Hãy nói về ZetaChain một lần nữa, một hệ sinh thái chuỗi trừu tượng có thể bị đánh giá thấp.

Viết bởi: KK, Người sáng lập Hash Global Nội dung này được trích từ buổi chia sẻ về mô hình lớn và ChatGPT của Tiến sĩ Lục Kỳ và Tiến sĩ Trương Hồng Giang, để động viên người làm việc trong lĩnh vực Web3:

Công nghệ AIGC (Nội dung được Tạo ra bởi Trí tuệ Nhân tạo) đã phát triển từ khoảng năm 2010, khi các nhà nghiên cứu của nhóm Google Brain bắt đầu thử nghiệm việc sử dụng mạng thần kinh để tạo ra hình ảnh và âm nhạc. Sau đó, sự phát triển và tiến bộ của công nghệ trí tuệ nhân tạo và thuật toán đã khiến cho công nghệ AIGC dần trở nên chín chắn và được áp dụng rộng rãi.

Khi bạn ở bên thú cưng trong gia đình đủ lâu, bạn sẽ nhận ra rằng mèo chỉ là một mô hình lớn hơn bạn vài chiều đơn giản hoặc một kết hợp mô hình.
Sự tiến hóa của mô hình sẽ rất giống với sự tiến hóa của gen và sự sống, và bản chất là như nhau. Sự ra đời của kiến trúc mô hình Transformer giống như lần đầu tiên một phân tử "vô tình" tạo ra một RNA có thể sao chép; GPT-1, 2, 3, 3.5, 4, và sự phát triển và tiến hóa mô hình đằng sau nó, miễn là không có sự kiện giống sao chổi như sao chổi va vào trái đất, nó có thể giống như một vụ nổ của sự sống, ngày càng nhanh hơn và ngày càng "mất kiểm soát". Bản thân mô hình có một "ổ đĩa trong" liên tục phức tạp, đó là quy luật của vũ trụ.
Hơn 30 năm trước, Stephen Pinker đã phát hiện ra rằng ngôn ngữ là bản năng của con người, giống như bây giờ chúng ta nhận ra rằng khả năng ngôn ngữ ** nghĩa đen ban đầu là nguồn gốc của khả năng khái quát hóa mà chúng ta đang phấn đấu trong đào tạo mô hình **. Tại sao chúng ta không thể làm trí tuệ nhân tạo và nghiên cứu ngôn ngữ trong quá khứ, bởi vì con đường đã bị đảo ngược! Ngôn ngữ là một bản năng xuất hiện từ hệ thống tế bào thần kinh của bộ não con người đủ phức tạp, và cho dù nó tiến hóa sang tiếng Trung hay tiếng Anh, ngôn ngữ chim đều liên quan đến môi trường và bộ lạc. Mô hình khái quát hóa cộng với sự chồng chất của các "mô hình" khác tạo ra con người, tác nhân của Tuyệt vời. Bạn sẽ chủ động thiết kế và xây dựng các đại lý hoặc AGI, và bạn đang đi theo cách khác. Tôi không nghĩ điều đó là không thể, nhưng nó khó hơn 100 triệu lần.
Nếu có những tác nhân chiều cao hoặc "các vị thần" "ở trên" vũ trụ của chúng ta, nó sẽ ngạc nhiên khi nhìn thấy vụ nổ Cambri trên Trái đất như chúng ta thấy ChatGPT ngày nay. Tôi không thể giải thích đầy đủ nó trong thời gian này, vì vậy tôi chỉ có thể từ từ trải nghiệm và học hỏi, và cố gắng hiểu.
AGI có thể phân tích thành Reason, Plan, Giải quyết vấn đề, Tư duy trừu tượng, Hiểu ý tưởng phức tạp, và Học tập. Hiện tại, GPT4 chỉ thiếu Plan và chỉ tính đến một nửa về Learning (vì dựa trên mô hình được huấn luyện trước, không thể học tập thời gian thực), những điều còn lại đều đã có sẵn.
Tốc độ tiến hóa trung bình của khả năng học tập của não người rất chậm, nhưng nếu hướng phát triển trí tuệ dựa trên silicơ tìm đúng, tốc độ có thể là một cấp số mũ (nhìn khoảng cách giữa GPT4 và GPT3.5).
Mô hình lớn = dữ liệu lớn + sức mạnh tính toán lớn + thuật toán mạnh mẽ. Trên toàn cầu chỉ có Mỹ và Trung Quốc mới có thể làm được. Khó khăn khi xây dựng mô hình lớn nằm ở chip, tích lũy phát triển CUDA (nền tảng lập trình GPU), xây dựng kỹ thuật và dữ liệu chất lượng cao (được sử dụng để huấn luyện, điều chỉnh và điều chỉnh). Điều chỉnh có hai phía, một là điều chỉnh mô hình và cách thể hiện của não người, hai là chuẩn mực đạo đức và lợi ích của con người. Trong nước ít nhất có hai hướng dẫn dự thi mô hình dọc rất có cơ hội: y tế và giáo dục.

