AI与物理

这篇文章讲述了高中教师舒曼如何创立了LAION数据集，该数据集成为了各种生成模型，如谷歌Imagen、Parti和Stable Diffusion的基础。舒曼团队通过抓取随机HTML代码和描述性文本来建立数据集，并将这些图像与描述性文本联系起来，最终形成了超过4亿个图像-文本对。LAION data集被广泛应用于诸如Google Brain等论文和实验中，引发了科技大佬们的关注，但也引发了对数据隐私和社会影响的担忧。尽管如此，舒曼仍然保持着对数据的独立性和工作的独立性，继续在德国汉堡市担任普通高中教师。

这篇文章主要讨论了ChatGPT的人机环境系统智能方面的不足。首先，ChatGPT的基本功能尚未完全展现，其"阴"的部分（即默会隐性的部分）还停留在人类与大数据交互的浅层部分，缺乏深度。其次，人工智能技术的发展趋势延续了从人到机再到人机、人机环境系统的研究路径，但最困难的部分——智能最底层的"神秘之物"——指称的破解问题是其瓶颈。此外，ChatGPT在数据、推理（算法）、指称的交互方面都存在缺陷，例如在数据方面，其对小数据和小样本的处理能力不足；在推理方面，其不具备真正的智能特征；在指称方面，其核心是计算智能、数据智能，缺乏知识来源的产权和结果的风险责任。

这篇文章主要探讨了工具导向学习在人工智能中的应用，分为命令生成、操作推荐和策略制度三类。文章介绍了两种学习工具知识的方法——Zero-shot 和 Few-shot，并强调了探索性的强化学习的重要性。同时，作者提出了几条开放问题以推动工具学习的发展。

这篇文章讨论了人工智能在逻辑推理方面的局限性。虽然人工智能可以处理大量数据和进行复杂的计算，但在理解和应用逻辑方面仍然存在挑战。作者通过举例说明，人工智能在图像识别等方面的表现优越，但无法理解人类的语言和复杂概念。因此，逻辑推理仍然是人工智能需要不断学习和改进的领域。