思维乱弹琴

      这几天Gmail经常连接不上,只得用起了QMAIL。之前用QQ邮箱是为了发送大文件,今天发现这个邮箱真是做得很好。页面风格清新淡雅,品位不错。而且还有些特色功能,比如让人惊艳的邮箱小助手功能,居然能让你傻瓜式的整理未读邮件。

 

      其实国内的互联网服务做得不错,不过让人担心的是规则不完善。比如说机密邮件,我想一般人是不会存QMail的,为什么? 因为可能会被腾讯看到,但是对于Google这家“不做恶”的公司,我想还是能让人放心的。 

 

      富兰克林的在《自传》书中不止一处表达过这样的体会:让人信任是最可贵的品质。我们国家的产品即使做得好,但还是不能让全世界信任。看看中海油、华为在海外的境遇,不要说“中国威胁论”,还是回头反省为什么我们的产品和服务不能让别的国家信任。

 

      “不信任”这种现状,让我联想起曾经在网络上看到的一句话,据说是撒切尔夫人在97年所说,“你们根本不用担心中国,因为中国在未来几十年,甚至一百年内,无法给世界提供任何新思想。” 我想,这句话还是有一定的道理。我们现在的行为方式、统计数据、产品品质这些都不能让人信任,这样的环境里怎么会有新思想。即便有了新思想,也无法让别人信服,从而不能传播出去。

 

      或许,正如郭嵩焘在一百年多年前所说,中国当三百年强盛,一百学器物、一百年学制度、一百年正人心。我们正处于第二个一百年,不急,慢慢来。

 

     用了下Qmail,居然胡乱想了这么多。


9/14/2012 更新:

   一年半之前,思维乱弹,随意写下这些文字。 今天在纽约时报中文网上看到了一篇文章提及了中国的信任问题,并指出信任问题导致了创新的匮乏。 

     “ 当社会中存在信任时,就会出现持续创新的情况,因为人们有安全感,他们就敢于进行冒险,做出创新所需的长期承诺。当有了信任时,人们就不会害怕自己的创意被盗取,愿意分享他们的想法,愿意合作开发彼此的创新项目。现代中国想要成为一个创新社会所面临的最大问题是,它现在还是一个信任度很低的社会。而如果中国想要继续提高该国的收入水平,就必须成为创新社会。”

     

### 国外人工智能技术发展现状与趋势 #### 现状 国外人工智能技术的发展呈现出高度活跃和多元化的态势,尤其在北美、欧洲以及部分亚洲国家(如日本、韩国)表现尤为突出。这些地区在人工智能基础研究、技术创新、产业应用以及政策支持等方面都取得了显著进展。 1. **美国**:作为全球人工智能技术的领导者,美国在深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域拥有显著优势。Google、Microsoft、Meta、Amazon等科技巨头持续投入大量资源进行人工智能研发,并在大模型、生成式AI、AI芯片等领域取得突破。此外,美国政府也通过政策支持和资金投入推动人工智能技术的发展。 2. **欧洲**:欧洲在人工智能领域的发展注重伦理、隐私保护和可持续性。欧盟推出了《人工智能法案》,旨在规范人工智能技术的应用,确保其符合人类价值观。英国、法国、德国等国家在人工智能基础研究和应用方面也表现突出。例如,DeepMind(现为Google旗下公司)在强化学习和AlphaFold蛋白质结构预测等领域取得了重大突破。 3. **日本与韩国**:日本和韩国在人工智能技术的应用方面具有独特优势,特别是在机器人技术、智能制造和智慧城市等领域。日本提出了“Society 5.0”战略,强调人工智能与社会发展的深度融合;韩国则通过政府与企业的合作推动人工智能技术在医疗、交通等领域的应用。 #### 趋势 1. **大模型与算力需求增长**:随着人工智能大模型技术的不断进步,对算力的需求呈现爆发式增长。国外科技公司正在积极构建高效的算力基础设施,以支持大模型的训练和部署。预计未来几年,全球范围内的算力规模将持续扩大,智能算力的比例将进一步提升。 2. **AI Agent技术的发展**:AI Agent技术正在快速发展,这些智能代理能够自主工作,展现人类的推理和创造性思维。多模态交互界面的突破使得AI Agent能够更好地与人类进行交互,从而在科研、医疗、金融等领域发挥更大作用。 3. **数据驱动的智能化决策**:在教育、医疗、金融等行业,数据驱动的人工智能技术正在推动决策过程的智能化。通过大数据分析和认知计算,人工智能能够从海量数据中发现知识,并根据这些知识做出智能决策。 4. **伦理与安全问题的关注**:随着人工智能技术的广泛应用,其伦理和安全问题也受到越来越多的关注。国外的研究机构和企业正在积极探索如何在保障隐私和数据安全的前提下推动人工智能技术的发展。 5. **国际合作与竞争**:人工智能技术的发展正在推动全球范围内的合作与竞争。各国政府和企业通过国际合作共享技术成果,同时也通过技术创新和政策支持争夺人工智能领域的领导地位。 #### 技术创新与应用 1. **生成式AI**:生成式AI技术在文本、图像、视频生成等方面取得了显著进展。例如,OpenAI的GPT系列模型在自然语言处理领域表现卓越,而Stable Diffusion等模型则在图像生成领域取得了突破。 2. **AI芯片**:为了支持大模型的训练和推理,国外企业正在研发专用的AI芯片。例如,NVIDIA的GPU在人工智能领域广泛应用,而Google的TPU则专为深度学习任务设计。 3. **行业应用**:人工智能技术正在深入各个行业,如医疗领域的AI辅助诊断、金融领域的智能风控、制造业的智能制造等。这些应用不仅提高了效率,还推动了行业的数字化转型。 ```python # 示例代码:生成式AI的简单应用 import openai # 设置API密钥 openai.api_key = "your-api-key" # 使用GPT-3生成文本 response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt="请用中文写一段关于人工智能未来发展的短文。", max_tokens=150 ) # 输出生成的文本 print(response.choices[0].text.strip()) ```
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