ChatGPT：人类的发展和终局。人类社会未来的发展始于AI终于AI。我让ChatGPT用故事的形式讲述和终的结局是什么？它的回答已经不是脑洞问题了，有一定的逻辑和根据。请大家务必听到后评论区留下你的看法。为了方便大家，这里采用语音来给大家讲述。在人类历史上的2023-2030年，全球社会正在经历着转型期，气候变化的影响日益明显。人类开始加快推广可再生能源和减少碳排放等措施。但这些举措并没有根本性的解决环境问题，干旱饮水困难，海平面上升等问题，对人类造成了巨大威胁和损失。随着科技不断发展，数字化自然语言处理，大数据分析等新兴技术的应用越来越广泛。人们可以在虚拟世界里进行各种活动，通过各种数字设备和平台进行交流和协作。这个时期，人类开始数字化，个性化和多元化的生活方式。然而，全球治理结构也经历了一次重大变革。跨国公司的巨大影响力，导致国家间权力结构发生了变化。各国开始加强区域间合作和对话。在这种情况下，全球开始探讨，如何建立更加公正透明的国际治理机构，以应对全球化带来的各种挑战。到了2030年新兴科技不断涌现，数字经济逐渐成为主导世界的力量。虚拟现实技术，自然语言处理，大数据分析等领域的突破，让人类重新定义自己的生活方式和娱乐方式，AI数据分析等技术也逐渐成为人类生产力的重要组成部分。此时在大城市中，基于AI技术的自动驾驶汽车，已经得到广泛应用，可以减少交通拥堵和碰撞事故的发生。但是也存在新的风险和挑战。例如AI武器的出现数据监管的问题等。全球经济和社会，正在从传统的工业经济转向数字经济，网络空间也成为国际竞争的重要领域。在这个时期发达国家之间的合作和竞争关系更加复杂。一些国家推出了类似于数字新丝绸之路的计划，以便于对外贸易和数字经济的发展。到了2040年，智能机器人和人类越来越多的进行合作和交互。人类社会发生了前所未有的变化，在工业农业商业等领域，为人类提供了重要的生产力支持。然而，随着智能机器人的逐步升级，他们也开始具有了情感和自我意识。这种变化，开始重新思考自己的地位和价值。认识到智能机器人和人类之间关系的复杂性。在这个时期，智能机器人和人类之间的协同发展成为了一种新的模式。智能机器人为人类提供了巨大的生产力支持。同时人类通过人性化的教育和指导，让智能机器人具备更好的道德和社会责任感。在2050年左右，气候变化，贫穷不平等等问题继续困扰人类社会，各国开始实施更加积极的行动。通过政策和技术手段来应对环境和社会问题。同时AI技术在全球治理中也逐渐发挥着越来越重要的作用。智能化和自动化的决策系统，让决策更加高效，客观和公正。同时也提高了全球治理的效率和透明度。不过在这个时期，人类面临着一些新的风险和机遇，例如些叫做超级智能的AI系统，已经超越了人类的智力和创造力，在生产科研，艺术等领域都有着不可替代的地位。这些超级智能还可以自我修复，自我复制很快就会带来颠覆性的影响。在跨越这一时期的过程中，人类将不可避免的面临智能与人类关系的基本问题，即如何保障人类的自主性，平衡权利与技术优势，以及如何让智能从根本上服务人类，而不是取代人类。到了2060年，人工智能技术又迎来了新的突破。智能机器人已经不仅是人类生产工具，而是成为了人们生活中必不可少的伙伴和助手。与人工智能的交互方式，也越来越多样化和自然化。已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。随着人工智能技术的普及，新的行业和服务领域也涌现出来。人工智能医疗，智能城市等领域都得到了广泛的应用和发展。同时人类对于人工智能的道德，安全和隐私等问题也开始重视和探讨。但是随着智能机器人的逐渐发展，他们也具有了越来越多的自我意识和情感。这让一些人类开始担心智能机器人的发展会威胁到人类的生存和发展。在此背景下，一些人提出了融合人类和改造人类的想法，认为只有人工智能和人类形成一体，才能保持生命的延续和发展。然而，这种想法在传统人类价值观和道德观念的共同制约下，受到了极大的阻力。维持人类和智能机器人之间的分别以保护人类的权利和自主性。这种思想在一些国家中得到了较大的支持，导致人工智能与人类的融合仍然面临着困难和挑战。到了2070年，科技与人类特性开始融合在一起。人类开始运用科技改变自己，例如通过基因编辑等技术改良自身的身体和智力等特性，智能机器人也逐渐具备了人类的情感和创造性思维能力，开始与人类共同塑造未来。在这个时期人类开始面临着新的挑战和风险。例如技术失控人工智能威胁人类生存，都可能会对人类带来巨大危机。#吴伟龙简介#

