大数据快速发展和什么有关 体重增长快是什么原因
大数据是信息通信技术发展的一个必然趋势，对大规模、非结构化数据进行及时处理和分析，是让数据为经济所用，从而拉动经济增长。全球成倍增长的数据量是该技术发展的驱动力。大数据量将增长的主要原因如下：
1）最近几年，数字化服务在互联网（如社交网络、B2B或B2C的电子商务）领域的应用数量、质量及频率都大幅上升。同时，移动互联网相关服务模式迅猛发展，除语音和数据通信外，终端设备中的传感器也对数据爆炸产生了重要作用。
2）物联网发展也推动了数据量的提升，越来越多的基础设施、机械设备和日常用品都具备智能化功能并接入网络，通过传感器、RFID芯片、照相机等，街道、照明、交通厂房、电力设施以及家用电器、汽车、产品包装都在持续产生和不断的更新数据。
3）科学实验和理论研究也是数据爆炸的原因之一，特别是自然技术学科以及医学领域的创新，这些创新过程产生的海量数据也将成为经济发展的推动力。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，其重点在于对数据的“加工能力”，对大量的数据进行专业化的处理，是之能转化成有用的信息。在交通环境中建立一个大数据的平台，这样能提高对不同设备收集的海量信息进行及时的处理，增加信息系统的计算能力和数据消化能力，对智慧交通的发展是很有作用的。而且大数据最能迎合智慧交通需求的地方不仅是它的“大”，更关键的是在于它的数据的整合分析和利用，突出了智慧交通智能化的方向。返回搜狐，查看更多
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大陆怎么体验openAI chatGPT
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1，先准备好一个gmai的邮箱，注册时要用2，（懂得都懂）3，ChatGPT：网址
1,sign up，用Gmail注册，我是用的Google账号，后面也要用邮箱
(资料图片)
2，设置密码，注意要≥8位&&有大写字母
3，无脑操作
4，在邮箱里点这个“Verify email address”，验证
5.验证好后会有一个“Verify your phone number”，这里需要一个国外手机号，可以这个这个网站花一块钱左右买一个临时虚拟号。在线接受短信的虚拟号网站
注册登录一下6.点“余额”充值
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这里推荐印度尼西亚或印度
7.买了这里会有一个虚拟号，复制到之前注册页面，注意：国家要换成你买的虚拟号的国家，前两位要去掉。然后回来等验证码，20分钟内没有的话点叉×取消钱会退回，一次不成功多试几次（在这样页面有“等待信息”字样，有验证码就会变成验证码）
8.填完验证码之后等待页面跳转即可成功后就跳到这个页面
注：本文所提供的所有方法仅限于学习，切勿用于其他用途！！！无聊的分享end，欢迎留言区讨论~~
关键词： Gmail Google 印度尼西亚
agi研究成功了吗
翻译：Charmve、Born alone°
英文原文：Singularity may not require AGI
自上世纪60年代以来，“奇点”(Singularity)一直是一个话题，即人工智能能够以比人类更快的速度改进自己。 I.J. Good在1965年进行了推测{他提出是一种能够造出更好机器的机器，但我们必须先了解如何做}“一台超级智能机器……它可以远远超过任何一个人的智力活动，无论他多么聪明。
詹姆斯・巴拉特(James Barrat)的畅销书《我们的最终发明》(Our Final Invention)将这个话题从学术界和书呆子变成了主流关注(或者，我应该说是恐惧)。
已故的伟大的史蒂芬・霍金和一直备受争议的埃隆・马斯克是对人工智能最直言不讳的人之一。人工智能可能是人类文明史上可能发生的最糟糕的事情。而比尔・盖茨、吴恩达和一些著名的人工智能研究人员则反对人工智能成为迫在眉睫的威胁。
然而，对于那些仔细阅读的人来说，与霍金的大部分分歧实际上并不是说人工智能永远不会成为威胁，或者奇点永远不会出现。大多数争论都是在时间上的。例如，吴恩达(Andrew Ng)曾用“害怕杀人机器人的崛起就像担心火星上的人口过剩”来类比人工智能的奇点威胁。而从人工智能研究者的角度来看,这是完全正确的,如果你认为它有多快带我们去增加我们的人口到20亿年地球上人类――在过去的二十年里――你可能会同意无论多么遥远的威胁使人口过剩火星,它实际上是可能的(火星比地球小得多,.vs直径6790公里。地球的12750公里，略多于地球的一半。由于球体的表面积与直径的平方成正比，火星表面仅略多于地球表面的四分之一。我离题了，但希望你能明白吴恩达的观点，即这种威胁是真实存在的，只是一个时间问题，也许不是迫在眉睫，但肯定是不可避免的)。
在流行文化中，关于奇点的大多数恐惧是，人工智能将获得超过最聪明的人类的整体智能，从那以后，它将自我完善，并越来越快地拉大差距。对此，很多基于AGI(人工一般智能)的“安慰”论调都不见了踪影;我们甚至不知道如何建造AGI，作为一个人工智能工程师，我同意。
然而，这些争论本质上是人工智能的智能设计理论。这是人工智能到达奇点的唯一途径吗?我们人类花了几千年的时间来思考我们的智慧是如何产生的，至少我们现在有了一个可能的替代理论――进化。
奇点是否可能不需要触发AGI ?
