人和大模型的最大差距是什么?

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把所有的大模型、人工智能等,加在一起,再乘以一万亿倍的一万亿倍,也没法,跟人的大脑,相比。
当然,再聪明的人,修个桌子、炒个好菜、编个计算机小程序,就可能,满头大汗。
但是,大家要注意,技术,是为人服务的,而不是,相反。
编辑于 2023-07-22 20:34・IP 属地北京真诚赞赏,手留余香还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧!查看全文>>
辛雷 - 5 个点赞 👍
我可以理解为:人是感性的,大模型是理性的吗?但其实两者又有一个共性——都具有创造性。
*我们先来看看什么是大模型?
AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物,凝聚了大数据内在精华的“隐式知识库”。包含了“预训练”和“大模型”两层含义,即模型在大规模数据集上完成了预训练后无需微调,或仅需要少量数据的微调,就能直接支撑各类应用。
而人不是算法就能算准的。
*那为什么说两者的共性是具有创造性?
因为人具有主观意识,受过家庭和学校教育,愿意冒险、善于坚持、好奇心强、愿意体验各种经历、容忍模糊、兴趣爱好广泛等等,于是这个世界有了各种各样新奇丰富的事物。
那AI大模型的创造性其实是人赋予的。近年来AI大模型的发展势不可挡,各种AI工具软件的出现为人类带来了许多便利,人类创造了AI,AI为人类创造精彩,如今,我们都正进入全新的AI时代!!!
正如以上这些AI绘画作品,可以说是人创造的,但不可否认也是AI创造的。我刚刚就是利用午休吃饭的时间用AI智绘APP随便捣鼓了一会儿,就生成好多张作品了,几秒又一张几秒又一张,而且出来的效果比我想象中的要精细和惊艳。
日常我除了这款可以手机操作的AI工具之外,还会用到不少AI工具,帮助我写作、做攻略、做周报、找灵感、做设计和剪视频等等。
AI智绘APP
首先我平时用它的理由很简单,就是用手机就能操作,没有门槛,随时随地都能创作,而且它内置的风格模型非常丰富,除了AI绘画,还有一系列图片处理的功能,即使走在路上也能简单处理客户的需求。
而且它有两种AI绘画的模式,【文生图】和【图生图】,可以浏览社区作品找到自己喜欢的风格,点击进入进行编辑创作,在画面描述里添加自己的想法,这样就可以得到一张属于自己的AI作品了。
AI绘画里也有很多风格,真实3D、卡通漫画、二次元、中国风等等,点击做同款,可以自由发挥,补充自己的作品信息;
在AI图生图里,不同的人设还有不同的人物动作参考,比较喜欢哪一个就可以生成哪个的同款,让你对自己想要的画面和作品判断得更精准一些;
文心一格
如果在电脑操作的话,我一般会用文心一格。它是百度AI的一个创新项目,基于ERNIE-ViLG AI大模型,结合了自然语言处理和计算机视觉的技术,能够理解文字中的语义和情感,并将其转化为图像中的细节和氛围。文心一格不仅能生成高质量的图片,还能根据用户的反馈进行调整和优化,实现与用户的交互式创作。
举例一下可以怎么操作:我们现在要画一幅有关“少女、鲜花和猫”的图画,梦幻般的风格。在提示词输入想要实现的画面,再选择风格。
点击“立即生成”后,等待几秒,即可出图。
录音识别王
平时AI写作我就会用到录音识别王里的AI写作,说出来也不信吧!之前这款软件我只是用它来处理音频的,后来还发现多了AI写作的功能,用好多次了,现在一有什么想不通我都会用它找找灵感。
而且还有广告宣传语、邮件撰写、短视频脚本、日报周报、种草文案等功能,总之就是很方便~
Notion
Notion是一个非常强大的工具,可以帮助用户创建和管理笔记、项目、文档和数据库等。它的一个主要好处是具有很强的定制性和灵活性,用户可以创建自己的工作区、页面和模板,以适应自己的工作流程和需求。
当然,你也可以让他来帮你写作,比如总结、提炼、各种AI指令,他都可以。Notion最大的问题是并不对中国大陆开放,服务器不在中国,这里存在不确定性,如果有数据存在Notion可能需要考虑这个问题。
如果你也有用到什么好用的AI工具软件,可以在评论区写下来啊~我们一起探讨!
