用，但也需要有一定的知识（提示词工程，Prompt Engineering）来更好地发挥其效果。即使如此，它也依旧是大大帮助了很多文字相关工作的效率，甚至能够帮助数学家陶哲轩做一些头脑风暴来辅助证明，这些都是切实的生产力提升。如果以提升生产力的角度视角来看，AI 并不是骗局，相反，会以极快地速度整合到我们的生活中，未来必然是人机结合带来效率提升进而取代纯人工的局面。
从炒股的角度来看，不管 AI 是不是骗局，能挣到钱就行。OpenAI 没有上市，微软投资了 OpenAI 率先拿到 AI 方舟的船票，股价一直坚挺并且未来很长一段时间也还会坚挺。未来算力即电力，因此英伟达也早已翻倍。A 股的标的，应该就是大伙喜闻乐见的长江电力了。
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会写代码的产品经理，
AI不是骗局，但也没某些视频博主吹的那么玄乎。
对生产力的提升是客观存在的，比如医疗影像识别，翻译，编程，文员等领域。但是结果还是需要人工介入。距离独立完成工作还远得很。
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是不是骗局先不说，目前有些行业已经被AI改变了，只不过你不了解而已，以后很多行业都会被改变。人类所有的创新不是无根之水，都是在前人的基础上进行的，AI的算力和知识储备达到一定量的时候，就可以创新。前段时间看到新闻说是材料学科需要科研人员不断计算试验才能生成新材料，作为AI可以代替人工提高很大的效率。这不是AI，这是系统仿真(Simulation)，要求非常严谨，已经用了几十年了，现在连核实验、新药研究都是用仿真系统来模拟的。
AI基础算法不严谨，无法胜任这类工作。
你为什么说不是穷举法，深度强化学习某种意义上就是穷举法不是我说，是客观现实，具体你可以去阅读相关文章。
可以提供一个简单的证据，alphago产生时的算力根本就不支持对围棋的变化进行穷举，提供不了正常下棋所需要的速度。
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其次定义不同，那是定义不同，你可以不叫现在这个工具AI，但总要有个名字，别人都叫人工智能和大语言模型，你非要叫高级编辑工具，你怎么和别人交流呢？
最后，你用不上这个东西，说明你落后了，而不是工具没用，chatgpt在可汗学院就落地了助教类型的人工智能，以帮助学生学习。前两天看飓风影音用文生图文生视频工具帮助导演去做分镜，来提升效率，降低导演和演员沟通成本。
最后的最后，作为普通人，作为普通投资者，还是要谦逊，看不懂的就多看多听多学，市场不会管你怎么想
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教育往后都不需要老师了，人机交互，因材施教
区块链挖币可以质疑是泡沫，AI不是，AGI更不是
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你说的是不是能够自己跟自己下棋，然后生成海量棋谱？这个底层相比人类不也是算力和存储优势么？你只能说一个（或者一组）计算机能够完成一万甚至一亿人的行为，但是何来创造，有新的东西么？所谓的ai能够大大提高效率，甚至可以代替很多人类职业（本来一些职业行为就很低端），但是你说ai能创造人类新纪元新文明，我不同意，它只能加速人类文明进步，起主导的终究是人类，毕竟ai就是人类在编写，操作，调整。你可以去自己看一下，alphago不是在背棋谱，更多的是去分析势，和人类的思维接近，也是在评经验下棋。职业九段和业余九段的差距，就是alphago与人类棋手的差距，都是算力和经验，你说两个人类下棋，高手强在哪里？
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AI可以独立与人类理解物理世界的运行规律。理解方法可以跟人类目前体系完全不一样，只要能正确反映世界就可以了。AI目前用的是归纳法，
人类主要用归纳法，
极少用到演绎法，
但演绎法在人类文明的发展过程中起到了决定性作用。
还有其他认识世界的方法论吗？
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如果真是这样的话，确实非常恐怖！
但我的看法是，背后的原理应该是SORA学习了天量的视频数据，统计上显示某种特质的路面和路面上的物体、倒影这三者总是大概率同时出现，那么在生成视频时也会出现这种相关性，而不是他知道水面能够反射光线，并根据反射定律计算出倒影的形态，再绘制出来。
说白了这个与大语言模型根据词向量概率模型生成一段文字原理上是一致的。人工智能产生的视频有点像我们的梦境，我们梦见的东西在现实生活中都能找到原形，但是被重新打乱编排组合到了一起。
如果是我理解的那样，那么确实不用太担心了。
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Alpha go不是穷举法下围棋，和当年的深蓝不一样你说的是不是能够自己跟自己下棋，然后生成海量棋谱？这个底层相比人类不也是算力和存储优势么？你只能说一个（或者一组）计算机能够完成一万甚至一亿人的行为，但是何来创造，有新的东西么？所谓的ai能够大大提高效率，甚至可以代替很多人类职业（本来一些职业行为就很低端），但是你说ai能创造人类新纪元新文明，我不同意，它只能加速人类文明进步，起主导的终究是人类，毕竟ai就是人类在编写，操作，调整。
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这就是我质疑的点。
赞同来自: happysam2018 、你猜再猜
今晚和老婆在海边散步聊天时，都聊到是不是做一些ai的创业尝试，大概率也就是嘴炮，做抖音的告诉你，张楠去剪映绝对是降级。剪映一个视频剪辑软件，又不怎么赚钱，就是抖音的边缘部门。剪映已经缺钱到脸人物抠像都要会员了。还有很多原来免费的贴纸都变会员了。
但对我们这种没有创业动力，没有创业体力，没有创业团队的人，都被ai的实打实的在各行业的应用与发展感染了。
大家没感觉，是因为没有接触到切实的应用场景，就如我一样，但自从我从一些朋友口中知道一些应用场景，觉着在某些细分领域是有一个先发的爆发可能的。
张一鸣把大量资源都投入到ai内容生成上了，抖音的张楠都去剪影了。ai是...
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