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gpt4人工智能（gpt4人工智能股票）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 09:26:04 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 92 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于gpt4人工智能的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、chatgpt會(huì)取代程序員嗎
2、比chatgpt更新的技術(shù)是
3、人工智能的發(fā)展前景趨勢(shì)？
4、你認(rèn)為人工智能真的可以取代人類嗎？

gpt4人工智能（gpt4人工智能股票）

一、chatgpt會(huì)取代程序員嗎

chatgpt不會(huì)取代程序員。人工智能也需要程序員。

程序員在研發(fā)這些應(yīng)用程序，其實(shí)都是面向一個(gè)實(shí)際的業(yè)務(wù)場(chǎng)景的，這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景可能有非常復(fù)雜的流程，可能一個(gè)簡(jiǎn)單的邏輯背后，是非常復(fù)雜的代碼。

而將這些業(yè)務(wù)邏輯整理成為一個(gè)可以應(yīng)用的方案，是產(chǎn)品的責(zé)任，將產(chǎn)品的業(yè)務(wù)設(shè)計(jì)、產(chǎn)品設(shè)計(jì)轉(zhuǎn)化為代碼并且最終形成一個(gè)可交互的應(yīng)用程序，那就是程序員的工作了。

ChatGPT：

ChatGPT，美國(guó)OpenAI研發(fā)的聊天機(jī)器人程序，于2022年11月30日發(fā)布。ChatGPT是人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語(yǔ)言處理工具，它能夠通過(guò)學(xué)習(xí)和理解人類的語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行對(duì)話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)，真正像人類一樣來(lái)聊天交流，甚至能完成撰寫(xiě)郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫(xiě)論文等任務(wù)。

二、比chatgpt更新的技術(shù)是

GPT-3：GPT-3是由OpenAI開(kāi)發(fā)的語(yǔ)言模型，擁有比我更多的參數(shù)和更高的精度，能夠生成更加自然、流暢的文本。

AlphaFold：AlphaFold是DeepMind開(kāi)發(fā)的人工智能系統(tǒng)，能夠預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，對(duì)于生物學(xué)和藥物研發(fā)等領(lǐng)域具有重要意義。

自動(dòng)駕駛技術(shù)：自動(dòng)駕駛技術(shù)是一個(gè)涵蓋多個(gè)領(lǐng)域的復(fù)雜系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、控制系統(tǒng)等多個(gè)技術(shù)領(lǐng)域，目前在一些公司和實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)有了初步的應(yīng)用。

量子計(jì)算：量子計(jì)算是一種基于量子力學(xué)原理的計(jì)算方法，擁有比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)更高的計(jì)算速度和效率，在一些領(lǐng)域如密碼學(xué)、化學(xué)模擬等有廣泛應(yīng)用前景。

三、人工智能的發(fā)展前景趨勢(shì)？

1、

2、計(jì)算機(jī)視覺(jué)發(fā)展歷經(jīng)三大理念，規(guī)模突破400億元

1982年馬爾(David Marr)《視覺(jué)》(Marr，1982)一書(shū)的問(wèn)世，標(biāo)志著計(jì)算機(jī)視覺(jué)成為了一門(mén)獨(dú)立學(xué)科。計(jì)算機(jī)視覺(jué)的研究?jī)?nèi)容，大體可以分為物體視覺(jué)(object vision)和空間視覺(jué)(spatial vision)二大部分。物體視覺(jué)在于對(duì)物體進(jìn)行精細(xì)分類和鑒別，而空間視覺(jué)在于確定物體的位置和形狀，為“動(dòng)作(action)”服務(wù)。正像著名的認(rèn)知心理學(xué)家JJ.Gibson所言，視覺(jué)的主要功能在于“適應(yīng)外界環(huán)境，控制自身運(yùn)動(dòng)”。適應(yīng)外界環(huán)境和控制自身運(yùn)動(dòng)，是生物生存的需求，這些功能的實(shí)現(xiàn)需要靠物體視覺(jué)和空間視覺(jué)協(xié)調(diào)完成。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)近40年的發(fā)展中，盡管人們提出了大量的理論和方法，但總體上說(shuō)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)經(jīng)歷了三個(gè)主要?dú)v程。即：馬爾計(jì)算視覺(jué)、多視幾何與分層三維重建和基于學(xué)習(xí)的視覺(jué)。

3、語(yǔ)音識(shí)別發(fā)展科追溯到1956年

語(yǔ)音識(shí)別的研究工作可以追溯到20世紀(jì)50年代。在1952年，AT&T貝爾研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)Audry系統(tǒng)，可以識(shí)別10個(gè)英文數(shù)字發(fā)音。這個(gè)系統(tǒng)識(shí)別的是一個(gè)人說(shuō)出的孤立數(shù)字，并且很大程度上依賴于每個(gè)數(shù)字中的元音的共振峰的測(cè)量。1956年，在RCA實(shí)驗(yàn)室，Olson和Belar研制了可以識(shí)別一個(gè)說(shuō)話人的10個(gè)單音節(jié)的系統(tǒng)，它同樣依賴于元音帶的譜的測(cè)量。到21世紀(jì)之后，

隨著語(yǔ)音技術(shù)和自然語(yǔ)言理解技術(shù)的快速進(jìn)步，AI語(yǔ)音語(yǔ)義技術(shù)已在智能翻譯、智能醫(yī)療、智能汽車、智能客服、互聯(lián)網(wǎng)語(yǔ)音審核等多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)場(chǎng)景應(yīng)用。