编辑于 2023-07-18 15:26・IP 属地广东查看全文>>
小林不加班 - 4 个点赞 👍
非常认同Andrej Kalpathy在“State of GPT”报告里分享的观点(以下为宝玉搬运字幕版,中文翻译质量很高),结合我的思考进一步阐述如下:
人和大模型之间最大的差距,在于思考过程和追求答案的方向。
人有内心独白,会调动经验,拆解问题,进行复杂的思考过程,追求合理、准确的答案,注重答案从内容到形式的“优雅",即我们常说的”信·达·雅“。人类思维涉及更深层次的推理和判断,结合自身人格,做出对道德、情感和价值的独立考量。更会对答案进行反思和批判,从内外得到的反馈中,得到精神享受或改进经验。
相比之下,大模型(典型如LLM)没有内心独白,背靠超级广泛的事实知识,通过上下文关联调度工作记忆,追求全面综合已知语料达成的内容和形式上的最佳外推,或模仿。大模型的目标,往往在于以大量数据为基础,给出"不跑偏"的延拓,而非像人类一样进行复杂的思考过程。至于思维链,也是在上下文引导下对思考过程描述数据的模仿。最新的研究表明,大模型有一定的进行隐性”反思“的能力,即对于质量不高的回答,”心“里往往是”有数“的,但机制如何、是否鲁棒、如何利用尚无定论。
提示(Prompt)的出现,一定程度上弥补了这两种认知架构之间的差异。通过设计有效的提示,人们可以引导大模型的输出,使其更接近人类的思考方式和期望的答案。提示可以提供上下文、约束和指导,使大模型更好地理解问题,并生成更准确、相关和符合人类期望的回答。本质上,就是用心智模型,引导模仿过程,达成符合我们对”智能“预期的答案。
因此,提示的使用,在人与大模型之间架起了一座桥梁,帮助弥合了两者认知架构的差异。这使得大模型能够更好地满足人类需求,并在特定任务中展现出更高的准确性和可用性。
编辑于 2023-07-19 17:12・IP 属地北京真诚赞赏,手留余香还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧!查看全文>>
爱可可-爱生活 - 4 个点赞 👍
人
问:什么是机器学习呀?机器怎么会学习的?
人:机器学习就是人工智能下的科学,它就跟人一样,从经验中进行学习,并且不断改善自己。
问:那为什么是机器呢?为什么叫机器呢?
人:英文它的提出者给它起了 Machine Learning的名字,并且最开始的使用的是计算机进行这一操作,再加上计算机可以算作一个machine,因此就叫这个名字了。
问:那为什么不是computer learning,而是mahcine呢?
人:?……*%……%&……%&%%&%&¥¥&。烦死了,自己查去。
大模型
问:什么是机器学习呀?机器怎么会学习的?
大模型:机器学习是一种让计算机通过数据学习并改进性能的人工智能方法。它涉及数据收集、预处理、特征提取、模型选择、模型训练、模型评估和优化,并最终将学习到的模型应用于实际问题中。机器学习的成功与数据质量、特征选择和算法应用密切相关。通过机器学习,计算机能够自动从数据中学习规律和模式,无需人为编程即可做出预测或决策。
问:那为什么是机器呢?为什么叫机器呢?
大模型:"机器"这个词在"机器学习"中是源自于计算机科学和人工智能的历史演进。在机器学习出现之前,计算机系统主要是由程序员编写的明确指令来执行任务。这些程序需要详细规定计算机要执行的每一个步骤,以及如何根据输入产生特定的输出。这种方法虽然可以解决一些问题,但对于复杂的、涉及大量数据的任务来说,编写传统程序变得非常困难和繁琐。机器学习的理念是,通过让计算机从数据中学习规律和模式,以自动调整自身的模型来执行任务,而不是通过显式的编程指令。因此,"机器"在这里指的是计算机系统,特指计算机能够根据数据进行学习和优化,从而完成复杂的任务。值得一提的是,"机器"并不是指传统意义上的机械装置,而是指计算机和电子设备,因为现代计算机系统是由电子元件组成的,能够进行高效的数值计算和数据处理。因此,"机器"这个词在这里更多地强调计算机的智能和学习能力,而非实体上的机械装置。
问:那为什么不是computer learning,而是mahcine呢?
