刺鸟图文助手
伴随着人脑最近植入的第一颗芯片，人工智能是人们特别关注的领域。chat g p t和a i在这几年突然出现在我们的视野当中，但好像所有的公司提到a i的时候都离不开n卡。为什么n卡如此重要？人工智能又是怎么发展起来的？大家好啊，我是准备春游的告白，让我们开始今天的视频。杰夫辛顿是最坚定支持人工智能，要走机器学习以及神经网络这条路的。在他那个年代，被明斯基影响的绝大部分人都去研究符号人工智能。
就连辛顿顿的导师也去了辛顿，可以说顶着几十年的冷眼，博士毕业之后连一份实习的工作都难找。行业内都认为神经网络人工智能是一条错误的道路，行业内部的想法让英国政府也减少了相关的投资，导致人工智能第一次寒冬。在寒冬中，辛顿和几位伙伴一起发表了反向传播论文，奠定了行业地位，也迎来了神经网络的春天。辛顿在一九八四年认识了杨丽坤，他俩在二零一九年一起获得了计算机界最高奖项图灵奖。从他俩开始研究人工智能，到人工智能真正崛起并且获奖，经历了两次人工智能寒冬，在硬件和软件层面都经历了三起三落，时间跨度长达三十二年。
我们使用的每一个a i大模型，或者是最新的ai工具背后都离不开新盾的反向传播算法。那为啥a i都离不开gpu呢？这背后还有一个故事啊，就是谷歌大脑有一个识别小猫的项目，在使用大量cpu的情况下，就是无法成功的跑通。之后呢更换成了英伟达的gpu之后，用十二片gpu就完成了两千片cpu都无法完成的任务。那么这个c p u和g p u在运算方面到底有多大差别呢？英伟达自己曾经做过一个演示，通过这个视频我们能够更加直观的看到。g p u的优势。
辛顿在商业上出名的一战乱杀挑战赛的其他参赛选手，也是采用了两片g force显卡代替cpu来完成训练。在之前，其实有很多人不知道gpu在神经网络、人工智能有多大的加持。如果没有英伟达的哭大科学界验证深度学习巨大潜力的时间不知道还要推迟多久。其实从这个过程也可以看出，ai芯片是人工智能未来发展的核心之一。英伟达作为g p u的最早发明者和最大制造商，在a i芯片领域的霸主地位毋庸置疑。
而这种优势是在二零零六年就开始了，酷大当时研发也是瞅准了学术的市场，不得不说眼光真的是非常非常准，这一点我非常的佩服。二零零六年，在david create博士的主导下，英伟达推出了大让显卡，可以用于通用并行计算等其他非图形计算。酷大技术简单来说就是打通了所有gpu核心的通用并行计算能力，能够解放gpu的计算能力，使得gpu能够承担。和cpu一样的计算任务的技术，在扩大问世之前，对gpu编程必须要编写大量的底层语言代码，是程序员不折不扣的噩梦。哭大的到来可以说结束了程序员的噩梦。
二零零九年，日后的ai教父杰夫辛顿率先用了酷大平台训练神经网络，结果呢大超预期。于是他写邮件联系英伟达说，听着我刚刚告诉了一千名机器学习研究人员，他们应该去买n v d a显卡，你们能免费送我一块吗？然后笑点就来了，英伟达拒绝了杰夫辛顿的请求。那会儿英伟达可能还没意识到辛顿对英伟达的重要性，深度神经网络将彻底改变英伟达的属性。后来的事情就都知道了。大赛夺冠，深度学习复兴，open a i成立，transformer初试chat g p t诞生，英伟达市值飙升过万亿。
现在的a i已经成为人人都需要学习和掌握的一种应用技能。如果你是大学生能拥有一台a i p c，第一个很多的作业就有了帮手，你在写论文的时候就能如虎添翼，写论文写作业都更加得心应手。同时在掌握ai绘画以及接下来可以实现的ai视频生成，那么能够解决的问题就会提高很多。再有几段拿得出手的实习经历，会让我们自己找工作的机会极大的增加。还是那句话，a i不会淘汰我们，但掌握a i的人会把不会a i的人淘汰掉。
