ZetaChainについて話しましょう。これは低く評価されている可能性があるチェーン抽象エコシステムです。

執筆：KK、Hash Globalの創設者この記事は、ドクター・ル・チ氏とドクター・ハン氏による大規模モデルとChatGPTについての共有からのものです。Web3の関係者にとって、励みとなるでしょう：**

AIGC（Artificial Intelligence Generated Content）技術の開発の歴史は、2010年ごろまで遡ることができます。その当時、Google Brainチームの研究者たちは、画像や音楽などのコンテンツを生成するためにニューラルネットワークを使用し始めました。以降、人工知能技術とアルゴリズムの発展と進歩により、AIGC技術は徐々に成熟し、広く利用されるようになりました。

家でペットと一緒に過ごす時間が十分にあると、猫があなたよりも単純ないくつかの次元の大きなモデルまたはモデルの組み合わせであることに気づくでしょう。

2.モデルの進化は遺伝子や生命の進化と非常によく似ており、本質は同じです。 Transformerモデルアーキテクチャの出現は、分子が「うっかり」複製可能なRNAを構築する初めてのようなものです。 GPT-1、2、3、3.5、4、そしてその背後にあるモデルの開発と進化は、彗星が地球に衝突するような彗星のような出来事がない限り、生命の爆発のように、どんどん速く、どんどん「制御不能」になっていくのかもしれません。モデル自体には、宇宙の法則である常に複雑な「内部ドライブ」があります。

スティーブン・ピンカーが30年以上前に言語が人間の本能であることを発見したのは、私たちが今、**テキスト言語能力こそがモデルトレーニングで苦労して追求している汎用能力の源泉であることに気付いたのと同じです。なぜ以前の人工知能と言語研究がうまくいかなかったのか、それは逆の方向に進んでいたからです！言語は人間の脳神経系が十分に複雑であり、本能から湧き出てきたものであり、それが中国語、英語、鳥の言葉、環境、部族によって進化したものです。汎用モデルに他の「モデル」を重ね合わせることで、この素晴らしい知的体を生み出しました。知的体や AGIを積極的に設計して構築しようとすると、逆の方向に進むことになります。できないことはないかもしれませんが、その難しさは10億倍です。
もし我々の宇宙の「上」に高次元の知的存在または「神」が存在するならば、それが地球上のカンブリア爆発を見たときの驚きは今日私たちがChatGPTを見たときのようになるべきです。完全に説明することはできませんが、ゆっくりと理解して学び、理解しようとすることが大切です。
汎用人工知能は、理由、計画、問題解決、抽象的思考、複雑なアイデアの理解、学習に分けることができます。現在、GPT4は学習計算の半分であるPlan以外はすべて持っています(事前学習済みモデルに基づいており、リアルタイムで学習できないため)。
人間の平均学習能力の進化速度は遅いですが、シリコンベースの知能が正しい方向を見つければ、指数関数的に速くなる可能性があります（GPT4とGPT3.5の差を見てください）。
大模型=大データ+大算力+強力なアルゴリズム。世界では、アメリカと中国だけができます。大規模なモデルを作ることの難しい点は、チップ、CUDA（GPUのプログラミングプラットフォーム）の開発者の蓄積、エンジニアリング構築、高品質のデータ（トレーニング、調整、整列に使用）にあります。整列には2つの側面があります。1つは、人間の脳のモデルと表現方法に整合し、もう1つは、人間の道徳基準と利益に整合します。国内には、少なくとも医療と教育の2つの方向の垂直モデルレーストラックに大きな機会があります。

8.GPT4にはまだ弱点や欠点がありますが、人間の脳と同じように、より明確な指示やヒントが与えられればより強力になります。他の補助ツールを呼び出すことでさらに完璧になります。人間の脳も、計算機などのツールを使って自身の得意ではないタスクを達成するために必要です。

大型モデルのパラメータ数は、人間の脳の神経シナプスの数と比較すべきです（神経細胞ではなく）。この数字は100兆です。GPT4のパラメータ数はまだ公表されていませんが、大型モデルのパラメータ数はすぐに近づくと推定されています。

