超级人工智能会偷袭人类吗？

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... 2023-12-30 03:00 .. “我认为他们在说‘没有什么神奇的事情发生’方面做得很好.”
    谋智基金会研究人工智能审计的计算机科学家DeborahRaji说，这是“一个非常好的、坚实的、基于衡量的评估”。
    人们通常使用大量文本或其他信息训练大型语言模型，并通过预测接下来发生什么生成现实的答案。
    即使没有受过明确的训练，它们也能翻译语言、解决数学问题、写诗或编写计算机代码。
    模型越大——有些模型的可调参数超过了1000亿，性能就越好。
    一些研究人员怀疑，这些工具最终将实现通用人工智能，从而在大多数任务中与人类匹敌，甚至超过人类。
    这项新研究从几个方面检验了“涌现”的说法。
    在一种方法中，研究人员比较了人工智能公司OpenAI的4种规模的GPT-3模型的4位数相加的能力。
    从绝对精度来看，第三种和第四种模型的性能差异从接近0%到接近100%不等。
    但如果考虑答案中正确预测的数字数量，这种趋势就不那么极端了。
    研究 .. UfqiNews ↓ 4

... 10-11 15:05 , 215 , 226 ..
3.2 受限玻尔兹曼机所谓“受限玻尔兹曼机”（RBM）就是对“玻尔兹曼机”（BM）进行简化，使玻尔兹曼机更容易更加简单使用，原本玻尔兹曼机的可见元和隐元之间是全连接的，而且隐元和隐元之间也是全连接的，这样就增加了计算量和计算难度.
    “受限玻尔兹曼机”（RBM）同样具有一个可见层，一个隐层，但层内无连接，层与层之间全连接，节点变量仍然取值为0或1，是一个二分图.
    也就是将“玻尔兹曼机”（BM）的层内连接去掉，对连接进行限制，就变成了“受限玻尔兹曼机”（RBM），这样就使得计算量大大减小，使用起来也就方便了很多.
     图5 受限玻尔兹曼机.webp

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... 10-11 15:17 , 217 , 221 ..
5 循环神经网络循环神经网络也被称为时间递归神经网络（Recurrent neural network）在前面讨论的卷积神经网络，无法利用历史数据的时间依赖关系，来分析数据特征，对于二维图像来讲，我们已经知道局部感受视野这种空间信息是识别问题的核心，在另外一些与时间相关的问题中，输入的数据是基于时间的序列，卷积网络就无能为力了.
    这时候，核心问题是需要了解数据的时间序列关系，实际上，RNN最早是由Hopfiled网络启发变种而来，因此有些类似Hopfiled的联想记忆功能.例如，如果我们试图预测一下“天空飞过一只__”这句话最后一个词是什么？利用前面输入的一连串的历史信息：“天空飞过一只”，我们就能大致猜出最后一个词可能是某种具有飞行功能的事物，历史(时间信息)对于我们推测未来，是极有帮助的，不可轻易抛弃.
    而RNN的核心诉求之一，就是能将以往的信息连接到当前任务之中.
    RNN模型有比较多的变种，一种主流的RNN模型结构如 ... 理解计算：从根号2到AlphaGo -23: 第8季深度学习发展简史-4 ⟶