大家都聽過AI(人工智能),但你真的了解AI是什麼嗎?今集我們將一起探索AI的真實含義,打破常見的迷思。從感應器到機械人,再到系統的記憶功能, 我們將一一解釋它們與AI的關係。 📚【學習目標】📚– 理解感應器、機械人和記憶在AI中的角色和功能。– 認識到AI的實際應用,並分辨科技產品中的AI與非AI元素。– 消除對AI的常見誤解,正確認識人工智能的範疇。 [書籍推介] 《安全上網——智能時代的風險與自我保護》Dr. Jackei Wong 著https://youtu.be/HAeLDlckwBk...
清華教授利用人工智能寫作獲獎引熱議 中國清華大學教授沈陽近日憑藉其利用人工智能寫就的小說《機憶之地》在第5屆江蘇青年科普科幻作品大賽中獲得二等獎,此舉引發了廣泛的社會關注和討論。沈陽教授之前因其在「人猫對話」技術上的預言而聞名,而今他再次以人工智能技術的創新應用引起公眾的熱議。《機憶之地》的創作過程中,沈陽教授沒有人為設定大綱,而是完全由AI自主生成,從大綱、正文到配圖乃至筆名「矽禪」均出自AI之手。 人工智能的文學創作能力 對於「AI是否真的可以寫小說」這一問題,沈陽教授的創作實踐提供了肯定的答案。在指定了卡夫卡風格後,經過66次與AI的對話交互,人工智能輸出了大約4萬3061個字符,沈陽從中選取了5915個字符完成參賽作品。這一過程不僅展示了AI在語言生成和創意表達上的能力,也反映了人工智能在藝術創作領域的潛力和可能性。 全AI撰寫的書籍現狀 目前,市面上已經有由人工智能完全撰寫的書籍。這些作品涵蓋了從小說到詩歌、非虛構作品等多個類型,展現了AI在不同文學領域的應用。以下是一些引人注目的例子: 如何分辨內容由人工智能創作 分辨由人工智能創作的內容需要從語言風格、創意新穎性、情感深度、文化背景知識以及邏輯連貫性和敘事結構等方面進行考察。儘管人工智能在這些領域中仍有提升空間,但隨著技術的不斷進步,未來AI在文學創作上的表現勢必會越來越接近甚至超越人類的創作。
AI預測死亡 準確率高達78% 科學家開發了一款名為「life2vec」的算法,該算法能夠使用個人的生活故事來預測他們的生活方式以及死亡時間,準確率約為78%。該模型由丹麥和美國的科學家共同研發,他們利用大量丹麥數據對機器學習算法進行訓練,包括超過六百萬真實人物的收入、職業、居住地、受傷及懷孕歷史等信息。life2vec能夠處理平易近人的語言並生成關於個人可能早逝或其一生收入的預測。 死亡時間的可預測性 從傳統觀點來看,死亡被視為一個不可預知的事件,受到無數因素的影響,包括基因、生活方式、環境等。然而,life2vec算法的開發顯示,利用大量的數據和先進的人工智能技術,科學家可以對個人的壽命進行相對準確的預測。這種預測不僅考慮了傳統的健康和生活方式因素,還納入了社會經濟狀況、職業類型等較為廣泛的變數。 人工智能如何進行預測 life2vec算法通過將個人生活的各個部分視為句子中的單詞,基於目前為止所寫的故事來預測未來的走向。這一過程類似於聊天機器人的工作方式,使用現有的細節來預測未來的事件。科學家將大量的生活故事數據轉化為數據豐富的句子,然後訓練模型預測人們在性格測試中的答案,進而推斷出他們的收入和可能的死亡時間。 大數據分析的力量 本質上,life2vec模型的成功運用展示了大數據分析的強大能力。通過分析和學習成千上萬個個體的生活細節,算法能夠識別出影響壽命和收入的關鍵因素。這一過程涵蓋了從個人健康狀況、職業風險到社會經濟地位等各個方面,使得預測變得可能。 要思考的事項 life2vec模型的開發不僅在技術上具有創新性,也在社會和倫理層面引發了深刻的思考。它提出了一個關鍵問題:在擁有足夠數據和強大算法的前提下,人類生活的許多方面是否都可以被預測?同時,這項技術的存在也提醒我們需要謹慎處理個人數據的隱私和使用問題,以及如何合理應用這些預測結果。雖然這種預測技術為個人健康管理、職業規劃甚至社會政策制定提供了新的視角和可能性,但同時也需要防止其在保險、就業等領域的不當應用,避免造成歧視或侵犯隱私的問題。
AI網紅的崛起:Aitana的故事 近日,來自巴賽隆納的25歲網紅Aitana以其獨特的粉紅色髮型和豐富的社交媒體內容吸引了眾多媒體的關注。她在Instagram上的表現與其他網紅無異,分享著日常生活和自拍照。然而,Aitana背後的真相卻令人驚訝:她實際上是由一家名為The Clueless的網紅經紀公司利用人工智能技術創造的虛構角色。這家公司的創始人Rubén Cruz透露,創造Aitana的靈感源於公司過去的慘淡業績,目的是為了解決合作中常見的問題,如網紅的不專業行為等。Aitana不僅在社交媒體上擁有超過20萬的粉絲,而且還成功地成為了運動營養品牌Big的代言人,每月的收入介於3,000到10,000歐元之間,即約2.7萬到9萬港元。 AI技術與虛構網紅的創造 在這背後,人工智能技術的應用起到了關鍵作用。The Clueless團隊利用AI和平面設計師的合作,每週舉行一次會議來決定Aitana接下來一周的“生活”,包括她將去哪裡、做什麼,以及發布哪些照片以吸引粉絲。