2023-03-07 15:25:01 来源:商业新知网
图1
近期流浪地球2的电影周边销量暴涨,其中数字⽣命卡也让不少不是数字⽣命派的观众忍不住下了单。那么在现实⽣活中,数字⽣命真的会有机会实现吗?
【资料图】
本⽂就以下⼏点展开讨论:
1.什么是数字⽣命?
2.数字⽣命的制作原理是什么?
3.为什么550A智能让丫丫的⽣命持续2分钟,⽽550W可以给丫丫完整的70年?什么样的计算机才可以⽀持数字⽣命?
4.数字虚拟⼈和本体有哪些区别?“我”是否还是我?
5.数字⽣命是否代表着永⽣?
1.什么是数字⽣命?
数字⽣命是指把⼀个⼈的记忆上传,然后通过算法模拟出这个⼈的思维⽅式所形成的电⼦意识,随着计算机算⼒的升级,这种电⼦意识能够不断迭代,随着周围环境的变换,对下⼀步的⾏为进⾏与本体⾏为相似的⾏为,看起来就像本体在⽹络世界存在并成⻓⼀样。
2.数字⽣命的制作原理是什么?
对数字⽣命的塑造并⾮在每⼀个记忆、每⼀个思维模式和每⼀种情感中都做到与⽣物学模型都分毫不差,数字⽣命要做的不是“记住”,恰恰相反,他要学习的是如何去“忘记”,确保⼤多数东⻄都会被遗忘是思维软件设计中⼀个⾄关重要的元素,⽽且,记忆选择算法的设置必须严格匹配⽣物学原型的设置,记忆选择算法将严格按照⼼理学研究揭示的⼈类思维实际⼯作⽅式去进⾏建模。
⽽这个建模的原理⼜是什么呢?以我们对颜⾊的感知为例。我们的DNA会将某些神经元编写成对不同波⻓光线敏感,⽽将其他神经元变得对不同词素(词素是构成词的要素,词素是⽐词低⼀级的单位,词是语⾔中能够独⽴运⽤的最⼩单位,是指词在句法结构中的地位和作⽤⽽⾔的)和声⾳敏感。在我们的成⻓中,每当看⻅并被告知这是红⾊,对红⾊敏感的神经元与其他对组成“这是红⾊”声⾳等不同语⾳部分敏感的神经元进⾏配对,随着我们对世界有着越来越多的认识,所有在我们思维中的东⻄都被表示成了⼀种神经联结模式。⼼理图像可以通过更多的神经突触串联在⼀起,组成任意数量的关联顺序(特别是在做梦时),形成世界观、情绪、性格以及⾏为规范。
意识的困难问题是我们头脑中联结模式的多样化特殊设置。意识的简单问题在感知神经元的认知中被解决,⽽通过这⼀个个简单问题,我们才能够解决意识困难问题。
⽽意识的输⼊⾼度依赖脑机接⼝技术,制作数字⽣命需要以下⼏个前提条件:
有完全准确的⼤脑结构模型,可以通过记录神经元联结来存储已有记忆。
有稳定的脑机接⼝设备,可以实现与被试⼤脑的⻓期脑波交互,记录下各种意识活动对应的⼤脑活动模式。
全脑仿真技术完成思维拟合,进⽽重建⼀个⼈的意识,⽽且该意识与原有意识完全相同。
3.为什么550A智能让丫丫的⽣命持续2分钟,⽽550W可以给丫丫完整的70年?什么程度的计算机才可以⽀持数字⽣命?
电影中550A只能维持图丫丫两分钟的⽣命,⽽550W可以将丫丫的⽣命延⻓⾄70年即“拥有完整的⼀⽣”,两台量⼦计算机的区别就是在于算⼒,库兹⻙尔认为,重塑⼈类⼤脑的计算能⼒需要每秒进⾏10的14次⽅运算,⼀旦这种算⼒成为可能,我们将能够创造特定的⼈格,访问构成我们记忆、技能和⼈格的⼤脑信息。那么量⼦计算机是什么,他和传统计算机有什么区别呢?
