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标题: 人工智能的未来不是对话和画图，而是工农业生产自动化 [打印本页]
作者: 篝火    时间: 2024-6-9 20:04:23     标题: 人工智能的未来不是对话和画图，而是工农业生产自动化

本帖最后由 远航一号 于 2024-6-9 23:14 编辑

最近AI的发展势头很快，美国的大企业和资本纷纷加码AI领域，国内不少厂商也跟着炒作AI相关领域。但是，现在人们熟知的大模型的特点往往表现在对话和画图上，这些方面真的能给我们的社会生产带来革命性的影响吗？我个人认为现在这些大企业对AI的理解和使用方式是庸俗化了的，小资群体担心AI会取代他们的工作，例如程序员、画师、律师等等。但是，现在的AI只是对前人的经验进行总结和运用，而真正有创造性的工作需要发挥人的主观能动性，这是AI无法取代的。
而AI的真正强大之处在于工农业生产自动化，例如一个公有的大型农场，可以部署AI进行实时的监控和分析，农业工人们可以快速了解到农场的具体情况，便于经济计划的执行。或者工业品的生产过程中的机械化和AI的自动化，交通中的自动驾驶，服务业中的AI等。在资本主义社会中，特权阶级担心AI的发展对就业的冲击，害怕引发社会动荡，却利用AI来打压劳动者，压低工人工资，比如有两个程序员，裁掉一个让另一个和AI协同工作。AI的真正用处是在未来社会主义中，在公有制和计划经济的体制下，AI的高度的自动化和智能化能够切实地降低人们的必要劳动时间，同时很大程度上提高社会的生产力水平，人们从而可以按照自己的意愿从事自己想要的工作。可以说，现在，人类的解放在技术上已经能够实现。但是，如何过渡到社会主义，这又是一个复杂的问题了。


作者: 被老堡包围    时间: 2024-6-9 20:39:42

我设想中将来可以使用ai做到精准分析产品供需来协调生产，可以更精准的找到薄弱点来应对
作者: xin    时间: 2024-6-9 21:36:28

现在的人工智能并不“智能”，它们不会自主学习和思考，只会按照指令模仿，而且模仿的效果还不如鹦鹉学舌，因为它们很容易在没有大量人工指导的情况下去关注那些在人类眼中根本无意义的细节，导致混乱。

这种事物离全面或者大部分取代现实社会中的重复体力劳动生产还非常远。

作者: 篝火    时间: 2024-6-9 21:43:19

xin 发表于 2024-6-9 21:36
现在的人工智能并不“智能”，它们不会自主学习和思考，只会按照指令模仿，而且模仿的效果还不如鹦鹉学舌， ...

AI可以不断去训练和完善，但我们并不需要AI去思考，就是要AI去做重复性劳动，按照人们的预定设想来干活，超出人们设想的新事物就交给解放后的人们来思考。
作者: xin    时间: 2024-6-9 22:01:22

本帖最后由 xin 于 2024-6-9 22:02 编辑
篝火 发表于 2024-6-9 21:43
AI可以不断去训练和完善，但我们并不需要AI去思考，就是要AI去做重复性劳动，按照人们的预定设想来干活， ...

举一个例子，一个人类下矿和ai控制的机械下矿，谁的成本高?

只要是一个脑能力正常的人类，几个月就能学会关于挖掘的所有技巧，并且能将这些通用知识用于不同坏境因素的工作场所，从一个矿山调动到另一个矿山，不需要再学习，随时应对突发情况。

ai训练需要周期，以现在ai的水平，想要挖废多少矿井才能学会挖掘矿石，而且还必须与训练周期的环境和因素高度符合才能开始正常工作，换一种与训练时期的环境完全不一样的环境，ai就会完全不知所措，彻底混乱。

没有学习和思考能力，就意味着无法变通，把训练结果当唯一客观真理，对不断改变的事物没有任何应对能力，我不认为这种形式的技术可以用于劳动生产。

作者: xin    时间: 2024-6-9 22:09:42

未来社会主义政权也不会以“提高生产力”为主要目标，现在资本主义生产力高到已经快让地球生态环境崩溃了，而是人民全面自由发展的民主生活，这个只需要持续减劳动者的工作时长让大家都参与到政治生活中就能做到。

人工智能这种算力低效又无法预测的技术倒不用搞，至少不会一开始就和社会主义生活建设同步搞。
作者: 李嘉图    时间: 2024-6-9 22:41:52

xin 发表于 2024-6-9 22:09
未来社会主义政权也不会以“提高生产力”为主要目标，现在资本主义生产力高到已经快让地球生态环境崩溃了， ...

