人工智能的发展：在不一致意见的情况下的认知价值

        人工智能能做什么？这是人工智能内部不一致的真实时期。在不一致意见的时间里，人们通常会比达成一致意见的时间更有价值。再说了，就算你对网络有足够的了解，也不可能有做电子商务的机会。一家公司的价值，通常是从它与其他组织或个体之间的区别来体现的。A得100, B得100常常没有机会，而 A得10而 B得零，这就有可能构成机遇。我已经写了一系列的论文，有些系统化，但却不是什么学术，而是一种对未来混乱的认知。由于这些数据看似杂乱无章，但实际上是有联系的，因此，我将这些数据按照一定的顺序排列：“以角色为核心的算法”、“2.0的图灵测试”、“智能的原生”。
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一、以角色为中心的计算
        人工智能的颠覆之处在哪里？ 它的破坏性比因特网大吗？ 和因特网相比，它的相似和不同之处在哪里？这一颠覆源于人工智能模型与传统计算机体系结构下的应用所对应的底层计算方式的差异。用韩毅的话来说，就是在传统的电脑结构中，以前的应用都是“如果…”的积累。 这些规则的积累，让它看起来更像是一个智慧生物，但它的灵活性和功能都被限制了。要想解决这个问题，就得对它进行切割。
        正在分割的企业级软件：还有一些个性化的 APP，比如电商，比如短视频，比如即时通讯工具等等。“切分”就是一个调度程序，用来实现一个目标。 不同的角色要求更多的功能性应用程序。 但总体来说，切的多了，就会感觉到疲惫。
        人工智能负责对概念的理解与推理，因此计划工作由人工智能来完成，而人类主要负责具体的角色与真实世界的关系。 就拿教育孩子来说，他更在意的是什么，而不是如何利用工具。 这是以人物为中心的计算方式。这种以角色为核心的计算方式，其背后的逻辑是：当智慧的性能与获得的信息成比例时，它必然会成为以角色为中心的计算方式。参见：角色中心式计算：AI大模型颠覆性的起点与终点
二、2.0版本的图灵测试
        以人为核心的计算方式，能不能创造出新的机遇？ 如何确定能否以角色为核心的计算方式？以角色为核心的计算方式对智力水平产生了强烈的依赖性。一个人的智商高，可以不读书，但是如果他的智商不够，那么，他就不一定能考上大学。要想真正地改变运算方式，就必须有相当高的纯智力，而这个智力是建立在模型基础上的。但单纯的智力是否足够，就要回归到游戏本身了，下棋好，智商高，未必就能把生意做好。
        这些智力指标无法通过诸如答题和测验来进行学习，而应该回归到特定的情境中去如果只是一道题目，那就是一个学者的观点，而从产品的角度来看，一个人的智商是否足够，那就需要一个新的标准来衡量了。从学术的角度看，减的是纯粹的数量，而产品的角度，就是加的，一百个步骤，只要有一个步骤出错，都会失败。在许多情况下，不仅仅是依靠一个模型，还需要进行多种模型的结合。这就是所谓的图灵测试2.0。
        1.0是一个很高的系统，逻辑上的错觉可以帮助玩家通过考核，而2.0版本就不一样了，玩家可以从现实中得到来自现实世界的反馈，也可以从玩家那里得到反馈。其次是对测试范围的限制，对智能合成的要求也更高。能否突破内容产生的界限，成为一种适用于所有应用场景的新型通用计算平台，就看人工智能能不能跟得上了。至于 AI能否保持领先，则要看它能否在一个又一个的场景中通过2.0版本的图灵测试。
        无论什么时候，当某个方案经过 Turing2.0 （由产品管理者而非技术角度）时，就会有一块试验田（即，一次重组的机会），在此基础上，人们就可以开始以角色为中心的计算。而图灵测试2.0，就意味着你有可能开发出更多的智慧本地程序，请记住，这并不是 MJ、 ChatGPT之类的工具。
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