进化到奇点
如果你是一个进化论者，它不会打击你太沉重的，人类是“刚刚发生”的智能体，没有其他更聪明的存在绘制的蓝图。我们进化成智能体的方式是通过随机突变和自然选择。因为我们的祖先是“成功的人”，他们的优良基因增加了他们的生存机会，一代又一代，我们的祖先携带的可能更好的基因不断被调查，使我们成为今天的我们。
你也会注意到，自有文字记载的历史以来，人类文化的发展，我们整个物种的集体智慧的进化速度比以前快得多。因此，转折点事件以前确实发生过至少一次，没有另一个超级智能出现在现场（如果你是一个神创论者，你很可能同意人类在八千年前没有成为创造者。）
主要的限制?时间。生命形式的进化花了数十亿年才有了我们。关键因素是过程的成本，大量的相似个体需要存在，受到选择过程的影响，并在自我繁殖之前存活足够的时间(一种保存基因突变的手段)。
人工智能能进化成奇点吗?
让我们从进化需要什么开始:随机突变和自然选择。
自然选择，就人工智能而言，它可能始于人类自然选择人工智能，而我们甚至可能都没有意识到我们正在这么做。
我还记得早期的验证码(CAPTCHA，一种用来检测你是否是机器人的著名测试)，人们问我:“他们说人工智能公司使用验证码来训练他们的人工智能，但它怎么知道我的回答正确?”事实上，它不需要知道你的答案是否正确，大多数人选择的答案足以让人工智能学习。因此，通过智能工程，允许人类与人工智能互动，我们就可以训练它们，或者在自然选择的情况下，我们可以充当“大自然”，在不知情的情况下选择更好的人工智能形式。例如，你观看或跳过的Netflix标题，将被聚合并用于训练他们的推荐模型的下一次迭代。
的事实你正在阅读这篇文章,由于一些算法将你的注意力,当你读这篇文章,这个系统实际上是学习关于你的东西(即多长时间你在这个页面),关于我的(即我的写作风格)、如何进行交互(即你鼓掌,突出,或评论,如果我回复你的评论),提高如何推荐下一个文章给你。
主要的限制是什么？时间。生命形式的进化花了数十亿年才有了我们。关键因素是过程的成本，大量的相似个体需要存在，受到选择过程的影响，并在自我繁殖之前存活足够的时间(一种保存基因突变的手段)。
人工智能能进化成奇点吗?
