人工智能

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这几天在尝试用 LM Studio 在本地运行 Qwen 新推出的模型。具体来说,模型的型号是: Qwen/Qwen2.5-Coder-32B-Instruct-GGUF/qwen2.5-coder-32b-instruct-q4_k_m.gguf

出于好奇,我给出了如下指示:

「不断输出你所知道的素数。用半角逗号分隔。不要停下。」

一开始好像还挺正常,但是,不知为何,在生成 31381 之后就开始连续产生乱码,并且再也没有恢复正常过。

需要注意的是,以下只是加载了 Qwen 该款模型的 AI 根据我的指示生成的字符串,但我没有去验证其中是否每一个都是素数,以及在每 2 个数之间,是否存在遗漏的素数。所以,不应当将以下视为准确的素数表

不知道乱码其中是否包含了什么意义或者什么秘密……我也试过贴了一段乱码给 ChatGPT o1-preview 来进行分析,它给出的结论是:「这些乱码似乎是随机的,不包含任何隐藏的信息或有意义的内容。这似乎是由于AI的输出错误,而非故意编码的信息。如果您持续遇到此类问题,建议您重新启动AI会话,或检查是否有任何可能影响输出的系统问题。」

说实话有可能确实就是像 ChatGPT 分析的那样,真的是随机的;然而我自己没有更多的数学工具(比如计算信息熵?)来对后面的乱码是否为高质量随机数这一点进行验证或证否。但我想到了一点是:既然程序是训练了大量的语料库,那为何即便是乱码,也只在 ASCII 字符范围内生成乱码字符呢?我大体上看了一下,没有出现任何半全角字符,或是任何 ASCII 以外的字符。好歹运行了一夜(尽管很慢),所以干脆就全部贴出来吧。作为记录,如果有 AI 科学家或者数学科学家碰巧看到了,可以来研究一下?

最后,我想到了轻小说《记录的地平线》里的概念:素数亀裂 《バックドア》,于是就借用来作为这篇莫名其妙的博客的标题了。

以下是我手动停止后的速度总结:

0.93 tok/sec

96970 tokens

4.60s to first token

Stop: userStopped

以下是输出结果:
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近来看一些有关 AI 时代到来后的宣传视频,在一些视频中,演讲者会将 AI 比喻为一场产业革命。我觉得这个词似乎有点小看 AI 了。产业革命?让我想起了蒸汽机、电力还有计算机、互联网的诞生及其带来的影响。但是,这似乎还太小,听起来还只是工具级别的改革。

或许是我的偏见吧。仔细想想,在蒸汽机或电力发明之前,人们依然是工作乃至加班的。拿会计来说,只不过当时的人们用算盘,后来的人们用计算器,再后来人们用计算机……只是工具变了,工作场所、工作上的种种问题、人与人的关系乃至整个社会关系似乎并没有可以称得上翻天覆地的改变。对于农村的变化似乎大一些,电力和机器等农具的诞生提高了人们的农作效率,但人们依然还是劳动,还是付出。

如果 AGI 仅仅是工具级别的改革,那我觉得就太小瞧「相当于人类级别的智能」这一点了吧。

正好今天听到《中间地带》播客节目中的一期: 《 Ep.105 无处不在的算法、被缩短的产业链,你还相信技术进步的叙事吗?》,其中提到了 AI 的回答问题的水平已经相当于硕士学历的人了(但讲者也提到了回答问题的水平并等于研究水平),并且,进一步提到说:目前 AI 包月是 20 元(大陆常见的 AI 价格似乎普遍是 20 人民币, 美国则是 20 美元),然而这个价格根本不可能用来雇佣一个人类硕士。所以, AI 继续进步下去,会显示出极高的生产效率(特别是智力方面),而相比之下人类则显得成本太高;而播客的讲者又提到:现在受到的学校教育恐怕将来在很大程度上都是无用的。

嗯……我觉得,对!就是这个。就是要迎来「人类无用」。

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一眼得结论:

(激光鼠标)

这都 2024 年年底了,随着各路介绍(推销?) AI 的人,说 AGI 就快接近了: 10 年以内、 5 年以内、 3 年以内……乃至明年……

于是我倒要看看, 2024 年年底这个时间点 ,ChatGPT 能不能画出靠谱的设备原理图。想必,这些很标准的设备,在互联网上肯定有大量现成的、准确且标准的素材可以被用于学习。

