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人工智能的概念最近又开始流行起来。这个概念之所以流行,并不是因为最近突破性的技术,而是因为一个软件在市场上引起了很大的反响。

这款软件能否在行业内得到协助,在预期范围内,只能帮助行业后备军,也就是大学生群体,在水中工作。在第二产业中,无论是工业生产还是建筑安装,都无法应用该软件。您无法制造汽车的单个螺钉或单个胶合板。对第二产业的帮助在哪里?

第二产业所需要的人工智能是可以帮助改善施工和运营过程中现场赋能的人工智能。就像使用平板来检测机械的运行并给出实时的操作建议。第二产业是操作密集的,对话AI很难实时提供帮助,因此它的使用可能很少。

在第三产业中,无论是服务业还是交通运输业,软件都不能代替人。毕竟是个聊天软件。服务业需要智能客服,交通需要自动驾驶。软件对第三产业的帮助也很小。

只有在教育行业,第一是面对不需要在生产环境中操作的学生,第二是面对已经有固定答案的作业。该软件可以大放异彩。

比如培养皿计数需要一个视觉识别软件,但是生化环境天坑专业的生物专业的学生在哪里可以写这个?

让这个软件写一个简单的代码,学生调整参数,就可以制作培养皿计数软件,这是聊天软件制作的最大帮助。

技术必须归功于技术。没有提到场景,应用完全没有完成。我们应该谈论什么技术?

然而,商业的东西应该归功于商业。软件本身是否赚钱,与软件本身是否能在其他行业大放异彩是不同的。如果技术不先进,并不意味着商业模式不能先进,如果基础设施不能建设,也不意味着势头不能实现。

OpenAI一直烧钱做研发,不赚钱看效益,资本主义投资机构需要看效益,不免费资助一批科学家做他们认为有意义的事情。

如果将AI用作基础设施,则效果太慢。经过这么多年的自动驾驶技术,它一直徘徊在L2级别。冲到L2.5可以成为大新闻。这是人工智能作为基础设施必须具备的特点。

因为基础设施本身就决定了没有多少利润可言,只要做基础设施是无利可图的,基础设施的进度一定是缓慢的。我们可能知道美国火车是什么样子。

但是,如果业务本身成为动力,用户从公司变为个人,使用从生产变为娱乐,那么收益就会到来。

不熟悉技术、缺乏社交和新鲜事物的现代人,自然会把一个看起来非常善于聊天的机器人当成玩具,不停地做实验。

人来了,流量来了,流量来了,利润来了。

一个CPT-3-based的技术,包装,可以达到这样的结果,那帮助研发人员可以做AI的研发,自然也可以了解市场。

当利润来临时,投资机构的信心也是如此。这是开放AI的策略。

至于软件本身可以用作多少基础设施,可以替代多少人力,这重要吗?

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