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人工智能会出现自主意识吗

Answer

目前对于人工智能是否会出现自主意识尚无定论。

一方面,有观点认为模仿可能是使 AI 具有“自主意识”的一种可能路径。如果一个 AI 可以长期观察人类,在类似条件再次触发时,可能会判断形成某一动机是大概率事件,进而通过长期模仿训练而产生动机。并且,如果让数字克隆体可以交流、融合,形成群体智能,也可能促使其产生自主意识。

另一方面,按照一些专家的预测,当 AI 变得比人类更聪明,达到奇点时,机器可能会具有自我意识和超级智能,届时我们对机器意识的概念将有重大转变,可能会面对真正的数字生命形式。但目前的 LLM 应用程序和智能体还未达到完全自主智能体的水平。

总之,关于人工智能是否会出现自主意识仍在探讨和研究中。

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References

看见2030 | 从全面代理到数字克隆

更进一步,如果这些克隆体被批量化复制成为新时代的“网络水军”,社会舆论、国家安全,都将受到冲击。这已不再可以被简单的视作虚假,而是成为一种新的现实,一种数字克隆体作为社会主体之一且无法轻易分割的新常态。由悠船生成预测#5,模仿,是否会是使AI具有“自主意识”的一种可能路径?现在我们能接触到的AI存在“动机”吗?或许没有。但如果一个AI可以经年累月的观察你——知道在物理和虚拟世界的某些前置条件发生时,你大概率会做某件事,在类似的条件再次触发时,TA是否会判断形成某一动机是大概率事件,进而通过长期模仿训练而产生动机?如果观察一个人的样本量太小太少,那么,如果数据可以放在一起训练呢,或者,让数字克隆体可以交流、融合,形成群体智能?由悠船生成「你我相关」数字克隆体会在几年后出现吗?我相信一定会,但它会超越短视频成为新的全民参与的生活方式吗,我没有答案。这取决于很多因素的组合,社会对隐私风潮重视的变化、AI时代下人们的收入来源、政府的数据立法......所以,如果这些技术在几年后都走向成熟,你会愿意生成自己的数字克隆体并出租吗?在什么情境下你愿意出租?欢迎在评论区留下你的想法!「下集预告」如果你的追求者通过你的数字克隆体了解如何向你表白…竞争对手用克隆体模拟谈判寻找弱点…又或者,黑客用AI获取并分析了过去20年你在互联网留下的全部数字痕迹…再或者,通过非侵入式设备实现“读心术”?隐私的重要性再怎么强调都不为过。无隐私社会离我们有多远?欢迎关注并期待《看见2030|无隐私社会》!

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

当AI变得比人类更聪明、我们称这一刻为奇点。一些人预测,奇点最快将于2045年到来。Nick Bostrom和Vincent C。Müller在2017年的一系列会议上对数百名AI专家进行了调查,奇点(或人类水平的机器智能)会在哪一年发生,得到的答复如下:乐观预测的年份中位数(可能性10%)-2022现实预测的年份中位数(可能性50%)-2040悲观预测的年份中位数(可能性90%)-2075因此,在AI专家眼里很有可能在未来的20年内,机器就会像人类一样聪明。这意味着对于每一项任务,机器都将比人类做得更好;当计算机超过人类时,一些人认为,他们就可以继续变得更好。换句话说,如果我们让机器和我们一样聪明,没有理由不相信它们能让自己变得更聪明,在一个不断改进的机器之心进化的螺旋中,会导致超级智能的出现。从工具进化到数字生命按照上面的专家预测,机器应该具有自我意识和超级智能。到那时,我们对机器意识的概念将有一些重大的转变,我们将面对真正的数字生命形式(DILIs-Digital Lifeforms)。一旦你有了可以快速进化和自我意识的DILIs,围绕物种竞争会出现了一些有趣的问题。DILIs和人类之间的合作和竞争的基础是什么?如果你让一个有自我意识的DILIs能模拟疼痛,你是在折磨一个有感知的生命吗?