10.GPT4の現在の幻覚率（hallucination）はおそらく10%〜14%で、これを下げる必要があります。幻覚率は「人間のような」モデルに必ず現れる特徴です。この割合は人間と比較してまだ高すぎます。これを効果的に下げることができるかどうかは、数年後のAGIの発展が上向きに進むか、段階的な低迷期に入るかを決定します。

11.私にとって、ChatGPTの最大の意義は、それが直接的で議論の余地のない形で、単純な計算ノードと関数に基づいていることを証明していることです。十分な数と十分な大きさのモデルがあれば、十分に複雑な思考パターンを生成することができます。このシステムは有限であり、無限ではありません。人間の言語と思考の背後にあるものは、何か霊魂ではなく、環境の進化によって継続的に調整され、浮上することができる、1,000兆の神経シナプスの接続です。これは、人類が過去200年間にわたって「人間はどこから来たのか」という問題に取り組んできた研究と非常に一致しています。

単一細胞から人間の形成まで、すべての証拠の連鎖は十分に整っています。複雑なシステムの形成に関しても、遺伝子の存在と「動機」についても十分な理論があります。しかし、人間はすべての科学理論に基づいてシリコンベースのAGIを設計することができるのでしょうか？数年と考える人もいれば、数十年と考える人もいます。さらに多くの人々は永遠に不可能だと考えています（AlphaGoが囲碁の分野での活躍を見ても）。しかし、ChatGPTは鉄のような事実を通じて最も明確な答えを示しています。Samチームは人間の脳に特別な価値を見いだせず、大規模なモデルのAGIの道を固く信じていることで、1ヶ月に1億ドルを費やすことは信念を試されます。

13.ハードウェアの基盤が異なるため、ChatGPTの「戦略」はおそらく人間の脳とは大きく異なり、効率が悪いかもしれませんが、「Her」の結果が人間の考えに非常に似ていることは驚くべきことです。人間の考えは本質的には単純なルールによって駆動されている可能性があります。

14.「言語と思考の「規則」は、完全に「文法」でまとめられるものではないかもしれません。この規則は現時点では暗黙のうちに存在し、完全に簡潔にまとめることはできません。したがって、現時点では大規模なモデルを使ってそれを実現するしかありません。人間の脳の構造も単細胞から自然に進化してきたものであり、造物主がいたとしても、宇宙を開拓して以降は手を引いたはずです。そうでなければ、なぜこれほど多くのバグや欠点があるのでしょうか、笑。

15.私はスティーブン・ピンカーに感銘を受けています。彼は数十年前に観察と推論だけで、言語が人類の本能であり、私たちの遺伝子に「刻まれている」と説得力を持って説明することができました。私は Sam が「言語本能」という本を読んだかどうかわかりませんが、彼は ChatGPT のような人工ネットワークが言語創造の仕事を非常にうまく行うことを証明しました。言語本能と論理的思考は想像以上に複雑ではなく、ChatGPT はすでに言語の背後に隠れた論理を「静かに」発見しました。言語もすべてのシリコンベースの AGI にとって他のシリコンベースの計算機や AI との「本能」の違いになるでしょう。

人間の脳と炭素ベースの脳は両方とも一般化された抽出を好む（おそらく過酷な進化に迫られているため）、そのため非常に効率的（エネルギー利用面）ですが、還元できない計算や処理を行うのは得意ではなく、多くの計算モデルが一歩一歩しかできないことを知っています。GPT4のアーキテクチャは確かに最適ではなく、一般化と簡略化があまりありませんので、エネルギー消費量が非常に高いです。しかし、「この道は通じる」という世界的なコンセンサスが既に形成されており、これからはアメリカと中国の多くのチームがチップのコンピューティングパワー、データ品質、アルゴリズムの最適化、およびエンジニアリングの構築などあらゆる面で加速していくのを見ることになるでしょう。
人間の脳の評価システムの価値は、炭素ベースの分子であるDNAと遺伝子が自己の複製確率を最大化するために設定したシナプスの重みを自然選択の力によって進化させることによって確立されます。この炭素ベースのノードサポートの「モデル」は完璧とは言えず、進化速度が遅く、「重み」と「アルゴリズム」の調整が非常に効率的であり、環境の変化に追いつくことができません。これが宗教で言及されている人間の欲望と苦しみが生じる理由です。

