「人類にとって最も危険で持続不可能なことは、イノベーションのエンジンを止めることです。発明、創造、進歩しないことが人類にとって最大の脅威です。」
魔法の国アフリカでは、黒人兄弟はあらゆる種類の奇妙な交通手段を持っています。たとえば、18 本の針を備えたアルト、前部の長さが半分の解放トラック、牽引に使用される 28 インチの自転車ハンドルなどです。この黒人の兄弟は、ネチズンから愛情を込めて「オーデ・ピャオ」と呼ばれています。
数十年後、私たちの父親たちは、後進的なツールに頼って生計を立てていた「大徳彪」ではありませんでしたが、なぜ私たちは今も同じではないのでしょうか? 高度なツールにより生産性が向上し、より多くの雇用機会が創出されます。
現在、最も先進的なツールはAIです。
ChatGPT や Wen Xinyiyan などの大規模なモデルが AI の波を引き起こした後、誰もが次のような疑問を抱きます: 私の仕事は AI に取って代わられるのでしょうか?
「現在の仕事がなくなることは誰でもわかりますが、新しい仕事の機会が生まれることはわかりません。100年前、200年前の人々と同じように、彼らもこれから生まれる新しい仕事がわかりません」 「後でも可能性は同じです。私は個人的には楽観主義者です。大型モデルが雇用の機会を減らし、人間の生活を悪化させることを心配していません。」 5月18日に開催された天津情報会議では、ロビン・リーさんが回答しました。
AI によって一部の人々は間違いなく「バナナを引っ張る大徳彪」のように見えるでしょうが、より多くの人々が新しいテクノロジーの高速列車に乗り、新たな成長の奇跡をもたらすことも可能になります。
新しいツールと古いツールの衝突の結果は、歴史によって何度も検証されてきました。
自動車が馬車に取って代わると、馬車の運転手は大量に職を失いましたが、運転手という代替職業が台頭しました。さらに、巨大な自動車産業チェーンは数億の雇用も生み出しました: 中国では、 3,000 人が自動車関連の仕事に従事しています。
自動車が普及していなかったら、馬車関連の仕事が3,000万人の中国人の雇用を支えられるだろうか?少なくとも、今の中国企業が刺繍針を研磨する労働者を雇っていないのと同じように、製造プロセスの人手は機械によって完全に排除されるだろうが、海外はどうだろうか? 「バナナ引きのオーデビオ」が答えです。
世界に目を向けると、生産性の後進性は常に存在しており、今後も生産性が後進的な国や地域では、AI によって淘汰される産業や職業が依然として人気となるでしょう。 28歳、世界。
より高度なツールが誕生すると、それが一部の人々に失業を引き起こすか、一部の人々の利益に影響を与えるかに関係なく、それらは使用されるでしょう。欧米の先進国では未だにカード決済が主流ですが、中国人から見れば単なる冗談ですが、欧米でカード決済が生活習慣化すると、我が国も中国は依然として紙幣と借用書という元の方法を大規模に使用していますが、それは中国がモバイル決済などの高度なツールを生み出し、普及させたことで、我々が追い越せるようになったというだけです。
今回のAI競技では、またコーナーで追い越せるでしょうか?