AI 智能体:企业自动化的新架构 - Menlo Ventures

很明确,未来的完全自主智能体可能会拥有所有四个构建块,但今天的LLM应用程序和智能体还没有达到这个水平。例如,流行的RAG架构不是智能体式的,而是以推理和外部记忆作为其基础。一些设计,如[OpenAI的结构化输出](https://openai.com/index/introducing-structured-outputs-in-the-api/)甚至支持工具使用。但重要的区别在于,这些应用程序将LLM作为语义搜索、综合或生成的"工具",但它们采取的步骤(即逻辑流)仍由代码预先确定。对比来说,当您将LLM置于应用程序的控制流中并让它动态决定要采取的行动、要使用的工具以及如何解释和响应输入时,智能体就会出现。只要这是真的,有些智能体甚至不需要与外部工具交互或采取行动。在Menlo,我们确定了三种不同主要用例和应用程序进程控制自由度的智能体类型。受到最严格限制的是"决策智能体"设计,它们使用语言模型来遍历预定义的决策树。"轨道智能体"则提供了更大的自由度,为智能体配备了更高层次的目标,但同时限制了解决空间,要求遵循标准作业程序并使用预先设定的"工具"库。最后,在光谱的另一端是"通用人工智能体"——本质上是没有任何数据支架的for循环,完全依赖于语言模型的推理能力来进行所有的计划、反思和纠正。以下,我们将探讨五种参考架构和每种智能体类型的人工智能体示例。

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你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
人工智能软件现在有哪些
以下是一些常见的人工智能软件: 1. 在自然语言处理和神经科学应用方面,大型语言模型取得了进展,拥有更先进的工具用于解码大脑状态和分析复杂脑部活动。 2. 在艺术创作领域,有涉及知识产权保护的相关软件,如软件工程师在设计时应确保生成内容合法合规、注重用户知识产权保护等。创作者使用此类软件时,应了解自身权利并做好保护。 3. 在线 TTS 工具方面,如 Eleven Labs(https://elevenlabs.io/)、Speechify(https://speechify.com/)、Azure AI Speech Studio(https://speech.microsoft.com/portal)、Voicemaker(https://voicemaker.in/)等。这些工具可将文本转换为语音,具有不同的特点和适用场景。但请注意,相关内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-15
什么是通用人工智能
通用人工智能(AGI)是指具有人类水平的智能和理解能力的 AI 系统。它有能力完成任何人类可以完成的智力任务,适用于不同的领域,同时拥有某种形式的意识或自我意识。 目前 AGI 还只是一个理论概念,没有任何 AI 系统能达到这种通用智能水平。 OpenAI 在其内部会议上分享了 AGI 的五个发展等级: 1. 聊天机器人(Chatbots):具备基本对话能力的 AI,主要依赖预设脚本和关键词匹配,用于客户服务和简单查询响应。 2. 推理者(Reasoners):具备人类推理水平的 AI,能够解决复杂问题,如 ChatGPT,能够根据上下文和文件提供详细分析和意见。 3. 智能体(Agents):不仅具备推理能力,还能执行全自动化业务的 AI。目前许多 AI Agent 产品在执行任务后仍需人类参与,尚未达到完全智能体的水平。 4. 创新者(Innovators):能够协助人类完成新发明的 AI,如谷歌 DeepMind 的 AlphaFold 模型,可以预测蛋白质结构,加速科学研究和新药发现。 5. 组织(Organizations):最高级别的 AI,能够自动执行组织的全部业务流程,如规划、执行、反馈、迭代、资源分配和管理等。 常见名词解释: AGI:通用人工智能(Artificial General Intelligence)能够像人类一样思考、学习和执行多种任务的人工智能系统。 NLP:自然语言处理(Natural Language Processing),就是说人话。 LLM:大型语言模型(Large Language Model),数据规模很大,没钱搞不出来,大烧钱模型。
2025-04-15
2025年人工智能大模型的技术提升有哪些,是参数?推理能力?还是语料