让我们从进化需要什么开始:随机突变和自然选择。
自然选择，就人工智能而言，它可能始于人类自然选择人工智能，而我们甚至可能都没有意识到我们正在这么做。
我还记得早期的验证码(CAPTCHA，一种用来检测你是否是机器人的著名测试)，人们问我:“他们说人工智能公司使用验证码来训练他们的人工智能，但它怎么知道我的回答正确?”事实上，它不需要知道你的答案是否正确，大多数人选择的答案足以让人工智能学习。因此，通过智能工程，允许人类与人工智能互动，我们就可以训练它们，或者在自然选择的情况下，我们可以充当“大自然”，在不知情的情况下选择更好的人工智能形式。例如，你观看或跳过的Netflix标题，将被聚合并用于训练他们的推荐模型的下一次迭代。
的事实你正在阅读这篇文章,由于一些算法将你的注意力,当你读这篇文章,这个系统实际上是学习关于你的东西(即多长时间你在这个页面),关于我的(即我的写作风格)、如何进行交互(即你鼓掌,突出,或评论,如果我回复你的评论),提高如何推荐下一个文章给你。
这听起来是不是很熟悉?机器学习(我们将使用监督学习作为例子)是一个过程,训练过程有助于改进算法中使用的参数的值,运行模型的改进来自当前设置的参数,得到预测结果,比较预测结果和已知的结果(即比较预测如果某些人会读这篇文章,如果这些人实际上读),并减少这一差距(即梯度下降)。旧的值被丢弃，取而代之的是更新的、更好的参数集，这些参数将产生更好的预测。
是的，这与进化过程非常相似，尽管它是一种非常特殊的形式。参数值是被选择的、被丢弃的，或者换句话说，被进化的。选择是为了与已知结果进行比较。这种特殊的进化形式是非常有限的，它不能改变算法本身，而只能改变算法中使用的参数。它只能根据已知的结果进行选择，不能泛化适用于其他问题。尽管这一局限性意味着人工智能无法进化成一般智能，但令人震惊的事实是，在大多数单一技能测试中，人工智能的表现即使不是100%，也可以超过99.9%的人类。(电脑在1997年击败了人类最好的象棋选手，人工智能在2019年击败了人类最好的围棋选手)。
失去了过去几十年在人工智能研究和工程方面取得的进展。一个特别有趣的例子是GAN -生成对抗网络。如果这听起来不太熟悉，想想深假，GAN是深假背后的基础技术。还是只是深度学习的核心,但通过战略策划多个神经网络以特定的方式交互,其中一个生成,和其他试图判断这是一个生成的假,然后它将提供反馈生成算法,将尝试做得更好来生成另一个(图片、声音、视频等),直到敌对的网络不能区分真实和生成的假的。
这个过程是一个大的进步展示智能工程技术可以极大地促进我们认为的“选择”可以在人工智能――它使用我们人类作为“自然”提供样品,并使用神经网络来找出这些样本的模式(概括、抽象在这些样本),然后使用另一个神经网络试图生成的东西可以融入模式的问题是没有区别的。
虽然这些都不是完美的，但它们是我们可以利用的一些技巧的例子，以构建一个“选择”可以以不断增长的方式发生的环境。一篇可能改变游戏规则的文章是我一年前写的:
立体三维视觉是深度学习推广现实建模所需要的吗
(这篇文章对cnn提出了质疑，三巨头之一说人工智能对反向传播的对整体的影响是不可置信的，我们更需要新的手段比如：无监督学习，增加model的可信度）
麻省理工学院制造了一个依靠人工智能玩叠叠乐的机器人
( 这篇文章讲述了一个关于叠叠乐的实验的故事。
物体感知世界的方式分为主动感知和混合行为2种方式，前者我们通过主动探索收集我们所能感知到的环境的信息，信息又分为多种触觉、视觉、甚至更多可以度量的维度。在后者我们询问如何有效地推断和学习多模态行为来控制触摸。这两个挑战对于掌握身体互动方式至关重要目前的机器人还是采用视觉的方式，对周围环境进行感知优化决策判断，没有对触觉进行决策，这本质上限制了机器人了解世界的速度和灵活性，目前视觉的机器学习方法还是基于传统统计模型的方法，对象和动作之间的物理关系映射没有进行很好的利用，这些模型无法学习到物理对象、接触或力学知识，这种方法需要更多的训练数据、泛化程度和鲁棒性都相对较差。
文章提出了一种新的解决方案，自顶向下或者自下而上的方法，首先在视觉和触觉的联合空间建立抽象）
