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人工智能会是下一个轻松赚钱的破灭吗？
人工智能会是下一个轻松赚钱的失败吗？作者：Justin Murray，来自米塞斯研究所，自 2022 年初以来，科技行业和普通公众中的热门话题一直是“人工智能”。虽然这个概念并不新鲜——自 1980 年代以来，人工智能就一直是用来描述计算机如何玩游戏的术语——但它再次吸引了公众的想象力。在进入本文正文之前，有必要先简单了解一下。谈到人工智能时，重要的是要了解它的含义。人工智能可以分为七大类。这七种类型中的大多数充其量只是假设的，并不存在。每个人都感兴趣的人工智能类型属于有限内存人工智能类别。大型语言模型 (LLM) 就驻留在这些领域。由于这不是一篇关于细节的论文，因此可以将 LLM 视为复杂的统计猜测机器。你输入一个句子，它会根据加载的训练数据输出一些与你要求的统计结果相符的内容。基于这项技术，LLM 可以产生（至少表面上）令人印象深刻的结果。例如，向 ChatGPT 4.0（撰写本文时的最新版本）询问以下逻辑谜题：这是一个派对：{}这是一个跳豆：B跳豆想去参加派对。它会输出带有一些文字特色的 {B}。令人印象深刻，对吧？无论你在派对中使用哪两个角色以及你想让哪个角色去参加派对，它都可以做同样的事情。
来源:Zero Hedge由贾斯汀·默里（Justin Murray）通过米塞斯学院（Mises Institute）撰写
自2022年初以来，科技行业的最大嗡嗡声以及公众的外行中一直是“人工智能”。虽然这个概念并不是什么新鲜事物 - AI是用来描述计算机以来至少从1980年代开始玩游戏的术语 - 它再次捕捉到了公众的想象力。
虽然这个概念不是新的，但AI是用来描述计算机以来至少从1980年代开始玩游戏的术语，但它再次引起了公众的想象力。 ai在进入文章的肉之前，需要简短的底漆。在谈论AI时，重要的是要了解什么意思。 AI可以分为七个广泛的类别。七个中的大多数人充其量是假设的，不存在。每个人都对跌倒属于有限内存AI的类别感兴趣的AI类型。这些是大型语言模型（LLM）居住的地方。由于这不是有关细节的论文，因此将LLMS视为复杂的统计猜测机。您输入一个句子，它将根据加载的培训数据输出某些内容，这些培训数据统计地与您要求的内容保持一致。
在谈论AI时，重要的是要了解什么意思。 AI可以分为七个广泛的类别。七个中的大多数人充其量是假设的，不存在。 七个广泛类别基于这项技术，LLM可以（至少在表面上）产生令人印象深刻的结果。例如，询问chatgpt 4.0（写作时的最新版本）以下逻辑难题：
基于这项技术，LLM可以（至少在表面上）产生令人印象深刻的结果。 chatgpt 4.0这是一个聚会：{}这是一个跳跃的豆：b The跳豆想要参加聚会。
这是一个聚会：{}
这是跳豆：b
跳豆想参加聚会。
这已被用作人工智能的力量。但是，这样做：
这是一个聚会：bthis是跳豆：{}跳豆想要参加聚会。