Baidu には大きな負担がかかっています。
同時に、
Baidu は、チップ層、フレームワーク層、モデル層、およびアプリケーション層でフルスタック レイアウトを備えている世界で唯一の企業でもあります。 Wen Xin Yi Yan はレイヤーごとのフィードバックとエンドツーエンドの最適化を実現できるため、自然に大きな「加速」が実現され、リリースから 1 か月以上経ち、Wen Xin Yi Yan の効率は 10 倍近く向上しました。
市場レベルでは、フルスタック レイアウトによってもたらされる利点が現れ始めています。つい最近、Baidu Smart Cloud は、世界初のワンストップのエンタープライズ レベルの大規模モデル生産プラットフォーム「Wenxin Qianfan Large Model Platform」を、数百の企業パートナーに対して内部テスト中であることを公開しました。 300 社を超えるエコロジカル パートナーが Wenxinyiyan の内部テストに参加し、400 を超える社内の企業シナリオでテスト結果を達成しました。
急速に発展する国にとって、産業は静的なものであってはならず、雇用は動的にバランスをとらなければならないということを、1990年代に鉄丼が割れた瞬間から認識しておく必要があります。新しいツールが登場すると、それが蒸気機関であれ、内燃機関であれ、コンピューターであれ、AIであれ、「バナナ抜き」になる人が常に存在しますが、その一方で、新しいツールは新しいものを生み出します。業界の機会と新しい産業機会は多くの雇用を生み出す可能性があります。 会議で、ロビン・リーが提示したデータは次のことを示しました: 第一次産業革命は世界人口と一人当たり GDP の成長の第一波をもたらしました; 第二次科学技術革命はさらに急速に成長しました: 80 年後には、世界の人口は過去 60 年間で 3.2 倍に増加し、第 3 次技術革命からの 30 年間で世界の 1 人当たり GDP は 2.8 倍に増加しました。 「人工知能は、これまでの産業革命に匹敵する大きな波であり、間違いなく世界経済の次の成長の奇跡を生み出すでしょう。」ロビン・リー氏は、確固たる予測を立てました。 先進的なツールと後進的なツールによる経済成長と雇用の成長には質的なギャップがあるため、我が国がサプライサイド改革において「産業構造の最適化と高度化」を重視し続けているのかもしれません。 AI によってもたらされる成果のほとんどは、動的なバランスと動的な成長です。一方で、AI 製品の開発、保守、更新には必然的に多数の専門職が必要になります。この変化は自動車のようなものです。一方、After AI が完全に普及すると、アイデアが活発で表現が明確であれば、機械は個人の生産性を高めることができ、多くの「人口」が増えることになります。 AI による「才能」 AI はある程度、「才能の配当」である 「レバーを追加しました。 「人間にとって、最大の危険と最大の非持続可能性は、イノベーションによって引き起こされる不確実性ではありません。それどころか、 私たちはイノベーションをやめ、発明も創造も進歩もせず、惰性に従い続けます。それがもたらすさまざまな予測不可能なリスクは、人類にとって最大の脅威です。」とロビン・リーは最後に言いました。 以下はロビン・リーのスピーチの書き起こしです: 親愛なるリーダーおよび著名なゲストの皆様: 今日私が皆さんにお届けするトピックは、「大規模モデルが人工知能を変える」と呼ばれるものです。 Gong Ke 氏はまた、主に生成型人工知能の出現により、過去 6 か月で人工知能が以前よりもはるかに高い注目を集めていると先ほど述べました。生成人工知能の基盤となるテクノロジーは、実際には大きなモデルです。 それでは、なぜ大規模なモデルが人工知能を変えるのでしょうか?インテリジェンスの出現につながるのは、大きなコンピューティング能力、ビッグモデル、ビッグデータです。以前は、人工知能は私が学習させたいあらゆるスキルを機械に教えてくれました。教えられた人はできるかもしれないが、教えられていない人はできないかもしれない。いわゆる知性の出現が大規模なモデルで起こると、それまで教えられていなかったスキルを学習できるようになります。このため、私たちは現在、一般的な人工知能に向かって進んでいると言う人もいます。 同時に、人工知能の開発の方向性は、識別型から生成型へと移行しています。差別とは何ですか?私たちが過去に慣れ親しんだ人工知能のアプリケーションは、基本的に差別的なものでした。たとえば、顔認識では、人が来たときに、その人が誰であるか、誰ではないかを識別します。これは典型的な識別タイプです。検索エンジンも典型的な識別型人工知能です。ユーザーがキーワードまたは段落を入力すると、ユーザーが探しているものをネットワーク全体で照合し、どの Web ページとどのコンテンツが必要かを判断します。