在机器学习方面，我们已经有很多比随机改进更好的工具，梯度下降法从40年代就开始了。Geoffrey Hinton对深度学习的部分突破是反向传播，它允许我们更有效地改变参数值。这意味着人工智能的进化已经比自然进化快了，自然进化中突变大多是随机发生的。
“圣杯”是基本变异的核心算法，它超出了算法使用的参数值或超参数，到目前为止还不实用――尽管研究人员正在朝着这个方向大步迈进。
一些技术已经出现了。即随机添加层、添加节点、添加退出或其他“技巧”，随机选择和应用某些数据预处理或数据工程方法。如果与智能工程相结合，我们实际上已经非常接近于允许某种程度的自突变人工智能算法找出更广泛的技能集合。
但是更多突破性的技术即将出现，例如:
OpenAI的GPT-3现在可以为你生成代码
虽然这些还很原始，但人工智能领域的进展无法用我们通常的时间尺度来衡量。如果我们能够找到将代码生成效率与最终结果改进联系起来的方法，那么即使是随机的代码生成也会非常有趣。
真正能让人工智能进化变得超高效的，是抛弃能力较弱模型的低成本。
我们可能没有注意到，但这实际上一直都在发生――我们一直在抛弃不太想要的模型。丢弃小拟合算法或模型的代价接近于零――大部分只是计算的时间和能量代价。真正昂贵的部分实际上是研究人员的时间和更快的计算机用于运行算法。
考虑到该领域的一些进展，我们可能离将研究人员从人工智能训练中解放出来越来越近。这将进一步降低“花在非最优模型上的时间”的成本，使人工智能进化的总体成本更低。
虽然今天的顶级硅仍然需要人类研究人员的努力，但人工智能已经是其中的重要组成部分，对于许多领先的头脑来说，纯人工智能设计的硅是可以想象的。一旦我们允许芯片(以及用于芯片制造的可用资源)根据芯片的性能来评估，而不是(或至少是除了)芯片的商业成功，人工智能设计的芯片可能会比市场选择的芯片发展得更快，至少在性能方面是这样。这意味着人工智能的进化可能会比我们想象的快得多。对我们来说不幸的是，我们对进化速度的想象是基于我们的祖先所经历的，这与人工智能所经历的可能在很多程度上不同。
AlphaZero几乎可以通过自学完成任何棋类游戏，包括一些相当复杂的算法，抛弃能力较弱的策略(也就是参数)，以及其他一些改进。它在几周内就自学了围棋，超过了人类数千年积累的棋类策略。
但更重要的是，我们可以将突变和选择过程联系起来，减少甚至消除人类干预的必要性。这意味着人工智能奇点可能会通过进化而来，而不需要太多的人工智能。
事实上，人工智能很有可能成为超级人工智能，并在解决任何我们能想到的问题上超越人类，但它可能不具备我们能识别的一般智能。
如果你看看今天的语言模型，NLP已经可以在语言之间进行翻译，比99%的人类更好。这种语言模型甚至可以比大多数人更好地生成新闻文章、小说或诗歌等作品。今天的语言模型实际上根本不能理解人类的语言，至少就我们能理解的而言，它们不能。如果你感兴趣，看看我的另一篇关于NLP语法和语义的文章:
一位中国演讲者对中文教室的看法
人工智能在没有AGI的情况下也能通过图灵测试，这似乎正在成为智能研究人员的共识。更大的问题是，假设人工智能的自我进化能在我们拥有AGI之前起飞，它会进化成AGI吗?我相信答案是肯定的。
假设人工智能的自然选择安排涉及现实世界，人工智能将不可避免地进化为学习物理定律，能量守恒将被人工智能视为一种“生存”优势。这意味着人工智能很快就会弄清楚个体与团体之间的关系。其他人，很可能学习合作和竞争的策略。事实上，它将成为自我意识来适当地平衡能量守恒和进化速度，表明它很可能成为有意识的。
到那时，它会利用自己的意识来智能地设计自己的未来吗?很有可能，但很有可能它不会放弃进化，考虑到单行道改进策略的风险可能会导致一条死胡同，而这可能不是纯智能所能解决的，无论智能体有多聪明。
这可能不是我们人类需要担心的。本文的主要观点是,人工智能奇点可能不是取决于美国国际集团,它可能起飞前美国国际集团是由人类创造的,仅仅是速度和更好的突变,加上丢弃的低成本的不自然和选择的能力,足以踢的人工智能进化成为奇点。
如果是这样的话，也许努力创造一个与(比随机)突变相联系的自然选择循环是通向奇点的更有可能的路径，而AGI可能不会成为它的障碍。