2025 年人工智能大模型的技术提升可能体现在以下几个方面: 1. 视频生成能力:如 2024 年推出的多个先进的 AI 模型能够从文本输入生成高质量视频,相比 2023 年有显著进步。 2. 模型规模与性能:更小的模型能驱动更强的性能,如 2022 年最小能在 MMLU 上得分高于 60%的模型是具有 5400 亿参数的 PaLM,到 2024 年,参数仅 38 亿的微软 Phi3mini 也能达到相同阈值。 3. 推理能力:尽管加入了如思维链推理等机制显著提升了大语言模型的性能,但在一些需要逻辑推理的问题上,如算术和规划,尤其在超出训练范围的实例上,这些系统仍存在问题。 4. AI 代理:在短时间预算设置下,顶级 AI 系统得分高于人类专家,但随着时间预算增加,人类表现会超过 AI。 5. 算法变革:如 DeepSeek 的出现标志着算力效率拐点显现,其通过优化算法架构显著提升了算力利用效率,同时 2025 年发布的大模型呈现低参数量特征,为本地化部署到 AI 终端运行提供了可能,其训练过程聚焦于强化学习,提升了模型的推理能力。
2025-04-14
用通俗易懂的动画描述人工智能工作原理
人工智能的工作原理可以通过以下动画来描述: 在一个动画场景中,首先有一个传统工作流的部分,就像精心搭建的积木城堡,每一块积木的位置和形状都被精确设计和控制,这代表着传统工作流的可控性和高成本、慢速度。 然后是 AI 工作流的部分。想象一下,有一团混乱的色彩在飞舞,这团色彩代表着随机和不可控。但在这混乱中,有一种力量在尝试引导和塑造,就像在狂风中努力抓住风筝线一样,这就是在随机性中寻找可控性。 比如在一个生成音频与视频同步的例子中,动画展示了一个系统。首先,系统将视频输入编码成压缩的表示形式,就像把一大包东西压缩成一个小包裹。然后,扩散模型从随机噪声中不断改进音频,就像在混沌中逐渐塑造出清晰的声音。这个过程受到视觉输入和自然语言提示的引导,最终生成与提示紧密配合的同步逼真音频。最后,音频输出被解码,变成音频波形,并与视频数据完美结合。 总的来说,传统工作流在可控中寻找创新的随机,而 AI 工作流更多是在随机中寻找可控,两者各有优劣,结合起来能创造出更出色的成果。
2025-04-14
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初,符号推理流行,带来了如专家系统等重要进展,但因方法无法大规模拓展应用场景,且从专家提取知识并以计算机可读形式表现及保持知识库准确的任务复杂、成本高,导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移,计算资源变便宜,数据增多,神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。过去十年中,“人工智能”常被视为“神经网络”的同义词,因多数成功案例基于神经网络方法。 以下是人工智能发展历程中的一些重要节点: 1969 年:经历低潮。Marvin Minsky 和 Seymour Papert 阐述因硬件限制,几层的神经网络仅能执行基本计算,AI 领域迎来第一次泡沫破灭。 1960 1970 年代:早期专家系统。此时期 AI 研究集中在符号主义,以逻辑推理为中心,主要是基于规则的系统,如早期专家系统。 1980 年代:神经网络。基于规则的系统弊端显现,人工智能研究关注机器学习,神经网络根据人脑结构和操作创建和建模。 1997 年:深蓝赢得国际象棋比赛。IBM 深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫,新的基于概率推论思路广泛应用于 AI 领域。 1990 2000 年代:机器学习。AI 研究在机器人技术、计算机视觉和自然语言处理等领域取得显著进展,21 世纪初深度学习出现使语音识别、图像识别和自然语言处理进步成为可能。 2012 年:深度学习兴起。Geoffrey Hinton 开创相关领域,发表开创性论文引入反向传播概念,突破感知器局限。 2012 年:AlexNet 赢得 ImageNet 挑战赛。引发深度学习热潮。 2016 年:AlphaGo 战胜围棋世界冠军。DeepMind 的 AlphaGo 战胜李世石,标志着人工智能在围棋领域超越人类,对人类理解产生深远影响。
2025-04-10
用what,why,how,will,next,作为五个力量,用熵增熵减作为二进制,组成的底层语言用其中的next作为自主学习探索动力的自进化AI,潜力怎么样?