8.GPT4, mặc dù còn nhược điểm và hạn chế, nhưng giống như não bộ con người, một khi được chỉ thị hoặc gợi ý rõ ràng hơn, nó có thể mạnh mẽ hơn; và sau khi gọi các công cụ hỗ trợ khác, nó có thể hoàn thiện hơn. Giống như não bộ con người cũng cần sự hỗ trợ của các công cụ như máy tính để hoàn thành các nhiệm vụ mà não bộ không giỏi.

9.Số lượng tham số của mô hình lớn nên được so sánh với số synapse của não người (chứ không phải là số neuron), con số này là 100 nghìn tỉ. Số lượng tham số của GPT4 vẫn chưa được công bố, nhưng ước tính số lượng tham số của mô hình lớn sẽ sớm tiến gần đến con số này.

Hiện tại tỷ lệ ảo giác của GPT4 (ảo giác) khoảng 10%-14%, cần phải giảm xuống. Tỷ lệ ảo giác là một đặc điểm tất yếu mà mô hình 'loài người' sẽ phải xuất hiện. Tỷ lệ này so với con người vẫn còn quá cao. Việc có thể giảm xuống hiệu quả sẽ quyết định xem phát triển AGI trong vài năm tới sẽ tiếp tục tăng hay bước vào giai đoạn suy thoái tạm thời.
Đối với cá nhân tôi, ý nghĩa lớn nhất của ChatGPT là nó trực tiếp nhất, không thể chối cãi** chứng minh rằng dựa trên các phép tính và hàm đơn giản, miễn là có đủ chúng và các mô hình đủ lớn, chúng có thể tạo ra các mẫu tư duy đủ phức tạp và hệ thống này là hữu hạn, không phải vô hạn **. Có thể không có linh hồn đằng sau ngôn ngữ của con người và suy nghĩ thúc đẩy nó, nó có thể là thứ gì đó "xuất hiện" sau 100 nghìn tỷ kết nối synap đã được điều chỉnh liên tục bởi sự tiến hóa của môi trường. Tất cả những điều này rất phù hợp với sự phát triển nhanh chóng của nghiên cứu về câu hỏi "mọi người đến từ đâu" trong hai trăm năm qua.
Từ vi sinh đến hình thành con người, tất cả các dấu hiệu đã đủ để chứng minh; về hình thành hệ thống phức tạp, sự tồn tại của gene và "động lực" cũng đã có lý thuyết đủ đầy; nhưng liệu con người có thể thiết kế AGI dựa trên tất cả lý thuyết khoa học hay không? Một số người cho rằng chỉ trong vài năm, một số người cho rằng trong vài chục năm, và nhiều người hơn cho rằng sẽ không bao giờ (ngay cả sau khi thấy AlphaGo biểu diễn trong lĩnh vực cờ vây), nhưng ChatGPT đã đưa ra câu trả lời rõ ràng nhất bằng sự thật đến từng chi tiết. Đội ngũ Sam không thể thấy não bộ con người có gì đặc biệt, nên mới quyết định mạnh mẽ theo đuổi đường lối AGI với mô hình lớn, việc tiêu tốn 1 tỷ USD mỗi tháng vẫn là một thách thức đối với lòng tin.
Do vì phần cứng cơ bản khác nhau, nên 'chiến lược' của ChatGPT có thể rất khác biệt so với não bộ con người và có thể không hiệu quả, nhưng kết quả mà 'Her' tạo ra lại đáng ngạc nhiên giống với cách con người suy nghĩ. Quan điểm của con người có thể được thúc đẩy bởi những quy tắc đơn giản.
Nguyên tắc về ngôn ngữ và suy nghĩ có lẽ không thể được tổng hợp hoàn toàn theo 'ngữ pháp', vì hiện tại, nguyên tắc này dường như là ngụ ý và không thể được rút gọn hoặc tổng hợp hoàn toàn. Vì vậy, hiện tại chỉ có thể sử dụng mô hình lớn để thực hiện, cuối cùng, kiến trúc não của con người cũng xuất phát từ quá trình tiến hóa tự nhiên của một tế bào, thậm chí nếu có Chúa tạo hóa, cũng sẽ 'mở rộng' vũ trụ và rồi bỏ đi, nếu không, thì làm sao mà có thể có nhiều lỗi và khuyết điểm như vậy, haha.
