AI

All posts tagged AI

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:第三题:哎呀,扣子扣错了。

太难了!试了 10 张以上,都没能成功画出扣错扣子没对齐的样子!即便是让 Claude 生成英文的提示词,还是很难达到我想要的效果。

看来对于并非常态的图片数据训练还远远不足啊……

上一次用 ChatGPT 创造自画像类似,这几天看到 reddit 上一个帖子启发,说以类似的方式,让 ChatGPT 参考对我保存的记忆(即用户数据),而画一张我宿敌的肖像。

它给我画出的是:

并附说明:「Here is the image of your arch nemesis, embodying intellect and mystery, with an aura of knowledge and time manipulation. 」

翻译过来就是:「这是你的死敌的形象,体现了智慧和神秘,拥有知识和操纵时间的光环。」

呃……不太可爱。好吧,有点凶。

于是我又指示画了一张女性版本的我的宿敌:

继续阅读

前一阵子 OpenAI 更新了适合推理的 o1 模型(虽然还是preview版)。而就在最近几天, Claude 也更新了 3.5 Sonnet 模型。

于是我就试了一下用两者来编写 Windows 98 版本的扫雷游戏。我的指示如下:

第一个指示:「你是否知道Windows98上的扫雷游戏?如果知道的话,请全面完整叙述其功能。在下一条指示中,我会请你把它做成静态网页,用Javascript实现,所以请不要遗漏或错误写出功能。请你先用适合给AI编程用的方式,叙述其功能。」

第二个指示:「好,输出用HTML、JS等代码实现整个游戏吧。」

因为代码太长了,我就不发出来了。直接各自截个图吧。

这是用 Claude 3.5 Sonnet 模型制作的:


继续阅读

之前试过 Google 的 NotebookLM AI 笔记本(能这么叫吗?)能从上传的 PDF 文档中整理出内容、生成提问,甚至于生成谈话播客内容的音频。可惜,我之前的尝试的时候,只能生成英语对话。于是我就想到,能不能用 ChatGPT 来试试看生成播客的文字稿呢?而内容,我则选择了 Wikipdia 上的条目。

我先尝试了日本 Falcom 这个条目。当然,在此之前,我告诉 ChatGPT 的指示是:



我看到别的AI能帮助用户生成播客。不过目前你不具备同时模仿2人对话配音的功能。所以我想让你尝试帮我写播客文字稿,模仿一期播客节目中的2位或多位主持人在对谈。我想以Wikipedia的页面的一个个词条作为每一期博客的谈话内容、题材,以轻松的方式向播客收听者介绍该词条的所涉及的知识。当然,如果你觉得需要多个Wikipedia页面的话,也可以。不过,我想先知道,如果你要访问Wikipedia的话,我贴给你URL就好,还是要贴给你页面内的文字内容?


此外,我也询问了 ChatGPT ,这样使用并衍生出新的别的形式的作品,是否符合 Wikipedia 的规范。得到 ChatGPT 的回答是:

继续阅读

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:

继续阅读

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。

继续阅读

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:

继续阅读

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?

继续阅读