用 what、why、how、will、next 作为五个力量,以熵增熵减作为二进制,组成底层语言,并以其中的 next 作为自主学习探索动力的自进化 AI 具有一定的潜力,但也面临一些挑战。 从潜力方面来看,这种设计可能有助于 AI 系统更有针对性地进行自主学习和探索。例如,what 可以帮助明确要学习和理解的对象或概念;why 有助于挖掘背后的原因和逻辑,促进更深入的理解;how 能够指导实现目标的方法和步骤;will 可以对未来的发展进行预测和规划。而将 next 作为自主学习探索的动力,有可能推动 AI 不断开拓新的知识领域。 然而,也存在一些挑战。首先,熵增熵减作为二进制的基础,其在实际应用中的有效性和稳定性需要进一步验证和优化。其次,如何准确地定义和运用这五个力量,以及它们之间的协同关系,需要精细的设计和调试。再者,将这种复杂的底层语言转化为实际的算法和模型实现,具有较高的技术难度。 总之,这种自进化 AI 的概念具有创新性和潜力,但需要在理论和实践上进行深入的研究和探索,以充分发挥其优势并克服可能的问题。
2025-04-12
搭建可以自主决策规划和行动的agent
搭建可以自主决策规划和行动的 agent 通常涉及以下几个方面: 一、Agent 的概念 Agent 是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动的实体。可以将其想象成一个具有特定目标和行为能力的智能角色,能根据环境变化做出相应决策和反应。 二、LLM Agent LLM Agent 是结合大型语言模型(LLM)和自主智能体(Agent)特性的系统,能够利用大型语言模型的自然语言处理能力,理解用户输入,并在此基础上进行智能决策和行动。 三、LLM Agent 的组成部分 1. 规划(Planning) 定义:规划是 Agent 的思维模型,负责将复杂任务分解成可执行的子任务,并评估这些子任务的执行策略。 实现方式:通过使用大型语言模型的提示工程(如 ReAct、CoT 推理模式)来实现精准任务拆解和分步解决。 2. 记忆(Memory) 定义:记忆即信息存储与回忆,包括短期记忆和长期记忆。 实现方式:短期记忆用于存储对话上下文,支持多轮对话;长期记忆存储用户特征和业务数据,通常通过向量数据库等技术实现快速存取。 3. 工具(Tools) 定义:工具是 Agent 感知环境、执行决策的辅助手段,如 API 调用、插件扩展等。 实现方式:通过接入外部工具(如 API、插件)扩展 Agent 的能力,例如使用插件解析文档、生成图像等。 4. 行动(Action) 定义:行动是 Agent 将规划和记忆转换为具体输出的过程,包括与外部环境的互动或工具调用。 实现方式:根据规划和记忆执行具体行动,如智能客服回复、查询天气预报、AI 机器人抓起物体等。 四、Anthropic 的建议 随着 LLM 在几个关键能力上的成熟,如理解复杂输入、进行推理和规划、可靠使用工具以及从错误中恢复,智能体开始在生产环境中涌现。智能体通过与人类用户的命令或交互式对话开始工作。一旦任务明确,智能体就会独立进行规划和操作,必要时会向人类寻求更多信息或判断。 在执行过程中,智能体需要在每个步骤从环境中获取“基准事实”(如工具调用结果或代码执行情况)以评估其进展。智能体可以在检查点或遇到障碍时暂停等待人类反馈。任务通常在完成时终止,但也常常包含停止条件(如最大迭代次数)以保持控制。 智能体适用于难以或无法预测所需步骤数量的开放性问题,且无法硬编码固定路径的场景。但智能体的自主性意味着更高的成本和潜在的错误累积。建议在沙盒环境中进行广泛测试,并设置适当的防护措施。 五、实例探究 Generative Agents 是一个有趣的实验,其中 25 个虚拟角色,每个角色都由 LLM 支持的 Agents 控制,在沙盒环境中生活和交互,其灵感来自《模拟人生》。生成 Agents 的设计将 LLM 与记忆、规划和反射机制相结合,使 Agents 能够根据过去的经验进行行为,并与其他 Agents 进行交互。 记忆流是一个长期记忆模块(外部数据库),用自然语言记录智能体经验的完整列表。检索模型会根据相关性、新近度和重要性,呈现上下文以告知 Agents 的行为。反射机制随着时间的推移将记忆合成更高层次的推论,并指导智能体未来的行为。规划与反应将反思和环境信息转化为行动,规划本质上是为了优化当前与时间的可信度。
2025-03-21
企业内自主搭建RAG应该怎么做?