第二个设计师，如果你是设计师，那么掌握a i的出土在使用stable diffusion图的时候，更高的显卡速度会大大的减少出图的时间。如果你是企业职员，甚至求职时候的这个形象照，你只需要拍一张自己的自拍，再加上网络上的模板，用电脑一合就出来了，直接立省二百九十九元。企业从业者也可以基于目前已经飞速发展的大语言模。模型来获取自己想要的信息，提高自己方案的通过率，以及通过大语言模型来学习东西。现在的模型粗略的可以分为聊天型和搜索型。
在未来通过模型再也不用一个平台一个平台的去寻找有信息池壁垒的信息，而是提出恰当准确的问题，综合不同的信息得出自己的结论。如果你是up主，比如我们这种创作视频的a i图像制作的视频大家肯定也没少看。最近我们这一行很多时候图片啊还有一些视频都是要版权的，而我们自己生成的图片和视频不仅更加精准，还不会有这方面的顾虑，尤其是历史区up主，如果你要讲述的事情是二百年之前的，那么肯定是无法留下任何影像资料的。ai绘画可以用来做封面、做视频。极大的提高生产力，还能自己做一些人物的对话，这些都是找素材非常难做到的。
就像东边开着挖掘机，西边拿铁锹一样。如果硬件无限满足，软件掌握的不同，确实可以把生产力差距扩大成这个样子。但是在这些需求解决问题之前，我们首先需要解决硬件的问题。相比各种平台相对繁琐以及麻烦的大模型体验，我购买了联想thin book一六p二零二四这个电脑，搭载了g force r t x四零六零笔记本电脑，g p u算力强大，非常适合有a i需求和想在未来学习ai需求的用户。我购买这台电脑之后，让我比较惊喜的点是电脑的键盘，我平时码字比较多，这个笔记本的键程和按压是我用过笔记本电脑当中拔尖的，甚至可以说是没有之一，我自己是有接近十把键盘的，我没有想到在一个笔记本电脑上获得了这样的体验，它的键盘采用了一点五毫米的舒适键程，think bo b专属的键盘创作者真的可以试试。
还有平时我总是做一些平面设计，色准显示就特别的重要，这个显示屏用了三点二k。超清分辨率，百分百p三生动色彩，平时用来平面设计剪辑确实是一把利器。而且只要你有需要你甚至可以把这个电脑完全打开，做到一百八十度的开合，真的离谱。现在只需要搭配r t x g p u的笔记本电脑，无论是本地部署的a i应用，比如stable division chat vide artis都支持使用r t x g p u进行加速，加速出图、快速渲染三d模型。云端呢比如chat g p t和未来的open eyes sora、photoshop扩图等等，你都可以轻松通吃。
通过r t x a i的高算力，r t x四零系列笔记本电脑的a i算力至高可以达到六百八十六tops。用户可以说拥有一台r t x a i p c，搞定本地到云端的a i应用，满足a i的需求。而且拥有r t x g p u的笔记本电脑最让我惊讶的功能是本地的这个软件n v d caver是一款由ai驱动的绘画应用。在本地打开之后，你可以获得两个窗口啊，一个是左边的绘画区，另一个是上传图片的位置。我们可以通过在左边的绘画调整右。
的a i图片。生成的样式我们还可以调整，晴天雨天、黄昏阴天。这样的学习成本是非常低的，就能快速的拥有自己的ai绘图图画。我们还可以使用本地的chat with articles，个性化ai聊天机器人，快速灵活的获得您的个人内容见解，打造专属的聊天机器人。如果你有a i需求或者你是即将进入学校的大学毕业生，那么一定要考虑自己未来的a i需求。