疫情之后不僅是工業(yè)領(lǐng)域，政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域的語(yǔ)音機(jī)器人、傳統(tǒng)行業(yè)企業(yè)的語(yǔ)音機(jī)器人也將有較高的市場(chǎng)增長(zhǎng)空間。另外，NLP、AI數(shù)字員工、RPA的發(fā)展，一定程度上也將重塑AI應(yīng)用場(chǎng)景。

2018年，全球智能語(yǔ)音市場(chǎng)仍呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，市場(chǎng)規(guī)模為142.1億美元，根據(jù)預(yù)測(cè)到2024年全球智能語(yǔ)音市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到215億美元，其中

4、美國(guó)AI高層次學(xué)者數(shù)量大幅領(lǐng)先

AI高層次學(xué)者是指入選AI 2000榜單的2000位人才，由于存在同一學(xué)者入選不同領(lǐng)域的現(xiàn)象，經(jīng)過(guò)去重處理后，AI高層次學(xué)者共計(jì)1833位。從國(guó)家角度看AI高層次學(xué)者分布，美國(guó)A1高層次學(xué)者的數(shù)量最多，有1244人次，占比62.2%，超過(guò)總?cè)藬?shù)的一半以上，且是第二位國(guó)家數(shù)量的6倍以上。中國(guó)排在美國(guó)之后，位列第二，有196人次，占比9.8%。德國(guó)位列第三，是歐洲學(xué)者數(shù)量最多的國(guó)家;其余國(guó)家的學(xué)者數(shù)量均在100人次以下。

—— 以上數(shù)據(jù)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國(guó)人工智能行業(yè)市場(chǎng)前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報(bào)告》

四、你認(rèn)為人工智能真的可以取代人類嗎？

建構(gòu)在現(xiàn)在這種計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)之上的人工智能，都不可能取代人類。

原因很簡(jiǎn)單：計(jì)算機(jī)所有可能實(shí)現(xiàn)的功能所組成的集合，最終決定于它的指令集。而這個(gè)指令集是人類所有思維方式組成的集合的真子集。

計(jì)算機(jī)指令集中的所有指令都體現(xiàn)著人類的重要思維方式或是人腦的重要?jiǎng)?chuàng)造：比如數(shù)據(jù)的相加、與或非操作、存儲(chǔ)、讀取、移動(dòng)等等。計(jì)算機(jī)和人腦相比的優(yōu)點(diǎn)只是操作速度要快得多。它能完成的工作，在理論上人都可以完成，只是有些用人腦來(lái)完成需要的時(shí)間可能會(huì)非常長(zhǎng)。

人腦，則有非常多不能被計(jì)算機(jī)指令所涵蓋的思維方式。計(jì)算機(jī)所以的操作，對(duì)應(yīng)到人腦上，都是邏輯和計(jì)算。邏輯和計(jì)算固然是人腦的重要功能，而且還是比較高級(jí)的功能，但是人腦的功能絕不僅僅局限于邏輯和計(jì)算。一些真正的創(chuàng)新，來(lái)自于一些用邏輯無(wú)法解釋的直覺(jué)，雖然當(dāng)整個(gè)體系成熟之后，那個(gè)體系可以用邏輯來(lái)表述。人類在創(chuàng)新時(shí)，并不怕犯錯(cuò)，而在很大程度上正是因?yàn)槿绱耍祟惒趴赡墚a(chǎn)生卓越的想法。如果我們逼迫自己永遠(yuǎn)不能犯錯(cuò)，那么我們的創(chuàng)新能力將會(huì)大大降低。那些真正偉大的理論，比如相對(duì)論和微積分的嚴(yán)格化，是人們?cè)诙啻尾孪?，多次犯錯(cuò)，多次修改，最終才得到的結(jié)果。這種工作在目前這種計(jì)算機(jī)上，是不可想象的。

從人類知識(shí)進(jìn)步的角度來(lái)說(shuō)，最重要的是產(chǎn)生好的新概念，而不是在已有的概念上進(jìn)行邏輯推理，而后者才是計(jì)算機(jī)能做的事情。

不要以為人工智能可以完成一些看起來(lái)很不可思議的任務(wù)，比如在圍棋上戰(zhàn)勝人類的頂尖選手，就覺(jué)得計(jì)算機(jī)會(huì)超越人類了。汽車早就跑得比人快，它就能取代人類了嗎？我們難道因?yàn)槠嚤话l(fā)明出來(lái)，就可以不用腳走路了嗎？要說(shuō)人工智能可能取代人類，那么人工智能最起碼應(yīng)該通過(guò)以下測(cè)試：給它原始人掌握的知識(shí)作為初始條件，讓它去建構(gòu)新的知識(shí)。如果它建構(gòu)的知識(shí)大廈在各方面都能超過(guò)人類建構(gòu)的知識(shí)大廈，我們才能說(shuō)人工智能能超越人類。

因此，任何以馮·諾依曼機(jī)為基礎(chǔ)的人工智能都無(wú)法取代人類。要把人工智能擴(kuò)大理解為任何我們未來(lái)能制造出的機(jī)器，它能不能取代人類我則不知道。但對(duì)于現(xiàn)代的我們來(lái)說(shuō)，以馮·諾依曼機(jī)為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)的任何東西都不能取代人類，已經(jīng)是一個(gè)足夠強(qiáng)的結(jié)論了。

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