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人工智能要取得成功需要具備三個(gè)條件。

首先，它需要高質(zhì)量、無偏見的數(shù)據(jù)，而且是大量的數(shù)據(jù)。構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究人員使用的是隨著社會(huì)數(shù)字化而出現(xiàn)的大型數(shù)據(jù)集。

用于增強(qiáng)人類程序員能力的 Co-Pilot 會(huì)從 GitHub 上共享的數(shù)十億行代碼中獲取數(shù)據(jù)。ChatGPT和其他大型語言模型使用了在線存儲(chǔ)的數(shù)十億個(gè)網(wǎng)站和文本文檔。

文本到圖像工具，如Stable Diffusion、dale -2和Midjourney，使用來自數(shù)據(jù)集（如LAION-5B）的圖像-文本對(duì)。隨著我們將更多的生活數(shù)字化，并為它們提供替代數(shù)據(jù)源，例如模擬數(shù)據(jù)或來自《我的世界》等游戲設(shè)置的數(shù)據(jù)，人工智能模型將繼續(xù)在復(fù)雜性和影響力方面發(fā)展。

人工智能還需要計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施來進(jìn)行有效的訓(xùn)練。隨著計(jì)算機(jī)變得越來越強(qiáng)大，現(xiàn)在需要大量努力和大規(guī)模計(jì)算的模型，可能在不久的將來可以在本地處理。例如，Stable Diffusion已經(jīng)可以在本地計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，而不是云環(huán)境。

人工智能的第三個(gè)需求是改進(jìn)模型和算法。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)在一個(gè)又一個(gè)曾經(jīng)被認(rèn)為是人類認(rèn)知領(lǐng)域的領(lǐng)域繼續(xù)快速發(fā)展。

然而，隨著我們周圍的世界不斷變化，人工智能系統(tǒng)需要不斷使用新數(shù)據(jù)進(jìn)行重新訓(xùn)練。如果沒有這一關(guān)鍵步驟，人工智能系統(tǒng)將產(chǎn)生與事實(shí)不正確的答案，或者沒有考慮到自訓(xùn)練以來出現(xiàn)的新信息。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并不是人工智能的唯一途徑。人工智能研究中的另一個(gè)突出陣營是“符號(hào)人工智能” —— 它不是消化龐大的數(shù)據(jù)集，而是依賴于規(guī)則和知識(shí)，這些規(guī)則和知識(shí)類似于人類形成特定現(xiàn)象的內(nèi)部符號(hào)表示的過程。

但在過去10年里，力量的天平嚴(yán)重傾向于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法，現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的“奠基人”最近被授予了圖靈獎(jiǎng)，這相當(dāng)于計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的諾貝爾獎(jiǎng)。

數(shù)據(jù)、計(jì)算和算法構(gòu)成了人工智能未來的基礎(chǔ)。所有指標(biāo)都表明，在可預(yù)見的未來，這三個(gè)方面都將取得快速進(jìn)展。