诺贝尔的奖与马斯克的车
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2024-10-13 12:30
山东
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2024年诺贝尔奖舞台，AI科学家成了绝对的主角。物理学奖被John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton两位大神收入囊中，他们的人工神经网络研究，让机器学习从科幻变成了现实。Hopfield和Hinton，他们不仅仅是在玩转神经元，更是在用物理学的老本行，重新定义了信息处理的游戏规则。他们的研究，就像是给计算机装上了“大脑”，让这些冷冰冰的机器也能学习和记忆。而化学奖则被David Baker、Demis Hassabis和John M. Jumper三位瓜分，他们用AI搞定了蛋白质设计和结构预测，这可是生物化学领域的“圣杯”。Baker、Hassabis和Jumper则通过AI模型AlphaFold2，预测了几乎所有2亿种蛋白质的结构，这一成就在以前需要数年时间，现在只需几分钟即可完成。另一个新闻是马斯克发布了新车，车是真漂亮，就像是Midjourney画出来的未来科幻车，不过，这车没方向也没踏板。以前除了司机外，大家会以下面的列表来衡量自己的工作是否会被AI替代，现在看起来，这个表格并不准确。![]()
因为，代表着智商与学识双高的研究员，都有可能被AI取代，那么AI还有什么干不了的？
这两件事对于普通人有什么启示呢？
首先，如果AI能在诺贝尔奖这样的高端领域大放异彩，那么它在我们日常工作中的潜力也是巨大的。比如，你是个市场分析师，AI可以帮助你从海量数据中洞察消费者行为；你是个设计师，AI可以提供创意灵感，甚至帮你生成初步的设计草图。这就像是，如果你是个园丁，AI就是你那把能自动修剪任何形状的智能剪刀，让你的工作事半功倍。因此，全面了解AI，找到符合自己工作规划、职业发展的AI技术进行深入学习，是非常必要的。保持对AI的关注，就像是在关注一个不断更新的宝藏地图，总能发现新的机会和财富。其次，要了解AI的能力边界。虽然AI在某些领域表现出了超人的能力，但它并不是万能的。比如，AI可能在处理大量数据时得心应手，但在理解人类情感和创造性任务上，它可能就没那么在行了。这就像是，AI可以帮你计算出完美的食谱比例，但它尝不出味道，也创造不出那种“妈妈的味道”。因此，我们需要了解在哪些领域可以依赖AI，哪些领域还需要人类的直觉和经验。这些领域的从业者，目前看就还算是安全的。这样，我们就能更好地利用AI作为工具，而不是被它所取代。最后，随着以AI为主的研发技术更新速度越来越快，知识有效期的衰减速度也越来越快。这意味着，今年学习的有些知识有可能明年就没用了。这在AI领域尤其明显。这就像是，你去年买的最新款手机，今年可能就已经落后了。所以，越是吃技术饭的，会越累。因为，必须有终生学习的习惯，不断更新自己的技能和知识，才能跟上时代的步伐。这不仅是为了不被时代淘汰，更是为了在这个快速变化的世界中找到自己的位置。就像那句老话说的，“活到老，学到老”，在AI时代，这不仅是一句格言，更是一种生存的必要。总之，AI的崛起，不仅仅是科技界的一次革命，更是我们每个人生活的一部分。让我们拭目以待，看看AI还会给我们带来什么样的惊喜吧！。您的点赞与分享是我们前行的动力
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