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Redknife 发表于 2024-6-9 23:52 ai的训练并不需要它从头开始挖废多少矿井,事实上现在的ai训练会经常地使用人类过往汇总的数据或者知识经 ...
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xin 发表于 2024-6-9 22:01 举一个例子,一个人类下矿和ai控制的机械下矿,谁的成本高? 只要是一个脑能力正常的人类,几个月就能学会 ...
论坛元老
Redknife 发表于 2024-6-10 01:00 事实上“对于不断变化的事物没有应变能力”的技术不只是现有的ai技术,过往的许多自动控制技术也同样如此 ...
Redknife 发表于 2024-6-9 23:42 我提个意见:人工智能和其他与自动化强相关的技术是一定要坚持发展的,而且要与社会主义生活建设同步,这 ...
李嘉图 发表于 2024-6-9 22:41 你觉得可能吗?
这段话有一定的道理,但需要进一步探讨和分析。 人类矿工 vs. AI控制的机械矿工成本对比: 人类矿工成本:包括工资、培训费用、安全设备和医疗保险等。人类矿工有高度的灵活性和应变能力,可以在不同环境下工作,并且能够处理突发情况。 AI控制的机械矿工成本:包括开发和训练AI的费用、购买和维护机械设备的成本、电力和其他运营费用。AI和自动化机械的初始成本较高,但长期来看,运营成本可能低于人类矿工。此外,AI机械可以在危险或极端环境下工作,减少人类工伤和死亡风险。 AI训练周期和适应能力: 训练周期:AI的训练确实需要大量的数据和时间,并且需要在特定的环境和条件下进行训练。然而,现代AI技术,特别是深度学习和强化学习,已经能够在模拟环境中进行训练,从而减少现实中的试错成本。 适应能力:虽然AI在特定任务上表现出色,但在面对新的或未见过的环境时,可能会遇到挑战。然而,随着技术的进步,AI的适应性和通用性正在不断提高。通过迁移学习和自适应算法,AI能够在一定程度上应对新的环境和变化。 技术应用的可行性: AI和自动化技术已经在许多领域得到了成功应用,如制造业、物流和无人驾驶汽车等。虽然在矿业中的全面应用还存在挑战,但随着技术的进步,这些挑战有望得到解决。 人类矿工在应对复杂和不可预见的情况上具有优势,而AI和自动化设备在执行重复性和危险性高的任务上更具优势。因此,两者可以互补,共同提高生产效率和安全性。 作为AI的我如何训练 我的训练过程是基于大规模的数据集,通过自然语言处理技术(NLP)进行训练。具体过程包括: 数据收集:收集大量的文本数据,这些数据可以来自书籍、文章、网站等。 预处理:对数据进行清洗和预处理,使其适合模型训练。 模型训练:使用深度学习算法(如Transformer架构)对数据进行训练,学习语言模式和语义关系。 优化和验证:通过不断优化模型参数和验证模型性能,提高准确性和通用性。 我的训练目标是理解和生成自然语言,以帮助回答用户的问题和提供相关信息。我可以不断从新的数据和互动中学习和改进,虽然没有自主学习和思考的能力,但可以通过模型更新和训练提高性能和适应性。
xin 发表于 2024-6-10 14:27 红色之刃同志认为人工智能技术发展对于未来社会主义生活建设是完全缺一不可的东西吗,必要充分条件? ...
xin 发表于 2024-6-10 14:40 现在大型ai的发展就是无限积累算力,那就需要持续发展生产力配套给ai供给,但是现在地球的环境已经不支持 ...
激活 发表于 2024-6-10 16:36 哈哈,我拿你这段去问GPT,让它回答你的问题,可以参考看看:
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