发表文章：【GenAI的“关键一跃”：推理与知识】 #GenAI的“关键一跃”：推理与知识#
#GenAI#象征着一个时刻，与计算机的早期时代相共鸣，这个时代以1931年库尔特·哥德尔（Kurt Gödel）和1937年艾伦·图灵（Alan Turing）的革命性贡献为标志。
他们的开创性工作最初旨在探索机器取代数学家的潜在可能，但无意中奠定了现代计算的基础。这种追求重新引发了人们对那个时代的一个重要问题的关注：“#机器能否思考？#” 现在，这一问题已经演变为关注机器是否能像人类一样‘推理’和‘获取知识’，这是我们现在所称之为通用人工智能（AGI）的关键特征。
回顾20世纪50年代#艾伦·图灵#的实用方法，即通过实践看看效果如何（let’s do it and see how it works）体现的哲学思想，GenAI的能力体现了这一精神。#思维链#（Chain-of-Thought（CoT））#提示工程#（prompting）（Wei, 2022）和#检索增强生成# （Retrieval-Augmented Generation（RAG））（Lewis, 2020）等技术展示了如何让人工智能模拟人类推理和知识吸收方式，其重点是#人机协同验证# 。#思维链# 使人工智能能够在解决问题时“深思熟虑”，而#RAG# 使得人工智能能够访问大量数据源以丰富其回应。
相比之下，#哥德尔# 对#AGI# 的看法更为审慎、明智，他重点关注人类思维相比机器的优越性，在两者之间提供了一种必要的平衡。这种观点强调了在AI开发中采用理论上坚实和稳健的方法的重要性。有趣的是，当前人工智能领域取得的进展，如新的训练方法和对齐策略，在某种程度上与哥德尔的原则是相呼应的。
GenAI的演进还表现为使其能够自我参照和自我改进的先进技术，这些技术借鉴了哥德尔的数学洞察力和图灵的计算理论。像#Auto-CoT# （Zhang，2022）和#Self-RAG# （Asai, 2023）等创新就是GenAI利用其技术进行自我增强的例证。
尽管GenAI的表现令人印象深刻，但也面临着各种问题和挑战，这些挑战主要体现在扩展图灵遗产的经验主义方法上。从哥德尔的角度考虑这些挑战，可能会为我们提供宝贵的见解。这种情况呈现出一个明显的悖论：如果“#P vs. NP问题#”（计算复杂性领域尚未解决的基本问题）得到明确解决，可能会影响到哥德尔对人类思维优越性的看法。下文将详细探讨这一悖论及其对AGI的影响。
引言部分为深入探讨GenAI做了一定铺垫。本文的目标是剖析GenAI如何实现其卓越表现，并揭示其中固有的挑战。我们将专注于广泛的历史和方法论方面，这对GenAI的持续发展至关重要。
对于那些对计算的历史和理论基础感兴趣的人，推荐阅读“从不可能的机器到多功能计算机，再到AGI”部分。
对生成式人工智能的独特性以及它与计算机基础和图灵的经验主义方法的契合感到好奇的读者，应深入了解“生成式人工智能是计算的全面扩展”部分。
要从哥德尔的角度理解推理和知识，“从第一性原理重新审视推理和知识”是阅读的首选部分。
最后，“从P vs. NP到AGI”部分将为读者提供对以人为中心的AGI的前瞻性见解。
当前的人工智能领域正通过生成式人工智能（GenAI）经历一场重大转变。这一转变不仅代表了技术上的飞跃，更标志着人工智能领域的范式转变，引发了有关GenAI的独特特性及其深远影响的关键问题讨论。
植根于计算革命的丰富历史，本文从计算复杂性角度出发，探索推理和知识的本质，将历史性成就与最新的进展巧妙地交织在一起，以丰富我们对人工智能的理解。开工大吉[好运超崽][开学季][打工人]
原文链接：https://t.cn/A6Ya2iFU
#人工智能[超话]##ChatGPT[超话]#
#GenAI#象征着一个时刻，与计算机的早期时代相共鸣，这个时代以1931年库尔特·哥德尔（Kurt Gödel）和1937年艾伦·图灵（Alan Turing）的革命性贡献为标志。
他们的开创性工作最初旨在探索机器取代数学家的潜在可能，但无意中奠定了现代计算的基础。这种追求重新引发了人们对那个时代的一个重要问题的关注：“#机器能否思考？#” 现在，这一问题已经演变为关注机器是否能像人类一样‘推理’和‘获取知识’，这是我们现在所称之为通用人工智能（AGI）的关键特征。
