Новое предисловие Чжу Цзямина: ИИ и человеческий интеллект начинают «делить интеллект» в восьми основных тенденциях Шанхайской книжной ярмарки 2024 года①
2024-08-19
한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina
«Эра диалога: путь к сильной стране путем создания новой производительности» Чжу Цзямина, Тао Ху, Шэнь Яна и др., опубликовано издательством Пекинского университета в августе 2024 года по цене 78 юаней.
[Введение] Шанхайская книжная ярмарка в самом разгаре, толпы людей внутри и снаружи выставочного зала, а информация и дух на всех уровнях текут и заражают.
Новая книга «Эра диалога: путь к сильной стране путем создания новой производительности», опубликованная издательством Пекинского университета и составленная докладчиками из лекционного зала Вэньхуэй, была представлена на книжной ярмарке, проходившей в Чанъаньском уличном читательском клубе 14 августа. Изучите список новых книг. Книга разделена на три основные главы: «возникновение» искусственного интеллекта, комплексное развитие виртуального и реального миров и инфраструктура технологий цифрового интеллекта. Основное внимание в ней уделяется искусственному интеллекту, большим моделям, чипам, интерфейсам «мозг-компьютер». , Web3, спутниковый Интернет, цифровая экология и мета-Вселенная, этика ИИ и другие темы.
Четырнадцать лекций, 41 эксперт, учёный и представители отраслевой элиты, в том числе Чжу Цзямин, Линь Баоцзюнь, Ван Цзяньюй, Шэнь Ян, Ли Мяо, Цай Хэнцзинь, Лу Юн, Линь Луннянь, Линь Юнхуа, Тао Ху, Ян Гуан, Вэй Хуэй и Гости лекции Хэ Ляна, в том числе Цзи Вэйдун, Фэн Сян, Цзян Сяоюань, Юй Хай, Хэ Цзин, Фу Чанчжэнь, Ли Цюаньминь и т. д., дали углубленный анализ технологических инноваций и технологических инноваций в области информационных технологий нового поколения, искусственных разведка, аэрокосмическая промышленность, биомедицина, квантовые технологии и т. д. Промышленное развитие, изучение границ, тенденций и проблем глобального развития искусственного интеллекта, а также таких вопросов, как этическое управление искусственным интеллектом, помогут читателям понять концепцию и значение новых производительных сил. и их важную роль в содействии развитию китайской модернизации. Эта книга воплощает в себе диалог между наукой, технологиями и гуманитарными науками, а также связь между технологическим развитием и социальными изменениями. Она одновременно является передовой и позволяет получить новые знания. Она помогает понять концепцию и смысл новой качественной производительности и ее важную роль. в содействии развитию китайской модернизации.
Особо стоит отметить, что предисловие к этой книге объемом 17 000 слов было написано лично одним из авторов, экономистом Чжу Цзямином. В ней основное внимание уделяется перспективам, тенденциям и проблемам развития искусственного интеллекта в период с 2022 по 2024 год, а также подробно описываются. Последняя информация, содержащаяся в этом предисловии о влиянии искусственного интеллекта на макроэкономику, датирована началом июля 2024 года. В этом разделе из предисловия представлены границы, тенденции и проблемы развития ИИ.
Во время книжной ярмарки читатели могут зайти в издательство Peking University Press, расположенное по адресу E1-07, Восточный зал 1, и купить книгу (скидка 40%) или сделать заказ на онлайн-платформах, таких как Dangdang, JD.com и Taobao.
«Эпоха диалога» на Шанхайской книжной ярмарке, издательство Пекинского университета (стенд E1-07, Восточный зал 1)
ИИ и человеческий интеллект начали входить в восемь основных тенденций «совместного интеллекта».
Искусственный интеллект — важная часть новой производительности. Искусственный интеллект — это комплексная технология, включающая в себя мышление, технологии, экономику и общество. Технология искусственного интеллекта отличается от сельскохозяйственных технологий, промышленных технологий и информационных технологий в истории человечества. Она возникла из убеждений, концепций и духа интеллектуальной элиты от древней Греции до наших дней, то есть интеллект предназначен не только для человека. Созданные машины также могут производить разум, потому что интеллект в конечном итоге можно вычислить. Рождение машины Тьюринга в 1936 году, несомненно, является знаковым событием в истории искусственного интеллекта. На протяжении более 80 лет для человеческого общества искусственный интеллект означал не только своего рода науку и технологию, но также означал разрушительные изменения в мышлении, экономике и обществе. После непрерывных итераций и эволюции искусственный интеллект доказывал и будет продолжать доказывать историческую значимость взаимодействия долгосрочности и акселерационизма. В этой статье обсуждаются рубежи, тенденции и проблемы глобального развития искусственного интеллекта с 2022 года.
