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"青柠影院在线观看免费高清",　　文|GilPress　　预测是困难的，尤其是对未来的预测。不过，我们掌握着大量数据，它们可以帮助我们对未来做出有根据的猜测，或者至少可以突显出过去的预测在哪里、怎么样以及为什么未能如期实现。这些数据就是历史。　　对今天的英伟达来说，这些数据就是人工智能80年的发展历程，其中包含了资金的高峰和低谷、竞争对手的研发方法，以及公众的好奇、焦虑和兴奋。　　人工智能的历史始于1943年12月，当时神经生理学家沃伦·S·麦卡洛克（WarrenS．McCulloch）和逻辑学家沃尔特·皮茨（WalterPitts）按照（相对较新的）数理逻辑传统发表了一篇论文。在《神经活动的思想观念内在的逻辑演算》（ALogicalCalculusoftheIdeasImmanentinNervousActivity）一文中，他们推测了化和简化的神经元网络，以及它们如何通过传递或不传递脉冲来执行简单的逻辑运算。　　当时正在建立组织化学领域的拉尔夫·理莱（RalphLillie）将麦卡洛克和皮茨的工作描述为在缺乏“实验事实”的情况下“将‘现实’归因于逻辑和数学模型”。后来，当这篇论文的假设未能通过实证检验时，麻省理工学院（MIT）的杰罗姆·莱特文（JeromeLettvin）观察到，虽然神经学和神经生物学领域忽视了这篇论文，但它启发了“那些注定要成为一个新领域（也就是现在的人工智能）的狂热爱好者”。　　实际上，麦卡洛克和皮茨的论文正是“联结主义”（connectionism）的灵感来源，而联结主义正是当今占主导地位的人工智能的具体变体，只不过它现在的名字叫做“深度学习”。尽管它与大脑的实际工作原理并无关联（我们对大脑的工作原理仍然一无所知），但支撑这种人工智能变体的统计分析方法——“人工神经网络”——通常被人工智能从业者和评论家描述为“模仿大脑”。权威人士、领先的人工智能从业者德米斯·哈斯比斯（DemiseHassbis）在2017年宣称，麦库洛克和皮茨对大脑如何工作的虚构描述以及类似工作将“继续为当代深度学习研究提供基础”。　　教训1： 　　谨防将工程与科学、科学与揣测、科学与充满大量数学符号和公式的论文混为一谈。　　最重要的是，要抵制“我们都是上帝”的幻觉的诱惑。在过去的80年里，这种顽固而普遍的傲慢是科技泡沫和人工智能非理性繁荣周期性兴起的催化剂。　　这就引出了人工通用智能（artificialgeneralintelligence），即AGI。在不久的将来，我们将拥有具有类人智能甚至超级智能的机器。　　1957年，人工智能先驱赫伯特·西蒙（HerbertSimon）宣告：“现在世界上已经有了会思考、学习和创造的机器。”他还预测，十年之内，计算机将成为国际象棋冠军。1970年，另一位人工智能先驱马文·明斯基（MarvinMinsky）笃定地说：“在三到八年内，我们将拥有一台具有普通人类智力水平的机器．．．．．．一旦计算机获得控制权，我们可能再也无法夺回。我们将在它们的胁迫下生存。如果幸运的话，他们可能会把我们当宠物来养。”　　预见到AGI的即将到来可谓意义重大，甚至可以改变政府的支出和政策。1981年，日本通商产业省为第五代计算机项目拨款8.5亿美元，目标是开发出能像人类一样进行推理的思维机器。作为回应，美国国防部高级研究计划局（DARPA）在经历了漫长的“人工智能寒冬”之后，于1983年开始通过“战略计算计划”（StrategicComputingInitiative）再次资助人工智能研究，目标是开发出“能像人类一样看、听、说和思考”的机器。　　