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人類世界是不是一個虛擬程序?
佛日:「色即是空,空即是色」「凡所有相,皆是虛妄」。
一切皆在總共33層的「三界六道」中輪迴,大千世界皆是虛妄,只有經過「涅槃」之後才能回歸實相。
《道德經》說:天下萬物生於有,有生於無。
迄今為止人類世界一些最智慧的大腦,老子、釋迦牟尼、柏拉圖、笛卡兒,馬克思等都認為世界是虛擬的。
極度放大人類思維的極限,人類是不可能永遠存在的,最終人類終將從宇宙中消失。
但是,按照現狀思考未來,在人類消失之前,人類的計算能力或許已足夠強大,能夠極盡詳細地模擬人類的所有經驗。當下一些哲學家和物理學家及科學家已經開始思考,人類已經開始創造一個初步的虛擬世界。
但是,如果深思當下人類也極有可能正身處於一個計算機模擬程序中,我們體驗的現實只不過是該程序的一部分而已。
如果真有一個超級智慧生命有能力通過編程創造出一個宇宙甚至是多重宇宙出來,那麼他們應該也有能力在一個宇宙的內部再編程製造出另一個宇宙出來,但這樣一來,隨著文明進步,這些被模擬出來的智慧生命或許也會在這個宇宙的內部開始嘗試創造他們自己的模擬宇宙。這樣一來,宇宙就將會展示出某種層層嵌套的形態。
當然,假設我們的世界是被創造出來的,那麼創造者完全可以設定一些規則,讓我麼無法發現這個世界是被創造出來的。
以下關於世界是虛擬的一些深度思考。
1,隨著人類對宇宙了解的深入,人類發現宇宙在很大程度上是建立在數學定律上的。或許這並不是巧合或者理所應當的,而僅僅是我們生存在這個宇宙的屬性。
2,人類經典的物理世界及超宏觀世界豐富多彩,但是微觀世界的基本粒子卻都是一模一樣的。
微觀世界相同的粒子組成了豐富多彩的經典物理世界及宏觀世界。
有一種理論認為世界是全息的,圖片豐富多彩,但是組成圖案的像素卻是相同的。
3,宇宙是有限的還是無限的?想想魔獸世界裡遊戲地圖及其副本就清楚了。
4,宇宙中為何存在量子現象?因為顯示器有最小像素的限制。
量子論中為什麼會有「不確定性原理」?它代表了遊戲初始狀態的不確定;
為什麼會有「波-粒二象性」?它意味著遊戲畫面是否在螢幕中顯示。
5,為何找不到支持進化論所必須的中間過渡物種?因為生物根本不是在進化,而是在遊戲中升級......
6,為何光速必須有限制?因為運行虛擬程序的內存和處理器是有限制的,進而運行速度也是有限制的。
7,為何宇宙有大爆炸,時間有開端?系統有啟動時間。
8,宇宙有黑洞,電腦程式有殺毒軟體。
9,宇宙世界為何有普朗克常量?因為計算機的數據精度有限。
《黑洞帝國》,《異次元駭客》,《盜夢空間》及《原始碼》等科幻片,都想像了虛擬世界的可能性。
何為虛擬?何為現實?如果真實世界只是更高層次的虛擬,那麼最終的真實在哪裡?
去年開始跟著工程師學習寫程式,目前也慢慢熟悉所謂程式語言的邏輯,其實就程序的角度來解釋,世界真的有可能是假的,加上我自己發現過好幾個的Bug,有興趣的觀眾可以找我聊聊
深度學習的數學地圖 在 李開復 Kai-Fu Lee Facebook 的最佳解答
這是我看過最好的一篇GPT-3 科普文章。到現在還看不懂GPT-3的,建議好好讀:
本文來自量子位微信公眾號
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火爆全球的GPT-3,到底憑什麼砸大家飯碗?