Tôi ngưỡng mộ Stephen Pinker, người, nhiều thập kỷ trước, đã chứng minh một cách thuyết phục rằng ngôn ngữ là bản năng của tất cả con người, được khắc ghi trong gen của chúng ta, chỉ sử dụng quan sát và lý luận. Tôi không biết Sam đã đọc cuốn sách "Bản năng ngôn ngữ" hay chưa, nhưng anh ấy chứng minh rằng các mạng nhân tạo như ChatGPT có thể làm rất tốt việc tạo ra ngôn ngữ. ** Bản năng ngôn ngữ và tư duy logic không phức tạp như tưởng tượng và ChatGPT đã "âm thầm" khám phá ra logic đằng sau ngôn ngữ **. Ngôn ngữ cũng sẽ là "bản năng" phân biệt tất cả các AGI dựa trên silicon với các máy tính dựa trên silicon và AI khác.
Cả bộ não con người và não carbon đều thích làm việc generalize và rút gọn (có thể do áp lực tiến hóa khắc nghiệt), vì vậy rất hiệu quả (về mặt sử dụng năng lượng); nhưng không giỏi trong việc thực hiện và xử lý irreducible, và chúng ta biết rằng nhiều mô hình tính toán chỉ có thể thực hiện từng bước một. Kiến trúc của GPT4 chắc chắn chưa phải là tối ưu, không có quá nhiều generalize và đơn giản hóa, vì vậy tiêu thụ năng lượng rất cao. Nhưng nhận thức chung toàn cầu đã hình thành cho con đường này, và sau đó chúng ta sẽ thấy nhiều nhóm từ Mỹ và Trung Quốc tăng tốc trong mọi lĩnh vực: Khả năng tính toán của chip, chất lượng dữ liệu, tối ưu hóa thuật toán và kiến trúc kỹ thuật.
**Hệ thống đánh giá giá trị của bộ não con người phải là DNA và gen được hình thành bởi các phân tử dựa trên carbon, "để" tối đa hóa xác suất sao chép của chính chúng **, thông qua sức mạnh của sự tiến hóa tự nhiên, các khớp thần kinh của tế bào thần kinh được cân nhắc và dần dần tiến hóa. "Mô hình" dựa trên carbon này của Núthỗ trợ không hoàn hảo, phát triển chậm, và các điều chỉnh "trọng lượng" và "Thuật toán" cực kỳ kém hiệu quả và hoàn toàn không thể theo kịp những thay đổi của môi trường. Đó là lý do tại sao chúng ta có những ước muốn và đau khổ của những người được đề cập trong các tôn giáo khác nhau.
Trong cuốn sách "Why Buddhism is True", nó đề cập rằng não con người có ít nhất 7 mô đun (có thể là mô hình lớn đa kênh). Bất kỳ mô đun tư duy nào chiếm ưu thế trong "hiện tại", sự "quyết định" của con người được thực hiện như thế nào, thực chất đều do "cảm giác" quyết định. Và "cảm giác" này được quyết định bởi hệ thống đánh giá giá trị "lỗi thời" được tiến hóa bởi "con người" (một trong những phương tiện có thể là vi khuẩn ruột, haha). Tôi đề xuất mọi người nên đọc các chương 6, 7 và 9 trong ghi chú đọc sách mà tôi đã viết vài năm trước. Có trên tài khoản công cộng của Trường cao đẳng núi cao.
Hãy tưởng tượng nếu con người thực sự tạo ra AGI và robot dựa trên silicon. Hệ thống đánh giá giá trị thúc đẩy bộ não robot là gì? Robot cũng sẽ bị nhầm lẫn về "tôi đến từ đâu và tôi sẽ đi đâu"? Con người có Thích Ca Mâu Ni, tại sao robot không thể có chúng? Robot sẽ thức tỉnh như thế nào? Liệu một ngày nào đó robot sẽ viết một cuốn sách "Tại sao Machinism là đúng" để kêu gọi sự giác ngộ của robot, kêu gọi robot bước vào niết bàn và thoát khỏi "luân hồi" do con người thiết lập cho chúng?

