我从@drfeifei那里学到的最重要一点： 九年前，自称人工智能公司还被认为对企业不利。2016年时，没人相信这项技术会成功。到了2017年，企业开始接受这个说法。如今，几乎每家公司都自称人工智能公司。 2. 现代人工智能革命始于菲菲一个简单却常被忽视的洞见：人工智能模型需要大量的标注数据。当研究人员专注于复杂的数学模型和算法时，菲菲意识到缺失的关键要素是数据。她的团队花费三年时间，与来自100多个国家的数万名志愿者合作，标注了1500万张图像，创建了ImageNet数据集。该数据集成为了当今人工智能系统的基础。 3. 人脑的效率远远超过目前的人工智能系统。人类仅需约20瓦的功率——比任何灯泡都低——却能完成人工智能系统需要大量计算资源才能完成的任务。目前的人工智能甚至连小学生都能轻松完成的事情都做不到。 4. 仅仅扩大现有方法的规模是不够的。虽然增加数据量、计算能力和构建更大规模的模型能够持续推动人工智能的发展，但仍需要进行根本性的创新。纵观人工智能的发展历程，更简单的方法结合海量数据集，其性能始终优于数据量有限的复杂算法。 5. 突破性技术往往起源于玩具或趣味实验，之后才改变世界。ChatGPT 最初由 Sam Altman 在推特上发布，标题是“我们正在玩一个很酷的东西”，后来却成为历史上增长速度最快的产品。今天看似玩乐的东西，明天或许就能改变文明。 6. 空间智能对于现实世界的应用而言，其重要性不亚于语言。在火灾或自然灾害等紧急情况下，救援人员主要依靠空间感知、行动协调和对物理环境的理解来组织救援工作，而非语言。正因如此，能够理解三维空间的虚拟世界模型代表着超越文本聊天机器人的下一个前沿领域。 7. 实体机器人面临的挑战远比自动驾驶汽车要大得多。自动驾驶汽车从原型到上路应用用了20年时间，至今仍未完全成熟。自动驾驶汽车只是在平面上移动的金属盒子，尽量避免与任何物体发生碰撞。而机器人是在三维空间中移动的三维物体，它们尤其需要接触和操控物体。这使得机器人技术远比开发聊天机器人要困难得多。 8. 无论从事何种职业，每个人都能在人工智能的未来中扮演重要角色。无论你是利用人工智能工具讲述独特故事的艺术家，还是参与社区人工智能部署决策的农民，亦或是能在不堪重负的医疗系统中受益于人工智能辅助的护士，你都可以而且应该参与到这项技术中来。人工智能应该增强人类的尊严和自主性，而不是取代它们——这意味着我们既要将人工智能作为一种工具来使用，也要在人工智能的管理中拥有发言权。
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