Al发展到什么程度

多模型机制的：新皮层由数以万计的皮质柱组成，每根柱子都会学物体的模型，使多模型设计发挥作用的关键是投票。每一列都在一定程度上独立运作，但新皮层中的长距离连接允许各列对其感知的对象进行投票。智能机器的"大脑"也应该由许多几乎相同的元素（模型）组成，然后可以连接到各种可移动的传感器。有自己的参考框架：大脑中的知识被储存在参考框架中。参考框架也被用来进行预测、制定计划和进行运动，当大脑每次激活参考框架中的一个位置并检索相关的知识时，就会发生思考。机器需要学会一个世界的模型，当我们与它们互动时，它们如何变化，以及彼此之间的相对位置，都需要参考框架来表示这类信息。它们是知识的骨干。为什么需要通用人工智能（AGI）AI将从我们今天看到的专用方案过渡到更多的通用方案，这些将在未来占据主导地位，Hawkins认为主要有两个原因：第一个就和通用电脑战胜专用电脑的原因一样。通用电脑有更好的成效比，这导致了技术的更快进步。随着越来越多的人使用相同的设计，更多的努力被用于加强最受欢迎的设计和支持它们的生态系统，导致成本降低和性能的提升。这是算力指数式增长的基本驱动力，它塑造了二十世纪后半叶的工业和社会。Al将通用化的第二个原因是，机器智能的一些最重要的未来应用将需要通用方案的灵活性，例如Elon Musk就希望可以有通用智能的机器人来帮忙探索火星。这些应用将需要处理很多无法预料的问题，并设计出新颖的解决方案，而今天的专用的Deep Learning模型还无法做到这一点。

原文地址：https://a16z.com/2023/03/17/the-generative-ai-revolution/作者：A16Z分析师随着[游戏中生成式人工智能革命的](https://a16z.com/2022/11/17/the-generative-ai-revolution-in-games/)进展，它将彻底重塑用户生成内容（UGC），创造一个任何人都可以构建游戏的世界，并将游戏市场扩大到超出许多人的想象。在未来几年，深厚的技术知识或艺术掌握将不再是开发游戏所需的基本技能；相反，创作者只会受到他们的精力、创造力和想象力的限制。想法并不便宜；他们会很珍贵。最重要的是，游戏创作将变得真正民主化，数以百万计的新游戏制作者将被创造出来。想法很便宜。只有你对它们做了什么才重要。——艾萨克·阿西莫夫根据UGC平台的历史、最近面向消费者的法学硕士的可用性以及对先前技术变革的观察，我们相信，从UGC游戏到人工智能驱动的UGC（我们将在下文中称为AIGC）的演变将会发生分两个阶段。

OpenAl是一家人工智能研究公司，成立于2015年，总部位于美国旧金山。OpenAl的使命是推进人工智能技术的发展，为全球创造更加安全、智能的未来。OpenAI早期是个非营利机构，后来改成了有限营利形式。时间线延伸阅读：Wiki：https://timelines.issarice.com/wiki/Timeline_of_OpenAIOpenAI Blog：https://openai.com/blog/