你看到的是AI抢了所有钱,我看到的是同一笔钱买了所有未来

人工智能的未来:从弱 AI 到通用人工智能(AGI) 从最初的简单自动化程序,到如今的深度学习大模型(如 ChatGPT、DeepSeek、Grok),AI 逐步从弱人工智能(Weak AI)向更智能、更自主的方向发展。AI 的发展将影响就业市场,取代重复性、低技能的工作,同时创造新的高技能岗位。尽管深度学习带来了巨大的进步,但它仍然依赖大量标注数据进行训练,对新环境的泛化能力有限,这也是当前 AI 迈向 AGI 的关键障碍之一。本文将探讨 AI 从弱 AI 进化到 AGI 的可能性,分析目前 AI 技术的局限性,并展望未来 AI 在各个行业的影响。 阅读详情

知乎上有一个热帖,79万浏览,800多赞:「全世界都在ALL IN AI,人类的科技树是否点错了?」
过去三年:AI投入1.38万亿美元,深空探测318亿,可控核聚变200亿,深海科研110亿。AI是深空探测的40倍,核聚变的70倍,深海的125倍。这不是一个好问题。这是问错了的问题。—## AI不是"一个行业"——是所有行业的地基打开你的手机。天气预报、导航路线、拍照美颜、输入法联想、短视频推荐——随便挑一个。问自己:这个功能背后有没有AI?你列不出一个没有AI参与的。但这些功能都不叫"AI产品"。天气预报不叫"AI气象",导航不叫"AI地图"。AI已经溶解到所有东西里面了,溶解得太平常,以至于你看不见它。—## 找做科研的朋友问一句话如果你认识生物/材料/物理/化学/天文学研究的人,问他:"你们实验室最近有没有用AI工具?"他大概率会笑。不是笑你问得傻——是笑你问得太晚了。AlphaFold 3已预测几乎所有已知蛋白质结构。材料学家用AI筛了上百万种晶体结构。平方公里阵列射电望远镜传回来的数据——没有AI根本读不完。深空探测投入318亿没错,但这318亿造出来的探测器上没有AI芯片=瞎子。做核聚变的会告诉你:等离子体不稳定性预测不用AI=每秒钟烧几百万美元做物理盲猜。AI不是他们的竞争对手。AI是他们的眼睛。砍AI的钱,就是在砍所有其他领域的眼睛。—## 三个预言**预言一:2028年前,AI帮人类发现第一种从零设计、实验室合成验证、有商业应用的全新物理材料。****预言二:2029年前,AI辅助的核聚变等离子体控制实现超过30秒的稳定约束——超过目前所有物理手动控制的最好记录。****预言三:到2030年,回头看今天这个"AI抢了其他领域的钱"的提问,会被当成"马车夫担心汽车抢了马的草料"一样的笑话。**不是AI赢了其他领域。是AI让其他领域用三年跑完了三十年的路。截屏保存。2030年再见。—## 科技不是一棵树树有分支,选了左边就错过右边。科技是一张网。网的每一根线都在拉紧其他的线。AI是那张网的编织机。如果你觉得AI烧钱太多,那是因为你还把AI当一个行业在看。它不是一个行业。它是所有行业的未来三年提前抵达的方式。—结构认知框架。P=P=P——加速器不是被加速的东西,但加速器决定了被加速的东西能走多快。论文库: Gitee samforce/structural-cognition

认识 AI —— 解读人工智能的崛起与未来 人工智能(AI)已经逐渐渗透到我们生活的方方面面。或许你没有注意到,但无论是我们日常使用的手机应用,还是在工作和学习中接触到的各种工具,AI 都在背后发挥着重要作用。简单来说,AI 就是计算机的大脑,它通过模拟人类的智力来执行各种任务。如果说过去的计算机只能像孩子一样思考,那么现在的 AI 已经达到了成年人的认知水平,能够帮助我们处理复杂的工作。举个例子,以前我们想听一首新歌,可能需要朋友的推荐,而现在,AI 能够根据我们的喜好自动推荐歌曲。 阅读详情

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samforce
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