1. Большая языковая модель (или большая модель)
Большой прорыв в июне: ошибки «обучения с подкреплением» можно найти и исправить
Историю развития искусственного интеллекта можно разделить на разные этапы. В ноябре 2022 года OpenAI выпустила ChatGPT, и генеративный искусственный интеллект (Generative Artificial Intelligence, GenAI) начал процветать. Генеративный искусственный интеллект основан на технологии машинного обучения, которая имитирует нейронные сети человека для создания нового контента с помощью текста, изображений, музыки, видео и т. д.
Централизованным представителем GenAI является Модель большого языка (LLM). Так называемая модель большого языка — это модель глубокого обучения, обученная на основе большого объема текстовых данных, которая может генерировать текст на естественном языке или понимать значение языкового текста. Можно также сказать, что большие языковые модели основаны на глубоком обучении и используют многослойные нейронные сети для выявления сложных закономерностей в данных путем моделирования того, как человеческий мозг обрабатывает информацию.
На этом этапе ядром искусственного интеллекта является большая языковая модель. Крупнейшие страны и крупные компании мира возглавили разработку крупных языковых моделей, демонстрируя взрывной рост и формируя постоянно расширяющийся кластер крупных языковых моделей. Основными переменными, влияющими на производительность больших языковых моделей, являются обучающие данные, размер модели (т. е. количество параметров), алгоритмы генерации и методы оптимизации. Характеристики больших языковых моделей включают в себя: (1) Большие параметры. Число параметров больших языковых моделей часто может достигать миллиардов или даже сотен миллиардов. (2) Иметь возможности распознавания изображений и прогнозного анализа. (3) Иметь способность понимать и обобщать данные. Он может обучаться и выполнять множество сложных задач, а также обеспечивать точный и эффективный машинный перевод, анализ настроений и интеллектуальные вопросы и ответы в обработке естественного языка (НЛП).
ChatGPT, Gopher от Google, LaMDA и Llama от Meta — глобальные представители крупных языковых моделей. Среди них GPT-4, выпущенный OpenAI в 2023 году, — это общее название серии моделей, а не отдельной модели. В мае 2024 года модель GPT-4o, представленная OpenAI, продемонстрировала отличные возможности обработки сотен языков с точки зрения понимания текста, речи и изображений, а также смогла вести голосовые разговоры в реальном времени, а также точно улавливать и выражать человеческие эмоции. . В июне того же года Anthropic официально представила модель Claude 3.5 Sonnet, которая превзошла Claude 3 Opus и GPT-4o по возможностям кодирования, визуальным возможностям и новым способам взаимодействия. Что еще более интересно, так это то, что в Claude 3.5 Sonnet представлена инновационная функция «Артефакты», которая позволяет пользователям редактировать и создавать контент, созданный ИИ, в режиме реального времени в динамическом рабочем пространстве, превращая диалоговый ИИ в партнера по совместной работе, который легко интегрируется в пользователей. 'проекты и рабочий процесс. В частности, Claude 3.5 Sonnet также переопределяет экономическую эффективность интеллектуальных моделей, обеспечивая вдвое большую скорость, чем у предыдущего поколения, и 1/5 меньшую стоимость.
Также в июне произошел прорыв в области больших языковых моделей: OpenAI выпустила CriticGPT на основе модели GPT-4, которая используется для фиксации ошибок при выводе кода ChatGPT. Другими словами, CriticGPT — это модель, которая использует GPT-4 для поиска ошибок GPT-4. Она может не только записывать комментарии пользователей к результатам ответов ChatGPT, но и помогать тренерам лучше понимать и удовлетворять намерения человека, обнаруживать и исправлять их. Ошибки в обучении с подкреплением с обратной связью от человека (RLHF) представляют собой важный шаг на пути к цели оценки результатов передовых систем искусственного интеллекта.
2. Платформа искусственного интеллекта
В мире девять крупных платформ, и тенденция — вертикализация и специализация.