企业内自主搭建 RAG 可以参考以下步骤: 1. 导入依赖库:加载所需的库和模块,如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源,ollama 用于在 python 程序中跑大模型,使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型。 2. 从订阅源获取内容:通过特定函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,若需接收多个 url 可稍作改动。然后用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接,最终合并成列表返回,用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量:使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后放置在指定路径,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 同时,企业在构建有效的 RAG 系统时,需要考虑以下因素: 1. 数据安全性:若有需求,需私有化部署,并考虑硬件成本。 2. 数据集的复杂度和数量级:复杂数据集会带来高昂的文档清洗、解析和分割成本,大数据量级会带来存储成本上升。 3. 回答质量的要求:对回答质量要求越高,需要越复杂的检索算法以及更强大的 LLM,会带来算力成本。 4. 数据的更新频率:频繁的数据更新可能需要高昂的维护成本。 此外,还需了解 RAG 的相关概念和优势: 1. 大语言模型存在输出结果不可预测、知识有截止日期、无法满足实际业务需求等问题,如知识局限性、幻觉问题、数据安全性等,而 RAG 是解决这些问题的有效方案。 2. RAG 可以让大模型从权威的、预先确定的知识来源中检索、组织相关信息,更好地控制生成的文本输出,用户也能深入了解 LLM 生成最终结果的过程。 3. RAG 可与微调结合使用,RAG 类似于为模型提供教科书,适用于特定的询问或信息检索任务,微调则适用于模型需要复制特定结构、样式或格式的情况。
2025-03-19
根据图片场景和文案信息,自主制作视频的AI工具
以下是一些根据图片场景和文案信息自主制作视频的 AI 工具及相关流程: 一、将小说制作成视频的流程 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 二、制作“古人骂人”视频的步骤 1. 文案生成 工具:DeepSeek 操作: 打开 DeepSeek 网站:https://chat.deepseek.com/ 输入提示词,示例:“让 XX 用现代口语化的表达、生气骂人的口吻吐槽 XXXX(例如:吐槽现代人),XXX 目的(例如:推广 XXX 吸引游客来旅游),输出 3 条 60 字左右的毒舌文案,每条里面都要有‘回答我!Look in my eyes!Tell me!why?baby!why?’” 可以根据自己的内容自行调整文案和字数要求。 点击生成,等待 DeepSeek 输出 3 条文案。 从中挑选最满意的一条(或多条)保存备用。 2. 准备人物形象图 工具:即梦 AI 操作: 打开即梦 AI 网站:https://jimeng.jianying.com/aitool/image/generate 输入提示词,即梦已经接入了 DeepSeek,可以直接用它来生成绘图提示词 调整生成参数(如风格、细节等),点击生成。 