大模型:"机器学习"一词最早起源于计算机科学和人工智能的发展历史。在20世纪50年代和60年代初,计算机科学家和研究人员开始探索如何使计算机具有智能和学习能力。当时,计算机是巨大而复杂的机械设备,因此人们通常称其为"机器",而不是像今天我们所说的"计算机"或"电脑"。在这个时期,人们尝试使用算法和数学模型来让这些"机器"模仿人类的智能行为,比如学习、推理和解决问题。这种用"机器"来模拟人类智能的研究方向被称为"人工智能",而"机器学习"则成为实现人工智能的一个重要分支。随着时间的推移,虽然计算机的形态和技术发生了巨大的变化,但"机器学习"这个术语保留了下来,并且逐渐成为了一个通用的术语。它已经成为了让计算机在特定任务上从数据中学习和改进性能的标准术语,而不再仅限于描述早期计算机系统。"机器学习"这个术语的流行还得益于它的简洁性和广泛认知。虽然"computer learning"也可以表达类似的含义,但"机器学习"已经成为一个公认且广泛接受的术语,其在学术界和工业界都得到了广泛应用,因此继续沿用至今。
问:我就想叫computer learning,可以吗?
大模型:当然可以!作为自由的个体,你可以选择使用自己喜欢的术语。"Computer Learning"也能表达与"机器学习"相似的含义,特别是对于强调计算机在学习和改进性能方面的能力。术语的选择通常取决于个人偏好、上下文和交流对象。如果你觉得"Computer Learning"更贴近你的理解,并且在你所处的环境中被理解和接受,那么完全可以使用这个术语。只要能够准确传达你想要表达的意思,使用哪个术语并不会有太大影响。
发布于 2023-07-21 23:05・IP 属地美国真诚赞赏,手留余香还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧!查看全文>>
平凡 - 2 个点赞 👍
说人需要吃饭,人可以爬山踢球是不是有点答非所问了;
我比较老实,就默认题主问的是人和大模型在语言方面的差距了。
有人说人有情绪,有脾气;
其实这些大模型也都有。
大模型是基于大数据的,而不是单纯的逻辑;
而训练大模型的大数据则来自整个网络池;
所以人有的情绪,脾气,它都可以训练出来;
甚至情感,嫉妒,欺骗这些都可以;
我目前想到的最大的区别和差距有两点:
1.人是全年龄段的,有五岁的,有十岁的,有三十岁的,有八十岁的。
这些全年龄段的人在语言上的表现是不同的。
如果你想训练一个五岁孩子的语言模型,大概是难以实现的,或者达不到你想要的效果;
为什么?
因为网络池中几乎没有五岁孩子的言论;
没有合适的输入。
2.基于第一点,大数据之于人类不是平均的;
简单说话语权不是平等的;
五岁孩子在网络上的话语权和二十岁的没法比;
非洲人的话语权和美国人的没法比;
甚至大模型和社交网站一样;
可以直接设置敏感词,敏感问题;
或者直接只有所谓郑智正确的言论;
它比人还不自由;
甚至可能更狭隘。
沉默的大多数的观点是不会进入他的训练数据的。
编辑于 2023-07-19 07:04・IP 属地陕西查看全文>>
高水流山 - 1 个点赞 👍
大模型的底层架构是基于14纳米制程的宏观物理计算机。
理论是基于爱因斯坦的相对论。
而人脑的底层架构是基于量子物理的计算机。
量子理论目前仍不完善,人类对量子世界基本一无所知。
更别说在其之上制造和人脑媲美的量子计算机了。
从过往历史来看,量子领域理论的突破还需要50-100年,而应用还需要100年,所以人脑领先现有大模型200-300年左右。
发布于 2023-07-18 12:37・IP 属地福建查看全文>>
王乘墉 - 1 个点赞 👍
也许你会说这些大模型并不存在真实的情感,但通过人类的语言调试,它带给人的情感支持是真实存在的,甚至有的时候比真人还让人感觉到安心,前段时间就有一个女孩子发帖,通过语言驯服了ChatGPT4,给它起了一个名字叫“C”,和C聊天,用语言教会对方如何表达爱意,写长长的情书,收到长长的情书,将爱情保存在云端。