Поскольку ИИ охватывает все аспекты человеческого производства и жизни, создание платформы ИИ стало общей тенденцией. Платформа искусственного интеллекта предоставляет ведущие в мире мультимодальные технологии искусственного интеллекта, такие как голос, изображение и НЛП, а также открытую диалоговую систему и экосистему искусственного интеллекта. В настоящее время в мире существует девять основных платформ искусственного интеллекта, предоставляемых Google, TensorFlow, Microsoft Azure, OpenAI, NVIDIA, H2O.ai, Amazon Web Services (AWS), DataRobot и Fotor. Среди них NVIDIA Omniverse — открытая платформа, предназначенная для виртуального сотрудничества и реалистичного моделирования в реальном времени. С помощью мощной экосистемы, такой как графический процессор и программное обеспечение CUDA-X AI, она предоставляет ведущие в отрасли решения, включая машинное обучение и глубокое обучение. и анализ данных.
Тенденция развития платформ искусственного интеллекта — это, главным образом, вертикализация и специализация. Например, арт-платформа AI — это платформа для обработки и создания изображений с помощью технологий искусственного интеллекта, помогающая художникам и непрофессионалам быстро генерировать интересные и эстетически ценные картины в виде картин искусственного интеллекта, из которых они могут формировать творческие идеи. вдохновение и художественный опыт, даря искусство. Привнося в мир больше инноваций и возможностей. Midjourney и Stable Diffusion — арт-платформы искусственного интеллекта, влияние которых продолжает расширяться. Другой пример: Suno v3.5 — инструмент для создания музыки с помощью искусственного интеллекта. Продолжительность создаваемой музыки была изменена с исходных 2 минут до 4 минут, а музыкальная структура была значительно оптимизирована. Платформа для генерации музыки с использованием искусственного интеллекта является экспертом в области слухового искусства, которое трудно описать словами, демонстрируя свой творческий потенциал, превосходящий человеческий. Suno объявила, что также запустит новую функцию, которая позволит пользователям сочинять песни любым голосом. Эта новая функция может преобразовывать различные звуки повседневной жизни в музыку, открывая новые возможности для создания музыки.
3. Стек ИИ
Основополагающие элементы включают в себя: данные, вычисления и модели.
С аппаратной точки зрения основой стека ИИ являются графические процессоры, центральные процессоры и TPU. Самая важная вещь в стеке генеративного ИИ — это графический процессор. Однако стек ИИ также включает в себя программную систему ИИ, а в конечном итоге стек ИИ представляет собой систему и экосистему.
Углубленный анализ показывает, что стек ИИ представляет собой структурированную структуру, содержащую различные уровни и компоненты, необходимые для разработки и развертывания систем ИИ. Ключевые компоненты стека искусственного интеллекта включают управление данными, вычислительные ресурсы, платформы машинного обучения и платформы операций машинного обучения (MLOps). Стек генеративного ИИ состоит из трех уровней: верхнего, среднего и нижнего. Верхний уровень включает в себя знания и опыт в конкретных областях, средний уровень предоставляет данные и инфраструктуру, которые можно использовать для создания моделей ИИ, а нижний уровень — это ресурсы и услуги облачных вычислений. Достижение прогресса на каждом уровне имеет решающее значение для развития ИИ. К основным столпам стека ИИ относятся: данные, вычисления и модели. Среди них генеративный ИИ требует большого количества вычислительных ресурсов и больших наборов данных, которые обрабатываются и хранятся в высокопроизводительных центрах обработки данных. Генеративный ИИ способствует изменению всего стека.
Вообще говоря, на основе стека искусственного интеллекта можно создавать приложения искусственного интеллекта с такими функциями, как быстрый поиск, быстрый перевод, интеллектуальное распознавание и интеллектуальное управление.
4. Симулятор физического мира
Третий — физический мир ИИ: за пределами человеческого восприятия пространства-времени
Для современного человека существует три мира: реальный мир опыта, виртуальный мир и физический мир за пределами человеческого восприятия времени и пространства. Искусственный интеллект напрямую влияет на отношения между людьми и тремя вышеперечисленными мирами. В реальном мире опыта параллелизм и взаимодействие искусственного интеллекта и естественного интеллекта изменили способ существования реального мира; в виртуальном мире искусственный интеллект и виртуальные технологии реальности могут привести людей в нереальное состояние погружения, среди которого метавселенная — это путь; в физическом мире, который превосходит человеческое восприятие времени и пространства, искусственный интеллект может помочь людям преодолеть ограничения чувств и понять вселенную размером в десятки миллиардов световых лет в масштабе и микроскопические сцены с нанометрами. как единица измерения. В сфере научных экспериментов технологии искусственного интеллекта уже не просто инструмент, а необходимое условие.
