网友教会GPT-3骂人、DeepMind再造机器人

在迈向人工智能成熟之际，我们终于迎来了见证奇迹的时刻——这是一个属于人工智能的黄金时代！在这一年即将结束的时候，IEEE Spectrum 对整个年度的杰出贡献进行了盘点，并总结了 2021 年最受读者欢迎的十大人工智能文章，它们皆出自被誉为“人工智能风向标”的年度特刊——《The Great AI Reckoning》。这些文章，如同一颗颗璀璨的明珠，在时间的长河中熠熠生辉。

其中，来自 MIT 的 Neil Thompson 团队在一篇文章中，对训练深度学习系统的巨大计算和能源成本进行了深入剖析。文章独占鳌头，引人深思。研究者们通过分析图像分类器的进化历程发现，相较于以往，现在的图像识别错误率减半所需付出的代价是巨大的，需要高达 500 倍的计算资源。这种现象被称之为“深度学习的收益递减”。

深度学习与计算成本：AI领域的重大挑战与突破

当我们谈论人工智能（AI）的最新动态时，深度学习无疑是其中的核心话题。在IEEE Spectrum上发表的文章中，聚焦于深度学习的计算成本问题，揭示了这一领域所面临的重大挑战。与此随着技术的不断进步，AI领域也在持续取得突破。

了解AI动向：只需看15张图表

每年的“人工智能指数”都在为我们提供关于AI的全球视角。今年，这份报告涵盖了多个领域的数据，展现了AI劳动力多样性的问题和应用的道德挑战。原本长达222页的报告被浓缩成15个图表，简洁地展示了AI在工作、投资等领域的发展情况。这些图表为我们提供了关于AI发展的宏观视角。想要快速了解当前AI领域的动向，只需参考这15张图表即可。其中涉及的主题非常广泛，让我们可以全面把握人工智能的发展趋势。这一内容同样可以在IEEE Spectrum上找到。

DeepMind重塑机器人技术：重新定义机器人的未来

DeepMind的名字近年来在AI领域频频出现，其突破性成果令人瞩目。从蛋白质折叠研究到围棋领域的AlphaGo，DeepMind展现出了强大的实力。最近，该机构宣布尝试构建多才多艺、高适应性的机器人时，立即引发了人们的广泛关注。他们似乎正在重新发明机器人技术，将其推向新的高度。这一消息引起了业界的极大兴趣，人们期待DeepMind能为机器人技术带来新的突破和变革。他们的努力将为我们揭示一个全新的机器人时代，带来无限可能性和新的机遇。DeepMind的这项创新标志着人工智能领域的又一次重大进步。他们的研究和探索不仅推动了科技的发展，也激发了人们对未来的无限想象和期待。这些关于人工智能的最新动态展示了该领域的持续发展和创新。无论是深度学习的计算成本问题、人工智能指数的图表分析还是DeepMind在机器人技术方面的突破，都让我们看到了人工智能的巨大潜力和广阔前景。本文将带你领略人工智能(AI)领域的演变史。从IEEE Spectrum网站上的这篇文章开始，让我们一起走进深度心智重塑机器人的奇妙世界。回顾一下AI的起源和发展历程，这是一个充满变革和转折的故事。从最早的专家系统到神经网络的诞生，再到混合神经符号系统的可能性，每一次的飞跃都见证了AI的非凡进步。链接地址：

接下来，让我们跟随吴恩达的视角，一起探讨他所理解的“AI热潮”。吴恩达是AI领域的先驱人物，他曾在Google Brain和百度的早期AI工作中担任重要角色，如今则领导一家名为Landing AI的公司。在Zoom的问答环节中，他分享了关于AI发展的独到见解，这是一篇充满洞见和前沿思考的佳作。点击链接查看更多精彩内容：

当OpenAI在2020年发布语言生成系统GPT-3时，整个AI社区都被其震撼到了。这个系统只需极少提示，就能生成关于任何主题和任何风格的流畅、连贯的文本。GPT-3的另一面也引发了人们的关注。由于它接受了大量来自互联网文本的训练，不可避免地学习到了网络世界的普遍人类偏见，这也导致它养成了一个不太好的习惯：有时会阴阳怪气甚至骂人。

这就引发了一个问题：如果企业打算将GPT-3应用于客户服务、在线辅导、心理健康咨询等领域，如何防止它在服务过程中无意间对客户阴阳怪气呢？毕竟，GPT-3虽然智能，但可能并不像人们期待的那么“和谐友善”。AI与蜻蜓大脑的奇妙交融：迈向高效计算的未来

你是否好奇蜻蜓大脑与导弹防御之间的联系？这一神秘的联系被桑迪亚国家实验室的Frances Chance所揭示。她深入研究蜻蜓如何利用其约百万神经元，以超凡的精准度捕捉空中猎物。她的研究之旅展现了一个令人振奋的交叉点：人工智能成功复制了蜻蜓的大脑。

想象一下，我们日常生活中的电子设备和工作机器能够以蜻蜓大脑的速度快速响应，模仿其简单高效的运作模式，而消耗的能源仅仅是传统计算机系统的冰山一角。这正是Chance和她的团队所追求的目标。他们以蜻蜓的神经系统的研究为基础，试图在人工智能领域找到新的突破。

神经网络的未来：效仿龙脑之深度探索与智能启示

霍华德·霍金斯，这位掌上电脑的先驱者，智能手机时代的开创者，如今正致力于研究人脑智能的本质，希望引领人工智能通用化（AGI）的新时代。他的最新观点集结在了一篇专访中，引发了广泛的热议。霍金斯坚信，超级智能AI并不会对人类构成生存威胁，真正的难题在于对意识的探索。关于这一话题的深入探讨，被收录在了IEEE Spectrum的杂志文章中——标题为“除非能复制人类大脑，否则深度学习还不够‘深’”。该文章链接为：[

另一篇同样引人注目的文章标题为：“深度学习并非足够深入，除非它能复制大脑”。文章链接为：[

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随着AI技术的不断发展，人们也在不断地发现其存在的弱点。本文将深入探讨AI无法回避的七大弱点，这些弱点导致了AI在许多领域的应用中遭遇挫折和失败。科学家们正在努力寻找解决这些问题的方法，对于一些无法解释的局限性，可能永远也无法找到完美的解决方案。点击以下链接查看具体案例和讨论：

那么，2022年是否会成为AI科学家们攻克棘手问题的一年？AI的算法偏差会得到解决吗？灾难性遗忘问题会被攻克吗？在不影响地球能源的前提下，我们能否找到提高AI性能的新方法？让我们拭目以待，期待AI领域的持续创新和突破。