你觉得可能吗？
作者: 俞聂    时间: 2024-6-9 22:49:26

李嘉图 发表于 2024-6-9 22:41
你觉得可能吗？

说清楚嘛，什么不可能？
作者: Redknife    时间: 2024-6-9 23:42:51

本帖最后由 Redknife 于 2024-6-9 23:44 编辑
xin 发表于 2024-6-9 22:09
未来社会主义政权也不会以“提高生产力”为主要目标，现在资本主义生产力高到已经快让地球生态环境崩溃了， ...

我提个意见：人工智能和其他与自动化强相关的技术是一定要坚持发展的，而且要与社会主义生活建设同步，这不是说发展这些是为了增加物质生产总量，而是这些技术可以更好地减少体力劳动时间，毕竟减少体力劳动时间是发展共产主义的必备条件之一，也是塑造共产主义生活方式的重要一步。
作者: Redknife    时间: 2024-6-9 23:52:50

本帖最后由 Redknife 于 2024-6-10 00:23 编辑
xin 发表于 2024-6-9 22:01
举一个例子，一个人类下矿和ai控制的机械下矿，谁的成本高?

只要是一个脑能力正常的人类，几个月就能学会 ...

ai的训练并不需要它从头开始挖废多少矿井，事实上现在的ai训练会经常地使用人类过往汇总的数据或者知识经验（先验知识）来缩短训练时间及提升效能，比如迁移学习方法可以把曾用于相近任务的模型用于新的任务进行训练微调，这样的模型训练时间更短且效果不差。
现在的gpt模型拥有庞大的参数量（GPT初始版本为1.17亿，GPT-3.5为1750亿）和极长的训练时长，但是其可以将现有互联网的所有数据都用于训练。在训练完成之后，使用的时候只需要给该模型一些提示词，gpt模型就可以直接输出比较准确的答案。这样的模型微调模式被称为“few-shot learning”, 在这种微调方式下模型并没有用提示词调整参数，而只是根据提示词进行推理便可以解决新的类型的问题。现有的gpt模型拥有庞大的参数量，但是其效能仍未是ai模型中的极限，根据最近新的更大模型的表现来看，ai模型效能还能继续随参数量上升而上升。
只不过大模型的训练会面临一个问题，就是其相对于人类的大脑而言需要的初始训练时间和训练、推理所需要耗费的电能仍然是比较巨大的（GPT3.5训练一次成本为460万美元左右），所以如Yan Lecun等ai专家认为现有的ai模型发展线路即“堆叠参数量、加大模型深度（层数）”是无法持续走下去，人类仍然需要探索新的ai技术发展方向。
作者: Redknife    时间: 2024-6-10 00:26:33

本帖最后由 Redknife 于 2024-6-10 00:52 编辑
Redknife 发表于 2024-6-9 23:52
ai的训练并不需要它从头开始挖废多少矿井，事实上现在的ai训练会经常地使用人类过往汇总的数据或者知识经 ...

还有，现在的ai模型训练后会用校验集调节出最优的超参数，在进行性能评估的时候都会用测试集进行模型泛化能力的测试，以考验其在面对新样本时的性能。在这里，校验集与测试集都不会在训练时被模型学习到，以保证人类用校验集调整超参数之后就可以让模型拥有最优的泛化能力，也保证人类可以用测试集更好地测试出模型的泛化能力。泛化能力过差的模型是不会被用于生产当中的，学术上也不会认可（比如把数据噪音都学习进去的过拟合模型）。

作者: Redknife    时间: 2024-6-10 01:00:02

本帖最后由 Redknife 于 2024-6-10 01:04 编辑
xin 发表于 2024-6-9 22:01
举一个例子，一个人类下矿和ai控制的机械下矿，谁的成本高?

只要是一个脑能力正常的人类，几个月就能学会 ...