これが識別型人工知能です。 生成型人工知能とは何ですか?今日は申請書を書きたいので書いてください。つまり、週末に 10 人をおもてなしするので、メニューを考えなければなりません。これが正しいか間違っているかは関係ありませんが、感情を与え、創造性を与え、そしてあなたに与えることができます。アイデアを発展させるための良い基盤となります。言い換えれば、渋滞している交通状況を描いてください。これは以前は人工知能が行うべきではないと人々が考えていたことですが、今ではそれができるようになりました。 それで、これは何をもたらすのでしょうか?その結果、人々の作業効率は大幅に向上しました。例えば、コンテンツ作成やカスタマーサービス、翻訳などの業務の効率が大幅に向上します。したがって、多くの研究機関が今後 10 年間で多くのタスクの効率が 2 倍になると考えていることもわかりました。一方で、こうした効率化によって多くの人の仕事がなくなるのではないか、という不安も生じます。これらの人々が職を失った後、私たち人間に予期せぬ問題を引き起こすのでしょうか? 実は、これについては長い間話してきましたが、その答えを見つけるための最良の方法は、実際には過去を振り返ることです。なぜなら、多くの人は人工知能が第 4 次産業革命の象徴であると信じているからです。
Speak は、実際に外国語を学習するための韓国語ソフトウェア アプリケーションです。レストランに行って食べ物を注文し、相手と交渉し、相手とどのように交流したいかなど、さまざまなシナリオをシミュレートします。何百もの言語で実行できます。とても良いです。 Baidu の場合、私たちの大型モデルは Wen Xinyiyan と呼ばれるもので、2 か月前にリリースされましたが、これは主要な世界的メーカーの中で最初にリリースされたものであると言えます。できるだけ早くリリースしたい理由は、市場の需要が非常に高いためです。現在、200万人以上のユーザーがテストの列に並んでおり、数十万の企業がテストのためにWenxinyiyanへのアクセスを希望している。 もちろん、Baidu のこの分野への投資は実際に始まったばかりではなく、過去 6 か月以内に始まったものでもありません。 2019年にWenxin大型モデル1.0をリリースしてから4年が経ちました。以前、私たちは 2013 年頃に人工知能への投資を開始しました。 人工知能がこれほど大きな変化を遂げた理由は、その応用シナリオの変化だけではなく、その背後にある技術スタックも非常に根本的な変化を遂げたからです。 私たち一人ひとりがよく知っている IT テクノロジー スタックは次の 3 つの層です。最下層はチップ層です。代表的な企業は Intel、AMD、Qualcomm です。彼らのチップは CPU と呼ばれ、中間層はオペレーティング システムです。 、PC 時代は Windows、携帯電話時代は Android と iOS、その上にアプリケーション層がありました。PC 時代には誰もが Windows 用のソフトウェアを開発し、モバイル時代には誰もが Windows 用のアプリケーションを開発しました。アンドロイドとiOS。 今日の人工知能時代の到来により、このパターンは変わりました。現在の IT 技術スタックは 4 層になっており、最下層は依然としてチップ層ですが、メインチップはもはや CPU ではなく、大規模な浮動小数点演算の並列処理に適した新世代チップである GPU に代表されています。上記はフレームワーク層と呼ばれるもので、ディープラーニングのフレームワークで、BaiduのPaddlePaddle、MetaのPyTorch、GoogleのTensorFlowなどはすべてこの層に属します。次の層はモデル層で、今日のChatGPTやWen Xinyiyanなどはモデル層に属し、今後AI時代のネイティブアプリケーションは大規模なモデルに基づいて開発されることになります。 この点では、Baidu には明確な利点があり、チップ層には Kunlun コアなど、4 つの層のそれぞれに主要な製品があります。私たちはこれを 10 年前からやっています。最初は検索アプリケーションに使用されていました。他の人のチップを購入しました。結局、高すぎたので、独自のチップを開発しました。フレーム層はフライングパドルであり、現在中国で最大の市場シェアを誇っています。モデル層には Wenxin 大型モデルがあり、実際、ChatGPT に対してベンチマークされる Wenxin Yiyan に加えて、輸送大型モデル、エネルギー大型モデルなど、多くの業界大型モデルもあります。アプリケーション層に関しては、Baidu 検索やその他のアプリケーションが当社の主要なアプリケーションの 1 つです。 これら 4 つの層にはいずれも比較的先進的な製品またはテクノロジーがあります。利点は何ですか?