隨著生成式人工智能技術的興起,我們得以洞見這場AI發展所引發的巨大能源問題,進而讓我們認識到其嚴重性!那么,人工智能這條道路是否應該繼續前行呢?
此刻,人們殷切期望能夠實現體積較小且消耗能量較少的AI技術。實際上,一種低能耗但高效的AI模型已經初露端倪,AGI時代的機器學習主要依賴于高斯過程理論,利用概率尺度進行自組織,從而獲取最大的概率空間。
盡管使用的是小數據進行訓練,卻能取得類似于大數據的效果,將其融入深度學習模型后,便不再需要大數據模型。
此外,由高斯核函數構建的高維平面聚類,使得機器學習的應用效果達到了前所未有的高度。
尤其值得一提的是,AGI時代的機器學習具備自動識別功能,只需對目標圖像進行“注視”即可記憶圖像,并且注釋得越多,識別準確度越高。
這種AI技術不僅能像人類一樣觀察和理解真實的物理世界,還擁有記憶能力,這無疑預示著真正智慧AI時代的來臨!
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