b、英文中文智能纠缠的我方难度有啥? 发表科技论文与申请专利要钱,难度复杂在哪?2020年以来全球抗击新冠病毒大流行,三年不是没药可治,也不是研究出的药的专利没解密,中信出版集团2022年12月出版的《解码者──珍妮弗·杜德纳,基因编辑的历史与未来》一书透露,早在2020年3月包括张锋教授和杜德纳、沙尔庞捷为代表的一批科学家,短时间内迅速成立组织,推动建立开放的新冠病毒序列数据库。到2020年8月底,该数据库已经包含3.6万个条目,使得以各项新发现为基础的发展加快。 但进程速度加快和得以即时跟踪科学的发展情况,但不等于生产药的厂家也不讲利润。新发现还有2023年7月19日《科技日报》记者张佳欣,报道的《基因突变揭示为何有人不得新冠》一文中说:“有这么一群人,反复暴露于新冠病毒但看似未曾感染,或感染后始终无症状,即所谓的‘超级躲避者’,就在于人类白细胞抗原(HLA),即向免疫系统发出信号的蛋白质标记物”。 即至少20%的新冠病毒感染者,不会出现症状──“超级躲避者”的秘诀在于人类白细胞抗原(HLA),是向免疫系统发出信号的蛋白质标记物。HLA编码基因之一的变异,似乎有助于T细胞识别新冠病毒,并对其发起闪电攻击。但治疗新冠无症状感染仍不难,一是掌握对新冠病毒拥有预存免疫的携带HLA的变异基因HLA-B*15:01基因,在症状出现前就快速清除新冠病毒。但你有这方面知识的“理论与实践”吗?没有就是“连续与间断”。如武汉华中科技大学王超龙教授和美国哈佛大学林希虹院士等,2023年7月16日在国际顶级期刊《自然》(Nature)在线发表的文章中说:“无症状、症状前或轻症的COVID-19感染者,一般很难被发现和隔离,对疾病的快速扩散,起重要作用。于是他们研究COVID-19暴发的传播动力学”。 他们利用武汉2019年12月8日至2020年3月8日的32583例实验室确诊病例的数据,评估干预措施的作用。用这些数据模拟从2020年1月1日开始的疫情,“连续与间断”分为五个时期。比如农历新年和实行集中隔离检疫,证明武汉当初可能存在大量未发现病例检疫隔离和社交疏远等公共卫生干预措施。反之,似乎是阻断未确诊病例传播和控制疫情的有效手段。问题出在哪?知识的积累率,实质是体现知识生产与生长的生态系统,健康与否的一种直接表征。 举例说明的,如上海交通大学李侠教授利用国际高水平期刊论文中,2021年世界计算机高水平论文总数为12145篇,中国发表的5382篇──中国占计算机领域国际高水平论文的44.31%,世界排名第一。李侠教授分析说:“仅从这组数据,可以说中国在国际计算机领域已经领先,但是现实状况似乎又不是这样。比如2023年初,由Open AI公司推出的chatGPT,引发整个世界对聊天机器人的期待。随后有多家中国公司推出中国的大语言模型,但无一例外,现在推出的所有这类产品,跟chatGPT相比,都存在明显的代差”。 为啥?不说英文中文智能纠缠的我方,吊诡一是缺王选式中文通的人物。即二是,中国的计算机科学论文,在产出方面国际上领先;在计算机应用领域,创新表现却远不如美国公司表现好。责任在哪? 差异原因出在知识累积率,和技术迭代的充分性上。即中国科技的知识积累率不高,导致由死知识到活知识的转化效率较低。 更为严重的是,不是由于中文新知识供给不足:科技“立体交通网”,也类似凝聚态和凝聚态弦物理数学芯片“立体交通网”,千回百转崛起五大芯片,一是打造凝聚态弦物理数学0量子开合纠缠芯片;二是打造凝聚态弦物理数学柯猜内外圆翻转芯片;三是打造凝聚态弦物理数学量子色动力化学芯片;四是打造凝聚态弦物理数学环量子三旋理论芯片;五是打造凝聚态弦物理数学里奇与韦尔引力芯片。1989年的北京“89风波”,难道不是类似那位“开除院士”眼睛只盯住英文的科技创新,看不起国内跟着毛主席走的结合国际成功的科技创新,首先煽动引发起来的吗?为啥有人会被煽动? 类似2021年7月2日“观察者”网发表《<北京折叠>作者郝景芳新作入选英国科幻最高奖》一文报道,郝景芳教授曾表示:“整个写作的初衷,就是这样一种感觉:一群少年,儿时生活在一种制度环境,少年时经历了环境的巨大变迁,产生的断裂感和不适感,令他们永久地徘徊在两种模式之间,永远流浪”。这也与存量知识水准有关。 这会停滞不前,并由此带来耗尽知识储备的困境──常识性知识的无限稀释,带来的再生产能力快速下降现象。当遭遇到前期知识库存比较少,面对追赶形势,对于任何新知识国内都是快速扫过,来不及深挖,生怕赶不上热点。一旦热点退潮,马上转移阵地,原有的热点再也无人问津,或者人员严重不足。