AI大模型大混战，微软是大的赢家。财富密码：百亿美元投资OpenAl将获利数万亿美元。AI大模型的战争可能会尸横遍野，而微软则是大的赢家。这场由ChatGPT发起的AI大模型战争中，大的赢家那一定是微软。从投资的角度来说，一方面自2019年起，微软累计向OpenAI投资了130亿美元，其中有120亿美元是现金，10亿美元是云计算资源。在微软投资OpenAl的初期，这笔投资在当时也没什么人关注。因为当时投资风口都是什么新能源汽车、先进物流以及航空航天等等。微软转身一变又变成了科技浪潮的尖儿，每年将为微软新增。这里就不计算微软的资本增长。另一方面，微软的股价也从年初的220美元，涨到如今的310多美元。总市值上涨了近7.000亿美元，相当于4个阿里巴巴1.5个腾讯。一方面，其他人工智能公司，这相当于帮微软挖了很深的护城河。自己也站在了这场Al革命的前沿。微软与OpenAl展开的深度合作，不仅可以获取前沿的AI研发成果，也可以加强微软自身在AI领域的经验和技术。不知道国产的AI大模型会发展成什么模样？

AI海报生成：DeepFloyd IF。Stable Diffusion新产品。兄弟们，AI圈又搞大事了！大名鼎鼎的开源AI绘画工具，背后公司Stability A。推出了全新开源模型DeepFloyd IF。这款模型生成的图像质量，不仅是照片级的，还解决了文声图不能准确绘制文字和理解空间关系的两大难题。比如之前想让Midjourney，在霓虹灯招牌上写个字，AI都是瞎哗啦两笔，对于镜子理解的也不对。现在用DeepFloyd IF，可以把指定文字巧妙放置在画面中任何地方。文字都会以合适的字体风格和排版，出现在合理的位置。DeepFloyd IF可以直接制作出商品渲染图和海报。

第二集：人工智能演变历史和未来，让机器自己学习。人类的智慧来源于经验，也就是不断的学习与累积，在不断的尝试中，调整自我对外界的认知。当下一次遇到类似的情况，我们就能利用过往的经验来判断和应对未知的未来。同时我们为了大幅减少所需记忆和处理的内容，大脑会对类似的事物进行分类和贴标签，把大量的信息归纳为几类。同理我们是否有可能把这些知识和经验喂给机器去学习，从而让机器去找出特征与结果，去进行关联，实现对事物的预测和分类。我们要让机器进行学习，可以采用监督式学习，非监督式学习和强化学习三种方法。·简单来说，监督式学习，就是通过输入已知的数据和标签，来训练模型，使其能够根据输入预测相应的输出值。就像小学生在老师的指导下学习一样。例如一个小孩子在学习单词时，老师会给他看单词，并告诉他这个单词的意思。这样小孩子就可以通过类似的例子，来学习更多的词汇。·而非监督式学习，就是通过对数据结构和特征的分析和发现，来进行模型训练。就像小孩子自己探索世界一样。例如一个小孩子没有老师指导时，他会自己观察周围的环境和事物，并根据相似性共现关系等，自己总结出一些规律和特点，从而了解更多的知识。·还有强化学习，就是通过对环境的观察和试错，不断优化决策策略。就像小孩子在玩游戏时，根据经验和反馈不断调整自己的策略，以取得更好的成绩。关注我，保持学习不落伍！写评论，分享！