這種方式不僅使得Aitana的社交媒體活動看起來無異於真人,而且還有效地規避了與真人合作時可能遇到的問題。 成功的AI網紅案例 目前,類似Aitana的AI網紅在全球範圍內逐漸增多,其中一些已經取得了顯著的成功。例如,由3D AI軟體生成、擁有660萬粉絲的巴西模特兒Lu do Magalu;居住在洛杉磯、擁有近300萬粉絲的23歲虛擬網紅Lil Miquela;以及在日本擁有廣泛人氣的虛擬偶像初音未來。這些例子不僅展示了AI網紅在各個市場的廣泛接受度,也反映了不同文化背景下AI網紅的多樣化發展。 為何AI網紅能夠成功 AI網紅之所以能夠成功,關鍵在於它們能夠提供一種全新的互動體驗,同時解決了傳統網紅合作中的許多問題。AI網紅不會因私人問題而取消合作,也不會涉及任何醜聞,從而為品牌和經紀公司提供了一種更加可控和風險更低的合作選項。此外,AI網紅的形象、性格和故事都可以根據市場需求進行定制,這種高度的靈活性使其成為品牌傳播和營銷策略中不可或缺的一部分。 面對AI網紅的心態 面對AI網紅的崛起,我們應該以開放和理性的心態去接受和探索這一新興現象。AI網紅的出現不僅是技術發展的產物,也反映了當代社會文化和消費模式的變遷。它們代表了一種全新的內容創造和傳播方式,為我們提供了重新思考傳統數碼媒體和娛樂產業的機會。 首先,我們需要認識到AI網紅背後的技術潛力和創意價值。透過AI技術,創造者可以打破物理和時間的限制,創造出豐富多樣的虛擬角色和故事,這為藝術創作和文化表達開辟了新的可能性。同時,AI網紅也挑戰了我們對真實性、身份和人際關係的傳統認知,促使我們思考在數碼時代下的人類情感和社交互動。 其次,面對AI網紅的快速發展,我們也應當關注相關的倫理和社會問題。這包括數據隱私、知識產權保護、以及AI角色與人類社會的互動規範等。這些問題需要相關利益方——包括技術開發者、內容創造者、政策制定者和消費者——共同努力,通過法律法規和行業標準來進行規範和指導。 最後,對於普羅大眾來說,學會辨識和欣賞AI網紅的同時,也應保持批判性思維,理解其背後的技術原理和商業邏輯。這不僅有助於促進公眾對AI技術的理解和接受,也有助於培養一個健康、活躍和多元的數碼文化生態。 AI網紅的興起是當代科技發展和文化變遷的一個重要標誌,它們以獨特的方式影響著媒體景觀和社會互動。隨著技術的進一步發展,AI網紅將繼續在全球範圍內引發更多關注和討論。 隨著AI網紅成為一種文化現象,它們在塑造年輕一代的價值觀、審美觀以及消費行為方面發揮著越來越重要的作用。這不僅影響著個人的身份認同和社會關係,也在某種程度上重新定義了名人和偶像的概念。因此,對於教育者和家長來說,引導年輕人理解和批判地接受這些新興現象,學會區分虛擬與現實、形象與本質,將是一項重要的任務。 AI網紅的興起提醒我們,在迅速變化的數碼時代中,保持開放的心態、積極的參與和批判的思維至關重要。只有這樣,我們才能在享受技術進步帶來的好處的同時,有效應對其可能引起的問題,共同塑造一個更加多元、健康和富有創造力的未來數碼世界。
如果你有一天到日本旅遊,可能會看到有一種自動販賣機,它能夠根據你當下的心情推薦不同的食品。這是人工智能的應用之一,但人工智能不僅僅是推薦食品這麼簡單。 人工智能是現代科技領域中一個熱門的話題。它在不斷地發展和在現實世界被應用,涉及的領域越來越廣泛。在人工智能的發展過程中,常常會提到三種不同程度的人工智能:弱人工智能 (Artificial Narrow Intelligence, ANI)、強人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI)、和超人工智能 (Artificial Super Intelligence, ASI)。 弱人工智能 (ANI): 弱人工智能,顧名思義,就是人工智能的能力較弱,只能在特定的領域中進行工作。目前,大多數人工智能的應用都屬於弱人工智能。例如,Siri、Alexa、Google 語音助手,它們可以聽懂你的問題,並回答你的問題。 在弱人工智能的應用方面,我們已經看到了很多例子。例如,像是自動駕駛車、股票市場預測、客戶服務聊天機器人等等,都是弱人工智能的應用。這些應用都是通過分析大量的數據和運用機器學習算法來實現的。 強人工智能 (AGI): 強人工智能指的是能夠在多個領域中進行工作,並且可以像人類一樣學習、理解和創造新知識的人工智能。這種人工智能的出現將是一個革命性的突破,因為它可以實現人類思維的普及。目前,強人工智能還未真正出現,但是有一些研究者和科學家正在尋找如何開發強人工智能。例如,像是能夠進行自我學習的AlphaGo就是一個擁有相對強大能力的人工智能,但就強人工智能角度來看,AlphaGo的能力相比下仍然有一大段距離。 強人工智能的應用尚未實現,但是一些預測顯示,未來可能會出現更多的強人工智能應用。例如,像是自動編程、自動設計、自動創作等等。這些應用將使得機器能夠像人類一樣進行創造性的工作。 超人工智能...