回顾20世纪50年代#艾伦·图灵#的实用方法，即通过实践看看效果如何（let’s do it and see how it works）体现的哲学思想，GenAI的能力体现了这一精神。#思维链#（Chain-of-Thought（CoT））#提示工程#（prompting）（Wei, 2022）和#检索增强生成# （Retrieval-Augmented Generation（RAG））（Lewis, 2020）等技术展示了如何让人工智能模拟人类推理和知识吸收方式，其重点是#人机协同验证# 。#思维链# 使人工智能能够在解决问题时“深思熟虑”，而#RAG# 使得人工智能能够访问大量数据源以丰富其回应。
相比之下，#哥德尔# 对#AGI# 的看法更为审慎、明智，他重点关注人类思维相比机器的优越性，在两者之间提供了一种必要的平衡。这种观点强调了在AI开发中采用理论上坚实和稳健的方法的重要性。有趣的是，当前人工智能领域取得的进展，如新的训练方法和对齐策略，在某种程度上与哥德尔的原则是相呼应的。
GenAI的演进还表现为使其能够自我参照和自我改进的先进技术，这些技术借鉴了哥德尔的数学洞察力和图灵的计算理论。像#Auto-CoT# （Zhang，2022）和#Self-RAG# （Asai, 2023）等创新就是GenAI利用其技术进行自我增强的例证。
尽管GenAI的表现令人印象深刻，但也面临着各种问题和挑战，这些挑战主要体现在扩展图灵遗产的经验主义方法上。从哥德尔的角度考虑这些挑战，可能会为我们提供宝贵的见解。这种情况呈现出一个明显的悖论：如果“#P vs. NP问题#”（计算复杂性领域尚未解决的基本问题）得到明确解决，可能会影响到哥德尔对人类思维优越性的看法。下文将详细探讨这一悖论及其对AGI的影响。
引言部分为深入探讨GenAI做了一定铺垫。本文的目标是剖析GenAI如何实现其卓越表现，并揭示其中固有的挑战。我们将专注于广泛的历史和方法论方面，这对GenAI的持续发展至关重要。
对于那些对计算的历史和理论基础感兴趣的人，推荐阅读“从不可能的机器到多功能计算机，再到AGI”部分。
对生成式人工智能的独特性以及它与计算机基础和图灵的经验主义方法的契合感到好奇的读者，应深入了解“生成式人工智能是计算的全面扩展”部分。
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当前的人工智能领域正通过生成式人工智能（GenAI）经历一场重大转变。这一转变不仅代表了技术上的飞跃，更标志着人工智能领域的范式转变，引发了有关GenAI的独特特性及其深远影响的关键问题讨论。
植根于计算革命的丰富历史，本文从计算复杂性角度出发，探索推理和知识的本质，将历史性成就与最新的进展巧妙地交织在一起，以丰富我们对人工智能的理解。开工大吉[好运超崽][开学季][打工人]
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—名学第七季2.17收官企划存档 之 弘石 专场—
p1虽然认为已经不灵了 但是乖乖听lp话
p2被lp可爱到了吧你小汁！
p3哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈我听出了宠溺！
p4我耳朵里只有“我们凯凯”xixixi
p5这的重点是角落里偷偷玩的小情侣
p6哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
p7先抓着一个好欺负的~
p8笨笨但信lp
p9盯盯盯——
p10你俩小情侣明目张胆！
p11感觉lp情欲不高 哄一下！好男人！
p12所以说啊 谈恋爱真的要找能够提供情绪价值的 这里全桌都没反应过来 但是黄子第一个夸了kk 还竖大拇指 kk不太自信 这就是一个很好的氛围环境让他变得更好 鼓励式夸奖式更能激励
p13你们两个乖乖宝宝
p14呀~共脑了呢~
p15哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈lp说什么都说好！都点赞！
p16真的how pay 不是我说......
p17一段话都要你们两个人说嘛~
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