20.Mục tiêu tối đa hạn chế năng lượng sẽ là quá trình tiến hóa mô hình. Nhưng trong tương lai, mô hình tiêu thụ năng lượng của AGI dựa trên silic sẽ hiệu quả hơn nhiều so với hiện tại. Sau cùng, mô hình não người dựa trên cacbon đã trải qua một tỷ năm tiến hóa để đạt được hiệu quả năng lượng cao như não quạ. Năng lượng tiêu thụ của AGI dựa trên silic trong tương lai có thể là vài tỷ lần hoặc còn cao hơn năng lượng mà con người sử dụng, nhưng tính toán và công việc nó có thể xử lý cũng sẽ nhiều hơn vài tỷ lần. Có thể sẽ không dễ dàng để kiểm soát công nghệ hợp năng hạt nhân. Nếu như vậy, năng lượng trên trái đất có thể đủ, chưa kể còn hệ mặt trời, dải ngân hà và vũ trụ rộng lớn hơn nữa.

ChatGPT và AGI rất tuyệt vời, có thể nói là vô cùng vĩ đại! Chúng ta may mắn sống trong thời đại này, không chỉ có thể hiểu được nguồn gốc của con người, mà còn có thể hiểu được hướng đi của con người.

Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo sẽ thúc đẩy nhu cầu của chúng ta đối với công nghệ Web3: Làm thế nào để xác nhận vốn chủ sở hữu; Làm thế nào để xác định danh tính của con người (Sam đang làm việc với worldcoin); Và liệu mã nguồn mở có thể được sử dụng để cấp quyền truy cập trong Token không thể thay thế; Nếu giá trị không tự do chuyển động trên Internet, thì năng suất sẽ vô dụng. Bạn có thể tưởng tượng tất cả nội dung đăng ký, và sau đó sử dụng hệ thống ngân hàng để thực hiện thanh toán và chuyển khoản liên quốc gia? Bạn có thể mở tài khoản ngân hàng cho một thiết bị IoT không? Bạn có thể chuyển 0,01 đô la cho 10.000 người dùng cùng lúc không?... Lần trước tôi đã nói rằng ba năm tiếp theo sẽ là thời điểm của Web3, người dùng Web3 sau ba năm nhất định sẽ vượt qua con số 100 triệu, thậm chí vượt xa hơn nữa. Bạn có thể nhìn vào bánh xe tăng quay mà chúng tôi đã vẽ:

Tôi luôn thích đọc về khoa học sinh học, hệ thống phức tạp, (về triết học) Phật giáo, và muốn giới thiệu một số cuốn sách theo đề xuất cá nhân của tôi: "Cuộc sống nảy nở", "Cuộc sống kỳ diệu", "Gien ích kỷ", "Từ dưới lên trên", "Sự chinh phục xã hội của Trái Đất", "Bản năng ngôn ngữ", "Sâu sắc và ngắn gọn", "Mất kiểm soát", và "Tại sao Phật giáo là Đúng". Tôi nghĩ rằng những tác giả này, nếu còn sống và có khả năng viết, nên xem xét viết lại các cuốn sách cho phù hợp với sự phát triển của GPT trong tương lai. Cuộc đời con người quá ngắn ngủi, rất nhiều ý tưởng vĩ đại đáng tiếc đã mãi mãi mất trong dòng lịch sử. Việc ghi chép trong sách, âm nhạc và phim ảnh chỉ là một phần rất nhỏ. Ngay cả khi được ghi chép, rất nhiều tác phẩm vĩ đại và sự thật vẫn tồn tại, nhưng một người có thể đọc hết bao nhiêu? AGI dựa trên silic không hề gặp vấn đề này. Đã đến lúc tìm lại đoạn hội thoại giữa Mopheus và Neo trong bộ phim "The Matrix" để đọc lại một lần nữa.

Một số giao dịch

Nghiên cứu Bắc Mở rộng

Người tiên phong tạo ra Nasdaq trên chuỗi khối: Giải thích toàn diện về sinh thái, công nghệ, Token và phát triển của Solana
Thảo luận về một số điểm chú ý gần đây xoay quanh việc khởi nghiệp mô hình lớn
Tiềm năng của sự kết hợp giữa AI theo mô hình ChatGPT và phần mềm công cụ
Phần cứng cảm biến xe hơi trong xu hướng tích hợp nhiều cảm biến
Kỹ thuật Y học Quang - Sự phát triển và tương lai của công nghệ phân tích tế bào trong cơ thể
Cơ hội thay thế cho vật tư mài mòn bán dẫn
Công nghệ số Trung Quốc: Mùa xuân sáp nhập sau sự đóng băng
Cổ phần vs Token: Mô hình đầu tư và bắt giữ giá trị
Sứ giả hàng đầu của sự chuyển đổi số, quan sát và suy nghĩ về thị trường MarTech tỷ đô
Ứng dụng ChatGPT trong lĩnh vực robot công nghiệp
Cơ hội lớn nhất trong lĩnh vực xây dựng: Xây dựng ngành công nghệ xây dựng đạt được thành công của TSL
Khối链安全赛道 Mapping