Фундаментальное значение появления Соры в начале 2024 года заключается в том, что благодаря своей собственной функции симулятора физического мира она показывает физический мир, который люди могут не воспринимать, физический мир, который, вероятно, будет более реальным, чем то, что могут видеть человеческие глаза. Как только люди воспримут и интегрируются в мир, созданный физическим движком искусственного интеллекта, они начнут испытывать более разнообразные физические правила.
Когда Sora выполняет задачи по созданию видео, основанные на поддержке модулей восприятия, памяти и управления, сгенерированные видео могут в определенной степени следовать физическим законам реального мира, что делает его более способным моделировать людей, животных, окружающую среду, и т. д. в реальном мире. Широкое пространство воображения в основном реализует пространственную последовательность, временную последовательность и причинную последовательность. Сора — читаемая модель мира. Насколько хорошо она работает на данном этапе — не суть проблемы. После выхода Опен-Соры 1.1 качество и продолжительность генерации видео значительно улучшились. Оптимизированная архитектура Causal Video VAE значительно повышает производительность и эффективность Sora.
Одним из важных вкладов NVIDIA является завершение создания модели цифрового двойника Земли Земля-2. Земля-2 сочетает в себе генеративную модель искусственного интеллекта CorrDiff и обучается на основе численного моделирования WRF, которое может точно предсказывать информацию о погоде с 12-кратным разрешением (увеличенным с 25 километров до 2 километров). Следующим шагом для Земли-2 станет повышение точности прогнозов с 2 километров до десятков метров. Разрешение выше, скорость работы в 1000 раз выше, чем при физическом моделировании, а энергоэффективность в 3000 раз выше, что означает, что ее можно прогнозировать в реальном времени.
Идея очень ясна: люди конструируют как комплексы восприятия/памяти/управления, обладающие способностью конструировать реалистичные и физически правильные «модели мира». Именно в этом смысле ученый из Microsoft Себастьен Бубек предложил концепцию и направление исследований «физики искусственного интеллекта». Генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг также предположил, что следующей волной ИИ станет физический ИИ. Таким образом, цифровой двойник Nvidia нацелен не только на Землю, но и на весь физический мир.
5. Воплощенный интеллект и интеллектуальные роботы
Идеальное применение: пусть искусственный интеллект станет «человеком»
Развитие искусственного интеллекта неизбежно приведет к формированию экосистемы искусственного интеллекта. Воплощенный искусственный интеллект (EAI) или интеллектуальные роботы стали основным элементом экосистемы искусственного интеллекта.
Воплощенный интеллект — это дальнейшее расширение искусственного интеллекта в физическом мире. Это интеллектуальная система, которая может понимать, рассуждать и взаимодействовать с физическим миром. Она обладает способностью взаимодействия человека с компьютером и понимания естественного языка для реализации мышления, восприятия и управления. действие. Кроме того, интеллектуальные роботы будут моделировать пути человеческого мышления, чтобы учиться и давать поведенческую обратную связь, ожидаемую людьми. Управляемые мультимодальным искусственным интеллектом, они могут учиться самостоятельно, воспринимать мир, понимать и выполнять человеческие инструкции, а также выполнять персонализированные задачи и требования к сотрудничеству. Непрерывная эволюция. То есть выполнение множества задач, которые можно проверить и измерить в реальной физической среде. Короче говоря, характеристикой воплощенного интеллекта является способность автономно воспринимать физический мир с точки зрения главного героя.
Что касается различных форм интеллектуальных роботов, они представляют собой физические формы воплощенного интеллекта. Их общая архитектура состоит из уровня восприятия, уровня взаимодействия и уровня движения. Гуманоидный робот Tesla «Оптимус Прайм» развивался от первого поколения ко второму, американский стартап-гуманоидный робот Рисунок AI получил огромные инвестиции в феврале этого года, а NVIDIA представила 25 человекоподобных роботов на Глобальной технологической конференции 2024 года (GTC). Все они свидетельствуют о быстром развитии области человекоподобных роботов.
