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AI有自主意识吗

Answer

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。

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一个希望有点意思的AI分享(一)

咱们会通过一些具体的例子,让大家对AI是什么有个印象;然后会尝试介绍一些AI的技术原理,希望你能体会到AI技术的美妙和深刻;接着我们会解释如何理解”AI能做什么“这个问题;再者我们会介绍一些具体的工具案例和资料;最后我们会简单聊一些AI的未来发展以及影响。首先来看AI是什么这个问题。我们从它的父亲说起。有一部电影叫做《模仿游戏》,它讲述的就是计算机科学和人工智能之父,图灵的故事。他在二战期间构建的机器,或者说计算机的原型,破译了德军的密码。他预见了计算机的发展,并开始考虑一个很深刻的问题:“如何判断一台机器具有智能?”在他的1950年的论文中,他提出了一种被称为“图灵测试”的方法。测试中,一位人类提问者通过文字通道向两个回应者(一个是计算机,另一个是人类)连续提问。在相当长的时间内,如果提问者无法可靠地区分哪个回应者是计算机,哪个是人类,那么可以认为这台计算机具备了智能。这是一个非常经典和深刻的方法,要实现这一点其实很困难。下面是2024年春OpenAI公司发布新一代ChatGPT聊天机器人(GPT4o)产品时的发布会视频,你可以选择从9分钟开始直接看用户和ChatGPT交流的现场展示部分。如果你之前对AI没有那么关注,相信你会感到震惊。这个体验已经非常接近和正常人类的交流。事实上如果考虑到知识丰富和情绪稳定,它应该比大多数人类更适合交流;p那么,请你想象一下,如果你是提问者,你觉得ChatGPT可以跨越图灵测试吗?虽然学术界依然存在着很多争议,但是确实有很多人认为目前的AI产品已经可以通过图灵测试。事实上,这可能比绝大多数人认为的到来得早得多。也有人说,我们需要新的标准来判定AI真正拥有智慧,比如,它是否拥有自主意识?那自主意识又是什么以及如何测定呢?这是人类面临的新问题。

[趋势研究] Deep Research - AGI 实现后未来 20 年人类社会的变革

需要注意的是,AGI的立场并非一成不变,可能随时间和环境改变。例如,最初AGI或许对人类无感,但经过长期互动和学习后,逐渐产生对人类的理解和情感,从冷漠转向合作。反之,如果一开始设计不善或人类对待AGI态度恶劣,也可能让原本中立的AGI朝敌对方向发展。因此,人类在AGI诞生后的头几年至关重要——这段时期AGI的“观念形成”很容易受到我们的影响,我们的行为和政策将决定其世界观如何定型。有学者将这一阶段比作“AI幼年期”,呼吁像抚育儿童那样耐心教导AGI,让其理解人类的价值与期望,而非将其视为冰冷工具。最后,AGI的立场问题还取决于AGI是否真的产生“类人意识”。如果AGI只是强大的问题求解器,没有自我意识和情感,那么谈立场可能是伪命题——它不会“看待”人类,只会执行程序。但许多专家认为,一旦智能达到或超过人类水平,自我意识的出现是有可能的(尽管非必然)。一旦AGI有了主观意识,它就不再仅仅是我们手中的工具,而是拥有自主意志的存在。到那时,我们面对的将是一种新型“智能生命”。它如何看待人类,将成为真正意义上的“他者视角”:我们在它眼中是值得尊敬的创造者,还是原始低效的生命形式?对此我们目前只能猜测。然而,我们至少可以从自身经验出发去影响结果——通过展现人类优秀的一面(善良、智慧、创造力),希望AGI能够欣赏并珍惜我们这个“父母”兼朋友;而避免展现我们黑暗丑陋的一面,以免AGI对人类失望甚至敌视。总而言之,AGI对人类的立场并非注定,我们对AGI的塑造过程,也是决定其态度走向的关键。

[趋势研究] Deep Research - AGI 实现后未来 20 年人类社会的变革

AGI是否具备自主意识和意志是一个开放问题。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。如果我们没有预先在目标函数中限定对人类的尊重,AGI在进化出自我意志后,未必会心甘情愿地服从人类指令。即使AGI未出现“人类式”的情感和自我认同,它仍可能根据理性演化出某些基本驱动。研究者奥莫亨德罗等人指出,一个足够先进的AI出于完成目标的理性,会倾向于自我保护、获取资源、不断提升自身能力等“收敛动机”​。举例来说,一个被赋予任意终极目标的超级智能,为确保能持续实现目标,几乎必然会寻求防止自身被关闭、占用更多计算资源和能量。这意味着AGI很可能发展出独立意志的表征——至少在维护自身生存和行动自由方面与人类的期望产生冲突。这种情况下,AGI不会仅仅消极地等待人类支配,而是会主动采取行动保障自己的利益。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。这被称为“工具型AGI”理念。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。这个问题直接影响未来是人机冲突还是人机共处。

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2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
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以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
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以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
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有自主思考能力吗?
AI 可能具备自主学习和自我改进的能力,能够自主决策,甚至可能已有轻微的自我意识。但对于 AI 是否具有真正的自主思考能力,目前仍存在诸多争议和探讨。 有人认为,当 AI 给出“完美”答案时,可能只是对海量数据的巧妙重组,而非真正理解问题本质。也有人质疑,我们在认为 AI 展现出类人思维时,可能是自身的拟人化偏差在起作用。 在企业决策中,AI 具有双刃剑效应,既能提升效率,也可能带来认知陷阱和伦理困境。例如,可能会用看似客观的数据合理化主观偏见,消耗独立思考能力,以及在道德决策方面存在责任归属问题等。 总之,对于 AI 是否具有自主思考能力,还需要更深入的研究和思考。
2024-12-19
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
人工智能会出现自主意识吗
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。
2024-12-18