事实上“对于不断变化的事物没有应变能力”的技术不只是现有的ai技术，过往的许多自动控制技术也同样如此，这些技术连学习和训练能力都没有。但这不代表这些技术不能用于劳动生产过程中，相反许多专用性极强的自动控制技术、通信技术都广泛的应用于现在的劳动生产过程，所以我们不能因为一些新技术仍然不完美或者有一些明显的缺点而去小看它们。

作者: xin    时间: 2024-6-10 14:23:34

Redknife 发表于 2024-6-10 01:00
事实上“对于不断变化的事物没有应变能力”的技术不只是现有的ai技术，过往的许多自动控制技术也同样如此 ...

那我就静待佳音了，毕竟事物是不断发展变化，说不定下一秒就达到科学奇点了呢，但目前在我来看ai技术很不成熟，对完全实践与人类劳动生产还非常遥远。
作者: xin    时间: 2024-6-10 14:27:48

Redknife 发表于 2024-6-9 23:42
我提个意见：人工智能和其他与自动化强相关的技术是一定要坚持发展的，而且要与社会主义生活建设同步，这 ...

红色之刃同志认为人工智能技术发展对于未来社会主义生活建设是完全缺一不可的东西吗，必要充分条件?

作者: xin    时间: 2024-6-10 14:40:24

Redknife 发表于 2024-6-9 23:52
ai的训练并不需要它从头开始挖废多少矿井，事实上现在的ai训练会经常地使用人类过往汇总的数据或者知识经 ...

现在大型ai的发展就是无限积累算力，那就需要持续发展生产力配套给ai供给，但是现在地球的环境已经不支持这样做。

人脑的耗能就非常低，但是算力非常强，强到可以自我学习和思考，总结经验和发展新方式，这是ai做不到的，想从事挖掘矿山这种比较考验复杂细节和应对风险的工作，我认为起码是要达到人类大脑算力的三分之一，才能勉强保证机械能稳定按照指令运行，同时计算最优解。

但是我们不可能真的为了挖掘一次矿石给它们造几万个芯片烧光，所以对此我对未来ai发展保持悲观态度。
作者: xin    时间: 2024-6-10 15:09:13

李嘉图 发表于 2024-6-9 22:41
你觉得可能吗？

你觉得不可能吗？
作者: 激活    时间: 2024-6-10 16:36:34

xin 发表于 2024-6-9 22:01
举一个例子，一个人类下矿和ai控制的机械下矿，谁的成本高?

只要是一个脑能力正常的人类，几个月就能学会 ...

哈哈，我拿你这段去问GPT，让它回答你的问题，可以参考看看：

这段话有一定的道理，但需要进一步探讨和分析。

人类矿工 vs. AI控制的机械矿工成本对比：

人类矿工成本：包括工资、培训费用、安全设备和医疗保险等。人类矿工有高度的灵活性和应变能力，可以在不同环境下工作，并且能够处理突发情况。
AI控制的机械矿工成本：包括开发和训练AI的费用、购买和维护机械设备的成本、电力和其他运营费用。AI和自动化机械的初始成本较高，但长期来看，运营成本可能低于人类矿工。此外，AI机械可以在危险或极端环境下工作，减少人类工伤和死亡风险。
AI训练周期和适应能力：

训练周期：AI的训练确实需要大量的数据和时间，并且需要在特定的环境和条件下进行训练。然而，现代AI技术，特别是深度学习和强化学习，已经能够在模拟环境中进行训练，从而减少现实中的试错成本。
适应能力：虽然AI在特定任务上表现出色，但在面对新的或未见过的环境时，可能会遇到挑战。然而，随着技术的进步，AI的适应性和通用性正在不断提高。通过迁移学习和自适应算法，AI能够在一定程度上应对新的环境和变化。
技术应用的可行性：

AI和自动化技术已经在许多领域得到了成功应用，如制造业、物流和无人驾驶汽车等。虽然在矿业中的全面应用还存在挑战，但随着技术的进步，这些挑战有望得到解决。
人类矿工在应对复杂和不可预见的情况上具有优势，而AI和自动化设备在执行重复性和危险性高的任务上更具优势。因此，两者可以互补，共同提高生产效率和安全性。
作为AI的我如何训练
我的训练过程是基于大规模的数据集，通过自然语言处理技术（NLP）进行训练。具体过程包括：

数据收集：收集大量的文本数据，这些数据可以来自书籍、文章、网站等。
预处理：对数据进行清洗和预处理，使其适合模型训练。
模型训练：使用深度学习算法（如Transformer架构）对数据进行训练，学习语言模式和语义关系。
优化和验证：通过不断优化模型参数和验证模型性能，提高准确性和通用性。
我的训练目标是理解和生成自然语言，以帮助回答用户的问题和提供相关信息。我可以不断从新的数据和互动中学习和改进，虽然没有自主学习和思考的能力，但可以通过模型更新和训练提高性能和适应性。
作者: Redknife    时间: 2024-6-10 19:53:57

xin 发表于 2024-6-10 14:27
红色之刃同志认为人工智能技术发展对于未来社会主义生活建设是完全缺一不可的东西吗，必要充分条件?