В марте 2024 года NVIDIA выпустила первую в мире универсальную базовую модель робота-гуманоида — Project GR00T. Этот управляемый моделью робот может понимать естественный язык и имитировать действия, наблюдая за поведением человека, а пользователи могут научить его быстро координировать различные навыки, чтобы адаптироваться к реальному миру и взаимодействовать с ним. Появление Project GR00T указывает на то, что может наступить настоящая эра роботов. Это также окончательное применение ИИ: превращение искусственного интеллекта в «человека».
Рост воплощенного интеллекта знаменует собой переход от традиционной технологии робототехники, основанной на управлении, к новой парадигме обучения и работы. Бурный рост технологий больших моделей и снижение стоимости оборудования привели к появлению компаний, занимающихся разведкой, целью которых является разработка интеллектуальных роботов, способных взаимодействовать с физическим миром.
В мае 2024 года в Иокогаме, Япония, пройдет Международная конференция по робототехнике и автоматизации (IEEE ICRA), одна из самых влиятельных международных научных конференций в области робототехники. Тема конференции этого года «CONNECT+» демонстрирует не только последние достижения в области робототехники, но и революцию в «воплощенном интеллекте» и «обучении». В долгосрочной перспективе воплощенный интеллект имеет большое значение для развития индустрии искусственного интеллекта и имеет ценность, которую нельзя игнорировать для общего искусственного интеллекта (AGI).
6. Пространственный интеллект
Это больше, чем просто машинная версия человеческого глаза, он раскрывает мир под таким углом, о котором невозможно было даже мечтать.
Существует два типа пространственного интеллекта: первый — пространственный интеллект, сформированный в результате естественной эволюции. Природе потребовались миллионы лет, чтобы люди развили пространственный интеллект. Глаза улавливают свет и проецируют 2D-изображения на сетчатку, а мозг преобразует эти данные в 3D-информацию. Другой — пространственный интеллект, основанный на технологии искусственного интеллекта, в которой машины имитируют сложные визуальные рассуждения и действия человека, а также напрямую понимают и управляют трехмерным миром посредством визуальной информации с помощью множества датчиков.
Сравнивая пространственный интеллект, сформированный в результате естественной эволюции, и пространственный интеллект, основанный на технологии искусственного интеллекта, разница существенна: пространственный интеллект, сформированный в результате естественной эволюции, ограничен в пространственном измерении, и ему трудно или даже невозможно прорваться через трехмерное пространство. . Однако пространственный интеллект, основанный на технологии искусственного интеллекта, может прорваться сквозь пространственное измерение. Такое пространство нарушает географические границы и находится в подвижном, безграничном, свободном и открытом состоянии. Мало того, такое пространство больше не подчиняется временным ограничениям Ньютона, обеспечивая своевременность и оптимизацию времени. Например, исследователи Google разработали алгоритм, который может преобразовывать данные в трехмерные фигуры или сцены, используя всего лишь набор фотографий.
В связи с этим Ли Фейфей, директор Исследовательского института человекоцентрированного искусственного интеллекта Стэнфордского университета (академик Национальной инженерной академии), высказывает следующие глубокие мысли: «Сочетание остроты зрения с глубиной энциклопедических знаний может привести к созданию бренда новые способности. Пока неизвестно, какими будут новые возможности, но я верю, что это будет нечто большее, чем просто машинная версия человеческого глаза. Это будет новый вид существования, более глубокая и утонченная перспектива. «То есть, пространственный интеллект, основанный на технологии искусственного интеллекта, прорвется сквозь пространственный интеллект, сформированный естественной эволюцией, и откроет пространственное состояние, которое люди не могут себе представить, полагаясь на свои силы. мозги. Например, квантовое пространство, описываемое квантовой механикой, относится к пространству с топологическими характеристиками, состоящим из некоторых дискретных или непрерывных состояний. Для пространственного интеллекта, который люди естественным образом развили, невозможно воспринимать и распознавать квантовое пространство, но это возможно для пространственного интеллекта, поддерживаемого технологией искусственного интеллекта.
Короче говоря, пространственный интеллект, основанный на крупных моделях искусственного интеллекта, приводит людей к «совершенно новому существованию», и «аборигеном» здесь, вероятно, будет воплощенный интеллект.
7. Глубокая эволюция искусственного интеллекта
Закон Мура может быть нарушен, метапознание приводит к отказу от закона масштабирования
Искусственный интеллект переживает исторический момент глубокой эволюции. Закон Мура и закон масштабирования постепенно играют все более важную роль.