大约花了十年时间以及几十亿美元，各国的政府才不仅认识到了AGI，也认识到了老式人工智能的局限性。但在2012年，联结主义终于战胜了其他人工智能变种，关于即将到来的AGI的新一轮预测浪潮席卷全球。除了普通的AGI之外，OpenAI在2023年宣告，超级智能AI——“人类有史以来发明的最具影响力的技术”——可能会在十年内到来，“可能导致人类失能，甚至是灭绝”。　　教训2：　　对待这个闪闪发光的新事物要非常当心，要仔细、周到、明智地研究它。　　这个问题与前几轮关于我们距离为机器赋予人类智能有多近的猜测或许没什么不同。问问深度学习的“教父”杨立昆（YannLeCun）就知道了：“要让机器像人类和动物一样高效学习，我们还缺少一些重要的东西。但我们还不知道那是什么。”　　由于“第一步谬误”（即如果一个人成功地迈出了上山的第一步，他就认为沿着这条路走下去就能到达山顶，但事实并非如此），多年来，AGI已多次“近在咫尺”。耶霍舒亚·巴尔-希勒尔（YehoshuaBar-Hillel）是机器翻译领域的先驱，也是最早谈论机器智能局限性的人之一。他指出，如果有人演示了一台计算机正在做一件直到最近才有人认为它可以完成的事情，那么许多人就会认为，即使它做得很糟糕，那也只是技术进一步发展的问题，然后它就会完美无瑕地完成任务。人们普遍认为，只需耐心等待，最终就能实现这一目标。但现实却一次又一次地否定了这一点，早在20世纪50年代中期，巴尔-希勒尔就提出了警告。　　教训3：　　从不会做某件事到做不好某件事的距离，通常比从做不好某件事到做好某件事的距离要短得多。　　20世纪50和60年代，由于驱动计算机的半导体处理速度突飞猛进，许多人陷入了“第一步谬误”中。随着硬件性能沿着“摩尔定律”（Moore’sLaw）可靠的上升轨迹逐年提升，人们普遍认为机器智能将与硬件同步发展。　　然而，除了不断提升的硬件性能，人工智能发展的新阶段还引入了两个新要素：软件和数据收集。从20世纪60年代中期开始，专家系统带来了对捕获和编程现实世界知识的新关注，特别是专业领域的专家知识，尤其是他们在实践中的经验法则。到20世纪80年代，据估计有三分之二的世界500强公司将这项技术应用于日常业务活动。　　然而，到了20世纪90年代初，这种人工智能泡沫彻底破灭。众多人工智能初创公司倒闭，各大企业冻结或取消了他们的人工智能项目。早在1983年，专家系统先驱艾德·费根鲍姆（EdFeigenbaum）就已经发现了导致他们消亡的“关键瓶颈”，即扩大知识获取过程的规模，“这是一个非常繁琐、耗时且昂贵的过程”。　　专家系统还面临知识积累的挑战。由于需要不断添加和更新规则，因此这个系统维护起来既困难又昂贵。与人类智慧相比，专家系统还显示出思维机器始终存在的缺陷。它们“非常脆弱”，当被输入不寻常的信息时，就会犯下奇怪的错误，无法将自己的专业知识迁移到新的领域，也缺乏对周围世界的理解。在最基本的层面上，它们无法像人类那样从实例、经验和环境中学习。　　教训4：　　最初的成功，即企业和政府机构的广泛采用，以及大量的公共和私募投资，即使历时10年或15年，也不一定能创造出一个持久的“新产业”。泡沫往往会破灭。　　在人工智能发展的起起伏伏中，两种完全不同的人工智能开发方法争夺着学术界、公共和私人投资者以及媒体的注意力。四十多年来，基于规则的符号人工智能（SymbolicAI）方法一直占据主导地位。但是，人工智能的另一种主要方法——基于实例、以统计分析为动力的联结主义（connectionism），在20世纪50年代末和80年代末也曾短暂地受到大力追捧和宣传。　　在联结主义于2012年复兴之前，人工智能的研究与开发主要由学术界推动。　　