你可以不用，但不能没有啊，否则再换电脑也会带来钱的损耗。第三部分，你现在的工作会被ai替代吗？那么a i会在未来取代你的工作吗？现在各种a i的课程以及小编啊危言耸听的文章已经够多的了也不差我这一个，所以容我占一个反面的角色啊。未来随着以机器学习为代表的人工智能技术不断的迭代，机器肯定会变得越来越善于解决一个又一个的问题。不过，无论人工智能的技术和理论方法如何改进，只要没有改变弱人工智能的目标方向，就决定了哪怕机器再擅长解决问题，也只有人类才会提出问题。这决定了人机共生的关系中，人类始终是主导，机器始终是助手，是辅助的工具。
而是人工智能的经验，就是我的这个范畴迭代。并不会因为长期的应用导致强人工智能主人意识的出现。其实当人工智能意识到自己是辅助工具的那一刻，对于人类的威胁就已经存在了。但我认为没必要担忧，因为在这种意识萌芽之前，人类可能自己就把自己弄死了。啊，结合我现在看到的这种趋势啊，我认为重复性劳动的工作，这种工作确实很快就会被取代。
比如富士康的这种流水线，机器替代人工或者是汽车流水线上的人越来越少了，因为机器不需要发工资和心理疏导，这个很简单。但回想我们的历史啊，农业社会的时候，百分之九十的人都在从事农业生产活动。那个时候的人们都不敢想，大家如果都不种地的话，那吃什么呢？我现在全市农业人口上的占比已经很小很小了，美国是不到百分之一，中国呢？二零一六年的普查，从事农业相关的人数是三点一亿人，现在肯定更少。农业上的岗位被取代之后，在其他地方开了新坑，需要的人口依旧是非常庞大的。我们看到人工智能的视角并不是黑白两种颜色的这种拉锯战，这中间有大量合作共赢的这个灰色地。
a i呢也不会让画家彻底失业。ai绘画成熟之后，会让更多的画家产生更多的画，甚至脑袋想到立马就能画出来。照现在这个发展，n f t画家联名限量画作还真的能拍卖出高价。ai作为人类的工具，它的出现能够让很多事情更加便捷，还会解锁很多新的思考和生活方式。工作的替换也并不是一个老板一夜之间开掉所有的员工，而是伴随着时间叫小李小张开始学习a i人工智能的伴生应用，更有效率的解决公司遇到的问题。
我认为与其把ai视为敌人抵制和排斥，还不如警惕身边与时俱进掌握a i的同事和竞争对手，未来是生产力的天下，谁能更快成本更低的解决问题的就是香饽饽，那么我们应该培养什么能力来适应ai生产力的时代呢？我认为未来人工智能真正能够产生巨大价值的时候，这个时候的学习成本一定是不能高的，如果让一个普通人来学习编程、机器学习基础、深度学习基础这些东西，短时间进脑子真的会爆炸的那人都炸了还用什么用呢？未来。一定会出现很多学习成本比较低的工具。比如你找到一本英语写的书，啊，这有一个软件或者直接就是一个网页。那么我们把这个英语书呢上传进去，过一段时间下载下来，就是人工智能翻译好的高精度的中文版的书籍。也就是说呢未来的工具会越来越好用。
我们需要做的是发现特别好用的工具，那么适当的去学习，我们整体的效率就会越来越高。未来发展一定是这个趋势，它一定是要给普通人来用的，但是工具的使用也天然的有最低的学习成本门槛。而我们需要做的就是找到一个最好的工具，然后不那么费力地跨过这个最低门槛就可以了。也就是说我们终究是要学一些东西的，不可能有人直接吃饭的过来。那么我们保持新鲜的事物啊，当有好玩的好用的东西出现的时候，不要丧失自己的好奇心，其实就可以了。
但对于现状来说，其实这也是一个不低的要求，因为我发现很多人的好奇心已经没有了。好了，今天的视频就到这里了，我是个白，我会一直陪着你的，我们下个视频再见。