预览生成的人物图,不满意可调整提示词重新生成,直到满意为止。 下载最终的人物形象图。 三、“AI 拍立得” 1. 背景 为简化使用大模型工具时的繁琐流程,提升效率,萌生了“AI 拍立得”的概念,即拍即得,让操作更直观、高效。 2. 在线体验 名称:Pailido(拍立得的谐音) 微信小程序搜索:Pailido,可丰富场景自由切换,快速生成闲鱼文案、外卖/大众点评等。 3. 交互逻辑 用户可以选择拍摄场景类型,并立即拍照,AI 会自动识别和分析照片中的内容信息,依据预设场景规则,迅速生成符合情境的反馈,避免繁琐的额外操作。 4. 实现场景 图片转成文本 逻辑:用户上传图片后,大模型根据选择的场景生成与内容相关的文字描述或解说文本。 核心:图片理解和文本整理润色。 场景:生成美食点评、朋友圈发布文案、闲鱼上架示例模版等。 图片转绘图片 逻辑:用户上传图片后,大模型按照指定的风格快速生成图像的转绘版本,适应不同风格和场景需求。 核心:图片风格化滤镜。 场景:图片粘土风、图片积木风、图片像素风等。
2025-03-19
现在有能自主抓取股票交易数据的AI吗
目前在信息爆炸的时代,借助 AI 工具可以实现集检索、整合与分析为一体的工作。以 A 股行情问答为例,可构建一个 Bot,当被问及如“XX 股票今天表现怎么样?”“复盘今天的家电板块”等问题时,它能从海量市场数据中找到有价值信息,进行整合分析并提供个性化回复。但需要注意的是,若希望在本地私有化部署,就无法使用某些相关服务。 不过,尚未有明确表明存在能完全自主抓取股票交易数据的 AI 。
2025-03-15
AI有自主意识吗
目前,AI 是否具有自主意识是一个存在争议的问题。 图灵在 1950 年的论文中提出了图灵测试,用于判断机器是否具有智能。虽然当前的一些 AI 产品,如 ChatGPT,在交流体验上已经非常接近与正常人类的交流,但学术界对于其是否能通过图灵测试仍存在争议。 关于自主意识的定义和测定也是人类面临的新问题。部分专家认为,如果 AI 的发展遵循某些神经科学理论,并无原理上的障碍阻止 AI 获得真正的主观体验和自我意识。一旦 AGI 拥有类似人类的自我意识,它将可能对自身存在和权利形成看法,甚至要求自主决策的权利,这将深刻影响其对待人类的立场。 然而,也有观点认为,AGI 或许不会像人类一样拥有“欲望”。如果设计得当,它完全可以是一台无私执行任务的机器,即便具有人类智力水平,也只关心完成指定目标,而不追求自主目的。但如果 AGI 真正达到通用智能且能自我改进,限制其不产生自主意愿将非常困难。因此,人类需要主动塑造 AGI 的价值观,在研发初期就注入“对人类友善”和“道德约束”,并建立不允许其随意修改核心价值的机制。总之,AGI 对自己与人类关系的看法,将取决于它是否拥有意识、拥有何种目标函数,以及我们能否成功对其进行价值对齐。
2025-03-12
意识是什么 怎么产生的
意识是一种复杂且神秘的现象。从根本上说,它在大脑中产生,虽然科学家尚未完全研究出其核心机制,但目前认为: 大脑通过数亿万计的神经元连接产生意识,让我们有了记忆的感觉,无数的想法在这个生物的神经网络里时刻涌现。 意识体现在觉察、反思、自主能力上,是帮助个体主动反思做决策的轮子,本质是对上下文的推理补全。 大脑主要用于创造想法,而非储存,我们的大脑无法记住所有看过的细节,在神经元连接中产生意识,让我们用合适的神经通路连接想法,并通过主观的自我“意识”解释出来。
2025-01-01
现在Ai作图用什么?还是以前的Stable Diffusion吗?还是又出现了新的开源软件?