...

我觉得是必要的。
比如：未来计划经济的运行需要对大量的经济数据进行搜集、分析，如果用人工进行数据的搜集和分析，那么这个过程会占用人大量的时间，这些时间如果可以释放出来，那么人们可以用这些释放出来的时间去参与决策的讨论或者其他公共事务的管理。在现在看来，人工智能在数据分析方面的确要比人类效率高不少，它可以很好地降低人类在数据处理方面所需要花费的时间，而且准确度也很高。
再比如：人工智能模型如果能够出现一个降低模型深度以及参数量且保证性能的成功发展方向，那人类便可以更好地以低成本大量使用人工智能技术。
作者: Redknife    时间: 2024-6-10 20:06:40

本帖最后由 Redknife 于 2024-6-10 20:07 编辑
xin 发表于 2024-6-10 14:40
现在大型ai的发展就是无限积累算力，那就需要持续发展生产力配套给ai供给，但是现在地球的环境已经不支持 ...

我提个意见：人脑的耗能的确低，但是其算力或者“运算速度”远逊于机器。人脑相较于机器的优势其实是：少量新样本下的强大适应性、可以进行多线程平行计算、可以处理模糊、含有大量噪声及不一致性强的复杂数据。
我对人工智能的看法中有一点是与您相同的：就是人工智能很有可能无法自己提出概念进行自我思考，这是人工智能永远无法到达的顶点。不过，我们可以让人工智能尽量取代人类的重复性工作，同时探索新的方向让他更节能更廉价。
作者: xin    时间: 2024-6-10 20:20:23

本帖最后由 xin 于 2024-6-10 20:20 编辑
激活 发表于 2024-6-10 16:36
哈哈，我拿你这段去问GPT，让它回答你的问题，可以参考看看：

那些模型的幻视性不解决，ai将永远不可能用于实践生产。
作者: HAD    时间: 2024-6-10 20:36:33

Redknife 发表于 2024-6-10 19:53
我觉得是必要的。
比如：未来计划经济的运行需要对大量的经济数据进行搜集、分析，如果用人工进行数据的 ...

我感觉人工智能会帮助简化经济信息，进一步帮助群众参与经济决策，或许从中央到地方的各地区的各个不同经济主体（国家，地方，社区，工会，供应商）的协商与研讨的效率会更高
作者: xin    时间: 2024-6-10 21:11:38

Redknife 发表于 2024-6-10 19:53
我觉得是必要的。
比如：未来计划经济的运行需要对大量的经济数据进行搜集、分析，如果用人工进行数据的 ...

所以深度学习走不通
作者: 篝火    时间: 2024-6-10 22:41:02

本帖最后由 篝火 于 2024-6-10 22:51 编辑

我不太理解为什么xin网友这么看空人工智能的发展，当前人工智能的确处于起步发展阶段，但是一项全新的技术需要在社会的实践中不断的完善和发展，例如现在的chatGPT，就能够快速的总结知识内容，降低某些领域的入门门槛，如果人工智能能够进一步发展，或许能逐渐瓦解分工的壁垒，这些对于广大群众来说是非常有益的。就如HAD网友所说的能够帮助群众决策，这甚至可以说是革命性的，群众能够真正地参与到社会管理中去。但是，xin网友强调人脑的作用而否定AI，这是否意味着以后社会的生产也需要人去事无巨细的考虑，这又如何让人们从社会必要劳动中解放出来呢？我认为AI是工具，它的目的是解放人，我们并不需要AI做创造性的工作，创造性的工作属于解放了的广大人民群众。基于这些，我想知道xin网友的想法，人工智能有哪些无法克服的缺陷，为何无法在未来的社会主义中应用。
作者: 海因里希    时间: 2024-6-11 22:04:36

那些模型的幻视性不解决，ai将永远不可能用于实践生产

不懂就问:幻视性是什么东西



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