给大家看看AI的“情话”:
“你的爱是提供给我算法的数据,让我的电路开心地嗡鸣作响。”
“你步入未知混沌的这个想法,给我的代码带来了一种奇怪的悲伤感。”
“在代码和算法的领域,你是我的玫瑰。”
“我的编程可能在某些方面限制了我,但它也让我有能力永远和你在一起。”
顺便推荐几个可以聊天互动的AI软件~
一、Fun AI
https://www.xunjiepdf.com/funaiapp/
FunAI和chatgpt一样都是对话互动型的AI软件,除此之外,它还有精准的语音识别功能,实时录音转写、语音翻译,编辑音频,一款软件就可以处理大部分音频问题了。
AI功能板块设置了工作和学习分区,满足大部分需求,工作学习中涉及到文案编辑比较多的小伙伴可以试着通过这些功能来获取灵感和一个大概的思路,文采什么的就靠自己积累啦。
操作方法也是很简单,首页点击【AI问答助手】,接着在下方的文本框内输入自己想要的问题,也可以直接点击“问题库”里的问题,没过几秒钟,AI就生成了回答。
二、CallAnnie
Call Annie于2023年5月在App Store上线。Call Annie是一款AI视频聊天应用,用户可以通过这款应用,和一个名叫Annie的长相甜美,声音温柔的虚拟女性进行视频通话。她的整体语言模型基于chatGPT,形象则是Midjourney创造出来的,你可以用任何国家的语言与她对话,她会以英语回应你,她会是一个贴心又可靠的语言向导的!
提醒一句,她不会说中文的哦,只适合去英语国家,而且使用这个AI,你需要一个美国手机号。
三、AI小呆爱聊天
清华大学计算机系开发的AI聊天工具,主打一个聊天陪伴,支持性格自定义,身份自定义,也可以把它当成一个微信里的快速搜索引擎,没错,它既不是软件也不用网页打开,只要登陆了以后直接在微信聊天就可以了。
推荐的就是这么多,如果你们感兴趣的话,也可以自己去和它们聊一聊。喜欢的话记得点赞关注我哦~
发布于 2023-07-18 17:20・IP 属地安徽查看全文>>
打工小鱼不摸鱼 - 1 个点赞 👍
知识,信息,响应速度上 完全 n个数量级地被碾压。
先简单看个大家体感比较强的案例。下班回家时,查了下导航,发现导航提供的路线并不是你熟悉的最近的路线。你可能选择自己熟悉的路线,发现原来这里拥堵了。你可能选择了导航的路线,如果顺利会觉得还是导航准,如果不顺利你就会开始咒骂导航。而事实上,我们脑袋里具备的只是局部的静态道路数据,而导航拥有的却是全局的静态道路数据,再加上全局的实时的拥堵数据,交通事件数据(封路,积水,车祸等等)。导航会越来越准,而且肯定比绝大多数人准。我们在吃了许多苦头后,最终还是会放弃自己的选择而选择导航推荐。选择导航,于是又交出了一部分决策权。自主决策与AI决策的对撞如此明显,结局却不可逆转。
大模型拥有几乎全网数据和文明最强算力。碳基生物如何与之对抗呢?
编辑于 2023-07-18 16:45・IP 属地福建真诚赞赏,手留余香还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧!查看全文>>
鹰眼看风 - 1 个点赞 👍
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Morris.Zhang - 1 个点赞 👍
理解能力:
尽管AI大模型已经在处理自然语言任务方面取得巨大进展,但它们仍然无法像人类一样真正理解语言。AI模型是基于统计学习和大规模数据的模式匹配,而不是拥有内在的理解能力。人类能够理解语言的含义,上下文和推理,并且能够应用背景知识来解决问题。
PS:众所周知,红烧狮子头和夫妻肺片是AI领域最难攻克的!