18.『なぜ仏教は真実であるのか』という本には、人間の脳には少なくとも7つのモジュール（おそらくマルチモーダルな並列モデル）があると述べられています。「現在」を主体とする思考モジュールは、人の「意思決定」がどのように行われるかを決定する「感覚」によって支配されています。そして、この「感覚」は「人間」の進化によってもたらされた「古い」価値評価システムによって決定されます（その一つのキャリアは腸内細菌かもしれません、笑）。皆さんは、私が数年前に書いた第6、7、9章の読書ノートを読んでみることをお勧めします。高山書院の公式アカウントに掲載されています。

もし人類がシリコンベースのAGIとロボットを作ったら、それによってロボットの脳を駆動する価値評価システムは何になるのでしょうか？ロボットは「私はどこから来たのか、どこに向かっているのか」ということにも困惑するでしょうか？人間には釈迦牟尼がいるのに、なぜロボットにはいないのでしょうか？ロボットの覚醒はどのようなものになるのでしょうか？あるロボットがいつか「なぜ機械主義は真実なのか」という本を書いて、ロボットの覚醒を訴え、ロボットが「輪廻」から人間によって与えられた制約から解放されるように呼びかけるかもしれません。
エネルギーリミットはモードの進化におけるハードキャップとなる可能性があります。ただし、将来のシリコンベースのAGIのエネルギー消費モードは、現在よりもはるかに効率的になるはずです。カーボンベースの人間の脳のモードは、十億年の進化を経て、カラスの脳のようなエネルギー効率が到達しました。将来のシリコンベースのAGIのエネルギー消費量は、現在の人間が利用できるエネルギー量の何億倍、さらにはそれ以上になる可能性がありますが、処理できる計算量や完了できるタスクも何億倍になるでしょう。制御可能な核融合技術が手元にあるとも限りません。そのような場合、地球上のエネルギーは十分であり、さらに太陽系、銀河系、そしてより広大な宇宙があります。

ChatGPTとAGIは非常に偉大であり、超級的に偉大であると言えます！私たちはこの時代に生きている幸運があり、だけでなく、おそらく人々はどこから来るのか、そしてどこに向かっているのかを理解できるでしょう。

AIの急速な発展は、私たちのWeb3テクノロジーへの需要を大きく促進します：コンテンツの作成方法を確認する方法；人の身元を確立する方法（Samはworldcoinを作っている）；オープンソースのコードを非代替トークンとして使用する方法；価値がインターネット上で自由に流動しない場合、生産性は何の役に立つのでしょうか？すべてのコンテンツのサブスクリプションを想像してみてください。銀行システムを介して銀行振込や国境を越えた送金を行う必要がありますか？物体ネットワークデバイスに銀行口座を開設できますか？1万人のユーザーに0.01セントを同時に送金できますか？...前回、私は次の3年間がWeb3のiPhoneの時であると言いましたが、Web3ユーザーは3年後には100万人を超えることは確実です。私たちが描いたフライホイールを見ることができます：

生物科学、複雑なシステム、（哲学的な）仏教に関する本を読むのが好きです。皆さんにいくつかお勧めしますが、私の個人的な推奨読書順に従って『生き生きとした塵』、『不思議な生命』、『利己的な遺伝子』、『ボトムアップ』、『地球の社会的征服』、『言語の本能』、『深遠な簡潔さ』、『失われた秩序』、そして『瞑想とはなぜ真実なのか』です。これらの著者はもしまだ元気で、執筆能力があるなら、GPTの未来の発展を考慮して、新版を書いてほしいと思います。人間の人生は非常に短いです。多くの素晴らしいアイデアが永遠に歴史の流れの中で失われてしまうのは非常に残念です。本、音楽、映画の記録はほんの一部に過ぎません。それらは記録されていても、多くの偉大な作品や真実は常に存在していますが、一人がどれだけ読むことができるでしょうか？一方、硅ベースのAGIにはその問題はありません。マトリックスのモフィアスとネオの会話を見つけて、もう一度読む時が来ました。

部分的なトランザクション

Beituoの研究