26、人工智能与人类智能：现状、奇点与本质差异

最新推荐文章于 2025-12-14 20:30:00 发布
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分类专栏： AI进化论：从零到奇点 文章标签： 人工智能 人类智能 奇点
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人工智能与人类智能：现状、奇点与本质差异

1. 数学能力与人类大脑奥秘

1.1 机器的数学能力

机器在应用数学方面有出色表现，能产生比Mathematica、Matlab和Maple等方程求解程序更准确的结果。然而，对于纯数学领域，如数论和抽象代数，机器能否推导概念理论关系以证明定理、发现新的数学可能性和问题，仍有待探讨。

1.2 人类大脑的神经科学奥秘

人类大脑拥有约$8.6×10^{10}$个神经元、$10^{15}$字节的内存，以及几乎无限的突触神经元组合。天才级数学家、国际象棋和围棋冠军大多是神童，例如韩国的李世石12岁获得职业地位，26岁成为世界冠军；中国的柯洁18岁与AlphaGo Master进行冠军赛。

人物 成就 相关年龄
李世石 获得职业地位 12岁
李世石 成为世界冠军 26岁
柯洁 与AlphaGo Master进行冠军赛 18岁
Bobby Fischer 赢得世界国际象棋冠军 28岁
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通向AGI之路：人工通用智能的技术演进与人类未来
~~~~~~~BUG FLY~~~~~~~~~
02-04 2041
狭义AI（Artificial Narrow Intelligence）特点：单一领域专家（如AlphaGo/图像识别）局限：无法跨领域迁移知识现状：准确率>人类（ImageNet 95.3%）通用AI（Artificial General Intelligence）核心特征：跨领域知识迁移（医疗诊断→诗歌创作）自我目标设定与修改非监督式元学习能力测试标准：咖啡测试（进入陌生厨房煮咖啡）大学测试（4年获得顶尖大学学位）AGI不是技术的终结，而是文明的新起点。透明性原则。
强人工智能 vs 弱人工智能：本质区别与未来展望
2501_91537435的博客
06-02 2747
强人工智能 vs 弱人工智能：本质区别与未来展望
3、人类智能与人工智能：差异、挑战与未来展望
gamma的博客
08-25 45
本文探讨了人类智能（HI）与人工智能（AI）在定义、能力、局限性及未来发展路径上的差异与互补关系。通过分析AI在游戏、图像识别、语音处理和自动驾驶等领域的应用现状，指出AI虽在特定封闭任务中超越人类，但在适应性、因果理解和开放环境决策方面仍存在重大局限。文章评估了AI发展的四种可能情景：智能增强、AI主导、协同发展与受阻，并强调建立伦理框架、提升公众认知的重要性，呼吁实现AI与人类智能的和谐共进。
47、数字政治、GDPR与人工智能：现状、挑战与未来
l6m7n8的博客
10-05 29
本文探讨了人工智能与数据治理在数字时代的发展现状、挑战与未来方向。文章分析了AI对经济、社会和就业的深远影响，揭示了数据不平等、算法偏见和隐私风险等关键问题。重点阐述了GDPR在规范个人数据处理、限制自动化决策和应对算法歧视方面的全球影响力及其对AI发展的双重作用。同时，文章从企业和政府角度提出应对策略，并展望了AI在医疗、交通、金融等领域的应用前景与治理需求。最终强调需通过国际合作与制度创新，实现技术发展与数据权利保护的平衡。
28、奇点：人类与科技融合的未来
v6b7n8m9q0的博客
07-19 139
本文探讨了‘奇点’这一概念，即人类与科技融合后可能超越自然进化影响的未来时刻。文章回顾了奇点理论的起源，包括弗诺·文奇和雷·库兹韦尔的贡献，并分析了人工智能、生物科技和人类智能之间的关系。同时，讨论了奇点可能带来的社会影响，如就业、伦理问题及人类与机器的创新能力差异。最后，文章展望了未来应对奇点的策略，强调了技术、教育与政策的重要性。
AI智能体的五级进化路径与未来应用场景全解读
欢迎来到运通链达的官方博客！我们深度探讨人工智能技术与应用，贯彻科技向善理念，推动科技进步与社会福祉和谐共生。
05-03 2480
站在文明跃迁的临界点，AI智能体既是技术革命的产物，更是人类认知的延伸。我们所追求的，不是创造比人类更聪明的机器，而是通过与智能体的共生共进，重新定义“人性”的内涵。未来的史书或许会这样记载：21世纪中叶，人类在算法的镜面中看清了自己的本质——不是计算的速度，而是爱的能力；不是逻辑的严密，而是创造的勇气；不是效率的极致，而是文明的温度。在智能体时代，唯有坚守人文关怀，才能让技术进步真正服务于人类的幸福与尊严。
1、后人类主义学习：重新定义人类学习与智能
assembly8low的博客
08-13 44
本文探讨了后人类主义学习理论如何重新定义人类学习与智能，强调学习是人类与物质环境、文化和社会互动的集体过程。文章分析了传统学习观的局限，提出概念的物质性与动态性，并比较人类与机器智能的根本差异，以Jibo机器人为案例揭示技术模仿人类学习的困境。同时，文章阐述该理论在教育与科技领域的应用前景及面临的挑战，展望未来学习范式的转型方向。
