通用人工智能（英语：Artificial General Intelligence）或强人工智能（Strong AI）是具备与人类同等智能、或超越人类的人工智能，能表现正常人类所具有的所有智能行为。 强人工智能是人工智能研究的主要目标之一，同时也是科幻小说和未来学家所讨论的主要议题。相对的，弱人工智能（applied AI，narrow AI，weak AI, artificial narrow intelligence, ANI）只处理特定的问题。弱人工智能不需要具有人类完整的认知能力，甚至是完全不具

过去几年，大规模预训练模型在 NLP 领域取得了成功，这类模型可以通过几个示例解决复杂的推理任务，也可以按照指令进行推理。 众所周知的是，预训练模型能取得成功的一个理论基础是，随着容量（即参数量）或预训练数据量的增加，模型能够不断提升性能。 这很自然地引发了研究者们的联想：使用自回归目标对 Transformers 进行缩放的成功是否仅限于文本？ 在最新的一篇论文《Scalable Pre-training of Large Autoregressive Image Models》中，苹果的研究者提出了

大多数人工智能初创公司注定要失败的说法可能相当平凡。毕竟，大多数 创业公司都注定要失败，只是从数字上看。 我想说一些更具挑衅性的话。几乎所有在后 ChatGPT 炒作中形成的初创公司，以及专门给自己贴上“AI 初创公司”标签的初创公司都注定要失败。 现在，我是一名风险投资人，长期投资于人工智能——事实上，我最初离开对冲基金界是因为我看到人工智能发生了很多事情。所以，我绝对不是一个人工智能怀疑论者。 话虽如此，我从根本上认为，从投资者的角度来看，在当前的炒作周期中获得的大部分资金都是毫无价值的。 如果你在

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人工智能的历史源远流长。在古代的神话传说中，技艺高超的工匠可以制作人造人，并为其赋予智能或意识。现代意义上的AI始于古典哲学家试图将人类的思维过程描述为对符号的机械操作。20世纪40年代，基于抽象数学推理的可编程数字电脑的发明使一批科学家开始严肃地探讨构造一个电子大脑的可能性。 1956年，人工智能的研究领域确立于在达特茅斯学院举行的会议。此次会议的参加者在接下来的数十年间成为AI研究领域的领军人物。他们中有许多人曾预言，与人类具有同等智能水平的机器将在不超过一代人的时间中出现。同时，上千万美元被投入到

莫拉维克悖论（英语：Moravec's paradox）是由人工智能和机器人学者所发现的一个和常识相佐的现象。和传统假设不同，人类所独有的高阶智慧能力只需要非常少的计算能力，例如推理，但是无意识的技能和直觉却需要极大的运算能力。这个理念是由汉斯·莫拉维克、罗德尼·布鲁克斯、马文·闵斯基等人于1980年代所阐释。如莫拉维克所写；“要让电脑如成人般地下棋是相对容易的，但是要让电脑有如一岁小孩般的感知和行动能力却是相当困难甚至是不可能的。” 语言学家和认知科学家史迪芬·平克认为这是人工智能学者的最重要发现，在

WPS AI是由金山办公发布的具备大语言模型能力的人工智能应用，为用户提供智能文档写作、阅读理解和问答、智能人机交互的能力。作为WPS办公套件的重要组成部分，WPS AI将与WPS其他产品无缝衔接，让用户在办公、写作、文档处理等方面实现更高效、更智能的体验。

AI 是历史上发展速度最快的技术之一。一年前几乎没人谈 AI，今天几乎每个人都在谈论 ChatGPT 和 DALL-E 等生成式 AI 工具如何影响未来工作。一个关键问题是：AI 支配的未来将如何影响人类的思维？AI 将让制作虚假信息变得更容易，从虚假图像到深度伪造到虚假新闻。这将影响人们在社交媒体上浏览时对信息的信任感。AI 能让一个人模仿另一个人，这可能会影响人们对身份的看法。你的个人身份也会受到深度伪造的威胁。在技术已经成为一大问题的时代，AI 可能会让人类更依赖于技术更容易被分心。加州州立大学

今年以来，伴随着ChatGPT的迅速走红，人工智能（AI）成为了最为火热的话题，而有远见的人，已经拿它去赚钱了，而且是大赚特赚。 彭博富豪排行榜显示，目前除了股神巴菲特和奢侈品巨头路威酩轩集团（LVMH）董事长Bernard Arnault之外，前十名超级富翁所属领域均为科技领域，伴随着股市的反弹，他们的总财富在今年已经增加了4000亿美元（(约合人民币28600亿元）。 其中，四名富豪表现最优，他们分别为Meta创始人扎克伯格、甲骨文创始人Larry Ellison、微软创始人比尔盖茨和英伟达创始人黄

Stable Diffusion 与 GPT-3(.5) 和 GPT-4 等 AI 模型正在改变网络生态。如果人类消费的大部分内容是 AI 生成的，那么 AI 又如何继续改进其模型呢？如果 AI 用 AI 生成的数据进行训练又会发生什么？牛津、剑桥、伦敦帝国学院等机构的研究人员在预印本平台 arXiv 上发表论文，对此展开了分析。研究人员发现，这会导致 AI 模型存在不可逆转的缺陷，他们将其称之为模型崩溃（Model Collapse）。这意味着未来模型训练使用的高质量数据将会愈来愈昂贵，将可能导致网络