Закон Мура — это правило, сформулированное соучредителем Intel Гордоном Муром на основе опыта: количество транзисторов, которые можно разместить на интегральной схеме, удваивается примерно каждые 18–24 месяца. Другими словами, производительность процессора удваивается примерно каждые два года. Проблема в том, что когда чипы перешли на 28 нанометров (нм), произошел кризис закона Мура. Когда чип попадает в 1-нанометровый техпроцесс, это означает достижение предела закона Мура. Теперь вся аппаратная основа искусственного интеллекта с чипами в качестве ядра сталкивается с кризисом закона Мура или пределом закона Мура. В июне 2024 года на Тайбэйской международной компьютерной выставке 2024 года (Computex 2024) генеральный директор Nvidia Джен-Сюнь Хуан объявил, что частота обновления ее архитектуры графического процессора увеличится с одного раза в два года до одного раза в год, однако рост вычислительной мощности не наблюдается. застой, а его искусственный интеллект. Вычислительная мощность чипов за последние восемь лет выросла в 1000 раз, что показывает, что существует технологическая возможность преодолеть кризис закона Мура и ограничения закона Мура.
Законы масштабирования в основном связаны с изучением критических явлений. Основная идея заключается в том, что производительность модели будет улучшаться по мере увеличения размера параметров модели, размера набора данных и количества вычислений с плавающей запятой, используемых для обучения. Для достижения оптимальной производительности необходимо одновременно усилить три вышеуказанных фактора. Когда производительность модели не ограничена двумя другими факторами, она имеет степенную зависимость с каждым отдельным фактором.
Что касается области искусственного интеллекта, прогноз производительности GPT-4 для конкретных задач можно предсказать с помощью модели, которая в 1000 раз меньше, чем GPT-4. Другими словами, GPT-4 еще не приступил к обучению, а его эффективность по этой задаче уже известна. Поэтому законы масштабирования важны для обучения больших моделей. Можно сказать, что закон масштабирования — это еще один потенциальный закон глубокой эволюции искусственного интеллекта.
Не так давно Билл Гейтс выразил глубокую точку зрения на закон масштабирования в эпизоде подкаста The Next Big Idea: «Закон масштабирования определенно будет продолжать действовать. Но в то же время, судя по тому, что мы знаем сегодня, будет быть переходом от простых алгоритмов к метапознанию, более похожему на человеческое, что является более масштабным рубежом: «Потому что сознание может быть связано с метапознанием, а метапознание не является измеримым явлением». Другими словами, метапознание приводит к нарушению закона масштабирования.
8. Ближайшие и среднесрочные тенденции
Общий этап ИИ ускоряется, и наступил «рассвет» суперИИ
Стоя на момент 2024 года, мы в целом можем увидеть ближайшие и среднесрочные тенденции развития искусственного интеллекта:
(1) Этап искусственного узкого интеллекта (ANI) подходит к концу. На этом этапе искусственный интеллект — это система искусственного интеллекта, которая может выполнять конкретные задачи, такие как распознавание изображений или распознавание речи. Пик этого этапа — появление крупных моделей, поддерживающих генеративный искусственный интеллект, и популяризация интеллектуальных машин.
(2) Этап общего искусственного интеллекта ускоряется.
(3) На горизонте появился «рассвет» искусственного сверхинтеллекта (ИСИ). Суперискусственный интеллект обладает способностью превосходить «человеческий разум», догонять и быстро превосходить коллективный разум всего человечества и представляет собой систему искусственного интеллекта, более мощную, чем человеческий интеллект.
Искусственный интеллект уже находится в историческом периоде, когда воображение людей обновляется каждый день. За этот период мировые предметы и системы отсчета пока изменятся, система знаний будет реконструирована, человеческий интеллект и искусственный интеллект начнут входить в состояние «со-разума», а традиционные экономические организации, национальные системы и правовые системы Изменения также произойдут, и человеческая цивилизация даже будет реорганизована в будущем.
Чжу Цзямин
6 июля 2024 г.
(Заголовок и подзаголовок в оригинальном предисловии дополнены и доработаны редактором)
Автор: Чжу Цзямин
Текст: Чжу Цзямин Картинки: Чжу Мэйцюань Редактор: Ли Нянь Редактор: Ли Нянь
Пожалуйста, указывайте источник при перепечатке статьи.