在教条主义（即所谓的“常态科学”）盛行的学术界，在符号人工智能和联结主义之间总是面临着二元选择。例如杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）在2019年的图灵讲座（TuringLecture）中就用大部分篇幅讲述了他和少数深度学习的信徒在主流人工智能和机器学习学者手中所经受的考验和磨难。此外，辛顿还对强化学习和他在DeepMind的同事们的工作进行了驳斥，可谓是典型的学术风格（即“我的教条才是真正的福音”）。　　仅仅几年后，也就是2023年，DeepMind接管了的人工智能部门（辛顿也从谷歌离职），这主要是对OpenAI成功的回应，后者也将强化学习作为其人工智能开发的一个组成部分。然而，无论是DeepMind还是OpenAI，抑或是众多致力于发展AGI的人工智能“独角兽”，都没有迹象表明它们关注的重点不是当今的教条——也就是大规模语言模型（LargeLanguageModels）。　　2012年之后，人工智能的发展大体上已从学术界转向私营部门，但该领域的主要关注点仍只针对一种方法。　　教训5：　　不要把所有人工智能“鸡蛋”都放在同一个篮子里。　　毫无疑问，黄仁勋是一位杰出的首席执行官，英伟达也是一家优秀的公司，因为其芯片的并行处理（最初设计用于高效渲染视频游戏）非常适合深度学习计算，它成功地迅速抓住了十多年前突然出现的人工智能机遇。即便行情一片大好，但黄仁勋仍然保持着警惕，以至于他在后来的员工演讲中，开场白总是“我们公司距离破产只有三十天。” 　　除了保持警惕（还记得安迪·格鲁夫（AndyGrove）领导下的吗？），人工智能过去80年的发展也可能有助于指导英伟达度过未来三十天或三十年的起伏。　　本文作者为福布斯资深撰稿人，文章内容仅代表作者本人观点。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"青柠影院在线观看免费高清",撰文丨高语阳余晖2月23日凌晨4时，南京雨花台区一小区发生火灾，截至2月23日24时，事故共造成15人遇难。经分析，火灾--**--　　撰文丨高语阳余晖　　2月23日凌晨4时，南京雨花台区一小区发生火灾，截至2月23日24时，事故共造成15人遇难。经分析，火灾系建筑地面架空层停放电动自行车处起火引发。　　目前，江苏省已成立调查组，调查火灾原因和责任。　　近几日，江苏省委书记信长星、省长许昆林多次部署。2月25日，信长星在南京随机选择居民小区、商业综合体检查消防安全。　　25日，南京市委书记韩立明、市长陈之常都外出暗访检查安全工作。韩立明在当天召开的市委常委会会议上表示，“这起事故令我们十分痛心、给我们当头棒喝”。　　汲取教训不能停留在口头上　　政知君注意到，这几天，江苏省级党政“一把手”多次部署。　　2月23日，江苏省委书记信长星、省长许昆林看望受伤人员、指导事故处置；信长星主持召开会议，进一步研究部署事故处置工作。　　2月24日，江苏省消防安全委员会全体（扩大）会议召开，省长许昆林出席会议并讲话。　　2月25日，信长星以“四不两直”方式，在南京随机选择居民小区、商业综合体检查消防安全。　　江苏省级党政“一把手”多次要求，要“查明事故原因”“汲取事故教训”。　　在2月23日的会议上，信长星指出，要实事求是、客观准确查明事故原因，依法依规严肃追责问责。　　“要深刻汲取事故教训，立即组织消防隐患排查整治，措施必须可落地、好操作，确保覆盖到每个小区、每个单元、每个点位。”　　全面排查火灾隐患是目前江苏的重点工作之一。　　在2月24日的会议上，许昆林提到，要全面排查人员密集场所火灾隐患，“绝不能大而化之、漏过风险”。　　