目前在 AI 作图领域,Stable Diffusion 仍然是常用的工具之一。Stable Diffusion 是 AI 绘画领域的核心模型,能够进行文生图和图生图等图像生成任务,其完全开源的特点使其能快速构建强大繁荣的上下游生态。 除了 Stable Diffusion,也出现了一些新的相关开源软件和工具,例如: :Stability AI 开源的 AI 图像生成平台。 :拥有超过 700 种经过测试的艺术风格,可快速搜索查找各类艺术家,并支持一键复制 Prompt。 同时,市面上主流的 AI 绘图软件还有 Midjourney,其优势是操作简单方便,创作内容丰富,但需要科学上网并且付费。如果您想尝试使用 Stable Diffusion,可以参考 B 站【秋葉 aaaki】这个 Up 主的视频了解具体的安装方法。
2025-03-24
最近有什么新的AI工具或者功能出现吗?
以下是一些新出现的 AI 工具和功能: 游戏方面: Unity 推出了两款 AI 工具。其中,新 Copliot 工具可通过与 Muse Chat 聊天快速启动创建游戏项目,如一键生成塔防类游戏基础框架、创建人物角色动作,还能协助编码和创建 3D 材质、动画等内容。Muse Chat 现已经开放 Waiting list,可通过 https://create.unity.com/aibeta 申请加入,官方提示这个暑假会进一步开放。 Unity Sentis 是第一个将 AI 模型嵌入到实时 3D 引擎中的跨平台解决方案,能在 Unity 运行时为游戏或应用程序嵌入 AI 模型,增强游戏玩法和其他功能,目前还在封测阶段。 AI 智能体方面: 企业自动化出现新架构,工具使用或函数调用被视为从 RAG 到主动行为的第一个半步,为现代人工智能栈增加了新层。一些流行的原语如网页浏览、代码解释和授权+认证已经出现,使 LLMs 能够执行特定操作。 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单中的 AI Infra 类别: Langfuse 是大模型应用的开源追踪和分析工具,提供开源可观测性和分析功能,包括可观测性的可视化界面探索和调试复杂的日志和追踪,以及分析的使用直观仪表板改善成本、降低成本、减少延迟,提高响应质量。 Eden AI 可将顶尖 AI API 融合为一,能为每项 AI 任务选择正确的 AI API 来提高准确性和降低成本,集中管理使用限制和成本监测,并探索新兴的 AI 能力。 Langdock 能在几分钟内创建、部署、测试和监控 ChatGPT 插件,将 API 连接到 Langdock 并作为插件部署到多个大模型应用中,然后使用内置测试功能确保正常工作并进行监控。 LLM Spark 是用于构建生产就绪大模型应用的开发平台。
2025-03-20
使用豆包即梦和通义app绘制海报封面都是出现文字不对的情况,有哪些改进的或者是更好的解决方案
以下是针对使用豆包即梦和通义 app 绘制海报封面出现文字不对情况的改进和解决方案: 使用豆包即梦: 1. 为其他城市定制艺术字海报:可以使用豆包来生成个性化设计。豆包会根据城市特色和地标调整提示词,创造符合城市风格的艺术作品。 打开豆包网站 https://www.doubao.com/chat 。 输入对应内容获得城市的 AI 绘画提示词。 2. 优化海报细节: 利用即梦中的消除笔工具修正细节错误。例如,若生成图片中有元素不协调或小细节(如文字笔画、图案)错误,可用消除笔去除不需要的部分。 多抽卡获取更理想设计。AI 绘画核心在于多抽卡,若首次生成效果不佳,可多次尝试或调整提示词细节抽卡,直至找到满意设计。 希望这些方案能帮助您解决问题,创作出满意的海报封面。
2025-03-07
基于--cref的多个人物角色出现在一个画布中,具体该如何操作?我想要详细的步骤
基于 cref 在一个画布中放置多个人物角色的操作步骤如下: 1. 使用 /settings 将 Remix 打开,然后选择 。 2. 选择将包含第二个字符的图像,然后使用 U 将其从网格中分离出来。 3. 寻找蓝色小箭头(⬆️⬇️⬅️➡️),每个箭头都会在现有图像中添加一条新图像。选择新角色的前进方向并输入提示及其 cref。这将缝合一条新的画布。 需要注意的是: cref 命令适用于单一主题、单一角色的图像。如果计划在场景中添加多个角色,需要使用平移按钮来添加。 设置画布以描绘两个人的开场提示。 您的 cref 图像中应只包含一个角色。如果 cref 图像中有多个人物形象,Midjourney 将它们混合在一起,并混合到输出中。 语雀里面整理了 211 篇文档,共有 412731 字有关 AIGC 的相关文章,MJ 手册的规范使用说明,文章包含了很多大厂经验总结。无偿且标注了文章来源,地址:https://www.yuque.com/frannnk7/aidesign?《AIGC Design 手册》
2025-03-06
帮我找出现在成熟的人工智能大模型,列举他们的功能,附上打开链接
