这是一个创建于 245 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
刚开始想象的人工智能的初级阶段是帮助人类完成基础的体力劳动，但是这几年人工智能爆发后，人工智能好像以一种出乎意料的方式跳过了初级阶段，直接拥有了甚至超过了人类引以为豪的创造能力，例如 MJ 、suno 、chatgpt 、dall·e ，反而目前大量的基础的体力工作还是人类在做，ai 反而在做创造力相关的工作了。
23 条回复 • 2024-03-29 03:46:32 +08:00
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thomas15425 245 天前
感觉现在的 AI 其实只是模仿，没有创新。在强大的训练集下 AI 可以学习到很多东西，但你问他训练集外的东西他就没法回答了。
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cmdOptionKana 245 天前  2
不是跳过了 帮助人类完成基础的体力劳动 的初级阶段，而是，“帮助人类完成基础的体力劳动” 这本身就应该是 AI 的高级阶段，是更难实现的。
其中，“基础的体力劳动”，是指无规律的轻体力劳动，特点是不固定场景，不固定地点，随时随地可能发生没有规律的动作。 |
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xxj2220 245 天前 1
普通体力劳动者创造力不被承认而已，实际他们一直在不断创新创造。创造力不是什么高级技能，卖不出高价钱，不代表创造力低
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GuluMashimaro OP @thomas15425 但是现在很多 ai 接入了互联网，例如 gemini 之类的。
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Heylion 245 天前
什么事创造力值得思考。有一个很有名的定律，叫无限猴子定律（ Infinite Monkey Theorem ），它是是一个数学定理，它描述了如果有足够多的猴子、足够多的时间和足够大的打字机，那么这些猴子最终能够无限制地输入出所有的文学作品，包括莎士比亚的所有剧本和诗歌等等。AI 会让这个定律更快和更频繁地出现。
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Epictus 245 天前
knowledgeable 和 intellegent 还是有区别的
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fredweili 245 天前
翻译，阅读，问答，这些算创造力么？看似高级的体力工作被替代
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iloveoovx 245 天前
简单来说，这个疑问的产生是你没有任何反思，检索自己的假设而导致的。你的假设就是认为心里默认经过社会洗脑划分出来的没有任何严格定义的等级，能和数学上的复杂度对应上 - 有的部分甚至映射为空，比如基础体力劳动的模拟还涉及到动力、机械、物理模拟等等，因此理论上和能被数学逻辑涵盖的比起来多了好多维度。AI 只是 AI ，AI 不代表就是机器人。
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ronyin 245 天前
只是繁杂毫无创新的东西被他取代了，真的问他超出他能收集到的内容，他啥也不会。。。
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fregie 245 天前 2
关于这个观点 - "现在的 AI 其实只是模仿，没有创新"
怎么看待围棋领域大家都在学习 AI 的围棋下法? 是谁在模仿,谁在创新? 我认为, 学习(模仿)和创新本身就是一体不可分割且同时存在的 |
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GuluMashimaro OP @fredweili 类似于绘画、音乐创作、甚至视频生成，这些应该算创造力吧。
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GuluMashimaro OP @fregie 确实，好像是阿尔法狗还是哪个机器人，围棋是通过学习基础的规则，然后 ai 左右互搏，自己摸索出来的棋路，而不是学习现有棋谱。
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setname 245 天前
AI 已经替代很多重复的体力劳动了，比如车辆门禁，地图导航，仓库里面的智能调度，工厂里面的视图质检之类的工作。目前阶段用 AI 替换所有基础工作是不现实的
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w16311 245 天前
楼主说的基础体力劳动是借助机器人完成的吧。这需要更强的感知能力，比如几何结构。生成式 AI 则不需要那么强的感知能力，比如生成一个正方体，三条棱应该归于一点。
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bianhui 245 天前
很多流水线都被取代了啊，甚至收银之类的不也在被取代。这些都是低级的重复的体力劳动。至于 ai ，多找几本 ai 的书看看，觉得现在的 ai 也就那样吧。
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thomas15425 245 天前 1
围棋 AI 与其说是创新，不如说是在强大的算力和无限的精神状态下搜索的结果。人脑没有那么强的算力，所以人类偏向从棋谱上学习以减少算力的消耗，这很容易进入局部最优解，而不是全局最优解。Alpha GO 等 AI 可以使用强大的算力和人类帮他优化过的搜索算法找到更好的解，所以才有了人类学习 AI 棋谱的情景发生。
至于生成式 AI ，其实也是在大量训练集中找到不同元素的特征然后按需要把这些特征输出。简化点说，你要 AI 输出一个人，人有身高体重等特征，任何电脑随机生成这些特征，然后给你一个身高和体重随机的人算不算创新？ |
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cccclk 245 天前
应该是数据集的数量区别吧. 互联网上文字和图片的数据是最多的
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dawn009 245 天前 1
@thomas15425 算力的说法用在 20 年前的国际象棋上可以，但用在现在的 Al 围棋上不妥。因为深度学习解决的是靠算力解决不了的问题。
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yarawen 245 天前
别说你有疑问了，起点的星际背景小说的人工智能相比较，都显得更像傻子。
什么没有感情？人家情商超高好么，可以做心理咨询师的那种。 |
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zx4824 245 天前
目前我国劳动参与率是 70%左右，也就是有劳动能力的 100 个人中，有 70 人参与社会生产。
发达国家 55%左右。 随着技术进步，劳动生产率会加速替代人力。 比如： 1.自动驾驶会替代几千万职业司机以及网约车司机。 2.无人配送会替代几千万物流从业人员+几千万快递跑腿小哥。 3.一个国家的数十万初中数学老师，会被几个顶尖的数学团队替代，以网课的形式服务几千万中小学生。 4.绝大多数中层会被信息化系统替代，麦当劳这样的连锁企业，只需要几十人，配合信息系统，就可以管理全球几十万雇员（当然实际操作中会冗余一些） 从某种角度来说，未来的劳动参与率可能不到 10%，也就是 10 个人参与生产，就能满足 100 个人的社会及精神物质需求。工作会成为一种特权，而不是选择。 一个重要的转变是，未来的生产会与分配解耦，生产与分配（对于普通人）不再形成因果关联。 |
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cedoo22 245 天前
人类的知识成了 AI 进化的原材料，
 当 AI 掌控了一定的生产资料后 会不会 把人圈养起来（像养鸡一样，喂给食物和场景，然后提取你的想法），只为了输入原料？？ |
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thomas15425 245 天前
@dawn009 我说的是和人比，人不可能 24 小时不停的下棋，人也不可能保持高度集中。从棋谱上学习是人类用最少的算力找到最优解的方法。
Alpha Go 是学习人类棋谱的，Alpha Go zero 是自己和自己对抗学习的，从两者棋力上的差距就可以发现人类棋谱的解法并不是全局最优解。 |
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sweat89 244 天前
AI 分 nlc 和 cv 两大方向，你说的只是 ai 中很小的一部分
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