李侠教授说:“近几年走马灯似出现的热点,如石墨烯、区块链、元宇宙等,哪一个不是水过地皮湿。热闹过后,对那些知识的丰富内涵,我们仍然缺少全方位的揭示与实质性的推进”。那么英文中文智能纠缠的我方,能在英文聊天机器人的基础上,打造智能中文聊天手机吗? 其实国外苹果已在打造英文聊天手机。据2023年7月20日“澎湃新闻”报道:苹果被曝正悄悄开发的大模型走向,是在苹果已建立的框架上创建大型语言模型。虽然2023年6月的开发者大会,苹果公司没有提到人工智能,但在其推出的多项更新中处处隐藏着AI功能,比如自动拼写更正升级、耳机自适应音量调整、图片编辑功能优化。即许多实现人工智能的微小功能调整正在悄然进入苹果(iPhone)。如“苹果GPT”2022年底首创的Ajax,就是统一苹果公司的机器学习开发,被用来创建大型语言模型作为内部ChatGPT式的基础工具。 虽然该系统的任何输出结果,不能用于开发面向客户的功能。即便如此“苹果GPT”仍在使用它来协助产品原型设计,而且还能根据训练过的数据,总结文字并回答问题。这个工具虽是对谷歌的Bard、ChatGPT和微软的Bing AI的复制,不包含任何新功能或技术,作为网络应用访问,设计简洁不适合公众使用。但“苹果GPT”仍努力改进其底层模型,确定生成式人工智能对于消费者的使用角度。 c、英文中文智能生成式是啥 “AI+”的世界,生成式AI来了。生成式是啥?顾名思义,生成式AI是一类能够生成内容、解决方案或新概念的人工智能技术。即生成式AI是指使用AI和机器学习算法,使机器能够创建新的数字视频、图像、文本、音频或代码的技术。 它通常基于深度学习、神经网络等先进算法,通过大量数据的训练,使计算机能够像人类一样思考和创作。生成式AI具有强大的创新能力,可以根据输入条件自动生成图像、文字、音乐等各类内容,极大地拓展了人工智能在各领域的应用前景。 展示生成式AI领域应用的五个例子是:图像生成、自然语言处理、音乐创作、药物设计、视频游戏开发。生成式人工智能基于算法、模型、规则,生成文本、图片、声音、视频、代码等内容,这类技术提供生成式人工智能产品或服务,也应当是遵守法律法规的要求,尊重社会公德、公序良俗的由算法驱动的生成式AI。 这些由算法的驱动,算法是具有识别输入的底层模式、生成类似输出并提供高质量内容的潜力;这种更升级的生成式AI,不仅仅是监视现实生活环境来生成内容,它还是利用数学仿真,和通过其功能,可揭示未知的模式。这些类型的机构,依赖于压力测试和敏感性分析的应用。下面是生成式AI的五大应用简介。 1)增强的身份保护:生成式AI有助于创建虚拟形象,从而隐藏那些在接受面试或在线工作时,不愿意透露身份的人的真实形象。 2)更好地理解抽象理论:机器不够或无法理解,在现实或模拟世界中可能遇到的一些抽象概念,生成式AI是解决这一挑战的工具。 3)提高产品质量:在自学习GANs中使用的穿梭操作模式对于获得高质量的图像、视频或音频非常有用,即使输入内容远非完美。 4)降低财务和声誉风险:生成式AI工具能够立即检测恶意或至少可疑的活动,并防止对企业或个人造成各种损害。 5)升级强化机器学习:强化ML是基于奖励想要的行为,和惩罚不想要的行为。虽然检测特定步骤所属的位置,通常是有偏差的;生成AI技术有助于消除,或至少大大减少这种偏见。 例如中文百度团队,利用百度“文心一言”语言模型,研究互动式AI知识图谱,针对用户的身体状况和相关科学依据,利用AI创建内容,让用户更感兴趣。未来公众对智能中文聊天手机的兴趣,端上“科普大餐”变成每日更新的“科普快餐”,更受欢迎。那么“新生代”生成式怎么做?或怎么让您的聊天或论文更出色? 在人工智能生成内容技术的“加持”下,有时只需几秒就可批量生产错内容或作品,但这不是智能中文聊天手机“搜”出好答案。 如果对专业化的内容进行解读,它做不好,在意识到它的“短板”后,可以再将它散落在专业资料里的内容,进行通俗化处理并汇总,将其变成一个准确、完备、能够与时俱进的半专业数据库。希望有更多的智能中文聊天手机爱好者加入进来,研讨或参加训练。面向公众开发形式多样的智能中文聊天手机产品,AI不是“搬运”已经存在的内容。真正打动人心的智能中文聊天手机产品,不仅需要内容创新,还需要形式创新。这些AI擅长合作的部分,旨在为智能中文聊天手机提供额外的帮助。在人工智能(AI)领域,借助生成式AI引起的广泛关注,它是能够创作、设计、模拟等多种任务的先进技术,不仅可改变人工智能的应用范围,还可在各行各业中产生深远的影响。
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