所谓量⼦计算机,是指利⽤原⼦、电⼦等微观物质遵循的物理学规律-量⼦⼒学的性质去实现计算的计算机,其拥有远超现有计算机的计算速度。不同于传统计算机依靠⼆进制“⽐特”(0和1)来处理信息,⽀撑量⼦计算的“量⼦⽐特”是微⼩的亚原⼦粒⼦,可以同时存在于某种⽐例的两种状态,遵循(0,1,2)的三进制计算⽅法。其中0和1是确定状态,2在量⼦⼒学中⼀般被称为叠加态,是n个状态的叠加。在量⼦计算机的运⾏过程中,“2”的存在使得量⼦计算机可以在同⼀时间处于n种状态中。举个例⼦,假设存在⼀台有四个⽐特的传统计算机,这台计算机每⼀秒只能得到⼀个状态,也就是0000或0101,那么想要获得所有状态就需要16秒。但是,有⼀台四个量⼦⽐特的量⼦计算机,它可以同时计算从0000到1111的所有排列组合,这意味着量⼦计算机只需要1秒钟就可以输出16种状态,相当于16台传统计算机同时运⾏的效率。这种从⼆元处理到多元处理的⻜跃,成倍地提⾼了计算能⼒。随着⽐特数的增加,量⼦计算机与传统计算机之间的性能差距是呈指数级增⻓
的,所以实际的量⼦计算机速度可以达到传统计算机望尘莫及的⾼度。中国科学院院⻓⽩春礼院⼠曾表示:使⽤亿亿次的天河⼆号超级计算机求解⼀个亿亿亿变量的⽅程组,所需时间为100年。⽽使⽤⼀台万亿次的量⼦计算机求解同⼀个⽅程组,仅需0.01秒。因此,量⼦计算机极⼤超越经典计算机的超并⾏计算能⼒,在核爆模拟、密码破译、材料和微纳制造等领域具有突出优势,是新概念⾼性能计算领域公认的发展趋势。[2,3]
4.数字虚拟⼈和本体有哪些区别?“我”是否还是我?
图2
记忆、性格、回忆、情感、信念和价值观,我们是这些元素组成的动态蒙太奇,其实我们⼤部分⼈都已经习惯了拥有⼀个数字的“我”,尽管我们留下的数据⽬前还没显现出作为⼀个⼈类的特性,许多数据收集公司已经在使⽤智能算法,来辨别潜藏在消费者留下对海量数据中对模式,这些都是“我”的初始版本,随着⼤数据时代的到来,我们的所有信息都在⽹络世界暴露⽆遗,⽽对于这些数据收集公司⽽⾔,可能会⽐我们⾃⼰更了解我们的全部,他们能知道我们在看到某条消息后的反应,听到某⾸⾳乐会想起谁,甚⾄能预测我们下⼀秒会想做什么。如果今后关于我们⾃身的数据能够达到思维⽂件的复杂程度,那么我们的数字⽣命体同样也可以像⼈类意识到⾃⼰所处的环境,像⽣物原形⼀样去思考,去做出反应。Terasem⼼灵上传实验是⼀项数⼗年的测试,通过专家⼼理学评论评估单个⼈的实际⼈类意识的数字化互动,通过专家⼼理学访谈评估同⼀个⼈的⼈类意识,该软件利⽤由原始实际⼈物的数字化互动组成的数据库,从⽽得出“我”有⼏分像我,对这个评估系统感兴趣的读者可以去官⽹看看https://terasemmovementfoundation.com/。
5.数字⽣命是否代表着永⽣?