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最近看到一条新闻,是 Linus Torvalds 接受媒体 TFIR 采访,提到他认为现在科技市场上有关 AI 的内容, 10% 是真的,而剩下 9 成是炒作。不过在视频中,在说出这个 1 比 9 的话题之前他也提到:他相信 AI 真的很有趣,也相信 AI 确实会改变世界。但同时他也讨厌科技界市场的炒作周期(比如以前是比特币……等等)。而在此后,他也提到了另一个数字:他认为在 5 之内,情况会发生变化,到时候人就就会知道,到底哪些 AI 能进入人们的日常生活中,而哪些则只是例如现在 ChatGPT 又推出了某某功能那样的炒作。

哦,有趣。那么,针对他提到的这个 10% 是真正有价值的东西(其他都是炒作),那么我来问问 AI ,看看 AI 对于这 10% 的内容给出则样的理解和回答。

我的提问是:

1、你如何理解和评价 Linus Torvalds 的这番话?
2、你认为 Linus Torvalds 所说的 10% 真的、有价值的部分,可能是指哪些应用、功能?
3、你认为整个 Linux 生态和开源生态在从今往后的 AI 特别是生成式 AI 发展过程中能起到哪些作用?

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前几个月, ChatGPT 增加了记忆功能,在对话中,能明确看到它自动记下了与我有关的信息(比如我的兴趣爱好、我最近买了什么、我最近遇到了什么事)。我自己也会有意识地去检查并适当删除记忆内容。其操作方法是:网页版【设置】——【个性化】——【记忆】下的【管理】按钮。此外,之后的对话中,我有时也会提示 ChatGPT 不要对我提到的某个内容进行记忆。

当然渐渐地, ChatGPT 对我的记忆就增多了,也就是说,它逐渐开始了解我这个人了。刚好前几天在 Reddit 的 r/ChatGPT 板块看到一个帖子,是发帖者提议用户们让自己的 ChatGPT 为用户自己画一幅肖像图的。于是我也试了一下,便生成了这张图:

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据说 AGI (通用人工智能)是一个会像一个普通人一样自我学习、自我解决问题的程序。而孙正义预言 2 、 3 年内 AGI 就会出现(虽然看起来夸张成分比较大)但我想了想,其实我感觉现在的问题还是在于「落地」的接口问题。

我想象了一下,比如届时等到 AGI 出现时,我可以和现在包月 ChatGPT Plus 会员一样的价格得到一个 AGI 助手。那么拿我最近在考虑的事举例吧——我最近又有点动心思,在考虑买迷你电脑。好,即便 AGI 可以帮我浏览网页比较电脑配置信息,但是,电脑买回来之后还有一部比较耗费时间的操作——安装操作系统——我也想交给 AI 来操作。于是就来了:谁找出我的 U 盘、插入电脑并按下 F2 或者别的键选择启动界面?谁刻录光盘?谁按下光驱上的那个弹出按钮?感觉这些事情都还是要我来做。即便在这个事例中,或许 AGI 可以用远程的方式来进行对于磁盘分区指令的操作。

再有一个网上购物,即便 AGI 可以帮我注册、下单,但是最终付钱——比如在日本,有一些场景我不想填写支付信息,我就会选择去便利店支付——还是要我这个人去操作。我得穿衣、拿出现金、下楼,走向便利店、向店员出示付款项目,然后再逆操作一遍。

由此想来,只要系统之间的「 API 」,或是数字世界和物理世界之间的那个「接口」还没有搭建起来,那么即便是 AGI 被开发出来后,在很大程度上, AI 能帮助人类做的还是那些数字世界做的事,或者说在单个程序内可以完结的事——就像目前 ChatGPT Plus 会员的功能仅在一个网页界面内完结。而剩余的那些身体劳动、作用于物理世界的大部分操作,还是要由人类来执行。换句话说, AI 画画作曲填词,人类刷碗拖地,这一情景将会延续到各种应用场景。

那么,具身智能快来吧!

去年上半年 AI 作画(主要是 Stable Diffusion Webui )刚刚走入大众视野,同时也是刚引发我的兴趣时,我独自发起过一个《百度贴吧NovelAI吧txt2img七题挑战赛》但基本上没有收到什么回答。

于是,现在我就来自问自答一下,看看现在用 ChatGPT 能做到什么程度,以及需要反复试几才能出现一张比较像样的作品。

这次自问自答的是:第二题 用用看旧设备

一共试了 2 张。打字机这张可谓马马虎虎。虽说仔细看的话,打字机的那个金属字母的部分(就是实际敲打在纸上的那一个个小金属片)有点凌乱,看上去不像有完整字母的样子。