在2月25日的检查中，信长星前往临近“2·23”火灾事故现场的雨花台区义德东苑小区。　　在现场，有的架空层密集停放着电动自行车，紧挨着采光井，部分窗户栅栏外挂且摆放着易燃可燃物品。　　信长星向正在巡查的街道、社区工作人员指出问题。　　他强调，水火无情、人命关天，事故就发生在身边，隐患排查整治是为群众安全着想，是大事，也是急事，不能心存侥幸，不能拖延等待，不能走过场，不容再发生同样的事故。　　检查中，信长星强调，“汲取教训不能停留在口头上，排查整治不能满足于发通知、贴告示，不能只看做了哪些工作，更要看还有哪些工作没有做、不到位。”　　市委书记、市长暗访　　2月25日，南京市委书记韩立明、市长陈之常都在暗访。　　韩立明专程到江宁区大里聚福城怡景园小区，随机察看小区地面架空层管理以及电动车户外充电和消防喷淋设施。　　她还与小区居民交流，听取对保障房小区消防隐患整治的意见建议。　　在雨花台区西善桥街道平治社区党群服务中心，韩立明主持召开专题会，对雨花台区继续做好火灾事故善后处置工作提出具体要求。　　2月24日凌晨，陈之常出席发布会通报相关情况　　同天，市长陈之常暗访小区消防安全工作。　　陈之常随机走进栖霞区凤康园小区，现场检查电动自行车管理和喷淋系统、消防栓、灭火器等消防设施配备情况，对发现的问题要求立即整改。　　在花港·幸福城芙蓉园小区商店，陈之常发现消防通道不畅、消防设施损坏、防火门未关闭等隐患。　　陈之常表示，要全面梳理风险隐患清单，从快整改、逐项销号；要系统研究，细化明确小区内电动车停放及充电的管理标准和管理要求。　　政知君注意到，按照市委统一部署，南京市委、市人大、市政府、市政协领导同志分别深入保障房片区、高层住宅小区、老旧小区等明查暗访，检查消防安全隐患整改整治情况。　　“当头棒喝”　　2月25日下午，南京市委常委会召开会议，传达国务院有关部门和省委、省政府工作要求，听取和研究雨花台区“2·23”火灾善后和全市消防隐患整治工作。　　资料图　　会议指出，“这起事故令我们十分痛心、给我们当头棒喝，暴露出思想、工作、作风上的问题和短板，暴露出安全隐患排查治理不严不实、保障房片区和住宅小区消防安全管理不到位等漏洞，教训极其深刻。”　　“吸取教训不能停留在口头上，必须痛定思痛、痛下决心，以高度负责的态度和务实踏实的作风，切实抓好安全隐患排查整改整治，坚决维护人民群众生命财产安全。”　　同时，会议部署，在全市开展消防安全集中除患攻坚大整治行动和保障房片区消防隐患专项整治。　　要深入剖析高层住宅火灾事故成因和此次事故暴露的问题，迅速行动起来，全面加强住宅小区电动车规范管理，把情理和法理结合起来，依法依规整治电动自行车违规停放和充电现象，整治私搭乱建、堆放杂物堵塞疏散通道等问题，广泛发动群众，清理楼道、阳台（采光井、防盗窗）等部位可燃杂物，切实消除火灾隐患；　　要抓好保障房片区消防隐患专项治理，在摸清底数的同时，针对不同类型的小区制定科学的整改方案，着力补齐安全和管理欠账；　　聚焦老旧小区、城中村、高层建筑、商场市场、“九小场所”、学校、医院、养老机构等重点场所，深入细致检查消防安全措施和要求落实情况；　　要以身边惨痛的案例为镜鉴，深化警示教育和问题曝光，引导居民遵法理、讲道理，自觉支持配合消防隐患整治，主动防范火灾隐患和不安全行为，提升全民消防安全素质和自救能力。　　资料｜ 新华社新华日报南京日报等点击进入专题：

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作者：怀艺舒

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