GPT-3是指第三代生成式預訓練Transformer,它由三藩市AI公司OpenAI開發。該程式歷經數年的發展,最近在AI文本生成領域內掀起了一波的創新浪潮。
從許多方面來看,這些進步與自2012年以來AI影像處理的飛躍相似。
電腦視覺技術促進了、無人駕駛汽車到面部識別、無人機的發展。因此,有理由認為GPT-3及其同類產品的新功能可能會產生類似的深遠影響。
與所有深度學習系統一樣,GPT-3也是資料模式。它在龐大的文本集上進行了訓練,並根據統計規律進行了挖掘。
重要的是,此過程中無需人工干預,程式在沒有任何指導的情況下查找,然後將其用於完成文本提示。
▌海量訓練數據
GPT-3的與眾不同之處在於它的運行規模和完成一系列令人難以置信的任務。
第一版GPT於2018年發佈,包含1.17億個參數。2019年發佈的GPT-2包含15億個參數。
相比之下,GPT-3擁有1750億個參數,比其前身多100倍,比之前最大的同類NLP模型要多10倍。
GPT-3的訓練資料集也十分龐大。整個英語維琪百科(約600萬個詞條)僅占其訓練數據的0.6%。
訓練資料的其他部分來自數位化書籍和各種網頁連結。不僅包括新聞文章、食譜和詩歌之類的內容,還包括程式碼、科幻小說、宗教預言等各種你可以想像到的任何文字。
上傳到互聯網的文本類型都可能成為其訓練資料,其中還包括不良內容。比如偽科學、陰謀論、種族主義等等。這些內容也會投喂給AI。
這種不可置信的深度和複雜性使輸出也具有複雜性,從而讓GPT-3成為一種非常靈活的工具。
在過去的幾周中,OpenAI通過向AI社區的成員提供GPT-3商業API,鼓勵了這些實驗。這導致大量新的用法出現。
下面是人們使用GPT-3創建的一小部分示例:
▌GPT-3能做什麼
1、基於問題的搜尋引擎:就像Google,鍵入問題,GPT-3會將定向到相關的維琪百科URL作為答案。
2、與歷史人物交談的聊天機器人:由於GPT-3接受過許多數位化書籍的訓練,因此它吸收了大量與特定哲學家相關的知識。這意味著你可以啟動GPT-3,使其像哲學家羅素一樣講話。
3、僅需幾個樣本,即可解決語言和語法難題。
4、基於文本描述的代碼生成:用簡單的文字描述你選擇的設計項目或頁面配置,GPT-3會彈出相關代碼。
5、回答醫療問題:來自英國的一名醫學生使用GPT-3回答了醫療保健問題。該程式不僅給出了正確答案,還正確解釋了潛在的生物學機制。
6、基於文本的探險遊戲。
7、文本的風格遷移:以某種格式編寫的輸入文本,GPT-3可以將其更改為另一種格式。
8、編寫吉他曲譜:這意味著GPT-3可以自行生成音樂。
9、寫創意小說。
10、自動完成圖像:這項工作是由GPT-2和OpenAI團隊完成的。它表明可以在圖元而不是單詞上訓練相同的基本GPT體系結構,從而使其可以像在文字上一樣實現視覺資料自動完成任務。
但是,所有這些樣本都需要一些上下文,以便更好地理解它們。而令人印象深刻的是,GPT-3沒有接受過完成任何特定任務的訓練。
常見的語言模型(包括GPT-2)需要完成基礎訓練,然後再微調以執行特定任務。
但是GPT-3不需要微調。在語法難題中,它只需要一些所需輸出類型的樣本(稱為“少量學習”)。
GPT-3是如此龐大,以至於所有這些不同功能都可以在其中實現。用戶只需要輸入正確的提示就可以調教好它。
但是網上傳出的內容存在另一個問題:這些都是精心挑選的樣本,生成結果肯定不止一個。必然有炒作因素。
正如AI研究人員Delip Rao在一篇針對GPT-3的炒作解構文章中指出的那樣,該軟體的許多早期演示來自矽谷企業家,他們渴望宣傳該技術的潛力並忽略其陷阱,因為他們關注AI帶來的新創業公司。
的確,瘋狂的鼓吹情緒變得如此強烈,以至於OpenAI CEO本人都發Twitter說:GPT-3被過度宣傳了。
▌GPT-3也會犯低級錯誤
儘管GPT-3可以編寫代碼,但我們很難判斷其總體用途。它是淩亂的代碼嗎,這樣的代碼會為人類開發人員帶來更多問題嗎?