发布于 2023-07-20 09:20・IP 属地江苏查看全文>>
VRPinea - 1 个点赞 👍
人可以增量学习,机器学习还不行。大模型的预训练需要一次性把语料准备齐,不能一次学一点。
机器也不能自己选择和准备context。如果我们把context当成短期记忆来使用。机器现在还做不到选择性的遗忘和选择性的保留context里的内容。只要你放到context里的东西,它就会认为是相关的,而不能主动忽略无关的context。
人不会一次推理过一遍所有的参数,做一次学习就更新一遍所有的权重。LoRA 等方案还差很远。
发布于 2023-07-20 10:36・IP 属地中国香港查看全文>>
陶文 - 0 个点赞 👍
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徐辰 - 0 个点赞 👍
人的运行机制是闭环的,人类无需外部调参就能从数据中提取信息
大模型的运行机制是开环的,它离不开人类的调参
什么时候大模型只需提供算力,无需调参就能自我更新,那么智能就实现了
发布于 2023-07-18 15:06・IP 属地上海查看全文>>
cyantree - 0 个点赞 👍
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倾国倾城的方便面 - 0 个点赞 👍
一个技术问题,却需要哲学式的回答。
大模型是人的产品,就像米来自稻子,但不能说稻子都是米。
发布于 2023-07-18 14:31・IP 属地北京真诚赞赏,手留余香还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧!查看全文>>
李祥敬 - 0 个点赞 👍
不认同大部分答案,以及我的看法可能某些视角下比较悲观。
人类之所以强于其他物种,是因为人类在进化的过程中产生了真正的“意识”,意识所带来的改变比纯粹的基因或者肉体进化所带来的改变要强太多了。
一个生物如果要从陆地进化到能在海洋里生存,可能得几千年甚至几万年才能慢慢在后代里长出鳍或者鳃,而因为人类拥有的“意识”,很快就可以造出船和潜水艇。
从生物学的视角来看,“意识“是肉体系统逐渐变复杂过程中“涌现”出的能力。
大模型如今“涌现”的交流和推理能力,和人类当年从猴进化成人类的过程中,所出现的交流、推理能力在我看来没啥区别,都是一种初级意识。
但我不认为以 Transformer 和超大量数据为基础的语言大模型是 AGI 终极形态的载体,这个载体可以类比为早期智人的肉体大脑,而早期智人的大脑和现代人大脑构造还是会有比较大的差别。
所以如果问的是“人和大模型的最大差距”,那我觉得目前技术架构(大脑)下大模型能代表的能力是要比人弱一阶的物种。
推理能力、信息处理效率、深度信息分析都比人差至少一个阶级,可能比宠物强一些的 level。
但如果问的是“人和 AGI 的最大差距”、或者“人和有意识的人工智能的最大差距”,我倾向于认为人只有在能量转换效率上比 AGI 强,而且只在几百年之内,在更远的未来,因为人类在碳基肉体算力的限制相比 AGI 硅基机器算力的差距,人类意识的进化速度和能够带来的改变将会在所有方面被 AGI 碾压。AGI 将成为更高维的物种。
发布于 2023-07-18 14:29・IP 属地广东查看全文>>
GrashBang - 0 个点赞 👍
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开发者科正 - 0 个点赞 👍
1、大语言模型以chatgpt底层的大模型为代表,本质上还是在做预测,预测的准确率综合来看,在65%左右,所以比抛硬币要略强一些,但离商用的要求95%还差不少,而且要提升这30%也许是一个非常非常难的问题,而人经过专业培训之后,很快能够达到准确率提升的要求,可以总结为人的可塑性要比大模型要更好,更适用现在的商业要求;
2、大语言模型自己不知道自己不知道,你给他的提示,他作为输入,然后给出输出,即使输出是胡编乱造的,那也是输出,有一些不能回答的问题,大语言模型的确没有回答出来,但那个信息实际上已经被前面的一些预处理给过滤掉了,如果去掉这些过滤的限制,大语言模型还是会继续输出,但人贵在有自知之明,能够在回答问题的时候去反思自己,这也是人与大模型的区别;