16、人工智能：成就、风险与应对策略
meat5的博客
09-23 32
本文全面探讨了人工智能的发展现状、成就与潜在风险。从人机融合的技术局限到科技奇点的理性反思，分析了AI在欺诈预防、零售、航空、农业等领域的成功应用，同时警示深度伪造、网络欺凌和刑事画像误用等滥用问题。通过典型案例剖析，强调团队建设、数据质量和项目规划的重要性，并提出未来发展趋势及应对策略，倡导以负责任的方式推动人工智能与人类社会的和谐发展。
智能之镜：NeuroAI 如何反映大脑与人工智能的未来
人工智能学家
07-11 526
以及强调语义表达与泛化能力的方法[3]，将实验任务与被试逐试次行为序列转换成自然语言描述，并用其微调大型语言模型，经微调的模型在未见任务与新被试上依然保持准确预测，自然语言本身也视为一种高度灵活、结构丰富的认知表征形式，可能成为理解复杂人类行为的通用建模接口。它不仅具备数据驱动的建模能力，还能通过压缩与抽象，揭示出潜在的行为生成机制。它们的作用类似于一种“模式检索与拷贝”机制：当模型在输入中识别出重复出现的结构时，归纳注意力头会学会对第一次出现的位置产生很强的注意力，并根据该位置的后缀部分预测后续结果。
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 1034
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 500
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 910
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 545
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 734
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
GCKJ_0824的博客
12-12 543
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
基于偏最小二乘算法（PLS）的多输出数据回归预测
最新发布
2508_94230129的博客
12-14 195
PLS算法可以理解为是主成分分析（PCA）和多元线性回归（MLR）的结合体。它能够在处理自变量存在多重共线性的情况下，有效地进行回归建模。在多输出数据回归场景中，PLS可以同时对多个因变量进行建模预测，挖掘自变量和多个因变量之间的潜在关系。通过以上Matlab代码，我们完成了基于PLS算法的多输出数据回归预测的基本流程，从数据准备、建模到预测。PLS算法在处理多变量、多重共线性的数据时有着独特的优势，希望大家在实际项目中可以尝试应用它，挖掘数据背后的潜在规律。
Syslog / Flow / Telemetry 的 AI 聚合与异常检测实战（可观测性）
oQianYuan的博客
12-12 985
网络设备每天在后台发出巨量的可观测性数据，它们大多数被丢弃、被忽略、被埋没在日志平台里。Syslog、Flow、Telemetry 是三类最常用的基础信号，但它们一直没有在企业里发挥出该有的价值——所谓“看起来都有，出了问题却找不到原因”。过去几年里，我几乎把所有大型网络的事故复盘都做过一遍，最后得出的共同结论是：事故不是因为没有可观测性，而是因为信号太分散、太原始，而人类根本处理不过来。这篇文章的目标很直接：把 Syslog、Flow、Telemetry 三种信号，做成可输入 AI 的高质量特征，进而构建
强化学习入门-7(DDPG)
weixin_43823753的博客
12-14 576
注意这里Critic网络输出的是QsaQ(s, a)Qsa，因此输入层节点个数为状态与动作维度之和nn.ReLU(),nn.ReLU(),nn.Tanh(),nn.ReLU(),nn.ReLU(),
大模型的监督微调基础详解
AggressiveYu的博客
12-10 1044
在预训练完毕之后，我们的模型已经成为了一个学习完所有知识的学生，但是他缺乏用适当的方式表达知识的能力，还是停留在续写文本的阶段，无法直接回答我们的问题，所以监督微调这个时候就出来了，这个指令微调的作用，就是让模型在预训练的基础上，通过特定的数据和训练，让模型能够更好的回答用户的问题。 预训练一般包括三大要素，网络结构，损失函数，训练数据。指令微调和预训练的方式几乎没有区别，只是训练数据的不同。
ChatGPT与人工智能奇点：哲学视角下的超人类与后人类主义
他认为，一旦人工智能（AI）达到并超越人类的平均智能水平，即成为AI+，它将能够自我改进并加速发展，最终创造出比自身更智能的AI++，这个过程可能导致不可预测且具有颠覆性的影响，也就是所谓的奇点。 查尔莫斯的...
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