つまり、End-to-Endの最適化を行うことができ、各層が他の層にフィードバックを行うことができ、そのフィードバックをもとに総合的かつ全体的に最適化を検討することができます。 Baidu のチップ レベルのレイアウトは Kunlun コアであり、2 世代の製品と数万個の製品が社内外に展開されています。第 3 世代の Kunlun コアは来年初めに発売される予定です。 フレームワークレベルでは、Feipiao のフレームワークには中国の人工知能分野で 500 万人以上の開発者がおり、誰もがそのフレームワークを認識するようになってきています。 モデル層については、Wen Xin 氏が述べたことについて説明しました。モデル層には、さまざまな使用シナリオで多くのアプリケーションがあります。将来的には、Wenxin の大型モデルに基づいてさらに多くのアプリケーションが開発されると思います。 アプリケーション層では、誰もが Baidu の検索の方がよく知っていますが、Baidu がアプリケーション層ですべてを行うことはできません。検索に加えて、交通関連のアプリケーションも作成しました。交通も非常に複雑で、非常に広範囲の方向に影響を与えます。 Baidu は実際に主に 2 つのことを行っています。1 つは自動運転、つまり無人運転技術であり、もう 1 つはインテリジェント交通です。当社は10年前から無人運転に取り組んでおり、現在では武漢と重慶で商用無人運転を実施できるようになりました。当社は数年前からスマート交通に取り組んでおり、多くの都市でその成果が実証されており、信号が変わる時間をインテリジェントに調整することで、都市の交通効率を 15% ~ 30% 大幅に向上させることができます。メーデー休暇前の最後の営業日、北京では大渋滞が起きていることに多くの人が気づきました。環状二号線から五環状、そして六環状まですべて赤でした。唯一の緑の道路です。 Yizhuang にはインテリジェントな交通のための人工知能が搭載されており、このシステムは交通の流れを動的に調整できるため、効率が大幅に向上することが実際に証明されています。 私たちはまた、あらゆる分野のさまざまなアプリケーションが大規模なモデルに基づいて適切なアプリケーション シナリオを見つけ、効率の大幅な向上を達成できるようになる未来を期待しています。 最後に、人類にとって最大の危険と最大の持続不可能性は、イノベーションによって引き起こされる不確実性ではないと言いたいです。逆に、私たちがイノベーションをやめ、発明や創造、進歩を行わず、惰性で行動し続けた場合、もたらされるさまざまな予期せぬリスクは、人類にとって最大の脅威となります。これが、Baidu が長年にわたって人工知能への投資を続けてきた理由であり、私たちが何年も前に Baidu の使命を「テクノロジーを使用して複雑な世界をよりシンプルにする」と定義した理由です。
以上がロビン・リー: AI が人の仕事を奪うことはありません。イノベーションを止めることは人類にとって最大の脅威です。の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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ai橡皮擦擦不掉东西是因为AI是矢量图软件,用橡皮擦不能擦位图的,其解决办法就是用蒙板工具以及钢笔勾好路径再建立蒙板即可实现擦掉东西。

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ai可以转成psd格式。转换方法:1、打开Adobe Illustrator软件,依次点击顶部菜单栏的“文件”-“打开”,选择所需的ai文件;2、点击右侧功能面板中的“图层”,点击三杠图标,在弹出的选项中选择“释放到图层(顺序)”;3、依次点击顶部菜单栏的“文件”-“导出”-“导出为”;4、在弹出的“导出”对话框中,将“保存类型”设置为“PSD格式”,点击“导出”即可;

ai顶部属性栏不见了的解决办法:1、开启Ai新建画布,进入绘图页面;2、在Ai顶部菜单栏中点击“窗口”;3、在系统弹出的窗口菜单页面中点击“控制”,然后开启“控制”窗口即可显示出属性栏。

Yann LeCun 这个观点的确有些大胆。 「从现在起 5 年内,没有哪个头脑正常的人会使用自回归模型。」最近,图灵奖得主 Yann LeCun 给一场辩论做了个特别的开场。而他口中的自回归,正是当前爆红的 GPT 家族模型所依赖的学习范式。当然,被 Yann LeCun 指出问题的不只是自回归模型。在他看来,当前整个的机器学习领域都面临巨大挑战。这场辩论的主题为「Do large language models need sensory grounding for meaning and u

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