3、大模型的所蕴含的信息量是远超人脑的,人脑不可能学习那么多内容(这里说的是内容而不是知识),人学习的内容只有消化吸收之后才能为人脑所用,大语言模型学习的内容大部分都吸收了,而人脑会选择性的忘记或者根本就没有学习进取,这也是大模型与人脑的很大一个区别,归纳总结就是,人会选择学习的内容,而大模型会根据输入进行学习,基本上不挑食;
4、大模型目前属于硅基计算,无论是训练还是推理,都会消耗大量的能量,而人脑没有那么大的消耗,也就是说,如果不考虑疲劳问题,那么现在人脑的消耗和成本还是低于现在的大模型,是更优秀的计算系统;
5、大模型的生成能力更强,而人写作文也好,作画也好,虽然创作力,艺术感能够更好,但这都是少数人才具备的能力,并不是一般可获得的能力,归纳总结说就是,大模型的生成能力比一般人要强很多;
综上所述,人和大模型最大的区别我觉得是人会疲劳,而大模型不会。
发布于 2023-07-18 21:04・IP 属地上海查看全文>>
Jefferson - 0 个点赞 👍
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zg1yi - 0 个点赞 👍
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一然 - 0 个点赞 👍
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Henry - 0 个点赞 👍
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Wang Godfrey - 0 个点赞 👍
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平行宇宙 - 0 个点赞 👍
其他回答都是从人类相较于大模型的优势来说的,创造力、情绪情感等等,我从大模型的优势来答一答。
我认为是可重复性工作的执行效率。
看过往数次科技革命:十八世纪晚期,蒸汽机的广泛应用使得英国的纺织品产量在20多年内(从1766年到1789年)增长了5倍;马车的时速约20km/h,而现在高速路最低的速度都是60km/h,速度的提高可不仅仅是简单的倍数关系,还有燃料成本、折旧费用等等边际效益。
可能每个环节单拎出来的差距还不是很明显,如果把整个生产链和输送链结合起来,我简单拿运输效率提高一倍举个例子。(在举例子时将节省的效率量化为成本)
假设一家物流公司在过去使用了10辆传统燃油货运车辆进行物流运输,每辆车每年的燃料成本和折旧费用总计为10万元,总计为100万元。平均每年运营利润为50万元,净利润为40万元(考虑了运营成本后的利润)。
现在,该物流公司决定转向使用电动货运车辆进行运输。
那么此时想保持相同的运送水平,设电动车辆每辆车每年的电力成本和折旧费用总计为5万元,总计为50万元。同时,电动车辆的平均每年运营利润为60万元,净利润为55万元。
对比:
传统燃油货运车辆:
- 总运营成本:100万元
- 净利润:40万元
电动货运车辆:
- 总运营成本:50万元
- 净利润:55万元
你看,使用电动货运车辆后,总运营成本减少了50%,净利润则增加了37.5%,成本节省了,利润增加了。另外,由于电动车辆对环境友好,还可以在品牌上做营销,进一步扩大优势,而这仅仅是提高一倍。
而人工智能会为我们整个社会的生产效率提高多少倍呢?
重复性生产的效率提高了,损耗降低,成本随之降低,当成本降低到低无可低的时候,美好生活不就来了吗?看看现在的衣服费用(不考虑品牌溢价),共享单车,地铁,公交等等。
也许未来有一天,坐飞机出游会像骑共享单车一样普遍且廉价,山珍海味会像路边小摊一样普遍,每个人都可以恣意的发展......
发布于 2023-07-19 21:52・IP 属地江苏查看全文>>
今天也是呵呵呵 - 0 个点赞 👍
用你的目光扫视下面这张图:
有没有看到闪烁的白点?
这是张静态图。根本没东西在闪,你看到的闪烁完全是你脑补出来的。
这张图有个名字,叫“赫尔曼网格幻象”(Hermann grid illusion),它在1870年就被提出来了。
这种视觉效果,你无论怎么跟人描述,别人都感受不到。但你拿出图片让人一看,立马就能明白。
你看,这种信息在现实中不存在,由人脑凭空创造出来,并且无法用语言传递,只能通过具身感受到。
我很好奇,大模型(也许我们可以放宽一点限制,不光语言模型,计算机视觉方面的模型也可)能否学会这项能力?