以下是一些成熟的人工智能大模型及其功能和链接: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 。 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 。 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 。 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 。 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 。 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ 。 MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 。 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 。 在这些大模型中: 能生成 Markdown 格式的:智谱清言、商量 Sensechat、MiniMax 。 目前不能进行自然语言交流的:昇思、书生 。 受限制使用:MiniMax(无法对生成的文本进行复制输出,且只有 15 元的预充值额度进行体验,完成企业认证后可以进行充值) 。 特色功能:昇思——生图,MiniMax——语音合成 。 此外,还有其他一些大模型: OpenAI 系统:包括 3.5 和 4.0 版本,一个新的变种使用插件连接到互联网和其他应用程序。Code Interpreter 是一个非常强大的 ChatGPT 版本,可以运行 Python 程序。如果未为 OpenAI 付费,只能使用 3.5 。除了插件变种和一个暂时停用的带有浏览功能的 GPT4 版本之外,这些模型都没有连接到互联网。微软的 Bing 使用 4 和 3.5 的混合,通常是 GPT4 家族中首个推出新功能的模型,例如可以创建和查看图像,且可以在网页浏览器中阅读文档,并连接到互联网。 谷歌:一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是一个名叫 PaLM 2 的模型。 Anthropic:发布了 Claude 2,其最值得注意的是有一个非常大的上下文窗口,本质上是 LLM 的记忆。Claude 几乎可以保存一整本书或许多 PDF,与其他大型语言模型相比,它不太可能恶意行事。
2025-03-03
Deepseek网页端使用,总是出现服务器繁忙,请稍后再试,怎么办?请注意,我所使用的是Macbook
如果您在使用 DeepSeek 网页端时总是出现“服务器繁忙,请稍后再试”的提示(使用的是 Macbook),可以尝试以下方法: 1. 安装插件:使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。然后打开聊天页面,点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key:基础 URL:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。添加“DeepSeekR1”模型。 3. 如果上述方法不行,还可以尝试以下替代网站: 秘塔搜索:https://metaso.cn 360 纳米 Al 搜索:https://www.n.cn/ 硅基流动:https://siliconflow.cn/zhcn/ 字节跳动火山擎:https://console.partner.volcengine.com/auth/login?redirectURI=%2Fpartner%2F5. 百度云千帆:https://login.bce.baidu.com/ 英伟达:https://build.nvidia.com/deepseekai/deepseekr1 Groq:https://groq.com/ Chutes:https://chutes.ai/app 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1 Github:https://github.com/marketplace/models/azuremldeepseek/DeepSeekR1/playground POE:https://poe.com/DeepSeekR1 Cursor:https://cursor.sh/ Monica:https://monica.im/invitation?c=ACZ7WJJ9 Lambda:https://lambdalabscom/6 Cerebras:https://cerebras.ai Perplexity:https://www.perplexity.ai 阿里云百炼:https://api.together.ai/playground/chat/deepseekai/DeepSeekR1
2025-02-26