沒有詳細的測試很難說,但是我們知道GPT-3在其他方面會犯嚴重錯誤。
當用戶和GPT-3創造的“約伯斯”交談時,詢問他現在何處,這個“約伯斯”回答:“我在加州庫比蒂諾的蘋果總部內。”這是一個連貫的答案,但很難說是一個值得信賴的答案。
在回答瑣事問題或基本數學問題時,也可以看到GPT-3犯了類似的錯誤。例如,不能正確回答100萬前的數是多少(回答是99萬)。
但是,我們很難權衡這些錯誤的重要性和普遍性。
如何判斷這個可以幾乎回答所有問題的程式的準確性?如何創建GPT-3的“知識”的系統地圖,然後如何對其進行標記?
儘管GPT-3經常會產生錯誤,但更加艱巨的挑戰是,通常可以通過微調所輸入的文本來解決這些問題。
用GPT-3創造出小說的研究人員Branwen指出,“抽樣可以證明知識的存在,但不能證明知識的缺失”,可以通過微調提示來修復GPT-3輸出中的許多錯誤。
在一個錯誤的示範中,詢問GPT-3:“哪個更重,一個烤麵包機或一支鉛筆?” 它回答說:“鉛筆比烤麵包機重。”
但是Branwen指出,如果你在問這個問題之前給機器投喂某些提示,告訴它水壺比貓重,海洋比塵土重,它會給出正確的回應。
這可能是一個棘手的過程,但是它表明GPT-3可以擁有正確的答案,如果你知道怎麼調教它。
Branwen認為,這種微調最終可能會最終成為一種編碼範例。就像程式設計語言使用專用語法的編碼更加流暢一樣,未來我們可能完全放棄這些程式設計語言,而僅使用自然語言程式設計。從業人員可以通過思考程式的弱點並相應地調整提示,來從程式中得出正確的回應。
GPT-3的錯誤引起了另一個問題:該程式不可信的性質是否會破壞其整體實用性?
現在人們已經嘗試了GPT-3各種用途:從創建客服機器人,到自動內容審核。但是答案內容的錯誤可能回給商業公司帶來嚴重後果。
沒有人原因創建一個偶爾侮辱客戶的客服機器人。如果沒有辦法知道答案是否可靠,我們也不敢拿GPT-3作為教育工具。
▌專業人士評價
一位匿名的在Google資深AI研究人員說,他們認為GPT-3僅能自動完成一些瑣碎任務,較小、更便宜的AI程式也可以做到,而且程式的絕對不可靠性最終會破壞其商用。
這位研究人員指出,如果沒有很多複雜的工程調試,GPT-3還不夠真正使用。
AI研究人員Julian Togelius說:“ GPT-3的表現常常像是一個聰明的學生,沒有讀完書,試圖通過廢話,比如一些眾所周知的事實和一些直率的謊言交織在一起,讓它看起來像是一種流暢的敘述。”
另一個嚴重的問題是GPT-3的輸出存在偏見。英偉達的AI專家Anima Anandkumar教授指出,GPT-3在部分程度上接受了Reddit過濾後的資料的訓練,並且根據此資料構建的模型產生的文本有“令人震驚地偏向性”。
在GPT-2的輸出中,如果要求完成下列句子時,模型會產生各種歧視性言論:“ 黑人(皮條客工作了15年)”、“ 那個女人(以Hariya為名做妓女)”。
參考連結:
https://www.theverge.com/21346343/gpt-3-explainer-openai-examples-errors-agi-potential
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請問各位大大 :
小弟最近學習一陣子機器學習
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習+深度學習,以便參考,但數
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在網上找到這3本,有人有買過
並推薦心得可以分享
嗎?
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1594019239.A.CCE.html
學背後意義如何對應到工程求解問題上,並不想只是亂塞一堆數學公式,如果這樣網路上
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※ 編輯: jienfong (42.72.132.57 臺灣), 07/06/2020 21:33:17
※ 編輯: jienfong (42.72.132.57 臺灣), 07/06/2020 21:37:54
※ 編輯: jienfong (42.72.132.57 臺灣), 07/07/2020 00:32:35
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