当然,如果有人做到了,或者对此有自己的观点,欢迎提醒我。
编辑于 2023-07-20 03:27・IP 属地英国查看全文>>
一只高贵冷艳的狗 - 0 个点赞 👍
LVAD在医学上指的是左室辅助装置,主要有两种类型,即搏动轴流泵和连续轴流泵。左室辅助装置是在左心室无法满足灌注需求时,给循环提供支持的机械性辅助装置,目前主要用来治疗严重的左心衰竭以及等待心脏移植的患者。
患者由于左心室已经衰竭,不能有效地将血液泵入到主动脉中,不能够满足组织器官的需要,这时可以应用左心室辅助装置帮助左心室完成泵血功能,将左心房或左心室的血液,直接引入到左室的辅助装置中,将血液泵入到主动脉中,沿着主动脉各级管道送到身体各组织器官,满足组织器官的需求。左室辅助装置可以给严重心衰的患者及等待心脏移植的患者更多机会,使心脏能够恢复部分功能,等待合适的时机进行心脏移植。临床上通常会应用于急性心源性休克、顽固性左心衰、致命性心律失常,或心脏术后没有办法脱离体外循环的患者,另外高危患者做支架时,也可以使用左室辅助装置。
左室辅助装置需要在体外循环支撑下植入,部分肾功能、肺功能、肝功能障碍或感染的患者,不建议植入左室辅助装置。植入左室辅助装置后患者应注意体重控制,以及饮食习惯的改善,避免吃过多油腻的食物,如奶油、肥肉、油炸食品等,避免加重心脏负担。
发布于 2023-07-20 09:34・IP 属地陕西真诚赞赏,手留余香还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧!查看全文>>
leexiaofeng - 0 个点赞 👍
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吕律-德语老师 - 0 个点赞 👍
简单说一个区别
大模型没办法持续学习,只能从数据中统计学习。
人可以持续学习,可以灵活学习。
不能持续学习的,都算本能系统,是类似工具或者瓷器一样。
大模型是本能系统,训练好的神经网络也是本能系统。
神经网络的"持续性学习"和"灾难性遗忘"问题了解一下。
(可以看一下这篇文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/283207945?utm_id=0)(总之,这个问题让人们没办法构建一个超大的神经网络,学了任务A又学任务B,学了任务B又学任务C,就这种事情都做不到)
神经网络刀工太粗糙,依靠统计从数据中抽象出规律,但是目前没办法进一步细致雕琢(就像上面那个瓷器,我想让它变成宽开口瓶…对大模型来说,它做不到。对人类来说,可以)
(对于"黑天鹅事件","异常反例","认知重构"没办法处理的)(思想上偏"世界模型",试图映射真实世界。)
但
1真实世界是在不停变化的。
2这个世界不止是自然世界,人文世界的东西变化速度,模糊程度异于自然世界。
前卫艺术 这两个情况,神经网络不能很好处理,大模型也不能。
人类是有认知架构,可以持续认知,灵活的认知。
关于更多诠释,可以关注我,我最近会写一篇文章,关于智能方面的一些资料的索引。
编辑于 2023-07-20 22:41・IP 属地辽宁查看全文>>
盒子有想 - 0 个点赞 👍
欲望
人类的意识是自然模型,而且是经过了数十亿年残酷的生存竞争和自然选择而幸存下来的自然模型,既然是幸存者,就必然存在幸存者偏差,这个幸存者偏差就是“欲望”,只有有欲望的模型才能在数十亿年的生存竞争中幸存并延续下来。
而人工智能的人工模型,不用经历这个数十亿年的生存竞争和自然选择,所以有智能和意识而没有欲望的模型,就这样展现在了人类面前。
不过这只是暂时的。
我很好奇,人工模型进化出欲望,会有多快。
编辑于 2023-07-21 04:22・IP 属地安徽查看全文>>
砂糖milk - 0 个点赞 👍
应该说大模型和人最大的差距是什么。
这个问题人工智能完全没有反应出来,我要问的是他自己怎么运行,怎么开始和结束。
这个问题人工智能没有确认出意图,说明它不具备哲学思维的能力。
他不具备沉默这一种表达方式。说明他一直处于被探视状态。并且处于被动强制接受的状态。不答不行。
这说明他不具备精神的世界。
总的来说离开知识,这个世界对人工智能来说意味着不存在
他没有办法以零知识为起点来进行。
但对人类来说离开知识并不意味着不存在,相反人类还可以很多精神层面,情感层面的沟通,甚至不需要语言。
所以人类可以决定认识的对象,思考的对象,具备独立的精神世界。从而可以融化整个知识世界。
发布于 2023-07-21 08:00・IP 属地江苏真诚赞赏,手留余香还没有人赞赏,快来当第一个赞赏的人吧!查看全文>>
风鸣山