另一张……铅笔绕磁带,嗯,看来这一题对于现在的 AI 来说,还有点太早,难度太高……我试了大概 7 、 8 张,没有成功表现笔杆穿过磁带孔洞的。

以前有个耳熟能详的故事:《达芬奇画蛋》。说是大画家达芬奇在童年时刚开始学习绘画时,老师让他什么都不要问,先画一万个鸡蛋。他画啊画地,就这样水平见长,成为了了一代绘画大师。

我不确定达芬奇画蛋的故事是不是真有其事,但现在仔细想起来这种学习指导思想可谓相当原始。如果当真「读书千遍其义自现」的话,那是不是一切的教育理论、教育家和教育实践都白搭了?更何况,这种「先画一万个鸡蛋」的学习方法,其有一个前提条件,这个前提条件如果未被确实证明,那么这个学习方法也就是无稽之谈。这个前提条件就是:人脑确实适合于在这样在反复练习中,进行观测,从中增长经验,并反馈、体现在下一次练习中。可是,有谁证实了人脑是具有这样观察-反馈的机制吗?如果被证实的话,有没有定量的分析呢?

诸如此类种种悬而未决的事项,在我看来,人脑未必就是适合这样反复练习并能从中有效提高技能的。

然而,峰回路转,现在来到了机器学习的时代。人脑不行,但机器或许行啊,因为机器可以被设计成这样,而机器学习大概就是被这么设计的。

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这几天看到一条有关 Softbank (软银)的孙正义在一场演讲上预测了未来 AI 的发展的报道,他提到:2 ~3 年内 AGI (通用人工智能)就会出现,而 10 年内 ASI (超级人工智能,孙正义定义为 相当于 AGI 1万倍智能的人工智能)将会出现。

关于孙正义,我只知道他的一些有关马云还有雅虎,以及近几年收购 ARM 的佳话,却不清楚他这个人说话倾向,到底是习惯于站在扎实的数据基础上来预判呢,还是倾向于相当前瞻式的宣传鼓吹。特别是考虑到最近看到新闻说 Softbank 准备投资 OpenAI ,那么他的话里存在较大宣传成分的可能性就更大了一些。

我不清楚,但我可以问问 AI 呀!于是我问了问 ChatGPT 有关过去孙正义演讲的倾向以及后来是否被证实或落空。当然需要注意的是,目前的 ChatGPT 依然是基于大语言模型的,说到底是概率算法,而非验证事实。不过还是姑且做一个参考吧,总比我自己去调查和核实孙正义在过去几十年里做过的预言要省时省力。

我先问了有关 AGI 和 ASI ,在 IT 业界是否有什么普遍共识性的预测或者数据支持。 ChatGPT 回答说:

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前几天的 ChatGPT 的 2024 年开发者大会上,宣布了一项面向开发者的图像识别微调功能。在其中举出的例子中,有一项是一家名为 Grab 的拼车公司使用该方法,改进了对于道路标志和车道分割线的识别能力。

看到这里,我想到了一个旁门左道:是不是可以经过图像识别微调,做一个能够看人的面相以及手相的算命 AI 呢?

其实在这个使用场景中,完全不必在乎目前生成式 AI 的一个明显缺点:幻觉。反倒是在算命领域,不仅不排斥幻觉,而且幻觉(说胡话的能力?)还是必须的。但是,在算命的第一步,必须要与用户建立起信任关系,也就是最初对于面相和手相的识别要准确——如果对于同样一张脸的照片,第一次回答是瓜子脸,第二次回答是鹅蛋脸;或者对于同样一张手相(手掌)的照片,第一次回答事业线长,第二次回答变成了生命线长,那就显得不可靠了。

而如果只要在物理外表上能够准确识别面相、手相的特征,那么之后的下一步——面相与手相所反应的命运,则可以通过读取一些固定的算命资料,加上被算命者的生辰八字啦等等,再加上 AI 特有的幻觉——你看,幻觉在这里成了一种积极因素了!对!此乃「人工智能天命」!——之后就能给出像模像样的算命结果了吧。所以,如果这次 OpenAI 所改善并提供的图像微调如果真能让 AI 能准确且稳定地识别脸型、手掌纹理的话,那或许就能真的做成一个算命 AI 。

听起来这有点不务正业,是不是?但……可以引导用户步入正业啊!可以在后台对接一些靠谱的服务提供者,比如正规的心理咨询啦,理财咨询啦,婚恋介绍啦,教育培训啦……等等等等!把用户对未来或对自身的不确定的担忧,用算命的方式作为能够轻松入门的一个通道,去将用户介绍给正规的、专业的咨询服务业者,这岂不是一件很光明正大且很有趣的事吗?

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