数字⽣命需要能量和算⼒,若没有稳定的现实世界,数字⽣命也⽆法永存。从传统意义上来讲,复制、繁衍也是⼀种形式的不朽,因为我们祖先的DNA在我们体内,如果我们有后代,这个DNA会继续传递下去。如果我们拥有数字⽣命,我们将会拥有初期版本的不朽。数字⽣命会理解,死亡已经发⽣,因为感知信息将提供充分的信息来让数字⽣命理解⽣物学原型已⽆法进⾏⽣命活动,但是数字⽣命也会理解这只是其身份⼀部分的死亡,因为他将根据记忆做出预测,并将这些预测与感知信息进⾏⽐较。
图3
最后,让我们看着这两张图,如果我们是下图的小人,我们对前⽅的道路⼀⽆所知。想象⼀下乘坐时光机回到1700年——当时世界处于永久性停电状态,远距离通信意味着要么⼤声喊叫,要么向空中发射烟花。当你到达那⾥,你找到⼀个⼈,把他带到2023年,并带着他四处逛逛,观察他对⼀切的反应。他⽆法理解为何路上有着⼀个个闪亮的胶囊,每个胶囊⾥都坐着⼈,也⽆法理解为什么早上还在地球⼀端的⼈,下午就已经到了地球另⼀端,他⽆法理解为何⼩⼩的盒⼦⾥有⼈会和他说话,你向他展示互联⽹或解释国际空间站、⼤型强⼦对撞机、核武器或⼴义相对论等事物,他可能因为⽆法理解⽽破⼝⼤骂,怀疑⾃⼰吃了毒蘑菇,但如果让这个⼈乘着时光机带⼀个1400年的⼈到他的时代,1400年的⼈可能会感到震惊,但⾄少不会破⼝⼤骂。随着时间的推移,⼈类进步的速度越来越快,这就是未来学家雷·库兹⻙尔所说的⼈类历史加速回归定律。[4]这是因为更先进的社会⽐不太先进的社会有能⼒以更快的速度进步。电影《回到未来》于1985年上映,⽽“过去”发⽣在1955年。
图4
在电影中,当迈克尔·j·福克斯(Michael J. Fox)回到1955年时,他被电视机的新奇、汽⽔的价格、对刺⽿的电吉他的缺乏热爱以及俚语的变化打了个措⼿不及。是的,这是⼀个不同的世界——但如果这部电影是在今天拍摄的,⽽过去发⽣在1985年,这部电影可能会有更⼤的不同,更有趣。这个⻆⾊将⽣活在个⼈电脑、互联⽹或⼿机之前的时代——今天的⻢蒂·⻨克弗莱,⼀个90年代末出⽣的少年,在1985年⽐电影中的⻢蒂·⻨克弗莱在1955年要格格不⼊得多。库兹⻙尔认为,按照2000年的发展速度,整个20世纪的进步只需20年就能实现,由于加速回报定律,库兹⻙尔相信21世纪的进步将是20世纪的1000倍。因此,科技⽔平的加速发展,定会将数字⽣命如期交付⾄我们⼿上。
关键词: 数据收集
LanHelper(中文名称局域网助手)是Windows平台上强大的局域网管理、扫描、监视工具。LanHelper独特的强力网络扫描引擎可以扫描到您所需要的
融资丨UniUni宣布完成1亿元B轮融资,将开拓美国市场,本轮资金主要用于进一步开拓美国市场,建立围绕洛杉矶、纽约、芝加哥、达拉斯、迈阿密等重
1、chatgpt是在国内是可以使用的,但是需要我们操作一下。2、首先注册需要外国的手机号才可以(注册教程如下)。3、然后chatgpt本身是不支持
Nano sim卡和sim卡的主要区别就是尺寸大小不同。目前有三种sim卡的标尺寸标准都被称为标准卡。 Sim卡大卡的标准尺寸是25毫米×15毫
1、先打开记事本,输入一个汉字,比如写。2、然后我们保存起来。3、这时再打开刚才保存的文件,我们会发现乱码了。4、乱码后别着急,这时我
第一步:将Windows7安装光盘放入光驱中,设置为从光盘启动。第二步:看到PressanykeytobootfromCDorDVD…或按任意键从光盘启动时,请快速按
ChatGPT的深层神经网络的层数不是固定的,它可以通过控制模型参数来调整深度。
目前来说,小红书最容易赚钱的赛道。
2023年3月6日,巴南区大数据应用发展管理局书记陈东一行莅临曲率成才创新创业基地调研指导。
今天来谈谈数据中台与数据治理的后续发展趋势和思路。
单从成绩来看,现有大语言模型还算不上班里的“尖子生”。